用神经网络和遗传算法优化怀槐悬浮细胞合成异黄酮

摘要:

为了获得怀槐悬浮细胞合成异黄酮的最适培养条件 ,采用ANNs(人工神经网络 )结合RAGA(实数编码加速遗传算法 )对培养基组成进行全局寻优。培养基中影响异黄酮染料木素产率的主要组成是KNO3、(NH₄)₂SO₄ 、2 ,4 D和 6 BA。在它们的有效作用浓度范围内 ,用随机10组培养基组合及细胞染料木素产率为输入和输出由ANNs对数据建模 ,由RAGA优化模型参数。建立的优化模型准确性高 ,依赖模型由RAGA全局寻优获得的最佳培养基组合是149.68mg L (NH₄)₂SO₄ 、2.936 1.0mg LKNO3、0.01mg L 2 ,4 D和 0.19mg L6-BA ,染料木素产率达14.13mg L ,与模型预测值的误差为 7.38%。结果表明 ,运用神经网络结合遗传算法优化怀槐细胞合成异黄酮的培养条件是可行的 ,优化后的培养基使怀槐细胞异黄酮合成能力比优化前有很大的提高.

关键词:怀槐; 人工神经网络; 实数编码加速遗传算法; 染料木素; 悬浮培养;

Abstract:

Key words:怀槐; 人工神经网络; 实数编码加速遗传算法; 染料木素; 悬浮培养;