Herramientas quimiometricas para la clasificacion de granos de Soja

Autores
Fechner, Diana Corina; Bulacios Muñiz, Olivia del Valle; Marchevsky, Eduardo Jorge; Pellerano, Roberto Gerardo; Hidalgo, Melisa Jazmin
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En el campo agroalimentario, las técnicas analíticas instrumentales son utilizados para verificar la calidad e idoneidad de los productos y los medios de producción, o para comprobar la veracidad de la información suministrada en las etiquetas. Se puede afirmar que la calidad de los alimentos es un aspecto diferenciador en los mercados, ya que los consumidores ponen atención a determinados atributos de calidad de los productos, dándoles cada vez más valor a la procedencia geográfica. En este trabajo se llevó a cabo el análisis de elementos trazas en granos de soja combinado con herramientas quimiométricas para caracterizar los orígenes geográficos de los granos. Se analizaron un total de 120 muestras de granos de soja producidos en tres zonas productoras de las provincias de San Luis, Chaco y Córdoba de Argentina. Luego de la recolección de los granos, cada muestra fue lavada y procesada con agua desionizada. Posteriormente se procedió a una digestión húmeda (HNO3 y H2O2) para su mineralización sobre plancha calefactora en vaso abierto. Se determinaron 25 elementos a nivel de vestigios incluyendo tierras raras mediante espectrometría de masa por plasma acoplado inductivamente (IPC-MS). Para el análisis de los resultados se trabajó con el software Python con paquetes adecuados para el análisis de datos. Se utilizaron distintas técnicas de análisis quimiométricas (LDA y PLS-DA) como así también técnicas de minería de datos (SMV-DA y Random Forest). Los métodos aplicados fueron comparados teniendo en cuenta la exactitud global y el área bajo la curva determinados por validación cruzada en grupos (k=10). El mejor desempeño se pudo observar en el método de SVMDA después de optimizar los parámetros gamma y C del kernel RBF. Los resultados obtenidos permitieron alcanzar un 95,3% de acierto en la procedencia de las muestras, quedando demostrado que existen diferencias en los contenidos elementales que resultan útiles para la elaboración de modelos de origen geográfico.
Fil: Fechner, Diana Corina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; Argentina
Fil: Bulacios Muñiz, Olivia del Valle. Universidad Nacional de Catamarca. Facultad de Cs.exactas y Naturales. Departamento de Química; Argentina
Fil: Marchevsky, Eduardo Jorge. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Luis; Argentina
Fil: Pellerano, Roberto Gerardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; Argentina
Fil: Hidalgo, Melisa Jazmin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; Argentina
IV Escola de Inverno de Quimiometria
Porto Alegre
Brasil
Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Química
Materia
MULTIVARADO
SVM
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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Se analizaron un total de 120 muestras de granos de soja producidos en tres zonas productoras de las provincias de San Luis, Chaco y Córdoba de Argentina. Luego de la recolección de los granos, cada muestra fue lavada y procesada con agua desionizada. Posteriormente se procedió a una digestión húmeda (HNO3 y H2O2) para su mineralización sobre plancha calefactora en vaso abierto. Se determinaron 25 elementos a nivel de vestigios incluyendo tierras raras mediante espectrometría de masa por plasma acoplado inductivamente (IPC-MS). Para el análisis de los resultados se trabajó con el software Python con paquetes adecuados para el análisis de datos. Se utilizaron distintas técnicas de análisis quimiométricas (LDA y PLS-DA) como así también técnicas de minería de datos (SMV-DA y Random Forest). Los métodos aplicados fueron comparados teniendo en cuenta la exactitud global y el área bajo la curva determinados por validación cruzada en grupos (k=10). 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Fil: Fechner, Diana Corina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas Naturales y Agrimensura. Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino; Argentina
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