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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.60.2017.tde-31052017-154411
Documento
Autor
Nome completo
Karen Dayane de Oliveira Bandeira
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Ribeirão Preto, 2017
Orientador
Banca examinadora
Gobbo Neto, Leonardo (Presidente)
Pansarin, Emerson Ricardo
Paschoal, Jonas Augusto Rizzato
Título em português
Metabolômica como ferramenta na análise quimiotaxonômica do gênero Catasetum (ORCHIDACEAE)
Palavras-chave em português
Catasetum
Espectrometria de massas
GC-MS
Metabolômica
Orchidaceae
Quimiotaxonomia
UHPLC-MS
Resumo em português
A família Orchidaceae é a maior família entre as monocotiledôneas e representa uma das maiores famílias de plantas floríferas com um número estimado de cerca de 30 mil espécies. A complexidade taxonômica de um dos gêneros dentro dessa família, o Catasetum, tem despertado muito interesse por parte dos cultivadores e pesquisadores em Orchidaceae, especialmente devido aos novos táxons que estão sendo descobertos no gênero. Visando aprimorar a classificação de espécies do gênero, uma ferramenta a ser utilizada é a análise dos constituintes químicos do metabolismo dessas plantas, onde fica evidenciada a necessidade de estudos utilizando métodos analíticos mais sensíveis, rápidas e seletivas, como a análise metabolômica. A obtenção da impressão digital metabólica é a obtenção detalhada dos metabólitos do organismo sob determinada condição, produzindo um cromatograma que é característico daquela planta, como uma impressão digital. Através disso, é possível determinar diferenças metabólicas em amostras, por meio de ferramentas estatísticas. Para o refinamento dos dados, é necessário o uso de softwares específicos que extraem as informações úteis para as análises. Foram analisadas 42 espécies distintas do gênero Catasetum e algumas duplicatas, totalizando 51 amostras por GC-MS e UHPLC-MS(ESI-Orbitrap). As "impressões digitais" metabólicas foram processadas nos softwares MetAlignTM e MSClust, e as matrizes geradas foram analisadas por análise de componentes principais (PCA), análise de cluster hierárquico (HCA) e análise discriminante ortogonal por mínimos quadrados parciais (OPLS-DA). Os métodos utilizados para as análises tanto por GC-MS quanto por UHPLC-MS resultaram em dados satisfatórios para análise metabolômica, gerando 57 substâncias voláteis identificadas a partir da fragrância das flores, sendo acetato de nerila, sabineno, ?-mirceno, ?-pineno e ?-pineno as mais frequentes. Os resultados das análises metabolômicas apresentaram proximidade com a filogenia, principalmente em níveis mais específicos. Os grupos gerados pelas análises, de modo geral, foram coerentes quanto à semelhança metabólica entre as espécies que os compõem, sugerindo a possibilidade do uso de impressões digitais metabólicas como uma boa ferramenta para análise quimiotaxonômica
Título em inglês
Metabolomics as a tool for chemotaxonomic analysis of the genus Catasetum (Orchidaceae)
Palavras-chave em inglês
Catasetum
Chemotaxonomy
GC-MS
Mass Spectometer
Metabolomics
Orchidaceae
UHPLC-MS
Resumo em inglês
The Orchidaceae family is the largest family among monocotyledons and represents one of the largest families of flowering plants with an estimated 30,000 species. The taxonomic complexity of one of the genera within this family, the Catasetum, has aroused much interest from growers and researchers in Orchidaceae, especially due to the new taxa being discovered in the genus. Aiming to improve the classification of species of the genus, a tool to be used is the analysis of the chemical constituents of the metabolism of these plants, where it is evidenced the need for studies using analytical methodologies more sensitive, fast and effective, such as the metabolomics analysis. Obtaining the metabolic fingerprint is the detailed obtaining of the metabolites of the organism under certain condition, producing a chromatogram that is characteristic of that plant, like a fingerprint. Through this, it is possible to determine metabolic differences in samples, through statistical tools. For the refinement of the data, it is necessary to use specific softwares that extract the useful information from analyzes data. The information generated can be used with different applications. A total of 51 samples were analyzed by GC-MS and UHPLC-MS (ESI-Orbitrap), 42 different species of the genus Catasetum and some duplicates. Metabolic "fingerprints" were processed in the MetAlignTM and MSClust softwares, and the generated matrices were analyzed by Principal Component Analysis (PCA), hierarchical cluster analysis (HCA) and partial least squares orthogonal discriminant analysis (OPLS-DA). The methods used for analysis by both GC-MS and UHPLC-MS resulted in satisfactory data for metabolomics analysis, generating 57 volatile substances identified from the flower fragrance, being neryl acetate, sabinene, ?-myrcene, ?-pinene and ?-pinene the most frequent. The results of the metabolic analyzes showed proximity to the phylogeny, mainly in more specific levels. The groups generated by the analyzes, in general, were coherent regarding the metabolic similarity between the species that compose them, suggesting the possibility of the use of metabolic fingerprints as a good tool for chemotaxonomic analysis
 
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Data de Liberação
2019-05-31
Data de Publicação
2017-07-27
 
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