La biofabricación de 1,2,4-butanotriol (BT) ha despertado interés debido a su utilidad como precursor. Los intentos de modificar genéticamente células para producir BT han tenido resultados dispares. En este proyecto, exploramos la producción de BT mediante ingeniería metabólica libre de células, donde los lisados celulares que contienen cada una de las enzimas necesarias para producir BT se mezclan con el precursor xilosa y múltiples cofactores. El espacio de diseño para la mezcla de estos componentes era muy amplio.
Por lo tanto, se utilizó el diseño de experimentos (DOE) de mezcla para explorar eficientemente el espacio de diseño. Debido a las interacciones no lineales características de los sistemas de biofabricación, se determinó que un diseño de DOE de mezcla I-óptimo, utilizando un modelo Scheffé típico, podría no ser suficiente para modelar el sistema. Por consiguiente, se utilizó JMP Pro para construir un DOE híbrido de I-óptimo y de llenado de espacio. Inicialmente, se ajustó un modelo de predicción Scheffé estándar. Posteriormente, para aprovechar el diseño híbrido de llenado de espacio, se utilizó JMP Pro para ajustar un modelo de conjunto autovalidante (SVEM) y capturar cualquier sutileza que pudiera estar escapando al modelo Scheffé.
Se utilizó el JMP Multi-Objective Optimization Profiler para predecir formulaciones que maximizaran la producción de BT y minimizaran el costo. Sorprendentemente, algunas de las formulaciones óptimas predichas no requerían los componentes más costosos, que antes se consideraban esenciales. Como confirmaron posteriormente las pruebas, la formulación óptima predicha por el DOE duplicó la producción de BT, en comparación con la formulación de referencia aceptada, y, al mismo tiempo, redujo el costo en 100 veces.
