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Resultado Proyecto

Sistemática basada en la tecnología macro y micro NIRS para el control de conformidad en la gestión e inspección de materias primas y piensos para su transferencia a equipos “on site

Referencia: RTA2008-00113-C02-01. Organismo financiador: Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria. Importe: 107.400 €. Duración: 2008-2011.

Equipo investigador

Begoña de la Roza Delgado. SERIDA
Adela Martínez Fernández. SERIDA
Mª Amelia González Arrojo. SERIDA
Ana Soldado Cabezuelo. SERIDA
Mª del Valle Fernández Ibáñez. SERIDA
José R. Quevedo Pérez. Universidad de Oviedo
Ana Garrido Varo. Universidad de Córdoba
José E. Guerrero Ginel. Universidad de Córdoba
Pablo Lara Vélez. Universidad de Córdoba
Dolores Pérez Marín. Universidad de Córdoba
Augusto G. Cabrera. Universidad de Córdoba

Entidades Colaboradoras

Asturiana de Servicios Agropecuarios S.L.
Centro Intercooperativo del Campo de Asturias.
Seguridad Alimentaria del Noroeste S.L.
Cooperativa Os Irmandiños
SAPROGAL
Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos y de Montes de la Universidad de Córdoba (UCO)
Universidad de A Coruña

Avance de resultados

Se han desarrollado los primeros modelos cuantitativos para la detección de Ocratoxina (OCRA) y Zearalenona (ZEN) en trigo grano entero, con los datos espectrales recogidos en los cinco equipamientos NIRS diferentes:

  • Foss NIRSystems 6500 NIR, rango 400-2500 nm y red de difracción móvil.
    1. Empleando cápsula para producto entero
    2. Empleando sonda externa
  • Spectrum One NTS NIR, rango 1112- 2500 nm por Transformada de Fourier.
  • Equipo portátil Corona 45 VisNIR, rango 400- 1680 nm por red de diodos.
  • Equipo portátil Phazir, rango 1600- 2400 nm por red de diodos.

Los datos de referencia han sido obtenidos por cromatografía de líquidos de alta resolución (HPLC) acoplada a un detector de  espectrometría de masas, por ser el método cuantitativo más sensible y selectivo para el análisis de micotoxinas.

Para la Ocratoxina los resultados han de ser optimizados, si bien, los menores errores y las correlaciones más altas están ligados a los equipos de rango 400-2500 nm (Tabla 1).  Sin embargo, se trata de equipos que únicamente pueden trabajar en laboratorio “at-line”. En los equipos de media o alta portabilidad (Corona y Phazir), se espera que mejoren los estadísticos con un incremento en la variabilidad poblacional.

Para la Zearalenona (Tabla 2) se han obtenido excelentes estadísticos, incluso con los datos espectrales procedentes del equipo CORONA, que aunque recoge información en el espectro de la región visible, carece de la parte final del infrarrojo cercano. En lo que respecta al equipo portátil Phazir, los resultados son muy prometedores.

Tabla 1- Estadísticos de las ecuaciones NIRS para la predicción de Ocratoxina en muestras de trigo empleando distintos instrumentos NIRS

Equipo

Tratamiento matemático

SEC

RSQ

SECV

1-VR

6500 (A)

0,0,1,1 none

0,548

0,850

0,675

0,782

Sonda 6500 (B)

0,0,1,1 none

0,717

0,780

0,938

0,619

FT

0,0,1,1 none

1,547

0,495

1,343

0,450

2,5,5,1 SNVD

0,265

0,978

1,095

0,631

Corona

2,5,5,1 SNVD

0,606

0,864

1,031

0,589

Phazir

1,5,5,1 SNVD

0,551

0,632

0,817

0,436

SEC: error estándar de calibración. SECV: error estándar de validación cruzada. RSQ y 1-VR: coeficiente de determinación del colectivo de calibración y de validación cruzada, respectivamente.

Tabla 2- Estadísticos de las ecuaciones NIRS para la predicción de Zearalenona en muestras de trigo empleando distintos instrumentos NIRS

Equipo

Tratamiento matemático

SEC

RSQ

SECV

1-VR

6500 (A)

1,5,5,1 SNVD

0,515

0,973

0,895

0,918

2,5,5, SNVD

0,520

0,975

0,907

0,930

Sonda 6500 (B)

1,5,5,1 SNVD

0,394

0,985

0,844

0,931

FT

2,5,5,1 SNVD

0,379

0,981

0,529

0,964

Corona

2,5,5,1 SNVD

0,380

0,985

0,935

0,905

Phazir

1,5,5,1 SNVD

1,427

0,811

1,750

0,715

SEC: error estándar de calibración. SECV: error estándar de validación cruzada. RSQ y 1-VR: coeficiente de determinación del colectivo de calibración y de validación cruzada, respectivamente.

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