Tese de Doutorado

A busca por alternativas sustentáveis para sintetizar produtos químicos vem tendo destaque ao longo dos anos, tornando bioprocessos uma das opções mais interessantes na substituição de processos tradicionais. No entanto, para produzir um composto alvo que seja economicamente viável, é necessário projetar a produção desde a cepa microbiana. Por isso, desenvolver ferramentas de Engenharia de Sistemas em Processo (PSE) que possam analisar de forma descritiva e qualitativa os processos biotecnológicos se torna fundamental. Neste trabalho, as duas vertentes de análise foram desenvolvidas e são apresentadas em duas partes. A primeira visou desenvolver uma técnica de alisamento a ser aplicada no pré-tratamento de dados de um bioprocesso, baseada no método de regressão quadrática local "Loess". Seu desempenho foi satisfatório em relação a métodos tradicionais mesmo para amostras de poucos pontos. A segunda etapa consistiu no desenvolvimento de uma plataforma computacional para a biologia de sistemas que seja facilmente acessível a profissionais de diversas áreas e que possa ser usada de forma organizada e generalizada. Para isso, sua estrutura foi cuidadosamente projetada com base em uma ontologia para descrever bioprocessos e seu uso foi demonstrado através de estudos de caso. Como resultado, a plataforma é um modelo ou exemplo de boas práticas de desenvolvimento de software e deve servir como as fundações de um aplicativo computacional para a simulação e estimação de parâmetros de bioprocessos.

Research for sustainable alternative routes to synthesize chemical products has increased over the years, making bioprocesses one of the most interesting options to replace traditional processes. However, to produce a target compound through an economically viable bioprocess, it is sometimes necessary to engineer a microbial producer strain. Therefore, the development of Process Systems Engineering (PSE) tools that can descriptively and qualitatively analyze biotechnological processes becomes fundamental. In this work, the two aspects of the analysis were developed and are presented in two parts. The first aimed to develop a smoothing technique to be applied in the treatment of bioprocess data, based on the quadratic regression method "Loess". Its performance was satisfactory compared to that of traditional methods, even for samples with just a few points. The second part consists of the development of a computational framework for systems biology that is easily accessible to professionals from different backgrounds and that can be used in an organized and generalized way. To achieve this, its structure was carefully designed based on an ontology to describe bioprocesses and its use was demonstrated through case studies. As the framework is used as a model or example of good practice in software development, it can be the foundation stone of a structured simulation and parameter estimation software application.