Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: EDUARDO BORBA ALVES
DATA: 03/08/2023
HORA: 08:00
LOCAL: Miniauditorio do CCET
TÍTULO: Desenvolvimento de modelos QSAR para a triagem virtual de substâncias potencialmente ativas frente a Colletotrichum Gloeosporioides (penzig)penzig & sacc
PALAVRAS-CHAVES: Pós-colheitas, antracnose, Fungicidas, Modelos de QSAR, Seleção de variáveis, Triagem virtual.
PÁGINAS: 83
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Química
SUBÁREA: Química Orgânica
RESUMO:

A descoberta de novas substâncias com atividades fúngicas é uma preocupação mundial para solucionar as demandas das produções agrícolas contra os microrganismos fitopatogênicos fúngicos que causam diversas doenças graves impactando na produção de alimentos. Observando esses problemas, estudos já realizados demonstram que substâncias de origens vegetais são avaliadas como potenciais fontes de fungicidas devido à sua biodegradabilidade e renovabilidade. Nesse contexto, os estudos de QSAR (Quantitative Structure-Activity Relationship) são técnicas eficientes para encontrar correlações entre as atividades biológicas e as estruturas químicas. Para isto, foi elaborado um banco de estruturas químicas de substâncias testadas frente ao fungo Colletotrichum gloeosporioides (teleomorfo: Glomerella cingulata) obtidas na literatura científica. As estruturas foram desenhadas e otimizadas para os cálculos dos descritores moleculares. Os descritores moleculares passaram por pré-tratamentos dos dados para serem utilizados no algoritmo Glmboost com o objetivo de avaliar a importância das contribuições dos descritores moleculares na explicar da atividade pEC50(M). Após esse procedimento o Algoritmo Genético foi usado para selecionar 12 descritores aptos para construções dos modelos com os algoritmos MLR, PR, MLP e SVM. Os resultados para os modelos MLR são: 𝑅2 = 0,712, 𝑄2 = 0,625, 𝑃2 = 0,678; para o PR: 𝑅2 = 0,705 𝑄2 = 0,632, 𝑃2 = 0,713; para o MLP: 𝑅2 = 0,707, 𝑄2 = 0,634, 𝑃2 = 0,696; e para o SVM: 𝑅2 = 0,700, 𝑄2 = 0,642, 𝑃2 = 0,690. Os modelos passaram por testes de validação interna e externa além dos critérios de aceitabilidades e randomização de Y, com resultados que revelam que os modelos são estatisticamente significativos. As informações dos descritores demostraram que as características gerais das estruturas que devem favorecer para a atividade pEC50(M) são: promover o aumento das estruturas químicas para possibilitar as interações entres os átomos a 6 e 5 ligações de distâncias, levando em consideração o momento dipolo e os estados eletropológicos, os quais são influenciados pela presença dos átomos mais eletronegativos. Além disso, a presença dos átomos de oxigênios e flúor, junto aos grupos funcionais amida, fragmentos de estruturas como o número de imidazóis devem favorecer a atividade pEC50(M). No entanto, é importante manter uma simetria estrutural das moléculas. Para a triagem virtual, as estruturas selecionadas demonstraram alta atividade pEC50(M) no combate ao C. gloeosporioides, visto que, apresentaram valores de pEC50(M) superiores à maioria dos produtos de controles usados nas pesquisas. Com destaque para a estrutura DB07326 com maior atividade pEC50(M) prevista. Contudo, estudos experimentais devem acontecer para elucidar os resultados do nosso trabalho.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2269753 - TIAGO BRANQUINHO OLIVEIRA
Interno - 2372402 - JOSÉ DIÔGO DE LISBOA DUTRA
Externo ao Programa - 1432726 - PAULO ROBERTO GAGLIARDI