Prospecção de bactérias celulolíticas em conteúdo ruminal de bovinos

Abstract

A procura por novas fontes de matérias-primas para a produção de biocombustíveis vem sendo amplamente estudada no meio acadêmico para consolidar a matriz energética dos países com a redução da utilização das fontes fósseis. O presente trabalho objetivou prospectar bactérias celulolíticas a partir de biomassa lignocelulósica residual (Conteúdo ruminal de bovinos) com potencial aplicação na produção de etanol de segunda geração. Foi realizada inicialmente a prospecção de bactérias celulolíticas em conteúdo ruminal de bovinos, em seguida foi quantificado a produção de celulase total (Fpase) extracelular produzida por essas bactérias em fermentação submersa em meio mineral suplementado com bagaço de cana sem tratamento hidrolítico, bem como, a caracterização e identificação dos isolados por biologia molecular. Para alcançar os objetivos propostos foi realizada o isolamento das bactérias em meio BHM com Carboximetil-celulose (CMC), sendo revelada com vermelho Congo. Após um isolado foi selecionado e empregado estratégias para aumentar a produção de celulase, para selecionar os fatores nutricionais do meio de cultivo com efeitos significativos positivos no processo de produção de celulase um delineamento Plackett-Burman e Regressão Multivariável (Stepwise) foram utilizadas. A partir da pré-seleção dos melhores parâmetros para a produção de celulase, foi realizado um estudo de otimização do processo utilizando um Delineamento Composto Central Rotacional (DCCR) e modelagem por Redes Neurais Artificiais (RNA), para identificar as melhores condições nutricionais que maximizam a produção da enzima. Foram isoladas 16 bactérias com capacidade de degradar celulose, dessas, 15 foram amplificadas no 16S rDNA e identificadas usando o banco de dados do Genbank da NCBI, resultando em cinco diferentes gêneros (Bacillus, Ochrobactrum, Microbacterium, Stenotrophomonas e Klebsiella). Com produção de celulase variando de 0,34 a 0,63 FPU/mL. O isolado V13 (BR 13961) foi selecionado para o processo de otimização por estar classificado como de média eficiência. Os fatores nutricionais pré-selecionados (Ureia, KH2PO4 e extrato de levedura) apresentaram efeitos significativo positivo no processo de produção de celulase para esse isolado. A otimização por Redes Neurais apresentou um modelo matemático mais ajustado aos dados experimentais, sendo a arquitetura feed-forward com três neurônios na camada oculta, função de transferência “trainlm” e função de treinamento “radbas” apresentando aumento na produção de celulase em 2,13 vezes.