Optimization using Response Surface Methodology (RSM) for the formulation of a functional beverage based on whey, peach (Prunus persica) and bee pollen
Este proyecto de investigación que fue presentado para el concurso FERCYT en la categoría póster científico, busca desarrollar una innovadora bebida funcional a base de lactosuero, durazno (Prunus persica) y polen de abeja, aprovechando el alto valor nutricional y los compuestos bioactivos de estos ingredientes. El objetivo es optimizar la formulación del producto mediante la aplicación de la Metodología de Superficie de Respuesta (RSM), determinando la combinación ideal que maximice las propiedades nutricionales y sensoriales. La investigación es de tipo aplicada y experimental, con un enfoque explicativo, orientado a evaluar la influencia de las proporciones de lactosuero, durazno y polen de abeja sobre las características fisicoquímicas y sensoriales de la bebida. Se utiliza un diseño Box-Behnken con tres factores y quince formulaciones experimentales. Las variables de respuesta consideradas son pH, acidez, °Brix y aceptación general, procesadas mediante el software Statgraphics XVII, que permite ajustar modelos polinomiales de segundo orden y determinar las condiciones óptimas de formulación.This research project, submitted to the FERCYT competition in the scientific poster category, aims to develop an innovative functional beverage based on whey, peach (Prunus persica), and bee pollen, leveraging the high nutritional value and bioactive compounds of these ingredients. The objective is to optimize the product formulation by applying Response Surface Methodology (RSM), determining the ideal combination that maximizes nutritional and sensory properties. The research is applied and experimental, with an explanatory approach, focused on evaluating the influence of the proportions of whey, peach, and bee pollen on the beverage's physicochemical and sensory characteristics. A Box-Behnken design with three factors and fifteen experimental formulations was used. The response variables considered were pH, acidity, °Brix, and overall consumer acceptance, processed using Statgraphics XVII software, which allows for fitting second-order polynomial models and determining the optimal formulation conditions
