Modelado de la interacción de co-inoculación secuencial entre Wickerhamomyces anomalus y Saccharomyces cerevisiae
by Leandro Moll | Instituto de Biotecnología, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de San Juan
ID Resumen: 319
Evento: CADI – CAEDI 2024: 7° Congreso Argentino de Ingeniería y 13° Congreso Argentino de Enseñanza de Ingeniería
Eje temático: Biotecnología, Bioingeniería y Nanotecnología
Preferencia de presentación: Póster
Palabras clave: Biocontrol en vinos, Co-inoculación secuencial, Modelado matemático, Saccharomyces cerevisiae, Wickerhamomyces anomalus

Wickerhamomyces anomalus (Wa) es una levadura positiva para el biocontrol de levaduras contaminantes de vinos. El biocontrol ocurre en pre-fermentación y resulta relevante su cinética de interacción con Saccharomyces cerevisiae (Sc), dónde debe mantener una población alta. Se modelará Wa/Sc, influencia de SO2, Temperatura y Tiempo de co-inóculo en la cinética en función de maximizar Wa en prefermentación y mejorar el biocontrol en vinos. Se tomaron datos de 15 fermentaciones (Box-Behnken). Donde se hizo variar, SO2 molecular (entre 0 y 0.2 ppm), temperatura (entre 15 y 20°C) y el tiempo de coinoculación secuencial (0 o 1 en función de tiempo, entre 0 y 2 días). Los datos de 20 días de los 15 experimentos con cinéticas mixtas (WaySc) se analizaron con la toolbox AMIGO2 Matlab. Se ajustó un modelo Lotka-Volterra de competencia para la interacción (R2=0.82), donde se eliminó el parámetro de Wa sobe Sc. ‘dSc/dt=tiempoCO*(µsc*Xsc*(1-Xsc/Ksc)’ y ‘dWa/dt=µwa*Xwa*(1-Xwa/Kwa)-tiempoCO*αsc*(Xsc/Kwa)’. Submodelos: µwa=µwa1*(1-tiempoCO) y Kwa=Kwa1+Kwa2*(SO2)+Kwa3*(1-tiempoCO). Xsc (cel/mL), Xwa (cel/mL): Población de Sc y Wa. TiempoCO: tiempo de coinoculación. µsc (h-1) y µwa (h-1): velocidad de Sc y Wa. Ksc (cel/mL) y Kwa (cel/mL): Capacidad de carga de Sc y Wa. αsc (cel/mL*h): Influencia de Sc sobre Wa. Simulación: cvodes, mínimos cuadrados y optimización: eSS. Tiempo de co-inoculación fue la variable más relevante influyendo sobre, µWa y Kwa, además SO2 influyó sobre Kwa. La temperatura no influyó. El modelado posibilitará la optimización del co-inóculo con la manipulación del tiempo de co-inoculación y el SO2, lo que permitirá un biocontrol y fermentación eficiente.

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