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Data Fusion-based Discovery (DAFdiscovery) is a pipeline designed to help users combine mass spectrometry (MS), nuclear magnetic resonance (NMR), and bioactivity data in a notebook-based application to accelerate annotation and discovery of bioactive compounds. It applies Statistical Total Correlation Spectroscopy (STOCSY) and Statistical HeteroSpectroscopy (SHY) calculation in their data using an easy-to-follow Jupyter Notebook.Different case studies are presented for benchmarking, and the resultant outputs are shown to aid natural products identification and discovery. The goal is to encourage users to acquire MS and NMR data from their samples (in replicated samples and fractions when available) and to explore their variance to highlight MS features, NMR peaks, and bioactivity that might be correlated to accelerated bioactive compound discovery or for annotation-identification studies.Different applications were demonstrated using data from different research groups, and it was shown that DAFdiscovery reproduced their findings using a more straightforward method.DAFdiscovery has proven to be a simple-to-use method for different situations where data from different sources are required to be analyzed together.

Introduction: This paper proposes DBsimilarity to organize structural databases into Similarity Networks to better understand the rich information available. Method: DBsimilarity was written in Jupyter Notebooks to be easy to follow and values readability. It converts SDF files into CSV files, adds chemoinformatics data, constructs a MZMine custom database file and a NMRfilter candidate list of compounds for rapid dereplication of MS and 2D NMR data, calculates similarities between compounds, and constructs CSV files to be converted to Similarity Networks using Cytoscape. Results: The Lotus database was used as source for Ginkgo biloba compounds and DBsimilarity was used to create Similarity Networks that includes NPClassifier classification to indicate biosynthesis pathways. Following, a database of validated antibiotics natural products was combined with the G. biloba database to indicate promising compounds. The presence of 11 compounds in both datasets points to a possible antibiotic property of G. biloba, and 122 other compounds similar to those known antibiotics is found. Next, DBsimilarity was used to filter the NPAtlas database (selecting only those with MIBIG reference) to identify potential antibacterial compounds using the ChEMBL database as reference. It was possible to promptly identify 5 compounds found in both databases, and 167 other worth investigating compounds similar to those known antibiotics. Conclusion: Chemical and biological properties are determined by molecular structures. DBsimilarity enables the creation of interactive Similarity Networks using Cytoscape. It is also in line with recent review that highlights significant sources of errors in compound identification: poor biological plausibility and unrealistic chromatographic behaviors.

Natural products and metabolomics are intrinsically linked by the efforts of analyzing complex mixtures for compound annotation. Although most of the studies that aims for compound identification in mixtures use MS as the main analysis technique, NMR has complementary advances that are worth exploring for enhanced structure confidence. This review intends to showcase a portfolio of the main tools available for compound identification using NMR. COLMAR, SMART-NMR, MADByTE, and NMRfilter are presented using examples collected with real samples from the perspective of a natural products chemist.

DAFdiscovery is a pipeline designed to help users combine NMR, MS and bioactivity data in a notebook-based application to accelerate annotation and discovery of bioactive compounds. It applies Statistical Total Correlation (STOCSY) and Statistical HeteroSpectroscopy (SHY) calculation in their data using an easy-to-follow Jupyter Notebook. Different case studies are presented for benchmarking, and the resultant outputs are shown to aid natural products identification and discovery. The goal is to encourage users to acquire MS and NMR data from their samples (in replicated samples and fractions when available) and to explore their variance to highlight MS features, NMR peaks, and bioactivity that might be correlated to accelerate bioactive compound discovery or for annotation-identification studies.

O ensino de Química é indispensável para compreensão do mundo atual, porém, possui características de desconexão entre os saberes do educando e os conteúdos programáticos da disciplina. É imprescindível a inserção de metodologias facilitadoras da aprendizagem, que auxiliem na formação crítica e promoção da reflexão sobre o conhecimento químico, agregando aspectos tecnológicos, ambientais e socioeconômicos. Para vinculação entre educação e sociedade são incluídos os temas geradores de conhecimento no campo educacional. O alumínio é um importante elemento químico, que permite abordagens desta natureza por associar-se a diversos âmbitos de aplicabilidade na sociedade e sua presença no cotidiano do aluno. O objetivo deste é desenvolver uma proposta de experimentos demonstrativos tendo como temática o alumínio e discutir suas características ímpares, não só em escala industrial, mas, também, em uma perspectiva do ensino de química, gerando uma proposta didático-metodológica. Os aspectos metodológicos consistem em 3 etapas: (i) pesquisa bibliográfica para conhecer os eixos teóricos existentes na literatura; (ii) levantamento de dados bibliográficos e proposição de um questionário sobre os processos de reciclagem desse metal em diversas aplicações cotidianas; e (iii) realização de 3 aulas abordando os aspectos históricos e sociais, propriedades e reações químicas e 3 experimentos envolvendo o alumínio, visando a demonstração experimental de 3 reações em suas diferentes características químicas. Considera-se que o presente estudo indica que esse eixo temático é favorável para o processo de ensino-aprendizagem, devido ofertar uma gama de conceitos específicos de química, desde reações químicas até propriedades físico-químicas do elemento alumínio, juntamente com vieses ambientais.

Este estudo descreve a aplicação e análise de uma aula problematizadora sobre a utilização e descarte inadequado de pilhas e baterias, tendo o objetivo de estimular a sensibilização ambiental em alunos do 9° ano de uma escola municipal de ensino público. Nesse sentido, a intervenção didática seguiu as seguintes etapas problematizadoras: (i) primeiramente, fez-se a investigação dos conhecimentos prévios dos discentes por meio da aplicação de um questionário; (ii) em seguida, desenvolveu-se uma aula expositivo-dialogada abordando características elementares envolvidas na temática proposta; (iii) depois, propôs-se uma pesquisa extraclasse envolvendo aspectos sustentáveis da utilização de pilhas e baterias e, por fim, (iv) seguiu-se de debates sobre os resultados apontados. Como resultado, constatou-se que os conhecimentos prévios dos alunos demonstraram pouca sapiência sobre o descarte desses resíduos e base conceitual acerca do assunto. Contudo, após a abordagem dialógica-problematizadora, percebeu-se o interesse dos alunos na temática a partir de evidenciações marcadas em seu dia a dia. As pesquisas extraclasse, por sua vez, demonstraram a percepção das consequências ambientais em detrimento do descarte inadvertido desses resíduos, levando a propostas de logísticas reversa, aplicação de multas à infratores, dentre outras. Com base isso, fez-se uma comparação dos novos conhecimentos apresentados, onde percebeu-se que o descaso apriorístico, por parte dos alunos, reverteu-se em um comprometimento na adoção de atitudes sustentáveis. Assim, considera-se que esta vertente estratégica atingiu o alcance de subsidiar uma aprendizagem suficiente para desenvolver a sensibilização ambiental sobre o uso e descarte corretos desses resíduos sólidos.