DESARROLLO DE UN MÉTODO ESPECTROFLUOROMÈTRICO NO CONVENCIONAL PARA LA DETERMINACIÓN DE PESTICIDAS EN FRUTAS. RESOLUCIÓN QUIMIOMÉTRICA ADECUADA DE LOS DATOS PARA RESOLVER LAS PARTICULARIDADES DEL SISTEMA.

DAMIANI P C; CABEZÓN, MIGUEL ÁNGEL

Santa Rosa La Pampa

Congreso; x Congreso de Química Analítica; 2019

Asociación Argentina de Química Analítica

DESARROLLO DE UN MÉTODO ESPECTROFLUOROMÈTRICO NO CONVENCIONAL PARA LA DETERMINACIÓN DE PESTICIDAS EN FRUTAS Patricia C Damianiabc*, Miguel A CabezónaaFacultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas, Departamento de Química Analítica, Universidad Nacional de Rosario. b Instituto de Química Rosario (IQUIR), Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Consejo de Investigaciones Universidad Nacional de Rosario (CIUNR). Suipacha 531, Rosario S2002LRK, Argentina. c Facultad de Química e Ingeniería del Rosario. Pontificia Universidad Católica Argentina UCA Campus Rosario. Cátedra de Química Analítica Cuantitativa y Cátedra de Química III. Avda. Pellegrini 3314. Rosario S2002LRK. Santa Fe. Argentina. * damiani@iquir-conicet.gov.ar En el presente trabajo se ha desarrollado un método espectrofluorométrico no convencional destinado a la determinación simultánea, en frutas, de pesticidas que presentan fluorescencia nativa. Concretamente la atención ha sido centrada en la cuantificación simultánea de carbaril, carbendazim y tiabendazol en bananas y naranjas. El análisis de la matriz de las muestras de fruta revelan la existencia de determinadas particularidades como lo son: presencia de potenciales interferentes, algunos fluorescentes (fluoróforos naturales); efecto de matriz dado por absorción de la radiación por parte del fondo de la muestra en los rangos de longitudes de onda seleccionados para el estudio; un marcado solapamiento espectral entre los pesticidas y la matriz de la muestra; un gran paralelismo espectral entre las señales de los pesticidas, estableciéndose un efecto de filtro interno entre dos de ellos: tiabendazol y carbendazim. A todo esto se suma el hecho de que las señales inherentes a la matriz de la fruta pueden variar de muestra en muestra. Todas estas particularidades del sistema invalidan la aplicación de un método convencional. De hecho la presencia de componentes inesperados, requiere de la "ventaja de segundo orden" lo que hace necesario recurrir a datos de orden superior. Con este propósito se obtuvieron datos espectroscópicos de fluorescencia de orden dos basados en el registro simultáneo de las señales de emisión y excitación (matrices de emisión-excitación) en los rangos espectrales 237-305 nm en excitación y 310-450 nm en emisión, seleccionados acorde a la señal de los analitos. Por otro lado el efecto de matriz y el efecto de filtro interno, que además varían de muestra en muestra, requieren de algoritmos más flexibles que puedan hacer frente a la pérdida de trilinealidad. Por lo tanto, los datos fueron procesados aplicando el algoritmo de segundo orden adecuado basado en cuadrados mínimos parciales desdoblados (U-PLS) combinado con bilinealización residual (RBL). U-PLS puede resolver las causales de pérdida de trilinealidad; mientras que RBL resuelve la presencia de componentes inesperados no contemplados en la calibración aplicando la ventaja de segundo orden. El método requirió sólo de una simple extracción con metanol como único pretratamiento de muestra1,2. Resultados satisfactorios se obtuvieron para muestras de validación y de frutas orgánicas artificialmente adicionadas con recuperaciones del orden de 95±5%. Se analizaron además muestras reales obteniéndose resultados estadísticamente comparables con los arrojados por el método de referencia basado en HPLC. Los Límites Ordinario de Detección (LODs) estuvieron acordes con los límites máximos residuales (LMR) establecidos por diferentes organismos de control nacionales e internacionales. El presente método es una alternativa para laboratorios de rutina ya que requiere de un equipamiento simple y económicamente accesible. 1 A. Olivieri, G. Escandar, ?Practical Three Way Calibration?. Elsevier Inc, UK, 2014.2 G. M. Escandar, A. C. Olivieri, A road map for multi-way calibration models Analyst 142 (2017) 2862-2873.