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Enregistrement W6981095184

Développement de stratégies de production de biomasse à haute densité cellulaire et de composés à haute valeur ajoutée par les microalgues en conditions mixotrophes : le cas de la microalgue verte Tetradesmus obliquus

2023· other· fr· W6981095184 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueSémaphore (Université du Québec à Rimouski) · 2023
Typeother
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiomass (ecology)DecantationRaw materialPlant productionCarbon source
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ : Le présent ouvrage vise à développer de nouvelles stratégies pour la production de biomasse à haute densité cellulaire et de composés à haute valeur ajoutée par les microalgues en conditions mixotrophes. Le choix de la microalgue verte Tetradesmus obliquus comme modèle d'étude est justifié par son potentiel mixotrophe prometteur pour les applications industrielles et commerciales. Des améliorations pour maximiser la production de biomasse et de pigments sont proposées, en optimisant la disponibilité des nutriments. Les objectifs incluent l'étude des cinétiques de croissance, la modélisation multifactorielle de la production de biomasse et de pigments, ainsi que la mise au point de techniques de contrôle automatisé pour optimiser leur production dans des photobioréacteurs en utilisant des modèles mathématiques adaptés. Une première étude, liant mon projet de doctorat à celui de maîtrise, a évalué l'utilisation du perméat de lactosérum doux (SWP), un déchet de l'industrie laitière, comme source de carbone organique pour la culture mixotrophe de T. obliquus et la production de l'enzyme ß-galactosidase comme molécule à haute valeur ajoutée. La substitution de 60% (v/v) du milieu de culture par du SWP a amélioré significativement la croissance de T. obliquus et la production totale d'enzymes. Cependant, une utilisation de 100% (v/v) de SWP n'était pas efficace, donc non-rentable, en raison du manque de certains nutriments essentiels. Une autre molécule à haute valeur ajoutée, présumée être un galacto-oligosaccharide, a également été détectée en présence de fortes proportions de SWP. Ces résultats suggèrent que le SWP pourrait être utilisé comme source de carbone alternative pour la culture de T. obliquus, avec des avantages potentiels pour la production d'enzymes et de biomasse. Ensuite, nous avons approfondi notre étude en examinant les effets de huit nutriments clés (glucose, nitrate, phosphate, sulfate, magnésium, fer, manganèse et calcium) ainsi que leurs interactions sur la production de biomasse en combinant la méthode Taguchi à la modélisation mathématique. Les résultats ont montré que cette approche a permis d'obtenir un rendement maximum de biomasse de 7,98 g.L-1, l'un des plus élevés selon la littérature pour l'espèce T. obliquus. Le modèle mathématique, qui comprend cinq variables d'état et neuf paramètres, a permis d'intégrer avec succès les effets du nitrate, du phosphate, du glucose et du fer. La validation du modèle a confirmé des prévisions très précises. Cette méthodologie s'est révélée être un outil puissant pour améliorer la production de biomasse. Cela nous a permis de modéliser la production de biomasse et de lutéine en mixotrophie chez T. obliquus en intégrant les effets des trois nutriments les plus critiques (nitrate, phosphate et glucose) sur la croissance et la production de lutéine. Le modèle a été évalué à l'aide d'une conception expérimentale unique et de techniques d'optimisation de moindres carrés non linéaires. L'augmentation de la concentration initiale de nitrate a augmenté la production respective de biomasse et de lutéine jusqu'à 4 et 12 fois. Les résultats de validation ont confirmé la précision du modèle pour prédire les profils de concentration dynamiques. Ces résultats ont des implications importantes pour la modélisation de la croissance d'autres espèces de microalgues et pour la mise en place de stratégies de contrôle en temps réel pour les photobioréacteurs. La dernière étape de cette thèse consiste à développer des approches de contrôle automatique afin de maximiser la production de biomasse microalgale et de pigments (lutéine) en utilisant des modèles mathématiques adaptés au mode continu de culture grâce à des simulations en temps réel. Les simulations ont montré que les productivités maximales en biomasse et en lutéine ont été atteintes après seulement 4 à 4,5 jours de culture, respectivement avec des concentrations maximales en continu de 4,10 g.L-1.j-1 et de 6,70 mg.L-1.j-1. En cas de concrétisation en pratique, cela constituerait l'un des rendements les plus élevés rapportés pour la microalgue T. obliquus en mode continu. Des travaux futurs pourraient consister à incorporer d'autres facteurs tels que la lumière, le CO2, la température et le pH dans la modélisation mathématique du système afin de mieux comprendre leur impact sur la production de biomasse et de pigments. L'exploration d'autres modes de culture pourrait également être envisagée pour améliorer davantage le rendement de production. -- Mot(s) clé(s) en français : Microalgues ; Conditions mixotrophes ; Modélisation mathématique ; Disponibilité des nutriments ; Modélisation multifactorielle ; Production de biomasse ; Production de lutéine ; Contrôle automatique. -- \nABSTRACT : This work aims to develop new strategies for the production of high-density cell biomass and high-value compounds by microalgae under mixotrophic conditions. The choice of the green microalga Tetradesmus obliquus as a model for study is justified by its promising mixotrophic potential for industrial and commercial applications. Improvements to maximize the production of biomass and pigments are proposed by optimizing nutrient availability. Key objectives include the study of growth kinetics, the multifactorial modeling of biomass and pigment production, as well as the development of automated control techniques to optimize their production in photobioreactors using the developed mathematical models. A first study linking my doctoral project to my master's thesis evaluated the use of sweet whey permeate (SWP), a waste product from the dairy industry, as a source of organic carbon for the mixotrophic culture of T. obliquus and the production of the enzyme ß-galactosidase as a high-value molecule. Substitution of 60% (v/v) of the culture medium with SWP significantly improved T. obliquus growth and total enzyme production. However, the use of 100% (v/v) SWP was not effective, and therefore unprofitable, due to the lack of certain essential nutrients. Another high-value molecule, presumed to be a galacto-oligosaccharide, was also detected in the presence of high proportions of SWP. These results suggest that SWP could be used as an alternative carbon source for T. obliquus culture, with potential benefits for enzyme and biomass production. We then furthered our study by examining the effects of eight key nutrients (glucose, nitrate, phosphate, sulfate, magnesium, iron, manganese, and calcium) and their interactions on biomass production by combining Taguchi method with mathematical modeling. Results showed that this approach yielded a maximum biomass yield of 7.98 g.L-1, one of the highest reported for T. obliquus. The mathematical model, which includes five state variables and nine parameters, successfully integrated the effects of nitrate, phosphate, glucose, and iron. Model validation confirmed highly accurate predictions. This methodology proved to be a powerful tool for improving biomass production. This allowed us to model biomass and lutein production in T. obliquus mixotrophic culture by integrating the effects of the three most critical nutrients (nitrate, phosphate, and glucose) on growth and lutein production. The model was evaluated using a unique experimental design and nonlinear least squares optimization techniques. Increasing the initial nitrate concentration significantly increased biomass and lutein production up to 4 and 12-fold, respectively. Validation results confirmed the accuracy of the model in predicting dynamic concentration profiles. These results have important implications for modeling the growth of other microalgal species and for the implementation of real-time control strategies for photobioreactors. The final step of this work consists in developing automatic control approaches to maximize the production of microalgal biomass and pigments (lutein) using mathematical adapted models for continuous culture mode through real-time simulations. The simulations showed that the maximum productivities in biomass and lutein were achieved after only 4 to 4.5 days of culture, with maximum continuous concentrations of 4.10 g.L-1.j-1 and 6.70 mg.L-1.j-1, respectively. If realized in practice, this would constitute one of the highest reported yields for the microalga T. obliquus in continuous mode. Future work could involve incorporating other factors such as light, CO2, temperature, and pH into the mathematical modeling to better understand their impact on biomass and pigment production. Exploring other culture modes could also be considered to further improve production yield. -- Mot(s) clé(s) en anglais : Microalgae ; Mixotrophic conditions ; Mathematical modeling ; Nutrient availability ; Multifactorial modeling ; Biomass production ; Lutein production ; Automatic control.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

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Publié2023
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