Desenvolvimento de um Software de Reconhecimento de Padrões e de Desreplicação Aplicado a Espectroscopia de Ressonância Magnética Nuclear

• Processo: 11/21623-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2012
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2014
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Química - Química Orgânica
• Pesquisador responsável: Ian Castro-Gamboa
• Beneficiário: Rafael Teixeira Freire
• Instituição Sede: Instituto de Química (IQ). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Araraquara. Araraquara , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 12/22206-7 - Análise metabolômica dos fungos endofíticos associados a Senna spectabilis através de RMN e modelos de desreplicação computacionais, BE.EP.DR
• Assunto(s): Química de produtos naturais Desreplicação Produtos naturais Metabolômica Reconhecimento de padrões Ressonância magnética nuclear
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Desreplicação | Matlab® | Metabolomica | Produtos Naturais | Reconhecimento de Padrões | Ressonância Magnética Nuclear | Química de Produtos Naturais

Resumo

Os produtos naturais são compostos derivados de fontes naturais tais como plantas, animais e microrganismos. São uma importante fonte das mais variadas moléculas em que algumas têm um alto potencial farmacológico. Na visão reducionista, em que os estudos fotoquímicos clássicos estão incluídos, uma das etapas mais exaustivas e difíceis é a elucidação estrutural e a identificação dos compostos presentes nestes organismos. Existem muitas técnicas para ajudar na caracterização rápida de compostos conhecidos (desreplicação), mas a falta de base de dados robustas é uma das principais desvantagens da pesquisa de produtos naturais e da química medicinal. Com base nesse desafio, o objetivo deste trabalho foi a criação de um novo software de reconhecimento de padrões e desreplicação baseado em dados de RMN e utilizando a plataforma MATLAB. Para isso, foi construído uma base de dados de picos de RMN baixados de duas bases de dados online (HMDB e MMCD) juntamente com os dados de RMN de 15 anos de estudos do grupo de pesquisa de endofíticos do NuBBE. Esta base de dados final tem mais de 6000 arquivos e 1.344 compostos. Com a aplicação deste novo software, o processo de elucidação e identificação de moléculas mesmo se estas não presentes na base de dados foi facilitado. Isto foi possível por meio do desenvolvimento de uma nova técnica de fingerprint baseada nos perfis de similaridade adquiridas por uma nova função de reconhecimento de padrões com utilização de análise multivariada. Os objetivos propostos neste projeto de pesquisa foram alcançados pela colaboração interdisciplinar nas áreas de computação, estatística, espectroscopia e química de produtos naturais.

Publicações científicas

(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)

DENISE M. SELEGATO; RAFAEL T. FREIRE; ALBERTO TANNÚS; IAN CASTRO-GAMBOA. New Dereplication Method Applied to NMR-Based Metabolomics on Different Fusarium Species Isolated from Rhizosphere of Senna spectabilis. Journal of the Brazilian Chemical Society, v. 27, n. 8, p. 1421-1431, 2016-08-00. (13/07600-3, 14/05935-0, 11/50816-1, 11/21623-0, 12/22206-7)