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Title: Desarrollo de un modelo predictivo mediante fingerprint cromatográfico para evaluar el potencial antibacteriano para el género Hypericum
Authors: Fajardo Carmona, Sandra Isabel
metadata.dc.contributor.advisor: León Tamariz, Fabián
Keywords: ACTIVIDAD ANTIBACTERIANA
ANALISIS MULTIVARIADO
ESPECIE DE HYPERICUM
CROMATOGRAFICOS
TESIS DE MAESTRIA EN BIOCIENCIAS APLICADAS
Issue Date: 1-Sep-2017
metadata.dc.ucuenca.embargoend: 7-Jul-2019
metadata.dc.ucuenca.paginacion: 65 p.
metadata.dc.description.city: 
Cuenca
Series/Report no.: TM4;1199
metadata.dc.type: masterThesis
Abstract: 
The genus Hypericum includes 469 species, which possess diverse bioactivities, including antibacterial activity. The present study intend to establish a predictive model of antibacterial activity for species of the genus Hypericum from the chromatographic fingerprint of H. laricifolium and H. quitense and use data of IC50 against MRSA strains, using multivariate analysis tools. The tests were carried out on 29 extracts of H. laricifolium and 20 extracts of H. quitense. The predictive model was tested on 10 extracts of H. decandrum. Genetic identification of H. quitense and H. decandrum was performed using the genetic barcode technique. The loci rbcL and ITS1 were sequenced. Extracts of the aerial parts of the species under study were obtained by means of supercritical fluids using as CO2 solvent with 10% of ethanol. The evaluation of antibacterial activity was carried out using the microdilution technique in broth against MRSA (strain ATCC BAA 44). The HPLC-DAD method was developed to separate the components present in the species under study and to obtain their chromatographic fingerprint using optimized chromatographic conditions. Samples were analyzed at four wavelengths, resulting at 254 nm the best for analysis. To create the multivariate regression model we used Partial least squares. Using the regression coefficients of the model, the predictor of antibacterial activity was established. The model developed did not have good predictive properties, which can be attributed to the different chemical composition among the species under study.
Description: 
El género Hypericum incluye 469 especies, las cuales poseen diversas bioactividades, incluyendo actividad antibacteriana. El presente estudio pretende establecer un modelo predictivo de actividad antibacteriana para especies del género Hypericum a partir del fingerprint cromatográfico de H. laricifolium e H. quitense y datos de IC50 frente a cepas SARM, empleando herramientas de análisis multivariado. Los ensayos se realizaron en 29 extractos de H. laricifolium y 20 extractos de H. quitense. El modelo predictivo se probó en 10 extractos de H. decandrum. Se realizó la identificación genética de H. quitense e H. decandrum, mediante la técnica del código de barras genético. Se secuenciaron los loci rbcL e ITS1. Los extractos de las partes aéreas de las especies en estudio se obtuvieron por medio de fluidos supercríticos utilizando como solvente CO2 con un 10% de etanol. La evaluación de actividad antibacteriana se realizó mediante la técnica de microdilución en caldo contra SARM (cepa ATCC BAA 44). El método HPLC-DAD se desarrolló para separar los componentes presentes en las especies en estudio y obtener su fingerprint cromatográfico empleando condiciones cromatográficas optimizadas. Las muestras se analizaron a cuatro longitudes de onda, resultando a 254 nm la mejor para el análisis. Para crear el modelo de regresión multivariado se utilizó Mínimos cuadrados parciales. Utilizando los coeficientes de regresión del modelo, se estableció la ecuación predictora de la actividad antibacteriana. El modelo desarrollado no tuvo buenas propiedades predictivas, lo que puede atribuirse a la diferente composición química entre las especies en estudio.
metadata.dc.description.degree: 
Magíster en Biociencias Aplicadas
URI: http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/28036
Appears in Collections:Tesis Maestrías

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