Atividade antifúngica in vitro de própolis em fonsecaea pedrosoi utilizando ferramentas quimiométricas associadas à espectroscopia no infravermelho

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2009
Autor(a) principal: Santos, Claisson Jodel dos
Orientador(a): Scroferneker, Maria Lucia
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Cromoblastomicose
Própole
Fonsecaea
Espectroscopia de infravermelho com transformada de Fourier
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/15923
Resumo: Neste estudo, foi avaliada a atividade antifúngica in vitro de oito amostras de extratos etanólicos de própolis (EEP), provenientes da região central do estado do Rio Grande do Sul, Brasil, diante de doze amostras de Fonsecaea pedrosoi, através da técnica de microdiluição em caldo, preconizada pelo documento M28-A do Clinical and Laboratory Standards Institute (CLSI) e diluição em ágar. Através de cromatografia em camada delgada (CCD) foi realizada a caracterização fitoquímica e quantificação de compostos fenólicos totais. Os EEP com melhor atividade antifúngica foram das localidades de Santo Antônio da Patrulha e Candelária. Nas amostras, em geral, foi verificada a presença de produtos com perfil cromatográfico de terpenóides e flavonóides. A quantificação dos compostos fenólicos demonstrou que não há correlação entre a concentração e a atividade antifúngica. Através da utilização da espectroscopia de reflectância difusa no infravermelho com transformada de Fourier (DRIFTS) analisou-se o conjunto espectral dos EEP e das amostras de F. pedrosoi. Com o auxílio de ferramentas quimiométricas foi possível construir modelos com fatores mais relevantes e um menor número de variáveis, realizado pela análise por componentes principais (PCA) e após, agrupá-las de acordo com sua similaridade, através da análise por agrupamento hierárquico (HCA). Após, foi aplicado o algoritmo de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS) que proporcionou a criação de modelos otimizados para previsão da atividade antifúngica.
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