Emprego de ferramentas estatísticas e redes moleculares para análises metabolômicas de Colletotrichum spp.

• Processo: 18/03679-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
• Data de Início da vigência: 05 de julho de 2018
• Data de Término da vigência: 04 de julho de 2019
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Química - Química Orgânica
• Pesquisador responsável: Roberto Gomes de Souza Berlinck
• Beneficiário: Mirelle Takaki
• Supervisor: Roger Linington
• Instituição Sede: Instituto de Química de São Carlos (IQSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Simon Fraser University, Burnaby, Canadá
• Vinculado à bolsa: 15/14114-3 - Quais componentes metabolômicos influenciam a fitopatogenicidade de Colletotrichum spp.?, BP.DR
• Assunto(s): Biologia computacional Metabolômica Química de produtos naturais Colletotrichum
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Colletotrichum spp | fitopatogenicidade | Metabolomica | Química de Produtos Naturais

Resumo

Nos últimos anos, a cromatografia líquida acoplada à espectrometria de massa tornou-se uma ferramenta essencial para estudos de metabolômica. Estudos metabolômicos não-direcionados resultam em uma grande quantidade de dados. Estes grandes conjuntos de dados tornam a avaliação e a interpretação dos resultados da metabolômica altamente complexas. A anotação correta e a subseqüente identificação inequívoca de metabólitos a partir desses dados ainda representam um dos principais desafios nesta área. Na tentativa de superar estas barreiras, foram desenvolvidos métodos de pré-tratamento de dados, algoritmos de processamento e ferramentas de bioinformática. Uma dessas ferramentas é o Molecular Networking (MN), que tem sido amplamente utilizado em estudos de amostras complexas. Molecular Networking organiza dados MS/MS em redes moleculares, fornecendo uma visão geral de todos os compostos detectados e as relações químicas entre eles. Além de acelerar o processo de descoberta e caracterização de moléculas desconhecidas, MN oferece novas maneiras para a investigação do metaboloma de amostras biológicas. Outra abordagem é a plataforma Compound Activity Mapping, que rapidamente identifica e prevê a função biológica de novos componentes bioativos em amostras complexas diretamente dos dados primários de triagem. Esta ferramenta combina screening químico e biológico com análise de metabolômica não direcionada de alta resolução e permite selecionar compostos baseados em informações biológicas e/ou químicas relevantes Métodos estatísticos e de quimiometria multivariada também são amplamente utilizados em estudos metabolômicos, uma vez que esses métodos permitem a combinação de informações biológicas para a interpretação dos dados de metabolômica. Este projeto tem como objetivo realizar análises metabolômicas de linhagens de Colletotrichum fitopatogênicas e endofíticas, utilizando dados UPLC-MS/MS conjuntamente com a ferramenta de Compound Activity Mapping, Molecular Networking, análises estatísticas e quimiométricas para identificar quais os metabólitos secundários produzidos pelos fungos Colletotrichum são responsáveis por suas atividades fitotóxicas. (AU)

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)

TAKAKI, MIRELLE; WILLIAMS, DAVID E.; FREIRE, VITOR F.; SARTORI, SERGIO B.; LIRA, SIMONE P.; BIZARRIA JR, RODOLFO; RODRIGUES, ANDRE; DA COSTA, DANIELLE R. GONCALVES; AMORIM, MARCELO R. .; FERREIRA, ANTONIO G.; et al. Metabolomics Reveals a 26-Membered Macrolactone Produced by Endophytic Colletotrichum spp. from Alcatrazes Island, Brazil. ORGANIC LETTERS, v. N/A, p. 5-pg., 2022-12-15. (20/01229-5, 13/50228-8, 18/03679-8, 15/14114-3, 19/17721-9)