La response surface methodology (RSM) è un approccio statistico/matematico ampiamente usato per determinare l’impatto dei parametri sperimentali nell’ottimizzazione di processi biotecnologici.
Questa tecnica permette di ottenere curve di livello sulla base degli effetti lineari, quadratici ed interazionali generati da due o più parametri allo scopo di calcolare il responso ottimale del sistema. All’interno di processi fermentativi impieganti microrganismi, la RSM esplora le relazioni tra variabili sperimentali (variabili indipendenti: parametri fisico-chimici) ed una o più variabili di responso (variabile dipendente: prodotti del metabolismo microbico), tramite la definizione di un modello polinomiale non lineare.

Allo scopo di sviluppare nuovi processi finalizzati alla produzione di nuove molecole da lieviti, la Collezione DBVPG ha utilizzato la RSM per la definizione e la validazione della migliore combinazione di parametri fisico-chimici in grado di ottimizzare: la produzione di composti volatili, la composizione di carboidrati presenti in substrati ottenuti da biomasse di scarto per la produzione di lipidi, e i parametri qualitativi della birra low carb e a bassa gradazione alcolica.

G. Tasselli, S. Filippucci, S.  D’Antonio, G.   Cavalaglio, B. Turchetti, F. Cotana , P. Buzzini (2019) Optimization of   enzymatic   hydrolysis   of   cellulosic   fraction   obtained   from stranded driftwood feedstocks for lipid production by Solicoccozyma terricola. Biotechnology Reports, 7;24:e00367; DOI: 10.1016/j.btre.2019.e00367.

A. Troilo, G. De Francesco, O. Marconi, V. Sileoni, B. Turchetti, G. Perretti (2019) Low Carbohydrate Beers Produced by a Selected Yeast Strain from an Alternative Source. Journal of the American Society of Brewing Chemists, 78(1):80; DOI: 10.1080/03610470.2019.1682887.