La bioproduction de 1,2,4-butanetriol (BT) suscite un intérêt croissant en raison de son utilité comme précurseur. Les tentatives de modification cellulaire pour produire du BT ont connu un succès mitigé. Dans ce projet, nous avons exploré la production de BT par ingénierie métabolique acellulaire, où des lysats cellulaires contenant chacune des enzymes nécessaires à sa synthèse sont mélangés avec le xylose, précurseur de la molécule, ainsi qu'avec plusieurs cofacteurs. Les possibilités de conception pour le mélange de ces composants étaient très vastes.
Par conséquent, la méthode DOE de mélange a été utilisée pour explorer efficacement l'espace de conception. Compte tenu des interactions non linéaires caractéristiques des systèmes de bioproduction, il a été déterminé qu'une méthode DOE de mélange I-optimale utilisant un modèle de Scheffé classique pourrait s'avérer insuffisante pour modéliser le système. C'est pourquoi JMP Pro a été utilisé pour construire une méthode DOE hybride combinant les approches I-optimale et de remplissage de l'espace. Dans un premier temps, un modèle de prédiction de Scheffé standard a été ajusté. Ensuite, afin de tirer parti de la méthode hybride de remplissage de l'espace, JMP Pro a été utilisé pour ajuster un modèle d'ensemble auto-validant (SVEM) et ainsi capturer les subtilités susceptibles d'échapper au modèle de Scheffé.
Le profileur d'optimisation multi-objectifs JMP a été utilisé pour prédire des formulations permettant de maximiser simultanément la production de BT tout en minimisant les coûts. De façon surprenante, certaines des formulations optimales prédites ne nécessitaient pas les composants les plus coûteux, pourtant considérés comme essentiels. Comme l'ont confirmé ultérieurement les essais de validation, la formulation optimale prédite par le plan d'expériences a doublé la production de BT par rapport à la formulation de référence et, simultanément, a réduit les coûts d'un facteur 100.
