Printer Friendly

Use of chemometric and quantum-mechanical methods in the analysis of bioactive terpenoids and phenylpropanoids against the Aedes aegypti/Uso de metodos quimiometricos e mecanico-quanticos na analise de terpenoides e fenilpropanoides bioativos contra o Aedes aegypti.

Introducao

O dengue e uma doenca reemergente que vem preocupando as autoridades sanitarias de todo o mundo em virtude de sua circulacao nos cincos continentes e pelo grande potencial para assumir formas graves e letais. O virus do dengue e um arbovirus do genero Flavivirus; e transmitido por mosquitos do genero Aedes, sendo o Aedes aegypti seu principal vetor. Sao conhecidos quatro sorotipos do virus [1-4].

Como ainda nao existem vacinas disponiveis contra os diferentes sorotipos da doenca, o principal meio de controle do dengue baseia-se no combate ao Aedes aegypti, por meio do saneamento do meio ambiente, eliminacao dos focos de procriacao do vetor e protecao individual contra picadas. As acoes de combate podem ser focadas nos mosquitos imaturos (formas aquaticas), por meio do controle fisico, controle quimico e controle biologico, ou nos mosquitos adultos, por meio de inseticidas, repelentes e barreiras mecanicas, ou ainda em ambos [3, 5].

O controle do vetor utilizando inseticidas sinteticos constitui a principal medida adotada pelos programas de saude publica [4]. O uso continuo desses inseticidas tem se mostrado eficaz no processo de erradicacao, mas nao obstante tem conduzido cada vez mais ao desenvolvimento de larvas e adultos resistentes; o odor do produto e desagradavel e o principio ativo costuma ser danoso as pessoas que sofrem de problemas alergicos e respiratorios [5, 6].

A resistencia aos inseticidas convencionais surge hoje como um dos principais obstaculos ao controle de insetos de importancia na agricultura e na medicina. Dados da Organizacao Mundial de Saude revelam que o custo da resistencia de insetos a inseticidas pode alcancar anualmente 1,4 bilhoes de dolares nos Estados Unidos [7].

A procura por metodologias naturais e menos agressivas aos seres humanos tem crescido consideravelmente nos ultimos anos. Uma alternativa ao controle quimico convencional e a utilizacao de extratos vegetais e substancias naturais efetivas no controle do mosquito adulto e/ou da larva do Aedes aegypti e que sejam isentas de toxicidade para o meio ambiente [8].

Muitos dos metabolitos secundarios produzidos pelas plantas sao usados pelas mesmas contra microrganismos e insetos predadores, o que as torna potenciais candidatas para a descoberta de novos produtos contra o Aedes aegypti. Como exemplo tem-se a acao repelente dos oleos essenciais de casca de laranja [9], tomilho e cravo [10] e substancias como eugenol, cineol e citronelal [11]. Estudos com Lippia sidoides (alecrim pimenta) [12] e Cymbopogon citratus (capim limao) [4] sugerem que seus oleos essenciais possuem acao larvicida contra o Aedes aegypti.

Plantas, como organismos que co-evoluem com insetos e outros microrganismos, sao fontes naturais de substancias inseticidas e antimicrobianas, ja que as mesmas sao produzidas pelo vegetal em resposta a um ataque patogenico [13]. As plantas sintetizam e liberam inumeras substancias volateis para atrair polinizadores e se defender de patogenos. Terpenos e fenilpropanoides, principais constituintes dos oleos essenciais [14], sintetizados por especies vegetais podem ter, dependendo do inseto em analise, propriedades atrativas (alimentacao, polinizacao) e/ou repelentes e inseticidas.

Nos ultimos anos, oleos essenciais obtidos de plantas tem sido considerados fontes em potencial de substancias biologicamente ativas [15]. Enfase tem sido dada as propriedades antimicrobiana, antitumoral, larvicida, repelencia e inseticida de compostos volateis.

Com relacao ao controle do mosquito vetor do dengue, os esforcos tem se concentrado no combate as larvas do Aedes aegypti. Trabalhos relatados na literatura mostraram que alguns oleos essenciais apresentaram expressivas atividades larvicidas contra especies de mosquitos como Culex quinquefasciatus [16, 17] e Aedes aegypti [4, 12, 18, 19].

Os monoterpenos e os fenilpropanoides, compostos encontrados abundantemente nos oleos essenciais e, tipicamente lipofilicos, apresentam alto potencial para interferencias toxicas em processos bioquimicos basicos, com consequencias, fisiologicas em larvas e comportamentais em insetos [14, 20].

Os oleos essenciais sao larvicidas e inseticidas de acao rapida, indicativa de modo de acao neurotoxica, com evidencias de interferencia no neuromodulador octopamina ou em canais de calcio. A octopamina e semelhante a noradrenalina, agindo como um neurormonio, neuromodulador e neurotransmissor [21]. Podem, tambem, apresentar acao larvicida e inseticida em funcao da inibicao da enzima acetilcolinesterase [22] alem da inibicao do citocromo P450 monoxigenase-dependente e acao no sistema nervoso octopaminergico [23].

Todos esses mecanismos de acao ainda nao sao completamente compreendidos e determinados sendo que, estudos que proporcionam uma melhor elucidacao da relacao estrutura-atividade se fazem necessario. O estudo de propriedades fisicoquimicas utilizando a quimica quantica e importante para prever o comportamento quimico de moleculas e, consequentemente, a sua atividade biologica em diversas situacoes de reatividade.

Os metodos quanticos semi-empiricos sao baseados no mesmo formalismo dos metodos ab initio, mas parte de seus parametros sao ajustados a dados experimentais. A parametrizacao dos metodos semi-empiricos com dados experimentais aumentou significativamente a acuracidade quimica e a velocidade dos metodos de orbitais moleculares. O sucesso desta abordagem e indicado por inumeros estudos, cujos resultados de calculos de energia produzem variacoes na faixa de 1,0 kcal.mol -1 em relacao aos dados experimentais. Os metodos semi-empiricos mais recentes sao AM1 (Austin Model 1) [24] e PM3 (Parametric Method 3) [25] contidos em diversos pacotes de calculos teoricos.

O metodo quantico semi-empirico AM1 (Austin Model 1) foi utilizado para calcular um conjunto de descritores moleculares para os compostos em estudo. Em seguida, os descritores foram analisados utilizando os metodos de reconhecimento padrao: Analise de Componentes Principais (PCA) [26] e Analise Hierarquica de Agrupamentos (HCA) [27].

Analise por Componentes Principais (PCA)

Esta tecnica tem por objetivo a reducao da dimensao dos dados originais facilitando a visualizacao das informacoes mais importantes em um numero menor de componentes principais ou fatores.

Na PCA as coordenadas das amostras sao reescritas num novo sistema de eixos (componentes principais), mais convenientes a analise dos dados. Neste novo sistema de eixos, cada componente principal e gerada a partir da combinacao linear das mvariaveis originais, onde os componentes principais sao ortogonais.

As combinacoes lineares das m-variaveis originais que dao origem a cada componente principal podem ser representadas por:

[CP.sub.i] = [a.sub.i1][v.sub.1] + [a.sub.i2][v.sub.2] + ... + [a.sub.im][v.sub.m]

Onde:

Vm = variaveis originais m = 1, 2, ..., m

[a.sub.im] = loading ou peso, coeficiente que mede a importancia de cada variavel na iesima componente principal ([PC.sub.i]).

Os loadings sao o cosseno do angulo entre o eixo da componente principal e o eixo da variavel original. Logo, o seu valor estara entre -1 e 1. Quanto mais proximo de + 1, maior a influencia que esta determinada variavel tem na descricao deste componente principal. Os loadings sao capazes de determinar quais variaveis originais possuem maior contribuicao na combinacao linear de cada componente principal.

Analise por Agrupamentos Hierarquicos (HCA)

E o segundo metodo de analise exploratoria, tambem chamada de tecnica nao supervisionada de reconhecimento de padroes. E uma tecnica que tem como objetivo analisar a formacao de agrupamentos naturais das amostras, com base nas suas similaridades. O primeiro passo e selecionar uma medida de similaridade. Em seguida, deve-se decidir o tipo de agrupamento hierarquico que sera empregado e, finalmente, deve-se escolher o criterio de ligacao (linkage) entre os agrupamentos.

O agrupamento hierarquico mais comum e o aglomerativo, que funciona atraves de uma serie de fusoes. Inicialmente, todos os objetos estao separados e cada um e um pequeno grupo. A seguir, os dois objetos mais proximos (mais semelhantes) sao unidos para formar um grupo de dois objetos. Se existe mais de um objeto com o mesmo grau de similaridade, o agrupamento e feito aleatoriamente. A uniao dos grupos (com um ou mais objetos) e feita sucessivamente ate que todos os objetos estejam em um unico grupo. Quando os grupos apresentam mais de um objeto, diferentes criterios de uniao podem ser usados.

O resultado de um agrupamento hierarquico e representado normalmente atraves de um grafico bidimensional denominado dendrograma, onde e possivel observar as correlacoes e similaridades entre as amostras.

A similaridade entre as amostras e avaliada medindo-se as distancias entre os pares de amostras e colocando num mesmo agrupamento aquelas amostras com menores distancias entre si. Em seguida, a distancia entre esses pequenos agrupamentos e medida e sao estabelecidos novos agrupamentos, assim por diante ate que todas as amostras tenham sido enquadradas em algum grupo. Esse tipo de agrupamento permite observar os diferentes graus de similaridade entre as amostras, pois o agrupamento e feito de cada amostra individual em direcao a um conjunto total.

Recentemente foi relatado na literatura [28] o estudo do fracionamento do extrato hexanico de Myroxylon balsamum (oleo vermelho), realizando em seguida, a partir destas fracoes, ensaio biologico larvicida (larvas de terceiro estadio de A. aegypti) para se determinar a(s) substancia(s) ativa(s) contra a larva do mosquito transmissor do dengue. Os pesquisadores, alem disso, para efeito de comparacao, estudaram a atividade larvicida de varios terpenos e fenilpropanoides, constituintes de oleos essenciais abundantes encontrados em plantas brasileiras.

Baseado nos resultados de atividade biologica reportados pelos pesquisadores [28], o presente trabalho tem como objetivo estudar a relacao estrutura-atividade de todas as substancias ensaiadas, utilizando a Quimica Quantica e a Quimiometria.

Material e Metodos

Os descritores moleculares foram obtidos a partir de calculos de Mecanica Molecular (MM+) [29] e Metodos Quanticos Semi-Empiricos AM1 [25], contidos nos pacotes de programas HyperChem 6.01 [30] e WinMopac 7.21 [31]. As propriedades calculadas foram correlacionadas com a atividade larvicida previamente conhecida a partir de dados da literatura [28].

Os descritores responsaveis pela atividade dos compostos foram separados por metodos quimiometricos. Os metodos utilizados foram a Analise por Componentes Principais (PCA) e Analise por Agrupamentos Hierarquicos (HCA), contidos no programa MINITAB 14[R] [32].

Resultados e Discussao

Pre-Modelagem das Moleculas Utilizando o Metodo Mecanica Molecular

As moleculas que apresentam atividade larvicida contra o mosquito Aedes aegypti, e as que nao apresentam esta atividade [28] foram pre-otimizadas atraves de calculos de Mecanica Molecular (MM+), contidos no pacote de programas HyperChem 6.01, com gradiente de convergencia de 5 x [10.sup.-4] Kcal/mol. Com isso, foram obtidas as melhores conformacoes para essas moleculas, as quais foram posteriormente estudadas atraves de calculos quanticos semi-empiricos. As moleculas estudadas estao mostradas na Figura 1.

[FIGURE 1 OMITTED]

Obtencao dos Descritores Moleculares

As conformacoes moleculares das substancias foram obtidas a partir dos calculos de Mecanica Molecular, contidos do pacote de programas HyperChem 6.01, e foram aproveitadas como matrizes iniciais para a otimizacao das moleculas a partir de calculos quanticos semi-empiricos AM1, contidos no pacote WinMopac 7.21.

As diversas aproximacoes semi-empiricas permitem evitar o calculo de um grande numero de integrais, o que possibilita a aplicacao destes metodos em sistemas com um numero maior de atomos. Nestes metodos, os nucleos sao assumidos em sucessivas posicoes estacionarias, sobre as quais a distribuicao espacial otima dos eletrons e calculada pela resolucao da equacao de Schrodinger. O processo e repetido ate que a energia nao mais varie dentro de um limite escolhido, ou seja, ate se alcancar um ponto estacionario de superficie de energia. Em um sistema no estado fundamental, isto significa que a geometria e tal que o calor de formacao (AHf) e um minimo irredutivel (na verdade um minimo irredutivel local), ou seja, todas as suas constantes de forca sao positivas; para estados de transicao, o sistema deve ter exatamente uma constante de forca negativa.

Propriedades moleculares de compostos quimicos sao geralmente correlacionadas com atividade biologica. Essa correlacao e conhecida como Relacao Estrutura-Atividade (SAR) e varios estudos tem sido reportados na literatura [33]. O metodo SAR tem sido usado com sucesso em aplicacoes farmaceuticas, e no presente trabalho foram calculadas as seguintes propriedades moleculares para serem correlacionadas com a atividade biologica em estudo: logP (propriedade relacionada com a lipofilicidade das substancias): os valores desta propriedade foram obtidos a partir de parametros hidrofobicos, usando o pacote de programas HyperChem 6.01; area superficial molecular, volume, energia de hidratacao, refratividade e polarizabilidade tambem foram obtidas a partir de calculos AM1 com o pacote de programas HyperChem 6.01. As demais propriedades eletronicas (Energia Eletronica, Energia Total, Momento de Dipolo, [E.sub.HOMO], [E.sub.HOMO-1], [E.sub.HOMO-2], [E.sub.HOMO-3], [E.sub.LUMO], [E.sub.LUMO+1], [E.sub.LUMO+2], [E.sub.LUMO+3]) e os calores de formacao foram obtidos a partir de calculos AM1 com o pacote de programas WinMopac 7.21.

Em trabalho anterior [29], foi relatada a atividade larvicida para os compostos em estudo em A. aegypti. Foram determinadas as concentracoes letais 50% ([CL.sub.50]) e 99% ([CL.sub.99]) a partir de ensaios biologicos segundo metodologia preconizada pela OMS (Tabela 1). Essas sao as concentracoes responsaveis pela erradicacao de 50 e 99% das larvas presentes. Os valores de [CL.sub.50] foram utilizados como base para a separacao dos compostos em dois grupos: ativos e inativos.

Os parametros obtidos estao mostrados na Tabela 2 a seguir.

Antes de aplicar os metodos de reconhecimento padrao aos 11 compostos em estudo, foram verificadas as correlacoes entre as variaveis, segundo 4 criterios:

I--Correlacao entre as variaveis calculadas para o composto 1 e do 4 ao 11;

II--Correlacao entre as variaveis calculadas para o composto 2 e do 4 ao 11;

III--Correlacao entre as variaveis calculadas para o composto 3 e do 4 ao 11;

IV--Correlacao entre as variaveis calculadas para todos os compostos.

Isto se deve ao fato de as atividades dos compostos 1, 2 e 3 nao serem exatamente conhecidas. O que se sabe e que a CL50 ultrapassa a faixa de 100 ppm para os tres compostos. A melhor separacao foi obtida utilizando-se os dados em I, ou seja, comparando-se as propriedades do composto inativo 1, com os compostos 4 ao 11.

Apos analises dos dados por Peso de Fischer e Correlacao entre as variaveis, a melhor separacao dos compostos foi obtida utilizando-se as seguintes variaveis: [E.sub.HOMO-1], [E.sub.HOMO-2], [E.sub.LUMO], [E.sub.LUMO+2], LogP (parametro lipofilico). Os valores encontrados para estas variaveis estao apresentados na Tabela 2. Isto sugere que as demais variaveis calculadas nao sao significantes para a classificacao dos compostos em ativos e inativos frente a larvas do mosquito A. aegypti.

Os resultados da Analise por Componentes Principais (PCA) mostram que a primeira componente (PC1) e responsavel por 54,19% da variancia dos dados. Considerando a primeira (PC1), a segunda (PC2) e a terceira (PC3) componentes, a variancia acumulada alcanca 97,00 %, como mostrado na Figura 2.

A Figura 3 (PC1 x PC2) mostra que a PC1 e fator responsavel para a discriminacao entre os compostos ativos (4, 7, 8, 9, 10 e 11) e inativos (1, 5 e 6) sobre A. aegypti, quando utilizamos as variaveis [E.sub.HOMO-1], [E.sub.HOMO-2], [E.sub.LUMO], [E.sub.LUMO+2] e LogP para obter a separacao. A partir da Figura 3 podemos ver tambem que os compostos ativos apresentam valores de scores positivos para PC1, enquanto que os compostos inativos apresentam valores negativos.

A equacao (1) apresenta os valores de loading (influencia na componente principal) de cada variavel em PC1, a qual e responsavel pela discriminacao entre os compostos ativos e inativos.

PC1 = 0.521 [[E.sub.HOMO-1]] + 0.570 [[E.sub.HOMO-2]] - 0.493 [[E.sub.LUMO+2]] + 0.388 [LogP] (1)

A equacao (2) apresenta os valores loading de cada variavel em PC2:

PC2 = -0.164 [[E.sub.HOMO-1]] -0.727 [[E.sub.LUMO]] - 0.396 [[E.sub.LUMO+2]] - 0.534 [LogP] (2)

[FIGURE 3 OMITTED]

A partir da equacao (1) podemos observar que para um composto ser classificado como ativo e necessario que este apresente os menores valores, em modulo, para a energia do HOMO-1, uma vez que todos sao negativos. O mesmo e valido para a energia do HOMO-2. E necessario tambem que apresente valores altos e negativos para a energia do LUMO +2 e valores altos e positivos para o parametro lipofilico.

Isto e interessante porque podemos observar que as variaveis responsaveis pela separacao dos compostos em ativos e inativos sao propriedades eletronicas ([E.sub.HOMO-1], [E.sub.HOMO-2], [E.sub.LUMO], [E.sub.LUMO+2]) e apenas uma e estrutural (LogP). Com isso, podemos concluir que os efeitos eletronicos mostrados, bem como a lipofilicidade, sao de extrema importancia para a determinacao da atividade larvicida de compostos sobre larvas do mosquito A. aegypti.

As energias dos orbitais de fronteira sao propriedades importantes em Quimica Farmacologica. A razao para isto esta no fato de que estas propriedades nos fornecem informacoes a respeito do carater doador e receptor de eletrons. A energia do orbital molecular de mais alta energia ocupado (HOMO) mostra o carater doador de eletron e a energia do orbital molecular de mais baixa energia nao-ocupado (LUMO) mostra o carater receptor de eletron. A partir destas definicoes, temos que: (1): altos valores para [E.sub.HOMO] representam alta capacidade doadora de eletron e (2): baixos valores para [E.sub.LUMO] representam baixa resistencia a recepcao de eletrons. Para os compostos ativos estudados, quando comparados aos inativos, menores valores para [E.sub.LUMO], o que mostra que os compostos ativos sao receptores de eletrons mais eficientes que os inativos, o que nos sugere um possivel mecanismo de transferencia de cargas com o receptor biologico.

Os resultados obtidos a partir do HCA estao abrigados no dendrograma mostrado na Figura 4. A partir desse dendrograma, podemos classificar os compostos em dois grupos: compostos ativos (A), e inativos (B). Alem disso, podemos observar a similaridade entre os compostos 11 e 12, de maior atividade frente a larvas do mosquito A. aegypti, e a menor atividade do composto 1.

[FIGURE 4 OMITTED]

Conclusao

Os metodos de reconhecimento padrao (HCA e PCA) foram aplicados sobre os compostos com atividade larvicida sobre A. aegypti e mostraram que os compostos estudados neste trabalho puderam ser corretamente classificados em dois grupos: moleculas ativas e inativas.

As variaveis eletronicas

Ehomo-1, Ehomo-2, Elumo, Elumo+2 e a estrutural LogP, segundo os resultados de PCA sao responsaveis pela separacao entre compostos ativos e inativos. Os resultados obtidos a partir do HCA foram bastante similares aqueles obtidos por PCA, e ambos os metodos classificaram os compostos exatamente como esperado a partir dos dados experimentais.

A analise dos dados obtidos com os metodos quimiometricos (PCA e HCA), permitiu concluir que na maioria dos compostos, as variaveis eletronicas sao as responsaveis pela separacao entre compostos ativos e inativos. Portanto, podemos concluir que os efeitos eletronicos mostrados sao de suma importancia na separacao dos compostos estudados quanto a atividade frente a larvas do mosquito A. aegypti.

Agradecimentos

Os autores agradecem a Fundacao de Amparo a Pesquisa do Estado do Espirito Santo (FAPES), ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Cientifico e Tecnologico (CNPq), a Coordenadoria de Aperfeicoamento de Pessoal do Nivel Superior (CAPES) e ao LabPetro-DQUI/UFES pelo suporte financeiro.

Referencias e Notas

[1] Ventura, J. A.; Batista, M. G. Controle integrado de mosquitos e borrachudos. In: SEEA. Curso de controle de vetores e pragas urbanas. Vitoria-ES, 1998.

[2] Souto Junior, J. V., Ribeiro, M. A. A. O que e dengue? Ministerio da Saude, Convenio MS/Fundep--UFMG, 2000.

[3] Marcondes, C. B.; Entomologia medica e veterinaria, Sao Paulo: Atheneu, 2001.

[4] Furtado, R. F.; Lima, M. G. A.; Andrade Neto, M.; Bezerra, J. N. S.; Silva, M. G. V. Neotrop. Entomol. 2005, 34, 843.

[5] Arruda, W.; Oliveira, G. M. C.; Silva, I. G. Entomol. Vectores 2003, 10, 47.

[6] Albuquerque, M. R. J. R.; Silveira, E. R.; Uchoa, D. E. A.; Lemos, T. L. G.; Souza, E. B.; Santiago, G. M. P.; Pessoa, O. D. L. J. Agr. Food. Chem. 2004, 52, 6708.

[7] Hemingway, J.; Ranson, H. Annu. Rev. Entomol. 2000, 45, 371.

[8] Macoris, M. L. G.; Camargo, M. F.; Silva, I. G.; Takaku, L.; Andrighetti, M. T. Rev. Pat. Trop. 1995, 24, 31.

[9] Ezeonu, F. C.; Chidume, G. I.; Udedi, S. C. Biores. Technol. 2001, 76, 273.

[10] Bernard, D. R. J. Med. Entomol. 1999, 36, 625.

[11] Hummlbrunner, L. A.; Isman, M. B. J. Agrie Food Chem. 2001, 49, 715.

[12] Carvalho A. F.; Melo V. M.; Craveiro, A. A.; Machado, M. I.; Bantim, M. B.; Rabelo, E. F. Mem. Inst. Osvaldo Cruz 2003, 98, 569.

[13] Pichersky, E.; Gershenzon, J. Current Opinion in Plant Biology 2002, 5, 237.

[14] Isman, M. B. Crop Protection 2000, 19, 603.

[15] Alcaraz, M. J.; Rios, J. L.; Ecological chemistry and biochemistry of plant, Oxford: Clarendon Press, 1991.

[16] Ibrahim, M. T.; Fobbe, R.; Nolte, J. Bulletin of the Faculty of Pharmacy 2004, 42, 289.

[17] Mohsen, Z. H.; Al-Chalabi, B. M.; Kassir, J. T. J. Appl. Entomol. 1989, 108, 107.

[18] Cheng, S. S.; Chang, H. T.; Chang, S. T.; Tsai, K. H.; Chen, W. J. Biores. Technol. 2003, 89, 99.

[19] Cheng, S. S.; Chua, M. T.; Tsai, K. H.; Chen, W. J.; Chang, S. T. Int. Forest Ver. 2005, 7, 389.

[20] Prates, H. T.; Santos, J. P. In: Armazenagem de graos. Lorini, I.; Miike, L. I.; Scussel, V. M., orgs. Campinas: IBG, 2002.

[21] Correa, A. G.; Vieira, P. C. Produtos naturais no controle de insetos, 2a. ed. Sao Paulo: EdUFSCar, 2007.

[22] Viegas Junior, C. Quim. Nova 2003, 26, 390.

[23] Oliveira, A. C. A. X.; Pinto, L. F. R.; Paumgartten, F. J. R. Toxicology Letters 1997, 92, 39.

[24] Dewar, M. J.; Zoebisch, E. G.; Healy, E. F.; Stewart, J. J. P. J. Am. Chem. Soc. 1985, 107, 3902.

[25] Stewart, J. J. P. J. Comp. Chem. 1989, 10, 209.

[26] Jolliffe, I. T. Principal Component Analysis, New York: Springer-Verlag, 1986.

[27] Johnson, R. A.; Wichern, D.W. Applied Multivariate Statistical Analysis, New Jersey: Prentice-Hall, 1992.

[28] Lima, E. C.; Simas, N. K.; Kuster, R. M.; Oliveira Filho, A. M.; Lage, C. L. S.; Conceicao, S. R. Quim. Nova 2004, 27, 46.

[29] Hocquet, A.; Langgard, M. J. Mol. Model. 1998, 4, 94.

[30] HiperChem 6.01 (HyperCube, Inc.), 2000.

[31] WinMopac 7.21, Shchepin, R.; Litvinov, D., 2000. http://www.psu. ru/science/soft/win mopac/index_e.html

[32] Minitab[R] Statistical Software, Release 14, Minitab Inc., 2003, State College, Pennsylvania.

[33] Camargo, A. J.; Honorio, K. M.; Mercadante, M.; Molfetta, F. A.; Alves, C. N.; Silva, A. B. F. J. Braz. Chem. Soc. 2003, 14, 809.

Reginaldo Bezerra dos Santos *, Valdemar Lacerda Junior, Eustaquio Vinicius Ribeiro de Castro, Vinicius de Oliveira Balthar e Sandro Jose Greco

Departamento de Quimica, Centro de Ciencias Exatas da Universidade Federal do Espirito Santo, Av. Fernando Ferrari 514, 29075-910--Vitoria--ES, Brasil.

Recebido em 02/12/2009; revisado em 19/12/2009; aceito em 30/12/2009. Disponivel na internet: 12/01/2010

* Corresponding author. E-mail: belo.ufes@gmail.com
Tabela 1. Susceptibilidade de larvas de terceiro estadio de A.
aegypti a monoterpenos, sesquiterpenos e fenilpropanoides

Substancias               [CL.sub.50] (ppm)     [CL.sub.99] (ppm)

Linalol * (1)                   > 100                 ( - )
Citronelal (2)                  > 100                 ( - )
Mentol * (3)                    > 100                 ( - )
Carvona * (4)             43.8 (39.0 - 48.3)   131.5 (101.5 - 214.0)
Geraniol * (5)            81.6 (77.5 - 86.7)   122.0 (111.6 - 139.0)
a-Pineno * (6)            74.3 (68.7 - 81.7)   168.1 (133.0 - 268.0)
Safrol ** (7)             49.0 (47.5 - 50.2)    63.8 (59.7 - 73.2)
Aldeido Cinamico ** (8)   24.4 (22.4 - 26.5)    54.7 (45.1 - 76.8)
Eugenol ** (9)            44.5 (40.8 - 48.0)   100.0 (83.0 - 139.0)
Nerolidol *** (10)        17.0 (15.2 - 19.0)    50.0 (37.3 - 84.8)
Farnesol *** (11)         13.0 (12.0 - 14.1)    32.5 (25.5 - 52.5)

* monoterpeno, ** fenilpropanoide, *** sesquiterpeno

Tabela 2. Parametros obtidos a partir de calculos quanticos
semi-empiricos AM1

Composto        Atividade          HOMO       HOMO -      HOMO -
             ([CL.sub.50] -        (EV)       1 (EV)      2 (EV)
                  ppm)

1                >100.00          -9.16       -10.05      -11.24
2                >100.00          -9.39       -10.53      -11.47
3                >100.00          -10.54      -10.75      -11.01
4                 43.80           -9.86       -10.04      -10.38
5                 81.60           -9.31        -9.69      -10.91
6                 74.30           -9.12       -10.47      -10.89
7                 49.00           -8.86        -9.73      -10.18
8                 24.40           -9.34        -9.98      -10.66
9                 44.50           -8.67        -9.47      -10.10
10                17.00           -9.22        -9.26      -10.27
11                13.00           -9.22        -9.34      -9.67

Composto         HOMO -            LUMO        LUMO
                 3 (EV)            (EV)         + 1
                                               (EV)

1                -11.31            1.26        1.33
2                -11.72            0.90        1.06
3                -11.19            3.34        3.58
4                -11.79           -0.01        0.99
5                -11.53            0.92        1.16
6                -10.98            1.18        3.36
7                -11.44            0.19        0.28
8                -11.45           -0.72        0.28
9                -11.48            0.35        0.46
10               -10.94            1.15        1.20
11               -11.10            0.89        1.18

Composto          LUMO             LUMO        M.D.
                   + 2             + 3          (D)
                  (EV)             (EV)

1                 3.34             3.55        1.41
2                 3.20             3.34        3.05
3                 3.69             3.75        1.40
4                 1.78             3.05        3.21
5                 3.60             3.70        1.72
6                 3.63             3.69        0.08
7                 1.23             1.85        0.60
8                 0.74             1.96        3.04
9                 1.33             2.62        1.73
10                1.29             3.35        1.41
11                1.20             3.56        1.75

Composto        Calor de         E.TOTAL      E.ELET      SURF.
                Formacao           (EV)        (EV)        AREA
               (Kcal/mol)                                 APROX

1                -47.56          -1848.81    -10389.64    381.92
2                -64.39          -1849.54    -10081.16    421.34
3                -97.86          -1878.31    -11368.48    359.36
4                -27.95          -1793.34    -9606.66     343.60
5                -59.29          -1849.32    -10122.22    401.06
6                 16.79          -1500.03    -8892.57     303.07
7                -25.53          -2057.29    -10240.14    296.27
8                 5.50           -1581.72    -6990.81     304.58
9                -46.07          -2085.49    -10624.97    338.53
10               -53.71          -2599.45    -17139.26    536.85
11               -64.79          -2599.93    -17319.49    524.95

Composto       SURF. AREA GRID ([A.sup.2]) VOLUME ([A.sup.3])
                E. HID. Kcal/mol Log P REFRAT. ([A.sup.3])

1                364.74           591.27       -2.18
2                379.61           604.11       12.61
3                369.64           588.89       -0.21
4                352.38           549.07       0.73
5                379.20           606.63       -2.64
6                334.99           519.86       2.49
7                351.72           534.82       -5.70
8                316.74           474.18       13.39
9                369.63           567.72       -7.68
10               499.72           838.82       -1.22
11               486.05           826.07       -3.07

Composto     SURF. AREA GRID                  POLAR.
           ([A.sup.2]) VOLUME               ([A.sup.3])
           ([A.sup.3]) E. HID.
             Kcal/mol Log P
           REFRAT. ([A.sup.3])

1                 2.52            50.21        19.38
2                 2.25            49.30        19.02
3                 2.78            47.44        18.99
4                 2.55            47.17        18.05
5                 2.46            51.18        19.38
6                 2.80            44.72        17.38
7                 2.78            46.11        18.08
8                 1.74            42.13        15.83
9                 2.55            48.50        18.86
10                4.00            74.01        28.36
11                3.94            74.98        28.36

Figura 2. Importancia relativa das componentes principais.

Comp. 1   0.542
Comp. 2   0.907
Comp. 3   0.97
Comp. 4   0.995
Comp. 5   1

Note: Table made from bar graph.
COPYRIGHT 2009 Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
No portion of this article can be reproduced without the express written permission from the copyright holder.
Copyright 2009 Gale, Cengage Learning. All rights reserved.

Article Details
Printer friendly Cite/link Email Feedback
Title Annotation:Full Paper
Author:dos Santos, Reginaldo Bezerra; Lacerda, Valdemar, Jr.; de Castro, Eustaquio Vinicius Ribeiro; Baltha
Publication:Orbital: The Electronic Journal of Chemistry
Date:Oct 1, 2009
Words:4527
Previous Article:Glycerol: problem or solution?--That is the question/ Glicerol: problema ou solucao? Eis a questao.
Next Article:Chemistry: a key science to fight neglected diseases/Quimica: ciencia central para combater doencas negligenciadas.
Topics:

Terms of use | Privacy policy | Copyright © 2020 Farlex, Inc. | Feedback | For webmasters