Escalado de la producción de bioproducto de origen microbiano obtenido por fermentación estática

The development of bioproducts with agricultural applications requires that the results obtained at the laboratory level can be scaled up. The objective of this work was to scale the production of a microbial based bioproduct obtained by static fermentation of a mixed culture. A mixed batch culture was carried out with a mixture of molasses and whey in water as sources of nutrients and inoculum. The global growth kinetics were estimated through the biomass as well as the variations of pH and ºBrix. Based on the results, a laboratory scale-up (5 liters) and a pilot plant scale (24, 200 and 2100 liters) were carried out. The microbial biomass increased over time, the pH and ºBrix decreased. The values were adjusted to a second order polynomial model, with regression coefficients R2 0.8. Both pH and ºBrix showed a significant negative correlation with biomass and between them. The pH and ºBrix could be used as indicators to monitor the development of the fermentation and to control the product. The fermentation process can last between 7 and 10 days. With the design conceived and maintaining the proportions of raw materials, it was possible to scale the production process of the microbial based bioproduct from the laboratory to the pilot plant. The characteristics of the bioproduct measured through the pH, ºBrix, color and odor indicators were preserved.El desarrollo de bioproductos con aplicaciones agrícolas se requiere que los resultados obtenidos a nivel de laboratorio puedan escalarse. El objetivo de este trabajo fue escalar la producción de un bioproducto de origen microbiano obtenido por fermentación estática de un cultivo mixto. Se realizó un cultivo discontinuo mixto con una mezcla de melaza y suero de leche en agua como fuentes de nutrientes e inóculo. Se estimó la cinética de crecimiento global a través de la biomasa así como las variaciones del pH y ºBrix. A partir de los resultados se realizó un escalado de laboratorio (5 litros) y otro de planta piloto (24, 200 y 2100 L).  La biomasa microbiana se incrementó en el tiempo, el pH y los ºBrix decrecieron. Los valores se ajustaron a un modelo polinómico de segundo orden, con coeficientes de regresión R20.8. Tanto el pH como los ºBrix mostraron una correlación negativa significativa con la biomasa y entre ellos. El pH y los ºBrix se podrían utilizar como indicadores para monitorear el desarrollo de la fermentación y para el control del producto. El proceso de fermentación puede tener una duración entre 7 y 10 días. Con el diseño concebido y manteniendo las proporciones de materias primas se logró escalar el proceso de producción del bioproducto de origen microbiano desde el laboratorio hasta planta piloto. Se conservaron las características del bioproducto medidas a través de los indicadores pH, ºBrix, color y olor

Predicción de la afinidad de ligandos antagonistas por receptores de adenosina A2A usando árboles de decisión

Neurodegenerative diseases are being treated by modulating adenosine receptors with more effective, safe and selective antagonists. The objective of the study was to develop a methodology to obtain classification models based on decision tree algorithms and descriptors from 0D to 2D of non-congenital families of organic compounds to qualitatively predict ligand-RAA2A affinity. For this purpose, a non-congeneric database of 315 antagonists was constructed and cured with its inhibition constant in nano molar, labeled as potent and weak. The Dragon and ISIDA / QSPR programs were used to calculate molecular descriptors and five groups of descriptors were obtained. In each group 50 descriptors were selected using the mRMR criterion. The database was divided into Training, Test and External series through a random selection and a generalized k-means cluster analysis. Classifiers were developed and validated using the WEKA program. The results were analyzed using the statistical tests of Friedman and Wilcoxon. The significant influence of parameter m of algorithm J48 on the predictivity was verified for the models that used the descriptors of the aug.a-b and hyb.aug.a groups of ISIDA / QSPR. The best performance model was obtained from the selected descriptors of the ISIDA-all group with a value of m = 6 and reached 90.6% prediction on the External series. The methodology developed to obtain classification models based on decision tree algorithms and descriptors from 0D to 2D of non-congenital families of organic compounds is effective in qualitatively predicting ligand-RAA2A affinity with accuracy, specificity and selectivity greater than 90 %. Keywords: classification, machine learning, modeling, QSARLas enfermedades neurodegenerativas están siendo tratadas mediante la modulación de los receptores de adenosina con antagonistas más eficaces, seguros y selectivos. El objetivo del estudio consistió en desarrollar una metodología para obtener modelos de clasificación sobre la base de algoritmos de árboles de decisión y descriptores de 0D a 2D de familias no congenéricas de compuestos orgánicos para predecir cualitativamente la afinidad ligando-RAA2A. Para ello se construyó y curó una base de datos no congenérica de 315 antagonistas con su constante de inhibición en nano molar, etiquetados como potentes y débiles. Se utilizaron los programas Dragon e ISIDA/QSPR para calcular descriptores moleculares y se obtuvieron cinco grupos de descriptores. En cada grupo se seleccionaron 50 descriptores usando el criterio mRMR. La base de datos se dividió en series de Entrenamiento, Prueba y Externa mediante una selección aleatoria y un análisis de clúster k-means generalizado. Se desarrollaron y validaron clasificadores utilizando el programa WEKA. Los resultados fueron analizados mediante las pruebas estadísticas de Friedman y Wilcoxon. Se comprobó la influencia significativa del parámetro m del algoritmo J48 en la predictividad, para los modelos que usaron los descriptores de los grupos aug.a-b e hyb.aug.a del ISIDA/QSPR. El modelo de mejor desempeño se obtuvo de los descriptores seleccionados del grupo ISIDA-todos con un valor de m=6 y alcanzó 90.6% de predicción sobre la serie Externa. La metodología desarrollada para obtener modelos de clasificación sobre la base de algoritmos de árboles de decisión y descriptores de 0D a 2D de familias no congenéricas de compuestos orgánicos es efectiva para predecir cualitativamente la afinidad ligando-RAA2A con una exactitud, especificidad y selectividad superiores al 90%. Palabras clave: aprendizaje automatizado; clasificación; modelación; QSA