Resumen:
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[ES] El desperdicio alimentario, junto con el hambre y la malnutrición, constituyen un
reto prioritario para la sociedad actual. Todo ello, unido a los problemas
medioambientales derivados de este desperdicio, exige la ...[+]
[ES] El desperdicio alimentario, junto con el hambre y la malnutrición, constituyen un
reto prioritario para la sociedad actual. Todo ello, unido a los problemas
medioambientales derivados de este desperdicio, exige la búsqueda de soluciones
dirigidas al mejor aprovechamiento de los alimentos y sus residuos. En este contexto, la
fermentación en estado sólido (SSF) se presenta como una herramienta prometedora,
ya que se trata de una técnica verde que puede llevarse a cabo directamente sobre los
residuos con el fin de generar productos con valor añadido. En este trabajo fin de
máster, se ha llevado a cabo una revisión bibliográfica de las aplicaciones de la SSF de
residuos agroindustriales de origen vegetal. Para ello, se han consultado artículos
publicados en los últimos 11 años. Los artículos consultados revelan que la SSF puede
emplearse con distintos fines, destacando la producción industrial de enzimas y otros
metabolitos de interés, tales como compuestos volátiles/aromas, ácidos orgánicos o
pigmentos; la mejora del perfil nutricional y funcional con el fin de producir alimentos o
ingredientes más nutritivos; y, por último, la obtención de extractos antioxidantes.
Según la bibliografía consultada, los sustratos más empleados para la SSF son los
residuos lignocelulósicos (salvado de arroz, salvado de trigo, harina de soja, etc.) y los
residuos procedentes del procesado de frutas y verduras (piel de banana, piña, cáscara
de granada, etc.). En cuanto al tipo de microorganismos fermentadores, destacan los
hongos (Aspergillus spp., etc.) y las bacterias ácido-lácticas (Lactobacillus spp.,
Lysinbacillus spp., etc). Por otro lado, algunos pretratamientos y la suplementación de
los sustratos determinan una mejora en el rendimiento y resultado de la fermentación.
Muchos estudios encontrados en la bibliografía tienen como objetivo desarrollar nuevos
modelos de predicción en los que se haga una optimización aproximada de la
productividad de la técnica de la SSF.
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[EN] Food waste, along with hunger and malnutrition, is a priority challenge for today's
society. All this, together with the environmental problems resulting from this waste,
requires the search for solutions aimed at ...[+]
[EN] Food waste, along with hunger and malnutrition, is a priority challenge for today's
society. All this, together with the environmental problems resulting from this waste,
requires the search for solutions aimed at making better use of food and food waste. In
this context, solid state fermentation (SSF) is a promising tool, as it is a green technique
that can be carried out directly on waste in order to generate value-added products. In
this Master's thesis, a literature review of the applications of SSF of agro-industrial waste
of plant origin has been carried out. To this end, articles published in the last 11 years
have been consulted. The articles consulted reveal that SSF can be used for different
purposes, notably the industrial production of enzymes and other metabolites of
interest, such as volatile compounds/aromas, organic acids or pigments; the
improvement of the nutritional and functional profile in order to produce more
nutritious food or ingredients; and, finally, the obtaining of antioxidant extracts.
According to the literature, the most commonly used substrates for SSF are
lignocellulosic residues (rice bran, wheat bran, soybean meal, etc.) and residues from
fruit and vegetable processing (banana peel, pineapple, pomegranate peel, etc.). As for
the type of fermenting microorganisms, fungi (Aspergillus spp., etc.) and lactic acid
bacteria (Lactobacillus spp., Lysinbacillus spp., etc.) stand out. On the other hand, some
pretreatments and the supplementation of substrates determine an improvement in the
yield and result of fermentation. Many studies found in the literature aim to develop
new prediction models in which an approximate optimisation of the productivity of the
SSF technique is made.
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