基于自适应遗传算法的猕猴桃组培检测模型

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文章提出用自适应遗传算法对猕猴桃组培苗的培养进行动态监控,以减少猕猴桃组培过程中因出现变异苗而造成的损失。文中选用Rastngin函数作为适应度函数,对生物实验筛选出的引物对进行编码、交叉和变异。模拟出猕猴桃组织培养的过程,用自适应遗传算法构建模型来检测各代猕猴桃的适应度。结果表明,动态培育的猕猴桃植株在第一代至第九代保持自己基因的遗传稳定性但到第十代,组培苗发生了较多变异。最后选用Schaffer函数和Rosenbrock函数为适应度函数以及运用POPGENE软件处理引物筛选电泳图两种方法验证了实验结果的可靠性。发现随着继代培养时间的增长,猕猴桃组培苗越容易出现变异,得到了继代次数不宜超过九代的结论。 In this paper, adaptive genetic algorithm is used to dynamically monitor the culture of tissue culture seedlings of Actinidia chinensis to reduce the loss caused by the emergence of mutant seedlings during the tissue culture of Actinidia chinensis. In this paper, Rastngin function is chosen as a fitness function to encode, cross and mutate the primer pairs screened by biological experiments. The process of tissue culture of kiwifruit was simulated, and adaptive genetic algorithm was used to construct the model to test the fitness of kiwifruit. The results showed that the dynamically cultivated kiwifruit plants maintained the genetic stability of their own genes from the first generation to the ninth generation. However, in the tenth generation, more variation occurred in the tissue culture shoots. Finally, the Schaffer function and the Rosenbrock function were selected as the fitness function and the electrophoresis images were selected by POPGENE software to verify the reliability of the experimental results. It is found that with the increase of subculture time, the variation of tissue culture seedlings is more likely to occur and the number of generations should not exceed nine generations.
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