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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Uso de la metodolgía de superficie de respuesta y la programación lineal para el desarrollo de un néctar de mora pasteurizado]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[A central composite design was developed in order to optimize global sensory acceptance in a blackberry nectar formulation process, taking as variables the amounts of water and sucrose incorporated to the mixture. Through a mathematical model obtained from the experimental design, the mathematical optimum of the function was calculated through partial derivatives and near to optimum areas were explored in order to look for a low cost formulation. It was possible to reduce the cost by US$ 10607 per year in an industrial estimated production of 10 ton/day of nectar formulated with 21.13% blackberry, 16.24% sucrose and 62.63% water. The pasteurized product stored under refrigeration conditions showed, according to aerobic mesophiles, molds and yeast counts, a shelf life between 15 and 20 days. In such time period 3 log cicle counts were obtained for microorganisms evaluated.]]></p></abstract>
<abstract abstract-type="short" xml:lang="pt"><p><![CDATA[Desenvolveu-se um desenho central composto para otimizar a aceitação global na formulação de um néctar de amora, considerando como variáveis as quantidades de água e sacarose incorporadas à mistura. Mediante o modelo matemático ajustado a partir do desenho experimental, se obteve por derivadas parciais o ótimo matemático da função e se explorou regiões próximas ao mesmo em busca de uma formulação de baixo custo, logrando-se reduzir até US$ 10607 anuais em uma produção industrial estimada de 10 ton/dia de néctar, em um produto formulado com 21,13% de amora, 16,24% de sacarose e 62,63% de água. O produto pasteurizado e armazenado em refrigeração exibiu, de acordo as contagens obtidas de aeróbios mesófilos, mofos e fermento, uma vida útil entre 15 e 20 dias, período no qual se alcançaram contagens na ordem de três ciclos logarítmicos para os microorganismos avaliados.]]></p></abstract>
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<kwd lng="es"><![CDATA[Diseño Central Compuesto]]></kwd>
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</front><body><![CDATA[   <B><FONT SIZE=4>    <P align="center">USO DE LA METODOLOG&Iacute;A DE SUPERFICIE DE RESPUESTA </P>     <P align="center">Y LA PROGRAMACI&Oacute;N LINEAL PARA EL DESARROLLO </P>     <P align="center">DE UN N&Eacute;CTAR DE MORA PASTEURIZADO</P> </FONT>     <P align="center"><font size="3">F&eacute;lix Rafael Mill&aacute;n Trujillo, Manuel Alberto Algarbe Roye y Mar&iacute;a Soledad Tapia</font> </P> </B>    <P align="justify"><b>F&eacute;lix Rafael Mill&aacute;n Trujillo</b>.<B>  </B> M.Sc. Profesor, Universidad Sim&oacute;n Bol&iacute;var (USB), Venezuela. Jefe, Secci&oacute;n de Ingenier&iacute;a de Alimentos, Departamento de Tecnolog&iacute;a de Procesos Biol&oacute;gicos y Bioqu&iacute;micos, USB. Direcci&oacute;n: Apartado Postal 89000 Caracas 1080, Venezuela. e-mail: fmillan@usb.ve</P>     <P align="justify"><b>Manuel Alberto Algarbe Roye</b>. M.Sc. Investigador, Maestr&iacute;a en Ciencia de Alimentos, USB.</P>     <P align="justify"><b>Mar&iacute;a Soledad Tapia</b>. M.Sc. Profesora, Universidad Central de Venezuela (UCV). Directora, Instituto de Ciencia y Tecnolog&iacute;a de Alimentos, UCV.</P>   <B>      <P align="justify">Resumen</P> </B>     <P align="justify">Se desarroll&oacute; un dise&ntilde;o central compuesto para optimizar la aceptaci&oacute;n global en la formulaci&oacute;n de un n&eacute;ctar de mora, considerando como variables las cantidades de agua y sacarosa incorporadas a la mezcla. Mediante el modelo matem&aacute;tico ajustado a partir del dise&ntilde;o experimental, se obtuvo por derivadas parciales el &oacute;ptimo matem&aacute;tico de la funci&oacute;n y se explor&oacute; regiones cercanas al mismo en busca de una formulaci&oacute;n de bajo costo, logr&aacute;ndose reducir hasta US$ 10607 anuales en una producci&oacute;n industrial estimada de 10 ton/d&iacute;a de n&eacute;ctar, en un producto formulado con 21,13% de mora, 16,24% de sacarosa y 62,63% de agua. El producto pasteurizado y almacenado en refrigeraci&oacute;n exhibi&oacute;, de acuerdo a los recuentos obtenidos de aerobios mes&oacute;filos, mohos y levaduras, una vida &uacute;til entre 15 y 20 d&iacute;as, periodo en el cual se alcanzaron recuentos en el orden de tres ciclos logar&iacute;tmicos para los microorganismos evaluados.</P>  <B>    ]]></body>
<body><![CDATA[<P align="justify">Summary</P> </B>     <P align="justify">A central composite design was developed in order to optimize global sensory acceptance in a blackberry nectar formulation process, taking as variables the amounts of water and sucrose incorporated to the mixture. Through a mathematical model obtained from the experimental design, the mathematical optimum of the function was calculated through partial derivatives and near to optimum areas were explored in order to look for a low cost formulation. It was possible to reduce the cost by US$ 10607 per year in an industrial estimated production of 10 ton/day of nectar formulated with 21.13% blackberry, 16.24% sucrose and 62.63% water. The pasteurized product stored under refrigeration conditions showed, according to aerobic mesophiles, molds and yeast counts, a shelf life between 15 and 20 days. In such time period 3 log cicle counts were obtained for microorganisms evaluated.</P>  <B>    <P align="justify">Resumo</P> </B>     <P align="justify">Desenvolveu-se um desenho central composto para otimizar a aceita&ccedil;&atilde;o global na formula&ccedil;&atilde;o de um n&eacute;ctar de amora, considerando como vari&aacute;veis as quantidades de &aacute;gua e sacarose incorporadas &agrave; mistura. Mediante o modelo matem&aacute;tico ajustado a partir do desenho experimental, se obteve por derivadas parciais o &oacute;timo matem&aacute;tico da fun&ccedil;&atilde;o e se explorou regi&otilde;es pr&oacute;ximas ao mesmo em busca de uma formula&ccedil;&atilde;o de baixo custo, logrando-se reduzir at&eacute; US$ 10607 anuais em uma produ&ccedil;&atilde;o industrial estimada de 10 ton/dia de n&eacute;ctar, em um produto formulado com 21,13% de amora, 16,24% de sacarose e 62,63% de &aacute;gua. O produto pasteurizado e armazenado em refrigera&ccedil;&atilde;o exibiu, de acordo as contagens obtidas de aer&oacute;bios mes&oacute;filos, mofos e fermento, uma vida &uacute;til entre 15 e 20 dias, per&iacute;odo no qual se alcan&ccedil;aram contagens na ordem de tr&ecirc;s ciclos logar&iacute;tmicos para os microorganismos avaliados.</P>  <B>    <P align="justify">PALABRAS CLAVE </B> / Dise&ntilde;o Central Compuesto / Modelo Matem&aacute;tico / Mora /</P>     <P align="justify"><font size="3">22/05/2003. Modificado: 06/10/2003. Aceptado: 13/10/2003</font></P> <I> </I><B>     <P align="justify">Introducci&oacute;n</P> </B>     <P align="justify">A partir de los a&ntilde;os 60 la industria de jugos y n&eacute;ctares pasteurizados ha exhibido un desarrollo notable, manifiesto en el incremento de las ventas de jugos <I>per capita</I> a nivel mundial, lo cual ha permitido considerar a dicha industria como poseedora de uno de los desarrollos m&aacute;s significativos en el negocio de los alimentos en el siglo XX (Tressler <I>et al</I>., 1968).</P>     <P align="justify">En el mercado venezolano se ofertan actualmente una gran variedad de jugos y n&eacute;ctares de diversas frutas, estabilizados bajo distintos tratamientos t&eacute;rmicos. Sin embargo, la mora (<I>Rubus </I>sp.) es una de las frutas subutilizadas a escala industrial, a&uacute;n cuando se produce durante todo el a&ntilde;o en las zonas fr&iacute;as del pa&iacute;s, siendo los periodos de mayor producci&oacute;n los comprendidos entre los meses de abril-mayo y agosto-octubre.</P>     <P align="justify">La mora (<I>Rubus </I>sp.) es una baya, fruta proveniente de un solo pistilo de m&uacute;ltiples semillas, en donde todas las partes son carnosas. Su introducci&oacute;n al mercado venezolano se remonta a la d&eacute;cada de los 90 bajo la forma de diversos productos (concentrados, pulpa congelada, t&eacute;, yogurt, mermeladas y frutas congeladas en forma r&aacute;pida).</P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P align="justify">Actualmente no existe, en el mercado venezolano, un producto como el n&eacute;ctar de mora pasteurizado, para cuyo desarrollo se requerir&iacute;a de un suministro confiable y de calidad constante por parte del sector primario de la econom&iacute;a.</P>     <P align="justify">En tal sentido, la presente investigaci&oacute;n tiene como objetivo desarrollar un n&eacute;ctar de mora mediante la optimizaci&oacute;n de su formulaci&oacute;n y costos asociadas a la misma, as&iacute; como el estudio de estabilidad del producto, a fin de proponer una alternativa de industrializaci&oacute;n, para una fruta con amplias perspectivas de cultivo en suelo venezolano.</P>  <B>    <P align="justify">Metodolog&iacute;a</P> </B> <I>    <P align="justify">Fabricaci&oacute;n del n&eacute;ctar de mora</P> </I>     <P align="justify">La mora (<I>Rubus fruticosus rosacea</I>) tipo ‘black sat&iacute;n’, con caracter&iacute;sticas generales de madurez similares y tama&ntilde;o comprendido entre 3/4 y 1 1/2 pulgada fueron adquiridas en la empresa Alimentos Surgela, C.A. La fruta fue cuidadosamente lavada e introducida en una despulpadora para la obtenci&oacute;n de la pulpa de mora, la cual se pas&oacute; a trav&eacute;s de un tamiz de 500µm a fin de obtener un tama&ntilde;o de part&iacute;cula uniforme. La pulpa as&iacute; obtenida se utiliz&oacute; como materia prima para cada uno de los tratamientos contemplados en el dise&ntilde;o experimental.</P>  <I>    <P align="justify">Dise&ntilde;o de superficie de respuesta</P> </I>     <P align="justify">Se desarroll&oacute; un dise&ntilde;o central compuesto considerando como variables la sacarosa y el agua a incorporar en el proceso de formulaci&oacute;n (<a href="#tab1">Tabla I</a>). La cantidad de pulpa de mora utilizada fue constante (82g) en cada una de las formulaciones, las cuales fueron sometidas a un proceso de pasteurizaci&oacute;n, previo al an&aacute;lisis sensorial.</P>      <P align="center"><a name="tab1"><IMG SRC="/img/fbpe/inci/v28n11/Image1166.jpg" WIDTH=436 HEIGHT=399></a></P> <I>    
<P align="justify">Dise&ntilde;o del proceso de pasteurizaci&oacute;n</P> </I>     <P align="justify">Las distintas formulaciones del n&eacute;ctar de mora con una temperatura inicial de 23,1ºC se pasteurizaron en un intercambiador de calor tubular a 70ºC, por un tiempo de 1min y 26seg. El proceso se dise&ntilde;&oacute; mediante el m&eacute;todo general, tomando como par&aacute;metros de termorresistencia D<sub>150ºF</sub>= 3min y z= 12ºF para mohos y levaduras (Stumbo, 1973). Las cantidades de n&eacute;ctar utilizado en la pasteurizaci&oacute;n oscilaron entre 300 y 400g.</P>  <I>    ]]></body>
<body><![CDATA[<P align="justify">An&aacute;lisis sensorial</P> </I>     <P align="justify">Una vez pasteurizadas, las formulaciones del dise&ntilde;o correspondientes a la porci&oacute;n factorial y a los puntos axiales, fueron evaluadas en cuanto a aceptaci&oacute;n global por 25 consumidores, utilizando para ello una escala hed&oacute;nica bimodal de 9 puntos (1= me disgusta extremadamente el producto, 9= me gusta extremadamente el producto). La formulaci&oacute;n correspondiente al punto central del dise&ntilde;o fue evaluada por 7 panelistas a fin de garantizar un dise&ntilde;o experimental de precisi&oacute;n uniforme (Montgomery, 1991). Para efectos del an&aacute;lisis estad&iacute;stico de los datos, solo se consider&oacute; el promedio de las 25 evaluaciones por formulaci&oacute;n en las porciones factorial y axial del dise&ntilde;o y las r&eacute;plicas necesarias para los grados de libertad del error aleatorio y para la evaluaci&oacute;n de la curvatura se obtuvieron a partir de los valores puntuales de las siete r&eacute;plicas del punto central del dise&ntilde;o.</P>  <I>    <P align="justify">Optimizaci&oacute;n de costos de formulaci&oacute;n</P> </I>     <P align="justify">La optimizaci&oacute;n de los costos de formulaci&oacute;n se realiz&oacute; mediante programaci&oacute;n lineal, utilizando el m&oacute;dulo Solver de Microsoft Excel. Para ello, se plante&oacute; una ecuaci&oacute;n de costo con los ingredientes involucrados en la formulaci&oacute;n y se definieron como restricciones de optimizaci&oacute;n para el proceso iterativo, regiones cercanas al punto estacionario que permitieron garantizar el mantenimiento de las condiciones de calidad encontradas mediante la exploraci&oacute;n de la superficie de respuesta (Denardo, 2002).</P>  <I>    <P align="justify">Estudio preliminar de estabilidad</P> </I>     <P align="justify">La formulaci&oacute;n resultante del estudio de optimizaci&oacute;n se almacen&oacute; en botellas pl&aacute;sticas de polivinilcloruro previamente desinfectadas, a 0, 5, 10 y 15ºC durante 20 d&iacute;as, a fin de evaluar la estabilidad del producto. Para ello se tomaron 5 muestras por triplicado comenzando en el tiempo 0 y terminando el d&iacute;a 20. Las variables evaluadas fueron la viscosidad, pH, s&oacute;lidos solubles, recuento de mohos y levaduras y recuento de aerobios mes&oacute;filos. </P>  <I>    <P align="justify">Determinaci&oacute;n de viscosidad. PH y ºBrix</P> </I>     <P align="justify">Se determin&oacute; la viscosidad aparente del n&eacute;ctar de mora, utilizando un viscos&iacute;metro Brookfield, de acuerdo a la metodolog&iacute;a especificada por la Comisi&oacute;n Venezolana de Normas Industriales (COVENIN, 1984). Para la determinaci&oacute;n de pH se utiliz&oacute; un potenci&oacute;metro C&oacute;leman modelo 39 (COVENIN, 1979). Los ºBrix se determinaron mediante un refract&oacute;metro ABBE (COVENIN, 1983).</P>  <I>    <P align="justify">Recuento de mohos y levaduras y aerobios mes&oacute;filos</P> </I>     <P align="justify">El recuento en placa de mohos y levaduras y aerobios mes&oacute;filos, se realiz&oacute; de acuerdo a la metodolog&iacute;a establecida por la Comisi&oacute;n Venezolana de Normas industriales (COVENIN, 1987).</P>  <I>    ]]></body>
<body><![CDATA[<P align="justify">An&aacute;lisis estad&iacute;stico</P> </I>     <P align="justify">El an&aacute;lisis estad&iacute;stico de los datos del dise&ntilde;o experimental se realiz&oacute; con el programa Statgraphics para Windows, considerando una probabilidad de error tipo I de 0,05.</P>  <B>    <P align="justify">Resultados y Discusi&oacute;n</P> </B>     <P align="justify">En el proceso de pasteurizaci&oacute;n previo a las pruebas de aceptaci&oacute;n sensorial, el producto alcanz&oacute; la temperatura de proceso (70ºC) r&aacute;pidamente, antes de ingresar al tubo de retenci&oacute;n del intercambiador, lo que permiti&oacute; utilizar el m&eacute;todo general de evaluaci&oacute;n de procesos t&eacute;rmicos para estimar los incrementos de &aacute;rea necesarios, de acuerdo a la ecuaci&oacute;n de integraci&oacute;n de tasas letales parciales (Singh y Heldman, 1993):</P>      <P align="center"><IMG SRC="/img/fbpe/inci/v28n11/Image1167.jpg" WIDTH=195 HEIGHT=49></P> <I> </I>    
<P align="justify">donde cada punto de la historia tiempo-temperatura en el tubo de retenci&oacute;n representa un efecto t&eacute;rmico letal parcial que, al integrarse, representa la letalidad total aplicada en la pasteurizaci&oacute;n. En tal sentido, el haber calentado el n&eacute;ctar de mora a 70ºC por un tiempo de 1min y 26seg, equivale a haber aplicado una letalidad F de 3D<sub>150ºF</sub>= 9 min, para mohos y levaduras.</P>     <P align="justify">Una vez pasteurizadas las formulaciones consideradas en el dise&ntilde;o experimental, los resultados de la evaluaci&oacute;n sensorial para la aceptaci&oacute;n global del n&eacute;ctar de mora permitieron el ajuste del polinomio de segundo orden</P>      <P align="justify">Y = -2,26539 + 0,008479X<sub>1</sub> + 0,06402X<sub>2</sub> -0,0000158X<sub>1</sub><sup>2</sup> - 0,000451X<sub>2</sub><sup>2</sup> - 0,0000132X<sub>1</sub>X<sub>2</sub></P>      <P align="justify">donde x<sub>1</sub> representa el agua y x<sub>2</sub> la sacarosa utilizada en las formulaciones.</P>     <P align="justify">Este polinomio permiti&oacute; la predicci&oacute;n de la respuesta sensorial en regiones no experimentadas en el dise&ntilde;o, cuya representaci&oacute;n gr&aacute;fica y an&aacute;lisis estad&iacute;stico se muestran en la <a href="#fig1"> Figura 1</a> y <a href="#tab2"> Tabla II</a>, respectivamente.</P>      ]]></body>
<body><![CDATA[<P align="center"><a name="fig1"><IMG SRC="/img/fbpe/inci/v28n11/Image1168.jpg" WIDTH=434 HEIGHT=284></a></P>      
<P align="center"><a name="tab2"><IMG SRC="/img/fbpe/inci/v28n11/Image1169.jpg" WIDTH=560 HEIGHT=270></a></P>     
<P align="justify">Para el an&aacute;lisis estad&iacute;stico del modelo de regresi&oacute;n se procedi&oacute; a descomponer el t&eacute;rmino de error total en el error puramente aleatorio y el error debido a la falta de ajuste del modelo (<a href="#tab2">Tabla II</a>), lo cual representa una prueba de bondad de ajuste para modelos de superficie de respuesta (Montgomery, 1991). Como se observa, el modelo matem&aacute;tico ajustado no revela una falta de ajuste significativa para la probabilidad de error tipo I preestablecida, al mismo tiempo que los t&eacute;rminos cuadr&aacute;ticos del modelo resultaron estad&iacute;sticamente importantes, lo que revela la identificaci&oacute;n de un punto de aceptaci&oacute;n global &oacute;ptimo para el producto formulado, ubicado entre los niveles de los factores o variables de formulaci&oacute;n considerados. Es importante destacar que el an&aacute;lisis estad&iacute;stico se realiz&oacute; sobre la base del logaritmo natural de los datos de aceptaci&oacute;n global obtenidos, a fin de satisfacer los supuestos de distribuci&oacute;n normal y homogeneidad de varianza de los residuales, requeridos para el an&aacute;lisis de varianza del modelo de regresi&oacute;n.</P>     <P align="justify">Una vez evaluada la habilidad predictiva del modelo a trav&eacute;s del an&aacute;lisis de varianza, se calcul&oacute; el &oacute;ptimo matem&aacute;tico de la superficie de aceptaci&oacute;n global de las formulaciones de n&eacute;ctar de mora, tambi&eacute;n conocido como punto estacionario (Giovanni, 1983; Vatsala <I>et al</I>., 2001), el cual representa el punto de la superficie donde la derivada parcial de la respuesta sensorial con respecto al ingrediente agua, es igual a la derivada parcial de dicha respuesta con respecto al ingrediente sacarosa y ambas derivadas son iguales a cero:</P>      <P align="center"><IMG SRC="/img/fbpe/inci/v28n11/Image1170.jpg" WIDTH=195 HEIGHT=40></P> <FONT FACE=Symbol> </FONT>    
<P align="justify">El punto estacionario se alcanza para x<sub>1</sub>= 239,14g de agua y x<sub>2</sub>= 67,41g de sacarosa en la formulaci&oacute;n. Sin embargo, dado que el &oacute;ptimo de aceptaci&oacute;n sensorial global, no necesariamente representa la formulaci&oacute;n con mayor proyecci&oacute;n comercial, se procedi&oacute; a seleccionar un rango de variaci&oacute;n para el ingrediente agua, comprendido entre 220 y 250g, y un rango para el ingrediente sacarosa entre 63 y 71g, donde se mantienen condiciones de aceptaci&oacute;n sensorial global similares (<a href="#fig1">Figura 1</a>), a fin de optimizar el costo de formulaci&oacute;n del n&eacute;ctar de mora.</P>     <P align="justify">Conociendo el costo en US$ por kg de cada ingrediente de formulaci&oacute;n, se plante&oacute; la siguiente ecuaci&oacute;n de costo a ser minimizada</P>      <P align="justify">Y = 1,511$/kgX<sub>1</sub> + 0,3125$/kgX<sub>2</sub> + 0,0625$/kgX<sub>3</sub></P>      <P align="justify">donde X1, X2 y X3 representan la cantidad de mora, sacarosa y agua, respectivamente, para obtener 0,388kg de n&eacute;ctar de mora; cantidad que se obtuvo al calcular el punto estacionario de la superficie de respuesta.</P>     <P align="justify">La funci&oacute;n de costo se minimiz&oacute; mediante programaci&oacute;n lineal (Cavins <I>et al</I>., 1972; Norback y Evans, 1983; Denardo, 2002) tomando en cuenta las siguientes restricciones en el proceso iterativo</P>      ]]></body>
<body><![CDATA[<P align="justify">X<sub>1</sub> : X<sub>2</sub> : X<sub>3</sub> <FONT FACE=Symbol>³</FONT> 0</P>     <P align="justify">X<sub>1</sub> = 0,082kg</P>     <P align="justify">X<sub>2</sub> <FONT FACE=Symbol>£</FONT> 0,071kg</P>     <P align="justify">X<sub>2</sub> <FONT FACE=Symbol>³</FONT> 0,063kg</P>     <P align="justify">X<sub>3</sub> <FONT FACE=Symbol>£</FONT> 0,25kg</P>     <P align="justify">X<sub>3</sub> <FONT FACE=Symbol>³</FONT> 0,22kg</P>     <P align="justify">X<sub>1</sub> + X<sub>2</sub> + X<sub>3</sub> = 0,388kg</P>      <P align="justify">Luego del proceso iterativo, la formulaci&oacute;n m&aacute;s econ&oacute;mica alrededor del punto estacionario se obtiene mediante la utilizaci&oacute;n de 21,13% de mora, 16,24% de sacarosa y 62,63% de agua, en tanto que la formulaci&oacute;n que representa el &oacute;ptimo matem&aacute;tico o punto estacionario de la superficie, contempla la utilizaci&oacute;n de 21,13% de mora, 17,37% de sacarosa y 61,63% de agua. La reducci&oacute;n del costo de formulaci&oacute;n se logr&oacute; mediante la modificaci&oacute;n de las proporciones de agua y sacarosa utilizadas en la mezcla.</P>     <P align="justify">En la <a href="#tab3"> Tabla III</a> se expresan los costos de formulaci&oacute;n estimados para tres niveles de producci&oacute;n industrial del n&eacute;ctar de mora, as&iacute; como la reducci&oacute;n del costo de formulaci&oacute;n esperado en tres periodos de tiempo. Se observa como, efectivamente, pueden lograrse reducciones significativas en los costos de formulaci&oacute;n anual, de hasta US$ 10607 para una producci&oacute;n de 10ton/d&iacute;a en una empresa que se dedique a la producci&oacute;n de n&eacute;ctar de mora pasteurizado. Sin embargo, que el estudio de optimizaci&oacute;n no contempl&oacute; otro conjunto de factores que conforman, en su totalidad, los costos de producci&oacute;n.</P>      <P align="center"><a name="tab3"><IMG SRC="/img/fbpe/inci/v28n11/Image1171.jpg" WIDTH=578 HEIGHT=225></a></P>     
]]></body>
<body><![CDATA[<P align="justify">Una vez finalizado el proceso de optimizaci&oacute;n, se procedi&oacute; a fabricar el producto final para llevar a cabo un estudio preliminar de estabilidad, durante el cual permanecieron sin variaciones de relevancia, las variables f&iacute;sicas y qu&iacute;micas evaluadas (pH= 3,51, viscosidad= 115 centipoise y s&oacute;lidos solubles= 16,4ºBrix). Dado el pH del producto final (3,51) se consider&oacute; evaluar el recuento de aerobios mes&oacute;filos solo al principio y al final del almacenamiento, y realizar un seguimiento detallado de los recuentos de mohos y levaduras, por cuanto constituyen el grupo microbiano de importancia en el deterioro de productos con caracter&iacute;sticas de acidez similares (Barth <I>et al</I>., 1995; Farnworth <I>et al</I>., 2001) <a href="#tab4"> Tabla IV</a>.</P>      <P align="center"><b><a name="tab4"></a>TABLA IV    <br> RECUENTO DE AEROBIOS MESÓFILOS, MOHOS Y LEVADURAS EN EL NÉCTAR DE MORA PASTEURIZADO, DURANTE EL ALMACENAMIENTO A DISTINTAS TEMPERATURAS</b></P>     <P align="center"><b>Temperatura de almacenamiento</b></P>     <P align="center"><img border="0" src="/img/fbpe/inci/v28n11/tab4-1.jpg" width="46" height="189"><img border="0" src="/img/fbpe/inci/v28n11/tab4-2.jpg" width="349" height="191"></P>     
<P align="center"><img border="0" src="/img/fbpe/inci/v28n11/tab4-1.jpg" width="46" height="189"><img border="0" src="/img/fbpe/inci/v28n11/tab4-3.jpg" width="349" height="191"></P>     
<P align="justify">En productos similares al n&eacute;ctar de mora desarrollado, el fin de la vida &uacute;til se alcanza al obtener recuentos de aerobios mes&oacute;filos y levaduras en el orden de tres ciclos logar&iacute;tmicos, por lo que, de acuerdo a los resultados presentados en la <a href="#tab4"> Tabla IV</a>, la vida comercial del producto oscila entre 15 y 20 d&iacute;as en el almacenamiento bajo condiciones de refrigeraci&oacute;n.</P>     <P align="justify">Es posible, mediante un enfoque cuantitativo, basado en el dise&ntilde;o estad&iacute;stico de los experimentos y en la aplicaci&oacute;n de tecnolog&iacute;as de optimizaci&oacute;n, incorporar materias primas subutilizadas en el sector secundario de los agronegocios, a fin de desarrollar productos de amplia aceptaci&oacute;n al m&aacute;s bajo costo posible, armonizando los criterios de calidad y costo con el est&iacute;mulo de los sectores primario y secundario de la econom&iacute;a.</P>  <B>    <P align="justify">AGRADECIMIENTOS</P> </B>     <P align="justify">Los autores agradecen a la empresa Alimentos Surgela, C.A., por la ayuda prestada para la obtenci&oacute;n de la materia prima utilizada en la investigaci&oacute;n.</P> <B>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P align="justify">REFERENCIAS</P>  </B>    <!-- ref --><P align="justify">1. Barth MM, Zhou C, Mercier J, Payne FA (1995) Ozone storage effects on anthocyanine content and fungal growth in blackberries. <I>J. Food Sci. 60</I>: 1286-1288.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=959336&pid=S0378-1844200300110000600001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P align="justify">2. Cavins JF, Inglett GE, Wall JS (1972) Linear programming controls amino acid balance in food formulation. <I>Food Technol. 26</I>: 47-49.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=959337&pid=S0378-1844200300110000600002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P align="justify">3. COVENIN (1979) <I>Alimentos. Determinaci&oacute;n de pH</I>. Nº 1315-79. Comisi&oacute;n Venezolana de Normas Industriales. Caracas, Venezuela. 6 pp.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=959338&pid=S0378-1844200300110000600003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P align="justify">4. COVENIN (1983) <I>Frutas y productos derivados. Determinaci&oacute;n de s&oacute;lidos solubles por refractometr&iacute;a</I>. Nº 924-83. Comisi&oacute;n Venezolana de Normas Industriales. Caracas, Venezuela 21 pp.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=959339&pid=S0378-1844200300110000600004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P align="justify">5. COVENIN (1984) <I>Pulpa de fruta. Determinaci&oacute;n de viscosidad</I>. Nº 2181-84. Comisi&oacute;n Venezolana de Normas Industriales. Caracas, Venezuela. 11 pp.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=959340&pid=S0378-1844200300110000600005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P align="justify">6. COVENIN (1987) <I>Alimentos. M&eacute;todo para recuento de colonias de bacterias aerobias en placas de petri</I>. Nº 0902-87. Comisi&oacute;n Venezolana de Normas Industriales. Caracas, Venezuela. 6 pp.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=959341&pid=S0378-1844200300110000600006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P align="justify">7. Denardo EV (2002) Using linear programs. En <I>The science of decision making</I>. John Wiley &amp; Sons. EEUU. pp. 47-149.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=959342&pid=S0378-1844200300110000600007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P align="justify">8. Farnworth ER, Lagace M, Couture R, Yaylayan V, Stewart B (2001) Thermal processing, storage condition, and the composition and physical properties of orange juice. <I>Food Res. Internat. 34</I>: 25-30.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=959343&pid=S0378-1844200300110000600008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P align="justify">9. Giovanni M (1983) Response surface methodology and product optimization. <I>Food Technol. 37</I>: 41-46.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=959344&pid=S0378-1844200300110000600009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P align="justify">10. Montgomery DC (1991) M&eacute;todos y dise&ntilde;os de superficie de respuesta. En: <I>Dise&ntilde;o y an&aacute;lisis de experimentos</I>. Iberoamericana. M&eacute;xico. pp. 467-509.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=959345&pid=S0378-1844200300110000600010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P align="justify">11. Norback JP, Evans SR (1983) Optimization and food formulation. <I>Food Technol. 37</I>: 73-80&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=959346&pid=S0378-1844200300110000600011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P align="justify">12. Singh RP, Heldman DR (1993) Thermal processing. En: <I>Introduction to food engineering</I>. 2nd ed. Academic Press. EEUU. pp. 225-243.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=959347&pid=S0378-1844200300110000600012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P align="justify">13. Stumbo CR (1973) <I>Thermobacteriology in food processing</I>. Academic Press. USA. pp. 17-53.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=959348&pid=S0378-1844200300110000600013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P align="justify">14. Tressler DK, Van Arsdel WB, Copley MJ (1968) Factors affecting quality. En: <I>The freezing preservation of foods</I>. Vol II. AVI Publishing. EEUU. pp. 223-235.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=959349&pid=S0378-1844200300110000600014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><P align="justify">15. Vatsala CN, Saxena CD, Rao PH (2001) Optimization of ingredients and process conditions for the preparation of puri using response surface methodology. <I>Internat. J. Food Sci. Technol. 36</I>: 407-414.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=959350&pid=S0378-1844200300110000600015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> ]]></body>
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