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Abordagem estatística e computacional na otimização de meios de cultura para produção de antibióticos: o caso da cefalosporina C.

by Ferreira, Amauri Alves

Abstract (Summary)
Neste trabalho verificou-se o efeito das variáveis concentração de glicose, acetato de amônio, DL-metionina, fósforo, ácido oléico e solução de sais na velocidade específica máxima de crescimento (µmax), assim como sacarose e DL-metionina na velocidade específica de produção do antibiótico cefalosporina C (µp), pelo fungo Cephalosporiumacremonium ATCC 48272, usando como ferramenta estatística a técnica de planejamento experimental e a análise por superfície de resposta. Na otimização destas variáveis, os ensaios foram conduzidos de acordo com os planejamentos fatoriais, fracionário, completo e composto central, em fermentações em incubador rotatório, variando as concentrações iniciais dos nutrientes do meio, a 28 oC, pH 7,0+0,1, com agitação de 250 rpm. Paraambos os casos, um modelo ajustado de 2a ordem foi o que melhor correlacionou as variáveis. Os resultados da otimização mostraram que uma velocidade máxima de crescimento de 0,22 h-1 pode ser atingida para uma concentração de glicose e acetato de amônio em torno de 4,20 e 2,5 g/L, respectivamente, e uma velocidade específica de produção de cefalosporina C de 1,12 mgCPC/gcel.h para uma concentração de sacarose de 10,5 g/L e DL-metionina 2,5 g/L com uma massa celular média, para produção, de 14,0 g/L. O planejamento estatístico mostrou-se uma ferramenta bastante eficiente para avaliação do bioprocesso, pois com a realização dos ensaios propostos, foi possível obter valores de µmax e µp superiores aos encontrados na literatura.Desenvolveu-se um modelo baseado na técnica de redes neurais para a simulação de todo o domínio das concentrações de glicose, acetato de amônio, DL-metionina, fósforo, ácido oléico e solução de sais na velocidade específica máxima de crescimento. A rede que melhor representou os valores experimentais foi uma do tipo "feedforward", com três camadas e 22 neurônios na camada oculta, treinada com o algoritmo de retropropagação, por um conjunto de resultados obtidos através de ensaios do planejamento estatístico. As superfícies obtidas pela simulação em amplo domínio de concentrações de glicose e acetato de amônio, mostraram que o crescimento do microrganismo segue um modelo cinético de inibição por este dois nutrientes, prevendoaltos valores de µmax para concentrações de glicose e acetato de amônio, comparáveis comos obtidos pelo modelo estatístico.
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Bibliographical Information:

Advisor:Cláudio Alberto Torres Suazo

School:Universidade Federal de São Carlos

School Location:Brazil

Source Type:Master's Thesis

Keywords:ENGENHARIA QUIMICA Engenharia bioquímica Fermentação Planejamento fatorial Redes neurais

ISBN:

Date of Publication:10/10/2003

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