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Herdabilidade de fenótipos metabólicos em uma população brasileira

Processo: 12/12042-7
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de outubro de 2012 - 31 de março de 2015
Área do conhecimento:Ciências da Saúde - Medicina - Clínica Médica
Pesquisador responsável:Alexandre da Costa Pereira
Beneficiário:Alexandre da Costa Pereira
Instituição-sede: Instituto do Coração Professor Euryclides de Jesus Zerbini (INCOR). Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP (HCFMUSP). Secretaria da Saúde (São Paulo - Estado). São Paulo , SP, Brasil
Pesq. associados:Ana Carolina de Mattos Zeri ; Gabriela Venturini da Silva ; José Eduardo Krieger
Assunto(s):Metabolismo  Fatores de risco para doença cardiovascular  Genética  Cardiologia 

Resumo

A metabolômica refere-se a uma sistemática análise de metabólitos em amostrasbiológicas. O nível de metabólitos pode servir como um complemento nadeterminação da função gênica, definindo fenótipos como resposta a alteraçõesgenéticas ou ambientais. A metabolômica vem sendo utilizada para detecção debiomarcadores em fluidos biológicos, os quais auxiliam o diagnóstico e avaliação daresposta à terapia de doenças específicas, proporcionando maior entendimentofisiopatológico da doença. A RMN está entre as técnicas utilizadas para a análise dometaboloma, permitindo a identificação e quantificação simultânea de várioscompostos. O perfil metabólico pode auxiliar o prognóstico e diagnóstico depatologias, bem como a caracterização de biomarcadores para doenças específicas.Assim, o presente projeto tem como objetivo estabelecer as herdabilidades dosprincipais metabólitos presentes no soro de indivíduos de uma amostra populacionalbrasileira. Nesta proposta, serão utilizadas 1.500 amostras de soro de indivíduos,participantes do Projeto Corações de Baependi. Para a determinação do perfilmetabólico será utilizada a técnica de RMN em colaboração com os pesquisadoresdo Laboratório de RMN do LNBio. Para análise estatística será utilizado o programaSPSS e para o cálculo das freqüências dos relacionamentos entre os indivíduos eajuste dos modelos de componentes de variância a fenótipos será utilizado oprograma SOLAR. (AU)

Publicações científicas (4)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
DOMINGO-ALMENARA, XAVIER; BREZMES, JESUS; VENTURINI, GABRIELA; VIVO-TRUYOLS, GABRIEL; PERERA, ALEXANDRE; VINAIXA, MARIA. Baitmet, a computational approach for GC-MS library-driven metabolite profiling. METABOLOMICS, v. 13, n. 8 AUG 2017. Citações Web of Science: 3.
MALAGRINO, PAMELLA ARAUJO; VENTURINI, GABRIELA; YOGI, PATRICIA SCHNEIDER; DARIOLLI, RAFAEL; PADILHA, KALLYANDRA; KIERS, BIANCA; GOIS, TAMIRIS CARNEIRO; MORAIS CARDOZO, KARINA HELENA; CARVALHO, VALDEMIR MELECHCO; SALGUEIRO, JESSICA SILVA; COSTA GIRARDI, ADRIANA CASTELLO; DE OLIVEIRA TITAN, SILVIA MARIA; KRIEGER, JOSE EDUARDO; PEREIRA, ALEXANDRE COSTA. Proteome analysis of acute kidney injury - Discovery of new predominantly renal candidates for biomarker of kidney disease. JOURNAL OF PROTEOMICS, v. 151, n. SI, p. 66-73, JAN 16 2017. Citações Web of Science: 6.
PADILHA, KALLYANDRA; VENTURINI, GABRIELA; PIRES, THIAGO DE FARIAS; HORIMOTO, ANDREA R. V. R.; MALAGRINO, PAMELLA ARAUJO; GOIS, TAMIRIS CARNEIRO; KIERS, BIANCA; OLIVEIRA, CAMILA MACIEL; ALVIM, RAFAEL DE OLIVEIRA; BLATT, CELSO; KRIEGER, JOSE EDUARDO; PEREIRA, ALEXANDRE COSTA. Serum metabolomics profile of type 2 diabetes mellitus in a Brazilian rural population. METABOLOMICS, v. 12, n. 10 OCT 2016. Citações Web of Science: 2.
MALAGRINO, PAMELLA ARAUJO; VENTURINI, GABRIELA; YOGI, PATRICIA SCHNEIDER; DARIOLLI, RAFAEL; PADILHA, KALLYANDRA; KIERS, BIANCA; GOIS, TAMIRIS CARNEIRO; MOTTA-LEAL-FILHO, JOAQUIM MAURICIO; TAKIMURA, CELSO KIYOCHI; COSTA GIRARDI, ADRIANA CASTELLO; CARNEVALE, FRANCISCO CESAR; CANEVAROLO, RAFAEL; AVANCINI COSTA MALHEIROS, DENISE MARIA; DE MATTOS ZERI, ANA CAROLINA; KRIEGER, JOSE EDUARDO; PEREIRA, ALEXANDRE COSTA. Metabolomic characterization of renal ischemia and reperfusion in a swine model. Life Sciences, v. 156, p. 57-67, JUL 1 2016. Citações Web of Science: 6.

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