Doctorado Ingeniería Agroindustrial

En la actualidad se procesa y comercializa la quinua sin aprovechar las ventajas que brinda un proceso de malteado desde el punto de vista nutricional y funcional. En la industria tradicional de la malta (industria cervecera) el proceso consume recursos como el tiempo donde se emplea entre 5 a 9 días algo no rentable para las empresas, además del riesgo de contaminación por hongos en la etapa de germinación derivando a proliferación de micotoxinas los cuales son perjudiciales para la salud del consumidor. El presente trabajo de investigación tiene como objetivos: 1. Determinar los valores óptimos de concentración de a-amilasa bacteriana, concentración de sustrato y tiempo de reacción en un proceso de malteado enzimático de quinua roja Pasankalla y quinua negra Collana para optimizar (maximizar) el contenido proteína, compuestos fenólicos totales y capacidad antioxidante, utilizando redes neuronales artificiales, 2. Caracterizar la enzima a-amilasa bacteriana por determinación del rango de linealidad, actividad, parámetros cinéticos y estabilidad térmica, 3. Optimizar (maximizar) de forma uni y multirespuesta la concentración de a-amilasa bacteriana, concentración de sustrato y tiempo de reacción en el contenido de proteína, compuestos fenólicos totales y capacidad antioxidante de quinua roja Pasankalla y negra Collana, utilizando redes neuronales artificiales, 4. Validar la optimización uni y multirespuesta, 5. Comparar los valores validados de contenido de proteína, compuestos fenólicos totales y capacidad antioxidante con los valores obtenidos a partir del proceso tradicional de malteado (control), así también con la quinua sin maltear. Las redes neuronales artificiales posibilitarán la determinación de los valores óptimos de concentración de a-amilasa bacteriana (0.02 – 0.16%), concentración de sustrato (97.73 a 602.27 g/L) y tiempo de reacción (17.60 – 102.43 min), respectivamente, en un proceso de malteado enzimático de quinua roja Pasankalla y quinua negra Collana para optimizar (maximizar) sus valores en el contenido proteína, compuestos fenólicos totales y capacidad antioxidante; así como, quedará validada la concentración de a-amilasa bacteriana, concentración de sustrato y el tiempo de reacción (producto mínimo viable) en forma uni y multirespuesta (proteína, compuestos fenólicos totales y capacidad antioxidante) logrando el menor uso de recursos y mayor inocuidad alimentaria en el proceso; además, la quinua malteada enzimáticamente tendrá ventajas nutricionales y funcionales a comparación de la quinua malteada tradicionalmente y sin maltear. El desarrollo del proyecto generará conocimiento en el uso de enzimas exógenas en procesos de malteado en quinua, así como el uso de herramientas de optimización de procesos mediante inteligencia artificial usando redes neuronales artificiales.

OBREGON DOMINGUEZ ,JESUS ALFREDO