Page 93 - Revista de Citricultura Eureka! Noviembre 2024

ARTÍCULO DE INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA

Figura 1. Separación de las muestras de los ocho fungicidas por algoritmo de clasificación (Modelo 1).

del fungicida, a partir de su huella óptica. Este procedimiento En cuanto a la metodología de cuantificación, las variables
fue validado a través del cálculo del RMSD (raíz cuadrada del ópticas de los ocho productos mostraron un comportamiento
promedio de las desviaciones al cuadrado), definiendo como lineal en función de su concentración, variando entre 0,1 mg/mL
desviación la diferencia entre el valor estimado por el modelo y 1,5 mg/mL. La Tabla 1 resume los coeficientes de determinación
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(concentración predicha) y el valor observado (real). (R ) obtenidos para todas las regresiones lineales, midiendo las
variables ópticas en distintas condiciones, así como los modelos
RESULTADOS con los menores RSMD obtenidos mediante validación. Se
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aprecia que estos modelos tienen un R superior a 0,76, con un
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El primer modelo logró separar los datos en cinco grupos de R ajustado muy cercano, y un valor p<10 . El máximo R fue de
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los ocho esperados, formando un grupo mixto compuesto 0,98 del producto “Imazalilo 3” con un RMSD de 0,419 mg/mL y el
por tres productos con imazalilo y uno con pirimetanilo, mínimo fue de 0.04 con un RMSD de 3,62 mg/mL. Esto nos indica
como se muestra en la Figura 1. Al probar el modelo con que los RMSD presentados en la Tabla 1 son al menos 10 veces
nuevos datos, el 97 % de las muestras de prueba fueron mejores que el peor modelo obtenido de todos los posibles y
correctamente clasificadas, mientras que el 3 % restante fue con un coeficiente de determinación mayor al 0,76.
asignado a uno de los productos comerciales que forman el
grupo mixto. Estas muestras clasificadas dentro del grupo CONCLUSIONES
mixto fueron sometidas al segundo modelo de clasificación,
el cual predijo el producto comercial con un 100 % de Los resultados obtenidos permitieron desarrollar un modelo
exactitud (Figura 2). Por lo tanto, el modelo secundario doble capaz de identificar correctamente productos fungicidas
anidado permite complementar al primer modelo de comerciales a partir de la medición de sus huellas ópticas.
clasificación para la identificación del producto comercial. Al utilizar los datos de todos los fungicidas se observó una

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REVISTA DE CITRICULTURA 6(1). 2024.