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Previous issue date: 2017-03-03 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Oil palm (Elaeis guineensis) is the world’s major source of vegetable oil
and it has been able to adapt to the Brazilian subtropical area. Its growth,
largely done in Para, is affected by Fatal Yellowing (FY), a condition that can
cause plant’s death and has unknown cause. The aim for this master’s project
was to prospect and identify, using a metabolomics approach, possible
biomarkers of FY. To accomplish this study, for the first time different transport
and extraction methods were evaluated in order to verify the metabolic profile
stability in this species. Significant differences were noted and described using
a metabolic fingerprinting approach, with ultra high precision liquid
chromatography – mass spectrometry (UHPLC-MS) as the chemical analysis
and ANOVA simultaneous component analysis (ASCA) as the multivariate
statistic tool. After this study, leaves with and without FY symptoms were
transported using the previously optimizes protocol, analyzed and five
potential biomarkers were identified and related to their metabolic pathways,
using PCA as the chemometric tool. Finally, for the first time, the use of
advanced analytical techniques as MALDI imaging, which has been
highlighted as a powerful tool for identification of chemical compounds present
on tissue surface with spatial localization, has been applied to oil palm leaves
in order to perform a metabolic screening and search for the previously
identified biomarkers. An analytical protocol was established for analysis with
and without matrix application, for a wide range mass coverage and one of the
possible biomarkers was detected using the matrix-free approach. / O dendê, fruto do dendezeiro (Elaeis guineensis) é a maior fonte de
óleo vegetal do mundo e teve boa adaptação ao clima subtropical brasileiro.
Seu cultivo no Brasil, que tem maior extensão no Pará, é afetado pelo
Amarelecimento Fatal (AF), uma condição que pode provocar a morte da
planta e tem causa desconhecida. O objetivo deste projeto de mestrado foi
prospectar e identificar marcadores químicos relacionados ao AF utilizando
uma abordagem metabolômica. Para que o estudo dessa causa fosse
realizado, pela primeira vez foram avaliados diferentes métodos de transporte
e extração de folhas para verificar a estabilidade do perfil metabólico desta
espécie. Diferenças significativas foram observadas utilizando a estratégia de
metabolic fingerprinting, com análise dos metabólitos por cromatografia de
ultra alta eficiência – espectrometria de massas (UHPLC-MS) e análise
quimiométrica dos dados por análise de componente simultâneo e análise de
variância (ASCA). Após este estudo, folhas com e sem sintomas de AF foram
transportadas utilizando protocolo otimizado anteriormente, analisadas e
cinco potenciais biomarcadores foram identificados e relacionados as suas
respectivas vias metabólicas, utilizando a análise de componentes principais
(PCA) como ferramenta quimiométrica. Por fim, fez-se uso da recente e
avançada técnica de imagem química em espectrometria de massas, com
ionização por dessorção a laser assistida por matriz (MALDI-MS Imaging), que
vem se destacando como uma poderosa ferramenta para a identificação de
compostos químicos presentes na superfície de um tecido com localização
espacial e foi utilizada pela primeira vez em um screening de metabólitos em
folhas de dendê na busca dos marcadores previamente identificados. Um
protocolo analítico foi desenvolvido para análise com aplicação de matriz e
sem aplicação de matriz, com o intuito de abranger uma maior faixa de
massas e um dos possíveis marcadores foi detectado utilizando a técnica de
imagem sem matriz.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/7095 |
| Date | 03 March 2017 |
| Creators | Rodrigues Neto, Jorge Candido |
| Contributors | Abdelnur, Patrícia Verardi, Abdelnur, Patrícia Verardi, Vaz, Boniek Gontijo, Chaves, Andréa Rodrigues |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Química (IQ), UFG, Brasil, Instituto de Química - IQ (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 663693921325415158, 600, 600, 600, 600, 7826066743741197278, 1143264510063203452, 2075167498588264571 |
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