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Bioprospecção de genes envolvidos na síntese de biossurfactantes a apartir de microbiota de resevatórios de petróleo / Bioprospection of genes involved in the synthesis of biosurfactants from braziliam petroleum reservoirs microbial communities

Dellagnezze, Bruna Martins, 1984- 16 August 2018 (has links)
Orientadores: Valéria Maia de Oliveira, Suzan Pantaroto de Vasconcellos / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Biologia / Made available in DSpace on 2018-08-16T10:57:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dellagnezze_BrunaMartins_M.pdf: 2605800 bytes, checksum: 9f658e8eb7ad92524b8042afa7233e71 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Bioemulsificantes ou biossurfactantes são compostos sintetizados por micro-organismos que aumentam a biodisponibilidade de hidrocarbonetos, promovendo a estabilização de substâncias com diferentes polaridades, como por exemplo, emulsões água-óleo existentes nos reservatórios de petróleo. As amostras utilizadas neste trabalho foram coletadas na Bacia Potiguar (RN), e empregadas como inóculo para a realização de enriquecimentos anaeróbios e aeróbios da microbiota do petróleo. A amostra de óleo selecionada (GMR 75) foi obtida a partir de um poço com nível de biodegradação moderado. Após o período de incubação dos enriquecimentos, foi realizada a extração de DNA dos mesmos e a construção das bibliotecas de fosmídios, utilizando-se kit de clonagem comercial. A avaliação da produção de emulsificantes pelos clones fosmidias provenientes das bibliotecas metagenômicas foi realizada através de dois tipos de ensaios de triagem, um teste baseado em atividade biológica e outro em similaridade de sequência. O teste funcional, denominado "colapso da gota", apresenta caráter qualitativo e foi utilizado para a triagem preliminar de 2.880 clones, gerando 2.104 resultados positivos. Para o teste baseado em seqüência, os clones que se mostraram positivos no teste funcional foram avaliados através de reações de PCR utilizando primers homólogos a regiões conservadas de genes para a síntese de biossurfactantes. Entretanto, nenhum sinal positivo de amplificação foi observado com os primers utilizados. Ensaios de tensiometria, utilizando meio mineral e hexadecano como única fonte de carbono e energia, foram realizados para a confirmação da produção dos emulsificantes pelos clones. Nove clones capazes de reduzir a tensão interfacial de 45 mN\m para 30 mN/m foram selecionados e submetidos aos ensaios de emulsificação utilizando petróleo, óleo diesel e hexadecano. Os resultados demonstraram a formação de emulsão, principalmente em óleo diesel, sugerindo poder emulsificante sobre este composto. As análises colorimétricas dos biossurfactantes produzidos pelos nove clones revelaram proporções similares de carboidratos, proteínas e ácidos urônicos, não permitindo resultados conclusivos sobre a composição destes compostos. / Abstract: Bioemulsifiers or biosurfactants are compounds produced by microorganisms which enhance the bioavailability of hydrophobic substances promoting the stabilization of substances with different polarities, like oil-in-water emulsion occurring in petroleum reservoirs. The samples used in this work were collected in the Potiguar Basin (RN, Brazil), and employed as inoculum for aerobic and anaerobic enrichments of the petroleum microbiota. The selected oil sample (GMR 75) was obtained from a reservoir presenting a moderate biodegradation level. After the incubation period of the microbial enrichments, total DNA was extracted and used for the assembly of the metagenomic libraries by using a comercial kit. The evaluation of the potential for emulsifier production by the fosmid clones derived from the metagenomic libraries was performed by means of two screening assays, one based on biological activity and another based on sequence similarity. The functional assay, named "drop collapse", has a qualitative character and was used for the preliminary screening of 2,880 clones, yielding 2,104 positive results. For the sequence-based assay, clones shown to be positive in the functional assay were evaluated through PCR reactions using primers homologous to conserved regions of genes for biosurfactant synthesis. However, no positive amplification signal was observed with the primers used. Tensitometric assays, using mineral medium and hexadecane as sole carbon and energy source, were performed to confirm the production of the biosurfactants by the clones. Nine clones able to reduce the interfacial tension from 45 mN\m to 30 mN/m were selected and subsequently submitted to emulsification assays using petroleum, diesel oil and hexadecane. Results demonstrated the formation of an emulsion, mainly in diesel oil, suggesting the emulsifier power of the biosurfactants over this substance. Colorimetric analyses of the biosurfactants produced by the clones revealed similar proportion of carbohydrates, proteins and uronic acids, not allowing conclusive characterization of their composition. / Mestrado / Genetica de Microorganismos / Mestre em Genética e Biologia Molecular
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Processo de produção de bioemulsificante por Candida lipolytica : otimização, ampliação de escala e desenvolvimento de softsensor baseado em redes neurais artificiais / Biomulsifier production process by Candida lipolytica: optmization, scale-up and development of artificial neural network based softsensor

Albuquerque, Clarissa Daisy da Costa 22 February 2006 (has links)
Orientadores: Ana Maria Frattini Fileti, Galba Maria de Campos Takaki / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-06T21:06:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Albuquerque_ClarissaDaisydaCosta_D.pdf: 8871218 bytes, checksum: 55101c854d0f7293da9222f2518c7c15 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Entre as técnicas convencionais usadas para desenvolvimento de software sensores, redes neurais artificiais têm mostrado ser um instrumento poderoso em modelagem e controle de bioprocessos complexos. O objetivo geral do presente trabalho é o desenvolvimento de software sensores baseados em redes neurais para estimação e previsão em tempo real da concentração de biomassa e da atividade de emulsificação no processo de produção de bioemulsificante por Cândida lipolytica. Bioemulsificantes normalmente apresentam vantagens como biodegradabilidade, baixa toxicidade e biocompatibilidade em relação a emulsifícantes sintetizados quimicamente. Adicionalmente, eles apresentam potencial para serem sintetizados a partir de substratos de baixo custo e são normalmente efetivos em condições extremas de pH, temperatura e salinidade. Consequentemente, bioemulsificantes têm sido aplicados com sucesso em áreas como biorremediaçào e recuperação de óleos. Contudo, os bioemulsificantes não são ainda largamente empregados por conta do seu alto custo de produção, resultante primeiramente da baixa produtividade dos microrganismos empregados e do alto custo de recuperação. Entretanto, neste trabalho foi mostrado que o desenvolvimento de softsensores neurais juntamente com otimização de componentes de meio de produção e ampliação de escala do processo podem contribuir para tomar a produção de bioemulsificante mais eficiente e econômica. O modelo quadrático obtido na otimização dos componentes do meio usando planejamento composto central com três fatores e metodologia de superfície de resposta mostrou significância estatística e capacidade preditiva. A máxima atividade de emulsificação para emulsões água-em-hexadecano obtida foi de 4,415 UAE e as concentrações ótimas de uréia, sulfato de amónio e fosfato monobásico de potássio foram respectivamente iguais a 0,544 % (w/v), 2,131 % (w/v) and 2,628 % (w/v). O rendimento do processo foi otimizado em 272%. A ampliação do processo da escala de frascos para a escala de fermentador de bancada foi realizada com sucesso e os efeitos e interações da temperatura e velocidade de agitação sobre a atividade de emulsificação do bioemulsificante produzido por Cândida lipolytica foram investigados. Os conjuntos de dados necessários para o treinamento, validação e teste dos softsensores foram obtidos de experimentos de produção de bioemulsificante realizados em biorreator de 5L, sob diferentes condições de temperatura e agitação. Os conjuntos de treinamento, validação e teste dos softsensores foram suavizados e expandidos usando interpolação com spline cúbica. Várias topologias de redes neurais com uma camada escondida foram testadas. As variáveis de entrada do processo incluíram pH, oxigênio dissolvido, densidade ótica e salinidade do liquido metabólico livre de células. O algoritmo de treinamento usado foi o algoritmo de retropropagação baseado em Levenberg-Marquardt em conjunção com regularização bayesiana. A raiz do erro quadrático médio (RMSE) e o coeficiente de determinação global (Rg2) foram usados entre outros índices para comparar o desempenho dos modelos. Os resultados mostram que softsensores neurais fornecem estimação e previsão on-line de concentração de biomassa e de atividade de emulsificação dentro de uma variação aceitável de 5% dos valores experimentais. Coeficientes de determinação global superiores a 0,90 indicam o excelente ajuste dos modelos de redes neurais com os valores experimentais testados, obtidos para concentração de biomassa e atividade de emulsificação / Abstract: Among conventional techniques used for development of 'software sensors', artificial neural networks have showed to be a powerful tool for modelling and control of complex bioprocess. The present work deals with the development of neural network based software sensors for real time estimation and prediction of biomass concentration and emulsification activity in a bioemulsifier production process by Candida lipolytics Bioemulsifiers commonly have the advantages of biodégradation, low toxicity, and biocompability over chemically synthesized emulsifiers. In addition, they can potentially be synthesized from cheap subtrates and are commonly effective at extremes of pH, temperature, and salinity. As a result, bioemulsifiers have found successful application in areas such as bioremediation and oil recovery. However, bioemulsifiers are not widely available because of their high production costs, which results primarily from low strain productivities and high recovery expenses. Therefore, in this work was showed that on-iine neural softsensor development jointly with media optimization and scale up of the process can make bioemulsifier production more efficient and more economical.The second order model obtained in the optimization of the medium components using three-factor central composite design and response surface methodology showed statistical significance and predictive ability. It was found that the maximum emulsification activity to water-in-hexadecane emulsion produced was 4,415 UEA and the optimum levels of urea, ammonium sulfate and potassium dihydrogen orthophosphate were, respectively, 0,544 % (w/v), 2,131 % (w/v) and 2,628 % (w/v). The emulsifier production process yield was optimized in 272 %. Successful scale-up from flasks to laboratory scale bioreactor was attained and the effects and interactions of the temperature and agitation rate on the emulsification activity of the bioemulsifier produced by Candida lipolytica were investigated. The data sets required to training, validation and test the neural software sensors were obtained from bioemulsifier production experiments carried out using com oil and sea water based media in a 5L bioreactor, under different temperature and agitation conditions. The training, validation and test sets were smoothed and expanded by interpolation using a piecewise smoothing cubic spline. Several neural network topologies with one hidden layer were tested. The input process variables included pH, dissolved oxygen, optic density and free cell metabolic liquid salinity. The training algorithm used was the Levenberg-Marquardt based backpropagation algorithm, in conjunction with Bayesian regularization. The root mean square error (RMSE) and the global determination coefficient (Rg2) among others index were used to compare model performances. The results showed that neural 'software sensors' supplied for biomass concentration and emulsification activity on-line estimation and prediction within an acceptable variation of 5% of the experimental values. Global coefficients of determination higher than 0.90 indicated excellent agreement of the neural network models with experimental test values, obtained for biomass concentration and emulsification activity / Doutorado / Sistemas de Processos Quimicos e Informatica / Doutor em Engenharia Química

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