Tracing the geographical origin of Argentinean lemon juices based on trace element profiles using advanced chemometric techniques

This study examines the application of chemometric techniques associated with trace element concentrations for origin evaluation of lemon juice samples. Seventy-four lemon juice samples from three different provinces of Argentina were evaluated according to their microelement contents to identify differences in patterns of elements in the three provinces. Inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS) was used for the determination of twenty-five elements (Ag, Al, As, Ba, Bi, Co, Cr, Cu, Fe, Ga, In, La, Li, Mn, Mo, Ni, Rb, Sb, Sc, Se, Sn, Sr, Tl, V, and Zn). Once the analytical data were collected, supervised pattern recognition techniques were applied to construct classification/discrimination rules to predict the origin of samples on the basis of their profiles of trace elements. Namely, linear discriminant analysis (LDA), partial least square discriminant analysis (PLS-DA), k-nearest neighbors (k-NN), random forest (RF), and support vector machine with radial basis function Kernel (SVM). The results indicated that it was feasible to attribute unknown lemon juice samples to its geographical origin. SVM had better performance compared to RF, k-NN, LDA and PLS-DA, listed in descending order. Eventually, this study verifies that trace element pattern is a powerful geographical indicator when identifying the origin of lemon juice samples by analyzing trace element data with the help of SVM technique. This level of accuracy provides an interesting foundation to propose the combination of trace element contents with SVM technique as a valuable tool to evaluate the geographical origin of lemon juice samples produced in Argentina.Fil: Gaiad, José Emilio. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; ArgentinaFil: Hidalgo, Melisa Jazmin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; Argentina. Universidad Nacional del Nordeste; ArgentinaFil: Villafañe, Roxana Noelia. Universidad Nacional de San Luis; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Luis. Instituto de Química de San Luis. Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Química, Bioquímica y Farmacia. Instituto de Química de San Luis; ArgentinaFil: Marchevsky, Eduardo Jorge. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Luis. Instituto de Química de San Luis. Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Química, Bioquímica y Farmacia. Instituto de Química de San Luis; Argentina. Universidad Nacional de San Luis; ArgentinaFil: Pellerano, Roberto Gerardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; Argentina. Universidad Nacional del Nordeste; Argentin

Intra-regional classification of grape seeds produced in Mendoza province (Argentina) by multi-elemental analysis and chemometrics tools

The feasibility of the application of chemometric techniques associated with multi-element analysis for the classification of grape seeds according to their provenance vineyard soil was investigated. Grape seed samples from different localities of Mendoza province (Argentina) were evaluated. Inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS) was used for the determination of twenty-nine elements (Ag, As, Ce, Co, Cs, Cu, Eu, Fe, Ga, Gd, La, Lu, Mn, Mo, Nb, Nd, Ni, Pr, Rb, Sm, Te, Ti, Tl, Tm, U, V, Y, Zn and Zr). Once the analytical data were collected, supervised pattern recognition techniques such as linear discriminant analysis (LDA), partial least square discriminant analysis (PLS-DA), k-nearest neighbors (k-NN), support vector machine (SVM) and Random Forest (RF) were applied to construct classification/discrimination rules. The results indicated that nonlinear methods, RF and SVM, perform best with up to 98% and 93% accuracy rate, respectively, and therefore are excellent tools for classification of grapes.Fil: Canizo, Brenda Vanina. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Laboratorio de Química Analítica para Investigación y Desarrollo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza; ArgentinaFil: Escudero, Leticia Belén. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Laboratorio de Química Analítica para Investigación y Desarrollo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza; ArgentinaFil: Pérez, María Belén. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Laboratorio de Química Analítica para Investigación y Desarrollo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza; ArgentinaFil: Pellerano, Roberto Gerardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; ArgentinaFil: Wuilloud, Rodolfo German. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; Argentin

Toxic trace element contents in gluten-free cereal bars marketed in Argentina

Celiac disease is a food intolerance triggered by the ingestion of gluten-containing cereals; the only therapy is a strict gluten-free diet for life. In recent years, gluten-free cereal bars has achieved considerable attention as an interesting alternative food considering its several advantages, such as functional properties, nutritional contents, variety of presentations and flavors. The aim of this study was to determine the contents of three toxic trace elements (arsenic, cadmium and lead) in commercial gluten-free cereal bars marketed in Argentina by ICP-MS and assess the dietary intake of the three toxic elements compared with reference values. The results obtained indicated that the highest total concentration of arsenic is provided by the gluten-free cereal bars with green apple pomace (28.2 μg/kg) and the levels of cadmium were lower than 10 μg/kg or even below MDL in all samples. The lead contents in all bars with honey samples were exceptionally higher than in the other samples (levels greater than 130 μg/kg). The intake of available gluten-free cereal bars are generally safe for consumers, but particular attention should be paid to monitor the content of arsenic and lead gluten-free cereal bars to ensure the quality of the product. Further studies are necessary to achieve an exact risk evaluation, concerning the bioavailability of trace elements in gluten-free food sources.Fil: Hidalgo, Melisa Jazmin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Departamento de Química; ArgentinaFil: Villafañe, Roxana Noelia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Luis. Instituto de Química de San Luis. Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Química, Bioquímica y Farmacia. Instituto de Química de San Luis; ArgentinaFil: Sgroppo, Sonia Cecilia. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Departamento de Química; ArgentinaFil: Marchevsky, Eduardo Jorge. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Luis. Instituto de Química de San Luis. Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Química, Bioquímica y Farmacia. Instituto de Química de San Luis; ArgentinaFil: Pellerano, Roberto Gerardo. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Departamento de Química; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Classification of cowpea beans using multielemental fingerprinting combined with supervised learning

Multielemental compositions (Ag, As, Ba, Be, Cd, Cs, Co, Cr, Cu, Mo, Ni, Pb, Sb, Se, Sn, Sr, Tl, Rb, V, and Zn) of 106 cowpea bean samples belonging to different varieties collected from the province of Corrientes in Argentina were determined using inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS). Based on the multielemental data, five supervised learning techniques, namely, linear discriminant analysis (LDA), partial least square discriminant analysis (PLS-DA), k nearest neighbors (k-NN), random forest (RF), and support vector machine (SVM) with radial basis function Kernel, were computed aiming at building classification models that allow one to predict the botanical variety of the samples based on their element profiles. The best classification performance was obtained by SVM with 93% accuracy rate. The model developed through this method enabled the correct separation of the samples into the five cowpea varieties investigated, where 100% sensitivity was achieved for most of the predicted classes. Thus, SVM was the algorithm selected for the classification of the cowpea beans according to their botanical variety. Multielemental determination coupled with supervised pattern recognition techniques have proved to be an interesting approach for differentiating a diverse range of cowpea genotypes. This study has contributed toward generalizing the use of multielemental fingerprinting as a promising tool for testing the authenticity of cowpea beans on a global scale.Fil: Pérez Rodríguez, Michael. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; ArgentinaFil: Gaiad, José Emilio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; ArgentinaFil: Hidalgo, Melisa Jazmin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; ArgentinaFil: Avanza, María Victoria. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; ArgentinaFil: Pellerano, Roberto Gerardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; Argentin

Mineral elements concentrations in aerial parts and infusions of Margyricarpus pinnatus (Lam.) Kuntze (Pearl fruit)

Introducción: la "perlilla" o “yerba de la perdiz” es un subarbusto que habita en Sudamérica de donde es nativo. Las infusiones de las partes aéreas: hojas y tallos, se utilizan en la medicina popular, fundamental para el tratamiento de diversas afecciones urinarias. No se encontraron estudios sobre el contenido mineral de las partes aéreas ni de las infusiones de esta especie. Objetivos: determinar la concentración de elementos minerales en partes aéreas e infusiones de Margyricarpus pinnatus (Lam.) Kuntzé. Métodos: se colectaron muestras de M. pinnatus en San Luis, Argentina y se determinaron las concentraciones de 32 elementos en las partes aéreas e infusiones, por espectroscopia de emisión óptica por inducción de plasma acoplado. Resultados: en las partes aéreas se encontraron concentraciones de veinticuatro elementos en tanto que, en las infusiones solo se detectaron concentraciones de catorce elementos. El resto de los mismos presentó valores por debajo del límite de cuantificación. Para eficiencia de extracción se registró el siguiente orden Potasio> Calcio> Cromo> Sodio> Fósforo> Cobre> Magnesio> Boro> Zinc> Silicio> Manganeso> Estroncio> Aluminio> Hierro. Los contenidos minerales de las infusiones son más bajos que los límites establecidos para la ingesta diaria de minerales. Conclusiones: se realiza un aporte al conocimiento de la composición elemental de las partes aéreas e infusiones de M. pinnatus. El consumo diario de las infusiones no resultaría perjudicial para la salud.Fil: Martinez, Gloria Cristina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Pellerano, Roberto Gerardo. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura; ArgentinaFil: del Vitto, Luis Angel. Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Quimica, Bioquimica y Farmacia. Departamento de Quimica; ArgentinaFil: Mazza, Silvia Matilde. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Marchevsky, Eduardo Jorge. Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Quimica, Bioquimica y Farmacia. Departamento de Quimica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Instituto de Química del Sur; Argentin

Me tomo cinco minutos... me tomo una HSI!

HSI es la sigla inglesa de imagen hiperespectral. En este resumen se presentan los resultados parciales obtenidos como parte del plan de trabajos de una beca externa de Conicet realizada en el Instituto de Química (UNICAMP). El objeto de este trabajo ha sido desarrollar y estudiar los alcances de una metodología alternativa, basada en la espectrometría molecular en la región del infrarrojo cercano (NIR) combinada con métodos quimiométricos, para la clasificación de muestras de té (Camellia sinensis) de acuerdo a su origen geográfico. Para ello, se tomaron imágenes hiperespectrales en la zona del NIR de muestras comerciales de té negro y té verde provenientes de distintos países del Mercosur (Argentina, Paraguay y Brasil). Una HSI es una imagen digital que contiene un espectro molecular por cada pixel, permitiendo revelar y visualizar la distribución espacial de numerosos compuestos químicos. Como consecuencia de esta arquitectura, cada HSI acarrea una gran cantidad de datos dispuestos en forma de tres dimensiones, 2 (dos) referidas a la distribución de pixeles y la tercera con los valores correspondientes a cada espectro, lo que hace necesario emplear técnicas de análisis multivariante de imágenes para obtener información relevante de las mismas. Resultados y ConclusionesEn este trabajo se presentan los resultados obtenidos para 15 muestras de té verde. Las muestras fueron comprimidas a pastillas previo a su análisis. Se tomaron HSI de 3 puntos diferentes en cada muestra utilizando un sistema de obtención de imágenes hiperespectrales (Perkin-Elmer Spotlight 400N) en la región espectral de 4000 a 7800 cm-1 generando una HSI (16×16×254) en cada punto. Una vez importados los archivos, los hipercubos de cada imagen se descompusieron en matrices aumentadas por columna (unfolding) que fueron analizadas mediante el método MCR-ALS (1-2). El método MCR-ALS permite obtener los perfiles de concentración y espectros de los componentes puros presentes en cada muestra. Cinco (5) componentes resultaron óptimos para hacer converger el algoritmo, con una falta de ajuste inferior al 1,0%. Los resultados de los perfiles de abundancia de cada componente se utilizaron luego para la aplicación de diferentes métodos de clasificación multivariante, LDA, PLS-DA y SVM-DA. Los resultados obtenidos demostraron que el método SVM-DA fue el que tuvo mejor desempeño y fue capaz de modelar la matriz de datos con una taza de acierto superior al 90% cuando se utilizó el método de validación cruzada por lotes (10-fold cross validation).Fil: Hidalgo, Melisa Jazmin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; ArgentinaFil: Dantas, William. Universidade Estadual Do Campinas. Instituto de Química.; BrasilFil: Pellerano, Roberto Gerardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; ArgentinaFil: Poppi, Ronei Jesus. Universidade Estadual Do Campinas. Instituto de Química.; Brasil9º Congreso Argentino de Química analíticaRío CuartoArgentinaAsociación Argentina de Química Analític

Geographical origin identification of mandarin fruits by analyzing fingerprint signatures based on multielemental composition

Given rising traders and consumers concerns, the global food industry is increasingly demanding authentic and traceable products. Consequently, there is a heightened focus on verifying geographical authenticity as food quality assurance. In this work, we assessed pattern recognition approaches based on elemental predictors to discern the provenance of mandarin juices from three distinct citrus-producing zones located in the Northeast region of Argentina. A total of 202 samples originating from two cultivars were prepared through microwave-assisted acid digestion and analyzed by microwave plasma atomic emission spectroscopy (MP-AES). Later, we applied linear discriminant analysis (LDA), k-nearest neighbor (k-NN), support vector machine (SVM), and random forest (RF) to the element data obtained. SVM accomplished the best classification performance with a 95.1% success rate, for which it was selected for citrus samples authentication. The proposed method highlights the capability of mineral profiles in accurately identifying the genuine origin of mandarin juices. By implementing this model in the food supply chain, it can prevent mislabeling fraud, thereby contributing to consumer protection.Fil: Hidalgo, Melisa Jazmin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; ArgentinaFil: Gaiad, José Emilio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; ArgentinaFil: Goicoechea, Hector Casimiro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas. Laboratorio de Desarrollo Analítico y Quimiometría; ArgentinaFil: Mendoza, Alberto. Instituto Tecnologico de Monterrey.; MéxicoFil: Pérez Rodríguez, Michael. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; Argentina. Instituto Tecnologico de Monterrey.; MéxicoFil: Pellerano, Roberto Gerardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; Argentin

Analysis of Major and Trace Elements in Crude Drug and Infusions of Pluchea sagittalis (Asteraceae)

Pluchea sagittalis (Lam.) Cabrera is widely used in Argentinean folk medicine. In this work, eleven major and trace elements (Al, Ca, Cd, Cu, Fe, K, Mg, Mn, Na, Pb, and Zn) were determined in P. sagittalis herb and made infusions by inductively coupled plasma optical emission spectrometry (ICP-OES). Infusions were prepared using deionized water and the extraction yields for all elements present in the infusions were calculated. The results showed that contributions of P. sagittalis infusions of essential elements were less than 6% for humans. Although, the high amounts of K, Mg, and Na in infusions justify the use of this herb as nutritional supplement in special diets. Additionally, the contribution of non-essential elements (Al, Cd and Pb) was very low and did not pose any threat to consumers. Finally, the accuracy and precision of the method were verified against a NIST 1570a Spinach leaves certified reference material.Fil: Martinez, Gloria Cristina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Departamento de Química; ArgentinaFil: Hidalgo, Melisa Jazmin. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Departamento de Química; ArgentinaFil: del Vitto, Luis Angel. Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Química, Bioquímica y Farmacia; ArgentinaFil: Petenatti, Elisa Margarita. Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Química, Bioquímica y Farmacia; ArgentinaFil: Marchevsky, Eduardo Jorge. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico San Luis. Instituto de Química de San Luis; ArgentinaFil: Pellerano, Roberto Gerardo. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura; Argentin

Measuring trace element fingerprinting for cereal bar authentication based on type and principal ingredient

This paper introduces a method for determining the authenticity of commercial cereal bars based on trace element fingerprints. In this regard, 120 cereal bars were prepared using microwave-assisted acid digestion and the concentrations of Al, Ba, Bi, Cd, Co, Cr, Cu, Fe, Li, Mn, Mo, Ni, Pb, Rb, Se, Sn, Sr, V, and Zn were later measured by ICP-MS. Results confirmed the suitability of the analyzed samples for human consumption. Multielemental data underwent autoscaling preprocessing for then applying PCA, CART, and LDA to input data set. LDA model accomplished the highest classification modeling performance with a success rate of 92%, making it the suitable model for reliable cereal bar prediction. The proposed method demonstrates the potential of trace element fingerprints in distinguishing cereal bar samples according to their type (conventional and gluten-free) and principal ingredient (fruit, yogurt, chocolate), thereby contributing to global efforts for food authentication.Fil: Pérez Rodríguez, Michael. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; Argentina. Instituto Tecnologico de Monterrey. Escuela de Ingenieria y Ciencias.; MéxicoFil: Hidalgo, Melisa Jazmin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; ArgentinaFil: Mendoza, Alberto. Instituto Tecnologico de Monterrey. Escuela de Ingenieria y Ciencias.; MéxicoFil: González, Lucy T.. Instituto Tecnologico de Monterrey. Escuela de Ingenieria y Ciencias.; MéxicoFil: Longoria Rodríguez, Francisco. Centro de Investigacion En Materiales Avanzados; MéxicoFil: Goicoechea, Hector Casimiro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas. Laboratorio de Desarrollo Analítico y Quimiometría; ArgentinaFil: Pellerano, Roberto Gerardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; Argentin

Clasificación quimiométrica de aceitunas producidas en la provincia de Catamarca mediante ICP-OES

El estudio de muestras agroalimentarias, con el fin de controlar la calidad de la materia prima y definir el origen de las mismas, o sea determinar su huella dactilar adquiere cada día más relevancia. Este concepto hace referencia al estudio de propiedades inherentes a una muestra en particular, lo cual es factible mediante el uso de herramientas multivariadas de análisis que permitanhallar las variables más representativas del grupo de muestras en cuestión. El uso de modelos multivariados aplicados a muestras agroalimentarias es un tema actual de interés en todo el mundo, a los fines de reconocer y definir origen geográfico, variedades, calidades, etc., varias publicaciones incluyen la determinación de la denominación de origen en mieles, vinos, aceites comestibles, variedades de frutas, entre otros. El objetivo de este trabajo es generar modelos clasificatorios multivariados y obtener información adicional vinculada a establecer criterios de calidad referidas tanto a composición mineral, como hallar la eventual presencia de elementos tóxicos. Resultados y Conclusiones En este trabajo se presentan los resultados obtenidos al analizar 45 muestras de aceitunas de las variedades: Arbequina, Manzanilla y Arauco. Las muestras fueron identificadas de acuerdo con las condiciones de producción en dos grupos, orgánica/tradicional. Todas las muestras fueron digeridas previamente mediante digestión ácida asistida por microondas y luego analizadas por ICP-OES. Los elementos seleccionados para la medición fueron Na, K, Ca, Fe, Mg, Cu, Zn, Se, S y P, pudiendo detectarse todos ellos en todas las muestras. Los resultados obtenidos fueron analizados utilizando técnicas quimiométricas multivariadas (LDA y PLS-DA) como así también técnicas de minería de datos (SVM-DA y Random Forest). Los métodos aplicados fueron comparados teniendo en cuenta la exactitud global, y parámetros estadísticos por grupo tales como la precisión, la sensibilidad y el área bajo la curva (AUC). El mejor desempeño se pudo observar en el método de Random Forest, posiblemente debido al bajo número de muestras estudiadas.Fil: Pozzi, Maria Teresa. Universidad Nacional de Catamarca; ArgentinaFil: Furlong, Octavio Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Luis. Instituto de Física Aplicada "Dr. Jorge Andrés Zgrablich". Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Ciencias Físico Matemáticas y Naturales. Instituto de Física Aplicada "Dr. Jorge Andrés Zgrablich"; ArgentinaFil: Hidalgo, Melisa Jazmin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; ArgentinaFil: Marchevsky, Eduardo Jorge. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Luis. Instituto de Química de San Luis. Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Química, Bioquímica y Farmacia. Instituto de Química de San Luis; ArgentinaFil: Pellerano, Roberto Gerardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; Argentina9º Congreso Argentino Química AnalíticaRío CuartoArgentinaAsociación Argentina de Química AnalíticaUniversidad Nacional de Rio Cuart