En esta investigación, se utilizó el algoritmo de programación lineal (OptKnock) en Python en el modelo GEM iYali4 de Yarrowia lipolytica, para predecir estrategias de eliminación de genes y optimizar la producción de licopeno. Como la levadura no produce naturalmente el licopeno, se utilizó adicionalmente rutas heterólogas. Para el análisis de ingeniería metabólica, se emplearon los paquetes Cameo y COBRApy, y el modelo basado en restricciones metabólicas: FBA para la optimización. Se generaron visualizaciones gráficas de los planos de fase de fenotipo (production envelopes), cuyo fin es representar las diferentes etapas de crecimiento óptimo al utilizar de manera distinta dos sustratos: oxígeno y nitrógeno; analizando la optimización de la eliminación del gen PGM2 (fosfoglucomutasa) que resultó de la predicción de knockouts usando OptKnock. Los resultados del FBA mostraron una tasa de producción de licopeno de 0.0567 (mmol/gdcw/h) al eliminar el gen PGM2, lo que indicó que la predicción y el posterior ensayo de eliminación de genes resulta adecuado para simular y aumentar la producción de licopeno usando el modelo iYali4 de esta levadura; aunque, por otra parte se comprometió la producción de biomasa, disminuyendo el crecimiento del microorganismo a una tasa de crecimiento cercana al cero.

The decarbonization of the transport sector represents one of the main challenges in the global energy transition, particularly in developing countries with a high dependence on fossil fuels. This study evaluates the techno-economic feasibility of green hydrogen (H2V) production for urban mobility in Loja, Ecuador, using wind energy as the primary source. Using HOMER Pro V3.14.2, a hybrid renewable system was modeled incorporating a 23 MW PEM electrolyzer, wind power generation, storage systems, and hydrogen refueling infrastructure. The analysis estimates an annual hydrogen production of 550,181 kg, sufficient to supply a fleet of 50 fuel cell electric buses (FCEVs). The levelized cost of hydrogen (LCOH) was calculated at 6.25 USD/kg, demonstrating competitive potential compared to regional benchmarks. The results indicate that system viability strongly depends on capital investment and renewable energy costs. The study concludes that Loja presents favorable geographical and energy conditions for implementing green hydrogen solutions, although regulatory, infrastructure, and financial challenges persist. These findings contribute to the development of sustainable urban transport models in intermediate cities in Latin America.