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dc.contributor.advisorKlotz Ceberio, Bernadette
dc.contributor.authorCáceres García, Juan Carlos
dc.contributor.authorReyna López, Andrés
dc.date.accessioned2012-12-19T16:39:23Z
dc.date.available2012-12-19T16:39:23Z
dc.date.created2002
dc.date.issued2012-12-19
dc.identifier.citationBARNET James Arthur. Yeast Characteristics and Identification. Cambridge University
dc.identifier.citationBROCK Madigan. Microbiologia Predictiva. 6ta. Edición.
dc.identifier.citationCOCHRAN William, COX Gertrude M. Diseños Experimentales. Ed. Trilla Mexico 1980.
dc.identifier.citationGUTIERREZ Jose Luis, SANCHEZ Faustino. Matemáticas para las ciencias naturales. Sociedad Matemática Mexicana 1988. pag 367-371.
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dc.identifier.citationOSPINA Machado Ernesto, ALDANA Hector Alfonso, Enciclopedia Agropecuaria Terranova. Terranova Editores. 1996.
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dc.identifier.citationZWIETERING M.H, JONGENBURGER I. Modeling of Bacterial Gowth Curve. Applied And Environmental Microbiology, June1990 pag 1875-1881.
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10818/5072
dc.description86 páginas
dc.description.abstractEn 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) 0.9457es_CO
dc.language.isoeses_CO
dc.publisherUniversidad de la Sabana
dc.sourceUniversidad de la Sabana
dc.sourceIntellectum Repositorio Universidad de la Sabana
dc.subjectMicrobiología de alimentoses_CO
dc.subjectHongoses_CO
dc.subjectLevadurases_CO
dc.subjectMicroorganismoses_CO
dc.subjectTemperaturaes_CO
dc.subjectSaccharomyces Cerevisiaees_CO
dc.titleModelamiento microbiológico para la levadura Saccharomyces cerevisiaees_CO
dc.typebachelorThesis
dc.publisher.programIngeniería de Producción Agroindustrial
dc.publisher.departmentFacultad de ingeniería
dc.identifier.local85958
dc.identifier.localTE03655
dc.type.localTesis de pregrado
dc.type.hasVersionpublishedVersion
dc.rights.accessRightsrestrictedAccess
dc.creator.degreeIngeniero de Producción Agroindustrial


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