期刊文献+

基于MATLAB的长春花生物碱含量的分析与预测 被引量:1

Analysis and prediction of vinca alkaloid content based on MATLAB
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 长春碱是一种重要的天然抗癌药物。土壤营养成分(土壤含水量,土壤PH,有机碳,全氮,全磷,速效磷,碱解氮),和激素(6-BA(6-苄氨基腺嘌呤),IAA(吲哚-3-乙酸),ABA(脱落酸)),对长春碱含量有重要影响。本文采集了这10个研究条件和长春碱含量的原始数据,并且用MATLAB中的人工神经网络和遗传算法工具箱进行分析。结果显示土壤条件中全磷含量和土壤含水量的降低有利于提高长春碱含量,土壤PH,有机碳,全氮,碱解氮含量的升高有利于提高长春碱含量,土壤中速效磷和长春碱含量的关系不明显。激素中,IAA含量的降低有利于提高长春碱含量,6-BA,ABA含量的升高有利于提高长春碱含量。 Vinblastine is an important natural anticancer drug.Soil nutrients (soil water content,soil PH,organic carbon,total nitrogen,total phosphorus,available phosphorus,alkali-hydrolyzed nitrogen),and hormones (6-BA (6-benzylaminoaminoadenine),IAA (indole-3-acetic acid),ABA (abscisic acid)) have important effects on the content of vinblastine.In this paper,the ten conditions and the original data of vinblastine content are collected,and the analysis is carried out by using the artificial neural network and Genetic Algorithm toolbox in MATLAB.The results show that the decrease of total phosphorus content and soil water content is beneficial to the increase of vinblastine content.The increase of soil PH,organic carbon,total nitrogen and alkali-hydrolyzed nitrogen content is beneficial to the increase of vinblastine content.The relationship between available phosphorus and vinblastine content in soil is not obvious.In hormones,the decrease of IAA content is beneficial to the increase of vinblastine content,while the increase of 6-BA and ABA content is beneficial to the increase of vinblastine content.
作者 陈志远 王云耿 赵万里 贺耀钦 穆丽新 刘英 CHEN Zhiyuan;WANG Yungeng;ZHAO Wanli;HE Yaoqin;MU Lixin;LIU Ying(College of Information and Computer Engineering,Northeast Forestry University,Harbin 150040,China)
出处 《智能计算机与应用》 2019年第3期190-193,198,共5页 Intelligent Computer and Applications
基金 黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12533021)
关键词 长春花 土壤条件 激素 长春碱 人工神经网络 遗传算法 periwinkle soil conditions hormone vinblastine artificial neural network GA
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献109

共引文献604

同被引文献16

引证文献1

二级引证文献4

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部