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Avanços na recuperação de compostos de alto valor agregado em subprodutos agrícolas: métodos sustentáveis baseados em modelos computacionais preditivos e técnicas avançadas de extração

Processo: 23/12621-1
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 25 de março de 2024
Vigência (Término): 24 de março de 2025
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Ciência e Tecnologia de Alimentos - Engenharia de Alimentos
Pesquisador responsável:Maurício Ariel Rostagno
Beneficiário:Felipe Sanchez Bragagnolo
Supervisor: Maria González Miquel
Instituição Sede: Faculdade de Ciências Aplicadas (FCA). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Limeira , SP, Brasil
Local de pesquisa: Universidad Politécnica de Madrid (UPM), Espanha  
Vinculado à bolsa:22/10469-5 - Aplicação de ferramentas in silico para a extração de compostos bioativos de subprodutos agrícolas por meio de líquidos expandidos por gás e solventes alternáveis e verdes, BP.PD
Assunto(s):Biorrefinarias   Compostos bioativos   Química computacional   Química verde   Subprodutos agrícolas
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Biorefinaria | Compostos bioativos | Química Computacional | Química Verde | Solventes Alternativos | Técnicas Intensificadas de Extração | Análise de compostos bioativos

Resumo

Subprodutos agrícolas de guaraná (Paullinia cupana Kunth) e cacau (Theobroma cacao L.), ambas espécies nativas do Brasil, são fontes de diversos compostos bioativos, principalmente compostos fenólicos e alcaloides. No entanto, o aprimoramento da extração desses metabólitos não deve se limitar apenas ao foco nos resultados, mas também deve considerar uma abordagem sustentável para sua realização. Nesse sentido, este projeto propõe a extração de compostos de alto valor desses subprodutos por meio de modelos computacionais e técnicas de extração intensificadas. Empregando e otimizando o uso de ferramentas in silico, como TURBOMOLE, COnductor-like Screening MOdel for Real Solvents (COSMO-RS), e Hansen Solubility Parameters (HSP), serão conduzidas seleções de solventes e misturas para identificar maiores afinidades com os metabólitos-alvo de interesse. Essa abordagem visa reduzir a necessidade de experimentos, materiais, energia e tempo. Além disso, pacotes gratuitos em R e Python serão utilizados para o mesmo propósito, como ChemmineR, Rcdk e RDKit. Posteriormente, os solventes selecionados, principalmente misturas eutéticas naturais e bio-based solventes , serão combinados com técnicas de extração intensificadas, isto é, extração assistida por micro-ondas (MAE) e extração assistida por ultrassom (UAE), para melhorar a eficiência da extração enquanto reduz a necessidade de energia e solventes. Os extratos serão analisados por (i) HPLC-PDA para a quantificação de cada composto alvo, os perfis de (ii) UHPLC-ESI-Q-TOF-HRMS e GC-Q-TOF-HRMS para a obtenção de perfis metabolômicos, e a bioatividade potencial será testada por (iii) ensaios antioxidantes, anti-inflamatórios e anti-neurodegenerativos. Adicionalmente, colaborações anteriores com o Prof. Dr. Elena Ibánez e Prof. Dr. Alejandro Cifuentes, do Instituto de Pesquisa em Ciência dos Alimentos (CIAL) - Laboratório de Foodomics-Madrid, Espanha, e com o Prof. Dr. Jesús Esteban, da Universidade de Manchester - Departamento de Engenharia Química, Manchester, Reino Unido, serão reforçadas e intensificadas durante o período de estágio. (AU)

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