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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorSILVA, Ricardo Oliveira da-
dc.contributor.authorNASCIMENTO, Chaianne Kaialle da Silva-
dc.date.accessioned2025-12-02T17:44:24Z-
dc.date.available2025-12-02T17:44:24Z-
dc.date.issued2025-08-27-
dc.identifier.citationNASCIMENTO, Chaianne Kaialle da Silva. Análise metabonômica do extrato etanólico das folhas de pitangueira (Eugenia uniflora L.) em função da sazonalidade. 2025. Dissertação (Mestrado em Química) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/67007-
dc.description.abstractPlantas vem sendo utilizadas com finalidade medicinal desde os primórdios da sociedade. Uma dessas plantas medicinais é a Eugenia uniflora L. conhecida popularmente como pitangueira. Nesse estudo, o foco está relacionado a influência da sazonalidade na composição química das folhas dessa planta, observando assim, a tendência de separação natural dessas amostras em função dos metabólitos que a compõem. Para isso, foram utilizadas 14 amostras de extrato etanólico 50% de folhas de Eugenia uniflora L. (de diversos meses do ano), as quais foram analisadas por meio da espectroscopia de ressonância magnética nuclear de H1 com o auxílio da sequência de pulso NOESY. Os espectros foram coletados num espectrômetro Bruker Avance, operando a 400 MHz e temperatura de 25°C. Os dados foram pré processados no Mestrenova 12.0 e depois seguiram para o Metaboanalyst 6.0, no qual foram realizadas as análises exploratórias: Análise de componentes principais (PCA), análise hierárquica de cluster (HCA) e Heatmap, por meio dos quais foram construídos os modelos metabonômicos. Os resultados apresentados nos 3 tipos de análise mostraram a tendência de formação de dois grupos, sendo que na PCA, as 25 principais variáveis indicaram que a classe 1 apresentava um maior teor de polifenóis. A HCA corroborou com os dados da PCA. No heatmap foram apresentadas outras 25 variáveis como mais relevantes, as quais apontaram que as amostras pertencentes a outra classe (2) apresentaram um maior teor de terpenos. Assim, os extratos da classe 1 apresentaram maior teor fenólico e menor concentração de terpenos, o que se mostrou contrário para as amostras da classe 2. Esses dados mostraram que as condições as quais a planta é submetida ao decorrer do ano, influenciam diretamente na sua composição metabólica.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/pt_BR
dc.subjectEugenia uniflora Lpt_BR
dc.subjectH1 RMNpt_BR
dc.subjectMetabólitospt_BR
dc.subjectPCApt_BR
dc.subjectHeatmappt_BR
dc.titleAnálise metabonômica do extrato etanólico das folhas de pitangueira (Eugenia uniflora L.) em função da sazonalidadept_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2601286258017565pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6974730097895255pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Quimicapt_BR
dc.description.abstractxPlants have been used for medicinal purposes since the dawn of society. One of these medicinal plants is Eugenia uniflora L., popularly known as pitangueira. In this study, the focus is on the influence of seasonality on the chemical composition of the leaves of this plant, thus observing the tendency of natural separation of these samples according to the metabolites that compose it. For this, 14 samples of 50% ethanolic extract of Eugenia uniflora L. leaves (from different months of the year) were used, which were analyzed by H1 nuclear magnetic resonance spectroscopy with the aid of the NOESY pulse sequence. The spectra were collected on a Bruker Avance spectrometer operating at 400 mHz and a temperature of 25°C. The data were pre-processed in Mestrenova 12.0 and then sent to Metaboanalyst 6.0, where exploratory analyses were performed: Principal Component Analysis (PCA), Hierarchical Cluster Analysis (HCA) and Heatmap, through which the metabolomic models were constructed. The results presented in the three types of exploratory analysis showed a tendency to form two groups, and in the PCA, the 25 main variables indicated that class 1 had a higher polyphenol content. The HCA corroborated the PCA data. The heatmap presented another 25 variables as main variables, which indicated that the samples belonging to another class (2) had a higher terpene content. Thus, the extracts of class 1 had a higher phenolic content and lower terpene concentration, which was contrary to the samples of class 2. These data showed that the conditions to which the plant is subjected throughout the year directly influence its metabolic composition.pt_BR
Aparece en las colecciones: Dissertações de Mestrado - Química

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