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p { margin-bottom: 0.21cm; } Los propóleos al igual que otros productos de la colmena, son productos naturales de composición variable, incluso desde el punto de vista de su composición mineral. Dada la gran cantidad de datos que son capaces de generar las técnicas instrumentales modernas de análisis, las técnicas quimiométricas de reconocimiento de patrones aparecen como las más adecuadas para interpretarlos. Los gráficos Biplot [1] aproximan la distribución de una muestra multivariante en un espacio de dimensión reducida (normalmente de dimensión dos), y superpone sobre la misma, representaciones de las variables sobre las que se mide la muestra. Las representaciones de las variables son normalmente vectores, y coinciden con las direcciones en las que mejor se muestra el cambio individual de cada variable. En principio se interpreta la proximidad entre individuos como similaridad, los ángulos entre dos vectores que unen dos variables con el origen como correlación y la proximidad de un grupo de marcadores fila a un marcador columna en términos de preponderancia. Más concretamente, dos variables separadas por un ángulo pequeño están fuertemente relacionadas, y un grupo de individuos próximo a una variable indica que los individuos han tomado valores preponderantes para esta variable. Proyectando los individuos sobre los vectores que representan a las variables es posible determinar la distribución aproximada que los individuos toman sobre esa variable [2]. En este trabajo se presenta la aplicación de esta metodología para la clasificación de propóleos recolectados en colmenas de 3 departamentos de la provincia de San Luis, utilizando la concentración de 9 elementos minerales determinados en las mismas como variables de caracterización de las muestras. La concentración de los distintos elementos minerales en las muestras bajo estudio permite la detección de posibles marcadores de procedencia geográfica, que presentan como principal ventaja, su marcada estabilidad en el tiempo, con respecto a otras sustancias de naturaleza orgánica. Finalmente se utilizó el paquete BiplotGUI [3] del programa de código abierto de estadística R [4]