Kinetic model parameter estimation using genetic algorithms of the oxidation of phenol in water catalyzed by the laccase enzyme for the design of a biosensor
Notice bibliographique
Résumé
Predicting the dynamic response of key processes that take place in industrial biochemical systems such as the measurement of operating parameters by means of biosensors, before the biosensors themselves are prototyped, is of utmost importance. The advantages of performing mathematical modeling of biosensor systems in their development stages include cost reduction, easier response tuning and faster performance optimization. In most cases, the mathematical models for enzyme kinetics depend on multiple parameters. Finding the numerical values of such parameters usually requires carrying out a vast number of experiments, which is time intensive, expensive and involves the usage of specialized laboratory equipment. This work proposes the utilization of genetic algorithms as an alternative methodology for kinetic model parameter estimation of the oxidation of phenol in water, catalyzed by the laccase enzyme. The corresponding kinetics mathematical model of the oxidation reaction is used as a case study, to compare the results obtained using the genetic algorithms approach proposed with those found in the literature. The algorithm estimated the values of several parameters of the model, such as reaction rate constants, rate constant of transformation of oxygen by the electrode and stoichiometric coefficient, among others. The results found in this investigation by means of genetic algorithms show an agreement of 91%–99% with the data available in the literature. This approach also proved to be more accurate than the basic polynomial regression estimation method, which is commonly used and was implemented for comparison purposes. The proposed technique for parameters estimation in enzyme reaction models enabled the design of a phenol biosensor for concentrations ranging from 5 to 30 ppm. This technique has a high potential of application in the biosensor industry because of its cost savings, high speed and good accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».