Melhoria experimental por auditoria e alisamento de dados: aplicação em produção de biopolímero..

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Gamba, Jessica Rubira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Bioprocessos; Métodos de alisamento; PHB production; Produção de PHB; Smoothing methods; Specific rate; Velocidade específica
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-10012024-110052/

Os pesquisadores muitas vezes percebem a complexidade dos bioprocessos, o número limitado de modelos aplicáveis a eles e as medidas disponíveis para estudálos. Para interpretar e reduzir a variabilidade dos bioprocessos, é necessário avaliar a precisão e a consistência dos dados coletados, pois estes geralmente são corrompidos por desvios, falhas e erros humanos, além da má calibração dos equipamentos. Dentro de um bioprocesso, a aplicação desses dados tem diversos objetivos, como cálculo de parâmetros, formulação de relações cinéticas, análise de fluxo metabólico, monitoramento e outros. Um parâmetro importante é a velocidade de crescimento específica, propriedade que independe do tamanho do sistema sob investigação, facilitando comparações entre diferentes plataformas experimentais. Existem várias abordagens para estimar tal parâmetro (Ferraz et al., 1995; Le Duy e Zajic, 1973; Oner et al., 1986) e o presente trabalho visa explorar o método de Loess para suavização desses dados seguido de diferenciação para obter essa taxa, além de avaliar a variabilidade experimental e a confiabilidade dos dados em um processo de produção de biopolímeros. Portanto, propusemos melhorias nos procedimentos de amostragem para aumentar a confiabilidade dos dados e comparamos um método tradicional com o método de suavização baseado em Loess no cálculo da taxa de crescimento específica. Tanto as melhorias propostas quanto o método de suavização mostraram-se satisfatórios em seu desempenho.