Розкриття потенціалу проростання насіння конопель за допомогою інноваційних методологій має важливе значення для оптимізації методів вирощування. У цьому дослідженні вивчається вплив джерел вуглеводів та сили середовища на проростання насіння конопель з використанням для аналізу штучних нейронних мереж (ІНС). Результати показують, що помірна концентрація середовища mMS з додаванням цукрози дає найкращі результати. Це дослідження дає цінну інформацію щодо підвищення ефективності проростання насіння конопель та оптимізації умов вирощування.
Вступ:
Конопля має значний економічний потенціал для різних галузей промисловості, включаючи текстильну промисловість, охорону здоров'я та сільське господарство. Проте прогресу у біотехнологічних методах вирощування медичної коноплі з високим вмістом КБД перешкоджають історичні обмеження. Культура тканин рослин, ключовий біотехнологічний інструмент, пропонує безліч переваг, включаючи економію місця та стійкість до хвороб. Оптимізація протоколів пророщування насіння має вирішальне значення для отримання ювенільної тканини для подальших процедур, генетичних маніпуляцій та скринінгу на стійкість до стресів.
Методи:
Насіння промислової коноплі піддавалися впливу різних концентрацій джерел вуглеводів (сахарози та глюкози) та середовищ DKW та mMS. Штучні нейронні мережі (ІНС), у тому числі багатошаровий персептрон (MLP), радіальна базова функція (RBF) та нейронна мережа узагальненої регресії (GRNN), використовувалися для аналізу даних та оптимізації умов проростання насіння. Генетичний алгоритм сортування без домінування II (NSGA-II) додатково уточнив оптимальні умови.
Результати та обговорення:
Модель GRNN продемонструвала чудову точність прогнозування при оптимізації показників схожості та морфологічних ознак порівняно з іншими ІНС. Процес оптимізації показав, що помірна концентрація середовища mMS з додаванням сахарози дає найкращі результати проростання. Ці результати наголошують на важливості складу середовища та джерел вуглеводів для проростання насіння конопель.
Висновок:
Проростання насіння коноплі – складний процес, який впливають різні чинники. Використання якісного обладнання та добрива, штучних нейронних мереж, зокрема GRNN, у поєднанні з оптимізацією NSGA-II пропонує надійну методологію оптимізації умов культивування. Це дослідження сприяє вдосконаленню методів вирощування конопель, відкриваючи шлях до підвищення продуктивності та стійкості сільськогосподарських культур.
Написати коментар