数据挖掘方法在生物实验数据上的应用

来源：计算机技术与发展杂志2018年第09期北京时间：

作者：辛月振;孙贝贝;夏盛瑜

摘要：桑黄是一种具有很大药用价值的真菌,其产物黄酮具有抗癌作用。 现阶段对桑黄黄酮的研究主要集中在多糖的药用机理、组成等方面。 鉴于桑黄很少存在于野生环境,桑黄黄酮类化合物大多是从实验室培养提取,因此桑黄的实验室培养成为一个非常有前景的研究方向。 为了解决生物实验试验周期长、实验数据难以利用的问题,利用桑黄生物实验所得到的数据,包括接种量、PH 值、初始液量、温度、种龄、发酵时间和转速等参数,利用数据挖掘的方法,建立高产、低产的分类模型对数据进行分类。 随后建立了基于高产数据集的 BP 神经网络预测模型。 最后用遗传算法寻找最佳培养条件。结果表明,预测准确率达 90%以上,且预测产量略高于实际产量。

关键词：生物信息学;培养条件优化;数据分类;BP 神经网络;遗传算法