Thesis (M.Sc. (Animal Production)) -- University of Limpopo, 2023 / The development curve of Venda chicken fed with various amounts of citric acid was evaluated using nonlinear models in an experiment. to ascertain the effects of citric acid supplementation level on feed intake, body weight increase, and linear measurements on Venda chickens. 200 male Venda chickens were used in the experiment which lasted 90 days. The chicks were randomly assigned to four treatments (0, 12.5, 25 and 50g of citric acid inclusion) with 5 replications, resulting in 20 floor pens with 10 chicks per replicate. A completely randomized design was employed as experimental design. Analysis of Variance (ANOVA) was used to determine the effect of citric acid on feed intake, body weight gain, FCR, GR and body linear measurements. Three different non-linear models, namely Gompertz, Weibull, and Richards, were used to define the growth curves of the Venda chickens. The Duncan multiple range test at the 5% level of significance was utilized to detect significant differences between the means. Models were compared using coefficients of determination (R2) and standard errors (SE). The results indicated that feed intake, body weight, average daily gain and growth rate of Venda chickens were not affected (p > 0.05) by citric acid supplementation levels. Similarly, Citric acid supplementation had no effects (p > 0.05) on the shank length and wing length of Venda chickens. However, feed conversion ratio (FCR) of Venda chickens was improved (p < 0.05) by with an increase in citric acid supplementation. The Venda chicken fed citric acid at grower phase and finisher phase had better growth performances than the starter phase. Citric acid supplementation improved the back length and thigh length of Venda chickens. The Venda chickens fed citric acid at 25g inclusion level significantly higher back and thigh length. The coefficient of determination ranged from 0.00 to 0.98 in all the treatments. The Gompertz Model and Richards Models both exhibited the same coefficient of determination across all treatments. The model with the lowest standard error was found to best describe the growth curve of male Venda across all treatments. The Gompertz model was observed to be suitable for explaining the growth of Venda chickens fed with feed without citric acid (CA0g) and citric acid 125g inclusion (CA12.5g). The Richards model was observed to be suitable for explaining the growth of Venda chickens fed citric acid 25g inclusion (CA25g) and citric acid 50g inclusion (CA50g). It is recommended to use a supplement containing lower citric acid to enhance the body linear measurements and growth performance of the chickens. Gompertz and Richards models can be utilized to characterize the growth curve of Venda chickens. / National Research Foundation (NRF)

The exponential development of biotechnology has lead to a quasi unlimited number of potential products going from biopolymers to vaccines. Cell culture has therefore evolved from the simple cell growth outside its natural environment to its use to produce molecules that they do not naturally produce. This rapid development could not be continued without new control and supervising tools as well as a good process understanding. This requirement involves however a large diversity and a better accessibility of process measurements. In this framework, software sensors show numerous potentialities. The objective of a software sensor is indeed to provide an estimation of the system state variables and particularly those which are not obtained through in situ hardware sensors or laborious and expensive analysis. In this context, This work attempts to join the knowledge of increasing bioprocess complexity and diversity and the time scale of process developments and favours systematic modelling methodology, its flexibility and the speed of development. In the field of state observation, an important modelling constraint is the one induced by the selection of the state to estimate and the available measurements. Another important constraint is the model quality. The central axe of this work is to provide solutions in order to reduce the weight of these constraints to software sensors development. On this purpose, we propose four solutions to four main questions that may arise. The first two ones concern modelling uncertainties.<p><p>1."How to develop a software sensor using measurements easily available on pilot scale bioreactor?" The proposed solution is a static software sensor using an artificial neural network. Following this modelling methodology we developed static software sensors for the biomass and ethanol concentrations in a pilot scale S. cerevisae cell culture using the measurement of titrating base quantity, agitation rate and CO& / Doctorat en sciences agronomiques et ingénierie biologique / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Les bioprocédés ont connu un essor considérable au cours de ces dernières années et sont promis à un bel avenir. Qu'il s'agisse de la production de vaccins, de la fermentation de levures pour l'industrie alimentaire ou encore de l'épuration biologique des eaux usées, les applications sont nombreuses et les produits sont d'un intérêt capital pour l'être humain. Étant donnés le coût et le temps de mise en oeuvre de ces procédés, il est particulièrement utile de construire des simulateurs permettant de reproduire le comportement macroscopique des cultures cellulaires utilisées. Ces simulateurs peuvent servir à déterminer des conditions optimales de fonctionnement (en fonction des critères de l'utilisateur) et à tester certains outils (régulateurs, capteurs logiciels, etc.). Par ailleurs, il est nécessaire, pour le suivi et la régulation de ces procédés, de disposer de grandeurs mesurées (concentrations cellulaires, en substrats, en le produit d'intérêt, etc.). Les problèmes liés à la mesure matérielle de ces grandeurs sont nombreux: coût des capteurs, destruction des échantillons, longues périodes d'échantillonnage, temps d'analyse élevés, etc. Il est dès lors utile de construire des observateurs d'états (ou capteurs logiciels) fournissant une estimation en temps continu de grandeurs non mesurées sur la base d'un modèle mathématique et de certaines mesures matérielles.<p><p>Les modèles mathématiques sont nécessaires pour la synthèse des deux types d'outils envisagés dans ce travail (simulateurs et capteurs logiciels). Les modèles utilisés consistent en les bilans massiques des constituants apparaissant dans le schéma réactionnel, ce dernier contenant les réactions essentielles pour la description des phénomènes à l'échelle macroscopique. Au sein de ces bilans massiques, une nouvelle structure générale de modèle cinétique est proposée, possédant un certain nombre de propriétés intéressantes, telles l'interprétation physique des paramètres cinétiques, les concentrations définies positives sous certaines conditions, la garantie de stabilité entrées bornées - états bornés, ou encore la possibilité de linéarisation en les paramètres à estimer.<p><p>Une méthodologie générale d'estimation paramétrique est proposée, afin d'identifier les coefficients pseudo-stoechiométriques, les coefficients cinétiques et certains paramètres expérimentaux (concentrations initiales des cultures). Cette méthodologie possède un caractère systématique, prend en compte les erreurs de mesure sur l'ensemble des signaux (y compris à l'instant initial), fournit à l'utilisateur la covariance des erreurs d'estimation paramétrique, prend en compte intrinsèquement les contraintes de signe sur les paramètres, fournit une estimation des erreurs de simulation, permet de réduire le nombre d'équations différentielles au sein du modèle, etc. La mise en oeuvre et l'intérêt de ces outils sont illustrés en simulation (cultures bactériennes) et dans le cas d'une application réelle (cultures de cellules animales CHO).<p><p>La première catégorie d'observateurs d'états étudiée dans ce travail est celle des observateurs utilisant pleinement le modèle cinétique. L'observation d'états basée sur l'identification des conditions initiales les plus vraisemblables est plus particulièrement analysée. Elle consiste à estimer en temps continu l'entièreté de l'état par intégration d'un modèle de simulation au départ des conditions initiales les plus vraisemblables. Ces dernières sont identifiées à chaque nouvel instant de mesure sur la base de toute l'information disponible jusqu'à cet instant. Certaines propriétés mathématiques sont étudiées (dont une comparaison avec le filtre de Kalman) et un certain nombre d'extensions de la méthode sont proposées (dont une version récurrente qui ne nécessite plus de résoudre un problème d'optimisation non linéaire à chaque nouvel instant de mesure). Ces outils sont à nouveau illustrés dans le cadre des cultures de cellules animales CHO, et se basent sur les modèles de simulation développés dans la première partie du travail.<p><p>Étant donné les risques de divergence des observateurs de cette première catégorie lorsque la qualité du modèle cinétique n'est pas suffisante, une seconde catégorie est envisagée, constituée des observateurs utilisant partiellement le modèle cinétique. Dans ce contexte, un nouvelle technique est proposée consistant en un observateur hybride entre le filtre de Kalman étendu (utilisant pleinement le modèle cinétique) et l'observateur asymptotique de Bastin et Dochain (n'utilisant pas du tout le modèle cinétique). Cette structure estime (conjointement avec l'état du système) un degré de confiance en le modèle cinétique. Elle est capable d'évoluer de façon progressive, en fonction de ce degré de confiance, entre les deux solutions extrêmes (filtre de Kalman et observateur asymptotique), tirant ainsi parti des avantages respectifs de ces deux méthodes selon les conditions opératoires et la qualité du modèle cinétique. Ces outils sont validés sur des cultures bactériennes simulées.<p><p> / Doctorat en sciences appliquées / info:eu-repo/semantics/nonPublished