Plataforma integrativa de bioprospecção orientada por dados: metabolômica, predição in silico de bioatividade e modelagem ecológica para valorização sustentável de baunilhas nativas da Mata Atlântica

Oliveira, Joana Paula da Silva

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dc.contributor.advisor	Macedo, Andrea Furtado
dc.contributor.author	Oliveira, Joana Paula da Silva
dc.date.accessioned	2026-09-10T16:36:14Z
dc.date.available	2026-09-10T16:36:14Z
dc.date.issued	2026-02-25
dc.identifier.citation	OLIVEIRA, Joana Paula da Silva. Plataforma integrativa de bioprospecção orientada por dados: metabolômica, predição in silico de bioatividade e modelagem ecológica para valorização sustentável de baunilhas nativas da Mata Atlântica. 2026. Tese (Doutorado em Ciências Biológicas (Biodiversidade Neotropical)) – Instituto de Biociências, Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro, 2026.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/unirio/15407
dc.description.sponsorship	CAPES ; FAPERJ	pt_BR
dc.language.iso	Portuguese	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.title	Plataforma integrativa de bioprospecção orientada por dados: metabolômica, predição in silico de bioatividade e modelagem ecológica para valorização sustentável de baunilhas nativas da Mata Atlântica	pt_BR
dc.title.alternative	Data-driven integrative bioprospecting platform: metabolomics, in silico bioactivity prediction and ecological modelling for the sustainable valorisation of native vanillas from the Atlantic Forest	pt_BR
dc.type	doctoralThesis	pt_BR
dc.contributor.advisor-co	Tardin, Rodrigo
dc.contributor.advisor-co	Bello, Murilo Lamim
dc.contributor.advisor-co	Lima, Carlos Araújo
dc.contributor.referee	Macedo, Andrea Furtado
dc.contributor.referee	Neves, Raquel de Almeida Ferrando
dc.contributor.referee	Paula, Joel Campos de
dc.contributor.referee	Maricato, Guilherme
dc.contributor.referee	Faria, Robson Xavier
dc.contributor.referee	Tardin, Rodrigo
dc.degree.department	CCBS	pt_BR
dc.degree.grantor	Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro - UNIRIO	pt_BR
dc.degree.local	Rio de Janeiro, RJ	pt_BR
dc.degree.program	Programa de Pós-Graduação em Enfermagem e Biociências	pt_BR
dc.subject.cnpq	Área: CIÊNCIAS BIOLÓGICAS. Subárea: BIODIVERSIDADE	pt_BR
dc.subject.en	Metabolomics	pt_BR
dc.subject.en	LC–MS	pt_BR
dc.subject.en	Vanilla	pt_BR
dc.subject.en	Bioactivity	pt_BR
dc.subject.en	Bioprospecting	pt_BR
dc.subject.en	Informational sustainability	pt_BR
dc.description.abstracten	This thesis investigates the integration of metabolomics, in silico analyses, and ecological modeling as a strategy for data-driven bioprospecting and the sustainable valorization of plant biodiversity, with a focus on native Brazilian species of the genus Vanilla. Chapter 1 presents a methodological review of LC–MS-based metabolomics studies of anthocyanins, systematizing comparative results on extraction methods, targeted and untargeted analytical approaches, and confidence levels in molecular annotation, demonstrating that chemicalclass generalization is associated with greater analytical robustness in contexts of high structural complexity and limited availability of reference standards. In Chapter 2, an integrated metabolomics approach was applied to native Vanilla species to compare their chemical profiles; as the main result, V. cribbiana exhibited a distinct and recurrent set of specialized metabolites of bioeconomic interest, evidencing consistent chemical differentiation relative to the other species analyzed. In Chapter 3, the study reuses untargeted metabolomics data from V. planifolia leaves to infer bioactivity through reverse docking integrated with ADMET models. The main result shows ontogenetic shifts in predicted molecular targets, with robust prioritization of metabolites as plausible bioactive candidates. Chapter 4 applies species distribution modeling, generating environmental suitability maps and identifying areas of convergence between high Vanilla spp. richness, bioeconomic potential, and gaps in environmental protection, thereby highlighting strategic regions for conservation, responsible harvesting, and sustainable cultivation. Finally, the Scientific Dissemination Proposal presents the digital platform ReSourceae (https://resourceae.com), an open-science-oriented web application that integrates suitability maps, biodiversity hotspots, and bioeconomic value indicators, transforming dispersed chemical, ecological, and functional data into a structured, traceable, and reusable informational resource. It is concluded that the systematic integration of metabolomics, in silico analyses, and ecological modeling constitutes a robust and generalizable approach to data-driven bioprospecting, with direct implications for biodiversity conservation, the strengthening of sustainable bioeconomic value chains, and innovation based on natural products.	pt_BR
dc.degree.country	Brasil	pt_BR
dc.description.sponsordocumentnumber	n/a	pt_BR
dc.description.abstractpt	Esta tese investiga a integração entre metabolômica, análises in silico e modelagem ecológica como estratégia para a bioprospecção orientada por dados e a valorização sustentável da biodiversidade vegetal, com foco em espécies nativas brasileiras do gênero Vanilla. No Capítulo 1, é apresentada uma revisão metodológica de estudos metabolômicos de antocianinas baseados em LC–MS, sistematizando resultados comparativos sobre métodos de extração, abordagens analíticas direcionadas e não direcionadas e níveis de confiança em anotação molecular, evidenciando que a generalização por classes químicas se associa a maior robustez analítica em contextos de alta complexidade estrutural e limitada disponibilidade de padrões de referência. No Capítulo 2, uma abordagem metabolômica integrada foi aplicada a espécies nativas do gênero Vanilla para comparar seus perfis químicos; como principal resultado, V. cribbiana apresentou um conjunto distinto e recorrente de metabólitos especializados de interesse bioeconômico, evidenciando diferenciação química consistente em relação às demais espécies analisadas. No Capítulo 3, o estudo reutiliza dados de metabolômica não-alvo de folhas de V. planifolia para inferir bioatividade por meio de docking reverso integrado a modelos ADMET. O principal resultado mostra mudanças ontogenéticas nos alvos moleculares preditos, com priorização robusta de metabólitos como candidatos bioativos plausíveis. No Capítulo 4, é realizada a modelagem da distribuição de espécies, gerando mapas de adequabilidade ambiental e identificando áreas de convergência entre alta riqueza de Vanilla spp., potencial bioeconômico e lacunas de proteção ambiental, o que evidencia regiões estratégicas para conservação, coleta responsável e cultivo sustentável. Enfim, a Proposta de Divulgação Científica apresenta a plataforma digital ReSourceae (https://resourceae.com/), orientado à ciência aberta que reúne mapas de adequabilidade, hotspots de biodiversidade e indicadores de valor bioeconômico, transformando dados químicos, ecológicos e funcionais dispersos em um recurso informacional estruturado, rastreável e reutilizável. Conclui-se que a integração sistemática entre metabolômica, análises in silico e modelagem ecológica constitui uma abordagem robusta e generalizável para a bioprospecção orientada por dados, com implicações diretas para a conservação da biodiversidade, o fortalecimento de cadeias bioeconômicas sustentáveis e a inovação baseada em produtos naturais.	pt_BR
dc.subject.pt	Metabolômica	pt_BR
dc.subject.pt	LC–MS	pt_BR
dc.subject.pt	Vanilla	pt_BR
dc.subject.pt	Bioatividade	pt_BR
dc.subject.pt	Bioprospecção	pt_BR
dc.subject.pt	Sustentabilidade informacional	pt_BR
dc.subject.decs	Metabolômica	pt_BR
dc.subject.decs	Espectrometria de Massa com Cromatografia Líquida	pt_BR