QuimAD
(Quimiometría para Análisis de Datos)

QuimAD es un grupo joven de investigación que está actualmente en crecimiento cuyo objetivo es aplicar y desarrollar conocimientos de quimiometría para el análisis de bases de datos. QuimAD propone el empleo de herramientas de análisis multivariante con un enfoque integral, no sólo analítico-cuantitativo, sino exploratorio, para poder aprovechar al máximo las diversas metodologías de análisis. Por lo tanto, se parte inicialmente de grandes volúmenes de datos químicos crudos, medidos por nuestro grupo, o a través de colaboraciones, para analizarlos y extraer la información relevante oculta dentro de estos. Se utilizan metodologías supervisadas, como no-supervisadas, combinando las anteriores con diferentes estrategias de fusión de datos.

Temas de investigación

1. Desarrollo de herramientas quimiométricas aplicadas al análisis de perfiles metabólicos .
2. Diseño de estrategias de análisis y procesamiento de bases de datos de monitoreo ambiental.
   Innovación en metodologías de fusión de datos de distintos órdenes y orígenes, para la extracción de sus principales patrones o tendencias.
3. Evaluación de métodos quimiométricos de pre-procesamiento y procesamiento de datos.
4. Control de calidad y autenticidad para detectar posibles adulteraciones alimentarias.

Actividades realizadas

1. Estudios de seguimiento de alteraciones de los perfiles metabólicos de biofluidos de pacientes sometidos a cirugía bariátrica.
2. Monitoreo de la materia orgánica disuelta y de los sedimentos suspendidos de la cuenca del Arroyo Ludueña.
3. Autentificación y determinación de la denominación de origen de muestras de aceite de oliva extra virgen de diferentes zonas olivícolas de la Argentina.
4. Determinación de los parámetros de calidad de muestras de yerba mate, tales como: contenido de humedad, cenizas totales y cafeína.

Técnicas empleadas

Director del grupo

Sede CCT-Rosario

garciareiriz@iquir-conicet.gov.ar

Tel.: 549 341 5288779

Laboratorio Int.: 805

Publicaciones seleccionadas

G.B. Rossi, V.A. Lozano, “Simultaneous determination of quality parameters in yerba mate (Ilex paraguariensis) samples by application of near-infrared (NIR) spectroscopy and partial least squares (PLS)”. LWT – Food Science and Technology, 2020, Vol. 126, pág. 109290, doi 10.1016/j.lwt.2020.109290.

A.L. Gonzalez, V.A. Lozano, G.M. Escandar, M.A. Bravo, “Determination of ochratoxin A in coffee and tea samples by coupling second-order multivariate calibration and fluorescence spectroscopy”. Talanta, 2020, Vol. 219, pág. 121288, doi 10.1016/j.talanta.2020.121288.

A.R. Martínez Bilesio, M. Batistelli, A.G. García-Reiriz, “Fusing data of different orders for environmental monitoring”, Analytica Chimica Acta, 2019, 1085, 48-60, DOI: 10.1016/j.aca.2019.08.005

A.M. Jiménez-Carvelo, V.A. Lozano, A.C. Olivieri, “Comparative chemometric analysis of fluorescence and near infrared spectroscopies for authenticity confirmation and geographical origin of Argentinean extra virgin olive oils”. Food Control, 2019, Vol. 96, pág. 22-28, doi 10.1016/j.foodcont.2018.08.024.

M. Batistelli, A.R. Martínez Bilesio, A.G. García Reiriz, “Development of a fast and inexpensive method for detecting the main sediment sources in a river basin”, Microchemical Journal, 2018, 142, 208-218, DOI: 10.1016/j.microc.2018.06.040

M. Navarro-Reig, J. Jaumot, A. García-Reiriz, R. Tauler, “Evaluation of changes induced in rice metabolome by Cd and Cu exposure using LC-MS and XCMS and MCR-ALS data analysis strategies”, Analytical and Bioanalytical Chemistry, 2015, 407, 29, 8835-8847, DOI: 10.1007/s00216-015-9042-2

A.G. García Reiriz, A.C. Olivieri, E. Teixidó, A. Ginebreda, R. Tauler, “Chemometric modeling of organic contaminant sources in surface waters of a mediterranean river basin”, Environmental Science: Processes & Impacts, 2014, 16, 124-134, DOI: 10.1039/C3EM00456B

P. Santa Cruz, A.G. García Reiriz, “Application of third-order multivariate calibration algorithms to the determination of carbaryl, naphthol and propoxur by kinetic spectroscopic measurements”, TALANTA, 2014, 128, 450-459, DOI: 10.1016/j.talanta.2014.04.075

A. García Reiriz, “Parallel factor analysis and multivariate curve resolution as data fusion tools to supervise a stream”, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 2014, 137, 120–127, DOI: 10.1016/j.chemolab.2014.06.016

A.G. García-Reiriz, J.F. Magallanes, M. Vracko, J. Zupan, S. Reich, D. Cicerone, “Multivariate Chemometric Analysis of a Polluted River of a Megalopolis”, Journal of Environmental Protection, 2011, 2, 903-914, DOI: 10.4236/jep.2011.27103

A.G. García Reiriz, P.C. Damiani, A.C. Olivieri, “Residual bilinearization combined with kernel-unfolded partial least-squares: a new technique for processing non-linear second-order data achieving the second-order advantage”, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 2010, 100, 127–135, DOI: 10.1016/j.chemolab.2009.11.009

A.G. García Reiriz, P.C. Damiani, A.C. Olivieri, F. Cañada-Cañada, A. Muñoz de la Peña, “Non-linear four-way kinetic-excitation-emission fluorescence data processed by a variant of parallel factor analysis and by a neural network model achieving the second-order advantage: malonaldehyde determination in olive oil samples”, Analytical Chemistry, 2008, 80, 7248 – 7256, DOI: 10.1021/ac8007829

P.C. Damiani, I. Durán-Merás, A. García Reiriz, A. Jiménez-Girón, A. Muñoz de la Peña, A.C. Olivieri, “Multi-way partial least-squares coupled to residual trilinearization: a genuine multi-dimensional tool for the study of third-order data. Simultaneous analysis of procaine and its metabolite p-amino benzoic acid in equine serum”, Analytical Chemistry, 2007, 79, 6949-6958, DOI: 10.1021/ac070596+