文献

J-GLOBAL ID：201702250425394182   整理番号：17A0472030

人工ニューラルネットワーク-麦芽発酵条件を最適化するための遺伝的アルゴリズム:2抗腫瘍ベンゾキノンの生産への応用【Powered by NICT】

Artificial neural network - Genetic algorithm to optimize wheat germ fermentation condition: Application to the production of two anti-tumor benzoquinones

著者 (5件)： Zheng Zi-Yi (State Key Laboratory of Food Science and Technology, Collaborative Innovation Center for Food Safety and Quality Control, School of Food Science and Technology, Jiangnan University, 1800 Lihu Avenue, Wuxi 214122, Jiangsu Province, People’s Republic of China) ,  Guo Xiao-Na (State Key Laboratory of Food Science and Technology, Collaborative Innovation Center for Food Safety and Quality Control, School of Food Science and Technology, Jiangnan University, 1800 Lihu Avenue, Wuxi 214122, Jiangsu Province, People’s Republic of China) ,  Zhu Ke-Xue (State Key Laboratory of Food Science and Technology, Collaborative Innovation Center for Food Safety and Quality Control, School of Food Science and Technology, Jiangnan University, 1800 Lihu Avenue, Wuxi 214122, Jiangsu Province, People’s Republic of China) ,  Peng Wei (State Key Laboratory of Food Science and Technology, Collaborative Innovation Center for Food Safety and Quality Control, School of Food Science and Technology, Jiangnan University, 1800 Lihu Avenue, Wuxi 214122, Jiangsu Province, People’s Republic of China) ,  Zhou Hui-Ming (State Key Laboratory of Food Science and Technology, Collaborative Innovation Center for Food Safety and Quality Control, School of Food Science and Technology, Jiangnan University, 1800 Lihu Avenue, Wuxi 214122, Jiangsu Province, People’s Republic of China)
資料名： Food Chemistry  (Food Chemistry)
巻： 227  ページ： 264-270  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0766A  ISSN： 0308-8146  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： メトキシρベンゾキノン(MBQ)および2,6ジメトキシρベンゾキノン(DMBQ)を発酵したコムギ胚芽の二個の潜在的抗腫瘍化合物である。本研究では,主要栄養素,微量元素,MBQ及びDMBQを製造するためのビタミンのモデル化と最適化を遺伝的アルゴリズム(GA)と組み合わせた人工神経回路網(ANN)を用いて調べた。Levenberg-Marquardt訓練アルゴリズムを用いた16 11 1ANNモデルの構成は発酵プロセスにおける16栄養素間の複雑な非線形相互作用をモデル化するための適用した。最適化スキームの指導下で,MBQ及びDMBQの全含量は対照群のそれと比較して117%改善された。さらに,二ベンゾキノンの収率の点で各栄養素の相対的重要性を評価することにより,多量要素および微量元素はビタミンの大部分よりも大きな影響を有することが分かった。また,栄養素間の相互作用の数はMBQ及びDMBQの収率に顕著に影響することが観察された。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *腫瘍 ,  コムギ ,  モデリング ,  *発酵 ,  栄養素 ,  学習アルゴリズム ,  *最適化 ,  多量要素 ,  微量元素 ,  *ニューラルネットワーク ,  発酵過程 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  ビタミン ,  *麦芽
準シソーラス用語： 非線形相互作用 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： コムギはい芽 ,  ベンゾキノン ,  発酵 ,  人工ニューラルネットワーク ,  2次相互作用

分類 (3件)： 食品の分析  (FJ01030U) ,  食品の化学・栄養価  (FJ01020J) ,  野菜とその加工品  (FJ11020O)

タイトルに関連する用語 (8件)： 人工ニューラルネットワーク ,  麦芽 ,  発酵 ,  最適化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  腫瘍 ,  ベンゾキノン ,  応用