托鲁拉霍丁生产的生物技术进步:人工神经网络作为改进和生物相容性研究的工具
Júlio Gabriel Oliveira de Lima1, Ariane Alves Oshiro1, Felipe Falcão Haddad2
1Department of Bioprocess Engineering and Biotechnology, School of Pharmaceutical Sciences, São Paulo State University (UNESP), Araraquara, Brazil.
Preparative biochemistry & biotechnology
|May 19, 2025
概括
人工神经网络 (ANN) 在Rhodotorula glutinis中增加了10%以上的torularhodin产量. 这项研究证明了ANNs.
科学领域:
- 生物技术是生物技术.
- 微生物学 微生物学
- 生物化学 生物化学
背景情况:
- 托鲁拉霍丁是微生物产生的有价值的胡卜素.
- 优化其生产至关重要,但由于复杂的生物系统,具有挑战性.
- 像多项式回归这样的传统模型在捕捉生物非线性方面存在局限性.
研究的目的:
- 使用人工神经网络 (ANN) 和响应表面方法 (RSM) 来优化Rhodotorula glutinis中的torularhodin生产.
- 评估富含胡卜素的微生物提取物的生物相容性.
- 探索碳酸生物合成的可持续生物技术方法.
主要方法:
- 实施了一个实验设计,在80和麦芽提取物度之间变化.
- 利用基于ANN的模拟来优化生物过程.
- 使用Chorioallantoic Membrane assay评估了提取物的生物相容性.
主要成果:
- 通过ANN建模,torularhodin的产量大约增加了10.69%.
- 含有胡卜素的微生物提取物显示出良好的生物相容性.
- 该研究验证了ANN在优化微生物生物过程中的有效性.
结论:
- ANN建模是增强微生物胡卜素生产的强大工具.
- 优化torularhodin提取物显示出用于制药和食品应用的潜力.
- 这项研究通过先进的计算建模支持可持续的生物技术实践.
