A obesidade, que atinge uma grande parcela da população mundial é resultado do acumulo excessivo de gordura corporal, podendo afetar gravemente a saúde. É considerada multifatorial, com maior susceptibilidade ao ganho de massa em indivíduo que possuírem maior predisposição genética. Além disso, também está associada a doenças como diabetes, hipertensão, neoplasias e disfunções endócrinas. No Brasil, de acordo com a Organização Mundial de Saúde, cerca de 51,7% da população encontra-se com sobrepeso ou obesa. A literatura mostra que polimorfismos de nucleotídeos único (SNPs) são marcadores frequentemente usados em estudos de associação de doenças complexas, e trabalhos sobre obesidade focados em populações tri-híbridas, tal como é a brasileira, ainda são escassos. Este trabalho buscou identificar um conjunto de SNPs relacionados com o aumento do Índice de Massa Corpórea (IMC) a partir do exoma de ameríndios brasileiros e verificar se o padrão seria o mesmo na coorte de Ribeirão Preto - SP. O projeto desenvolvido foi devidamente aprovado pelo projeto pelo Comitê de Ética (CAAE 74509817.4.0000.5440). Um conjunto de 17 SNPs foi selecionado após o sequenciamento do exoma ameríndio, realizado pelo Dr. João Guerreiro, cada SNP foi validado posteriormente mediante a realização da genotipagem por PCR em tempo real, confirmando as mutações encontradas nos ameríndios. Para a coorte de Ribeirão Preto, utilizamos DNA genômico de 180 indivíduos, sendo 89 normais e 91 obesos, coletados previamente no Sistema Único de Saúde (SUS) por Barbieri et al (2006). A ancestralidade tri-híbrida de 45 indivíduos desses indivíduos foi confirmada por um conjunto de 15 polimorfismos do tipo inserção/deleção (InDels) escolhidos do painel desenvolvido por Santos et al. (2010), demostrando predominância europeia (87%), seguida de ameríndia (9%) e africana (4%). Os 17 SNPs selecionados apresentaram somente mutações sinônimas, onde rs2277552 e rs3731900 tiveram predição de patogenicidade positiva. A frequência do alelo mutante na coorte de Ribeirão Preto variou em função do SNP e da população comparada do banco de dados do Ensembl. A exemplo, rs8133052 exibiu diferença em seus valores quando a população comparada com a coorte de Ribeirão Preto era a total, 50% e 37% respectivamente. A análise de componentes principais (PCA) não foi sensível o bastante para separar o grupo obeso do controle. O teste de associação optou-se pelos modelos dominante e recessivo para todos os SNPs, porém nenhuma correlação foi observada quando o fenótipo observado era a obesidade (IMC>30). Entretanto, rs231591 para o MD e rs1824152 para o MR mostraram valores significativos de proteção para a obesidade central (razão entre cintura e estatura), com odds ratio de 0,27 (p = 0.0013) e 0.37 (p = 0.0056), respectivamente. Uma análise mais refinada considerando a influência do sexo dentro da coorte foi realizada e, dependendo do fenótipo e do sexo observado quatro SNPs (rs1824152, rs3732378, rs231591 e rs744224) apresentaram valores significativos de proteção. Destes três (rs1824152, rs231591 e rs744224) ainda não haviam sido relacionados diretamente com seu caráter protetivo para a obesidade. / Obesity affects a big portion of global population and it results from excessive accumulation of body fat, what can seriously affect health. It is known the obesity is multifactorial, and it will be stronger the greater is the individual genetic predisposition. Besides that, it is associated with many diseases like diabetes, hypertension, neoplasms, and endocrine dysfunctions. In Brazil, according to the World Health Organization, about 51.7% of the population is classified as being overweight or obese. Moreover, the literature shows that molecular markers called Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs) are widely used in association studies of complex diseases, like obesity, and there are still few genetic researches whose focus is the obesity in mixed populations such as Brazil\'s. Therefore, after we got the acceptance for this work by the Ethics Committee (CAAE 74509817.4.0000.5440), we looked for a set of SNPs, based the obese Brazilian\'s indigenous exome, related to the increase of the Body Mass Index (BMI) and aimed to verify if that pattern is the same in a cohort of Ribeirão Preto (SP, Brazil). A set of 17 SNPs was selected after the indigenous exome was sequenced by Dr. João Guerreiro and each SNP was posteriorly validated by Real-Time PCR and verified by genotyping of the indigenous samples. For the cohort of Ribeirão Preto (SP), we used genomic DNA obtained from 180 individuals (89 normal-weight and 91 obese) from Sistema Único de Saúde (SUS) of Ribeirão Preto, previously collected by Barbieri (2006). We then confirmed the trihybrid ancestry of 45 individuals from the cohort using a set of 15 Insertion Deletion Polymorphisms (InDels) selected from the panel developed by Santos et al. (2010), what showed to be predominantly European, followed by African and Amerindian, with frequencies of 87%, 9% and 4%, respectively. The 17 SNPs showed synonymous mutations, from which rs2277552 and rs3731900 presented pathogenicity prediction. The cohort mutant allele frequency compared to Ensembl database varied in function of the SNP and the population. For example, rs8133052 varied when total population and the Ribeirão Preto cohort were compared, with 37% and 50%, respectively. The Principal Component Analysis (PCA) was not sensitive enough to separate obese from non-obese. The association test used the dominant and the recessive models for all SNPs, and no correlation was observed for the obese phenotype (IBM>30), independently of the model. However, rs231591 and rs1824152, for dominant and recessive models, in this order, showed values significantly associated to the protection against central obesity (ratio between waist and height), with odds ratio of 0,27 (p = 0,0013) and 0,37 (p = 0,0056), respectively. A more refined analysis of the associated test was realized, considering the influence of sex in the observed phenotype within the cohort. Four SNPs (rs1824152, rs3732378, rs231591 and rs744224) showed significant protection values, depending on the sex and the model adopted. From theses, three SNPs (rs1824152, rs231591 e rs744224) had never been directly associated to protection against obesity.