@PHDTHESIS{ 2023:1191282529,
 	title = {Metabolômica, Fitoquímica e Avaliação do Potencial An--inflamatório de Espécies de Lauraceae},
 	year = {2023},
 	url = "https://bdtd.unifal-mg.edu.br:8443/handle/tede/2510",
 	abstract = "A família Lauraceae possui uma grande diversidade de gêneros e espécies, das quais várias
 espécies são endêmicas do Brasil. Algumas espécies dessa família demonstraram propriedade
 anti-inflamatória para seus extratos ou substâncias isoladas. A inflamação é um distúrbio
 presente em uma ampla gama de patologias, que representa um alvo relevante de estudos para
 descoberta de novos tratamentos. Nesse contexto, este trabalho teve como objetivo avaliar a
 atividade anti-inflamatória de espécies pertencentes à família Lauraceae. Além disso, fazer um
 estudo metabolômico destas espécies, obter um modelo de predição in silico de atividade antiinflamatória e selecionar uma espécie para realizar o estudo fitoquímico. Foi utilizada UPLCHRMS para o estudo metabolômico. Utilizou-se modelo ex vivo para a avaliação antiinflamatória, além de ferramentas estatísticas para obtenção do modelo de predição da atividade
 anti-inflamatória de extratos vegetais da família Lauraceae. A partir das estratégias
 metabolômicas foi possível direcionar o isolamento e purificação de um biomarcador de
 atividade anti-inflamatória. Os resultados ex vivo demonstraram que a maioria das espécies
 apresentou atividade anti-inflamatória superior a 50% de inibição,sendo que as espécies Ocotea
 diospirifolia, Cinnamomum glaziovii, Nectandra membranacea, Ocotea odorifera e Persea
 major apresentaram os maiores valores de porcentagem de inibição de PGE2, estando acima de
 77% de inibição. Diversos extratos demonstraram atividade anti-inflamatória pela primeira vez.
 Ainda, o estudo metabolômico permitiu caracterizar quimicamente as amostras e construir um
 modelo de predição PLS robusto, com valores de R
 2 = 0,99 e Q
 2 = 0,92 e valores preditos na
 validação externa muito próximos dos valores reais. Além disso, modelos adicionais de
 aprendizado de máquina ANN e SGD demonstraram ser robustos e corroboraram os resultados
 do modelo PLS. Entre os biomarcadores positivamente correlacionados com a atividade antiinflamatória, os alcaloides do tipo aporfínicos e benzilisoquinolínicos foram anotados com
 nível 2 de confiança, conforme diretrizes metabolômicas. Além disso, foi possível isolar um
 dos biomarcadores da atividade anti-inflamatória, o novo alcaloide 2,10-dimetoxiaporfina, da
 espécie O. odorifera. Desta forma, este trabalho de uma maneira geral, produziu conhecimento
 novo sobre 18 espécies da família Lauraceae, que poderá servir de subsídio para futuros estudos
 de espécies da família Lauraceae; além de evidenciar o potencial para descoberta de novos
 compostos químicos.",
 	publisher = {Universidade Federal de Alfenas},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Química},
 	note = {Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação}
}