Combinacion de optimizacion por superficie de respuesta y frente de Pareto a traves de algoritmos geneticos para la optimizacion de un proceso microbiologico

GIORDANO, PABLO CESAR; BECCARIA, ALEJANDRO JOSE; GOICOECHEA, HECTOR CASIMIRO

Santa Rosa, La Pampa

Congreso; 10° Congreso Argentino de Química Analítica; 2019

Asociacion Argentina de Quimicos Analiticos

En el presente trabajo se desarrolló una formulación de medio de cultivo a base de melaza de caña de azúcar. Este medio de cultivo es específico para Rhodotorula graminis, una levadura productora de aceite unicelular, materia prima alternativa para la producción de biodiesel. De esta manera, se obtiene un producto con valor agregado a partir de un subproducto que no representa una elevada valorización económica.Se empleó una cepa de R. graminis, conservada en agar extracto de malta a 4ºC. Todos los medios de cultivo estuvieron compuestos de melaza de caña y, en los casos que se especifique, de nitrato de amonio, en las concentraciones definidas por el diseño experimental empleado. Todas las soluciones de estos reactivos fueron preparadas en agua destilada.En primer lugar, se construyó un diseño central compuesto (DCC) con 3 factores (concentración de melaza (M), día de cosecha (C) y razón C/N (CN)) y 2 respuestas (concentraciones de biomasa (X) y lípidos (L)). El análisis se realizó a través de una optimización por superficie de respuesta polinómica por cuadrados mínimos (SRO-LS, por sus siglas en inglés) y se obtuvieron modelos cuadráticos para L y X, en ambos casos sin falta de ajuste significativa. Los valores de R2 fueron 0,79 para X y 0,87 para L. Considerando los modelos obtenidos, se aplicó la función deseabilidad para encontrar las condiciones experimentales que minimicen X y maximicen L de manera de maximizar el rendimiento de lípidos. Las solución obtenida fue M = 180,0 gL-1, C = 4,1 días y CN = 50,0, con valores predichos para X y L de 9,6 gL-1 y 5,2 gL-1, respectivamente, con un rendimiento L/X = 54,5 %. Luego, los polinomios obtenidos a través de SRO-LS fueron empleados para construir frentes de Pareto a través de algoritmos genéticos1 (PF-GA, por sus siglas en inglés) ya que las respuestas estaban en conflicto (no es factible maximizar L y minimizar X al mismo tiempo). Esta etapa incluyó la construcción de un segundo DCC para optimizar los valores de los parámetros relacionados con PF-GA (tamaño de torneo, fracción de entrecruzamiento, entre otros) para obtener un frente de Pareto que cumpliera con los requisitos de optimización de las respuestas. La solución obtenida fue M = 177,6 gL-1, C = 3,7 días y CN = 48,9, con valores predichos para X y L de 8,5 gL-1 y 5,6 gL-1, respectivamente, con un rendimiento L/X = 66,1 %. Esta solución es ventajosa respecto a la obtenida mediante SRO-LS ya que permite obtener una mayor concentración de lípidos y una menor de biomasa, mejorando el rendimiento, y además reduce el tiempo de cultivo. Al realizar la comprobación experimental, los valores promedio obtenidos (n = 4) fueron 9,0 gL-1 y 5,3 gL-1 para X y L, respectivamente, con un rendimiento L/X = 58,8 %. Si bien la concentración de biomasa es ligeramente mayor que el valor predicho, aun así es menor que el valor predicho por SRO-LS. A modo de conclusión, la combinación SRO-LS/FP-GA fue más eficiente que SRO-LS en la optimización de un proceso de cultivo para R. graminis productora de aceite unicelular, ya que no sólo se obtuvieron mayores valores de rendimiento y concentración de lípidos, sino que también el tiempo de cultivo se redujo, lo cual repercute favorablemente en la economía del proceso.