[发明专利]一种基于人工智能的基础培养基配方开发方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于人工智能的基础培养基配方开发方法及系统。所述方法包括：(1)建立样本配方数据库；(2)获得样本配方培养数据库；(3)采用步骤(2)中获得的样本配方培养数据库，针对优化目标对机器学习模型进行训练，获得基础培养基配方培养效果预测模型；(4)在待优化的基础培养基配方中的每一成分的添加比例的搜索空间内采用步骤(3)获得的基础培养基配方培养效果预测模型针对优化目标进行培养效果回归预测，并推荐基础培养基配方。所述系统包括：样本配方生成模块、样本配方培养数据库、回归模型训练模块、配方推荐模块。本发明同时分析配方中所有成分，避免传统方法中多次DOE试验，从而加快研发速度，节省基础培养基配方开发时间。

技术领域

本发明属于生物技术领域，更具体地，涉及一种基于人工智能的基础培养基配方开发方法及系统。

背景技术

各种微生物、细胞等生物样本的营养要求虽不相同，但多数生物样本需要的基本营养物质相同。按一般生物样本生长繁殖所需要的基本营养物质配制的培养基即成为基础培养基。无血清无动物来源、化学成分明确的基础培养基由碳源、氨基酸、维生素、微量金属离子、脂类、缓冲试剂和其他添加试剂组成。

传统的培养基配方开发方法以某一种或几种经典培养基为基础(比如DEME/F12)，通过添加多种不同成分，采用单因素试验或DOE筛选试验找到关键组分，然后再用响应曲面等多种DOE实验设计，优化各组分浓度，以获得最佳配方；或根据细胞代谢分析、基因组学分析和蛋白质组学分析找到各组分在细胞生长过程中变化情况及对目标产物产量和质量的影响来优化配方。

现有的基础培养基优化方法，不能同时对所有的成分进行全局优化，因此获得的配方并非最优。同时配方设计人员需要根据特定的优化目标，利用其掌握的基础化学、生化与分子生物学、细胞生物学等较多专业理论知识，进行试验，每次试验不能包含所有成分，费时较长，设计门槛高、人力成本、时间成本巨大。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于人工智能的基础培养基配方开发方法及系统，其目的在于将机器学习算法应用于复杂的配方优化过程，通过构建质量良好、数量充足的样本配方数据库，选择合适的机器学习算法及优化算法，在短时间内推荐最有可能具备良好培养效果的基础培养基配方，降低配方开发门槛，由此解决现有的基础培养基成分复杂导致的开发速度慢、开发成本高的技术问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于人工智能的基础培养基配方开发方法，其包括以下步骤：

(1)建立样本配方数据库：获取备选的基础培养基配方成分，对于其中每一成分确定其添加比例的搜索空间，并在各成分的搜索空间内进行搜索形成基础培养基样本配方，收集所述基础培养基样本配方建立样本配方数据库；

(2)获得样本配方培养数据库：对于步骤(1)中获得的样本配方数据库中存储的基础培养基样本配方，按照开发目的进行实验验证获得每一基础培养基样本配方的培养效果，收集关联有培养效果的基础培养基样本配方数据作为样本配方培养数据库；

(3)采用步骤(2)中获得的样本配方培养数据库，针对开发目标对机器学习模型进行训练，获得基础培养基配方培养效果预测模型；

(4)在待优化的基础培养基配方中的每一成分的添加比例的搜索空间内采用步骤(3)获得的基础培养基配方培养效果预测模型针对开发目标进行培养效果回归预测，并根据预测的培养效果择优推荐基础培养基配方。

优选地，所述基于人工智能的基础培养基配方开发方法，其所述在各成的搜索空间内进行搜索形成训练配方，包括但不限于以下四种方法：随机生成配方、DOE实验设计配方、混合形成配方、历史AI推荐配方。

优选地，所述基于人工智能的基础培养基配方开发方法，其所述随机生成配方，即对于基础培养基配方中的每一成分，在其搜索空间内随机取值，形成基础培养基样本配方；

所述DOE实验设计配方，包括以下步骤：