Rendimento fermentativo entre Saccharomyces cerevisiae convencional e organismo geneticamente modificado (OGM)

Abstract

Este estudo investiga o rendimento fermentativo de cepas convencionais e geneticamente modificadas (OGM) de Saccharomyces cerevisiae na produção de etanol. A pesquisa visa avaliar o desempenho fermentativo de ambas as linhagens, considerando uma gama de parâmetros bioquímicos e fisiológicos cruciais para a bioconversão de açúcares. O foco principal reside na identificação de cepas que demonstrem uma conversão superior de açúcares em etanol, concomitantemente à minimização da produção de subprodutos indesejáveis, como o glicerol, que desvia o fluxo de carbono da via principal de produção de etanol e impacta negativamente o rendimento. A metodologia emprega fermentações sequenciais conduzidas sob distintas concentrações de mosto, simulando condições industriais variadas e permitindo uma análise robusta da adaptabilidade das cepas. O monitoramento de indicadores metabólicos inclui a quantificação da produção de etanol, a formação de ácidos orgânicos, a concentração de glicose residual, a massa seca celular e a viabilidade das células. Adicionalmente, será analisado o impacto da liberação de dióxido de carbono como um indicador indireto da atividade fermentativa. A identificação de cepas OGM com características otimizadas pode revolucionar a indústria de bioetanol, promovendo maior sustentabilidade e rentabilidade através de processos mais eficientes e com menor geração de resíduos.

This study investigates the fermentative performance of conventional and genetically modified (GMO) strains of Saccharomyces cerevisiae in ethanol production. The research aims to evaluate the fermentation efficiency of both strains by analyzing important biochemical and physiological parameters involved in sugar bioconversion. The main objective is to identify strains capable of achieving higher sugar-to-ethanol conversion rates while minimizing the production of undesirable byproducts, such as glycerol, which diverts carbon flow from the main ethanol production pathway and negatively affects yield. The methodology involves sequential fermentations conducted under different must concentrations, simulating various industrial conditions and allowing a comprehensive assessment of strain adaptability. Metabolic indicators monitored include ethanol production, organic acid formation, residual glucose concentration, cell dry mass, and cell viability. Additionally, carbon dioxide release will be analyzed as an indirect indicator of fermentative activity. The identification of optimized GMO strains may significantly contribute to the bioethanol industry by increasing process efficiency, sustainability, and profitability while reducing waste generation.