CARACTERIZACION DE LOS PERFILES MULTIELEMENTALES DE PLUCHEA SAGITTALIS, UTILIZANDO HERRAMIENTAS DE RECONOCIMIENTO DE PATRONES

MARTINEZ, G.C.; CANTARELLI, M.A.; MAZZA, S.; MARCHEVSKY, E. J.; PELLERANO, R. G.

Bahía Blanca, Argentina

Congreso; V CONGRESO ARGENTINO DE QUIMICA ANALITICA; 2009

Asociación Argentina de Química Analítica

 Pluchea sagittalis (Lam.) Cabrera (Fam. Asterárceas), "lucera" o "yerba del lucer", es una planta muy difundida en Sudamérica austral, es una hierba aromática que llega al centro de Argentina; es usada en medicina folclórica sobre todo como tónico amargo y pectoral, tambien reputada carminativo y febrífugo; sus extractos son base de bebidas aperitivas (amargos) en el noreste de Argentina. En este contexto, resulta importante caracterizar la composición química de estas plantas, con el objeto de asegurar la calidad de los productos obtenidos y que además, permitan realizar controles no solo en el producto final elaborado, sino tambien de la procedencia de las materias primas utilizadas y del tipo de obtención del material vegetal a ser procesado. Sin embargo, a pesar de su amplia distribución geográfica y gran variedad de usos populares e inductriales, tanto medicinales como alimentarios, son escasos los trabajos que estudian los perfiles de la composición mineral de esta plantas y, en general, estos estudios se refieren al análisis de los componentes mayoritarios solamente. En este trabajo se presentan los resultados obtenidos de los perfiles multielementales (14 elementos) correspondientes a parte aerea de Pluchea sagittalis, medidos por especrometría de emisión atómica por plasma acoplado inductivamente, con el objeto de clasificar estas hierbas en función de sus similitudes, teniendo en cuenta distintos factores de agrupamiento, tales como: origen geográfico y proceso de producción (recolección-cultivo). Para realizar la clasificación se utilizó el paquete estadístico ade4 de acceso libre sobre la plataforma del programa estadístico R. El mismo permite visualizar en forma gráfica la matriz de datos en espacios de dimesión reducida y agrupas las distintas muestrasmediante la aplicación de diferentes criterios. Se presentan los resultados obtenidos de la aplicación de análisis de componentes principales (PCA) y análisis discriminante lineal (LDA) con distintos criterios de medición de semejanzas entre las muestras.