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Microalgas: fuentes de proteínas, vitaminas y antioxidantes
01 de noviembre 2019
Agustina Flores, alumna avanzada de la Ing. en Alimentos de la Facultad de Ciencias de la Alimentación, participó de las XXVII Jornadas de Jóvenes Investigadores en la Universidad Federal de Sao Carlos, Brasil.
El proyecto presentado en las JJI fue «Efecto del estrés lumínico y de las concentraciones de Nitrógeno y Carbono sobre la producción de minerales en la microalga Scenedesmus obliquus», dirigido por las Dras. Mariana Jimenez Veuthey y Marina Zapata, en el que también se encuentran las alumnas Gina Vezzosi y Natalia Sacks.
En las últimas décadas, la biotecnología de microalgas ha cobrado relevancia debido a que constituye una fuente importante de proteínas, lípidos, minerales, entre otros, que pueden ser aprovechados para la producción de biocombustibles, suplementos alimenticios, piensos, pigmentos, productos farmacéuticos y cosméticos.
Las microalgas son organismos fotosintéticos que utilizan la luz solar como fuente de energía y nutrientes simples como dióxido de carbono, nitrógeno y fósforo para producir proteínas de alta valor biológico, vitaminas, antioxidantes, etc.
Por su elevado contenido de nutrientes con propiedades beneficiosas para la salud humana, ciertas microalgas se consideran alimentos funcionales (Quevedo et al., 2008), que son de interés en la industria alimentaria. Varios estudios han reportado que bajo diferentes condiciones de estrés, las microalgas producen compuestos bioactivos como un mecanismo de protección celular (Dammak et al., 2018). El
Actualmente, las microalgas son incorporadas en pastas, bocadillos dulces en barra y en bebidas, como suplemento nutricional natural para estos alimentos (Gómez et al., 2016).
Agustina, becaria PID-UNER en el Laboratorio de Análisis de Metales en Alimentos y otros Sustratos (LAMAS), presentó la investigación que tenía como objetivo estudiar el efecto de la luz y las concentraciones de nitrato y acetato de sodio en la producción de minerales en cultivo de Scenedesmus obliquus y evaluar el modelo que mejor ajuste a la curva de crecimiento.
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