A Computational Method for Optimizing Experimental Environments for Phellinus igniarius via Genetic Algorithm and BP Neural Network
المؤلفون المشاركون
Li, Zhongwei
Xin, Yuezhen
Wang, Xun
Sun, Beibei
Zhu, Hu
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-08-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Flavones, the secondary metabolites of Phellinus igniarius fungus, have the properties of antioxidation and anticancer.
Because of the great medicinal value, there are large demands on flavones for medical use and research.
Flavones abstracted from natural Phellinus can not meet the medical and research need, since Phellinus in the natural environment is very rare and is hard to be cultivated artificially.
The production of flavones is mainly related to the fermentation culture of Phellinus, which made the optimization of culture conditions an important problem.
Some researches were made to optimize the fermentation culture conditions, such as the method of response surface methodology, which claimed the optimal flavones production was 1532.83 μg/mL.
In order to further optimize the fermentation culture conditions for flavones, in this work a hybrid intelligent algorithm with genetic algorithm and BP neural network is proposed.
Our method has the intelligent learning ability and can overcome the limitation of large-scale biotic experiments.
Through simulations, the optimal culture conditions are obtained and the flavones production is increased to 2200 μg/mL.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Zhongwei& Sun, Beibei& Xin, Yuezhen& Wang, Xun& Zhu, Hu. 2016. A Computational Method for Optimizing Experimental Environments for Phellinus igniarius via Genetic Algorithm and BP Neural Network. BioMed Research International،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1097782
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Zhongwei…[et al.]. A Computational Method for Optimizing Experimental Environments for Phellinus igniarius via Genetic Algorithm and BP Neural Network. BioMed Research International No. 2016 (2016), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1097782
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Zhongwei& Sun, Beibei& Xin, Yuezhen& Wang, Xun& Zhu, Hu. A Computational Method for Optimizing Experimental Environments for Phellinus igniarius via Genetic Algorithm and BP Neural Network. BioMed Research International. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1097782
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1097782
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر