APLICACIÓN DE TECNICAS QUIMIOMETRICAS DE RECONOCIMIENTO DE PATRONES A LA COMPOSICION MINERAL DE PROPOLEOS PRODUCIDOS EN LA PROVINCIA DE SAN LUIS

R.G. PELLERANO; M. A. CANTARELLI; J. M. CAMIÑA; E. J. MARCHEVSKY

Lanús. Buenos Aires

Congreso; XXVIII Congreso Argentino de Química; 2010

Universidad Nacional de Lanús

Introducción 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]. Objetivos El objeto de este trabajo es estudiar la composición multielemental de muestras de propóleos provenientes de distintas zonas geográficas de la región central de Argentina, en la búsqueda de generar una herramienta para su caracterización y posible identificación de las mismas. Materiales y métodos Las muestras de propóleos debidamente identificadas fueron mineralizadas en horno mufla a 450 ºC hasta obtención de cenizas blancas. La cuantificación de 9 elementos minerales (Co, Cr, Fe, Sb, Zn; Ce, Sc, Sm, La) se realizó por análisis de activación neutrónica (AAN), en el Centro Atómico Nacional Ezeiza (CAE), Comisión Nacional de Energía Atómica (CNEA) de Argentina. Simultáneamente con las muestras se analizó un material de referencia (IAEA V-10 (Hay Powder)) para realizar el control de calidad de la técnica analítica aplicada. Discusión de resultados En este trabajo se presentan los resultados obtenidos para la determinación de 9 elementos minerales (Co, Cr, Fe, Sb, Zn; Ce, Sc, Sm, La) en 60 muestras de propóleos sólido (sin procesar) obtenidos en 3 departamentos de la provincia de San Luis. Los elementos fueron clasificados en dos subgrupos principales: 5 elementos en función de su interés tóxico/nutricional; y un segundo subgrupo formado por elementos de las llamadas tierras raras, que permiten la exploración de posibles marcadores de procedencia geográfica ocultos, dada su amplia distribución en el ambiente. Estudios preliminares de la varianza (ANOVA) determinaron que la variable procedencia geográfica resulta estadísticamente significativa entre los factores bajo estudio (excepto para Ce, Sm y Sc). En primer término se aplica análisis de componentes principales (ACP) del que se obtienen gráficos Biplots, a los datos de concentración previamente estandarizados. Se observa una amplia distribución de los objetos en el espacio multivariante con una escasa tendencia a agruparse, aunque resulta importante el hecho de poder reducir el número de dimensiones para representar la mayor parte de la varianza de datos. Se aplica luego análisis lineal discriminante (ALD), utilizando como factor de agrupamiento a la procedencia geográfica. Se logra discriminar con un porcentaje de acierto de 98,5% y 91,2% para los métodos de validación cruzada. Conclusiones Las muestras de propóleos analizadas muestran una gran variación en los contenidos de los diferentes elementos minerales. En ninguna muestra los valores de concentración obtenidos para elementos tóxicos, superó los valores límites para alimentos en general. El análisis discriminante de los propóleos procedentes de las 3 zonas geográficas, utilizando 9 elementos, permite separarlos correctamente. Se recomienda continuar este estudio para incluir mayor cantidad de muestras que permitan mejorar su robustez analítica. Bibliografía [1] Gabriel K. R., Biometrika 58 (1971) 453. [2] Gower JC and Hand DJ. Biplots. Monographs on Statistics and Applied Probability. London, UK: Chapman & Hall. (1996) [3] la Grange A., le Roux N., Gardner-Lubbe S., J. Stat. Soft. 30 (2009) 12 [4] R Development Core Team (2009). R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria.