O processo fermentativo para a obtenção de etanol constitui um sistema complexo. Durante a fermentação se desenvolvem infecções em forma crônica e os surtos de infecção aguda aparecem em condições que; por causa da dinâmica não-linear do processo que envolve uma rede de reações metabólicas dos microrganismos, a alta dependência às condições de contorno e pelas interações sinérgicas e antagônicas envolvidas neste ecossistema; ainda representam um tema relevante de pesquisa em aberto. O presente trabalho propõe contribuir na tarefa de interpretar tais efeitos por intermédio de um modelo que inclua a interferência das bactérias. É proposto um cenário em escala laboratorial e controlado com a linhagem isolada de Saccharomyces cerevisiae PE-2 em co-cultura com bactérias de metabolismo heterofermentativo e homofermentativo. A interferência é explicada por intermédio de um modelo com efeito fixo baseado em um modelo não estruturado proposto por Lee (1983), e modificado a partir dos estudos de Andrietta (2003). São conduzidos ensaios de quatro tratamentos: uma fermentação controle e outras contaminadas com cada um dos diferentes tipos de bactérias e também em conjunto, a fim de fornecer dados experimentais para ajuste do modelo em discussão. Em seguida, são realizadas estimativas dos parâmetros que compõem as equações diferenciais da cinética da fermentação, utilizando um algoritmo genético baseado em evolução diferencial Storn e Price (1997). Completa-se a avaliação dos parâmetros por intermédio da análise de sensibilidade paramétrica dos mesmos. De posse desses resultados, é utilizado o modelo do tratamento controle como base, e são inseridos vetores de variáveis categóricas, correspondentes a efeitos fixos. Tais variáveis permitem modelar a interferência da contaminação no modelo matemático proposto. A estatística descritiva, a análise utilizando inferência bayesiana e a interpretação bioquímica dos resultados complementam as inferências obtidas a respeito do modelo. A análise de sensibilidade e correlação dos parâmetros, mostrou que os modelos para a cinética da fermentação, estudados e bem conhecidos não são adequados para modelar o processo, pela alta correlação dos seus parâmetros. O tratamento controle teve um rendimento de 46,97% na produção de etanol, o tratamento com bactéria heterofermentativa teve uma redução de 2.35% e com a mistura de ambas a redução foi de 1,58%. Uma das principais contribuições deste estudo relacionasse à produção de glicerol, o resultado mostra que no há impacto significativo na presença de bactérias homofermentativas e sim uma clara tendência a inibir a sua produção. Apresentam-se também indícios de sinergia entre as bactérias e de consumo de manitol pela bactéria homofermentativa. / The fermentation process for obtaining ethanol is a complex system. During fermentation develop chronic infections and outbreaks of acute infection in conditions that appear, because of the nonlinear dynamics of the process that involves a network of metabolic reactions of microorganisms, the high dependence on boundary conditions and the synergistic interactions and antagonistic involved in this ecosystem, still represent a relevant topic of research open. This paper proposes to contribute in the interpreting such effects through a model that includes the interference of bacteria. We propose a scenario in laboratory scale and controlled with the strain isolated from Saccharomyces cerevisiae PE-2 in co-culture with bacteria and homofermentativo heterofermentative metabolism. The interference is explained by means of a template with fixed effect based on a non structured proposed by Lee (1983) and modified from studies Andrietta (2003). Tests are conducted four treatments: a control fermentation and other contaminated with each of the different bacteria and also in conjunction in order to provide experimental data to fit the model under discussion. Are then carried estimates of the parameters that make up the differential equations of the kinetics of the fermentation, using a genetic algorithm based on differential evolution Storm and Price (1997). To complete the parameters evaluated through analysis of the same parameter sensitivity. With these results, the model is used as the basis of the control treatment, and are inserted vectors of categorical variables, corresponding to fixed effects. These variables allow modeling the interference of contamination in the mathematical model. Descriptive statistics and Bayesian inference analysis and interpretation of biochemical results obtained complement inferences about the model. Sensitivity analysis and correlation of parameters for the models showed that the kinetics of the fermentation, well studied and known are not suitable for modeling the process, the high correlation between the parameters. The control had a yield of 46.97% in ethanol, treatment with heterofermentative bacteria was reduced by 2.35% and a mixture of both reduction was 1.58%. A major contribution of this study is related to the glycerol, the result shows that no significant impact on the presence of homofermentative bacteria but a clear tendency to inhibit their production. It also presents evidence of synergy between bacteria and consumption of mannitol by homofermentative bacteria.

O processo fermentativo para a obtenção de etanol constitui um sistema complexo. Durante a fermentação se desenvolvem infecções em forma crônica e os surtos de infecção aguda aparecem em condições que; por causa da dinâmica não-linear do processo que envolve uma rede de reações metabólicas dos microrganismos, a alta dependência às condições de contorno e pelas interações sinérgicas e antagônicas envolvidas neste ecossistema; ainda representam um tema relevante de pesquisa em aberto. O presente trabalho propõe contribuir na tarefa de interpretar tais efeitos por intermédio de um modelo que inclua a interferência das bactérias. É proposto um cenário em escala laboratorial e controlado com a linhagem isolada de Saccharomyces cerevisiae PE-2 em co-cultura com bactérias de metabolismo heterofermentativo e homofermentativo. A interferência é explicada por intermédio de um modelo com efeito fixo baseado em um modelo não estruturado proposto por Lee (1983), e modificado a partir dos estudos de Andrietta (2003). São conduzidos ensaios de quatro tratamentos: uma fermentação controle e outras contaminadas com cada um dos diferentes tipos de bactérias e também em conjunto, a fim de fornecer dados experimentais para ajuste do modelo em discussão. Em seguida, são realizadas estimativas dos parâmetros que compõem as equações diferenciais da cinética da fermentação, utilizando um algoritmo genético baseado em evolução diferencial Storn e Price (1997). Completa-se a avaliação dos parâmetros por intermédio da análise de sensibilidade paramétrica dos mesmos. De posse desses resultados, é utilizado o modelo do tratamento controle como base, e são inseridos vetores de variáveis categóricas, correspondentes a efeitos fixos. Tais variáveis permitem modelar a interferência da contaminação no modelo matemático proposto. A estatística descritiva, a análise utilizando inferência bayesiana e a interpretação bioquímica dos resultados complementam as inferências obtidas a respeito do modelo. A análise de sensibilidade e correlação dos parâmetros, mostrou que os modelos para a cinética da fermentação, estudados e bem conhecidos não são adequados para modelar o processo, pela alta correlação dos seus parâmetros. O tratamento controle teve um rendimento de 46,97% na produção de etanol, o tratamento com bactéria heterofermentativa teve uma redução de 2.35% e com a mistura de ambas a redução foi de 1,58%. Uma das principais contribuições deste estudo relacionasse à produção de glicerol, o resultado mostra que no há impacto significativo na presença de bactérias homofermentativas e sim uma clara tendência a inibir a sua produção. Apresentam-se também indícios de sinergia entre as bactérias e de consumo de manitol pela bactéria homofermentativa. / The fermentation process for obtaining ethanol is a complex system. During fermentation develop chronic infections and outbreaks of acute infection in conditions that appear, because of the nonlinear dynamics of the process that involves a network of metabolic reactions of microorganisms, the high dependence on boundary conditions and the synergistic interactions and antagonistic involved in this ecosystem, still represent a relevant topic of research open. This paper proposes to contribute in the interpreting such effects through a model that includes the interference of bacteria. We propose a scenario in laboratory scale and controlled with the strain isolated from Saccharomyces cerevisiae PE-2 in co-culture with bacteria and homofermentativo heterofermentative metabolism. The interference is explained by means of a template with fixed effect based on a non structured proposed by Lee (1983) and modified from studies Andrietta (2003). Tests are conducted four treatments: a control fermentation and other contaminated with each of the different bacteria and also in conjunction in order to provide experimental data to fit the model under discussion. Are then carried estimates of the parameters that make up the differential equations of the kinetics of the fermentation, using a genetic algorithm based on differential evolution Storm and Price (1997). To complete the parameters evaluated through analysis of the same parameter sensitivity. With these results, the model is used as the basis of the control treatment, and are inserted vectors of categorical variables, corresponding to fixed effects. These variables allow modeling the interference of contamination in the mathematical model. Descriptive statistics and Bayesian inference analysis and interpretation of biochemical results obtained complement inferences about the model. Sensitivity analysis and correlation of parameters for the models showed that the kinetics of the fermentation, well studied and known are not suitable for modeling the process, the high correlation between the parameters. The control had a yield of 46.97% in ethanol, treatment with heterofermentative bacteria was reduced by 2.35% and a mixture of both reduction was 1.58%. A major contribution of this study is related to the glycerol, the result shows that no significant impact on the presence of homofermentative bacteria but a clear tendency to inhibit their production. It also presents evidence of synergy between bacteria and consumption of mannitol by homofermentative bacteria.