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Multi-element analysis and differentiation of Chilean wines using mineral composition and multivariate statistics

Análisis y diferenciación de vinos chilenos empleando su composición de elementos metálicos y técnicas de estadística multivariada

Author
Mirabal-Gallardo, Yaneris

Caroca, María A.

Muñoz, Luis

Meneses, Macarena

Laurie, V. Felipe

Full text
https://rcia.uc.cl/index.php/ijanr/article/view/1883
10.7764/rcia.v45i2.1883
Abstract
The concentration of seventeen mineral elements was analyzed in 130 commercial samples of Chilean wines, using flame atomic absorption spectroscopy and inductively coupled plasma–mass spectrometry. The elements analyzed were within the usual concentration ranges previously reported in other wine regions; for instance: Fe, 2.08±0.99 mg L-1; Zn, 0.71±0.44 mg L-1; K, 788.10±219.66 mg L-1; Na, 14.62±8.61 mg L-1. When the mineral content of the samples was compared among wine areas, significant differences in the concentration of K, Na, Mn, Mg, Zn, and Cr were observed (p ≤ 0.05). Moreover, principal component and linear discriminant analyses were used to discriminate wines according to provenance, obtaining adjustments above 90 % for white wines and over 70 % for red wines.
 
La concentración de diecisiete elementos metálicos se analizó en 130 muestras comerciales de vinos chilenos, utilizando espectroscopía de absorción atómica de llama (AAS) y espectrometría de masas con plasma acoplado inductivamente (ICP-MS). Los elementos analizados estuvieron dentro de los rangos de concentración habituales reportados previamente en otras regiones vitivinícolas del mundo; por ejemplo: Fe, 2,08 ± 0,99 mg L-1; Zn, 0,71 ± 0,44 mg L-1; K, 788 ± 219 mg L-1; Na, 14,62 ± 8,6 mg L-1. Cuando se comparó el contenido metálico de las muestras entre áreas geográficas, se observaron diferencias significativas en la concentración de K, Na, Mn, Mg, Zn y Cr (p≤0.05). Además, los análisis de componentes principales y análisis discriminación lineal se utilizaron para discriminar los vinos de acuerdo con el área geográfica, obteniendo ajustes por encima del 90 % para los vinos blancos y más del 70 % para los vinos tintos.
 
Metadata
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