1.2 Modelos de crecimiento microbianoEl crecimiento de las clulas microbianas puede ser visto de varias perspectivas y con varios grados de complejidad, dependiendo si queremos distinguir entre clulas individuales en un reactor y si examinamos las reacciones metablicas individuales que ocurren en la clula. Nosotros haremos las siguientes distinciones in los modelos de descripcin de crecimiento microbiano. Cuando la poblacin es segregada en clulas individuales que son diferentes de una a otra en trminos de algunas caractersticas distinguibles, el modelo essegregado. En la otra mano, los modelos no-segregados consideran la poblacin como un bulto en una biofase la cual interacta con el ambiente externo, y puede verse como una especie en solucin; la concentracin celular puede ser descrita con una sola variable. Los modelos no-segregados tiene la ventaja que ellos son matemticamente simples. La utilidad de los modelos segregados depende de nuestra habilidad experimental para distinguir entre clulas en una poblacin.La consideracin de detalles de las reacciones ocurre cuando una clula da un aumento para el concepto de estructura. Los modelosestructuradosconsideran reacciones individuales o grupos de reacciones ocurrentes en la clula. La biomasa es subdividida dentro de un nmero de componentes como DNA, RNA protenas, etc., y las reacciones que ocurren entre esos componentes son descritas. El ambiente externo puede influenciar la respuesta de la clula en una variedad de modos, por ejemplo, la lactosa puede inducir la produccin de la enzima -galactosidasa, la cual rompe la galactosa en glucosa y galactosa. Un modelo estructurado intentara describir este comportamiento, por ejemplo, el mecanismo de cmo la nueva enzima es inducida (la transcripcin y translacin), la cintica de rompimiento de la lactosa ha estos sacridos, y su subsiguiente utilizacin. Los modelos in estructurados simplemente ven la clula como una entidad en una solucin la cual interacta con el ambiente.Un nivel adicional de complejidad resulta cuando consideramos que los modelos pueden serestocsticosodeterministicosen la naturaleza. Un modelo estocstico considera la distribucin de las caractersticas celulares de inters. Por ejemplo, el tiempo de generacin de una poblacin celular puede ser encontrado de muestrear el tiempo de generacin de clulas individuales dentro de una poblacin y calcular una distribucin de tiempos de generacin basados en la muestra, como puede ser, una distribucin normal Gauissiana. Como el nmero de clulas aumenta en la muestra, la incertidumbre en la media de generacin decrece (incluso si la desviacin estndar es grande) y la poblacin puede ser adecuadamente descrito por un parmetro teniendo la media de tiempo de generacin de la muestra. Los modelos estocsticos son adems solo tiles para situaciones donde el nmero de clulas es muy pequeo y las caractersticas celulares se convierte en importante. Por ejemplo, cuando la cintica esterilizacin son consideras y el nmero de clulas viables cae debajo de 10-4por mL., la probabilidad de que la clula se convierta en no-viable se convierte en significante en la determinacin de la efectividad del proceso de esterilizacin. Por otro lado, los modelos deterministas tiene salidas que son completamente determinadas por las entradas de los modelos, como pueden ser, las variaciones aleatorias en las propiedades de un sistema no son considerados. Los modelos deterministas son las ms comunes ( y tiles).