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Dans les approches modernes du contrôle de la fermentation, un modèle mathématique raisonnablement précis de l`environnement de réaction et de réacteur est nécessaire. En utilisant des modèles de processus, nous pouvons progresser au-delà du contrôle environnemental des bioréacteurs dans le domaine de la lutte biologique directe. L`élaboration de modèles de fermentation est facilitée par des informations issues des mesures prises pendant le fonctionnement du procédé. Les modèles sont des relations mathématiques entre les variables. Traditionnellement, les modèles reposent sur une combinaison de relations «théoriques» qui fournissent la structure du modèle et des observations expérimentales qui fournissent les valeurs numériques des coefficients. Pour les processus biologiques, la spécification de la structure du modèle peut être difficile en raison de la complexité des processus cellulaires et du grand nombre de facteurs environnementaux qui affectent la culture cellulaire. Habituellement, les modèles de bioprocessus sont des représentations approximatives très simplifiées déduites de l`observation plutôt que des lois théoriques de la science. À titre d`exemple, un modèle mathématique fréquemment utilisé pour la fermentation par lots se compose de l`équation Monod pour la croissance et d`une expression pour le taux de consommation du substrat en fonction de la concentration de la biomasse: figure 4. Montre conceptuellement comment l`équation de Monod est adaptée au substrat observé et aux données de taux de croissance spécifiques dans la figure 3. Dans la figure 4, on voit que μmax est le taux de croissance spécifique maximal observé et KS est la concentration de substrat correspondant à 1/2 μmax. Le coefficient de rendement, communément appelé le rendement substrat-biomasse, est utilisé pour convertir le taux de croissance cellulaire dX/dt et le taux d`utilisation du substrat dS/DT. Le coefficient de rendement et le taux de croissance spécifique utilisé pour développer trois types de relations cinétiques de croissance microbienne; Monod, premier ordre, et cinétique d`ordre zéro.

μmax et KS sont des coefficients empiriques de l`équation de Monod. Elles diffèrent selon les espèces et sont basées sur les conditions environnementales ambiantes. [citation nécessaire] où N dénoter les débits molaires et les indices AQ et sol se réfèrent respectivement aux phases solvant et aqueuse. Un certain nombre de cas sont étudiés avec des conceptions de solvant et des structures de processus étant considérés comme fixes ou des degrés de liberté pour l`optimisation pour illustrer les avantages qui peuvent être obtenus de l`optimisation simultanée de l`ensemble du supermodèle par rapport à la l`optimisation du processus ou des sous-systèmes moléculaires. En gravant grossièrement certains noeuds et/ou processus de réaction sont fusionnés et/ou éliminés ou groupe d`atomes sont combinés dans des systèmes de corps rigides reliés par des articulations. Idéalement, on veut substituer plusieurs réactions biochimiques élémentaires (en une seule étape, distribuées par poisson) avec quelques processus complexes d`une manière qui conserve la prévisibilité du système. Cela peut être possible en réduisant le nombre d`éléments en interaction, en augmentant le nombre de copies d`hyperespèces agglomérées et en combinant plusieurs taux microscopiques en un plus petit nombre de paramètres efficaces. Par exemple, l`incertitude peut être contrôlée en utilisant des techniques de simulation numérique à approximer avec des indicateurs d`erreur quantitatifs sur différentes échelles menant à des environnements de simulation numérique à plusieurs échelles. Les méthodologies les plus efficaces relieront probablement les mesures analytiques et l`analyse des données aux modèles de réponses biologiques particulières. est libéré de l`hydrolyse de l`ATP (ATP + H2O ⇌ ADP + pi) où ADP est l`adénosine diphosphate, et pi est phosphate). La limite thermodynamique d`un cycle de phosphorylation–déphosphorylation bistable joue un rôle dans la sélection d`un État plus stable, et la stabilité relative et la robustesse du cycle ne peuvent pas être analysées sans une prise en compte explicite de l`intrinsèque fluctuations du modèle car les perturbations mineures sont inévitables dans les systèmes vivants.

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