Efecto de la temperatura y tiempo de almacenamiento en la calidad sensorial y contenido de vitamina C del aguaymanto (Physalis Peruviana) pre enfriado por hidrorefrigeración
Descripción del Articulo
El presente trabajo tuvo como objetivo, evaluar el efecto de la temperatura y tiempo de almacenamiento en la calidad sensorial y contenido de vitamina C del aguaymanto (Physalis peruviana) pre enfriado por hidrorefrigeración, y almacenada en refrigeración. Con este estudio se ofrece un producto que...
Autor: | |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2019 |
Institución: | Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo |
Repositorio: | UNASAM-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:172.16.0.151:UNASAM/5517 |
Enlace del recurso: | http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/5517 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Aguaymanto Hidrorefrigeración Pre-enfriamiento https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.04.01 |
Sumario: | El presente trabajo tuvo como objetivo, evaluar el efecto de la temperatura y tiempo de almacenamiento en la calidad sensorial y contenido de vitamina C del aguaymanto (Physalis peruviana) pre enfriado por hidrorefrigeración, y almacenada en refrigeración. Con este estudio se ofrece un producto que garantice su calidad, valor nutritivo, de consumo inmediato y que quite la incertidumbre que genera el capuchón del fruto por desconocer la calidad del fruto que envuelve, y así prolongar la vida útil del aguaymanto sin la protección del capuchón. Utilizan tres factores, las que son temperatura de pre-enfriamiento, temperatura de almacenamiento y tiempo de almacenamiento en cada uno de los tratamientos. Siguiendo un diseño experimental de metodología de superficie de respuesta y un diseño estadístico de Box-Behnken. Concluye que la mejor temperatura de pre-enfriamiento y de almacenamiento son 10 °C y 2 °C respectivamente para conservar las características sensoriales y el nivel de vitamina C durante un tiempo de 20 días pre establecido en el estudio. Los factores son significativos en un análisis de superficie de respuesta y la combinación de estos tres factores nos permite pronosticar aproximadamente un 91.22% de los puntos, modelo generado tiene un buen ajuste |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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