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
- Software | SensSB: kit de herramientas para el desarrollo y análisis de sensibilidad de modelos de biología de sistemas
Autoría: M. Rodríguez-Fernández and J. R. Banga
Descripción: SensSB es un kit de herramientas de software para análisis de sensibilidad basado en Matlab®. Esta herramienta integra una amplia variedad de métodos de sensibilidad locales y globales que pueden aplicarse a modelos biológicos descritos por ecuaciones diferenciales ordinarias (ODE) o ecuaciones diferenciales algebraicas (DAE). SensSB también puede importar modelos en el formato Systems Biology Mark-up Language (lenguaje de marcado para biología de sistemas, SBML).
Disponible aquí bajo petición.
- Software | SYNBADm: kit de herramientas para diseño óptimo automático en biología sintética
SYNBADm es un kit de herramientas basado en Matlab para el diseño automático de circuitos biológicos para funciones objetivo de bibliotecas de componentes.
Puedes encontrar más información aquí.
- Software | GLOBALm: método de agregación para problemas de optimización global con restricciones en Matlab
Método descrito en Csendes, T., L. Pal, J.O.H. Sendin, J.R. Banga (2008). The GLOBAL Optimization Method Revisited. Optimization Letters, 2(4):445-454.
El software está disponible bajo petición (escríbenos si te interesa).
- Software | AMIGO2: Advanced Modelling and Identification using Global Optimization (modelado e identificación avanzada mediante optimización global), versión 2
AMIGO2 es un kit de herramientas multiplataforma basado en MATLAB diseñado para resolver problemas de optimización matemática básicos para la biología de sistemas, dentro del contexto de la identificación de modelos paramétricos, la hipótesis subyacente al desarrollo de modelos y el control óptimo de los sistemas biológicos para alcanzar el comportamiento deseado de forma sintética.
Puedes encontrar más información aquí.
- Software | MITS: algoritmo basado en búsqueda tabú para problemas no lineales entero-mixtos (MINLP)
Método descrito en: Exler, O., L.T. Antelo, J.A. Egea, A.A. Alonso and J.R. Banga (2008) A Tabu search-based algorithm for mixed-integer nonlinear problems and its application to integrated process and control system design. Computers & Chemical Engineering, 32(8):1877-1891.
El software está disponible bajo petición (escríbenos si te interesa).
