Evaluación de diferentes longitudes de onda e intensidades de luz en el crecimiento celular y contenido de ficocianina de Spirulina platensis (Arthrospira platensis) en cultivo batch

Descripción del Articulo

Evaluamos la influencia de diferentes longitudes de onda (560-590, 590-620 y 620-700 nm) e intensidades de luz (1, 5 y 8 Kilolux) en el crecimiento celular y contenido de ficocianina de Spirulina platensis (Arthrospira platensis). Utilizamos un diseño experimental 3 2 con dos repeticiones, realizand...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Estrada Salvador, Luis Enrique, Lopez Farro, Henry Daniel
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Nacional del Santa
Repositorio:UNS - Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.uns.edu.pe:20.500.14278/4906
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.14278/4906
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Spirulina platensis
Ficocianina
Longitud de onda de luz
Intensidad de luz
Fotobiorreactor
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.06.04
Descripción
Sumario:Evaluamos la influencia de diferentes longitudes de onda (560-590, 590-620 y 620-700 nm) e intensidades de luz (1, 5 y 8 Kilolux) en el crecimiento celular y contenido de ficocianina de Spirulina platensis (Arthrospira platensis). Utilizamos un diseño experimental 3 2 con dos repeticiones, realizando un total de 36 experimentos que incluyeron 9 experimentos con 3 controles comparados con luz blanca (400-700 nm) en cada nivel de intensidad de luz. Cada cultivo se realizó en medio Zarrouk (810 ml) inoculado con S. platensis al 10% (90 ml) del volumen total (900 ml), con una concentración promedio de 0.16 g/L o 3.42 × 109 UFC/L. Los parámetros de control fueron tiempo (9 días), fotoperiodo (18/6) y agitación por burbujeo (24 h a un caudal de 1.9 l/min). El análisis estadístico descriptivo, realizado en Python a través del diagrama de cajas y bigotes, mostró una baja variabilidad con distribución asimétrica negativa. El análisis inductivo, efectuado en STATISTICA, reveló un efecto significativo de la intensidad de luz de bajo nivel (-1), con una estimación ajustable (R^2=0.96 y R^2 ajustado=0.89, promedio). Se recomienda validar estos resultados con un diseño factorial con puntos centrales y un diseño Box-Behnken para optimizar las variables de respuesta. Los experimentos N° 5 y 3 mostraron los mejores resultados en los parámetros cinéticos relacionados con los rendimientos (μmax ,Yp⁄x ) y productividades (Qp y Qx ), mientras que los experimentos N° 2, 3 y 4 destacaron respecto a su control. El mejor resultado de generación de biomasa se obtuvo en el experimento N° 7 (1.36 g/L) y en el N° 4 (1.26 g/L) respecto al control. El contenido de ficocianina más alto se observó en el experimento N° 4 (48.6 mg/L). Finalmente, el modelo con mejor ajuste para los datos experimentales, determinado por Python, fue el Logístico & Ludeking-Piret, con un RMSE de 0.1157 y R 2 de 0.9931.
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