ISSN: 2319-7293
TF Adepoju, O. Olawale y S. K. Layokun
Se contrató una red neuronal artificial (ANN) para optimizar el efecto de la β-ciclodextrina en la producción de Fenil metanol (PM) a partir de la biotransformación de benzaldehído por células libres de levadura. En el desarrollo del modelo ANN, el rendimiento de ANN está fuertemente influenciado por su estructura de red, se aplicó un diseño de cinco niveles y cinco factores, que genera 50 ejecuciones experimentales. Las entradas para las ANN son peso celular (peso húmedo): X1, tiempo de incubación (min): X2, acetaldehído conc. (mg/100 ml): X3, benzaldehído conc. (mg/100 ml): X4, y nivel β (%): X5. El algoritmo de aprendizaje utilizado fue QP con MNFF, la función de transferencia fue Tanh. Mientras tanto, se determinó que el RMSE era 3,0739. El coeficiente de determinación R2 y el adj. Se encontró que R2 era 0.99206 y 0.98419, respectivamente. Se observó que 900 (mg/100 ml) de benzaldehído con 1000 (µg/100 ml) de acetaldehído en presencia de β-ciclodextrina al 1,8 % dieron el mayor rendimiento (351,5 mg/100 ml) de PM. Por lo tanto, se puede concluir que la levadura (Saccharomyces cerevisae) puede tolerar niveles más altos de acetaldehído y benzaldehído debido a los efectos de la β-ciclodextrina.