【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于抑芽剂，具体而言，涉及一种基于计算化学的提高抑芽剂效果的助剂配方优化方法。
技术介绍
1、抑芽剂是一类重要的烟草种植生产中的化学投入品,广泛应用于烟草打顶后的腋芽抑制,对于保障烟叶品质起到关键作用。常见的烟草抑芽剂主要包括各种二硝基苯胺类、烷基醇类等化合物以及辅助增溶剂等成分的配方。其中,以混酯醇为代表的烷基醇类抑芽剂因具有抑制烟草芽的发芽、抑制植株生长等特点而被广泛使用。
2、然而,现有的混酯醇烟草抑芽剂配方在实际应用中仍存在一些问题。首先,单一成分的抑芽效果往往不够理想,需要添加助剂来提高抑芽的持续时间和效果。但目前的助剂选择主要依赖于经验,缺乏系统的优化设计,很难达到最佳配方。其次,混酯醇类抑芽剂可能会对烟草植株的生长代谢产生一定不利影响,这种副作用也需要通过助剂的优化来降低。此外,抑芽剂的环境风险和物理化学稳定性也是需要关注的重点问题。
3、也就是说，现有的抑芽剂的助剂配方优化方法存在依赖于经验，难以找到效果、风险、稳定性等多方面综合优化的配方的技术问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供一种基于计算化学的提高抑芽剂效果的助剂配方优化方法，能够解决现有的抑芽剂的助剂配方优化方法存在依赖于经验，难以找到效果、风险、稳定性等多方面综合优化的配方的技术问题。
2、本专利技术是这样实现的：
3、本专利技术提供一种基于计算化学的提高抑芽剂效果的助剂配方优化方法，所述方法用于对混酯醇烟草抑芽剂的助剂进行配方优化，使
4、s10、获取所述混酯醇烟草抑芽剂的成份，并通过抑芽效果评价全部成分确定关键化合物，形成不同关键化合物的有效抑芽组合群；
5、s20、通过扫描电镜和生物切片技术，对不同浓度混酯醇烟草抑芽剂处理的烟草的腋芽分生组织特异细胞群进行精细切割，明确其生长点滞育的显微构象和表征变化；
6、s30、通过多维度转录组与生理表型组分析，解析混脂醇生物抑芽剂对烟草腋芽发育早期在时间与空间上的基因及其精细调控网络，挖掘核心调控元件，基于腋芽发育早期转录表达调控数据以及芽生长点细胞群精细切割转录组数据，分离鉴定打顶诱导或腋芽特异启动的基因，初步解析生物抑芽剂的作用通路和信号网络；
7、s40、基于多组学分析与挖掘，通过crispr-cas9、转基因过表达的分子生物学方法，明确生物抑芽剂影响烟草腋芽发生、发育的核心调控基因，并通过表型组学、代谢组学和蛋白质组学分析其表型和遗传特性，全面解析混酯醇烟草抑芽剂的抑芽过程中关键基因的调控功能和作用机理；
8、s50、根据所述调控功能和作用机理，采用分子对接、药效团模型和定量构效关系分析的原则对每一种关键化合物进行助剂选择，以提高每一种关键化合物的效果；
9、s60、建立考虑抑芽效果、助剂成本、环境友好性和稳定性的助剂配方优化模型，包括抑芽效果子模型、助剂成本子模型、环境影响子模型以及稳定性子模型；并建立每一种子模型的约束条件；
10、s70、将每种关键化合物的助剂类型和浓度作为优化变量，构建优化目标函数，并采用非支配排序遗传算法对所述助剂配方优化模型进行多目标优化，得到多个优化解配方；
11、s80、对每个优化解采用小规模田间试验，评估抑芽效果、持续时间和对烟草生长的影响，选择对抑芽效果、持续时间和对烟草生长综合优化最好的优化解配方作为目标配方。
12、其中，所述抑芽效果子模型：基于s10-s50的实验数据和机理分析，建立混酯醇烟草抑芽剂效果与助剂配方之间的定量关系模型，约束条件为抑芽效果不低于90%；
13、所述助剂成本子模型：考虑各种助剂的市场价格和用量，建立成本计算模型，约束条件为总成本不超过预设预算的120%；
14、所述环境影响子模型：基于助剂的生态毒理学数据，建立环境风险评估模型，约束条件为环境风险指数不超过0.5；
15、所述稳定性子模型：考虑助剂对混酯醇烟草抑芽剂物理化学性质的影响，建立稳定性预测模型，约束条件为产品保质期不少于18个月。
16、其中，所述抑芽效果子模型，具体是：
17、；
18、其中,为助剂配方向量;为第种助剂的效果评分,由步骤s50给出;为第种助剂在抑芽效果子模型中的权重。
19、其中，所述助剂成本子模型，具体是：
20、；
21、其中,为第种助剂的单位价格。
22、所述环境影响子模型，具体是：
23、；
24、其中,为助剂的环境风险指数,基于其生态毒理学数据计算得到;为第种助剂在环境影响子模型中的权重。
25、其中，所述稳定性子模型，具体是：
26、；
27、其中,为助剂对混酯醇烟草抑芽剂稳定性的影响评分,通过预测模型计算得到;为第种助剂在稳定性子模型中的权重。
28、其中，所述助剂配方优化模型还包括综合优化模型，具体是：
29、；
30、其中,为总体优化目标;为子模型权重;和分别为等式和不等式约束函数,根据实际约束条件构建;为惩罚参数。
31、其中，所述评估抑芽效果、持续时间和对烟草生长的影响的步骤，采用最终配方评估模型，具体是：
32、；
33、其中,为优化解配方的综合得分;为权重系数,通过专家评分法确定;为评分的标准差;为波动性惩罚系数,通过敏感性分析确定。
34、进一步的，所述综合优化模型中的权重参数采用层次分析法确定。
35、进一步的，所述综合优化模型中的惩罚参数采用交叉验证法确定。
36、具体的,所述步骤s10包括:获取所述混酯醇烟草抑芽剂的全部成分信息;通过抑芽效果评价实验,测试每种成分对烟草抑芽的影响作用,得到每种成分的抑芽效果数据;根据抑芽效果数据,建立关键化合物确定方程,并通过分子动力学模拟、主成分分析和非线性回归等方法确定方程的各项参数;根据计算得到的重要性评分,选择前5个重要性最高的化合物作为关键化合物,形成不同关键化合物的有效抑芽组合群。
37、其中,所述步骤s20包括:采用扫描电镜和生物切片技术,对不同浓度混酯醇烟草抑芽剂处理的烟草腋芽分生组织细胞进行精细切割和观察,获得细胞生长点活性变化数据;建立生长点滞育表征方程,通过非线性最小二乘法拟合实验数据获得各项参数,以描述生长点活动的滞育特征。
38、其中,所述步骤s30包括:采用rna-seq等转录组学技术,测量不同处理条件下烟草腋芽组织中各基因的表达水平;建立基因调控网络模型,通过时间序列转录组数据、贝叶斯推断和多维度联合分析等方法确定模型参数,解析抑芽剂对基因调控网络的影响;进一步分析转录组数据,篮选出与腋芽发育相关的差异表达基因,并通过生物信息学手段挖掘其中的核心调控基因。
39、其中,所述步骤s40包括:采用cr本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于计算化学的提高抑芽剂效果的助剂配方优化方法，其特征在于，所述方法用于对混酯醇烟草抑芽剂的助剂进行配方优化，使得添加助剂后的混酯醇烟草抑芽剂的抑芽效果更佳，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于计算化学的提高抑芽剂效果的助剂配方优化方法，其特征在于，所述抑芽效果子模型：基于S10-S50的实验数据和机理分析，建立混酯醇烟草抑芽剂效果与助剂配方之间的定量关系模型；所述助剂成本子模型：考虑各种助剂的市场价格和用量，建立成本计算模型；所述环境影响子模型：基于助剂的生态毒理学数据，建立环境风险评估模型；所述稳定性子模型：考虑助剂对混酯醇烟草抑芽剂物理化学性质的影响，建立稳定性预测模型。
3.根据权利要求1所述的一种基于计算化学的提高抑芽剂效果的助剂配方优化方法，其特征在于，所述抑芽效果子模型，具体是：
4.根据权利要求3所述的一种基于计算化学的提高抑芽剂效果的助剂配方优化方法，其特征在于，所述助剂成本子模型，具体是：
5.根据权利要求4所述的一种基于计算化学的提高抑芽剂效果的助剂配方优化方法，其特征在于，所述环境
6.根据权利要求5所述的一种基于计算化学的提高抑芽剂效果的助剂配方优化方法，其特征在于，所述稳定性子模型，具体是：
7.根据权利要求6所述的一种基于计算化学的提高抑芽剂效果的助剂配方优化方法，其特征在于，所述助剂配方优化模型还包括综合优化模型，具体是：
8.根据权利要求7所述的一种基于计算化学的提高抑芽剂效果的助剂配方优化方法，其特征在于，所述综合优化模型中的权重参数采用层次分析法确定。
9.根据权利要求8所述的一种基于计算化学的提高抑芽剂效果的助剂配方优化方法，其特征在于，所述综合优化模型中的惩罚参数采用交叉验证法确定。
10.根据权利要求9所述的一种基于计算化学的提高抑芽剂效果的助剂配方优化方法，其特征在于，所述评估抑芽效果、持续时间和对烟草生长的影响的步骤，采用最终配方评估模型，具体是：
...【技术特征摘要】
1.一种基于计算化学的提高抑芽剂效果的助剂配方优化方法，其特征在于，所述方法用于对混酯醇烟草抑芽剂的助剂进行配方优化，使得添加助剂后的混酯醇烟草抑芽剂的抑芽效果更佳，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于计算化学的提高抑芽剂效果的助剂配方优化方法，其特征在于，所述抑芽效果子模型：基于s10-s50的实验数据和机理分析，建立混酯醇烟草抑芽剂效果与助剂配方之间的定量关系模型；所述助剂成本子模型：考虑各种助剂的市场价格和用量，建立成本计算模型；所述环境影响子模型：基于助剂的生态毒理学数据，建立环境风险评估模型；所述稳定性子模型：考虑助剂对混酯醇烟草抑芽剂物理化学性质的影响，建立稳定性预测模型。
3.根据权利要求1所述的一种基于计算化学的提高抑芽剂效果的助剂配方优化方法，其特征在于，所述抑芽效果子模型，具体是：
4.根据权利要求3所述的一种基于计算化学的提高抑芽剂效果的助剂配方优化方法，其特征在于，所述助剂成本子模型，具体是：
【专利技术属性】
技术研发人员：曹海潮，王惠，王玉洁，苗圃，李秋剑，张力，徐敏，陈冲，付战营，武东玲，张玉宁，
申请(专利权)人：中国农业科学院烟草研究所中国烟草总公司青州烟草研究所，
类型：发明
国别省市：
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