Mestrado

Análise fitoquímica e quantificação de canabinoides em Cannabis sativa L. produzida in vitro: controle de qualidade e padronização dos níveis de THC e CBD.

João Vitor Souza de Oliveira

oliveira.joao@discente.ufg.br 

Este estudo investiga o perfil fitoquímico de extratos de Cannabis sativa L. obtidos de plantas micropropagadas in vitro, com ênfase na quantificação de Δ9-tetrahidrocanabinol (Δ9-THC) e canabidiol (CBD), principais compostos bioativos da planta. A micropropagação é utilizada como estratégia para reduzir variabilidade genética e permitir avaliar a estabilidade do perfil fitoquímico ao longo de florações sucessivas. A caracterização e quantificação serão conduzidas por CLAE-EMAR/EMAR, utilizando padrões isotópicos deuterados. Espera-se contribuir para rotinas de monitoramento mais consistentes e tecnicamente fundamentadas no contexto do uso medicinal de cannabis.

Metabolômica por RMN e CLAE-EMAR de frutos e folhas de Hancornia speciosa: correlação com solo/tecido foliar e potencial bioindustrial

Pedro Cordeiro Toledo Lima

pedrocordeiro@discente.ufg.br 

O Cerrado é um dos principais hotspots de biodiversidade do mundo, porém enfrenta crescente degradação devido à expansão de monoculturas e à falta de políticas eficazes de preservação. No estado de Goiás, esse processo compromete a diversidade vegetal e cultural, afetando especialmente comunidades extrativistas. Este projeto propõe uma investigação metabolômica integrada de frutos (casca, polpa e sementes) e folhas de Hancornia speciosa, espécie nativa do Cerrado, buscando correlacionar composição química, atributos do solo e estado nutricional foliar. Indivíduos serão selecionados em áreas naturais próximas à cidade de Goiás, com caracterização ambiental e análises de solo e tecido foliar para avaliação de macro e micronutrientes. Frutos e folhas passarão por tratamentos pós-colheita, criomoagem e extração etanólica. A caracterização química será realizada por RMN (¹H e ¹³C) e CLAE-EMAR, gerando perfis metabolômicos detalhados. Técnicas estatísticas multivariadas e correlações espectrais integrarão os dados químicos, ambientais e nutricionais. Espera-se ampliar o conhecimento sobre a plasticidade metabólica da espécie e contribuir para a valorização sustentável da sociobiodiversidade do Cerrado.