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Artículo

Machine learning-informed and synthetic biology-enabled semi-continuous algal cultivation to unleash renewable fuel productivityCultivo semicontinuo de algas basado en aprendizaje automático y biología sintética para potenciar la productividad de los combustibles renovables

Resumen

Si bien el biocombustible a base de algas es una de las soluciones más adecuadas de energías renovables, la comercialización se ha visto afectada por las limitaciones de crecimiento debido al sombreado mutuo y los altos costos de cosecha. Este trabajo propone una solución a estos desafíos mediante aprendizaje automático para orientar el diseño de un cultivo semicontinuo de algas (SAC) que mantiene un óptimo crecimiento celular y minimiza el sombreado mutuo. Para disminuir el costo de cosecha de biomasa, fue diseñada una estrategia sedimentación basada en agregación (ABS), mediante la producción de limoneno por la cepa  Synechococcus elongatus UTEX 2973. El limoneno incrementa la hidrofobicidad de la superficie celular, facilitando la agregación y sedimentación celular. El cultivo SAC promueve el crecimiento de cianobacterias con una productividad de biomasa de 0,1 g/L/hora y una productividad de limoneno de 0,2 mg/L/hora durante un período sostenido en fotobiorreactores, lo cual, a mayor escala puede lograr un rendimiento de biomasa de 43,3 g/m2/día.

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