Caracterização geográfica e de características de qualidade da Jatropha mollissima (POHL) BAILL utilizando espectroscopia no infravermelho e quimiometria

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Fernandes, Caroline Lins
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso embargado
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual da Paraíba; Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - PRPGP; Brasil; UEPB; Programa de Pós-Graduação em Química - PPGQ
• Palavras-chave em Português: Plantas medicinais; Pinhão-bravo; MID; NIR; PCA; Quimiometria; Medicinal plants; QUIMICA ANALITICA::INSTRUMENTACAO ANALITICA
• Link de acesso: http://tede.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/tede/4589

O uso de plantas medicinais para fins medicinais é um costume antigo utilizado por diferentes povos e continua ganhando notoriedade. É dentro desse contexto que surgem os estudos mais aprofundados sobre a Jatropha mollissima (Pohl) Baill, popularmente conhecida como pinhão- bravo. Essa planta, assim como outras da mesma família, pode apresentar capacidade antiviral e melhora para outras doenças respiratórias. Além disso, diversos estudos já mostraram que a seiva da J. mollissima tem ação antiofídica, antioxidante e cicatrizante. Devido ao seu potencial já comprovado, estudos estão sendo realizados para identificar a diferenciação dessa espécie presente em algumas zonas da Paraíba, destacando três principais regiões: Boa Vista, Campina Grande e Cacimba de Areia. As plantas são analisadas para verificar as diferenças na sua composição majoritária, levando em consideração a sua localidade, sazonalidade, entre outros aspectos. Neste trabalho, a seiva da J. mollissima foi analisada utilizando as espectroscopias no Infravermelho Próximo (NIR) e Infravermelho Médio (MID) associadas à quimiometria. Para a análise exploratória foi utilizada a análise de componentes principais (PCA), na qual foi visualizada a tendência de separação entre as amostras coletadas nas diferentes localidades. Em seguida, partiu-se para a construção dos modelos de classificação supervisionada, utilizando a regressão em mínimos quadrados parciais com análise discriminante (PLS-DA). Os modelos construídos apresentaram resultados satisfatórios, apontando taxas de erro de classificação, para os espectros MID da seiva líquida das três localidades, de 0% para os conjuntos de treinamento e de 1,4 %, 0% e 0% para o conjunto de teste para as regiões A, B e C, respectivamente. Para os espectros NIR da seiva em pó, as taxas de erro foram de 2% para as seivas da região A e B e 0% para a região C, quando usadas como conjunto de treinamento. E de 3%, 4% e 0% para as regiões A, B e C, respectivamente, quando usadas como conjunto de teste. Vale ressaltar que as análises realizadas não destroem as amostras, não utilizam reagentes químicos ou padrões e necessitam de pouca ou nenhuma manipulação das amostras.