[en] It is crucial to study the denitrification process driven by bacteria as it is one of the most important environmental processes for several reasons: i) it has an application in the removal of nitrogen (N) from high-N waste materials ii), it is one of the mechanisms to N-fertilizer¿s loss, iii) it contributes to the emissions of gasses with large global warming potential, and iv) it is the mechanism by which the global nitrogen cycle is balanced. Many models have been developed in the framework of continuous models to deal with the complexity of the denitrification process in order to become predictive models, but some of the assumptions contained in them are not realistic enough in those contexts, and also they have their own constraints and limitations. On the other hand, the researchers have paid more attention to the role of microbial activity with the advance of experimental techniques. Discrete models, such as individual-based models (IBMs), can be developed and applied to microbial systems due to the fact that they allow representation of some intracellular characteristics regarding the complexity of the micro-organisms, which constitutes a key advantage of this modelling approach in the study of the different biotechnological processes. The IBM is able to incorporate and accommodate the behaviour of denitrifying bacteria, and investigate their metabolism from different and attractive perspectives. A key factor in modelling the microbial activity is the methodology followed to represent metabolic pathways. A cellular metabolic model could be based on a non-equilibrium thermodynamic approach such as the Thermodynamic Electron Equivalents Model (TEEM), which is developed for biomass yield prediction using the associated standard Gibbs free energies and the bioenergetics growth efficiency between cell anabolism and catabolism. The main objective of this doctoral thesis is to develop an IBM to study denitrification processes driven by denitrifying bacteria, using TEEM to write microbial metabolic reactions (MMRs) which represent the metabolic pathways as the center of the individual sub-model. Two new computational models of the INDISIM family, INDISIM-Paracoccus and INDISIM-Denitrification have been designed, implemented on the NetLogo platform, parameterized and calibrated with experimental data to analyze the system dynamics in a bioreactor in batch and continuous culture with denitrifying bacteria growing in it. The bioreactor conditions can be aerobic and/or anaerobic, and the growing media is liquid medium with an electron donor, C-source, N-source, and oxygen and all N-oxides as electron acceptors. An open access and open source tool has been developed to write MMRs based on TEEM. It is called MbT-tool which stands for Metabolism-based on Thermodynamics. Using MbT-Tool three sets of MMRs have been written, which are the centre of the individual sub-model for INDISIM-Paracoccus and INDISIM-denitrification, representing reactions involved in: i) cellular maintenance, ii) individual mass synthesis, and iii) individual mass degradation to reduce cytotoxic products. The simulation results obtained with INDISIM-Paracoccus and INDISIM-Denitrification have been compared with experimental data published by Felgate et al. (2012) regarding the growth of Paracoccus denitrificans and Achromobacter xylosoxidans in a bioreactor. According to the statistical analysis of the simulations results, for both denitrifying bacteria tested, the IBMs developed show better adjustments in the assays with electron donor limited than in the assays with electron acceptor limited.

[es] Es relevante estudiar la desnitrificación ya que es un importante proceso medioambiental, debido a que: i) es uno de los mecanismos que explica la pérdida de fertilizantes de nitrógeno (N), ii) tiene aplicación en la remoción de N proveniente de residuos con alto contenido de N, iii) contribuye a las emisiones de gases que presentan gran potencial de calentamiento global, y iv) es el mecanismo por el cual se balancea el ciclo del N. Varios modelos han sido desarrollados usando el enfoque de la modelización continua para hacer frente a la complejidad del proceso de la desnitrificación, con la finalidad de obtener modelos predictivos, pero algunas de sus suposiciones no son suficientemente reales en este contexto, además estos modelos tienen sus propias restricciones y limitaciones. Por otro lado, los investigadores están prestando más atención al rol de la actividad microbiana, desde que en los últimos años se han desarrollado y avanzado las técnicas experimentales de manera importante. Modelos discretos, como los modelos-basados en el individuo (IBMs), pueden ser desarrollados y aplicados a sistemas microbianos ya que permiten representar algunas de las características intracelulares relacionadas con la complejidad de los microorganismos, lo cual constituye una ventaja clave de este enfoque de modelización en el estudio de diversos procesos biotecnológicos. El IBM es capaz de incorporar y adaptar el comportamiento de las bacterias desnitrificantes e investigar su metabolismo desde perspectivas distintas. Un factor clave para modelizar la actividad microbiana es la metodología utilizada para representar las rutas metabólicas. Un modelo metabólico celular puede estar basado en la termodinámica del no equilibrio como el Modelo Termodinámico de Electrones Equivalentes (TEEM), el cual está desarrollado para la predicción del rendimiento de la biomasa usando las energías estándar de Gibbs junto con la eficiencia bioenergética de crecimiento entre anabolismo y catabolismo celular. El objetivo principal de esta tesis doctoral es desarrollar un IBM para estudiar la desnitrificación bacteriana, usando el TEEM para escribir reacciones metabólicas microbianas (MMRs) las cuales representan a las rutas metabólicas y son el centro del sub-modelo individual. Dos nuevos modelos computacionales de la familia INDISIM, el INDISIM-Paracoccus y el INDISIM-Denitrification, han sido diseñados, implementados en la plataforma NetLogo, parametrizados y calibrados con datos experimentales para estudiar la dinámica del crecimiento de las bacterias desnitrificantes dentro de un bioreactor en cultivos cerrados y continuos, en condiciones aerobias o anaerobias. El medio de cultivo es líquido y contiene un donador de electrones, oxígeno y los óxidos de N como aceptores de electrones, una fuente de carbono y una fuente de N. Una herramienta de acceso libre y código abierto ha sido desarrollada para escribir las MMRs basadas en TEEM y es llamada MbT-Tool (Metabolismo basado en la Termodinámica). Utilizando MbT-Tool se pueden escribir tres grupos de MMRs que han sido el centro del sub-modelo individual para INDISIM-Paracoccus e INDISIM-Denitification, y que representan las reacciones involucradas en: i) el mantenimiento celular, ii) la síntesis de masa individual, y iii) la degradación de la masa individual para reducir productos citotóxicos. Los resultados de simulación obtenidos con INDISIM-Paracoccus e INDISIMDenitrification han sido comparados los datos experimentales publicados por Felgate et al. (2012) relacionados con el crecimiento de Paracoccus denitrificans y Achromobacter xylosoxidans dentro de un bioreactor. De acuerdo con el análisis estadístico de los resultados de simulación, los IBMs desarrollados muestran mejores ajustes para los experimentos con donador de electrones limitado que para los ensayos con aceptor de electrones limitado. El desarrollo y aplicación de IBMs con algunos detalles y complejidad intracelular, constituyen una ventaja clave en la investigación y comprensión de los diferentes pasos de la desnitrificación bacteriana.