TY  - JOUR
TT  - Mısır Ekmeğindeki Fitik Asit Miktarını Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesinde Yanıt Yüzey Yöntemi Yaklaşımı
AU  - Kılıç, Duygu
AU  - Bayrak, Hülya
AU  - Özkaya, Berrin
PY  - 2018
DA  - October
JF  - Selcuk University Journal of  Science Faculty
JO  - sufefd
PB  - Selcuk University
WT  - DergiPark
SN  - 2458-9411
SP  - 121
EP  - 134
VL  - 44
IS  - 2
KW  - Central Composite Design
KW  - Corn Bread
KW  - Factorial Design
KW  - Phytic Acid
KW  - Response Surface Method
N2  - Deney düzenlemeyöntemlerinin bilimsel araştırmalarda, gıda ve sağlık gibi alanlarda birçokfarklı amaçla kullanıldığı bilinmektedir. Deney düzenleme yöntemlerinde, deneyiyapan kişinin ihtiyaçlarına karşılık bulabilmesi için; geliştirme sürecindeolan tasarımın sınırlarını bilmek, kullanılan değişkenlerinin tasarımüzerindeki etkilerini anlamak ve analitik olarak en iyi çözümü bulmak oldukçaönemlidir. Ancak tasarımı tanımlarken kullanılan değişkenler ile tasarımınkalitesini ölçmek için kullanılacak olan değerlendirme ölçütü arasında analitikbir bağıntı ifade edilememesi durumunda en iyi çözüme ulaşmak için başkayöntemlerin kullanılmasını gerekir. Bu gibi durumlarda değerlendirme ölçütününtasarım değişkenlerinde oluşturduğu değişmelerde gerekli bağıntıları deneyselyoldan elde etmek için yanıt yüzey yöntemi kullanılır. Bütün denemedüzenlerinde temel amaç üzerinde durulan yanıt değişkenine etkisi olabileceğidüşünülen faktörlerin dikkate alınması ve deneme hatasının minimumaindirilmesidir. Bu çalışmada, mısır ekmeği üretimi sırasında uygulananişlemlerin fitik asit miktarına etkileri incelenmiştir. Birinci derece yanıtyüzey modeli kullanılmıştır. Problemin yapısına3k CCD (Central Composit Design-CCD-Merkezi Bileşik deneme)düzeni uygundur. Deneme düzeni tek tekrarlıdır. CCDdeneme düzenini etkileyen madde miktarını artırmak ya da azaltmak direkt olarakilgili faktörü artıracak ya da azaltacaktır. Bu yöntem sayesinde belirlidüzeylerdeki alanı daha iyi sınırlandırarak hem zamandan hem de madde miktarındantasarruf yapılması sağlanabilir.
CR  - Aktaş S, Çiftçi E (2015). Hasta memnuniyetine yanıt yüzeyi yaklaşımı. Europen Journal of Science and Technology 2(4): 128–135.
CR  - Allen TT, Yu L (2002). Low cots response surface methods from simulation optimization. Quality and Engineering 12(4): 583–591.
CR  - Baş D, Boyacı İH (2007). Modelling and optimization ii: comparison of estimation capabilities of response surface methodology with artificial neural networks in a biochemical reaction. Jourmal of Food Engineering 78: 846–854.
CR  - Bayrak H, Özkaya B, Tekindal MA (2010) Productivity in the first degree for the optimum point determination of factorial trials: an application. Türkiye Klinikleri Biyoistatistik Dergisi 2(1): 18–27.
CR  - Cin D, Işık O (2014). hava ulaştırma görevlerinin başarımının tatmini. Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi 7(1): 105–111.
Değirmencioğlu A, Yazgı A (2006). Tepki yüzeyleri metodolojisi optimizasyon esaslı çalışmalara ilişkin teorik esaslar ve tarımsal mekanizasyon uygulamaları. Tarım Makineleri Bilimi Dergisi 2(2): 111–115.
CR  - Demir Ö, Aksu B, Özsoy Y (2017). İlaç formülasyonu geliştirilmesinde deney tasarımı seçimi ve kullanımı. Marmara Pharmaceutical Journal 21(2): 211–222.
CR  - Dutta JR, Dutta PK, Banerjee R (2004). Optimization of culture parameters for extracellular protease production from a newly isolated pseudomonas using response surface and artificial neural network models. Process Biochemistry 39: 2193–2198.
CR  - Gomes HM, Awruch AM (2004). Comparison of response surface and neural network with other methods for structural reliability analysis. Structural Safety 26: 49–67.
CR  - Goos P, Donev AN (2006). Blocking response surface designs. Computational Statistics and Data Analysis 51: 1075–1088.
CR  - Hanrahan G, Lu K (2006). Critical application of factorial and response surface methodology in modern experimental design and optimization. Critical Reviews in Analytical Chemistry 36: 141–151.
CR  - Koç B, Ertekin-Kaymak F (2010) Yanıt yüzey yöntemi ve gıda işleme uygulamaları. The Journal of Food 35(1): 1–8.
CR  - Mead R, Pike D (1975).  A review of response surface methodology from a biometric viewpoint. Biometrics 31: 803–851.
CR  - Myers RH, Montgomery DC (1995). Response surface methodology, process and product optimization using designed experiments. 2nd edition John Wiley and Sons, New York.
CR  - Myers RH (1999). Response surface methodology - current status and future directions (with discussion). Journal of Quality Technology 31: 30–44.
CR  - Oon SJ, Lee LH (2006). The impact of ordinal on response surface methodology. Winter Simulation Conference, California, 406–413.
CR  - Özkaya B, Özkaya H, Duran B (2013) Effects of yeast types on phytic acid content of traditional corn bread. The 2. International Symposium on Traditional Foods From Adriatic to Caucasus, 24-17 October, 234, Makedonya.
CR  - Ryan TP (2007). Modern experimental design. New Jersey: John Wiley and Sons 360–410.
CR  - Said KAM, Amin MAM (2015). Overview on the response surface methodology in extraction processes. Journal of Applied Science and Process Enginering 2(1): 8–17.
CR  - Stablein DM, Carter WH, Wampler GL (1983). Survival analysis of drug combinations using a hazards model with time-dependent covariates. Biometrics 36(3): 537–546.
CR  - Tekindal MA, Bayrak H, Özkaya B, Yavuz Y (2014). Second order response surface method: factorial experiments an alternative method in the field on agronomy. Turkish Journal of Field Crops 19(1): 35–45.
CR  - Turan MD, Altundoğan HS (2011). Hidrometalurjik araştırmalarda yanıt yüzey yöntemlerinin kullanımı. Madencilik 50(3): 11–23.
CR  - Vining GG, Myers RH (1990). Combining taguchi and response surface philosophies: dual response approach. Journal of Quality Technology 22(1): 38–45.
UR  - https://dergipark.org.tr/en/pub/sufefd/issue//351705
L1  - https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/551902
ER  -