Aplicación de diseños estadísticos secuenciales en la identificación de fuentes nutricionales para Azotobacter chroococcum AC1.

• Autores: Andrés Eduardo Moreno G., Daniel Fernando Rojas T., Ruth R. Bonilla
• Localización: Ciencia y Tecnología Agropecuaria, ISSN-e 0122-8706, Vol. 12, Nº. 2, 2011, págs. 151-158
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Sequential statistical design application in identification of Azotobacter chroococcum AC1 nutritional sources
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• Resumen
  • español

    La multiplicación masiva de bacterias promotoras de crecimiento vegetal es un aspecto fundamental para la producción de bioinoculantes. Con el objetivo de evaluar una estrategia experimental que permitiera identificar factores nutricionales con influencia sobre la multiplicación de Azotobacter chroococcum AC1, se realizó la aplicación secuencial de diseños estadísticos (Placket-Burman, diseño factorial 27-3, máxima respuesta ascendente y análisis de superficie de respuesta). Se evaluaron once fuentes nutricionales: glucosa, sacarosa, glicerol, almidón, glutamato monosódico, urea, levadura comercial entera, extracto de levadura, MgSO4·7H2O, K2HPO4·3H2O y solución de microelementos. Los resultados evidenciaron que la aplicación en secuencia de diseños estadísticos demostró ser una estrategia confiable permitiendo una producción de células viables de 9x109 ufc/mL luego de 24 horas del proceso de multiplicación, empleando una combinación óptima estimada basada en extracto de levadura, glutamato monosódico, glucosa, K2HPO4·3H2O, MgSO4·7H2O y solución de micronutrientes. 

  • English

    The mass multiplication of plant growth promoting bacteria is a fundamental aspect in the production of bioinoculants. In order to evaluate an experimental strategy that would identify nutritional factors that influence the growth of Azotobacter chroococcum AC1 strain, the sequential application of statistical designs (Placket-Burman design, 27-3 factorial design, steepest ascent method, and response surface analysis) was performed. Eleven nutritional sources: glucose, sucrose, glycerol, starch, monosodium glutamate, urea, commercial yeast, yeast extract, MgSO4·7H2O, K2HPO4·3H2O, and mineral solution were evaluated. Sequential statistical design application proved to be a reliable experimental strategy, allowing 9x109 cfu/mL production from an optimal ration between yeast extract, monosodium glutamate, glucose, K2HPO4·3H2O, MgSO4·7H2O, and mineral solution.