Biosistemas e Ingeniería de Bioprocesos
Desde el modelado matemático y la simulación por ordenador hasta el diseño, control y optimización de bioprocesos y sistemas biológicos.
El mundo que nos rodea puede explicarse en gran medida entendiendo los sistemas que lo componen y los procesos que los conectan.
El Grupo de Biosistemas e Ingenieria de Bioprocesos del IIM-CSIC trabaja para desarrollar nuevos métodos y herramientas (fundamentalmente software) orientados a la ingeniería de sistemas de procesos que permitan la simulación, optimización y control de bioprocesos, tales como los implicados en el procesado y la conservación de alimentos y en la biotecnología industrial.
El grupo aplica métodos de ingenería de sistemas de procesos para mejorar la eficiencia de procesos industriales clave, reduciendo así su impacto medioambiental y mejorando la calidad y seguridad de sus productos.
El objetivo de su estudio es la identificación de modelos y la optimización, monitorización y control robusto de los sistemas dinámicos no lineales, incluidos los sistemas de parámetros distribuidos (convección-difusión-reacción). El grupo contempla un amplio espectro de aplicaciones, fundamentalmente la gestión de pesquerías, el procesado, la calidad y la seguridad de los alimentos (incluida la resistencia a agentes antimicrobianos) y la biotecnología industrial.
- DigitAlg -
<p>Programa Ciencias Mariñas: Xemelgo dixital do cultivo de algas na acuicultura multitrófica integrada</p>
Investigador/a Principal:BalsaCantoEvaInstitución financiadora:El Programa de Ciencias Mariñas de Galicia es 1 de los 5 programas de Ciencias Marinas de los Planes Complementarios de I+D+I del Plan de Recuperación Transformación y Resilencia. Financiado por FEMP/FEMPA.Financiación para el IIM-CSIC:122667€Accede a la página del proyectoDela - ATOPES -
<p>Programa Ciencias Mariñas: Aplicación de Tecnoloxías Innovadoras para a Obtención de Datos Pesqueiros</p>
Investigador/a Principal:TaboadaAnteloLuisInstitución financiadora:El Programa de Ciencias Mariñas de Galicia es 1 de los 5 programas de Ciencias Marinas de los Planes Complementarios de I+D+I con las CCAA del Plan de Recuperación Transformación y Resilencia (NextGenerationEU).Financiación para el IIM-CSIC:137391€Accede a la página del proyectoDela - DATAMARE -
<p>Programa Ciencias Mariñas: Plataforma integrada de datos mariños</p>
Investigador/a Principal:VeloLanchasAntónInstitución financiadora:El Programa de Ciencias Mariñas de Galicia es 1 de los 5 programas de Ciencias Marinas de los Planes Complementarios de I+D+I con las CCAA del Plan de Recuperación Transformación y Resilencia (NextGenerationEU).Financiación para el IIM-CSIC:112585€Accede a la página del proyectoDela - PreCalA -
<p>Programa Ciencias Mariñas: Ferramentas para a predición da calidade en productos da acuicultura</p>
Investigador/a Principal:VilasFernándezCarlosInstitución financiadora:El Programa de Ciencias Mariñas de Galicia es 1 de los 5 programas de Ciencias Marinas de los Planes Complementarios de I+D+I del Plan de Recuperación Transformación y Resilencia. Financiado por FEMP/FEMPA.Financiación para el IIM-CSIC:100281€Accede a la página del proyectoDela - aCIDit -
<p>a-CIDiT - Modelos basados en datos y actualización de modelos para gemelos digitales</p>
Investigador/a Principal:TaboadaAnteloLuisVilasFernándezCarlosInstitución financiadora:Ayuda PID2021-123654OB-C32 financiada por MCIN/AEI/10.13039/501100011033 y por la Unión Europea NextGenerationEU/PRTRFinanciación para el IIM-CSIC:94200€Accede a la página del proyectoDela
- Pedreira, A.; Vázquez, J.A.; García, M.R. (2022) Kinetics of Bacterial Adaptation, Growth, and Death at Didecyldimethylammonium Chloride sub-MIC Concentrations Frontiers in Microbiology DOI:10.3389/fmicb.2022.758237
- Ovalle, J.C.; Vilas, C.; Antelo, L.T. (2022) On the use of deep learning for fish species recognition and quantification on board fishing vessels Marine Policy DOI:10.1016/j.marpol.2022.105015
- González, P.; Osorio, R.R.; Pardo, X.C.; Banga, J.R.; Doallo, R. (2022) An efficient ant colony optimization framework for HPC environments Applied Soft Computing Journal DOI:10.1016/j.asoc.2021.108058
- Otero-Muras I; Banga JR (2021) Synthetic Gene Circuit Analysis and Optimization " Computational Methods in Synthetic Biology" Humana Press / Springer ISBN:978-1-0716-0822-7
- Otero-Muras I; Banga JR (2021) Automated Biocircuit Design with SYNBADm " Synthetic Gene Circuits" Springer ISBN:978-1-0716-1031-2
- TFM - Andrea Arribas Jimeno (26/09/2022) Aplicabilidad de la tecnología de imágenes hiperespectrales (HSI) como método no invasivo para la evaluación de la calidad del pescado UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE COMPOSTELA
- TFM - Artai Rodríguez Moimenta (19/07/2020) Desarrollo de un modelo de corte mecanístico que permita describir un proceso de fermentación mixta Universidad de Vigo (UVigo)
- TFG - Laura Honrubia Baamonde (11/07/2019) Optimization of Benzalkonium Chloride treatment in the disinfection of L. Monocytogenes in the Food Industry UNIVERSIDAD DE LLEIDA
- TFM - Pablo de la Torre Fernández (20/09/2018) Modelado del proceso de fermenatición vínica: co-cultivo de especies no convencionales Universidade da Coruña
- PhD - Alejandro López Núñez (18/07/2018) CONTRIBUTIONS TO MATHEMATICAL MODELLING AND NUMERICAL SIMULATION OF BIOFILMS UdC
- WASHTOP -
<p>Water Associated Safety Hazards in the Treatment of Produce</p>
Investigador/a Principal:RodríguezGarcíaMíriamInstitución financiadora:European Food Safety Authority (EFSA)Financiación para el IIM-CSIC:80000€Accede a la página del proyectoDela
- Capabilities | Development of Artificial Intelligence applications for fisheries management
Development of Deep Learning algorithms that allow automating fisheries monitoring processes and reducing time and costs compared with processing by human observers. The applications developed range from innovative systems for real-time remote electronic monitoring, which identify and quantify total catches of fishing vessels (e.g., iObserver), to new image recognition techniques that allow individually identifying fish and estimating population parameters.
- Capabilities | Development of intelligent and active food labels
Development of smart food labels based on models for oxidation, microbial growth, etc. that let consumers know when food is no longer fit to eat, helping to prevent food waste, and give information on freshness, package temperature, etc.
- Capacidades | Deseño de procedementos de desinfección e modelaxe para a prevención da resistencia a axentes antimicrobianos
Desenvolvemento de estratexias químicas (combinacións de desinfectantes, aceites esenciais) e biolóxicas (encimas, fagos) que sexan efectivas na eliminación de biopelículas monoespecíficas e mixtas en superficies usadas na industria alimentaria. Proba de biocidas e desenvolvemento de mellores estratexias de dosificación de biocidas para a industria alimentaria, garantindo a seguridade alimentaria ao tempo que se evita a adquisición de resistencia a axentes antimicrobianos.
- Capacidades | Desarrollo de aplicaciones de Inteligencia Artificial para la gestión de pesquerías
Desarrollo de algoritmos de Deep Learning que permiten automatizar los procesos de monitorización de las pesquerías y reducir el tiempo y los costes en comparación con el procesado mediante observación humana. Las aplicaciones desarrolladas van desde sistemas innovadores de monitorización electrónica remota en tiempo real, que identifican y cuantifican las capturas totales de los barcos de pesca (p. ej., iObserver), hasta nuevas técnicas de reconocimiento de imagen que permiten identificar los peces a nivel individual y estimar parámetros poblacionales.
- Capacidades | Desarrollo de etiquetado inteligente y activo de los alimentos
Desarrollo de etiquetas inteligentes para los alimentos basadas en modelos de oxidación, crecimiento microbiano, etc. que permitan a quienes los consumen saber cuándo los alimentos ya no son aptos para su consumo, ayudando a evitar el desperdicio de alimentos, y que informen sobre su frescura, temperatura del paquete, etc
- Prototipo | Morbidostat: desentrañando la resistencia a agentes antimicrobianos
Morbidostat es un dispositivo de cultivo continuo controlado por ordenador que ajusta automáticamente la concentración de fármacos para mantener constante la inhibición del crecimiento en cultivos microbianos. A medida que las bacterias adquieren mutaciones que les confieren resistencia a los fármacos, son capaces de tolerar mayores concentraciones de dichos fármacos y de crecer más rápidamente, eliminando así la presión selectiva, que es la fuerza impulsora de la evolución. Para compensar este mecanismo, Morbidostat aumenta la concentración del fármaco lo suficiente para mantener la tasa de crecimiento original de las bacterias, manteniendo así la presión selectiva a lo largo del tiempo. El sistema permite adquirir datos para modelar la evolución microbiana bajo estrés por agentes antimicrobianos, optimizar las estrategias de dosificación de biocidas y desarrollar cepas de alta resistencia a agentes antimicrobianos utilizadas para analizar la eficacia de nuevos biocidas, entre otras aplicaciones.
- Software | Diseño basado en modelos de sistemas activos de envasado inteligente con actividad antimicrobiana
Código Matlab para desarrollar simulaciones y optimizar el diseño de envases utilizando agentes antimicrobianos naturales (carvacrol) para la merluza (Merluccius merluccius). Además, se considera el uso de diferentes polímeros como posibles materiales de envasado activo.
Puedes encontrar más información aquí.
- Software | DOTcvpSB: Matlab toolbox for Dynamic Optimization in Systems Biology (kit de herramientas en Matlab para la optimización dinámica en biología de sistemas)
DOTcvpSB es un kit de herramientas escrito en MATLAB que utiliza el método de parametrización del vector de control (CVP) para manejar problemas de optimización dinámica entero-mixtos. DOTcvpSB se ha aplicado con éxito a diversos problemas en biología de sistemas e ingeniería de bioprocesos.
Puedes encontrar más información aquí.
- Software | Fish-T-TaB Simulator: simulador de temperatura de pescado almacenado en tinas y cajas
Este modelo se desarrolló y aplicó por parte de integrantes del Grupo de Trabajo de la EFSA sobre el transporte y almacenamiento de productos pesqueros frescos durante el trabajo de preparación de la Opinión Científica del Comité de Riesgos Biológicos (BIOHAZ) sobre el uso de tinas para transportar y almacenar productos pesqueros frescos (EFSA-Q-2019-00053). Se aplicó el modelado de transferencia de calor para estimar la temperatura superficial del pescado durante los procesos relacionados con la temperatura: enfriado y posterior mantenimiento de la temperatura refrigerada del pescado (proceso de "enfriado") y/o mantenimiento de la temperatura refrigerada (proceso de "mantenimiento") del pescado sobre hielo (en cajas) comparado con el pescado en agua con hielo (en tinas) bajo las mismas condiciones de transporte y almacenamiento.
Puedes encontrar más información aquí.
- Software | CRNreals: análisis de distinguibilidad de redes de reacciones bioquímicas
Un kit de herramientas de software de apoyo para el análisis de distinguibilidad de modelos de redes de reacciones químicas (CRN).
Puedes encontrar más información aquí.
