Optimización de la extracción de glucosinolatos de maca (Lepidium meyenii) por superficie de respuesta y algoritmos genéticos

Víctor Vásquez-Villalobos, Carmen Rojas-Padilla, Julio Rojas-Naccha, Orlando Hernández-Bracamonte, Julia Vásquez-Angulo, Omar Barreto-Alama

Resumen


El objetivo de este trabajo fue comparar la optimización del proceso de extracción de glucosinolatos totales de harina de maca (Lepidium meyenii) (EGTHM) utilizando SR por diseño Box-Behnken (SRBB) con el de AG, en función a x1: temperatura (ºC), x2: etanol (%), x3: relación solvente/materia prima y x4: tiempo de extracción (min). Se identificó y cuantificó los GT utilizando HPLC. Se evaluaron las variables (x1, x2, x3, x4) que influyen en la extracción utilizando un SRBB con el software Statistica y Wolfram Mathematica para los AG. Del desarrollo del SRBB se obtuvo una ecuación de segundo orden con R2 = 0,74794, p = 1,88248E-10 << 0,05 con error absoluto medio de 11%; lo que indicó la consistencia del modelo. No fue posible obtener un valor óptimo de la EGTHM utilizando SRBB, por la existencia de dos zonas óptimas debido a la configuración de una superficie tipo silla. Empleando AG se obtuvo después de 2000 iteraciones el valor máximo de la función de 17,0986 μmol de GT/g de HM, el cual se alcanzó con 69,9783 ºC, 70,9540% de etanol, relación solvente/materia prima de 10,0488 en 90 min, lo que demuestra la aplicabilidad de los AG.

Palabras clave


algoritmos genéticos, superficie de respuesta, optimización, secado, maca (Lepidium meyenii)

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Received May 5, 2016.

Accepted July 19, 2016.

* Corresponding author

E-mail: vvasquez@unitru.edu.pe (V. Vásquez-Villalobos).




DOI: http://dx.doi.org/10.17268/sci.agropecu.2016.03.16

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