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dc.contributor.author
Di Maggio, Jimena Andrea
dc.contributor.author
Paulo, Cecilia Inés
dc.contributor.author
Estrada, Vanina Gisela
dc.contributor.author
Perotti, Nora Ines
dc.contributor.author
Diaz Ricci, Juan Carlos
dc.contributor.author
Díaz, María Soledad
dc.date.available
2017-10-25T13:42:43Z
dc.date.issued
2013-12-28
dc.identifier.citation
Di Maggio, Jimena Andrea; Paulo, Cecilia Inés; Estrada, Vanina Gisela; Perotti, Nora Ines; Diaz Ricci, Juan Carlos; et al.; Parameter estimation in kinetic models for large scale biotechnological systems with advanced mathematical programming techniques; Elsevier Science Sa; Biochemical Engineering Journal; 83; 28-12-2013; 104-115
dc.identifier.issn
1369-703X
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/27055
dc.description.abstract
In the present work, we formulate parameter estimation problems for kinetic models of large-scale dynamic biotechnological systems. We propose dynamic models of increasing complexity for metabolic networks and continuous bioreactors. The differential algebraic equations (DAE) system for the metabolic network represent the glycolysis, the phosphotransferase system and the pentose-phosphate pathway of Escherichia coli, with modifications proposed for several enzyme kinetics. The most sensitive parameters have been ranked by performing global sensitivity analysis on the dynamic metabolic network. Since the kinetic parameters for the enzymes have been obtained from in vitro experiments, the formulation of a detailed kinetic model for the metabolic network allows parameter adjustment for in vivo conditions. We formulate an unstructured non-segregated model for a chemostat to study the dynamic response to a glucose pulse in a continuous culture of E. coli. Moreover, we perform parameter estimation by formulating a maximum likelihood problem, subject to the DAE systems, within a control vector parameterization approach. Nine kinetic parameters in the metabolic network model have been estimated with good agreement with published experimental data. For the bioreactor model, seven parameters have been tuned based on experimental data obtained in this work. Numerical results show a good agreement between the observed data and the predicted profiles.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Elsevier Science Sa
dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
dc.subject
Dynamic Metabolic Network
dc.subject
Dynamic Optimization
dc.subject
Control Vector Parameterization
dc.subject.classification
Otras Ingeniería Química
dc.subject.classification
Ingeniería Química
dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
dc.title
Parameter estimation in kinetic models for large scale biotechnological systems with advanced mathematical programming techniques
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2017-10-09T16:42:26Z
dc.journal.volume
83
dc.journal.pagination
104-115
dc.journal.pais
Países Bajos
dc.journal.ciudad
Amsterdam
dc.description.fil
Fil: Di Maggio, Jimena Andrea. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina
dc.description.fil
Fil: Paulo, Cecilia Inés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina
dc.description.fil
Fil: Estrada, Vanina Gisela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina
dc.description.fil
Fil: Perotti, Nora Ines. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucuman. Planta Piloto de Procesos Industriales Microbiologicos; Argentina
dc.description.fil
Fil: Diaz Ricci, Juan Carlos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tucumán. Instituto Superior de Investigaciones Biológicas. Universidad Nacional de Tucumán. Instituto Superior de Investigaciones Biológicas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Díaz, María Soledad. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina
dc.journal.title
Biochemical Engineering Journal
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1369703X13003598
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.bej.2013.12.012


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