“CUANDO TODOS LOS ANDALUCES CONOZCAN SU VERDADERA HISTORIA Y ESENCIA, SERÁ CUANDO LLEGAREMOS A OBTENER LA FUERZA NECESARIA PARA EXIGIR EL RESPETO QUE SE NOS DEBE, POR TENER UNA PERSONALIDAD TAN DIFERENTE DE AQUELLA QUE TRATARON DE IMPONERNOS POR LA FUERZA"

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Investigadores de la Universidad CEU San Pablo, liderados por Esther Carrera, profesora del departamento de Ciencias Farmacéuticas y de la Salud, han realizado una investigación para determinar el posible fraude por sustitución del bonito del norte o atún blanco (Thunnus alalunga) con especies de menor valor comercial como el rabil (Thunnus albacares), la bacoreta (Euthynnus alletteratus), la melva (Auxis rochei), el listado (Katsuwonus pelamis), el patudo (Thunnus obesus) o el bonito (Sarda sarda).

Para llevar a cabo esta detección, Carrera y su equipo, en el que también participaron profesores de la Universidad Complutense de Madrid, partieron de una técnica inmunoenzimática conocida como ELISA, considerada como uno de los métodos alternativos a los ensayos de ADN más efectivos para la autentificación de especies gracias a su especificidad, sencillez y sensibilidad.

A través de la obtención de anticuerpos policlonales se diferenció el bonito del norte de otras especies de escómbridos de menor valor comercial. Se analizaron cuarenta muestras fileteadas (veinte frescas y veinte congeladas), todas ellas marcadas y vendidas como bonito del norte.

Los anticuerpos obtenidos en el estudio no mostraron reactividad en el 32,5% de las muestras analizadas. Por lo tanto, dichas muestras no se correspondían con lo expuesto en el etiquetado.

El resto de las muestras analizadas (67,5%) debería ser sometida a un análisis de ADN como técnica discriminatoria para diferenciar entre el bonito del norte y el rabil, ya que los anticuerpos policlonales obtenidos no diferenciaron estas dos especies.

A pesar de las nuevas medidas comunitarias, en el mercado se siguen produciendo casos de fraude por mal etiquetado que son un engaño al consumidor y un descrédito de muchos fabricantes.

Fraude alimentario

Esther Carrera manifiesta la importancia de los resultados de esta investigación como evidencia del fraude alimentario al que se ve sometido el consumidor, así como resalta la importancia de la existencia de técnicas de identificación de especies como herramienta para proteger al consumidor, no solo del fraude económico sino de potenciales riesgos para su salud.

La seguridad alimentaria y las políticas de calidad han sido una de las prioridades de la Unión Europea en materia de legislación alimentaria. Una de las normativas más destacadas fue la aprobada en el año 2000 por el Consejo Europeo (Reglamento 104/2000) mediante la cual se obligó a incluir en todos los productos de la pesca un etiquetado adecuado que recogiera, entre otros datos, el método de producción, el origen geográfico y la identificación de la especie comercializada.

Pero a pesar de estos esfuerzos, y aunque se han realizado importantes avances en esta materia, aún siguen existiendo productos alimenticios, sobre todo en el sector de la pesca, que incumplen estas normas y limitan los esfuerzos que, hasta la fecha, se han llevado a cabo.

La familia de los escómbridos, que incluye especies como melva, bacoreta y bonito, es uno de los grupos alimenticios más populares entre los consumidores, gracias a su amplia presencia geográfica y a su valor comercial.

El coche, valorado en más de 130.000 euros, fue sustraído en El Bosque con las llaves puestas.

La Policía Nacional recuperó el pasado martes en Dos Hermanas un Porsche Carrera 4S que había sido robado horas antes en El Bosque (Cádiz) a María del Carmen Janeiro Bazán, la hermana del torero Jesulín de Ubrique. El coche es un deportivo de alta gama cuyo precio de mercado es superior a los 130.000 euros. Aunque no figura en el registro como la titular del vehículo, Carmen Janeiro sí es la conductora habitual del mismo. El vehículo fue sustraído, con las llaves puestas, la mañana del pasado día 8 de julio. Inmediatamente después de percartarse del robo del vehículo, la hermana del famoso torero denunció los hechos ante la Guardia Civil. 

Horas después, la Policía Nacional localizó el vehículo en Dos Hermanas, aparcado en la calle Carrasqueña, en la barriada de Cerro Blanco, una zona deprimida de la ciudad a la que el presunto autor del robo se había dirigido para comprar droga. Tras varias horas de investigación, los agentes de la comisaría de la Policía Nacional de Dos Hermanas detuvieron de madrugada al hombre que se había llevado el coche de Carmen Janeiro, así como al hijo de éste. 

El sospechoso es un hombre de 47 años con un amplio historial delictivo, en el que figuran 36 detenciones anteriores. Se llama José Antonio M. B. y es natural y vecino de Villamartín (Cádiz), localidad próxima a El Bosque y Ubrique. Su hijo reside en Dos Hermanas. Según explicaron a este periódico fuentes del caso, el ladrón habría sustraído el coche y se habría trasladado hasta la barriada nazarena de Cerro Blanco para comprar estupefacientes, según habría manifestado a la Policía el hijo del ladrón, que también quedó detenido como coautor del robo. 

Una vez recuperado, el Porsche Carrera fue inspeccionado por un equipo de la Policía Científica, para poder acreditar con huellas y otros posibles vestigios la autoría del robo. Terminada esta inspección, la Policía devolvió el coche a su conductora habitual.

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TASA DE PARO:24 DE MARZO DEL 2017

ESPAÑA:-------------4.273.800---------------- "-------18,63%
ANDALUCIA:--------1.120,300-----------------"-------28,25%
ALMERIA:-----------------86.500 ---------------"------24,84%
CÁDIZ:-------------------195.000----------------"------33,86%
CORDOBA:--------------111.300----------------"-------29,42%
GRANADA:-------------127.500----------------"--------28,89%
HUELVA:------------------68.800----------------"-----28,89%
JAEN:---------------------90.100----------------"-------30,57%
MALAGA:--------------- 190.100 ---------------"-------25,00%
SEVILLA:--------------- 251.000 ---------------"--------27,03%
DATOS: Encuesta de la Población Activa (EPA) 4º Trimestre



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