Potencial de la espectroscopia vibracional y análisis quimiométrico para la detección de residuos agroquímicos en alimentos
PDF
HTML

Palabras clave

Espectroscopia vibracional
orgánico
análisis quimiométrico
residuos agroquímicos Vibrational spectroscopy
organic
chemometric analysis
agrochemical residues

Cómo citar

Villanueva López, E., Córdova-Ramos, J. S., Prieto Rosales, G., Ortecho Llanos, R., Álvarez Ticllasuca , A., Hurtado-Soria, B. Z., & Jordán-Suárez, O. (2023). Potencial de la espectroscopia vibracional y análisis quimiométrico para la detección de residuos agroquímicos en alimentos. TAYACAJA, 6(2), 02–08. https://doi.org/10.46908/tayacaja.v6i2.208

Resumen

La agricultura orgánica es muy valorada a nivel internacional ya que tiene como resultado apreciadas ganancias económicas para las cadenas de valor de diversos productos alimentarios. Dentro del proceso de certificación orgánica, es vital la identificación de residuos agroquímicos de los alimentos para tamizar lotes de producción que provienen de cultivos orgánicos y/o convencionales. Actualmente, al análisis de residuos agroquímicos se realiza con técnicas sofisticadas como la cromatografía líquida (LC) y cromatografía gaseosa (GC) acopladas a detectores de masas (MS), estas técnicas resultan costosas y complejas. La presente revisión brinda perspectivas respecto a que combinación de la espectroscopia vibracional con apropiadas técnicas quimiométricas (estadística multivariada) puede servir para desarrollar métodos de clasificación y cuantificación los residuos agroquímicos en diversas matrices alimentarias de forma sencilla, evitando el uso de reactivos tóxicos, reduciendo costos de operación y tiempos largos de análisis en laboratorios. El desarrollo de tecnología portátil en la espectroscopia vibracional permitiría realizar análisis in-situ en campos de cultivo e industrias agroalimentarias.

https://doi.org/10.46908/tayacaja.v6i2.208
PDF
HTML

Citas

Ali, S.M., Bonnier, F., Lambkin, H., Flynn, K., McDonagh, V., Healy, C., Lee, T.C., Lyng, F.M. y Byrne, H.J. (2013). A comparison of Raman, FTIR and ATR-FTIR micro spectroscopy for imaging human skin tissue sections. Analytical Methods, 5(9), 2281-2291. https://doi.org/10.1039/C3AY40185E

Blanco, M. y Villarroya, I. (2002). NIR spectroscopy: a rapid-response analytical tool. Trends in Analytical Chemistry, 21, 240-250. https://doi.org/10.1016/S0165-9936(02)00404-1

David, F., Devos, C., Dumont, E., Yang, Z., Sandra, P. y Huertas-Pérez. J.F. (2017). Determination of pesticides in fatty matrices using gel permeation clean-up followed by GC-MS/MS and LC-MS/MS analysis: A comparison of low- and high-pressure gel permeation columns. Talanta, 165, 201-210. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2016.12.032

Davydov, R.; Sokolov, M.; Hogland, W.; Glinushkin, A.; Markaryan, A. 2018. The pplication of pesticides and mineral fertilizers in agriculture. MATEC Web of Conferences, 245: 11003. https://doi.org/10.1051/MATECCONF/201824511003

European Commission [EC]. (2023, 12 de marzo). Agriculture and rural development. Organic production and products. https://agriculture.ec.europa.eu/farming/organic-farming/organic-production-and-products_en.

Fan, Y., Lai, K., Rasco, B. A., & Huang, Y. (2014). Analyses of phosmet residues in apples with surface-enhanced Raman spectroscopy. Food Control, 37, 153–157. https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2013.09.014

González-Martín, M. I., Revilla, I., Vivar-Quintana, A. M. y Betances-Salcedo, E. V. (2017). Pesticide residues in propolis from Spain and Chile. An approach using near infrared spectroscopy. Talanta, 165, 533–539. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2016.12.061

Rubio-Diaz, D.E. y Rodríguez-Saona, L.E. (2010). Application of Vibrational Spectroscopy for the Study of Heat-induced Changes in Food Components. Wiley, https://doi.org/10.1002/0470027320.s8942

Reichenbächer, M. y Popp, J., 2012. Vibrational spectroscopy. En: Reichenbächer, M. y Popp, J. (Eds.). Challenges in Molecular Structure Determination (pp. 63-143). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-24390-5_2

Rodríguez-Saona, L. E., Giusti, M. M., y Shotts, M. (2016). Advances in Infrared Spectroscopy for Food Authenticity Testing. En: Downey, G (Eds.). Advances in Food Authenticity Testing (pp. 71–116). Woodhead Publishing. https://doi.org/10.1016/b978-0-08-100220-9.00004-7

Romia, M.B., y Bernàrdez, M.A. (2009). Multivariate Calibration for Quantitative Analysis. En: Sun Da-Wen (Eds). Infrared Spectroscopy for Food Quality Analysis and Control (pp. 51-82). Academic Press. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-374136-3.X0001-6

Morgera, E., Caro, C.B. & Durán, G.M. (2012). Organic agriculture and the law. http://www.fao.org/docrep/016/i2718e/i2718e.pdf

Nazarloo, A.S., Sharabiani, V.R., Gilandeh, Y.A., Taghinezhad, E. y Szymanek, M. (2021). Evaluation of Different Models for Non-Destructive Detection of Tomato Pesticide Residues Based on Near-Infrared Spectroscopy. Sensors, 21, 3032. https://doi.org/10.3390/s21093032

Lu, Y., Li, X., Li, W., Shen, T., He, Z., Zhang, M., Sun, Y. y Liu, F. (2021). Detection of chlorpyrifos and carbendazim residues in the cabbage using visible/near-infrared spectroscopy combined with chemometrics. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 257, 119759. https://doi.org/10.1016/j.saa.2021.119759

Lv, G., Du, C., Ma, F., Shen, Y., y Zhou, J. (2018). Rapid and Nondestructive Detection of Pesticide Residues by Depth-Profiling Fourier Transform Infrared Photoacoustic Spectroscopy. ACS Omega, 3(3), 3548–3553. https://doi.org/10.1021/acsomega.8b00339

Villanueva, E., Glorio-Paulet, P., Giusti, M.M., Sigurdson, G.T., Yao, S. y Rodríguez-Saona L.E. (2023). Screening for pesticide residues in cocoa (Theobroma cacao L.) by portable infrared spectroscopy. Talanta, 257, 124386. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2023.124386

Wang, S.-Y., Shi, X.-C., Zhu, G.-Y., Zhang, Y.-J., Jin, D.-Y., Zhou, Y.-D., Lui, F-Q. y Laborda, P. (2021). Application of surface-enhanced Raman spectroscopy using silver and gold nanoparticles for the detection of pesticides in fruit and fruit juice. Trends in Food Science & Technology, 116, 583–602. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2021.08.006

Yang, T., Zhou, R., Jiang, D., Fu, H., Su, R., Liu, Y., y Su, H. (2016). Rapid Detection of Pesticide Residues in Chinese Herbal Medicines by Fourier Transform Infrared Spectroscopy Coupled with Partial Least Squares Regression. Journal of Spectroscopy, 1–9. https://doi.org/10.1155/2016/9492030

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.

Derechos de autor 2023 Eudes Villanueva López, Javier S. Córdova-Ramos, Gino Prieto Rosales, Ronald Ortecho Llanos, Adiel Álvarez Ticllasuca , Beetthssy Zzussy Hurtado-Soria, Oscar Jordán-Suárez

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.