INVESTIGADORES
MONFERRAN Magdalena Victoria
congresos y reuniones científicas
Título:
Metales y metaloides en el ambiente y su transferencia hasta productos alimenticios. Caso de estudio: Leche Argentina
Autor/es:
JULIETA GRIBOFF; DANIEL WUNDERLIN; MAGDALENA MONFERRAN
Lugar:
San Luis
Reunión:
Congreso; VII Congreso Argentino de la Sociedad de Toxicología y Química Ambiental SETAC; 2018
Institución organizadora:
SETAC-Argentina
Resumen:
La transferencia de contaminantes desde matrices ambientales a la cadena agroalimentaria constituye un tema de creciente preocupación en el mundo. La calidad de la leche puede verse afectada por diversos factores como la geoquímica local del suelo, el clima, etc. En particular, los metales y metaloides del agua, del forraje consumido por el ganado y del suelo donde estos se cultivan, pueden influir en su composición.El objetivo de este trabajo fue evaluar metales, metaloides e isótopos estables de carbono (δ13C) y nitrógeno (δ15N) en muestras de agua de bebida animal, suelo, forraje y leche, y estudiar su transferencia desde el ambiente hacia la leche. Para ello, se seleccionaron tambos distribuidos en diferentes regiones de Argentina: Región CBA-NE (Balnearia y Freyre), Región CBA-SUR (Vicuña Mackenna), Región Santa Fe (Suardi) y Región Catamarca (Dpto. Fray Mamerto Esquiú y Santa Rosa).Las muestras recolectadas se procesaron de forma adecuada para el análisis multielemental (Ag, Al, As, Ba, Be, Ca, Cd, Co, Cr, Cu, Fe, Ga, Hg, K, Li, Mg, Mn, Mo, Na, Ni, Pb, Rb, Se, Sr, Tl, V y Zn) mediante ICP-MS (poner lo que significan las siglas) y de δ13C y δ15N mediante IRMS (poner que significan éstas siglas).Tanto los resultados de elementos inorgánicos como de isótopos estables en agua, suelo, forraje y leche se analizaron mediante técnicas multivariadas. El análisis discriminante (AD) logró diferenciar las muestras de agua, suelo y leche según su procedencia, con un 100% de clasificación. El análisis de correlaciones canónicas (ACC) se aplicó para evaluar la correspondencia entre las diferentes matrices de estudio. Este análisis no mostró una correlación significativa (p = 1) entre las variables analizadas en leche y agua. Sin embargo, el ACC mostró una correlación significativa entre leche y suelo (r = 0,99, p