Modelamiento microbiológico para la levadura Saccharomyces cerevisiae

86 páginas

Autores:
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2002
Institución:
Universidad de la Sabana
Repositorio:
Repositorio Universidad de la Sabana
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:intellectum.unisabana.edu.co:10818/5072
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10818/5072
Palabra clave:
Microbiología de alimentos
Hongos
Levaduras
Microorganismos
Temperatura
Saccharomyces Cerevisiae
Rights
License
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spelling Modelamiento microbiológico para la levadura Saccharomyces cerevisiaeMicrobiología de alimentosHongosLevadurasMicroorganismosTemperaturaSaccharomyces Cerevisiae86 páginasEn el presente proyecto se contemplan las siguientes tres etapas que involucran el desarrollo de un modelo predictivo : primero el diseño experimental, segundo el modelamiento y por último su aceptación. En este documento se ilustran los efectos de los tres principales factores de crecimiento de la Saccharomyces cerevisiae tales como : temperatura (20, 25, 30, 35¦C), pH (4.0, 5.0, 5.6, 6.0), y a (0.995, 0.937). El inóculo se estandarizó y se diseñó una curva de calibración que relaciona la densidad óptica con conteo de microorganismos en microscopio. Las curvas de crecimiento generadas por el conteo directo de microorganismos se ajustan a la ecuación de Gompertz (con coeficiente de correlación 0.97) y se calcularon los parámetros de la función. El efecto de combinación de los tres factores es descrito y analizado. Los valores en los que no se observaron crecimiento se excluyeron debido a que bajan la bondad de ajuste de las ecuaciones. La transformación de los parámetros de Gompertz a logaritmo permite un mejor ajuste a una regresión múltiple cuyos coeficientes de determinación (R¦) son log(a) 0.9094, log(b) 0.8510 y log(c) 0.9457Universidad de la SabanaIngeniería de Producción AgroindustrialFacultad de ingenieríaKlotz Ceberio, BernadetteCáceres García, Juan CarlosReyna López, Andrés2012-12-19T16:39:23Z2012-12-19T16:39:23Z20022012-12-19Tesis/Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Textoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPapplication/pdfBARNET James Arthur. Yeast Characteristics and Identification. Cambridge UniversityBROCK Madigan. Microbiologia Predictiva. 6ta. Edición.COCHRAN William, COX Gertrude M. Diseños Experimentales. Ed. Trilla Mexico 1980.GUTIERREZ Jose Luis, SANCHEZ Faustino. Matemáticas para las ciencias naturales. Sociedad Matemática Mexicana 1988. pag 367-371.KUEHL Robert. Diseño de Experimentos. Ed Mc Graw HillLOPEZ Malo A., GUERRERO S. Probabilistic Modeling of Saccharomyces cerevisiae Inhibition under the effects of water activity, pH, and potassium sorbate concentration. Journal of food protection. Vol 63 pag 91-95.M.R Adams, M.O Moss. Microbiología de los Alimentos. Ed Acribia S.A.OSPINA Machado Ernesto, ALDANA Hector Alfonso, Enciclopedia Agropecuaria Terranova. Terranova Editores. 1996.PAPERGEORGAKOPOULOU and MALLER W.J. A new modeling technique and computer simulation of bacterial growth. 1984.PHILIPS. J.D and GRIFFITHS M.W. The relation between temperature and growth of bacteria in diary products. 1987PRUITT K.M and KAMAU D.N. Mathematical models of bacterial growth, inhibition and death under combined stress conditions. 1993.WHITING Richard C, BUCHANAN Robert L. Predictive Modeling. 1994 pag 728-737.WHITING Richard C. Microbial Modeling in Foods. Ciritical Reviwes in Food Science and Nutrition. 1995. Pag 467-494TERRY A. Roberts, BARNYI Jozsef. Mathematics of predictive food microbiology. International Journal of Food Microbiology. pag 199-209. August 1994.TUITE Michale F, OLIVER Stephen G. Saccharomyces. Biotechnology Handbooks. Pag 5-45 y 249278.W.C Frazier, D.C Westhoff. Microbiología de Alimentos. Ed. Acriba S.A. 3ra Edición.ZWIETERING M.H, JONGENBURGER I. Modeling of Bacterial Gowth Curve. Applied And Environmental Microbiology, June1990 pag 1875-1881.https://hdl.handle.net/10818/507285958TE03655Universidad de la SabanaIntellectum Repositorio Universidad de la SabanarestrictedAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_16ecspaoai:intellectum.unisabana.edu.co:10818/50722025-12-15T17:42:40Z
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BROCK Madigan. Microbiologia Predictiva. 6ta. Edición.
COCHRAN William, COX Gertrude M. Diseños Experimentales. Ed. Trilla Mexico 1980.
GUTIERREZ Jose Luis, SANCHEZ Faustino. Matemáticas para las ciencias naturales. Sociedad Matemática Mexicana 1988. pag 367-371.
KUEHL Robert. Diseño de Experimentos. Ed Mc Graw Hill
LOPEZ Malo A., GUERRERO S. Probabilistic Modeling of Saccharomyces cerevisiae Inhibition under the effects of water activity, pH, and potassium sorbate concentration. Journal of food protection. Vol 63 pag 91-95.
M.R Adams, M.O Moss. Microbiología de los Alimentos. Ed Acribia S.A.
OSPINA Machado Ernesto, ALDANA Hector Alfonso, Enciclopedia Agropecuaria Terranova. Terranova Editores. 1996.
PAPERGEORGAKOPOULOU and MALLER W.J. A new modeling technique and computer simulation of bacterial growth. 1984.
PHILIPS. J.D and GRIFFITHS M.W. The relation between temperature and growth of bacteria in diary products. 1987
PRUITT K.M and KAMAU D.N. Mathematical models of bacterial growth, inhibition and death under combined stress conditions. 1993.
WHITING Richard C, BUCHANAN Robert L. Predictive Modeling. 1994 pag 728-737.
WHITING Richard C. Microbial Modeling in Foods. Ciritical Reviwes in Food Science and Nutrition. 1995. Pag 467-494
TERRY A. Roberts, BARNYI Jozsef. Mathematics of predictive food microbiology. International Journal of Food Microbiology. pag 199-209. August 1994.
TUITE Michale F, OLIVER Stephen G. Saccharomyces. Biotechnology Handbooks. Pag 5-45 y 249278.
W.C Frazier, D.C Westhoff. Microbiología de Alimentos. Ed. Acriba S.A. 3ra Edición.
ZWIETERING M.H, JONGENBURGER I. Modeling of Bacterial Gowth Curve. Applied And Environmental Microbiology, June1990 pag 1875-1881.
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GUTIERREZ Jose Luis, SANCHEZ Faustino. Matemáticas para las ciencias naturales. Sociedad Matemática Mexicana 1988. pag 367-371.
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