PN-III-P1-1.2-PCCDI- 2017-0056 https://sweetconomy.com/
Pagina 1 din 29
Raport științific și tehnic intermediar
Perioada: 01.01.2019 – 31.12.2019
Model de colaborare funcțional între organizații publice de cercetare
și mediul economic cu scopul acordării de servicii știintifice și tehnologice
de înalt nivel în domeniul bioeconomiei
Rezumatul etapei
Activitățile prevăzute pentru perioada 01.01.2019– 1.12.2019 au fost efectuate în proporție de 100%,
iar livrabilele au fost îndeplinite. Activitățile au fost:
• Proiect I - Influența condițiilor de mediu, a factorului biologic și tehnologic asupra cantității și calității producției de soia
Activitatea 2.1. Evaluarea influenţei sistemului convenţional de lucrare a solului cu plug, a sistemului
minim de lucrare a solului şi a sistemului de semănat direct, asupra calităţii şi cantităţii producţiei de soia.
Activitatea 2.2. Analiza compoziției chimice a boabelor de soia (fosfolipide, sfingolipide, tocoferoli,
carotenodide, compuși volatili, izoflavone și raportul conținutului de lipide și proteine totale) și stabilirea
relației dintre tehnologia de cultură și îmbunătățirea acestora.
• Proiect II – Evaluarea bioacumulării, biodistribuției și toxicității nanoparticulelor de oxid de titan, oxid de zinc și argint în planta de soia
Activitatea 2.3. Expunerea culturilor de soia in vitro la diferite concentrații de nanoparticule selectate în
vederea stabilirii concentraţiei critice de toxicitate (concentraţia care inhibă dezvoltarea sau duce la
dezvoltarea anormală).
Activitatea 2.4. Cartografierea Raman/SERS a biodistribuției şi bioacumulării nanoparticulelor în ţesutul
vegetal.
Activitatea 2.5. Cuantificarea bioacumulării nanoparticulelor din materialul vegetal prin metoda ICP-
OES.
Activitatea 2.6. Evaluarea toxicităţii nanoparticulelor în planta de soia cultivată in vitro.
Activitatea 2.7. Determinarea impactului nanoparticulelor asupra profilului genetic al plantei de soia
(analiză la nivel molecular) cultivată in vitro prin metoda SSR și SRAP.
• Proiect III – Reducerea biotehnologică a zahărului prin producerea de polioli de către bacteriile lactice fermentescibile şi atomizarea acestui consorţiu de bacterii în vederea comercializării –
MicroPack
Activitatea 2.8. Dezvoltarea unui model matematic utilizând calculul fracțional.
Activitatea 2.9. Testarea modelului matematic dezvoltat pe fermentaţie.
Activitatea 2.10. Optimizarea procesului utilizând funcţia de optimizare a mulţimii de particule inspirată
de natură.
• Proiect IV – EvaSOY - Evaluarea și îmbunătățirea cunoștințelor populației din regiunea Nord-Vest a României privind tipurile de produse din soia și impactul nutriției asupra sănătății
Activitatea 2.11. Dezvoltarea strategiei campaniei (concept, mesaj, tonalitate, poziționare) și realizarea
de materiale pentru campanie.
Activitatea 2.12. Desfășurarea campaniei.
Activitatea 2.13. Evaluarea de proces și de rezultate a campaniei.
Activitatea 2.14. Evaluarea de impact asupra alfabetizării privind nutriția asupra populației din regiunea
de Nord-Vest a României privind produsele de soia și zaharurile.
Toate activitățile sunt detaliate mai jos, pentru fiecare (sub)proiect component.
PN-III-P1-1.2-PCCDI- 2017-0056 https://sweetconomy.com/
Pagina 2 din 29
Structura ofertei de servicii de cercetare și tehnologice
• Minimum Tillage Systems and Sustainable Agricultural Technologies: https://erris.gov.ro/Minimum-Till-Sustain-Agric
• Modelarea proceselor biochimice https://erris.gov.ro/Advanced-Process-Control-Met
• Preparation, characterization and in vitro testing of functionalized nanostructures and microstructures with applications in biomedicine
https://erris.gov.ro/Research-Centre-of-Biochemis
Locuri de muncă susținute prin program, inclusiv resursa umană nou angajată
Tabelul 1. Resurse implicate în proiectul complex
Partener Nr. persoane Etapa 2 Din care, nou-angajați
USAMV Cluj 23 9
SCDA Turda 18 3
UBB 12 2
UTCN 2 1
Total 55 15
Proiect I - Influența condițiilor de mediu, a factorului biologic și tehnologic asupra
cantității și calității producției de soia
Coordonator: SCDA Turda. Partener: USAMV Cluj.
Rezumatul etapei. Activitățile prevăzute în această etapoă au fost:
A2.1. Evaluarea influenţei sistemului convenţional de lucrare a solului cu plug, a sistemului
minim de lucrare a solului şi a sistemului de semănat direct, asupra calităţii şi cantităţii producţiei
de soia.
A2.2. Analiza compoziției chimice a boabelor de soia (fosfolipide, sfingolipide, tocoferoli,
carotenodide, compuși volatili, izoflavone și raportul conținutului de lipide și proteine totale) și
stabilirea relației dintre tehnologia de cultură și îmbunătățirea acestora.
Rezultatele etapei și gradul de realizare a obiectivelor
Obiectivele prevăzute în Etapa 2 (2019) a proiectului au fost îndeplinit în totalitate. Indicatori
de rezultat: 27 variante experimentale, întreținere sistem de cercetare, 3 angajări noi, participarea
la 3 conferințe internaționale; organizarea celui de-al 9-lea Simpozion Internațional Soil Minimum
Tillage Systems, 8–9 mai 2019, USAMV Cluj-Napoca, România.
La SCDA Turda, s-a realizat o experiență care a început în 2018 și s-a continuat în 2019, după
metoda parcelelor subdivizate - experiența fiind de tipul AxBxC-R, 3x3x3-2, rezultând 27 variante
experimentale în 2 repetiții. În experiență s-au implementat măsurile agrotehnice recomandate
pentru limitarea şi contracarea efectelor secetei ca fenomen climatic cu risc major pentru
agricultura din Depresiunea Transilvaniei și care se referă la: i) utilizarea unui material biologic
care prezintă rezistenţă la stresul hidric şi termic; ii) utilizarea măsurilor agrotehnice favorabile
acumulării, conservării şi valorificării eficiente a apei provenite din precipitaţii; iii) utilizarea unui
sistem de agricultură conservativ bazat pe protejarea solului şi evitarea deşertificării. Anul agricol
2018–2019 a fost un an al extremelor, atât în ceea ce privește temperaturile, cât și precipitațiile,
fiind înregistrate perioade mari de timp în care nu s-au înregistrat deloc precipitații. Fenomenul de
https://erris.gov.ro/Minimum-Till-Sustain-Agrichttps://erris.gov.ro/Advanced-Process-Control-Methttps://erris.gov.ro/Research-Centre-of-Biochemishttp://www.usamvcluj.ro/SMDT/symposium2019http://www.usamvcluj.ro/SMDT/symposium2019
PN-III-P1-1.2-PCCDI- 2017-0056 https://sweetconomy.com/
Pagina 3 din 29
secetă a fost prezent în mai multe luni ale anului, dar și perioade în care temperaturile maxime
zilnice au fost peste 32ºC, instalându-se fenomenul de arșiță.
Rezumatul activităților
A2.1. SCDA Turda - Evaluarea influenţei sistemului convenţional de lucrare a solului cu plug,
a sistemului minim de lucrare a solului şi a sistemului de semănat direct, asupra calităţii şi cantităţii
producţiei de soia.
Implementarea dispozitivului experimental cu 27 de variante experimentale. Experiențele s-
au executat conform regulilor de Tehnică Experimentală, asigurându-se reproductibilitatea datelor,
cu identificarea condițiilor în care apar diferențe prin prelucrare statistică. Metoda de așezare a
folosit parcele subdivizate, experiența fiind de tipul AxBxC-R, 3x3x3-2, rezultând 27 de variante
experimentale (2 repetiții). Parcelele au fost ocupate de soiuri urmând factorul cu cel mai mare
grad de dificultate, i.e. sistemul de lucrare a solului, peste care s-au suprapus graduările factorului
resturi vegetale. Rotația practicatǎ este soia, grâu de toamnă, porumb.
Factorii experimentali implementați în câmpul experimental sunt:
• Factorul A – Cultura de soia (în rotația grâu-soia-porumb), cu 3 soiuri: a1 – Onix; a2 – Felix; a3 – Cristina (Figura 1.1).
• Factorul B – b1- sistemul convențional de lucrare a solului cu plug (SC): plug (în toamnă) + în primăvară pregătirea patului germinativ cu grapă rotativă & semănat & fertilizat; b2- sistemul
minim de lucrare a solului (minimum tillage, MT): cizel (în toamnă) & în primăvară pregătirea
patului germinativ cu grapă rotativă & semănat & fertilizat; b3 - sistemul de semănat direct (no-
tillage, NT): semănat direct în miriştea culturii anterioare (porumb) & fertilizat.
• Factorul C – Resturi vegetale: c1 – 60% (3 t/ha); c2 – 80% (4 t/ha); c3 – 100% îngrǎşǎmȃnt verde rapiţǎ de toamnǎ.
Figura 1.1. Soiurile de soia utilizate în experiment
Date tehnologice
• Planta premergătoare: porumb.
• Data prelucrării terenului: 18.10.2018 (convențional-arat, minim- cizel). Data pregătirii patului germinativ: 15.04.2019 cu Grapa rotativă Kuhn (în sistem convențional; minim).
• Data semănat și fertilizat cu NPK 20:20:0: 16.04.2019, (Tractor John Deere 6630 & semănătoarea Gaspardo-Directa 400). Soiul: Onix, Felix, Cristina.
• Desime de semănat: 65 b.g/m2. Norma de sămânţă/ha: Onix 102 kg, Felix 120 kg, Cristina 124 kg. Distanţa între rânduri: 18 cm. Adâncimea de încorporare a seminţei: 4 cm.
PN-III-P1-1.2-PCCDI- 2017-0056 https://sweetconomy.com/
Pagina 4 din 29
• Data erbicidat preemergent: 17.04.2019, cu produsele Frontier 1,4 l/ha & Sencor 0,35 l/ha & 260 l apă/ha (tractor John Deere 6630 și MET 1500).
• Data răsărit soia: 30.04.2019 în proporţie 15–20% şi peste 85% la data 07.05. 2019. Desime soia/m2: la 07.05.2019: sistem clasic - arat 57 pl/m2; sistem minim - cizel 55 pl/m2; semănat
direct 49 pl/m2.
• Data erbicidat pe vegetaţie: 27.05.2019 cu produsul CORUM 1,9 l/ha (tractor JD & MET 1500) pentru combaterea buruienilor dicotiledonate & 29.05.2019 cu produsul Agil (1.0 l/ha)
și 280 l apă/ha (pentru combaterea buruienilor monocotiledonate.
• Tratamente pt combatere dăunători: 08.06.2019; 15.06.2019.
• Determinarea nodulaţiei la soia: la început înflorit: 18.06.2019. ▪ la sfârşit înflorit: 31.07.2019.
• Recoltat soia: 18.09.2019 (combina Wintersteiger, cu lăţime de lucru 1.4 m).
• Semănat îngrăşământ verde (rapiţă de toamnă): 23.09.2019.
Pentru îmbunătăţirea însuşirilor solului, se pot cultiva plante verzi din trei familii botanice cum
sunt: leguminoase (bob, mazăre, măzăriche, lupin), crucifere (rapiţă, muştar), graminee (secară,
triticale, ovăzul în amestec cu leguminoase anuale) care se cultivă de obicei singure sau în amestec.
Îngrăşămintele verzi numite şi culturi verzi sunt plante semănate după sau înaintea culturii
principale, tocate sau încorporate în sol înainte de semănat aducând următoarele beneficii: scad
necesarul de îngrăşăminte; cresc conţinutul de nutrienţi asimilabili din sol; îmbunătăţesc calitatea
solului, cresc materia organică şi humusul; conservă umiditatea din sol; reduc gradul de
îmburuienare, asimilează nutrienţii altfel pierduţi prin levigare.
Determinări privind influenţa tehnologiei aplicate asupra buruienilor, bolilor şi
dăunătorilor din cultura de soia
• Gradul de ȋmburuienare la soia. Soia prezintă o sensibilitate deosebită la îmburuienare în primele faze de creştere, până la acoperirea terenului, dar şi spre maturitate, după ce încep să cadă
frunzele. S-a determinat numărul buruienilor prezente ȋn cultură (înainte de erbicidarea
postemergentă) pentru a putea observa spectrul de buruieni care infestează terenul, identificându-
se 8 specii de buruieni: Xanthium strumarium, Chenopodium album, Convolvulus arvensis,
Polygonum convolvulus, Agropyron repens, Viola arvensis, Polygonum aviculare şi Cirsium
arvense. În sistemul no tillage predomină speciile de buruieni perene (Cirsium şi Agropyron); în
această variantă se regăsesc şi cele mai multe specii de buruieni (6 specii). Comparativ cu sistemul
clasic (4 specii), în varianta de lucrare a solului cu cizelul, deşi numărul buruienilor este mai mare
(9 buruieni/m2), acestea fac parte din grupa dicotiledonatelor anuale (3 specii).
• Bolile prezente în cultura de soia. Alegerea ȋn experiment a soiurilor Onix, Felix şi Cristina, caracterizate ca fiind tolerante la atacul patogenilor şi dăunătorilor la sămȃnţă, nu a necesitat
tratamentul seminţei, urmărind pe ȋntreaga durată de vegetaţie starea fitosanitară a culturii
aplicȃndu-se tratamentele chimice la momentul semnalării bolilor şi a dăunătorilor ȋn cultură. În
cultura de soia an de an se manifestă, cu frecvență și intensitate diferită mana, produsă de
Peronospora manshurica și arsura bacteriană - Pseudomonas savastanoi pv. glycinea. În anii cu
condiții favorabile, acestea pot produce pagube însemnate; datele din literatura de specialitate
amintesc de pierderi de până la 100% în Extremul Orient. Alături de simptomul principal de pe
foliajul plantei, plantele infectate formează păstăi puține, cu semințe puține sau sterile. În câmpul
experimental s-au făcut observații privind atacul de mană și arsură bacteriană în toate variantele
experimentale. S-a notat frecvența și intensitatea atacului pe frunze.
PN-III-P1-1.2-PCCDI- 2017-0056 https://sweetconomy.com/
Pagina 5 din 29
Figura 1.2. Frecvența și intensitatea atacului de mană (P. manshurica)
• Rezultate privind atacul de mană. În condițiile climatice ale anului 2019, în câmpul experimental, atacul de P. manshurica a fost redus. În Figura 1.2 sunt prezentate date privind
intensitatea și frecvența atacului de mană. Din datele prezentate în figură se poate observa că
valoarea frecvenței atacului a fost cuprinsă între 0-27,5%, cu cele mai ridicate valori, la toate cele
trei soiuri, în varianta cu semănat direct (B3). Cum era de așteptat, valorile cele mai reduse ale
frecvenței și intensității atacului s-au obținut în varianta cu arătură și 60% resturi vegetale, la toate
soiurile luate în studiu. Se remarcă soiul Felix, care în varianta arat și 60% resturi vegetatle nu a
înregistrat atac de mană.
• Rezultate privind atacul de arsură bacteriană. O altă boală frecventă în cultura de soia este arsura bacteriană produsă de Pseudomonas savastanoi pv. glycinea. Această bacterie se transmite
de la un an la altul prin semințele infectate care nu își pierd facultatea germinativă mai mult de
65%. În semințe bacteria rămâne viabilă cel mult 6 luni. În câmpul experimental s-a notat frecvența
și intensitatea atacului de arsură bacteriană la cele trei soiuri în toate variantele exprimentale. Cele
trei soiuri s-au comportat diferit la atacul de arsură bacteriană: soiul Felix a prezentat o sensibilitate
mai ridicată la patogenul P. savastanoi pv. glycinea, cu cele mai mari valori ale frecvenței și
intensității atacului, diferențele față de martor fiind semificative (Figura 1.3).
Figura 1.3. Gradul de atac de Pseudomonas syringae var. glicinea
În urma datelor prezentate anterior, putem concluziona că atacul de mană și arsură bacteriană
cel mai redus, în cultura de soia, s-a înregistrat în varianta cu semănat direct și 60% resturi vegetale.
PN-III-P1-1.2-PCCDI- 2017-0056 https://sweetconomy.com/
Pagina 6 din 29
• Rezultate privind dăunătorii prezenţi în cultura de soia. Condițiile agroecologice zonale, în special modificările microclimatului legate de încălzirea globală, precum și schimbările
tehnologiilor de cultură, constituie o diversitate de factori care influențează nivelul populațiilor de
dăunători. Cercetările efectuate au urmărit cunoaşterea legăturii de dependenţă dintre modul de
prelucrare a solului şi condiţiile climatice asupra abundenţei dăunătorilor la soia. Dacă, din punct
de vedere al protecţiei culturii de soia, primul lucru la care ne gândim la capitolul dăunători este
păianjenul roşu (Tetranychus urticae), în ultimii patru ani, la sfârşitul lunii iunie şi începutul lunii
iulie, în zona Turda, a fost semnalată omida scaieţilor sau fluturele cărămiziu (Vanessa cardui),
care, dacă nu se acţionează pentru stoparea acestuia, poate lăsa cultura fără frunze. Buruienile
ruderale sunt gazda principală pentru omida scaieţilor, aspect care impune combaterea lor, mai
ales a celor de la marginea solelor, unde larvele pot apărea pentru prima dată şi apoi se extind în
cultură, sub forma de atac în vetre. Ȋn condiţiile climatice din România, dăunătorul prezintă trei
generaţii pe an, iar cea mai mare abundență apare în lunile iunie și iulie. Studii mai recente au scos
în evidenţă faptul nivelul ridicat de precipitaţii favorizează depunerea pontei şi dezvoltarea larvară
(www.scdaturda.ro 2016, 2018).
A2.2. USAMV Cluj – Analiza compoziției chimice a boabelor de soia (fosfolipide, sfingolipide,
tocoferoli, carotenodide, compuși volatili, izoflavone și raportul conținutului de lipide și proteine
totale) și stabilirea relației dintre tehnologia de cultură și îmbunătățirea acestora.
Anul agricol 2018–2019 a fost un an al extremelor, atât în ceea ce privește temperaturile, cât și
precipitațiile, fiind înregistrate perioade mari de timp în care nu s-au înregistrat deloc precipitații,
fenomenul de secetă a fost prezent în mai multe luni ale anului, dar și perioade în care temperaturile
maxime zilnice au fost peste 32ºC, instalându-se fenomenul de arșiță.
Eficiența cea mai ridicată a utilizării apei în fotosinteză (WUE - mmol CO2 mol-1 H2O), s-a
realizat în sistemul clasic la soiurile Cristina, Onix şi Felix, valorile fiind cuprinse între 39.6 și
51.0 mmol CO2 mol-1 H2O, respectiv 24.0 mmol CO2 mol-1 H2O, pe variantele de fertilizare 80%,
prin încorporarea îngrăşământului verde de rapiţă de toamnă. Deficitul de apă în frunză (VPD) cel
mai scăzut s-a realizat la sistemul convențional și cizel, la soiurile de soia Onix şi Felix, valorile
fiind cuprinse între 2.9 şi 3.2 kPa şi pe variantele 60%, 100%, de fertilizare cu îngrăşământul verde
de rapiţă de toamnă. La soiul de soia Cristina, deficitul a fost mai ridicat, respectvi de >3.3 kPa pe
variantele 60%,prin încorporarea îngrăşământului verde de rapiţă de toamnă.
Cele mai ridicate producţii s-au înregistrat la soiul Cristina (2679 kg/ha) şi cele mai scăzute la
soiul Felix (2314 kg/ha), diferenţa fiind cuprinsă între de 84–280 kg/ha, fără să prezinte însă
asigurare statistică. Condiţiile climatice ale anului şi-au pus amprenta asupra producţiei de soia în
general, se pare că în sistemul clasic de lucrare a solului, considerat martor, producţiile realizate
au fost superioare (2639 kg/ha) sistemelor conservative (MT şi NT), acestea prezentând o influenţă
negativă în formarea recoltei, diferenţa faţă de martor fiind sub 200 kg/ha. Efectul benefic al
cantităţilor mai mari de resturi vegetale (80% şi 100% & îngrăşământ verde) se regăseşte în
diferenţele de producţie (126–162 kg/ha), faţă de varianta cu 60% resturi vegetale (considerată
martor), la care producţia a fost de 2433 kg/ha. Aceste diferenţe prezintă asigurare statistică foarte
semnificativ pozitivă.
Conţinutul boabelor de soia în grăsimi au înregistrat, la soiul Onix, valori peste 30% în varianta
de cultivare sistem clasic-arat cu 60% şi 80% resturi vegetale, în sistem minim-cizel şi în sistem
no tillage (semănat direct) în toate trei variantele cu resturi vegetale (60, 80 și 100%). La soiul
Felix s-a realizat cel mai mare conţinut în grăsimi în varianta arat şi în sistem no tillage cu 80% şi
100% resturi vegetale şi în cizel cu 60% resturi vegetale. Se pare că o cantitate de resturi vegetale
http://www.scdaturda.ro/
PN-III-P1-1.2-PCCDI- 2017-0056 https://sweetconomy.com/
Pagina 7 din 29
mai mare influenţează pozitiv acumularea grăsimilor în boabe. Soiul Cristina a înregistrat valori
ale conţinutului de grăsimi sub 30% în toate variantele experimentale (sistem & resturi vegetale).
Conţinutului de proteină brută în boabele de soia a înregistrat valori cuprinse între 34.8–41.7%.
Valoarea maximă a % de proteină (41.7%) s-a determinat la soiul Onix în varianta sistemului cizel
cu 80% resturi vegetale; de altfel, la acest soi s-au înregistrat valori de peste 40% a conţinutului
de proteine în toate variantele experimentale. La soiurile Felix şi Cristina, conţinutul boabelor în
proteine a fost cuprins între 34.8% (semănat direct & 80% resturi vegetale) şi 39. 7%.
Conţinutul de cenuşă al boabelor de soia, la toate cele trei soiuri studiate, au înregistrat valori
cuprinse între 5.2–6.3% în majoritatea variantelor experimentale. Soiul Onix a avut valori peste
6.0% în toate variantele de lucrare a solului & 60% resturi vegetale (6.1–6.3%), în varianta cizel
& 80% resturi vegetale (6.2%), variantele arat şi cizel &100% resturi veg. + îngr.verde rapiţă de
toamnă (6.2%). Soiurile Felix şi Cristina au avut un conţinut al boabelor în cenuşă între 5.2–5.9%.
Conţinutul de fibre al celor 3 soiuri a arătat că soiul Onix prezintă cel mai ridicat conţinut mediu
de fibre (9.1–9.6%) în toate cele trei sisteme de lucrare a solului & 60% resturi vegetale.
Conţinutul boabelor în zahăr a înregistrat valori cuprinse între 7.1–11.6%. Se remarcă soiul
Cristina cu cel mai mare procent de zahăr - peste 11% - în varianta arat + 60% resturi vegetale
(11.6%) şi cizel & 60% resturi vegetale (11.3%). De asemenea, la acest soi, s-a realizat un conţinut
de peste 10% în toate cele trei sisteme de lucrare a solului & 80% resturi vegetale. Cele mai scăzute
valori ale conţinutului în zahăr (sub 8%) îi aparţin soiului Onix la cultivarea în sistem sistem clasic
(7.5%), cizel (7.1%), no tillage (7.8%) & 60% resturi vegetale şi la varianta cu 80% resturi vegetale
în sistem clasic (7.9%) şi cizel (7.4%). La soiul Felix conţinutul boabelor în zahăr a avut valori
intermediare celor două soiuri Cristina şi Onix, situându-se între 8.8%–9.5%.
Diseminarea rezultatelor
Articole publicate cu ACKNNOWLEDGEMENT pentru PN-III-P1-1.2-PCCDI- 2017-0056:
Indexate ISI (5) 1. Rusu, T., B. M. Duda, P. I. Moraru, I. Bogdan, L. W. Szajdak, A. I. Pop, M. A. Maxim, I. A. Cherecheş,
2019. Agrotechnıcal characterızatıon of lands from the Someşan Plateau for agrıcultural sustaınabılıty.
Scientific Papers Series A. Agronomy, Volume LXII, No. 1, p. 155–166.
2. Maxim, M. A., T. Rusu, L. Linnemannstöns, I. Bogdan, A. I. Pop, P. I. Moraru, O. Maxim, 2019. Influence of plastic mulch system on agro-climatic factors and strawberries diseases in organic system.
Scientific Papers Series A. Agronomy, Volume LXII, No. 1, p. 75–81.
3. Paskucza S., R. Carpa, C. A. Culda, T. Rusu, 2019. Physico-chemical parameters and enzymatic activities on tilled soils from Jibou area, Romania. Scientific Papers Series A. Agronomy, Volume LXII,
No. 1, p. 111–117.
4. Popa A., T. Rusu, M. Coman, A. Șimon, L. Șopterean, 2019. Influence of the tillage system and foliar fertilizations on yield and Fusarium ear rot manifestation in maize crop in the Transilvania Plain. Scientific
Papers Series A. Agronomy, Volume LXII, No. 1, p. 125–131.
5. Cheţan, F., 2019. The influence of the tillage system and the crop rotation on the soil availability in the main nutrients and the yields obtained in Turda area. Scientific Papers Series A. Agronomy, Volume
LXII, No. 1, p. 19–23.
Indexate BDI (10)
1. Rusu, T., I. Bogdan, F. Chețan, L. W. Szajdak, P. I. Moraru, A. I. Pop, A. Șimon, V. Deac, 2019. Influence of soil tillage system on soil moisture and temperature, maize and soybean production.
ProEnvironment, vol. 12, no. 38, (în curs de publicare).
http://agronomyjournal.usamv.ro/pdf/2019/issue_1/vol2019_1.pdfhttp://agronomyjournal.usamv.ro/pdf/2019/issue_1/vol2019_1.pdfhttp://agronomyjournal.usamv.ro/pdf/2019/issue_1/vol2019_1.pdfhttp://agronomyjournal.usamv.ro/pdf/2019/issue_1/vol2019_1.pdfhttp://agronomyjournal.usamv.ro/pdf/2019/issue_1/vol2019_1.pdfhttp://agronomyjournal.usamv.ro/pdf/2019/issue_1/vol2019_1.pdfhttp://agronomyjournal.usamv.ro/pdf/2019/issue_1/vol2019_1.pdfhttp://agronomyjournal.usamv.ro/pdf/2019/issue_1/vol2019_1.pdfhttps://journals.usamvcluj.ro/index.php/promediu/issue/archive
PN-III-P1-1.2-PCCDI- 2017-0056 https://sweetconomy.com/
Pagina 8 din 29
2. Cheţan, F., C. Cheţan, 2019. The long-term effect of the soil tillage systems, fertilization and rotation soybean-winter wheat-maize on certain soil attributes and yields specific to different pedoclimatic
conditions, in Turda area. ProEnvironment, vol. 12, no. 38, (în curs de publicare).
3. Șimon, A., F. Chețan, M. Bărdaș, V. Deac, A. Popa, V. Oltean, 2019. The influence of the tillage system on weed spectrum in soybean culture. ProEnvironment, vol. 12, no. 38, (în curs de publicare).
4. Popa, A., T. Rusu, A. Șimon, M. Bărdaș, F. Chețan, V. Oltean, 2019. The influence of tillage systems and foliar fertilization on asimilation and yield in maize crop in the Transilvanian field. ProEnvironment,
vol. 12, no. 38, (în curs de publicare).
5. Suciu, V., T. Rusu, R. Rezi, C. Urdă, 2019. Agrotechnic, economic and environmental advantages of the soybean crop. ProEnvironment, vol. 12, no. 38, (în curs de publicare).
6. Cheţan F., Cheţan, C., 2019. New variants of soybean cultivation under the current climate changes. International symposium “Agrarian Economy and Rural Development – Realities and Perspectives for
Romania” the 10th Edition, Bucharest, November 14, (acceptată pentru publicare).
7. Suciu L., Cheţan F., Mureşanu F., Cheţan C., Șimon A., 2019. Cercetări privind influența sistemului de lucrare a solului asupra atacului de agenți patogeni în cultura de soia. Sesiunea anuală de comunicări
ştiinţifice"Protecţia plantelor, cercetare interdisciplinară în slujba dezvoltării durabile a agriculturii şi
protecţiei mediului”, 15 noiembrie 2019, ASAS Bucureşti (lucrare acceptată).
8. Cheţan F., Cheţan, C., Mureşanu F., Malschi D., Suciu V., Bărdaş, M., 2019. Relaţia dintre condiţiile climatice, sistemul de lucrare a solului şi gradul de îmburuienare al culturii de soia, ȋn zona Turda. Vol.
Ghidul celei de-a XXIX-a ediții a simpozionului „Factori și procese pedogenetice din zona temperată”
Iaşi septembrie 2019. Ed. Universităţii „Alexandru Ioan Cuza” Iaşi, p: 125-140. ISBN: 978-714-549-6.
ISBN: 978-606-714-549-6; ISSN: 1582-4616.
9. Cheţan F., Cheţan, C., 2019. Improvement of the water management by applying the no tillage system at the winter wheat, at ARDS Turda. Symposium “Life sciences for sustainable development” USAMV
Cluj 26-28 September (lucrare acceptată).
10. Cheţan F., Mureşanu F., Malschi D., Cheţan, C., Suciu L., 2019. Influenţa diferitelor sisteme de lucrare a solului asupra abundenţei dăunătorilor la cultura de soia, ȋn condiţiile din Cȃmpia Transilvaniei.
Sesiunea anuală de comunicări ştiinţifice "Protecţia plantelor, cercetare interdisciplinară în slujba
dezvoltării durabile a agriculturii şi protecţiei mediului”, 15 noiembrie 2019, ASAS Bucureşti (acceptată).
Conferințe BDI (11)
1. Rusu, T., B. M. Duda, P. I. Moraru, I. Bogdan, L. W. Szajdak, A. I. Pop, M. A. Maxim, I. A. Cherecheş, 2019. Influence of soil tillage system on soil moisture and temperature, maize and soybean production.
International Conference “Agriculture for Life, Life for Agriculture” 6-8 June 2019, USAMV Bucureşti.
2. Maxim, M. A., T. Rusu, L. Linnemannstöns, I. Bogdan, A. I. Pop, P. I. Moraru, O. Maxim, 2019. Influence of plastic mulch system on agro-climatic factors and strawberries diseases in organic system.
International Conference “Agriculture for Life, Life for Agriculture” 6-8 June 2019, USAMV Bucureşti.
3. Paskucza, S., R. Carpa, C. A. Culda, T. Rusu, 2019. Physico-chemical parameters and enzymatic activities on tilled soils from Jibou area, Romania. International Conference “Agriculture for Life, Life for
Agriculture” 6-8 June 2019, USAMV Bucureşti.
4. Popa, A., T. Rusu, M. Coman, A. Șimon, L. Șopterean, 2019. Influence of the tillage system and foliar fertilizations on yield and Fusarium ear rot manifestation in maize crop in the Transilvania Plain.
International Conference “Agriculture for Life, Life for Agriculture” 6-8 June 2019, USAMV Bucureşti.
5. Cheţan, F., 2019. The influence of the tillage system and the crop rotation on the soil availability in the main nutrients and the yields obtained in Turda area. International Conference “Agriculture for Life,
Life for Agriculture” 6-8 June 2019, USAMV Bucureşti.
6. Bogdan, I., T. Rusu, A. I. Pop, P. I. Moraru, M. Maxim, S. Gadea, 2019. Technical and economical efficiency of different weed control strategies in maize in the central Transylvania conditions. European
Weed Research Society – 1ST Workshop of the EWRS Working Group: Economics of Weed Management,
Book of Abstracts, p. 8, 16-17 May, Dubrovnik, Croatia.
https://journals.usamvcluj.ro/index.php/promediu/issue/archivehttps://journals.usamvcluj.ro/index.php/promediu/issue/archivehttps://journals.usamvcluj.ro/index.php/promediu/issue/archivehttps://journals.usamvcluj.ro/index.php/promediu/issue/archivehttps://journals.usamvcluj.ro/index.php/promediu/issue/archivehttps://journals.usamvcluj.ro/index.php/promediu/issue/archivehttps://journals.usamvcluj.ro/index.php/promediu/issue/archivehttps://journals.usamvcluj.ro/index.php/promediu/issue/archivehttps://journals.usamvcluj.ro/index.php/promediu/issue/archive
PN-III-P1-1.2-PCCDI- 2017-0056 https://sweetconomy.com/
Pagina 9 din 29
7. Cheţan F., Cheţan, C., 2019. Improvement of the water management in the soil by applying the conservative system at the winter wheat, in the Turda area.The International Conference on Space Solutions
for Sustainable Agriculture and Precision Farming, 06-10 May 2019, University of Agricultural Sciences
and Veterinary Medicine Cluj-Napoca, Romania (acceptată).
8. Cheţan F., Cheţan, C., 2019. The long-term effect of the soil tillage systems, fertilization and rotation soybean-winter wheat-maize on certain soil attributes and yields specific to different pedoclimatic
conditions, in Turda area. The 9th International Symposium „Soil Minimum Tillage Systems” 8-9 May,
USAMV Cluj-Napoca.
9. Șimon A., Chețan F., Bărdaș M., Deac V., Popa A., Oltean V., 2019. The influence of the tillage system on weed spectrum in soybean culture. The 9th International Symposium „Soil Minimum Tillage Systems”
8-9 May, USAMV Cluj-Napoca.
10. Bărdaş M., Cheţan F., Șimon A., Deac V., Popa A., Oltean V., 2019. Assimilation and physiological parameters on soybean culture in classical and conventional systems in the Transylvanian Plain conditions.
The 9th International Symposium „Soil Minimum Tillage Systems” 8-9 May, USAMV Cluj-Napoca.
11. Popa A., Rusu T., Cheţan F., Bărdaş M., Șimon A., Oltean V., 2019. The influence of tillage sistems and foliar fertilization on assimilation, yield and quality in maize crop in the Transilvania Plain. The 9th
International Symposium „Soil Minimum Tillage Systems” 8-9 May, USAMV Cluj-Napoca.
Al 9-lea simpozion internațional Soil Minimum Tillage Systems, 8-9 mai 2019, USAMV
Cluj-Napoca. Simpozionul a fost organizat în 8-9 mai 2019, la USAMV Cluj-Napoca, sub egida
Facultății de Agricultura, Academiei de Științe Agricole și Silvice - Filiala Cluj, Stațiunii de
Cercetare – Dezvoltare Agricolă Turda, Oficiului de Studii Pedologice și Agrochimice Cluj și
Societǎții Naționale Române pentru Stiința Solului - Filiala Transilvania. Obiectivul
simpozionului a fost prezentarea celor mai recente rezultate ştiinţifice de cercetare, inovaţie şi
dezvoltare în domeniul agrotehnicii conservative și adaptarea tehnologiilor agricole la schimbările
climatice. Au fost discutate soluţii raţionale, cu aplicabilitate în exploataţiile agricole care se
confruntă cu situaţii practice, generate de nevoi economice, tehnice şi de instruire profesională.
Temele abordate au fost următoarele: sisteme conservative de lucrare a solului: minimum tillage
și no-tillage; sisteme de cercetare pentru conservarea solului, apei și carbonului; tehnologii
alternative în sistemul de agricultură conservativă; priorități de cercetare în lucrările solului,
îmbunătățirile funciare și protecția mediului. Simpozionul „Soil Minimum Tillage Systems” a
reunit personalităţi marcante ale mediului academic şi din cercetare, precum şi specialişti, studenți
şi fermieri, constituind un prilej de ample dezbateri privind prezentul şi viitorul sistemelor de
lucrare a solului, de promovare a celor mai noi realizări în domeniul tematicii abordate, stimularea
creativităţii inovatoare, dezvoltarea parteneriatelor în vederea realizării proiectelor şi programelor
europene. Simpozionul s-a bucurat de un interes deosebit, fiind selectate pentru prezentarea în
programul simpozionului 58 lucrări științifice: 18 de lucrări pentru prezentare orală, iar 40 sub
formă de poster. Lucrǎrile in extenso, care au corespuns criteriilor impuse de organizatori, au fost
publicate în volumul simpozionului, respectiv in revista ProEnvironment, Vol. 12, Nr. 38, 2019,
Editura Bioflux.
Locuri de muncă susținute prin proiect, inclusiv resursa umană nou angajată
Resurse implicate în proiect: SCDA Turda: 18 persoane (3 angajați noi); USAMV Cluj: 5
persoane (1 angajat nou).
Direcții de lucru viitoare
În etapa următoare a proiectului vor fi continuate cercetările din câmpul experimental de la
SCDA Turda, iar rezultatele obținute vor fi sintetizate în lucări in-extenso, acestea urmând a fi
publicate/raportate în etapa următoare a proiectului.
http://www.usamvcluj.ro/SMDT/symposium2019
PN-III-P1-1.2-PCCDI- 2017-0056 https://sweetconomy.com/
Pagina 10 din 29
Proiect II – Evaluarea bioacumulării, biodistribuției și toxicității nanoparticulelor
de oxid de titan, oxid de zinc și argint în planta de soia
Coordonator: USAMV Cluj. Parteneri: UBB și SCDA Turda.
Rezumatul etapei
Activitățile prevăzute pentru perioada 01.01.2019 – 31.12.2019 au fost efectuate în proporție
de 100%, iar livrabilele au fost îndeplinite.
Activitățile din Proiectul II au fost:
A2.3. Expunerea culturilor de soia in vitro la diferite concentrații de nanoparticule selectate în
vederea stabilirii concentraţiei critice de toxicitate (concentraţia care inhibă dezvoltarea sau duce
la dezvoltarea anormală).
A2.4. Cartografierea Raman/SERS a biodistribuției şi bioacumulării nanoparticulelor în ţesutul
vegetal.
A2.5. Cuantificarea bioacumulării nanoparticulelor din materialul vegetal prin metoda ICP-
OES.
A2.6. Evaluarea toxicităţii nanoparticulelor în planta de soia cultivată in vitro.
A2.7. Determinarea impactului nanoparticulelor asupra profilului genetic al plantei de soia
(analiză la nivel molecular) cultivată in vitro prin metoda SSR și SRAP.
Rezultatele etapei și gradul de realizare a obiectivelor
A2.3. Expunerea culturilor de soia in vitro la diferite concentrații de nanoparticule selectate în
vederea stabilirii concentraţiei critice de toxicitate (concentraţia care inhibă dezvoltarea sau duce
la dezvoltarea anormală).
Pentru obținerea materialului vegetal pentru experimentele in vitro, au fost cultivate plante de
soia. Semințele au fost spălate timp de 10 min sub jet de apă la robinet apoi, timp de 10 min, în
apă distilată sterilă cu o picătură de Tween pe plita cu agitator. Semințele au fost apoi clătite în
apă distilată sterilă până la îndepărtarea resturilor de Tween. Semințele astfel preparate au fost
sterilizate într-o soluție de ACE 20% timp de 20 min, după care au fost limpezite de trei ori cu apă
deionizată sterilă, în hota cu flux laminar. Mediul de cultură utilizat a fost Murashige & Skoog
1962 (MS) fără regulatori de creștere. Ca sursă de carbon s-a utilizat zahăr „Coronița” din comerț
iar pentru gelificarea mediilor s-a folosit Plant Agar. pH-ul a fost ajustat la 5.8 înainte de
autoclavare. Mediul de cultură și vasele de cultura au fost autoclavate timp de 20 minute la 121oC,
1 atm. Vasele de cultură utilizate au fost eprubete cu dimensiunea de 140/25 mm în care s-a
distribuit 8 ml mediu în hota cu flux laminar. S-a inoculat câte un bob/eprubetă. Incubarea
culturilor s-a făcut în camera de creștere la o intensitatea luminoasă de 36 μmol/m2/s (tuburi
fluorescente cu lumina alba rece Philips, 36 W) și o temperatură de 23+2°C.
Au fost stabilite 3 concentrații de nanoparticule de ZnO (10, 100 și 1000 mg/L) și 4 concentrații
de nanoparticule de TiO2 (10, 100, 500 și 1000 mg/L), care au fost adminstritate substratului de
creștere a plantei de soia în cultură in vitro în vederea identificării concentrației critice de toxicitate
(concentrația minimă care inhibă dezvoltarea plantei de soia sau duce la o dezvoltare anormală).
Administrarea diferitelor concentrații de nanoparticule pot influența diferit morfologia plantelor
de soia. A fost observat un impact pozitiv asupra creșterii plantelor de soia în prezența
concentrațiilor scăzute de nanoparticule de ZnO. Nanoparticulele de ZnO au stimulat fotosinteza
la concentrație scăzută (
PN-III-P1-1.2-PCCDI- 2017-0056 https://sweetconomy.com/
Pagina 11 din 29
de ZnO cu o inhibare aproape completa la doze de 1000 mg/L. În cazul nanoparticulelor de TiO2,
s-a observat un impact pozitiv asupra morfologiei plantelor de soia la toate concentrațiile aplicate.
A2.4. Cartografierea Raman/SERS a biodistribuției şi bioacumulării NPs în ţesutul vegetal.
În cadrul acestei activități au fost înregistrate hărți Raman pe secțiuni de frunză și rădăcină din
plantula de soia, tratată cu nanoparticule de ZnO și TiO2. Au fost înregistrate spectrele Raman ale
nanoparticulelor de ZnO și TiO2. Nanoparticulele de ZnO prezintă o bandă caracteristică la valoare
440 cm-1, iar TiO2 prezintă patru benzi marker la valorile 145, 397, 517 și 638 cm-1. Spectrele au
fost înregistrate cu un spectrometru Raman Renishaw, cu excitare laser la 532 nm.
În continuare, s-au tăiat secțiuni micrometrice cu ajutorul unui microtom din frunze și rădăcină
de plantulă de soia, tratate în prealabil cu nanoparticule ZnO și TiO2 la concentrațiile indicate în
Activitatea 2.3. Dimensiunea focarului, la folosire obiectivului 20x este mai mare de 20 µm, astfel
că înregistrarea spectrelor în pași de 10 µm acoperă de fapt întreaga zonă cartografiată. De
asemenea, s-a avut în vedere la optimizarea parametrilor ca timpul de achiziție să fie rezonabil
pentru o hartă Raman (sub 3 min), iar puterea laserului maximă, dar să nu ardă proba.
Evaluarea cartografierii Raman constă în analiza statistică multivariată a spectrelor, în mod
particular analiza în componente principale (PCA). Spectrul loadings prezintă benzi caracteristice
beta-carotenului. Spectrul loadings arată spectrele în direcția negativă, astfel că zonele bogate în
beta-caroten trebuie căutate în zona cu puncte albastre în tabloul score plot. Nu s-a observat în
nicio componentă din primele 10 analizate banda caracteristică ZnO la valoarea de 440 cm-1. De
asemenea, nu am putut observa acest peak caracteristic în nici una din hărțile analizate. Acest
rezultat este în concordanță cu măsurătorile de microscopie electronică ce nu au putut evidenția
prezența nanoparticulelor în țesut de plantulă de soia. Totuși, măsurătorile ICP-OES indică
concentrații relevante de Zn în plantele de soia tratate cu nanoparticule ZnO, astfel că se observă
un proces în care nanoparticulele de ZnO sunt dizolvate în planta de soia.
Analiza hărților Raman poate fi efectuată și cu programul Matlab, acesta având avantajul unei
flexibilități mult mai mari, cum ar fi alegerea unui domeniu spectral anume, înlăturarea radiației
cosmice sau eliminarea unor artefacte. Plotul loading prezintă benzi evidente la valorile 1150 și
1520 cm-1, caracteristice betacarotenului. Astfel zonele bogate în betacaroten se observă în plot-ul
score marcate în culoare albastră.
În continuare s-a analizat o secțiune de frunză din plantula de soia tratată cu TiO2. În mod
analog, spectrele loadings nu prezintă în niciuna din componente și în nici una din secțiunile
analizate benzi Raman caracteristice nanoparticulelor de TiO2. Astfel, și în acest caz se presupune
dizolvarea nanoparticulelor TiO2 în mediul plantei de soia. În cadrul cestei analize, PC3 prezintă
un spectru caracteristic betacarotenului, astfel că zonele bogate în betacaroten sunt identificate în
score plot-ul din PC3 în zonele marcate cu culoare albastră. Spectrele loadings evidențiază
diferențe fitochimice comparativ cu țesutul din frunza de soia. Nu a fost identificat nici în spectrele
loading din harta Raman a rădăcinii banda caracteristică ZnO, astfel că nu poate fi dedusă prezența
nanoparticulelor sub formă de ZnO. Singurul element evidențiat a fost Zn din analiza ICP-OES,
ceea ce indică dizolvarea nanoparticulelor de îndată ce pătrund în rădăcina plantulei.
A2.5. Cuantificarea bioacumulării nanoparticulelor din materialul vegetal prin ICP-OES.
Pentru determinarea conținutului de nanoparticule din plantele de soia s-a utilizat spectrometria
de emisie optica in plasma cuplata inductiv - Inductive Coupled Plasma Optical Emission
Spectrometry (ICP-OES). Metoda este utilizată pentru analiza chimică a elementelor constitutive,
sub forma de urme sau elemente majoritare, din materiale organice sau anorganice, solubilizate și
aduse în soluții. Spectrometria atomică are la baza emisia și absorbția de radiație electromagnetică
PN-III-P1-1.2-PCCDI- 2017-0056 https://sweetconomy.com/
Pagina 12 din 29
de către atomi sau ioni încărcați si excitați. Prin aceasta tehnică se pot obține informații: calitative,
de identificare a elementului chimic utilizând lungimea de unda la care radiația este absorbită sau
emisa de elementul prezent în probă; cantitative, de determinare a concentrației elementului
chimic, utilizând cantitatea de radiație electromagnetică emisă sau absorbită. Tehnica ICP-OES
necesita măsuri sporite de siguranță in ceea ce privește: prepararea standardelor; solubilizarea
probei; selectarea lungimilor de undă/element; trasarea curbelor de calibrare.
Spectrometrul ICP-OES determină secvențial concentrația elementelor de interes din soluție,
utilizând patentul Perkin-Elmer al sistemului optic cu vedere duală, ce permite comutarea automată
între vederea axială și vederea radială, folosită pentru concentrații mai mari în aceeași mostră fără
ajustări, reducând mult timpul de analiză. Proba sub forma lichidă este convertită în aerosol printr-
un proces de nebulizare. Aerosolul este transportat în plasmă (produsă cu argon 99.999%), unde
este desolvatat, vaporizat și atomizat. Atomii sunt excitați si ionizați, emițând radiații
electromagnetice-optice care sunt trecute printr-un sistem optic, unde, în urma dispersiei după
lungimea de undă, este găsită intensitatea radiațiilor de interes. Intensitatea radiației este
proporțională cu conc. elementului din soluție și se recalculează dintr-un set de curbe de calibrare.
În cadrul acestei etape, au fost analizate 3 serii de plante de soia crescute în medii de ZnO sau
TiO2 cu concentrații diferite: 10 mg/L, 100 mg/L și respectiv 1000 mg/L. Probele au fost
comparate cu plante control netratate. Analiza chimică a nanoparticulelor de ZnO și TiO2 din
plantele de soia s-a efectuat cu ajutorul unui spectrometru Perkin Elmer - OPTIMA 2100 DV.
Protocol de lucru pentru determinarea conținutului de nanoparticule din plantele de soia.
Procedura de lucru implică parcurgerea următoarelor etape: 1) Pregătirea plantelor de soia.
Plantele de soia au fost îndepărtate din mediul de cultura si spălate temeinic cu apa de robinet si
apoi cu apa bidistilată. După uscarea la 400C timp de 18 ore, plantele au fost cântărite cu precizie.
2) Aducerea in soluție a plantelor prin digestie. Dizolvarea plantelor s-a realizat într-un digestor
MILESTONE- Flexywave sub acțiunea microundelor la 800C. Ca agent de digestie s-au folosit 10
mL amestec de HNO3 (65%) și H2O2 (30%). Probele solubilizate au fost aduse în balon cotat și
diluate cu apă bidistilată. 3) Prepararea soluțiilor standard de Zn si Ti. Pentru determinarea
conținutului de nanoparticule din plantele de soia este necesară trasarea curbelor de calibrare cu
ajutorul a minim 3 soluții standard de concentrație cunoscută pentru Zn și Ti. Pentru aceasta, s-au
preparat la balon cotat de 100 mL 6 soluții standard de Zn si Ti de concentrații cunoscute după
cum urmează: 1 ppm, 5 ppm, 10 ppm (pentru Zn) și 0.5 ppm, 1 ppm, 10 ppm (pentru Ti). 4)
Efectuarea măsurătorilor de ICP-OES. Pentru început, s-a efectuat analiza ICP pentru soluțiile
standard. Intensitățile elementelor măsurate din soluțiile standard (Zn sau Ti) sunt reprezentate
apoi în funcție de concentrație pentru a trasa curba de calibrare pentru fiecare element în parte.
După ce curbele de calibrare au fost trasate, s-a efectuat analiza conținutului de nanoparticule din
probe. S-au folosit 6 plante pentru fiecare concentrație de nanoparticule (Zn sau Ti) respectiv 10
mg/L, 100 mg/L si 1000 mg/L și s-a făcut media aritmetică a concentrației obținute prin ICP-OES.
Detecția nanoparticulelor de Zn și Ti, s-a realizat pentru lungimile de undă 206.2 nm (limita de
detecție 0.001 mg/L) și respectiv 334.94 nm (limita de detecție 0.0005 mg/L). Pentru precizie
cantitativă, concentrația analitului trebuie sa fie mai mare decât limita de detecție astfel:* precizie
± 2%: concentrație analit > 100 ori limita de detecție;* precizie ± 10%: concentrație analit >5 ori
limita de detecție. 5) Interpretarea rezultatelor. Evoluția concentrațiilor de Zn și Ti în funcție de
concentrația de nanoparticule din mediul de cultură. Se observă că conținutul de Zn din plantele
seriei 1, 2 și 3 este internalizat în cantități apropiate și creste odată cu creșterea concentrației de
Zn din mediul de cultură. Internalizarea Ti s-a realizat într-o concentrație relativ mică ce se
păstrează constantă indiferent de compoziția mediului de cultură și crește ușor la 1000 mg/L.
PN-III-P1-1.2-PCCDI- 2017-0056 https://sweetconomy.com/
Pagina 13 din 29
A2.6. Evaluarea toxicităţii nanoparticulelor în planta de soia cultivată in vitro.
Pe măsură ce mărimea particulelor scade, efectele asupra biotei devin mai toxice. S-a dovedit
faptul că particulele mai mici pătrund în rădăcinile plantelor și pot provoca daune (e.g. alterarea
membranei celulare, moleculelor intracelulare și generarea de stres oxidativ), ceea ce duce la
modificări ale conținutului de carotenoide, clorofile și vitamine solubile. Formarea radicalilor
liberi la plante este stimulată de stres. Sistemul antioxidant al plantelor oferă diferite mecanisme
pentru a concura împotriva stresului oxidativ și implică atât antioxidanți cu greutate moleculară
mică (pigmenți, acid ascorbic, flavonoide), cât și enzime specifice. Majoritatea studiilor actuale
sunt concentrate pe utilizarea conținutului de antioxidanți cu greutate moleculară mică ca
biomarkeri ai stării fiziologice a plantelor, deoarece conținutul acestora crește în condiții de stres.
Stresul oxidativ este un mecanism comun de fitotoxicitate documentat pe o gamă largă de
microstructuri reactive, cu proprietăți fizico-chimice variabile, cum ar fi dimensiunea, compoziția,
chimia de suprafață, decalajul benzilor energetice și nivelul de dizolvare ionică. Prin urmare,
prezența nanostructurilor în interiorul celulelor poate afecta echilibrul redox celular, conducând la
o supraproducție de specii reactive de oxigen (ROS), în funcție de proprietățile fizico-chimice ale
acestora. De exemplu, în cazul nanoparticulelor cu oxid de metal, indicatorii cei mai frecvent
detectați de fitotoxicitate indusă de ROS sunt producția crescută de H2O2, malondialdehidă,
pigmenți carotenoidici, clorofilici și proteine împreună cu activitățile modificate ale enzimelor
(e.g., catalază, superoxid dismutază și peroxidază ascorbică).
Evaluarea concentrațiilor de proteină s-a realizat în urma administrării concentrațiilor de 10,
100 și 1000 mg/L nanoparticule de ZnO și 10, 100, 500 și 1000 mg/L de nanoparticule de TiO2.
Determinarea substanțelor proteice s-a realizat prin metoda Kjeldahl. Proteina brută reprezintă
totalitatea substanțelor organice cu azot, din care fac parte proteinele si substanțele azotate
neproteice. Conținutul în proteină se calculează după conținutul în azot total organic din plantă.
Substanțele azotate organice, la fierbere cu H2SO4 (4000C), se descompun în elementele
componente: C, O, H, N, P. Carbonul se elimină sub formă de CO2, H și O sub forma de H2O, iar
N formează NH3. Acesta, în prezența H2SO4, se transformă în (NH4)2SO4 (mineralizarea N
organic). Sulfatul de amoniu rezultat se descompune ulterior, într-un mediu puternic alcalin, cu
formarea NH3 și a sulfatului alcalin. Amoniacul este separat prin distilare și captat într-un volum
cunoscut și în exces de H2SO4 de titru determinat. Excesul de acid se titrează la sfârșitul distilării
cu o soluție de NaOH de concentrație și factor cunoscut. Diferența dintre cantitatea inițială de
H2SO4 și excesul determinat la titrarea cu NaOH reprezintă cantitatea de H2SO4 ce a fixat NH3 sub
forma de (NH4)2SO4. Se calculează cantitatea echivalentă de N, care se exprimă în procente,
raportată la masa substanței de analizat.
Toate probele au fost analizate în triplicat și exprimate în g/100 g masă umedă. În urma
analizelor efectuate, s-a putut observa că proteina se dublează în cazul administrării a 1 g/L ZnO
comparative cu controlul, în timp ce la administrarea TiO2, concentrațiile de proteină cresc cu doar
50% comparativ cu ZnO.
Un alt parametru prin care se poate determina efectul toxic al prezenței ZnO și TiO2 în gelul de
creștere al plantei de soia a fost cuantificarea pigmenților carotenoidici și clorofilici. În acest sens
s-au realizat extracțiile pigmenților nepolari. Procedura de extracție se bazează pe un amestec de
solvenți, care conține metanol, acetat de etil și eter de petrol (1:1:1, v/v/v). Problema principală în
extracția carotenoidelor este instabilitatea lor, în special la lumină, căldură și oxigen.
Plantele din camera de creștere au fost alese din același lot cu aceeași concentrație de
nanoparticule. Plantele au fost scoase din vasele de creștere, rădăcina plantelor s-a înlăturat, s-au
PN-III-P1-1.2-PCCDI- 2017-0056 https://sweetconomy.com/
Pagina 14 din 29
uscat cu ajutorul unui șervețel pentru a îndepărta excesul de apă. Planta s-a mojarat până la o
compoziție uniformă. Probele au fost cântărite pe balanță analitică (~1 g probă în tuburi de
centrifugă de 15 mL pentru fiecare eșantion). La toate probele s-a adăugat 10 mL solvent de
extracție, s-au agitat manual timp de câteva sec, după care probele au fost vortexate 30 sec. După
vortexare, probele s-au introdus în baia de sonicare timp de 15 min. După terminarea sonicării,
probele au fost centrifugate timp de 10 min la 20 °C la 11.000 rpm. După finalizarea centrifugării,
supernatantul obținut s-a colectat într-un pahar Erlenmayer și păstrat la întuneric. Peste peletul din
tubul de centrifugă s-au adăugat din nou 10 mL solvent de extracție și s-au repetat operațiile de
mai sus până când solventul a fost incolor și peletul alb. Extractul colectat a fost transferat în pâlnia
de separare peste care s-a adaugă soluția salină (15%). După adăugarea apei de spălare, pâlnia s-a
agitat ușor și a fost acoperită cu folie de aluminiu până s-au separat cele două faze. Acoperirea cu
folie de aluminiu este necesară deoarece compușii sunt sensibili la lumină. Faza apoasă s-a
îndepărtat, iar peste faza eterică rămasă ce conține compușii de interes s-a adăugat din nou soluție
salină. Operația de spălare s-a repetat de 3 ori. Dacă extractul nu a fost limpede, s-a adăugat alcool
etilic pentru clarificare.
Extractul a fost trecut peste Na2SO4 anhidru pentru a reține urmele de apă și eventuale
impurități. Proba astfel pregătită a fost evaporată la 400C pana s-a îndepărtat complet solventul.
Depozitarea probelor s-a făcut la -180C până când au fost analizate. Determinarea carotenoidelor
și clorofileor s-a realizat cu ajutorul HPLC la 450 nm. În urma acestor analize, au fost determinate
concentrații crescătoare de clorofilă a și b, precum și fiofitină a și b în urma administrării
concentrațiilor crescătoare de nanoparticule de TiO2.
În cazul administrării ZnO, s-a observat o descreștere a acestor pigmenți clorofilici ca urmare
a toxicității ZnO asupra plantei de soia. Concentrațiile de luteină, zeaxantină și betacaroten au
crescut în cazul administrării TiO2 și au scăzut pentru ZnO comparativ cu controlul. În urma
acestor analize cromatografice, putem concluziona că nanoparticulele de TiO2 au un efect benefic
asupra acestor pigmenți chiar și la concentrații de 1 g/L, în timp ce nanoparticulele de ZnO prezintă
un aspect inhibitor atât pentru pigmenții carotenoidici cât și pentru cei clorofilici.
A2.7. Determinarea impactului nanoparticulelor asupra profilului genetic al plantei de soia
(analiză la nivel molecular) cultivată in vitro prin metoda SSR și SRAP.
În vederea determinării profilului genetic al plantei de soia expuse la diferite concentrații de
nanoparticule de ZnO si TiO2, într-o primă etapă s-a realizat extracția de ADN din materialul
vegetal. Pentru obținerea extractului de ADN s-au parcurs următoarele etape: (1) Într-un tub de 2
mL s-au cântărit 0.5 g de material vegetal bine mojarat. S-au pipetat 700 µL tampon de extracție
peste țesutul vegetal și s-a amestecat prin inversarea tuburilor. Tamponul de extracție conține
polivinilpirolidonă (PVP), acid ascorbic și acid dietilditiocarbamic (DIECA). (2) Tuburile au fost
incubate pentru 25 min la 650C în baie marină, după care au fost lăsate la răcit la temperatura
camerei. (3) S-au adăugat 700 µL cloroform: alcool izoamilic (24:1) și s-a omogenizat prin
inversarea tuburilor în vederea obținerii unei emulsii. (4) Tuburile au fost puse la centrifugat timp
de 15 min la 11.000 rpm la temperatura camerei. (5) Faza apoasă obținută în urma centrifugării a
fost transferată într-un nou tub. (6) S-au repetat pașii 3–5 in vederea obținerii unei purități mai
mari a soluției de ADN. (7) S-au adăugat 0.5 mL soluție apoasa de NaCl 5M și s-a omogenizat.
(8) S-au adăugat două volume de alcool etilic 95% rece (-200C) și s-au pus tuburile la frigider (4-
60C) timp de 1 h. (9) Tuburile au fost centrifugate 3 min la 3000 rpm, după care au fost centrifugate
la 11.000 rpm timp de 5 min la temperatura camerei. (10) După centrifugare, a fost înlăturat
supernatantul. (11) S-a adăugat 700 µL alcool etilic 80% rece (0-40C) pentru spălarea peletului,
după care s-a centrifugat 5 min la 11.000 rpm. (12) S-a înlăturat supernatantul iar tuburile au fost
PN-III-P1-1.2-PCCDI- 2017-0056 https://sweetconomy.com/
Pagina 15 din 29
puse la incubator pentru evaporarea completă a alcoolului etilic (aproximativ 20 min). (13) Peletul
a fost rehidratat în 50 µL apă distilată, iar tuburile au fost puse la agitator peste noapte.
Concentrația de ADN extrasă din țesutul vegetal de soia a fost determinată utilizând
spectrofotometrul de tip NanoDrop (1000 UV Visible Spectrophotometer). Probele au fost extrase
în triplicat iar concentrația a fost determinată în urma analizei spectrofotometrice la lungimea de
undă de 230 nm. Concentrațiile de ADN extrase au fost exprimate în mg/µL. ADN-ul extras a fost
tratat cu concentrațiile specificate mai sus de nanoparticule (urmează analiza SERS).
Diseminarea rezultatelor
Rezultatele cercetării au fost diseminate în anul 2019 în 4 articole indexate ISI, într-un
manuscris trimis spre publicare la un jurnal ISI, prin contribuția la 14 conferințe internaționale,
precum și prin propunerea unui proiect de cercetare în programul Horizon 2020.
Articole ISI (5)
1. M.P. de Almeida, N. Leopold, R. Franco, E. Pereira. Expedite SERS fingerprinting of Portuguese white
wines using plasmonic silver nanostars. Frontiers in Chemistry 7, Article Number: 368, 2019,
doi:10.3389/fchem.2019.00368 (IF 3.782, Q2 - zona galbenă).
2. C.D. Hosu, V. Moisoiu, A. Stefancu, E. Antonescu, L.F. Leopold, N. Leopold, D. Fodor. Raman
spectroscopy applications in rheumatology. Lasers in Medical Science, 34(4), 827-834, 2019, doi:
10.1007/s10103-019-02719-2 (IF 2.076, Q2 - zona galbenă).
3. S.D. Iancu, A. Stefancu, V. Moisoiu, L.F. Leopold, N. Leopold, The role of Ag+, Ca2+, Pb2+, Al3+ adions
in the SERS turn-on effect of anionic analytes, Beilstein Journal of Nanotechnology, Manuscript ID:
17374642, accepted for publication, 2019 (IF 2.269, Q2 - zona galbenă).
4. A.D. Frond, C.I. Iuhas, I. Stirbu, L. Leopold, S. Socaci, A. Stanila, H. Ayvaz, A. Socaciu, M. Socaciu,
Z. Diaconeasa, C. Socaciu. Phytochemical Characterization of Five Edible Purple-Reddish Vegetables:
Anthocyanins, Flavonoids, and Phenolic Acid Derivatives, Molecules 2019, 2, 1536;
doi:10.3390/molecules24081536.
5. A. Stefancu, S.D. Iancu, L.F. Leopold, N. Leopold. Contribution of Chemical Interface Damping to the
Shift of Surface Plasmon Resonance Energy of Gold Nanoparticles, submitted to Romanian Reports in
Physics (2019).
Participări la conferințe (14)
1. S.D. Iancu, A. Stefancu, N. Leopold, L.F. Leopold, The role of adions in the SERS switch-on of anionic
analytes, 17th Confocal Raman Imaging Symposium, 28-30 sep. 2019, Ulm, Germania, Book of Abstracts,
pag. 55.
2. N. Leopold, A. Stefancu, S.D. Iancu, V. Moisoiu, L.F. Leopold, Specific and selective chemisorption
of molecules to silver nanoparticles and SERS switch-on effect, The seventh International Conference on
Advanced Applied Raman Spectroscopy, 24-25 iunie 2019, Oxford, UK, Book of Abstracts, pag. 66.
3. S.D. Iancu, A. Stefancu, V. Moisoiu, Z. Bálint, L.F. Leopold, N. Leopold, The role of Ag+, Ca2+, Mg2+,
Pb2+, Al3+ adions for SERS of anionic species, The seventh International Conference on Advanced Applied
Raman Spectroscopy, 24-25 iunie 2019, Oxford, UK, Book of Abstracts, pag. 67.
4. A. Stefancu, V. Moisoiu, S.D. Iancu, N. Leopold, Assessing genomic DNA methylation landscape by
SERS, The seventh International Conference on Advanced Applied Raman Spectroscopy, 24-25 iunie 2019,
Oxford, UK, Book of Abstracts, pag. 68.
5. A. Stefancu, V. Moisoiu, S.D. Iancu, N. Leopold, L.F. Leopold, Detecting methylation landscape of
genomic DNA by surface-enhanced Raman scattering, The 18th International Conference Life Sciences for
Sustainable Development, 26-28 septembrie 2019, Cluj-Napoca. Book of abstracts 6/2019.
6. N. Leopold, A. Stefancu, S.D. Iancu, V. Moisoiu, L.F. Leopold, Selective adsorption of analytes to
silver nanoparticles and SERS turn-on effect. The 18th International Conference Life Sciences for
Sustainable Development, 26-28 septembrie 2019, Cluj-Napoca. Book of abstracts 6/2019.
PN-III-P1-1.2-PCCDI- 2017-0056 https://sweetconomy.com/
Pagina 16 din 29
7. S.D. Iancu, A. Stefancu, V. Moisoiu, L.F. Leopold, N. Leopold, The role of Ag+, Ca2+, Pb2+, Al3+ adions
in the SERS turn-on effect of anionic analytes. The 18th International Conference Life Sciences for
Sustainable Development, 26-28 septembrie 2019, Cluj-Napoca. Book of abstracts 6/2019.
8. N. Leopold, Nanoparticle-based liquid biopsy of biofluids Nicolae Leopold, Conference on Biomedical
and Imaging Approaches in the Management of Atrial Fibrillation, 7th–9th of November 2019, Imogen
Research Centre, Cluj-Napoca, Romania, Book of Abstracts, pag. 16.
9. V. Moisoiu, N. Leopold, A. Stefancu, S.D. Iancu, F. Elec, C. Tomuleasa, Probing the methylation
landscape of genomic DNA by SERS, Conference on Biomedical and Imaging Approaches in the
Management of Atrial Fibrillation, 7th–9th of November 2019, Imogen Research Centre, Cluj-Napoca,
Romania, Book of Abstracts, pag. 34.
10. A. Stefancu, V. Moisoiu, S.D. Iancu, Silver nanoparticles as albuminuria sensor, Conference on
Biomedical and Imaging Approaches in the Management of Atrial Fibrillation, 7th–9th of November 2019,
Imogen Research Centre, Cluj-Napoca, Romania, Book of Abstracts, pag. 33.
11. L.F. Leopold, A.C. Toma, I. Oprea, D. Clapa, S.D. Iancu, N. Leopold And C. Cristina, The
corespondence between metal oxide nanoparticles and the acumulation of proteins in soybean plants grown
on hydrophilic medium. The 18th International Conference Life Sciences for Sustainable Development, 26-
28 septembrie 2019, Cluj-Napoca. Book of abstracts 6/2019.
12. I. Oprea, C.Cristina, D. Clapa, A.C. Toma, S.D. Iancu, N. Leopold & L.F. Leopold, Effects of residual
metal oxide nanoparticles on soybean plants photosynthesis. The 18th International Conference Life
Sciences for Sustainable Development, 26-28 septembrie 2019, Cluj-Napoca. Book of abstracts 6/2019.
13. A.C. Toma, I. Oprea, C. Coman, N. Leopold, S.D. Iancu, D.Clapa And L.F. Leopold, The impact of
silver nanoparticles on the growth of parsley plant. The 18th International Conference Life Sciences for
Sustainable Development, 26-28 septembrie 2019, Cluj-Napoca. Book of abstracts 6/2019.
14. I. Oprea, Effects of Metal and Metal Oxide Nanoparticles on Plant Photosynthesis. Safety and Risk
Governance of Manufactured Nanomaterials in South-East Europe and Black Sea Region, 27-28 June 2019,
University Ovidius of Constanta, Romania.
Proiecte depuse
Nanophotonics and non-coding RNA profiling of urine for bladder cancer detection and molecular
subclassification - propunere depusă în cadrul programului EuroNanoMed (funded under the ERA-NET
Cofund scheme of the Horizon 2020 Research and Innovation Framework Programme of the European
Commission, Research Directorate-General, Grant Agreement No. 723770). Pre-propunerea a fost depusă
în luna ianuarie, iar în urma calificării în faza următoare propunerea a fost depusă în luna iulie 2019.
Locuri de muncă susținute prin proiect, inclusiv resursa umană nou angajată
Resurse implicate în proiect: USAMV Cluj: 9 persoane (4 angajați noi); UBB: 8 persoane (1
angajat nou); SCDA Turda (vezi Proiectul 1).
Direcții de lucru viitoare
Pe lângă activitățile propuse în cadrul celei de-a treia etapă ne propunem în mod particular
următoarele: (i) determinarea malondialdehidei pentru a cuantifica stresul indus de expunerea la
nanoparticule de ZnO și TiO2; (ii) determinarea conținutului de acid asorbic și dehidroascorbic ce
reprezintă un marker de evaluare a stresului oxidativ; (iii) pentru detecția nanoparticulelor în vitro
în secțiuni de țesut vegetal, ne propunem să implementăm tehnică de microscopie hiperspectrală
Vis-NIR, această metodă având avantajul unei sensibilități mai mari decât tehnică Raman.
https://euronanomed.net/joint-calls/general-information/
PN-III-P1-1.2-PCCDI- 2017-0056 https://sweetconomy.com/
Pagina 17 din 29
Proiect III – Reducerea biotehnologică a zahărului prin producerea de polioli de
catre bacteriile lactice fermentescibile şi atomizarea acestui consorţiu de bacterii în
vederea comercializării - MicroPack
Coordonator: USAMV Cluj. Parteneri: UTCN, SCDA Turda și UBB.
Rezultatele etapei și gradul de realizare a obiectivelor
În cadrul acestui proiect, în etapa intermediară s-a urmărit optimizarea fermentației cu ajutorul
modelării matematice utilizând calculul fracțional și deasemenea funcția de optimizare a mulțimii
de particule inspirată din Nature. După modelarea matematică inițială, s-a aplicat această
optimizare prin aplicarea unor microorganisme speciale producătoare de eritritol și manitol,
respectiv Leuconostoc oenos și Lactobacillus florum pe substrat vegetal cu concentrații mixte de
făină de grâu și făină de soia. După optimizare s-a putut observa o creștere semnificativă a
viabilității și o cantitate mărită de eritritol și manitol. Optimizarea fermentației a fost testată în
laborator și în co-culturi cu drojdia Saccharomyces cerevisiae.
Obiectivele tehnico-științifice ale etapei:
• stabilirea unui model matematic care poate fi utilizat pentru a precize efectele variabilelor principale independente în condițiile producerii de manitol și eritritol;
• testarea modelului matematic în procesul fermentativ în timp real;
• utilizarea unui număr de ordine fracționată pentru a îmbunătăți precizia și a reduce numărul de variabile utilizate;
• metoda de optimizare a procesului se va face folosind metoda de optimizare a particulelor, inspirată de natură;
• aplicarea metodei optimizate în bioreactoare.
Obiectivele prevăzute în Etapa 2 (2019) a proiectului au fost îndeplinit în totalitate. Indicatori
de rezultat: 1 lucrare ISI publicată; 1 lucrare ISI acceptată; 1 lucrare ISI sub recenzie; aplicație
software pentru modelare și optimizare folosind inteligența artificială.
Rezultatele etapei și gradul de realizare a obiectivelor
A2.8. Dezvoltarea unui model matematic utilizând calculul fracțional.
Metoda suprafeței de răspuns a fost folosită în prima etapă pentru a evalua diferitele condiții de
funcționare și pentru a determina parametrii optimi pentru procesul de fermentare.
Ca prim pas s-a utilizat metoda regresiei multiple, luând în considerare trei factori care
contribuie la fiecare răspuns. Datele experimentale au fost procesate folosind ecuații polinomiale
de ordinul doi. Modelul permite trasarea suprafețelor de răspuns și determinarea condițiilor
optime. Eficiența modelului a fost determinată prin evaluarea erorii medii pătratice, a
coeficientului de regresie pătratică (R) și a valorii F și a valorii p obținute din analiza varianței
(ANOVA). Pentru realizarea modelului, analizele și optimizările au fost realizate cu software-ul
Matlab (R2018a)®.
Al doilea pas de cercetare a constituit introducerea unor modele de ordin fracționar. Aceasta
reprezintă o generalizare a modelului matematic prin includerea unor puteri neîntregi. Această
abordare a modelării proceselor biotehnologice este mai realistă, reușind să capteze o dinamică
mai apropiată de realitate ale sistemului.
Al treilea pas de cercetare a constat în stabilirea unui model prin rețele neuronale. Spre
deosebire de metoda regresiei multiple, în care forma modelului este dată explicit, acest model
definește o familie de ecuații posibile, împreună cu un set de date și o strategie pentru a găsi regulile
PN-III-P1-1.2-PCCDI- 2017-0056 https://sweetconomy.com/
Pagina 18 din 29
mai bune dintre cele posibile bazate pe aceste date. Această etapă se numește antrenare și a fost
utilizată cu 75% din datele experimentale. Restul de 25% din date s-au utilizat în etapa de validare.
Pentru un model cât mai simplu, s-a considerat rețeaua cu numărul de straturi 1 și numărul de
neuroni maxim 10. După crearea diferitelor modele, s-a observat că cele mai bune au fost obținute
folosind feedforwardnet pentru forma rețelei neuronale. Ca algoritm de optimizare s-au utilizat
cinci metode de instruire specifice: Levenberg-Marquadt, Quasi-Newton, Scaled Conjugate
Gradient, Fletcher-Powell și Polak-Ribiere. Eficacitatea modelelor s-a măsurat prin aceleași
mărimi de performanță ca la modelul obținut prin suprafața de răspuns. Softwareul folosit a fost
tot Matlab (R2018a)®.
S-au analizat 3 seturi de date: 1) Lactobacillus plantarum; 2) L. casei; 3) L. plantarum și L. casei.
În vederea obținerii modelului optim prin rețea neuronală, s-au testat diferite combinații de
metode de optimizare și parametrii ai rețelei. Analizând eroarea medie pătrată în fiecare caz, sunt
obținute ca fiind competitive modelele obținute cu algoritmii Levenberg-Marquardt, Quasi-
Newton și Fletcher-Powell cu 6, 8 și 10 neuroni, așa cum este prezentat în Tabelul 3.1.
Tabel 3.1. Parametrii modelelor rețelelor neuronale
Metoda de antrenare Numărul de neuroni Eroarea medie
pătratică
Levenberg-Marquardt 6 0.0265
Levenberg-Marquardt 8 0.0306
Quasi-Newton 8 0.0377
Quasi-Newton 10 0.0439
Fletcher-Powell 10 0.0364
A2.9. Testarea modelului matematic dezvoltat pe fermentaţie.
Pentru fiecare set de date experimentale s-a stabilit un astfel de model neuronal. Rezultatele
simulărilor 2D obținute cu aceste modele s-au comparat cu rezultatele obținute prin metoda
regresiei liniare multiple.
Eroarea medie pătratică obținută pentru primul caz este 0.028, în al doilea caz 0.0176 și 0.0418
pentru cel de-al treilea caz. În comparație, erorile pătrate medii obținute cu modelele create prin
regresie au fost: 0.19 pentru primul caz, 0.254 pentru al doilea caz și 0.411 pentru ultimul caz.
Utilizarea mai multor neuroni îmbunătățește performanța modelului. Dezavantajul este
complexitatea modelului. Unele dintre matrici vor crește ca mărime de la 6 la 8. Eroarea medie
pătratică pentru primul caz este 0.0014, 0.0185 pentru al doilea caz, și 0.0124 pentru al treilea caz.
Prin utilizarea metodei Fletcher-Powel, modelele sunt mai complexe, având matrici cu 10
rânduri și 10 coloane. Performanțele modelelor sunt mai slabe decât performanțele modelelor
create prin Levenberg-Marquardt, fiind 0.0113, 0.0441 și 0.0513 în cazurile considerate.
Utilizând metoda Quasi-Newton pentru antrenarea rețelei, modelele obținute au erorile: 0.0523,
0.0467 și 0.0627. Deoarece are același număr de neuroni ca metoda Levenberg-Marquardt, este la
fel de complex, dar performanțele sunt mai bune pentru modelul creat cu metoda Levenberg-
Marquardt.
Mărimile de performanță ale modelelor s-au comparat cu rezultatele obținute cu metoda
regresiei (performanțe similare cu rețele neuronale). Rezultatele comparațiilor sunt prezentate în
Tabelele 3.2–3.4.
PN-III-P1-1.2-PCCDI- 2017-0056 https://sweetconomy.com/
Pagina 19 din 29
Tabel 3.2. Mărimi de performanță pentru modelele create în cazul L. plantarum
Metoda/Nr de neuroni Eroarea medie
pătratică
Coeficient de corelație Valoare p
Regresie 0.1900 0.97700 8.45*10-12
Regresie cu ordin fracționar 0.108 0.99500 3.5*10-16
Levenberg-Marquardt / 6 0.0280 0.99150 2.82*10-18
Levenberg-Marquardt / 8 0.0014 0.99940 2.60*10-29
Quasi-Newton / 8 0.0523 0.98250 2.44*10-15
Fletcher-Powell / 10 0.0113 0.99552 1.30*10-20
Tabel 3.3. Mărimi de performanță pentru modelele create în cazul L. casei
Metoda/Nr de neuroni Eroarea medie
pătratică
Coeficient de corelație Valoare
p
Regresie 0.2540 0.9730 3.38*10-11
Regresie cu ordin fracționar 0.0529 0.9910 5.52*10-16
Levenberg-Marquardt / 6 0.0176 0.9955 6.59*10-21
Levenberg-Marquardt / 8 0.0185 0.9957 4.26*10-21
Quasi-Newton / 8 0.0467 0.9878 8.21*10-17
Fletcher-Powell / 10 0.0441 0.9883 5.66*10-17
Tabel 3.4. Mărimi de performanță pentru modelele create în cazul L. plantarum și L. casei
Metoda/Nr de neuroni Eroarea medie
pătratică
Coeficient de corelație Valoare
p
Regresie 0.4110 0.9210 9.42*10-8
Regresie cu ordin fracționar 0.0945 0.9610 3.44*10-16
Levenberg-Marquardt / 6 0.0418 0.9871 1.38*10-16
Levenberg-Marquardt / 8 0.0124 0.9961 1.79*10-21
Quasi-Newton / 8 0.0627 0.9796 1.06*10-14
Fletcher-Powell / 10 0.0513 0.9838 1.21*10-15
A2.10. Optimizarea procesului utilizând funcţia de optimizare a mulţimii de particule inspirată
de natură.
Metoda ”brute force”: Metoda constă în verificarea tuturor combinațiilor posibile de intrări și
verificarea comportamentului ieșirii. De obicei aceasta metodă este folosită pentru a compara
rezultatele celorlalte metode cu rezultate acestei metode de bază. Dintre toate metodele aceasta
este considerată ca fiind cea mai slabă. De obicei necesită foarte multe calcule și duce la timp de
prelucrare ridicat. Avantaje: nu necesită calcule complexe; există soluție sigură. Dezavantaje:
durează mult; chiar dacă soluția este găsită, se verifică și restul combinațiilor posibile. Folosind
această metodă, soluția optimă găsită a fost de 10.3093, optim obținut pentru 97.7083%
concentrație de făină și 19 ore de fermentație.
Metoda PSO (Particle Swarm Optimization): Este un algoritm genetic creat prin imitarea
comportamentului unui stol de păsări. Diferite combinații ale soluțiilor, numite particule care
aparțin de stol, sunt mișcate prin spațiul de căutare folosind ecuația matematică impusă. Mișcarea
acestor particule sunt ghidate spre soluție, fiecare particulă reținând poziția cea mai bună obținută
și cunoscând poziția cea mai bună a stolulului. La găsirea unei soluții mai bune, valoarea este
actualizată și particulele se îndreaptă către acea poziție. Variabilele care influențează optimul găsit
sunt: numărul de generații, mărimea stolului, și ponderile de importanță ale poziției optime a
particulei și poziția optimă globală a stolului, respectiv ecuația folosită pentru poziția viitoare a
PN-III-P1-1.2-PCCDI- 2017-0056 https://sweetconomy.com/
Pagina 20 din 29
particulei. După executarea algoritmului valoarea maximă a modelului este de 10.3043, ceva mai
mică în comparație cu valoarea de 10.3093 obținută cu metoda da bază (Figura 3.7).
Avantaje: execuție rapidă; nu necesită calcule complexe; simplu de implementat; poate fi
executat în paralel; eficient și pentru modele matematice mai complexe; puțini parametrii
ajustabili. Dezavantaje: nu garantează soluția optimă, se poate bloca într-un minim/ maxim local,
ceea ce duce la multiple execuții; necesitatea alegerii corespunzătoare a punctelor inițiale.
Metoda coloniei de furnici (Ant colony). Este un algoritm genetic modelat după
comportamentul coloniilor de furnici. ”Furnici” artificiali sunt creați care se mișcă prin spaâiul
parametrilor pentru a găsi soluția optimă. Furnicile folosesc feromoni pentru a se dirija către
mâncare. Furnicile simulate își rețin soluțiile și calitatea acestora. Avantaje: potrivit pentru a găsi
calea optimă într-un graf; poate fi folosit într-o gamă largă de aplicații; se poate adapta ușor la
schimbări; se poate executa în paralel, reducând timpul. Dezavantaje: probabilitatea distribuției se
poate schimba cu fiecare iterație, ceea ce duce la soluții diferite după fiecare execuție; depinde de
secvențe de evenimente aleatoare; timp negarantat al convergentei; poate deveni un algoritm dificil
de analizat teoretic. Dupa executarea algoritmului valoarea maximă a modelului este de 10.3073,
foarte apropiată de valoarea 10.3093 obținută cu metoda da bază (Figura 3.8).
Algoritm memetic. Este un algoritm genetic inspirat din principiul Darwinian al evoluției
naturale și noțiunea introdusă de Dawkin de meme. Procedura de învățare este bazată pe
îmbunătățiri locale. Avantaje: gamă largă de aplicabilitate; oate avea timp de execuție bun, dacă
se aleg corespunzător parametrii. Dezavantaje: algoritm complex, cu principii greu de înțeles.
Valoarea găsită în acest studiu de caz este de 10.3089, cea mai apropiată de valoarea de bază.
Modelarea matematică pentru producția de polioli (eritritol și manitol)
Pe baza fermentațiilor efectuate cu L. plantarum, L. casei și S. cerevisiae și trei amestecuri de
substraturi de făină de soia și grâu, s-au dezvoltat modele matematice utilizând calculul fracțional.
Procesele biochimice necesită adesea o cantitate semnificativă de timp pentru a obține cantitatea
optimă de produs final. Crearea unui model matematic este necesară pentru a obține informații
importante despre proces, care ajută la optimizarea procesului. După primele experimente s-a
folosit atât regresie multiplă cât și rețele neuronale artificiale pentru a obține modelul matematic
necesar, util atât în predicție cât și în optimizarea procesului. Obiectivul principal a fost găsirea
unui model cu performanțe optime, evaluat folosind testul ANOVA. Pentru validarea fiecărui
model obținut, rezultatele simulării au fost comparate cu date experimentale cu rezultate notabile.
Rezultatele obținute dovedesc superioritatea modelelor create cu rețelele neuronale în
comparație cu analiza clasică de regresie multiplă. Prin compararea metodelor diferite de
antrenament, procesul Levenberg-Marquardt s-a dovedit a fi cel mai dominant și a avut cele mai
bune performanțe, având în același timp un număr relativ mic de neuroni folosiți pentru crearea
modelului. Măsurile de performanță obținute cu opt neuroni sunt: eroarea medie pătrată 0,0124,
valoarea R 0,9961, valoarea P 1,79 * 10-21. Aceste rezultate depășesc cu mult rezultatele obținute
prin metoda de regresie: eroarea medie pătrată 0,411, valoarea R 0,921, valoarea P 9,42 * 10-8.
Modelul obținut a putut fi utilizat în siguranță pentru a prezice și pentru a optimiza procesul.
După optimizarea procesului prin modelare matematică, au fost implementate și pe fermentații
cu microorganisme producătoare de eritritol și manitol. Aceste microorganisme (L. oeni, L. florum
și S. cerevisiae) au fost aplicate în culturi unice sau co-culturi. Cele trei amestecuri de substrat au
fost la fel ca în cazul microorganismelor aplicate în experimentele precedente conținând 10% făină
de soia și 90% făină de grâu, 5% făină de soia și 95% făină de grâu, 100% făină de grâu.
PN-III-P1-1.2-PCCDI- 2017-0056 https://sweetconomy.com/
Pagina 21 din 29
Conform rezultatelor obținute după aplicarea optimizării, atât în cazul calculului fracțional cât
și în cazul funcției de optimizare a mulțimii de particule inspirată de natură se poate vedea o
creștere semnificativă a viabilității bacteriilor, cât și creșterea producției de eritritol și manitol.
Testarea modelului matematic dezvoltat pe fermentație
Conform literaturii de specialitate s-au identificat două bacterii capabile să producă cantități
semnificative de eritritol și manitol. Aceste bacterii sunt L. florum și L. oenos. Producția așteptată
de eritritol la L. oenos este 0.10–0.23 g/L și la L florum este de 0.20 g/L. După achiziționarea
acestor culturi s-a efectuat activarea bacteriană.
Figura 3.1. Activarea bacteriilor L. oenos și L. florum
Mediul utilizat pentru L. oenos a avut compoziția: cazeină peptonă digestată 10 g/L, extract de
drojdie 5 g/L, glucoză 10 g/L, fructoză 5 g/L, sulfat de magneziu heptahidrat 0.2 g/L, sulfat de
magneziu monohidrat 0.05 g/L, citrat de amoniu 3.5 g/L, tween 80 1 ml/L, suc de roșii filtrat 100
ml/L, cisteină 0.5 g/L cu pH final de 4.8 ± 0.2 la 25 °C.
Mediul pentru L. florum a fost compus din mediu MRS (cazeină digestată enzimatic 10 g/L,
extract de carne 10 g/L, extract de drojdie 5 g/L, glucoză 20 g/L, dipotasiu hydrogen fosfat 2 g/L,
acetat de sodiu 5 g/L, di-ammoniu citrate 2 g/L, sulfat de magneziu 0.2 g/L, sulfat de mangan 0.05
g/L, tween 80 1.08 g/L) cu pH final de 6.4 ± 0.2 la 25 °C la care s-a mai adăugat fructoză (5 g/L).
Pentru activarea drojdiei S. cerevisiae s-a utilizat mediul GPY (glucoză 40 g/L, peptonă 5 g/L,
extract de drojdie 5 g/L) în care s-a adăugat 1 g de drojdie uscată achiziționată din comerț.
Primul pas a constat în activarea microorganismelor pe model media, și de asemenea, analiza
fermentațiilor în cantitate crescută de mediu pentru supravegherea creșterii microorganismelor. S-
au făcut trei fermentații cu mediul necesar pentru fiecare microorganism în parte și în timpul
fermentației s-a măsurat pH-ul, viabilitatea microorganismelor și biomasa umedă. De asemenea,
s-au prelevat probe pentru HPLC.
Cea mai bună creștere s-a putut observa în cazul bacteriei lactice L. florum, dar și L. oenos a
avut o creștere semnificativă. Drojdia a avut o creștere mai lentă. În cazul fiecărei fermentații, s-a
putut observa o creștere semnificativă a biomasei lichide și, de asemenea, scăderea pH-ului.
În această fază de activitate s-a realizat extracția/cuantificarea eritritolului și a metaboliților
secundari în urma fermentației pe substrat vegetal (făină de soia și grâu). Pentru cuantificarea
compușilor produși în urma fermentației pe substrat vegetal s-a utilizat cromatografia lichidă de
înaltă performanță (HPLC – Agilent 1200 series, Santa Clara, CA, USA). Pentru identificarea și
cuantificarea acizilor organici s-a utilizat metoda HPLC dezvoltată pe sistemul HPLC Agilent seria
1200, dotat cu degazor pentru solvenți, pompe quaternare, detector DAD cuplat cu detector de
masă, termostat pentru coloana și injector automat, Agilent Tehnologies, USA.
PN-III-P1-1.2-PCCDI- 2017-0056 https://sweetconomy.com/
Pagina 22 din 29
Separarea acizilor organici s-a realizat pe coloana cromatografică cu fază inversă Acclaim OA
5 µm, 4x150 mm Dionex care a fost eluată timp de 10 min, cu o soluție de fosfat monosodic
(NaH2PO4) de concentrație 50 mM și pH=2.8, la un debit de 0.5 mL/min și temperatură T=200 °C.
Cromatogramele s-au înregistrat la lungimea de undă λ=210 nm.
L. oenos pe 95 % făină de grâu și 5 % făină de soia a produs o concentrație finală de acid lactic
de 4.776 g/L și acid acetic de 1.972 g/L. Pe mediul model s-au mai efectuat și două fermentații
prin co-culturi de L. oenos și S. cerevisiae, respectiv L. florum și S. cerevisiae. Fermentarea
microbiană pe biomasă vegetală a avut loc pe trei amestecuri de substrat conținând 100% făină de
grâu, 95% făină de grâu și 5% făină de soia, respectiv 90% făină de grâu și 10% făină de soia.
Făina de grâu folosit a fost achiziționată din comerț și soia (soiul Onix) a fost obținut prin sistemul
convențional de cultivare a solului cu plug și prin utilizarea a 60% de resturi vegetale de la Centrul
de Cercetare și Dezvoltare Agricolă Turda (P1), care ulterior a fost mărunțit. Făina a fost măsurată
(100 g) în sticle speciale de 500 mL și autoclavată, după care s-au mai adăugat 100 mL H2O
distilată sterilă. Raportul de aluat obținut a fost de 1 g – 1 mL, cu un volum final de 200 mL.
Aluatul de făină și apă sterilă a fost omogenizat și s-a adăugat cantitatea necesară de
microorganisme.
Primul pas a constat în activarea microorganismelor pe mediul model. Etapa inițială a fost
introducerea a 9 mL de mediu de bulion MRS în flacoane speciale, după care a urmat sterilizarea
în autoclav și inoculare cu 1 ml de cultură L. oenos, L. florum sau S. cerevisiae. Aceste flacoane
cu 9 mL mediu și 1 mL cultură pură au fost incubate la 30 °C timp de 18–24 h. După int
Top Related