Ramírez Alas, Marvin Alberto (2020) Identificación de esteroides del látex de Asclepias curassavica por espectroscopia de RMN 1H y 13C. Other thesis, Universidad de El Salvador.

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Text Tesis Marvin Ramírez 09-06-2020 16 00 00.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial. Download (6MB) | Preview

Abstract

El presente trabajo trata acerca de la extracción de esteroides de Asclepias curassavica L. El aislamiento de cada uno de los metabolitos secundarios se realizó por técnicas cromatográficas a partir del extracto etanólico de la especie vegetal. Las técnicas cromatográficas que se utilizaron son: cromatografía en columna, cromatografía por exclusión de tamaño y cromatografía en capa fina preparativa. El método de extracción de esteroides se tuvo que investigar, ya que en la Universidad de El Salvador (UES) no se tenían los disolventes necesarios para llevar a cabo el proceso de extracción recomendado en la bibliografía, por lo que se hicieron cromatografías en capa fina analítica antes de llevar a cabo cada etapa de extracción y fue con el fin de determinar las mezclas de disolventes disponibles que resultaran adecuadas como fase móvil en cada una de las cromatografías antes mencionadas. Las cromatografías en capa fina analítica también implicaron revelar los compuestos no coloreados, por lo que se utilizaron reactivos indicadores como el reactivo de Oleum y el reactivo de Baljet, y una lámpara ultravioleta (UV). El resultado final de la extracción fueron 17 compuestos, de los cuales se caracterizaron 13 por RMN 1H (Resonancia Magnética Nuclear de Hidrógeno-1) y en base a los resultados obtenidos, se seleccionaron 3 compuestos para caracterizarlos por RMN 13C (Resonancia Magnética Nuclear de Carbono-13). Todos los compuestos se caracterizaron con equipos de RMN 1H y 13C de la Universidad de Costa Rica (UCR). Los programas que se utilizaron para la elucidación de las estructuras de los tres compuestos fueron mnova 10.0, ACD/1D NMR Processor 12.0, ChemBioDraw Ultra 12.0 y el simulador NMR Predict. Además de la tablas de RMN que proporciona la bibliografía.

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