Resumo
A descoberta de novas moléculas bioativas a partir de fontes naturais tem diminuído ao longo dos anos, principalmente devido à identificação dos principais quimiotípicos, aos desafios da abordagem reducionista e à incorporação da química combinatória. Para superar esse problema, a química dos produtos naturais tem visado matrizes naturais novas e inexploradas, como os micro-organismos endofíticos e rizosféricos, buscando a descoberta de compostos biologicamente promissores e quimiotipos inéditos. Identificar e quantificar estes metabólitos em uma matriz complexa é comumente trabalhoso e longo, uma vez que os compostos de determinado sistema biológico variam nas propriedades químicas/físicas, concentração e na diversidade de estrutura. Neste contexto, estratégias de desreplicação têm emergido como uma maneira rápida de identificar compostos conhecidos em misturas complexas, minimizando tempo, esforço e custo, bem como identificando novas classes e análogos promissores. Na metabolômica de micro-organismos, diversos desafios analíticos e microbiológicos são enfrentados quando se lida com a elucidação de metabólitos. Dentre os desafios analíticos, podemos destacar a complexidade das matrizes de dados e a elucidação de metabólitos minoritários, enquanto estudos genômicos recentes demonstram que apenas uma fração de clusters de genes são ativos durante a fermentação de fungos convencionais, silenciando muitos outros genes responsáveis por novos metabólitos secundários. Este trabalho tem como objetivo analisar os perfis metabólicos de fungos endofíticos e rizosféricos de Senna spectabilis (Fabaceae), visando identificar novos metabólitos e de importância biológica. Especificamente, estre trabalha integra estratégias aplicadas à metabolômica de micro-organismos utilizando Ressonância Magnética Nuclear (RMN) uni e bidimensional de diferentes núcleos pelo desenvolvimento de algoritmos que facilitem e acelerem processos de desreplicação bem como avaliem a distribuição e diversidade de metabólitos sob dada condição. Adicionalmente, este projeto visa incorporar técnicas microbiológicas, como OSMAC (One Strain, Many COmpounds) e co-cultura, maximizando a diversidade e produção de metabólitos secundários, gerando uma abordagem racional para estudar a coexistência química entre micro-organismos e seu ambiente.
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