Hidrólisis enzimática de la carne de alpaca mediante la papaina (página 3)

3.5. TRABAJO EXPERIMENTAL PREVIO

3.5.1. EXTRACCIÓN DE LA PAPAÍNA

3.5.1.1. DE LA MATERIA PRIMA

La enzima se obtiene del fruto verde de la papaya, pudiendo también extraerse del tallo de la planta.

Para ello se ha utilizado la variedad de papaya común procedente de la selva puneña

La limpieza y desinfección se realiza de la siguiente manera:

Se ha utilizado los frutos verdes y de tamaño normal dispuestos en forma vertical sobre bandejas de vidrio.

Se quita el polvo con paño humedecido y con cuidado.

Se desinfecta con el sulfito de sodio en solución, (Ver Anexo 2) y que a la vez actúa como preservante y reductor.

3.5.1.2. DEL PROCESO

Extracción del látex: El proceso de obtención se ha empezado temprano en la mañana en un ambiente fresco, haciendo incisiones poco profundas (de 2 mm.) en sentido longitudinal en la piel de la papaya.

El líquido lechoso que gotea se recibe en las bandejas de vidrio: Se continúa en las incisiones, cada vez más profundas y más cercanas, durante varios días, mientras que el fruto esté todavía verde y no se descomponga.

El Látex extraído se le seca en aire caliente (no más de 40°C), el contenido en humedad de (a papaína bruta desecada es del 5-8 %.

3.5.1.3. DE LA PURIFICACIÓN

Se ha experimentado su purificación ensayando con dos sales: Sulfato de amonio, y cloruro de sodio en solución 1 M. (ver Anexo 2)

Esta purificación consiste en disolver y precipitar del látex, la proteínasa como un sólido puro. Para ello al ayudar la precipitación con las dos sales mencionadas, se ha observado que hay mayor rendimiento de papaína, al usar el SO4(NH4)2

Luego se ha procedido a la centrifugación y filtración en papel Wathman N° 40 y posterior desecación; por último se ha envasado en frascos de vidrio oscuros. De esta manera se ha asegurado la pureza de la papaína.

• DIAGRAMA DE FLUJOS

3.5.1.5. ESTABILIZACIÓN Y ACTIVACIÓN DE LA PAPAÍNA

Como se ha indicado, la papaína como una sulfhidrilproteínasa es una enzima que tiene cisteína (ácido L-a -amino y ß-mercaptopropiónico) en el centro activo, y por lo tanto posee un grupo SH reactivo que tanto en los péptidos como en las proteínas se deshidrogena en forma reversible formando puentes disulfuro.

La papaína puede ser inhibida por agentes oxidantes como: yodo acetato, p-cloromercuribenzoato, y metales pesados. Puede ser activada por agentes reductores como el ácido cianhídrico, la císteina, glutation, etc. que forman complejos con los metales pesados.

La forma de representar la activación y desactivación

Por lo tanto los estabilizadores son los que tienen grupo sulfhidrilo o azufre como es el caso del sulfato de amonio que se le ha agregado para precipitarla y al mismo tiempo estabilizarla.

3.5.2. PREPARACIÓN DEL SUSTRATO

3.5.2.1. MADUREZ DE LA CARNE DE ALPACA

Para la investigación se ha usado el lomo de la carne de alpaca y lo que nos interesa es la calidad comestible de este músculo así como su comportamiento en el procesado, porque se sabe que cuando muere la alpaca cesa el transporte de oxígeno a sus músculos, lo que ocasiona que las proteínas filamentosas (miosina, actína) entrecruzadas se tornen rígidas. Esta rigidez y sus efectos colaterales son muy importantes en la tecnología de las carnes. Otro cambio importante es el descenso del pH (de 7 a 5) por la formación de ácido láctico.

La carne en estado de rigidez no solo resulta muy dura sino también menos jugosa, dado que para la mayor parte de las proteínas del músculo, el punto isoeléctrico y por lo tanto la mínima capacidad de hidratación ocurre a pH cercanos a 5.5.

La dureza de la carne es máxima a las 24 horas de sacrificada. Luego proviene un ablandamiento o enrojecimiento natural debido a la hidrólisis de las proteínas catalizadas por enzimas proteolíticas presentes naturalmente en el músculo como son:

Pero la acción de estas enzimas solo llega a ablandar ligeramente a las carnes más no a la hidrólisis hasta aminoácidos.

3.5.2.2. ELIMINACIÓN DEL COLOR DE LA CARNE

En ensayos preliminares de hidrólisis se observó que el color rojo de la carne iba a ocasionar problemas en determinaciones colorimétricos, se estudió la manera de eliminarlo. La mioglobina es una proteína conjugada. Está compuesta por una proteína globular (globulina) y un grupo prostético (hem) que es un anillo porfirinico con Fe.

FIGURA 3.1. Grupo Hemo en la Hemoglobina

Esta proteína tiene mucha afinidad por el 02 y oxidantes y para iniciar el proceso de hidrólisis de la carne es conveniente el menor grado de oxidación y crecimiento microbiano, por lo que se procedió de la siguiente manera :

• 1. Refrigerado a temperaturas de 0°C, para luego manipular con tranquilidad.

• 2. Trozado : el tamaño de partícula, también ha sido optimizado porque si era muy pequeño no se podía observar superficialmente la hidrólisis.

• 3. Lavado : con agua helada y en operaciones repetidas hasta eliminar totalmente el color rojizo.

3.5.2.3. INFLUENCIA DE LA TEMPERATURA

La temperatura en un proceso de hidrólisis enzimática es una propiedad muy importante, y que puede considerarse como variable a fijar en un proceso. Pero en este caso, por las referencias bibliográficas que indican un rango de 20 – 32°C para que actúe la papaína, quedando desactivada completamente a 70°C.

Para optimizar el proceso de hidrólisis se requiere establecer un menor rango de temperatura, para lo cual se han hecho experimentos previos para definir como variable controlable la temperatura (Ver Anexo 3)

FIGURA. 3.2. Efecto de la Temperatura en la hidrólisis (Experimental)

En esta experimentación preliminar se observó claramente que la temperatura óptima está alrededor de 30 – 35°C.

La temperatura de las carnes tiene gran influencia en la estructura física y en el valor nutritivo de las proteínas de la carne.

Así al aumentar la temperatura se produce la desnaturalización (coagulación) ocasionando una destrucción de las uniones de valencia secundaria responsables de su conformación.

En cuanto al valor nutritivo sucede que:

La digestibilidad disminuye porque los compuestos insolubles formados por el calor, no pueden ser desdoblados por las enzimas digestivas.

A temperaturas elevadas se destruye la cadena peptídica y por lo tanto los aminoácidos se caramelizan y/o se destruyen.

Por lo tanto para evitar una desnaturalización notoria y para que la velocidad de hidrólisis enzimática transcurra en un tiempo adecuado se seleccionó la temperatura del sustrato en 32°C.

3.6. SELECCIÓN DE VARIABLES A INVESTIGAR

De las experimentaciones anteriores, cabe señalar que ahora el problema queda circunscrito a la hidrólisis de las proteínas de la carne de alpaca por medio de la papaína.

a. VARIABLES INDEPENDIENTES

1. CONCENTRACIÓN DE LA ENZIMA

La cantidad de enzima versus el sustrato es una variable de entrada independiente, que determinará el rendimiento de hidrólisis, la velocidad de la reacción enzimática.

El agua como disolvente de los alimentos es uno de los componentes más importantes. Porque no solo se trata de una mezcla de agua con sustancias inertes que no interactúan en modo alguno, y es que las proteínas absorben parte del agua de la solución fuertemente en su superficie, llamándose a estos "agua ligada". Entonces la disponibilidad de agua medida como actividad del agua posee una fuerte influencia sobre la actividad enzimática, al difundir el sustrato sobre el enzima. Para seleccionar los niveles de variables, se ha tenido referencia bibliográfica y se observa que no hay un valor fijo, porque en una reacción enzimática, todas las variables están interrelacionadas. Se ha tomado las concentraciones de 2.5 a 5 % con respecto al sustrato y el grado de dilución del agua es de 5 a 1. (Ver Anexo 4)

2. INFLUENCIA DEL PH

La acción catalítica de la papaína, tiene lugar dentro de pH estrechos. Cada reacción enzimática posee un pH óptimo, sin embargo este pH depende del sustrato, de su concentración y de las condiciones de reacción. En el caso de la papaína, como su centro activo tiene -SH, el grado de ionización de este grupo depende del pH. Y resulta que un pH muy alto o muy bajo por lo general lleva a una desnaturalización irreversible de la papaína. Por ello que se experimentara entre pH 5 y 6. (Ver Anexo 5)

3. TIEMPO DE LA REACCIÓN

Esta variable tiene mucho que ver con la temperatura del sustrato.

Para la mayoría de las reacciones enzimáticas, un cambio lineal en la temperatura provoca un cambio logarítmico a la velocidad de reacción. Se trata de encontrar un tiempo óptimo aunque no es tan crítico como el pH, ya que si se le deja más tiempo, a una concentración definida de enzima, el grado de conversión permanece constante. Para seleccionar el nivel de esta variable se ha hecho dos ensayos preliminares tomando como valores fijos la temperatura, la concentración baja; y tomando dos tiempos: a 12 horas y a 5 horas y se observó que el grado de hidrólisis era parecido. Por lo que se escogió el rango de 3 a 6 horas. Pero como se ha dicho este rango depende de los otros y para ello no hay información bibliográfica definitiva.

b. VARIABLE DEPENDIENTE

1. GRADO DE HIDRÓLISIS DE LA CARNE DE ALPACA

La acción de la papaína, a un pH, a una temperatura, concentración y a un tiempo definido, trae como consecuencia que la energía de activación de la reacción hidrolítica de proteínas disminuye enormemente. Por ello es que se ha seleccionado esta variable respuesta y se trata de evaluar cuantitativamente esta reacción. La papaína descompone a la proteína en fragmentos peptídicos más pequeños. Ataca principalmente al sistema miosina-actina hasta en un 38 %, y también llega a hidrolizar al colágeno y elastina hasta en un 50 % . Este hecho se manifiesta en un ablandamiento notorio de la carne, que sino es controlado, puede convertir en un puré de carne al sustrato, con sustancias secundarias que pueden afectar el sabor de la carne. La papaína es una enzima proteolítica tan activa que llega a obtener aminoácidos individuales, ya que ataca a los enlaces peptídicos, a sus esteres, a sus amidas poseyendo por tanto un margen de acción más amplio que la tripsina y la quimiotripsina.

3.7. DISEÑO ESTADÍSTICO DE LA EXPERIMENTACIÓN

Para llevar a cabo la experimentación principal de esta investigación, se ha usado el método estadístico, para lograr información total acerca de la influencia cuantitativa de las tres variables independientes, interaccionadas con la variable respuesta. La estadística nos proporciona las armas necesarias para realizar la experimentación de una manera lógica y ordenada.

3.7.1. DISEÑO ESTADÍSTICO FACTORIAL

3.7.1.1. INTRODUCCIÓN

El diseño factorial es una Técnica estadística de planificación, que permite al investigador minimizar el esfuerzo experimental a realizar para obtener una información dada, y al ingeniero aprovechar la información existente sobre un proceso para analizar la influencia que ejercen los distintos parámetros y, de esta forma, poder actuar en consecuencia para su mejora.

En definitiva, la misión del diseño factorial consiste en determinar la influencia o "efecto" que ejerce cada variable independiente (factor) sobre la variable dependiente seleccionada (respuesta).

El análisis de la influencia de las distintas variables sobre los resultados obtenidos en los distintos experimentos realizados mediante planificación efectuada, según el método de diseño factorial, permite desarrollar un modelo matemático reduciendo estadísticamente los resultados a una función de regresión de tipo polinómico, de la forma:

El método factorial simboliza las variables en "niveles", correspondiendo cada nivel a un valor numérico de la variable en consideración. Por ejemplo para nuestra investigación, una de las variables es el pH, y son dos los niveles de ensayo 6 y 5, estos valores se simbolizan como +1 para el nivel superior (6) y -1 para el nivel inferior (5). Al valor medio 5,5 le corresponde e! valor simbólico 0 (Nivel "central").

Para la estimación de los coeficientes b0, b¡, b¡j (i*j), solo son necesarios dos niveles que codificaremos a partir de ahora "+" (+1), y "-" (-1).

Para más de un factor, cada experimento planificado, según un diseño factorial, está definido como una combinación de los niveles de los factores. Para el caso de dos factores, el mínimo número de experimentos a realizar será cuatro. En general, el diseño factorial completo requiere un número de experimentos N:

Donde: m = número de niveles

n = número de factores a considerar

3.7.1.2. OBTENCIÓN DE LAS TABLAS MATRICIALES PARA LA PLANIFICACIÓN DE EXPERIMENTOS Y CÁLCULOS DE LOS EFECTOS

Para el caso más simple de dos variables Xi, X2 a dos niveles. En la notación que emplearemos pondremos la letra correspondiente cuando la variable esté a su nivel superior, y no la pondremos cuando esté a su nivel inferior. Por ejemplo, rX1 es el valor de la respuesta cuando X1 está a su nivel superior (X1+), y X2 a su nivel inferior (X2-) si ambas están a su nivel inferior, subindicaremos la respuesta con 1 (n).

Representando en forma matricial, los efectos principales e interacción, obtenemos la correspondiente tabla matricial para el cálculo de los efectos de un diseño 22 (Tabla 3.3).

TABLA 3.3.

3.7.1.3. DISEÑO FACTORIAL APLICADO A NUESTRA INVESTIGACIÓN

Las variables experimentales son: Concentración, Tiempo de Reacción, pH. Con estas variables independientes (factores) podremos analizar la influencia que presenta éstas sobre la concentración de aminoácidos (Absorbancia) que viene a ser la respuesta.

Para este caso particular de 3 factores, el mínimo número de experimentos a realizar será:

De la ecuación 3.2

Donde: m = 2 (niveles)

n = 3 (factores)

Por lo tanto: el número de experimentos (N):

N = 2³

N = 8

En el cuadro 3.1. Se indica cada variable experimental, con sus respectivos niveles y el nombre que cada variable adopta.

CUADRO 3.1.

FUENTE : Elaboración Propia.

3.7.1.3.1. OBTENCIÓN DE LA TABLA MATRICIAL Y CÁLCULO DE LOS EFECTOS

Se procede de la misma forma que para el diseño factorial 22

Para 3 factores tenemos: TABLA 3.4.

En la Tabla 3.5. Se presenta los indicadores de nivel para el diseño 23:

TABLA 3.5.

Expresando los efectos En forma matricial obtenemos la Tabla 3.6.

TABLA 3.6.

Finalmente obtenemos la Tabla 3.7. Tomando como respuesta Y en lugar de r, para hacer sencilla nuestra Tabla.

TABLA 3.7. DISEÑO FACTORIAL 23

3.8. DESARROLLO EXPERIMENTAL

3.8.1. SELECCIÓN DE LA MUESTRA STANDARD

3.8.1.1. ESPECIFICIDAD DE LA PAPAÍNA

En cuanto a aminoácidos, la especificidad de la papaína es muy estrecha, ocasionando el rompimiento de la cadena peptídica en los siguientes puntos:

En estos 5 aminoácidos el ataque es en el grupo carboxilo COO", liberando de esta manera a los aminoácidos esenciales y no esenciales. De esta manera al hidrolizar la carne con papaína no solo se está ablandando la carne, sino que se esta elevando su valor nutritivo al aumentar disponibilidad de aminoácidos.

3.8.1.2. PREPARACIÓN DE LA SOLUCIÓN ESTÁNDAR

Parte importante del presente trabajo ha sido el de conseguir estos aminoácidos para hacer la muestra patrón. Para ello se ha considerado las concentraciones máximas en las que se encuentran en la carne de alpaca. Se ha preparado 100 ml. de solución.

Tomando en cuenta el cuadro de composición de aminoácidos en la carne de alpaca (Tabla 2.3.1.) y considerando que se tomará como muestra de carne 10 gr. se tiene las siguientes masas: (Ver Anexo 6)

CUADRO 3.2.

PARA 25 % DE PROTEÍNA

CUADRO 3.3. PARA 21,3 % DE PROTEÍNA

CUADRO 3.4. PARA 20 % DE PROTEÍNA

CUADRO 3.5.

PARA 19 % DE PROTEÍNA

3.8.1.3. DETERMINACIÓN COLORIMÉTRICA DE AMINOÁCIDOS

Se ha seleccionado el método de coloración con la ninhidrina. La ninhidrina es el tricehidridenhidrato que con la mayoría de los aminoácidos da color violeta en caliente y a pH 5 – 6.

El aminoácido se deshidrogena, se descarboxila y se desamina, con lo que se forma el C02, el NH3, el aldehido y Ninhidrina reducida. Luego se condensan el NH3, y la Ninhidrina reducida dando el color violeta.

La determinación cuantitativa es en base a una muestra patrón de concentración conocida, evaluando la intensidad del color.

3.8.2. EXPERIMENTACIÓN DE LA HIDRÓLISIS ENZIMATICA DE LA CARNE DE ALPACA

3.8.2.1. DIAGRAMA DE FLUJO GENERAL HIDRÓLISIS DE LA CARNE DE ALPACA

3.8.2.2. PREPARACIÓN DE LAS OCHO MUESTRAS

Estas muestras han sido diseñadas en base a lo indicado en 3.7 (Tabla 3.7.)

• Se pesa 10 gr. de carne de alpaca previamente decolorada.

• Se agrega la papaína diluida en agua destilada.

• Según sea el caso de pH 5 ó 6 se agrega gotitas de solución de HCI 0,1 N hasta llegar al pH adecuado y controlando con papel indicador.

• Los depósitos previa agitación y bien tapados se someten a calentamiento en una cocina con termostato controlado a 32°C.

• Después del tiempo transcurrido, se somete a filtración y se refrigera hasta la medición respectiva. (Ver Anexo 7)

3.8.3. DETERMINACIÓN CUANTITATIVA DE LA ACTIVIDAD DE LA PAPAÍNA

Puede hacerse de varias maneras:

• 1. Determinando la cantidad de proteína precipitable con ácidos tricloroacético, antes y después de la acción del enzima, disminuyendo a medida que se hidroliza.

• 2. Usando el método Kjeldahl al inicio y siguiendo una secuencia de mediciones. Igualmente irá disminuyendo.

• 3. Reacciones colorimétricas con biuret o con ninhidrina. *

• 4. Por titulación directa de los grupos COOH liberados por la hidrólisis de los enlaces peptídicos, siempre que se elimine previamente el efecto electrostático de los grupos NH2 liberados simultáneamente.

* Método elegido, debido al uso del espectrofotómetro.

3.8.3.1. DETERMINACIÓN ESPECTROFO TOMÉTRICA DE AMINOÁCIDOS

Se ha utilizado un espectrofotómetro UV-Visible marca "PERKIN ELMER". (Ver figura 2.6.)

Para una longitud de onda, previa elección mide absorbancia. (Ver Anexo 8)

Para medidas de concentración se procede de la siguiente manera :

1. Utilizando el factor de calibración: consiste en hacer una medición de Absorbancia a una concentración conocida y de allí se determina el factor :

Donde: F: Factor de calibración

A: Absorbancia

%: Concentración

3.8.3.2. DEMOSTRACIÓN DE LA LEY DE BEER Y DETERMINACIÓN DEL FACTOR ABSORBANCIA

1. Se selecciona una longitud de onda a la cual la absorbancia del compuesto coloreado esté dentro de la escala. El valor es de 680nm.

• 2. Se calibra el aparato con agua destilada que se coloca en la cubeta de cuarzo.

• 3. Se añade a la solución patrón, preparada en la sección 3.8.1.2. (2 ml.) de solución de ninhidrina al 1%.

• 4. Se procede a calentar por 3 min. en baño María y luego se enfría a 20°C.

• 5. Se coloca la solución en la cubeta del espectrofotómetro y se procede a la medición de la absorbancia. (Ver Anexo 8)

El valor de Absorbancia para cada muestra patrón se muestra en el cuadro 3.6.

CUADRO 3.6.

PATRONES DE AMINOÁCIDOS

Evaluación de la Incertidumbre

Cálculos para el análisis de Mínimos cuadrados

Luego para la primera prueba del valor de la Absorbancia A= 0,622

Entonces despejando X en la Ec. de la recta, tenemos que Remplazando datos tenemos como resultado

3.8.3.3. DETERMINACIÓN DE LAS

MUESTRAS PROBLEMA

Para la lectura en el espectrofotómetro se ha procedido de la misma manera que la anterior; es decir se toma 2ml. de la solución hidrolizada con la enzima y se le agrega la solución de ninhidrina, se calienta en baño maría y se enfría. Los resultados son los siguientes:

CUADRO 3.7. DETERMINACIÓN DE LAS MUESTRAS PROBLEMA

FUENTE : Elaboración Propia

CAPITULO IV

Tratamiento e interpretación de resultados

4.1. GENERALIDADES

En este capítulo realizaremos la interpretación y el tratamiento estadístico de resultados, estimaremos el modelo matemático, haremos su análisis de varianza, la evaluación del modelo matemático y gráficos del diseño.

4.2. ESTADÍSTICAS DE RESULTADOS

Los experimentos factoriales permiten conocer la importancia relativa de las interacciones de tres variables con respecto a Y.

110

Los resultados obtenidos y anotados en 3.8.3.3 serán evaluados estadísticamente en un Programa Estadístico (statistics). Para ello se ponen las pruebas en forma factorial:

TABLA 4.1.

FUENTE : Elaboración Propia

*Abreviatura de cada variable

4.2.1. TRANSFORMACIÓN DE VARIABLES

A continuación se ejemplifica el procedimiento de transformación. El procedimiento es el mismo para cada variable.

4.2.2. FORMULACIÓN DE TABLA FACTORIAL PARA ANÁLISIS DE DATOS

Este cuadro será introducido en la computadora (Ver sección 3.7.1.)

CUADRO 4.2.

FUENTE: Elaboración Propia.

4.2.3. DETERMINACIÓN DE LOS COEFICIENTES DE REGRESIÓN

MODELO MATEMÁTICO

El diseño factorial, permite desarrollar un modelo matemático reduciendo estadísticamente los resultados a una función de regresión de tipo polinómico, de la forma :

Estos se pueden observar en el cuadro que se presenta a continuación y que son realizados por el programa de computadora. En el Anexo 9 se puede observar como fueron calculados.

Así, el modelo matemático para el diseño en escala codificada es el siguiente :

Y = 0,592+0,043X1+0,112×2-0,235×3 +

0,008x1x2- 0,0028x1x3 -0,36 x1X2- 0,008x1X2x3

4.2.4. VALIDACIÓN DE RESULTADOS (ANÁLISIS DE LA VARIANZA)

4.2.4.1. ANÁLISIS DE SIGNIFICANCIA DE LOS COEFICIENTES

Para determinar la significancia de cada uno de los coeficientes de la ecuación de regresión se emplea la prueba t de student definido por :

Aplicando las fórmulas anteriores:

– CÁLCULO DE LA VARIANZA ESTIMADA

Cálculo de promedio : Y0 = (0,95 + 0,90 + 1,00)/3 = 0,95 Cálculo de desviaciones cuadráticas : SDC = (0,95 – 0,95)2 + (0,90 – 0,95)2 + (1,00 – 0,95)2 SDC = 0,005

Cálculo de varianza :

Se2 = SDC/ (3-1) = 0,0025

Cálculo de desviaciones estándar : Se = 0,05

Este valor se puede observar en los cuadros A y B realizados por el computador.

En el Anexo 9 se encuentra como fue calculado: la varianza y los estadísticos tj

Para la determinación de la significancia se encuentra la t de student de Tablas para (C-1) = 2 grados de libertad. 95 % de confianza

Donde : tp = 4,303

Finalmente, los valores tj que sean menores a tp no tienen significación y por lo tanto no participan en la ecuación de regresión. Ver Anexo 9 y Cuadros A y B.

Por lo tanto el Modelo Matemático es:

Y = 0,59 + 0,11X2 + 0,24X3

4.2.5. BONDAD DE AJUSTE DE LA ECUACIÓN DE REGRESIÓN

Este paso verifica que efectivamente la ecuación obtenida represena los datos que le dieron origen. Para este propósito se utiliza la prueba F de Fisher.

NOTA : Si no hay bondad de ajuste con el modelo lineal es muy probable que exista efecto curvatura significativa.

Aplicando las ecuaciones anteriores se tiene:

Cálculo de las desviaciones cuadráticas entre el valor experimental y el valor calculado con la ecuación de regresión.

4.2.6. EVALUACIÓN DEL EFECTO DE CURVATURA

Se determina la diferencia entre el promedio de los puntos centrales Y0 y el promedio de los puntos factoriales Y¡

La significancia estadística de este efecto se determina con la prueba t de student. El intervalo de confidencia se calcula así:

4.2.7. EXPRESIÓN DEL MODELO MATEMÁTICO EN ESCALA NATURAL

El modelo matemático se procede a descodificar según las ecuaciones siguientes:

Aplicando las ecuaciones para el modelo obtenemos la ecuación en términos de las variables originales.

Esta ecuación de regresión generada representa a los datos experimentales que le dieron origen y describe el sistema en reacción bajo estudio.

4.3. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS

4.3.1. INFLUENCIA DE LA CONCENTRACIÓN DELA PAPAÍNA

De la experimentación se observa que tiene interacción directa con el tiempo de hidrolizado, y cualquier exceso no ocasionaría problema alguno, ya que es inocua. Pero con estas cantidades preliminares de concentración se puede continuar las investigaciones para determinar la I.U. (unidad enzimática), es decir, cantidad de enzima que cataliza la conversión de 1 micromol de sustrato en 1 minuto, en condiciones óptimas.

Por lo que para las metas propuestas para el presente trabajo se prefiere la de mayor concentración (5 %).

4.3.2. INFLUENCIA DEL pH

Esta es una variable importantísima que se ha logrado fijar ya que sabemos por el carácter anfótero de las proteínas, solo hay un pH en el cual la actividad de la papaína es máxima y es de pH = 5.

Habiéndose distinguido además otro pH: el pH = 6 de estabilidad, por lo que se ha podido manipular la enzima en condiciones adecuadas.

Lo demuestran los resultados de hidrólisis, donde los rendimientos son mejores a pH = 5, disminuyendo notoriamente a pH = 6.

4.4. ANÁLISIS DEL DISEÑO FACTORIAL

• 1. La matriz de variable independiente se obtiene agregando un vector columna 1 que consiste en signos(+), el cual es usado para estimar la media, los otros vectores columna se generan a partir de la matriz diseño.

• 2. Una vez hecho los coeficientes de regresión con un nivel de significancia de 95% se hace efectos e interacciones.

El rango de las variables ha sido convenientemente elegido, y por ello las conclusiones pueden extenderse a variaciones del proceso.

CAPITULO V

Costos de la investigación

5.1.1.- GENERALIDADES:

Este capítulo trata sobre los costos generales que demanda la investigación (como material y equipo, reactivos, servicios, etc).

5.1.2.- RECURSOS MATERIALES

5.1.3.- COSTOS DE LOS RECURSOS MATERIALES

(*) Costo no Incluido en la Investigación (Gratuito)

5.1.4.- FINANCIAMIENTO

Los recursos económicos necesarios para llevar a cabo esta investigación son aporte propio.

5.2.- CRONOGRAMA DE LA INVESTIGACIÓN

5.2.1.- Actividades a desarrollar:

• a) Recolección de la información

• b) Evaluación de la información

• c) Clasificación de información y obtención de conclusiones

• d) Asesoría profesional

• e) Formulación de objetivos y planteamiento de hipótesis

• f) Planteamiento de las pruebas

• g) Disponibilidad de materias primas y equipo de laboratorio

• h) Inicio de pruebas de laboratorio

• i) Evaluación de las pruebas de laboratorio

• j) Elaboración de conclusiones y sugerencias en base de las pruebas

5.2.2.- Actividades a desarrollar:

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GUÍA PARA LA COMPRA DE ENZIMAS Enzyme Development Corporation

Autor:

Ing. Abel Foraquita Choque

Mayo 2013

Puno —–o——Perú