CARACTERIZACION DE LOS PERFILES MULTIELEMENTALES DE YERBA LUCERO (Pluchea sagittalis) UTILIZANDO HERRAMIENTAS DE RECONOCIMIENTO DE PATRONES

MARTÍNEZ, GLORIA C.; CANTARELLI, MIGUEL ANGEL; MAZZA, SILVIA; MARCHEVSKY, EDUARDO JORGE; PELLERANO, ROBERTO GERARDO

Bahía Blanca, Argentina

Congreso; V Congreso Argentino de Química Analítica; 2009

Asociación Argentina de Química Analítica

Pluchea sagittalis (Lam.) Cabrera (Fam. Asteráceas), “lucera" o “yerba del lucero”, es una planta muy difundida en la Sudamérica austral, es una hierba aromática que llega al centro de Argentina; es usada en medicina folklórica sobre todo como tónico amargo y pectoral, también reputada carminativo y febrífugo; sus extractos son base de bebidas aperitivas (amargos) en el Noreste de Argentina [1]. En este contexto, resulta importante caracterizar la composición química de estas plantas, con el objeto de asegurar la calidad de los productos obtenidos, y que además, permitan realizar controles no solo en el producto final elaborado sino también de la procedencia de las materias primas utilizadas y del tipo de obtención del material vegetal a ser procesado. Sin embargo, a pesar de su amplia distribución geográfica y gran variedad de usos populares e industriales, tanto medicinales como alimentarios, son escasos los trabajos que estudian los perfiles de la composición mineral de estas plantas, y en general estos estudios se refieren al estudio de los componentes mayoritarios solamente. En este trabajo se presentan los resultados obtenidos de estudiar los perfiles multielementales (14 elementos) de las partes aéreas de Pluchea sagittalis, medidos por espectrofotometría de emisión atómica por plasma, con el objeto de clasificar o agrupar estas hierbas en función de sus similitudes, teniendo en cuenta distintos factores. Los factores de agrupación que se presentan son: procedencia geográfica y procesos de producción (recolección - cultivo). Para lograr estos objetivos se utilizó el paquete de programas “ade4” [2] de código libre sobre la plataforma del programa estadístico de código abierto R [3]. El mismo permite visualizar en forma gráfica la matriz de datos en espacios de dimensión reducida y agrupar las distintas muestras mediante la aplicación de diferentes criterios. Se presentan los resultados obtenidos de la aplicación de análisis de componentes principales (PCA), análisis linear discriminante y combinación de PCA con análisis de conglomerados con distintos criterios de medición de semejanzas entre las muestras.