modelos de crecimiento y metabolismo microbiano gustavo viniegra gonzález universidad autónoma...

24
Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F.

Upload: raul-cosio

Post on 22-Jan-2016

222 views

Category:

Documents


1 download

TRANSCRIPT

Page 1: Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F

Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano

Gustavo Viniegra GonzálezUniversidad Autónoma

Metropolitana, Iztapalapa, D.F.

Page 2: Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F

CICLO DE VIDA DE UN MOHO

Page 3: Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F

Macro cinética de A. nigerLarralde-Corona et al., (1997)

rA = densidad de superficie (mg/cm2)

Al inicio: crecimiento exponencial

Al final: densidad máxima rAmax

Os valores de, rA y rAmax, dependen de la concentración So

0 10 20 30 40 50 60 70 80 900

4

8

12

16

20 120 gL-1

70 gL-1

300 gL-1

40 gL-1

10 gL-1

Biom

ass d

ry w

eigh

t, X

(mg/

cm2 )

Time (h)

Page 4: Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F

Modelo macroscópico

• La tasa específica de crecimiento, r, está definida como

r = (1/X)dX/dtSe supone que, r, se anula cuando X, se

aproxima a, Xmax.

Modelo de von Bertanlanffyr = m{1 – (X/Xmax)n}

X << Xmax r m; X Xmax, r 0

Page 5: Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F

Consecuencias del modelo

• Si n = 1; r, vs. X, es una recta.

• Si n > 1; r vs. X, se inhibe tardíamente.

• Si n < 1; r vs. X, se inhibe tempranamente.

El caso más simple, n=1, (ecuación logística).

Punto de inflexión a la mitad del crecimiento

Velocidad específ., r, vs. densidad, X

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0 5 10 15 20

X (mg/cm2)

r (1

/h)

n = 1 n = 1/2 n=2

Page 6: Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F

¿Por qué dejan de crecer los hongos filamentosos?

• Deficiencias en algún factor de crecimiento y en el balance respiratorio.

• Los ciclos celulares tienen puntos de control sobre los factores de crecimiento.

• Cuando detectan una faltante, detienen el ciclo celular.

• La inflexión de la curva ocurre antes de la transición respiratoria.

Page 7: Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F

Respiración de Beauveria bassiana

Salvado de trigo o cutícula de grilo.

Dos fases respiratorias (Ikasari y Mitchell, 2000)

a) Crecimiento exponencial

b) Autólisis de parte de la biomasa 0.0 20.0 40.0 60.0 80.0 100.0 120.0

-

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

Datos: D. Rodríguez, tesis doctoral en la UAMI, 2009

0 10 20 30 40 50 60

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

mg

CO 2 / g

MS

I* h

STS Cepa 88 STS Cepa 885.2

Page 8: Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F

Modelo de Ikasari y Mitchell

• Fase exponencialt tC; dX/dt = mX; X = X0exp(mt)

Fase finalt > tC; dX/dt = m(e-r(t-tc))X;

X = Xcexp[(m/r)(1-e-r(t-tc))]

t ; X Xce(m/r) = Xmax; (Xc/ Xmax) = e(m/r)

Page 9: Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F

Interpretación fisiológica

r = (1/X)(dX/dt); tasa específica de crecimiento

Condiciones favorables r= ;m constante

Condiciones desfavorables r decrece exponencialmente con el tiempo.

Page 10: Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F

Integración del Modelo I-M

• (1/X) dX/dt = dln(X)/dt = m(e-r(t-tc))• Integrando, entre XC y XF; y entre tC y t

dln(X) = m (e-r(t-tc))dtln(XF /XC) = (m/r)(1-e-r(t-tc))

Tomando antilogaritmos

(XF /XC) =exp[(m/r)(1-e-r(t-tc))]

Page 11: Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F

Modificación a Bertanlanffy

• X = Xmax/[1+Cexp(-nm(t-tr))]1/n; t > tr

• C = (Xmax / X0)n -1; condición inicial y final.

• Si t ; X = X0 ; supone un retardo para la germinación de las esporas.

Page 12: Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F

Comparación de modelos (B vs. I-M)

• Parámetros: Xo 0.05; Xmax = 0.882

XC = 0.220 m= 0.02/h; r = 0.144/hn = 1.23, tr = 10. 4 h

La inflexión con B, antes que con I-M (problema numérico)

0 10 20 30 40 50 600.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35

0.40

0.45

0.50

IkasariBertanlanffyTasa MitchellTasa Bertanlanffy

Page 13: Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F

Sugerencia para los ajustes

• La fase exponencial se puede medir con precisión (biomasa o respiración) m

• El nivel final también se puede medir Xmax • Con esos datos se calcula el punto de inflexión

por ajuste numérico .Para el modelo B (n, tr)

Para el modelo I-M (tC, r)

Page 14: Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F

Punto de inflexión (modelo B)

• dX/dt = m{1 – (X/Xmax)n}X; x = X/Xmax

• dx/dt = m{1 – (x)n} x = mx -m(x)n+1

• Inflexión d2x/dt2 = [1m –(n+1)(x)n] = 0x = [1/(n+1)] 1/n

n = 1, x = ½. Logística.n < 1, x < ½. Inhibición temprana.

n > 1, x > ½. Inhibición tardía.

Page 15: Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F

¿Por qué ajusta la logística (n = 1)?

Retardo, tr, despreciable.

Punto de inflexión a la mitad de la curva (x = ½).

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000

20

40

60

80

100

120

0

5

10

15

20

25

Time (h)

Subs

trat

e g/

L

Biom

ass (

g/L)

10 20 30 40 50 60 700

3

6

9

12

0

5

10

15

20

25

Tiempo (h)

Biom

asa

(g/L

)

Gluc

osa

(g/L

)

R2 = 0.999

R2 = 0.952

Datos de E. Ortega (2012)

Page 16: Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F

Metabolismo vs. Crecimiento

• dx/dt = m(1-x)x; x = X/Xmax; s = S/S0

• -dS/dt = Xmax[( /m Y)(1-x)x+mx]

• -dS/dx = Xmax{(1/Y) +m/[m(1-x)]}

• -dS =(Xmax /Y)dx + (mXmax/m)dx/(1-x)

• - DS (Xmax /Y)Dx + (mXmax/m)ln[1/(1-x)]

• Cuando, (m/m) << 1; - DS (1/Y)DX

Page 17: Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F

Correlación empírica (S vs X)

• Cuando X/Xmax < ½

• - DS (1/Y)DX

• Y = (1/3.45) = 0.29

Es un rendimiento razonable para A. niger

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 100

5

10

15

20

25

f(x) = NaN x + NaNR² = 0 Consumo vs Crecimiento

Biomasa (g/L)

Sust

rato

(g/L

)

Datos de E. Ortega (2012)

Page 18: Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F

Correlación de Pirt

• 1/Y = 1/Yo + m/m

Si: Y0 = 0.5; Y = 0.29; ¿m?

m/ = m 1/Y - 1/Yo= 3.45 – 2.00 = 1.45

Según Ortega (2012), m = 0.124/h

m = 1.45m = 0.19 gS/(gX*h)

Page 19: Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F

Cómo se ajustan los datos

• Se tiene un modelo matemático integrado.X = Xmax/[1+(Xmax/Xo – 1)exp(-mt)]

• Se cuentan con suficientes datos (>2xNo. parámetros).

• Para cada valor de, t, se calcula, X• Se estima S = (Xcalc – Xobs)2

• Se minimiza, S, variando los parámetros (Xmax, Xo, ) m con la función Solver de Excel.

Page 20: Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F

Conclusiones

• El modelo general de Bertanlanffy puede seguir al modelo integrado de Ikasari y Mitchell.

• Es razonable suponer que hay dos fases del crecimiento (exponencial y decaimiento)

• El modelo logístico ajusta bien muchos datos empíricos.

• Es fácil correlacionar el metabolismo con el crecimiento, usando el modelo de Pirt.

Page 21: Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F

Problema 1

Un moho se cultiva sobre granos de almidón. Su tasa respiratoria se duplica cada 2.5 h durante el inicio del cultivo. Al final del cultivo se encuentra que Xmax = 0.5g/gS0. El inóculo tenia 4x106 esporas por g de S0. Las esporas tenían 85% de humedad y su diámetro era d = 2x10-4 cm. La transición respiratoria se observó a las 12 h.

Construya la curva integrada de crecimiento (X vs. t), según el modelo I-M.

Sugerencia: Calcule, r, suponiendo que XF = Xmax.

Page 22: Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F

Problema 2

• Un cultivo de Pleurotus ostreatus, crece conforme a la ecuación logística. Al principio, del cultivo se duplica cada 6h. Se inocula con 10 mg por g de materia seca en una fábrica que maneja 10 toneladas de paja (base seca) por tanda.

• Calcule el tiempo necesario para que se produzca una tonelada de hongos (base seca).

Page 23: Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F

Problema 3

• Thermoascus arianticus tiene un rendimiento Yx/O2 = 0.18 gX/gO2 y m = 0.013 gO2/(gX*h)‡.

• Construya la ecuación de consumo de O2 según el modelo de Pirt y la ecuación logística.

• Calcule el consumo de O2 (g/h) cuando se tienen dos toneladas de biomasa y el hongo se duplica cada 20 h. Suponga que el hongo se encuentra con la máxima tasa específica de crecimiento.

‡Datos de: dos Santos et al. Biotechnol. Let. 25: 23-26, 2003

Page 24: Modelos de crecimiento y metabolismo microbiano Gustavo Viniegra González Universidad Autónoma Metropolitana, Iztapalapa, D.F

Problema 4

• Estime, X0, Xmax y m, usando los datos anexos.

• Construya las curvas, X, vs t; dX/dt vs. t.

• Compare los datos empíricos con las curvas obtenidas.

• Estime R2 (calculado vs. observado)

Tiempo (horas) Biomasa (g)

0.0 0.00

7.0 0.71

13.5 0.80

17.0 0.95

32.5 4.10

56.0 14.24

81.0 18.75

91.0 19.21

120.0 19.22

Datos de E. Ortega (2012)