Clasificación de materias primas de uso alimenticio y cuantificación simultánea de analitos de interés general utilizando herramientas quimiométricas de análisis

Abstract

El presente proyecto tiene por objeto realizar la cuantificación de elemental en muestras de interés alimentario (principalmente semillas de cultivos) con el fin de obtener clasificaciones basadas en el origen geográfico, genético, de calidad, efectos antropogénicos, etc. Dichos modelos serán obtenidos a partir de los datos de concentraciones de elementos provenientes de cultivos de la región central del país. Las variables analíticas obtenidas permitirán generar una matriz de datos con un doble propósito: a) obtención e interpretación de modelos multivariados, cuya utilidad puede ser amplia, tal como detectar fenómenos agrícolas locales, clasificaciones vegetales basados en su origen botánico, geográfico o genético, evaluación de efectos antropogénicos, aspectos climáticos, de calidad, etc.; b) estudio detallado de la composición química de las muestras de semillas, incluyendo la cuantificación de elementos de transición, metales pesados, elementos mayoritarios y minoritarios. Por otra parte, adicionalmente se prevé el empleo de espectroscopía molecular uv-vis y de fluorescencia como datos instrumentales, como herramienta de análisis cuantificación simultánea de analitos en muestras de interés alimenticio, estratégico, económico, etc, empleando metodología clásica de cuadrados mínimos parciales (PLS y MVC1) y de ser factible instrumentalmente, herramientas multivariadas de orden superior, tales como MVC2. El análisis clasificatorio multivariado prevé la utilización de herramientas clásicas como análisis de componentes principales (PCA), análisis de agrupamientos (CA), análisis discriminante lineal (LDA) y la incorporación de nuevas herramientas tales como el análisis discriminante por cuadrados mínimos parciales (PLS-DA). El análisis químico incluye la cuantificación elemental de vegetales de interés alimenticio, utilizando espectroscopía de absorción atómica (AAS) y espectroscopía de emisión óptica por plasma acoplado inductivamente (ICP-OES), así como absorciometría clásica por arreglo de diodos y análisis fluorescente para la cuantificación simultánea de analitos.

This project aims to make the quantification of elemental interest in food samples (mainly crop seeds) to obtain classifications based on geographical origin, genetic quality, anthropogenic effects, etc. These models will be obtained from the data of concentrations of elements from crops harvest in the center of Argentina. The obtained analytical variables will generate a data matrix with a dual purpose: a) obtaining and interpreting multivariate models, the utility can be broad, such as detecting local agricultural phenomena, classifications based vegetable botanical origin, geographic or genetic evaluation anthropogenic effects, climatic aspects, quality, etc.; b) a detailed study of the chemical composition of the seed samples, including quantification of transition elements, heavy metals, major and minor elements. Moreover, further provides for the use of uv-vis spectroscopy and molecular fluorescence and instrumental data, as an analysis tool simultaneous quantification of analytes in samples of nutritional interest, strategic, economic, etc., of partial least squares (PLS and MVC1) and instrumentally feasible, as soon as higher order multivariate tools such as MVC2. The multivariate classification analysis involve the use of classical tools such as principal component analysis (PCA), cluster analysis (CA), linear discriminant analysis (LDA) and the incorporation of new tools such as discriminant analysis by partial least squares (PLS- DA). Chemical analysis includes quantification of elemental food plant of interest, using atomic absorption spectroscopy (AAS), optical emission spectroscopy inductively coupled plasma (ICP-OES) and classical spectroscopy uv-v diode array and fluorescence analysis for the simultaneous quantification of analytes.