Sequential statistical design application in identification of Azotobacter chroococcum AC1 nutritional sources

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 chroo...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Moreno Galván, Andrés Eduardo, Bonilla Buitrago, Ruth Rebeca, Rojas Tamayo, Daniel Felipe
Formato: article
Lenguaje:Español
Publicado: ‎‎Corporación colombiana de investigación agropecuaria - AGROSAVIA 2019
Materias:
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/20.500.12324/35113
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spelling RepoAGROSAVIA351132024-06-27T13:43:41Z Sequential statistical design application in identification of Azotobacter chroococcum AC1 nutritional sources Aplicación de diseños estadísticos secuenciales en la identificación de fuentes nutricionales para Azotobacter chroococcum AC1. Moreno Galván, Andrés Eduardo Bonilla Buitrago, Ruth Rebeca Rojas Tamayo, Daniel Felipe Transversal 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.  Biofertilizante Monibac®, promueve el crecimiento vegetal y sustituye la fertilización nitrogenada en el pasto guinea (Megathyrsus maximus) y algodón (Gossypium hirsitum) 2019-08-09T19:29:56Z 2019-08-09T19:29:56Z 2011-11-22 2011 article Artículo científico http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 info:eu-repo/semantics/article https://purl.org/redcol/resource_type/ART http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 2500-5308 (e-issn) 0122-8706 http://hdl.handle.net/20.500.12324/35113 10.21930/rcta.vol12-num2 reponame:Biblioteca Digital Agropecuaria de Colombia repourl:https://repository.agrosavia.co instname:Corporación colombiana de investigación agropecuaria AGROSAVIA spa http://revistacta.agrosavia.co/index.php/revista/article/view/226/232 PlanView 410 Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf application/pdf ‎‎Corporación colombiana de investigación agropecuaria - AGROSAVIA Revista Ciencia y Tecnología Agropecuaria; Vol 12 Núm.2 (2011); 151-158
institution Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria
collection Repositorio AGROSAVIA
language Español
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Moreno Galván, Andrés Eduardo
Bonilla Buitrago, Ruth Rebeca
Rojas Tamayo, Daniel Felipe
Sequential statistical design application in identification of Azotobacter chroococcum AC1 nutritional sources
description 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. 
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