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Revista de Investigaciones Altoandinas
versión On-line ISSN 2313-2957
Resumen
CHAMBI RODRIGUEZ, Alex Danny y TORRES JIMENEZ, Ana Mónica. Modelos cinéticos sigmoidales aplicados al crecimiento de Saccharomyces boulardii. Rev. investig. Altoandin. [online]. 2021, vol.23, n.1, pp.47-54. ISSN 2313-2957. http://dx.doi.org/10.18271/ria.2021.213.
La microbiología predictiva es una interesante herramienta que permite evaluar el comportamiento de biomasa y metabolitos en diferentes medios de cultivo, proporcionándonos múltiples beneficios ya sean de carácter científico o industrial, por estas y otras razones el objetivo de la presente investigación fue evaluar modelos cinéticos sigmoidales aplicados al crecimiento de Saccharomyces boulardii en leche. Para tal efecto, se preparó matraces con 200 ml de leche fresca de vaca, previamente esterilizada a 121 °C x 15 min, luego las cepas fueron inoculadas a una temperatura de 37 °C e incubadas a la misma temperatura en agitación constante de 20 revoluciones por minuto (rpm) en baño maría con agitación, por 7 h; para la construcción de las curvas y la obtención de las constantes de crecimiento se realizaron conteos de unidades formadoras de colonia por mililitro (ufc/ml) en intervalos de una hora, con un microscopio monocular y cámara de Neubauer. También se midió el pH y acidez titulable expresado en ácido láctico. Los datos obtenidos fueron convertidos a escala logarítmica para aplicar las ecuaciones sigmoidales de Gompertz, Logístico, Logístico modificado y Weibull. Los resultados del modelamiento cinético nos dieron que los modelos Logístico y Logístico modificado presentaron un mejor ajuste en comparación a los restantes. Asimismo, el modelo de Weibull presento el valor más bajo de ajuste, por otro, en el análisis de los criterios estadísticos todos los modelos excepto Weibull presentan similitud. Finalmente, cada modelo sigmoidal permitió evaluar el crecimiento de Saccharomyces boulardii con cada una de sus constantes cinéticos.
Palabras clave : Saccharomyces boulardii; microbiología predictiva; crecimiento microbiano.