Поиск и оптимизация условий культивирования, влияющих на синтез микроорганизмами экономически значимого продукта
Реферат - Биология
Другие рефераты по предмету Биология
ученный из применения дополнительной информации на основе корреляционных таблиц и полей, без значительного количества арифметических расчетов.
Поскольку ПОСЛУ с неточными коэффициентами и конечной точностью вычислений относится к некорректно поставленным задачам /10,11/, то выбор наиболее адекватного решения (регуляризация некорректно поставленной задачи) должен проводиться с использованием дополнительной информации /11/. При этом, чем больше уравнений, тем больше дополнительной информации можно получить, используя статистические методы обработки полученной информации до формулировки полиномиальной модели и решения СЛУ.
По нашему мнению, необходимо не менее 8 экспериментальных точек (от 3х до 7ми факторов, ДПФЭ 23), что позволяет построить корреляционную таблицу, применить сериальный критерий с надежностью не менее 80% , а также метод парных сравнений, не требующие арифметических вычислений, а только преобразования первоначального плана корреляционную таблицу перестановкой строк и столбцов для увеличения наглядности и логического осмысления результатов согласно разработанным математиками правилам (сериальный критерий, метод парных сравнений). Увеличение количества подозреваемых переменных при постановке первого ОЭ увеличивает вероятность успешного поиска не только из-за увеличения количества проверяемых факторов, но и из-за повышения точности, вызванной увеличением количества экспериментов в серии, и независимых измерений ВП - преимущества применения пространства высокой размерности. Одновременная постановка серии экспериментов позволяет учесть возможный временной дрейф результатов измерений ВП, переходя к относительным единицам и внутренним эталонам для каждой серии, позволяя точнее сравнивать и использовать результаты различных серий.
Неустойчивость решения СЛУ как модели ДПФЭ следует также и из природы микробов, поскольку одно или несколько из проверяемых переменных могут оказаться регуляторными факторами для синтеза ЦП. При наличии неконститутивного оперона интенсивность синтеза целевого продукта может колебаться в десятки раз при относительно небольших изменениях управляемых переменных (на десятки %), что выражается в сильной кривизне поверхности отклика (зависимость ВП от управляемых переменных).
Исходя из вышеизложенного, после постановки ДПФЭ, не следует спешить с вычислением точных значений коэффициентов полинома гиперболической модели типа (2). Согласно нашему опыту, перспективнее обработать результаты измерения ВП с применением метода парных сравнений и сериального критерия. Хорошую информацию дает построение распределения ВП в зависимости от номера эксперимента в ранжированном ряду, расчеты коэффициентов корреляции рангов по нескольким критериям, построение нескольких корреляционных таблиц с учетом ошибки измерения ВП и перестановкой перекрывающихся значений ВП в ранжированных рядах, построение корреляционных полей.
Оправдывается подход, при котором несколько низкоточных методов обработки результатов измерений и рассмотрение альтернативных моделей оказываются более конструктивным, чем применение одного высокоточного, поскольку высокая точность вычислений коэффициентов полиномиальной модели - кажущаяся, особенно при значительной ошибке измерений ВП, который в случае химического эксперимента можно довести до нескольких процентов, а микробиологический или медико-биологический - гораздо менее точный. Многие измерения параметров бактериальной популяции проводятся с точностью 10 -20%, что считается неплохим и близко к предельно возможной точности измерения в бактериологии /16/. Нередко ошибку измерений вообще трудно оценить и приходится пользоваться качественными оценками (например, реакция агглютинации или диффузионной преципитации, другие иммунохимические измерения, кроме РИА и ИФА и т.д.).
Если сглаженная функция распределения ВП в зависимости от ранга эксперимента представляет собой достаточно монотонную кривую типа 1 (рис. 3), близкую к обратно пропорциональной зависимости, то есть смысл искать коэффициенты полинома гиперболической модели типа (2). Если указанное распределение имеет более сложный вид типа кривой 2 (рис. 3), то нужно разбивать выбранные факторы на более мелкие блоки и ставить дополнительные эксперименты, хотя и в этом случае уже можно провести отсеивание и сократить количество подозреваемых факторов. Наличие участков, близких к горизонтальному, на распределении типа 2 (рис. 6) отражает наличие почти эквивалентных сочетаний выбранных факторов. Сложная зависимость ВП от номера эксперимента говорит о невозможности применения полиномиальной модели, о неадекватности гиперболического приближения поверхности отклика в изучаемой окрестности контролируемых факторов и необходимости дополнительных экспериментов.
После анализа полученной информации и доказательств адекватности гиперболической модели можно провести качественную ранжировку значимости факторов, обоснованно выбрать сильнодействующие, отбросить слабые факторы и их сочетания и принимать решение о целесообразности и виде полиномиальной модели
Рисунок 6. Возможные зависимости выхода процесса от номера эксперимента в ранжированном ряду после постановки серии опытов
Получив несколько решений СЛУ, что быстро и несложно даже при использовании ПК со слабыми процессорами, выбираем решения, наиболее соответствующие полученной ранее информации.
Описанный подход бы