Evaluación de las propiedades de los datos de fluorescencia molecular de primer y segundo orden para la clasificación de yerba mate

LIMA, K.M.G.; AZCARATE, SILVANA M.; SANTOS, M.C.D; GOICOECHEA, HÉCTOR C.

Santa Rosa

Congreso; 10°Congreso argentino de química analítica; 2019

La yerba mate (Ilex paraguariensis) es un producto comercial importante en varios países deAmérica Latina, incluso se está volviendo popular en todo el mundo. Argentina es el mayorexportador mundial de yerba mate 1 que, según las regulaciones y especificaciones de producción,se elabora y comercializa en diferentes tipos. En consecuencia, el Código Alimentario Argentinoestablece varias categorías. Entre las mayormente comercializadas se encuentran: a) la yerba matefuerte (YF), que debe contener un 90% de hojas desecadas, rotas o pulverizadas y no más de un10 % de palo; b) la yerba suave (YS), que deben cumplir con un 65% de hojas y menos del 35% depalos; yc) la yerba mate compuesta (YC), que puede contener hasta el 40% de hierbas aromáticasnaturales como boldo, tilo, peperina, cedrón, manzanilla, poleo entre otros 2. El objetivo de estetrabajo es evaluar el potencial de la fluorescencia molecular combinada con modeladoquimiométrico para clasificar muestras de yerba mate cultivadas y procesadas en Argentina segúnlas diferentes categorías comercializadas. Para ello, se analizaron un total de 75 muestras de yerbamate (27 YF, 30 YS, 18 YC). Se realizó una extracción a partir de 5 g de muestra en 50 mL de aguaultrapura en un baño de ultrasonido durante 30 min, se centrifugaron y se conservó el sobrenadante.A partir del sobrenadante se registraron, matrices de fluorescencia de excitación-emisión entre 300y 490 nm para la excitación y entre 350 a 750 nm para la emisión (datos de segundo orden). Losdatos de primer orden se obtuvieron extrayendo el espectro de emisión registrado a 410 nm deexcitación de la matriz de cada muestra. Para el modelado se aplicaron diferentes algoritmos deselección de variables y clasificación. Para los datos de primer orden y para los datos de segundoorden vectorizados se aplicaron PCA, SPA, GA, PLS con LDA o QDA y para los datos de segundoorden PARAFAC y N-PLS seguido de LDA o QDA. La capacidad predictiva de los modelos se evaluóy comparó en términos de sensibilidad y especificidad. Se logró la discriminación de las muestrasde yerba mate de acuerdo a cada categoría de producción obteniendo un modelo a partir de losdatos de primer orden que superó con un 89,62% de sensibilidad y 90,89% de especificidad al restode los modelos. No fue posible lograr una mejora significativa en los resultados al pasar de los datosde primer a segundo orden, demostrando que estos últimos no aportan información relevante quemarquen un efecto significativo en los resultados de la clasificación. Los resultados de estainvestigación pueden ser aplicados al control de calidad de yerba mate producida en Argentina paraaportar valor agregado a sus productos.