+ 34 977 317 111 adiveter@adiveter.com

Brasil – Predicción de fumonisinas y zearalenona en maíz mediante NIR

por | May 21, 2021 | Artículos

Fuente: ENGORMIX

www.engormix.com

Fecha: 22 de Marzo de 2021

El diagnóstico de micotoxinas es un gran desafío. Por este motivo, se desarrollaron herramientas de análisis rápidas y simultáneas. NIR (Near Infrared Spectroscopy) está ganando cada vez más protagonismo, ya que es un método alternativo, sencillo y muy rápido. Este tema se aborda con mayor profundidad en el manuscrito publicado en la revista PLOS ONE : “Método multivariado para la predicción de fumonisinas B1 y B2 y zearalenona en maíz brasileño mediante espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR)”. Los resultados de este trabajo demuestran que la tecnología NIR se puede utilizar para detectar micotoxinas simultáneamente y ayuda en la toma de decisiones.

Los autores del trabajo en cuestión son Denize Tyska, Adriano Olnei Mallmann, Juliano Kobs Vidal, Carlos Alberto Araújo de Almeida, Luciane Tourem Gressler y el Profesor Carlos Augusto Mallmann

En el resumen del trabajo publicado en PLOS ONE en idioma inglés los autores señalan que las fumonisinas (FB) y la zearalenona (ZEN) son micotoxinas que se encuentran de forma natural en los granos y cereales, especialmente en el maíz, y provocan efectos negativos en animales y seres humanos. Junto con la necesidad de un monitoreo constante, existe una creciente demanda de métodos rápidos y no destructivos. Entre estos, la espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR) ha avanzado mucho por ser una tecnología fácil de usar. La NIR se aplicó en la presente investigación para cuantificar el nivel de contaminación del total de RF, i . p. ej., fumonisina B1 + fumonisina B2 (FB1 + FB2) y ZEN en maíz brasileño.

De un total de seiscientas setenta y seis muestras, se analizaron 236 para FB y 440 para ZEN. Se definieron tres modelos de regresión: uno con 18 componentes principales (PC) para FB1, uno con 10 PC para FB2 y uno con 7 PC para ZEN. El algoritmo de regresión de mínimos cuadrados parciales con validación cruzada completa se aplicó como validación interna. La validación externa se realizó con 200 muestras desconocidas (100 para FB y 100 para ZEN). Coeficiente de correlación (R), coeficiente de determinación (R2), el error cuadrático medio de predicción (RMSEP), el error estándar de predicción (SEP) y la desviación de predicción residual (RPD) para FB y ZEN fueron, respectivamente: 0,809 y 0,991; 0,899 y 0,984; 659 y 69,4; 682 y 69,8; y 3.33 y 2.71. No se observaron diferencias significativas entre los valores pronosticados utilizando NIR y los valores de referencia obtenidos por cromatografía líquida acoplada a espectrometría de masas en tándem (LC-MS / MS), lo que indica la idoneidad de NIR para analizar rápidamente un gran número de muestras de maíz para detectar FB y contaminación por ZEN . La validación externa confirmó un buen potencial del modelo para predecir FB1 + FB2 y concentración de ZEN. Este es el primer estudio que proporciona conocimiento científico sobre la determinación de FBs y ZEN en muestras de maíz brasileñas utilizando NIR, lo que se confirma como una metodología alternativa confiable para el análisis de dichas toxinas

Para acceder a la versión original del articulo publicado en PLOS ONE: Multivariate method for prediction of fumonisins B1 and B2 and zearalenone in Brazilian maize using Near Infrared Spectroscopy (NIR)

Los autores destacan que  «»Actualmente están disponibles predicciones con el uso de la tecnología NIR para las micotoxinas de mayor prevalencia en los principales ingredientes de raciones para animales y alimentación humana. Este sistema se está utilizando en Brasil y en varios países. El usuario necesita apenas tener en su planta de producción un instrumento NIR y un moledor para la preparación de la muestra. La interpretación de las informaciones se realiza a través de una plataforma virtual con una interface de fácil visualización y un sistema de análisis online disponible las 24 horas y con resultados instantáneos. Por todas las ventajas técnicas y la agilidad en la respuesta, la herramienta NIR es ideal para la correcta toma de decisiones.»