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# BioLab Parameter Explorer
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Ferramenta web para estimativa de parâmetros cinéticos de crescimento microbiano e consumo de substrato.
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Acesse em: **[biolab.tadix.dev](https://biolab.tadix.dev)**
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## Como funciona
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Você fornece medições experimentais ao longo do tempo — concentração de células (g/L) e substrato residual (g/L) — e o BioLab encontra automaticamente os parâmetros cinéticos que melhor descrevem o seu experimento.
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Internamente, o processo ocorre em três etapas:
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1. **Modelagem diferencial** — cada modelo cinético (Monod, Andrews, Aiba, etc.) é combinado com o balanço de substrato de Pirt (1965), formando um sistema de equações diferenciais ordinárias que descreve a dinâmica de crescimento.
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2. **Integração numérica** — o sistema é resolvido pelo método de Runge-Kutta de 4ª ordem (RK4), produzindo curvas simuladas de células e substrato ao longo do tempo.
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3. **Otimização por enxame de partículas (PSO)** — um algoritmo populacional busca os valores dos parâmetros (como µ_max, K_S e Y_XS) que minimizam a diferença entre a curva simulada e os dados experimentais.
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Os sete modelos são avaliados simultaneamente e ranqueados pelo Critério de Informação de Akaike (AIC), permitindo comparar qual formulação representa melhor o seu processo sem sair da página.
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## Modelos cinéticos suportados
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| Modelo | Característica principal |
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| Monod (1949) | Modelo clássico de limitação por substrato |
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| Moser (1958) | Generalização do Monod com expoente n |
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| Contois (1959) | Limitação dependente da densidade celular |
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| Andrews (1968) | Inibição pelo próprio substrato |
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| Aiba et al. (1968) | Inibição exponencial pelo substrato |
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| Bergter (1978) | Crescimento com adaptação temporal |
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| Tessier (1936) | Saturação exponencial |
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## Registro
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O BioLab Parameter Explorer foi registrado no **Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI)** em março de 2026, constituindo o primeiro registro de software do curso de Engenharia de Bioprocessos e Biotecnologia da **Universidade Tecnológica Federal do Paraná — Campus Dois Vizinhos (UTFPR-DV)**, sob orientação do Prof. Pedro Suzaki.
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> "O software permite ajustar modelos matemáticos a dados experimentais de forma intuitiva, automatizando a solução de equações diferenciais e aplicando algoritmos de otimização."
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> — [Curso de Bioprocessos da UTFPR-DV conquista primeiro registro de software](https://educadoradv.com.br/noticia/25434-curso-de-bioprocessos-da-utfpr-dv-conquista-primeiro-registro-de-software), Educador ADV, abr. 2026
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## Licença
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MIT © Lucas Tadeu Marculino
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