Resumen

Si bien el biocombustible a base de algas es una de las soluciones más adecuadas de energías renovables, la comercialización se ha visto afectada por las limitaciones de crecimiento debido al sombreado mutuo y los altos costos de cosecha. Este trabajo propone una solución a estos desafíos mediante aprendizaje automático para orientar el diseño de un cultivo semicontinuo de algas (SAC) que mantiene un óptimo crecimiento celular y minimiza el sombreado mutuo. Para disminuir el costo de cosecha de biomasa, fue diseñada una estrategia sedimentación basada en agregación (ABS), mediante la producción de limoneno por la cepa  Synechococcus elongatus UTEX 2973. El limoneno incrementa la hidrofobicidad de la superficie celular, facilitando la agregación y sedimentación celular. El cultivo SAC promueve el crecimiento de cianobacterias con una productividad de biomasa de 0,1 g/L/hora y una productividad de limoneno de 0,2 mg/L/hora durante un período sostenido en fotobiorreactores, lo cual, a mayor escala puede lograr un rendimiento de biomasa de 43,3 g/m²/día.

• Materias:Microbiología Ingeniería genética Ingeniería bioquímica - Equipo y accesorios Ingeniería biomédica Biotecnología Bioingeniería
• Subjects:Microbiology Genetic engineering Biochemical engineering - Equipment and supplies Biomedical engineering Biotechnology Bioengineering
• Palabras claves:Microbiología aplicada; Aprendizaje automático; ingeniería metabólica; Energía renovable
• Keywords:Applied microbiology; Machine learning; Metabolic engineering; Renewable energy