EVALUACIÓN DE LA PROCEDENCIA DE VINOS TORRONTÉS MEDIANTE ESPECTROSCOPÍA UV-VISIBLE Y ANÁLISIS DISCRIMINANTE POR CUADRADOS MÍNIMOS PARCIALES (PLS-DA)

S.M. AZACARATE; M.A. CANTARELLI; A.H. GONZALEZ; E.J. MARCHEVSKY; J.M. CAMIÑA

Mendoza

Congreso; VII Congreso Argentino de Química Analítica; 2013

UNCuyo-CONICET

En el presente trabajo fue realizada la determinación del origen geográfico de muestras de vinos Torrontés procedentes de cuatro provincias de Argentina (Mendoza, Río Negro, Salta y San Juan), asequibles comercialmente en el mercado. Para ello se empleó espectroscopía UV-visible y análisis discriminante lineal por cuadrados mínimos parciales (PLS-DA) como método de clasificación supervisado, el cual ha sido exitosamente utilizado en diferentes muestras de alimentos [1- 2]. Los vinos (n = 80) fueron analizados utilizando la región UV-Vis del espectro electromagnético (200-500 nm). Los rangos de longitudes de onda donde se establecieron las mayores diferencias entre las muestras fueron seleccionados como variables originales para el estudio. El gráfico 3D de scores obtenido a través del modelo de validación muestra una clara discriminación de los cuatro orígenes geográficos. La obtención del modelo PLS-DA a partir de las muestras analizadas alcanzó una predicción correcta del 100% en las etapas de calibración y de validación. Los resultados demuestran el potencial analítico de la espectroscopia UV-Visible en combinación con herramientas quimiométricas como método alternativo de bajo costo de equipamiento, corto tiempo de análisis y mínimo tratamiento de muestras [3-5]. Por lo expuesto, el modelo de clasificación obtenido por PLS-DA mostró una gran capacidad de predicción y puede ser empleado para evaluar la procedencia geográfica de vinos Torrontés provenientes de las cuatro provincias argentinas estudiadas. 1.    Schievano, E.; Peggion, E.; Mammi, S. J. Agric. Food Chem. 58 (2010) 57-65. 2.    Gallardo-Velázquez, T.; Osorio-Revilla, G.; Zuñiga-De Loa, M.; Rivera-Espinoza, Y. Food Res. Int. 42 (2009) 313?318. 3.    Wang, J.F.; Geil, P.H.; Kolling, D.R.J.; Padua, G.W. J. Agric. Food Chem. 51 (2003) 5849?5854. 4.    Urbano, M.; Luque de Castro, M. D.; Pérez, P. M.; García-Olmo, J; Gómez-Nieto, M. A. Food Chem. 97 (2006) 166-175. 5.    Cozzolino, D.; Cynkar, W.U.; Shah, N.; Smith, P.A. Food Chem. 126 (2011) 673?678.