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dc.contributor.advisorUrraca Vergara, Elena Matilde
dc.contributor.authorNavarro Calderon, Diego Andre
dc.creatorNavarro Calderon, Diego Andre
dc.date.accessioned2017-04-04T21:30:29Z
dc.date.available2017-04-04T21:30:29Z
dc.date.issued2017
dc.identifierT_ALIM_307
dc.identifier.otherT046_47183463T
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12759/2471
dc.description.abstractEn la presente investigación se evaluó el efecto de las mezclas de grasa de cerdo, albedo de maracuyá y aceite de girasol (0 – 100%) sobre la capacidad de retención de agua, el color (L*, a* y b*), textura instrumental y aceptabilidad general de hamburguesas de carne de vacuno. Se aplicó un diseño de mezclas simplex reticular con centroide ampliado bajo la metodología de superficie de respuesta, con la finalidad de obtener el modelo matemático adecuado para representar el comportamiento de las variables en estudio y establecer la combinación óptima estimada de los factores que permita optimizar las variables respuesta. Existió efecto significativo (p<0.05) de las mezclas grasa de cerdo, albedo de maracuyá y aceite de girasol sobre la textura y la aceptabilidad general. Caso contrario ocurrió para las variables capacidad de retención de agua y color. El modelo matemático cúbico especial representó el comportamiento de la textura instrumental y el modelo cuadrático el de la aceptabilidad general, con valores de coeficientes de determinación R2 de 0.96 y 0.87, respectivamente. La combinación óptima estimada de grasa de cerdo al 90.31%, albedo de maracuyá al 6.58% y aceite de girasol al 3.11%, permitió optimizar las variables respuesta: aceptabilidad general con mayor calificación de 6.89 (valor aproximado a 7 = calificación de “Me agrada moderadamente”) y adecuada textura instrumental de 2.67 N, en hamburguesas de carne de vacuno.es_PE
dc.description.abstractThe effect of the mixtures of pork fat, passion fruit albedo and sunflower oil (0 100%) on the water holding capacity, color (L*, a* y b*), instrumental texture and overall acceptability of beef burgers, was evaluated. The reticular simplex mixtures design with expanded centroid under the methodology of response surface was used in order to obtain the appropriate mathematical model to represent the behavior of the variables under study and to establish the optimal combination of predicted factors for optimizing it. A significant (p<0.05) effect of the mixtures of pork fat, passion fruit albedo and sunflower oil on the fiber texture and overall acceptability was found. The opposite was true for water retention capacity and color properties. The special cubic mathematical model represented the behavior of the instrumental texture and the quadratic model was followed for the general acceptability, with values of coefficients of determination R2 of 0.96 and 0.87, respectively. The predicted optimal combination was: pork fat 90.31%; passion fruit albedo 6.58% and sunflower oil 3.11%; this mixture allowed to optimize the response variables: overall acceptability score greater than 6.89 (approximate value 7 = rating ““I like it moderately““), adequate texture and 2.67 N instrumental in beef burgers.en_US
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Privada Antenor Orregoes_PE
dc.relation.ispartofseriesT_ALIM_307
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.sourceUniversidad Privada Antenor Orregoes_PE
dc.sourceRepositorio institucional - UPAOes_PE
dc.subjectMezcla de Grasaes_PE
dc.subjectAlbedo de Maracuyaes_PE
dc.titleEfecto de mezcla de grasa, albedo de maracuyá (passiflora edulis.) var. flavicarpa y aceite de girasol (helianthus annuus) sobre la capacidad de retención de agua, color textura y aceptabilidad general de hamburguesas de carne de vacuno (bos taurus)es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Privada Antenor Orrego. Facultad de Ciencias Agrariases_PE
thesis.degree.nameIngeniero en Industrias Alimentariases_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería en Industrias Alimentariases_PE


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