<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?><article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance">
<front>
<journal-meta>
<journal-id>0004-0622</journal-id>
<journal-title><![CDATA[Archivos Latinoamericanos de Nutrición]]></journal-title>
<abbrev-journal-title><![CDATA[ALAN]]></abbrev-journal-title>
<issn>0004-0622</issn>
<publisher>
<publisher-name><![CDATA[Sociedad Latinoamericana de Nutrición]]></publisher-name>
</publisher>
</journal-meta>
<article-meta>
<article-id>S0004-06222013000300006</article-id>
<title-group>
<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Aplicabilidad de estadística multivariada para estudios nutricionales: bioensayo con el gorgojo de arroz (Sitophilus oryzae L)]]></article-title>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Applicability of Multivariate Statistics for nutritional studies: bioassay rice weevil (Sitophilus oryzae L)]]></article-title>
</title-group>
<contrib-group>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Lugo González]]></surname>
<given-names><![CDATA[Dennis Alexander]]></given-names>
</name>
<xref ref-type="aff" rid="A01"/>
</contrib>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Aguilar]]></surname>
<given-names><![CDATA[Víctor Hugo]]></given-names>
</name>
<xref ref-type="aff" rid="A01"/>
</contrib>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Casotto]]></surname>
<given-names><![CDATA[Meris]]></given-names>
</name>
<xref ref-type="aff" rid="A01"/>
</contrib>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Laurentin]]></surname>
<given-names><![CDATA[Alexander]]></given-names>
</name>
<xref ref-type="aff" rid="A01"/>
</contrib>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Gómez]]></surname>
<given-names><![CDATA[Ana]]></given-names>
</name>
<xref ref-type="aff" rid="A01"/>
</contrib>
</contrib-group>
<aff id="A01">
<institution><![CDATA[,Universidad Central de Venezuela  ]]></institution>
<addr-line><![CDATA[Caracas ]]></addr-line>
<country>Venezuela</country>
</aff>
<pub-date pub-type="pub">
<day>00</day>
<month>09</month>
<year>2013</year>
</pub-date>
<pub-date pub-type="epub">
<day>00</day>
<month>09</month>
<year>2013</year>
</pub-date>
<volume>63</volume>
<numero>3</numero>
<fpage>232</fpage>
<lpage>239</lpage>
<copyright-statement/>
<copyright-year/>
<self-uri xlink:href="http://ve.scielo.org/scielo.php?script=sci_arttext&amp;pid=S0004-06222013000300006&amp;lng=en&amp;nrm=iso"></self-uri><self-uri xlink:href="http://ve.scielo.org/scielo.php?script=sci_abstract&amp;pid=S0004-06222013000300006&amp;lng=en&amp;nrm=iso"></self-uri><self-uri xlink:href="http://ve.scielo.org/scielo.php?script=sci_pdf&amp;pid=S0004-06222013000300006&amp;lng=en&amp;nrm=iso"></self-uri><abstract abstract-type="short" xml:lang="es"><p><![CDATA[El análisis de componentes principales (PCA), escalamiento multidimensional no-métrico (MDS) y el análisis de similaridad (ANOSIM) son técnicas estadísticas multivariadas, las dos primeras representan gráficamente de manera simultánea las unidades estadísticas y las variables que las caracterizan, evaluando similaridades entre las unidades y correlaciones entre las variables, la última técnica dota de un test estadístico no paramétrico para comparar agrupaciones de las unidades. Este trabajo evaluó la aplicabilidad de estas técnicas para valorar la calidad nutricional de la dieta, utilizando el bioensayo del gorgojo de arroz. Las dietas ensayadas fueron: almidón de maíz; almidón de papa; 5% glucosa; arvejas; ayuno y ayuno con agua. Se estudiaron las variables supervivencia, variación de peso y composición corporal. El PCA y MDS mostraron relaciones positivas de la supervivencia y variación de peso con los parámetros corporales grasa y carbohidratos, siendo mayor para dietas de almidón, similares al control positivo. En el PCA se observaron diferencias en las poblaciones mantenidas con las diferentes dietas; el MDS no distingue claramente entre ellas, aún cuando logra diferenciar la dieta definida por el ayuno de las restantes. Ambos estudios definieron un gradiente del valor nutritivo de las dietas, en el eje de las abscisas. El ANOSIM indicó diferencias significativas (p<0,05) entre grupos de insectos sustentados con estas dietas. Esta prueba refuerza los resultados obtenidos en el PCA y MDS. La aplicación de estas herramientas estadísticas son promisorias para analizar procesos complejos, como la interacción de distintas variables que midan la calidad nutricional de diferentes dietas.]]></p></abstract>
<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[The principal component analysis (PCA), non-metric multidimensional scaling (MDS) and analysis of similarity (ANOSIM) are multivariate statistical techniques that graphically represent numerical measures of several factors and display multiple relationships that may exist between them. In this study, we evaluated the applicability of these techniques to analyze the nutritional quality of diet, using as model, the bioassay rice weevil. The diets tested were: corn starch, potato starch, 5% glucose, peas, starved and starved with water supply. The variables studied were: survival, weight change and body composition. The PCA and MDS showed positive relationships of survival and weight change with body fat and carbohydrate parameters. Fat and carbohydrates were greater in starches diets, similar to the positive control. The PCA showed differences between populations fed with different diets, whereas the MDS showed similarity between diets. Both studies defined a gradient of the nutritive value of diets in the x-axis. The ANOSIM indicate significant (p<0, 05) differences between groups. This test is necessary to support the results obtained in the PCA and MDS. The application of these statistical tools is promising to analyze complex processes such as interaction of differents variables to measure the nutritional quality of diets.]]></p></abstract>
<kwd-group>
<kwd lng="es"><![CDATA[PCA]]></kwd>
<kwd lng="es"><![CDATA[ANOSIM]]></kwd>
<kwd lng="es"><![CDATA[bioensayo]]></kwd>
<kwd lng="es"><![CDATA[composición corporal]]></kwd>
<kwd lng="es"><![CDATA[estadística multivariada]]></kwd>
<kwd lng="es"><![CDATA[insectos]]></kwd>
<kwd lng="es"><![CDATA[MDS]]></kwd>
<kwd lng="es"><![CDATA[nutrición]]></kwd>
<kwd lng="en"><![CDATA[PCA]]></kwd>
<kwd lng="en"><![CDATA[ANOSIM]]></kwd>
<kwd lng="en"><![CDATA[bioassay]]></kwd>
<kwd lng="en"><![CDATA[body composition]]></kwd>
<kwd lng="en"><![CDATA[insects]]></kwd>
<kwd lng="en"><![CDATA[MDS]]></kwd>
<kwd lng="en"><![CDATA[multivariate statistics]]></kwd>
<kwd lng="en"><![CDATA[nutrition]]></kwd>
</kwd-group>
</article-meta>
</front><body><![CDATA[   <font FACE="Verdana" COLOR="#211d1e">     <p align="center"><b>Aplicabilidad de estadística multivariada para estudios  nutricionales: bioensayo con el gorgojo de arroz (Sitophilus oryzae L)</b></p> </font>  <font FACE="Verdana" SIZE="2" COLOR="#211d1e">     <p align="center"><b>Dennis Alexander Lugo González, Víctor Hugo Aguilar, Meris  Casotto, Alexander Laurentin, Ana Gómez</b></p>     <p align="justify">Laboratorio de Bioquímica Nutricional y Metabolismo, Centro  de Biología Celular, Instituto de Biología Experimental, Facultad de Ciencias,  Universidad Central de Venezuela. Instituto de Geografía y Desarrollo Regional,  Facultad de Humanidades y Educación, Universidad Central de Venezuela. Caracas.  Venezuela.</p>     <p align="justify"><b>RESUMEN</b>.</p>     <p align="justify">El análisis de componentes principales (PCA), escalamiento  multidimensional no-métrico (MDS) y el análisis de similaridad (ANOSIM) son  técnicas estadísticas multivariadas, las dos primeras representan gráficamente  de manera simultánea las unidades estadísticas y las variables que las  caracterizan, evaluando similaridades entre las unidades y correlaciones entre  las variables, la última técnica dota de un test estadístico no paramétrico para  comparar agrupaciones de las unidades. Este trabajo evaluó la aplicabilidad de  estas técnicas para valorar la calidad nutricional de la dieta, utilizando el  bioensayo del gorgojo de arroz. Las dietas ensayadas fueron: almidón de maíz;  almidón de papa; 5% glucosa; arvejas; ayuno y ayuno con agua. Se estudiaron las  variables supervivencia, variación de peso y composición corporal. El PCA y MDS  mostraron relaciones positivas de la supervivencia y variación de peso con los  parámetros corporales grasa y carbohidratos, siendo mayor para dietas de  almidón, similares al control positivo. En el PCA se observaron diferencias en  las poblaciones mantenidas con las diferentes dietas; el MDS no distingue  claramente entre ellas, aún cuando logra diferenciar la dieta definida por el  ayuno de las restantes. Ambos estudios definieron un gradiente del valor  nutritivo de las dietas, en el eje de las abscisas. El ANOSIM indicó diferencias  significativas (p&lt;0,05) entre grupos de insectos sustentados con estas dietas.  Esta prueba refuerza los resultados obtenidos en el PCA y MDS. La aplicación de  estas herramientas estadísticas son promisorias para analizar procesos  complejos, como la interacción de distintas variables que midan la calidad  nutricional de diferentes dietas. </p>     <p align="justify"><b>Palabras clave</b>: PCA, ANOSIM, bioensayo, composición  corporal, estadística multivariada, insectos, MDS, nutrición.</p>     <p align="center"><b>Applicability of Multivariate Statistics for nutritional  studies: bioassay rice weevil (Sitophilus oryzae L).</b></p>     <p align="justify"><b>SUMMARY.</b></p>     <p align="justify">The principal component analysis (PCA), non-metric  multidimensional scaling (MDS) and analysis of similarity (ANOSIM) are  multivariate statistical techniques that graphically represent numerical  measures of several factors and display multiple relationships that may exist  between them. In this study, we evaluated the applicability of these techniques  to analyze the nutritional quality of diet, using as model, the bioassay rice  weevil. The diets tested were: corn starch, potato starch, 5% glucose, peas,  starved and starved with water supply. The variables studied were: survival,  weight change and body composition. The PCA and MDS showed positive  relationships of survival and weight change with body fat and carbohydrate  parameters. Fat and carbohydrates were greater in starches diets, similar to the  positive control. The PCA showed differences between populations fed with  different diets, whereas the MDS showed similarity between diets. Both studies  defined a gradient of the nutritive value of diets in the x-axis. The ANOSIM  indicate significant (p&lt;0, 05) differences between groups. This test is  necessary to support the results obtained in the PCA and MDS. The application of  these statistical tools is promising to analyze complex processes such as  interaction of differents variables to measure the nutritional quality of diets.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><b>Key words</b>: PCA, ANOSIM, bioassay, body composition,  insects, MDS, multivariate statistics, nutrition.</p>     <p align="justify">Recibido: 07-07-2013 Aceptado: 13-11-2013</p>     <p align="justify"><b>INTRODUCCIÓN</b></p>     <p align="justify">Diferentes modelos biológicos han sido estudiados para  determinar el valor nutritivo de diversos alimentos. Los insectos son utilizados  con éxito en estos estudios, debido a la similitud de los procesos biológicos  que estos presentan con los vertebrados, ya que todos los organismos  heterótrofos consumen el mismo tipo de macronutrientes (1–3). Sin embargo,  algunos procesos metabólicos distintivos son encontrados en insectos (2,4),  entre ellos la síntesis de trehalosa en los cuerpos grasos a partir de glucosa  y/o glucógeno (5), no poseen la capacidad para la esteroidogénesis y la fuente  de colesterol es completamente dependiente de la dieta (1).</p>     <p align="justify">El bioensayo con el gorgojo de arroz ha permitido identificar  diferentes biomarcadores, útiles para estudiar la toxicidad y/o el valor  nutritivo de diferentes dietas; destacándose el monitoreo de la supervivencia y  la determinación de la composición corporal (agua, grasa, proteínas,  carbohidratos y otros) (6–10). Estas variables que caracterizan a las unidades  bajo estudio han sido evaluadas por métodos estadísticos convencionales y es  poco usual analizarlos por modelos estadísticos alternativos, como los análisis  multivariados. Los análisis estadísticos multivariados son modelos de técnicas  exploratorias de datos que sintetizan la información de los mismos reduciendo la  dimensión del problema. Esto permite observar diferencias, semejanzas y/o  relaciones que puedan existir entre cada una de las variables estudiadas. Entre  ellos se encuentran el análisis de componentes principales (Principal component  analysis, PCA), el escalamiento multidimensional no-métrico (Nonmetric  multidimensional scaling, MDS) y el análisis de similaridad (ANOSIM). El PCA y  el MDS crean una representación espacial a partir de las similitudes del  conjunto de variables estudiadas (11– 13). Mientras que el ANOSIM permite  definir diferencias significativas entre dos o más grupos estudiados, es el  equivalente no-paramétrico del test ANOVA, que determina las diferencias  significativas entre las variables de estudio para índices univariados  (11,14,15).</p>     <p align="justify">Actualmente, estas técnicas están siendo incorporadas en el  área de la biología celular y la inmunología para comprender procesos  complicados como los de señalización celular (16).</p>     <p align="justify">En el presente estudio se analizó la aplicabilidad de  técnicas multivariadas para observar el efecto que tienen las dietas de  diferente calidad nutricional sobre la composición corporal del gorgojo de  arroz, Sitophilus oryzae L.</p>     <p align="justify"><b>MATERIALES Y MÉTODOS</b></p>     <p align="justify"><b>Cultivo de Sitophilus oryzae L.</b></p>     <p align="justify">Los insectos fueron cultivados en 300 g de arvejas verdes (Pisum  sativum L) peladas y partidas de origen comercial, en envases de vidrio con una  capacidad de 500g. Estos fueron tapados con una malla de muselina, protegidos de  la luz y mantenidos a temperatura ambiente. Se infectaron lotes de arveja con  200 individuos adultos y se esperó la eclosión de la generación F1, con la cual  se realizó el bioensayo para asegurar que las poblaciones fueran homogéneas.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><b>Dietas</b></p>     <p align="justify">Las siguientes dietas fueron suministradas a los insectos en  forma de semillas artificiales, lo cual permitió que los insectos perforaran el  alimento: ayuno con suministro de agua (agar al 4%); glucosa al 5% en agar al  4%. El agar preparado con los diversos componentes, fue vertido en placas de  microtitulación, una vez solidificado se retiraron de la placa en forma de  pastillas. Para el almidón de maíz (Maizina Americana, Alfonzo Rivas) y de papa  (Potatis mjöl, Lyckeby Starkelsen): se suspendieron 10 g de almidón en 4 mL de  agua destilada hasta obtener una mezcla homogénea y espesa. Esta mezcla fue  vertida dentro de una jeringa de 2 mL y sobre un papel parafinado se colocaron  gotas de aproximadamente 1 cm de diámetro. Las semillas formadas se dejaron  secar a temperatura ambiente durante 12 horas.</p>     <p align="justify">Como control positivo del experimento se utilizaron insectos  alimentados con la dieta de mantenimiento del cultivo y como control negativo  del bioensayo, se tomaron insectos sometidos a la condición de ayuno (sin  alimento y sin agua).</p>     <p align="justify"><b>Determinación de los diferentes parámetros nutricionales</b></p>     <p align="justify">El bioensayo con los gorgojos de arroz se realizó según  descrito por Carmona y Gomez-Sotillo (7). Los ensayos fueron realizados por  cuadriplicado, utilizando 60 insectos adultos por réplica y se alimentaron con 2  g de las diferentes dietas, durante 8 días. Al final del estudio se determinó el  porcentaje de supervivencia (S) y la variación de peso corporal (P).  Posteriormente, fueron sacrificadas las poblaciones de insectos por congelación  y se estimó su composición corporal: agua, grasa, proteínas, nitrógeno proteico  (NP), cutícula, nitrógeno cuticular (NC), otros (esqueletos carbonados de los  compuestos nitrogenados y cenizas), los carbohidratos corporales (glucosa,  trehalosa y glucógeno) fueron obtenidos según la metodología descrita por Gómez  y colaboradores (10). Además, las variables antes mencionadas fueron  determinadas en el día de inicio del experimento (control día cero, C0).</p>     <p align="justify"><b>Análisis multivariado</b></p>     <p align="justify">La unidad estadística está definida por los insectos  agrupados de acuerdo a las distintas dietas aplicadas, y luego se miden sobre  ellos las variables de sobrevivencia, variación de peso y composición corporal.  El conjunto de estos datos permitió crear una matriz que fue procesada y  analizada mediante diferentes pruebas multivariadas, las cuales revelan la  asociación de los datos que no se observa con análisis estadísticos  convencionales.</p>     <p align="justify"><i>Análisis de componentes principales</i></p>     <p align="justify">(Principal component analysis, PCA)</p>     <p align="justify">Es un método estadístico exploratorio de reducción de datos,  en el que las variables originales son transformadas a un pequeño número de  nuevas variables (llamadas componentes principales). Los componentes principales  (CP) captan la mayor parte de la variabilidad presente en las unidades  estadísticas (12,13). La representación gráfica de este análisis es el biplot,  el cual consiste en representar en un mismo espacio las muestras (que se  encuentran simbolizadas como puntos), y las variables (que son representadas  como vectores).</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify">Escalamiento multidimensional no-métrico (Nonmetric  multidimensional scaling, MDS) Este método estadístico también es exploratorio  de reducción de datos, pero al contrario del PCA que trabaja con métodos de  autovectores, esta técnica utiliza un algoritmo iterativo que toma los datos  multidimensionales de una matriz de similitudes y la presenta sobre un espacio,  típicamente de dos dimensiones. Dado que el MDS es un algoritmo iterativo, se  utiliza para evaluar la bondad de ajuste de las estimaciones una medida  denominada estrés. Con un valor de estrés menor a 0,1 indica que el gráfico  corresponde a una ordenación de las unidades que resulta ideal, conteniendo toda  la información original en la matriz de datos relacionada con similaridades  entre las unidades (11,12,17). Para el presente estudio el estrés se calculó  como lo describe Kruskal (18).</p>     <p align="justify"><i>Análisis de similaridad</i></p>     <p align="justify">(ANOSIM) prueba a <i>posteriori</i></p>     <p align="justify">Se utilizó un ANOSIM de una vía, con una permutación de 9999,  para determinar las diferencias estadísticas, con un nivel de significancia  p&lt;0,05; entre los grupos de poblaciones alimentadas con las diferentes dietas de  estudio. ANOSIM prueba la hipótesis nula de la similitud de los parámetros que  describen el comportamiento de las variables, en los distintos grupos de  insectos definidos según el tipo de dieta a que han sido sometidos. Un valor de  la significación de las diferencias entre grupos se produce para este análisis  (11).</p>     <p align="justify">Se realizó el MDS y el ANOSIM mediante distancia Euclídea, ya  que el PCA trabaja con este tipo de distancia y permite la comparación entre las  técnicas. Para los análisis multivariados (PCA, MDS, ANOSIM) se utilizó el  paquete de software PAST (Palaeontological Statistics) v2.16 (19).</p>     <p align="justify"><b>RESULTADOS</b></p>     <p align="justify"><i>Análisis de componentes principales</i></p>     <p align="justify">En el PCA, los dos primeros componentes explicaron el 61,5%  del total de la variabilidad de los insectos (<a href="#tab1">Tabla 1</a>). Las  variables: variación de peso (0,348), grasa (0,398), glucosa (0,330), glucógeno  (0,390) y cutícula (-0,358) aportaron la mayor contribución en el primer  componente (CP1), el cual representa el 41,8% de la variabilidad total del  conjunto de datos originales. Mientras que el segundo componente (CP2)  representa el 19,7% de la variabilidad total, siendo las variables con mayor  contribución para este componente supervivencia (0,348), agua (0,487), trehalosa  (0,312), proteínas ( 0,240), nitrógeno proteico (0,029) y otros (-0,544) (<a href="#tab1">Tabla  1</a>).</p>     <p align="center"><a name="tab1"> <img border="0" src="/img/fbpe/alan/v63n3/art06tab1.gif" width="360" height="346"></a></p>     
<p align="justify">En la <a href="#fig1">Figura 1</a> se muestra el gráfico  obtenido con el PCA, para los dos primeros componentes. La correlación entre  cada par de variable queda representada por el ángulo que se forma entre los  vectores que las representan. Las variables de supervivencia (S), variación de  peso (P) y trehalosa corporal, presentaron correlaciones positivas entre ellas.  Al igual, que los parámetros de grasa, glucógeno y glucosa, siendo mayor la de  la grasa con el glucógeno. En este dispositivo gráfico biplot, puede observarse  que las replicas tratadas con la dieta determinada por el control positivo  (arvejas) se ubicarón en el primer cuadrante en un punto intermedio entre las  correspondientes a la dieta tratada con control cero y las poblaciones  alimentadas con almidón de maíz y almidón de papa, mientras que las poblaciones  mantenidas en ayuno se ubicaron en el tercer cuadrante. Por otro lado, las  poblaciones sustentadas con las semillas artificiales a base de agar (ayuno con  suministro de agua) y de glucosa se localizaron en el segundo cuadrante, e  incidieron positivamente en el agua corporal de los gorgojos. En los individuos  alimentados con las dietas de almidón y arvejas se promovió un aumento de  glucosa, trehalosa, glucógeno y de la grasa corporal relativamente mayor que la  observada en la dieta control cero. Con mayor intensidad en los insectos  alimentados con dietas a base de almidón de maíz y de papa. Además, se obtuvo un  aumento del peso corporal y una supervivencia del 100% (datos no mostrados).  Ninguna de estas dietas incidió sobre los parámetros corporales de proteínas,  cutícula y nitrógeno cuticular.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><a name="fig1"> <img border="0" src="/img/fbpe/alan/v63n3/art06fig1.gif" width="561" height="345"></a></p>     
<p align="justify"><i>Escalamiento multidimensional no-métrico</i></p>     <p align="justify">Se ajustó el MDS a dos dimensiones con distancia Euclídea,  donde se relacionan las variables de la composición corporal dependientes de la  supervivencia y variación de peso. El estrés contenido en el MDS fue de 0,005.</p>     <p align="justify">Al igual que el PCA, se observó en el MDS (<a href="#fig2">Figura  2</a>), una clara separación de las poblaciones alimentadas con las diferentes  dietas. Los grupos se estructuraron en forma de gradiente con respecto a la  calidad de las dietas. A la izquierda se ubicaron los grupos que fueron  alimentados con almidón de maíz y arvejas, considerados como controles positivos  nutricionales en diferentes ensayos con este biomodelo (7); a la derecha se  encontraron los grupos que se mantuvieron en ayuno, control negativo, y que  presentaron un valor menor en su masa corporal y una mayor mortalidad. Estas  características permitieron una buena separación de los grupos, además de  caracterizarlos con respecto a las variables que los describen. El ayuno y ayuno  con suministro de agua (agar), están representados en el eje positivo de las  abscisas. El ayuno presentó una mayor dispersión entre las poblaciones, con una  mayor separación del resto de los grupos. Las demás poblaciones se encontraron  en el lado negativo del eje de las abscisas, con una menor dispersión dentro de  las poblaciones experimentales. La dieta de arveja y las de almidón promovieron  en los insectos un incremento de grasa, glucógeno, glucosa, trehalosa y  nitrógeno proteico. Estos parámetros, a su vez, poseen una alta relación  positiva entre si. La grasa y glucógeno corporal se relacionaron de manera  similar a lo observado en el PCA, sin embargo la variable de agua corporal fue  influenciada mayormente por las dietas a base de agar (agar y glucosa).</p>     <p align="center"><a name="fig2"> <img border="0" src="/img/fbpe/alan/v63n3/art06fig2.gif" width="561" height="359"></a></p>     
<p align="justify"><i>Análisis de similaridad</i></p>     <p align="justify">Los análisis PCA y MDS diferenciaron los grupos de insectos  alimentados con las distintas dietas utilizadas en este ensayo y podría ser un  indicativo de la influencia que ellas tienen sobre la composición corporal de  los insectos. El análisis de similaridad complementa los estudios multivariados  realizados anteriormente, ya que se obtiene un valor de significancia que  confirma estadísticamente las diferencias en las características de los insectos  tratados mediante las distintas dietas.</p>     <p align="justify">En la <a href="#fig3">Figura 3</a> se observa que los grupos  definidos por las poblaciones de insectos alimentados con las diferentes dietas,  presentaron diferencias significativas entre sí en relación con las variables  bajo estudio (p&lt;0,05). El box-plot que simboliza la variabilidad entre los  grupos (distribución de similaridades entre grupos) indica obviamente claras  diferencias entre ellos, si se compara con la varibilidad de los box-plots que  representan la variación de las similaridades dentro de cada una de las  poblaciones alimentadas con las diferentes dietas. Se encontró las mayores  diferencia entre las poblaciones alimentadas con almidón de maíz y de papa  (p=0,0259). Las poblaciones en ayuno y el control del día cero (p=0,0316)  mantuvieron una menor diferencia, aunque en el MDS se muestra una mayor  dispersión de los datos del ayuno (<a href="#fig2">Figura 2</a>). El resto de  los tratamientos se mantuvieron en este rango de probabilidades, lo que es  considerando como grupos diferentes, apoyando los resultados de los otros  análisis multivariados.</p>     <p align="center"><a name="fig3"> <img border="0" src="/img/fbpe/alan/v63n3/art06fig3.gif" width="381" height="355"></a></p>     
<p align="justify"><b>DISCUSIÓN</b></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify">El PCA mostró que los parámetros grasa, glucosa, glucógeno y  cutícula son los mas determinantes de la variación de peso, por la alta  correlación que ellos tienen con el primer componente. Se ha reportado que la  grasa y la cutícula representan entre 15% y 19% de la composición corporal de  insectos (4). De los carbohidratos corporales la glucosa y el glucógeno son los  que poseen un mayor peso porcentual, en gorgojos alimentados con arvejas (10).  El parámetro agua, que aporta alrededor del 50% del peso de los individuos  (20,21), define al segundo componente del PCA. En este componente fueron  agrupados los nutrientes plásticos o estructurales, junto con la trehalosa (4).</p>     <p align="justify">Los resultados de los gráficos del PCA y MDS fueron  similares, indicando que las poblaciones de insectos que tuvieron mayor peso  corporal poseen una mayor probabilidad de supervivencia y/o que los individuos  que sobrevivieron incrementaron su talla o peso corporal. La trehalosa, como  molécula importante en el metabolismo de los insectos, estuvo directamente  relacionada con estos dos parámetros. Dicha molécula, además de suministrar  energía a los diferentes tejidos, también protege al individuo en condiciones de  estrés y permite mantener la homeostasis en el organismo de estos invertebrados  (4,22). Las variables de grasa, glucógeno y glucosa igualmente presentaron  relaciones positivas entre ellas, siendo mayor la de la grasa con el glucógeno,  para ambos análisis, posiblemente debido a que las rutas metabólicas de estas  moléculas de reserva energética están relacionadas (22).</p>     <p align="justify">Estas pruebas mostraron que las dietas de almidón de papa, de  maíz y la de arveja promovieron la acreción grasa y aumentaron el contenido de  glucosa y glucógeno en los insectos. El almidón de maíz al ser más biodisponible  comparado con el almidón de papa (23), promovió un aumento del peso corporal y  una mayor acumulación de trehalosa, semejante a lo encontrado en las poblaciones  alimentadas con arveja. Aunque en el MDS estas dietas aparecen muy cercanas  entre sí, la prueba de ANOSIM reflejó diferencias significativas (p=0,028) entre  ellas. Los individuos alimentados con almidón mostraron un aumento de las  reservas energéticas corporales, si se los compara con individuos alimentados  con las demás dietas, siendo menor (p&lt;0,05) para los alimentados con almidón de  papa. Las dietas con alto contenido de humedad (agar y glucosa) influyeron sobre  la variable de agua corporal, estas dos dietas presentaron diferencias  significativas (p=0,030). Ambos análisis situaron a las poblaciones alimentadas  con glucosa más próximas a las poblaciones mantenidas con almidón y arvejas,  sugiriendo que las moléculas de glucosa proporcionadas con el agar son  absorbidas por el insecto, ocasionando un leve aumento en los lípidos y  carbohidratos corporales. Ambas pruebas mostraron que el ayuno influyó  negativamente en la supervivencia, variación de peso y en los combustibles de  reserva.</p>     <p align="justify">Las dietas de este estudio son aproteicas, por lo tanto no  proporcionan a los organismos los aminoácidos esenciales para la síntesis de  proteínas corporales (funcionales y/o estructurales). Otros trabajos señalan que  las dietas aproteicas proporcionan energía para el mantenimiento del animal,  preservando una disminución en el contenido de proteínas (8). En el PCA y el MDS  el parámetro de proteínas no se proyectó claramente a ninguna dieta. Este efecto  también se observó en las variables de cutícula, nitrógeno cuticular (medida  indirecta de la quitina y/o de las proteínas que conforma la cutícula en el  insecto) y el parámetro otros; indicando que las dietas ensayadas no afectaron  estas variables. Debido a esto, se han descartado como biomarcadores para  estudiar la calidad nutricional de la dieta con el bioensayo del gorgojo de  arroz (7).</p>     <p align="justify"><b>CONCLUSIÓN</b></p>     <p align="justify">Los datos analizados de forma convencional, ANOVA de una vía,  Mann-Whitney, entre otros, permiten contrastar el comportamiento de cada  variable individualmente entre los grupos bajo estudio. La aplicación de las  pruebas multivariadas representan una buena herramienta para analizar estudios  nutricionales, en particular, el MDS permite al igual que el PCA, reducir la  dimensionalidad de los datos originales. El resultado de estos análisis se puede  visualizar en un gráfico indicativo de la relación entre la supervivencia, la  variación de peso junto con el comportamiento de los parámetros de la  composición corporal de los insectos después de la aplicación de distintas  dietas, sobre el cual es posible determinar de manera indirecta el efecto de  estas dietas. Sobre el primer plano factorial del PCA se observaron claras  diferencias en las poblaciones mantenidas con las dietas ensayadas. El MDS  produce un gráfico que presenta esencialmente la misma estructura que el  anterior, aún cuando parece producir menos diferencias entre las dietas de  almidón de papa, de maíz y la de arveja. El ANOSIM proporcionó diferencias  significativas de los grupos sustentados con estas dietas, por lo que se sugiere  realizar esta última prueba para reforzar los resultados obtenidos en el PCA y  MDS. Los plots de ambos estudios definieron un gradiente del valor nutritivo de  las dietas, en el eje de las abscisas. La aplicación de estas herramientas  estadísticas son promisorias para analizar procesos complejos, como la  interacción de distintas variables que midan la calidad nutricional de  diferentes dietas.</p>     <p align="justify"><b>AGRADECIMIENTOS</b></p>     <p align="justify">Los autores agradecen a la empresa Plásticos Eurobags, C.A.  por el aporte al Proyecto LOCTI No. 25 (AL) de la Facultad de Ciencias,  Universidad Central de Venezuela.</p>     <p align="justify"><b>REFERENCIAS</b></p>     <!-- ref --><p align="justify">1. Law JH, Wells MA. Insects as biochemical models. J Biol  Chem 1989; 264 (28): 16335-16338.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=523973&pid=S0004-0622201300030000600001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">2. Arrese EL, Soulages JL. Insect fat body: energy,  metabolism, and regulation. Annu Rev Entomol 2010; 55: 207-225.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=523974&pid=S0004-0622201300030000600002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">3. Canavoso LE, Jouni ZE, Karnas KJ, Pennington JE, Wells MA.  Fat Metabolism in Insects. Ann Rev Nutr 2001; 21(1): 23-46.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=523975&pid=S0004-0622201300030000600003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p align="justify">4. Klowden MJ. Physiological systems in insects. Idaho,  EE.UU.: Elsevier; 2007.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=523976&pid=S0004-0622201300030000600004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><p align="justify">5. Thompson SN, Simpson SJ. Nutrition. Encyclopedia of  Insects. Florida, EE.UU.: Academics press. Elsevier. ; 2003. p. 313-23.</p>     <p align="justify">6. Laurentin A, Lovera M, Rojas C, Gamero M, Edwards CA,  Tapia MS, Diez N, Bernal C y Carmona A. Estudios nutricionales con el bioensayo  del gorgojo de arroz, Sitophilus oryzae. MIBE 2008; 5:57- 60.</p>     <p align="justify">7. Carmona A, Gomez-Sotillo A. Uso de insectos en estudios  nutricionales. Cambios en la composición corporal inducidos por la dieta. An  Venez Nutr 1997; 10:20-26.</p>     <p align="justify">8. Carmona A, Lopez Y, Gomez-Sotillo A, Casotto M. Uso de  biomarcadores para evaluar la calidad proteica de la dieta en bioensayos con  gorgojos. MIBE 2001; 3:53-56.</p>     <p align="justify">9. Pérez-Navarrete C, Betancur-Ancona D, Casotto M, Carmona  A, Tovar J. Efecto de la extrusión sobre la biodisponibilidad de proteína y  almidón en mezclas de harinas de maíz y frijol lima. Arch Latinoam Nutr 2007;  57(3):278-286.</p>     <p align="justify">10. Gómez A, Lugo DA, Coronil G, Casotto M, Carmona A,  Laurentin A. Determinación del contenido de glucosa, trehalosa y glucógeno en  gorgojos de arroz. Efectos de la dieta. MIBE 2008; 5:53-56.</p>     <p align="justify">11. Clarke KR. Non-parametric multivariate analyses of  changes in community structure. Austral Ecology 1993; 18(1):117-143.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify">12. Legendre P, Legendre L. Numerical Ecology. Oxford,  Inglatera, UK.: Elsevier; 2012.</p>     <p align="justify">13. Härdle WK, Simar L. Applied multivariate statistical  analysis. New York, EE.UU.: Springer; 2012.</p>     <p align="justify">14. Clarke KR, Green RH. Statistical design and analysis for  a «biological effects» study. Mar Ecol Prog Ser 1988; 46(1): 213-226.</p>     <p align="justify">15. Clarke KR. Comparisons of dominance curves. J Exp Mar  Biol Ecol 1990; 138(1): 143-157.</p>     <p align="justify">16. Genser B, Cooper PJ, Yazdanbakhsh M, Barreto ML,  Rodrigues LC. A guide to modern statistical analysis of immunological data. BMC  immunology 2007; 8(1): 27.</p>     <p align="justify">17. Guerrero Casas FM. El análisis de escalamiento  multidimensional: una alternativa y un complemento a otras técnicas  multivariantes. La Sociología en sus escenarios. Universidad Antioquía,  Medellín, Colombia: CEO; 2012; (25).</p>     <p align="justify">18. Kruskal JB. Multidimensional scaling by optimizing  goodness of fit to a nonmetric hypothesis. Psychometrika 1964; 29(1): 1-27.</p>     <p align="justify">19. Hammer O, Harper DAT, Ryan PD. PAST: Paleontological  statistics software package for education and data analysis. Paleontol Electron  2001; 4(1): 1-9.</p>     <p align="justify">20. Forbes G. Composición del organismo. Conocimientos  actuales sobre nutrición. PAHO/WHO, Washington DC: EE.UU. 1991; (532): 8-15.</p>     <p align="justify">21. Abu-Zeid MA. Water and sustainable development: the  vision for world water, life and the environment. Water Policy 1998; 1(1): 9-19.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify">22. Elbein AD, Pan YT, Pastuszak I, Carroll D. New insights  on trehalose: a multifunctional molecule. Glycobiology. 2003;13(4):17R-27R.</p>     <p align="justify">23. Galeno F. Digestibilidad in vitro y aprovechamiento por  el gorgojo de arroz de almidones nativos y modificados de apio y plátano (TEG).  Caracas, Venezuela: Universidad Central de Venezuela; 2006.</p> </font>       ]]></body>
<back>
<ref-list>
<ref id="B1">
<label>1</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Law]]></surname>
<given-names><![CDATA[JH]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Wells]]></surname>
<given-names><![CDATA[MA]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Insects as biochemical models]]></article-title>
<source><![CDATA[J Biol Chem]]></source>
<year>1989</year>
<volume>264</volume>
<numero>28</numero>
<issue>28</issue>
<page-range>16335-16338</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B2">
<label>2</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Arrese]]></surname>
<given-names><![CDATA[EL]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Soulages]]></surname>
<given-names><![CDATA[JL]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Insect fat body: energy, metabolism, and regulation]]></article-title>
<source><![CDATA[Annu Rev Entomol]]></source>
<year>2010</year>
<volume>55</volume>
<page-range>207-225</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B3">
<label>3</label><nlm-citation citation-type="journal">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Canavoso]]></surname>
<given-names><![CDATA[LE]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Jouni]]></surname>
<given-names><![CDATA[ZE]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Karnas]]></surname>
<given-names><![CDATA[KJ]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Pennington]]></surname>
<given-names><![CDATA[JE]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Wells]]></surname>
<given-names><![CDATA[MA]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Fat Metabolism in Insects]]></article-title>
<source><![CDATA[Ann Rev Nutr]]></source>
<year>2001</year>
<volume>21</volume>
<numero>1</numero>
<issue>1</issue>
<page-range>23-46</page-range></nlm-citation>
</ref>
<ref id="B4">
<label>4</label><nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Klowden]]></surname>
<given-names><![CDATA[MJ]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[Physiological systems in insects]]></source>
<year>2007</year>
<publisher-loc><![CDATA[Idaho ]]></publisher-loc>
<publisher-name><![CDATA[Elsevier]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
</ref-list>
</back>
</article>
