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2024 Volume 3 Issue 3
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LI Jianning, WU Yulian, XIAO Peng, et al. Study on Corydalis yanhusuo Cultivation Techniques of Reducing Application and Increasing Efficiency of Pesticides Based on Genetic Neural Network Algorithm[J]. PLANT HEALTH AND MEDICINE, 2024, 3(3): 43-50. doi: 10.13718/j.cnki.zwyx.2024.03.005
Citation: LI Jianning, WU Yulian, XIAO Peng, et al. Study on Corydalis yanhusuo Cultivation Techniques of Reducing Application and Increasing Efficiency of Pesticides Based on Genetic Neural Network Algorithm[J]. PLANT HEALTH AND MEDICINE, 2024, 3(3): 43-50. doi: 10.13718/j.cnki.zwyx.2024.03.005
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Study on Corydalis yanhusuo Cultivation Techniques of Reducing Application and Increasing Efficiency of Pesticides Based on Genetic Neural Network Algorithm

  • School of Pharmaceutical Sciences, Zhejiang Chinese Medical University, Hangzhou 310053, China

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  • Corresponding author: FAN Huiyan
  • Received Date: 08/04/2024
    Available Online: 25/06/2024

  • MSC: S661

  • Optimize the application strategy of plant immune inducer Bao Kang Ling No. 1 in the technology of reducing use and increasing efficiency of pesticide for Corydalis yanhusuo cultivation through the combination of BP neural network and genetic algorithm. Using a three-factor and three-level experimental design, four indicators were measured, yield, incidence of plant disease, phenylalanine aminolyase activity and tetrahydropalmatine content. The genetic neural network algorithm was used to optimize the experimental results, obtaining the optimal application strategy of plant immune inducer in the cultivation of C. yanhusuo. The optimized results obtained from the analysis using the BP neural network combined with genetic algorithm indicated that Bao Kang Ling No. 1 should be diluted 325 times, and azoxystrobin should be diluted 1, 374 times, with an application internal of once a week. The predicted results of these three factors, which is 300 times dilution of Bao Kang Ling No. 1, and 1, 500 times dilution of azoxystrobin, with an application internal of once a week, are close to, and better than the best-performing group among the 27 experimental groups, surpassing the previous experimental results. Conclusion: The method of applying the BP neural network combined with genetic algorithm to the research on pesticide reduction and efficiency increase cultivation technology for C. yanhusuo is reliable and effective. It can provide a new idea for the application of plant immune inducers in the cultivation of traditional Chinese medicinal plants.

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  • [1] 刘艳潇, 祝一鸣, 周而勋. 植物免疫诱抗剂的作用机理和应用研究进展[J]. 分子植物育种, 2020, 18(3): 1020-1026.

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通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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Study on Corydalis yanhusuo Cultivation Techniques of Reducing Application and Increasing Efficiency of Pesticides Based on Genetic Neural Network Algorithm

    Corresponding author: FAN Huiyan
  • Received Date: 08/04/2024
  • Available Online: 25/06/2024

Abstract: 

Optimize the application strategy of plant immune inducer Bao Kang Ling No. 1 in the technology of reducing use and increasing efficiency of pesticide for Corydalis yanhusuo cultivation through the combination of BP neural network and genetic algorithm. Using a three-factor and three-level experimental design, four indicators were measured, yield, incidence of plant disease, phenylalanine aminolyase activity and tetrahydropalmatine content. The genetic neural network algorithm was used to optimize the experimental results, obtaining the optimal application strategy of plant immune inducer in the cultivation of C. yanhusuo. The optimized results obtained from the analysis using the BP neural network combined with genetic algorithm indicated that Bao Kang Ling No. 1 should be diluted 325 times, and azoxystrobin should be diluted 1, 374 times, with an application internal of once a week. The predicted results of these three factors, which is 300 times dilution of Bao Kang Ling No. 1, and 1, 500 times dilution of azoxystrobin, with an application internal of once a week, are close to, and better than the best-performing group among the 27 experimental groups, surpassing the previous experimental results. Conclusion: The method of applying the BP neural network combined with genetic algorithm to the research on pesticide reduction and efficiency increase cultivation technology for C. yanhusuo is reliable and effective. It can provide a new idea for the application of plant immune inducers in the cultivation of traditional Chinese medicinal plants.

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  • 开放科学（资源服务）标志码（OSID）：

  • 植物免疫诱抗剂能够使植物获得或增强对病原菌的抗性，提高植物的抗逆性，且不易产生抗药性，具有防治谱广的特点，一般可以分为寡糖和有机酸类等[1]. 壳寡糖能增强植物的防御反应，同时也是一种良好的天然抗菌剂[2]，已广泛应用于多种植物，如长春花等[3-4]. 保康灵1号是3%壳寡糖水剂型高效广谱免疫诱抗剂，作为一种新型绿色生物农药，具有用量少而效果优、环境相容性好的特点. 目前的研究表明，该制剂对浙贝母、小白菜、草莓、葡萄等栽培植物的生长与抗病能力均有良好效果[5-9].

    延胡索为罂粟科植物延胡索(Corydalis yanhusuo W.T.Wang)的干燥块茎[10]，具有较高的药用价值. 随着国家对中医药产业的大力发展，延胡索的市场需求与品质要求也逐渐上升. 目前，在延胡索种植过程中主要使用化学农药来应对菌核病、霜霉病等病害侵袭. 然而，长期使用化学农药会导致延胡索块茎农药残留. 而绿色环保的生物农药保康灵1号可通过调节植物的新陈代谢，激活植物的免疫系统和生长系统，从而增强植物抗病和抗逆能力，在提高作物产量和品质方面有显著成效. 保康灵1号在使用过程中安全、无毒、无残留，可以为延胡索等农作物的高质量栽培提供可靠保障.

    人工神经网络是机器学习模型之一，在处理高度非线性数据关系时具有较大优势. 它能根据输入、输出数据确定两者之间的函数模型. 该模型已应用于中药材的提取和炮制工艺优选、处方筛选等研究[11-13]. 本试验以延胡索产量、延胡索乙素含量、发病率和苯丙氨酸解胺酶活性为评价指标，采用遗传神经网络算法探求保康灵1号对延胡索的最佳施用策略，以提高延胡索的产量和品质.

1.   材料与方法

    1.1.   试验仪器及试剂

  • Waterse 2695高效液相色谱仪；Waters 2998 PDA Detector高效液相检测器；色谱柱：填料：Hypersil ODS2 5 μm；JJ124BC型分析天平；电子天平；0.22 μm微孔滤膜.

    3%壳寡糖水剂(保康灵1号)，购自浙江绿神天敌生物技术有限公司；25%嘧菌酯悬浮液(阿米西达)，购自先正达生物科技(中国)有限公司；延胡索乙素标准品，购自上海源叶生物科技有限公司；甲醇(色谱纯)，购自天津市科密欧化学试剂有限公司；无水乙醇(分析纯)，购自杭州龙山精细化工有限公司；磷酸(分析纯)，购自天津市科密欧化学试剂有限公司；三乙胺(分析纯)，购自国药集团化学试剂有限公司.

    • 1.2.   供试作物

  • 试验所用延胡索品种为延胡索1号，种植于浙江省杭州市富阳区泗洲村试验大田，经浙江中医药大学药学院张水利教授鉴定为罂粟科植物延胡索(Corydalis yanhusuo W. T. Wang)[14].

    • 1.3.   试验时间及试验地概况

  • 试验于2020年10月在浙江省杭州市富阳区泗洲村试验大田进行. 经GPS定位，试验地位于北纬30°5′15″，东经119°53′44″，海拔21 m，年平均气温16.1 ℃，春夏雨热同步，降水充沛，年平均降水量1 501 mm，属于亚热带季风气候. 试验地土壤肥力较好.

    • 1.4.   试验设计

  • 采用3因素3水平排列试验设计，共设27个处理组，每个处理组面积为15 m2(1 m×15 m)，种植密度为20株/m2. 保康灵1号施药稀释倍数分别为300，400，500倍，25%嘧菌酯药剂稀释倍数分别为1 000，1 500，2 000倍，两者混合喷施. 喷施间隔时间为7，10，14 d，每天各喷施4次. 共有27组试验组和一组清水对照组. 施药当日天气晴朗，药液稀释后进行喷雾，均匀周到.

    • 1.5.   测定项目及方法

    1.5.1.   延胡索产量测算

  • 各处理组分别按株挖取延胡索植株，称量延胡索的鲜质量，计算产量.

    • 1.5.2.   发病率调查

  • 2021年4月19日，对延胡索霜霉病发病率进行调查，发病率计算公式为：

    • 1.5.3.   苯丙氨酸解胺酶(PAL)活性的检测

  • 盒试剂法：精确称取0.1 g延胡索植株组织，加入0.9 mL提取液，冰浴，研成匀浆，10 000 r/min离心10 min，取上清液，分别加入粗酶液40 μL，R2缓冲液1480 μL，R3缓冲液400 μL，混合均匀，30 ℃标准水浴30 min，再加入R4终止液80 μL，混匀，静置10 min后，在290 nm下测量吸光度. 计算公式如下：

    式中：W为样本质量(g)；V样总为提取粗酶液的总体积(mL)；V样为测定时粗上样体积(mL)；V反总为反应体系总体积(mL)；T为反应时间(min).

    • 1.5.4.   延胡索乙素含量测定

  • 色谱条件：色谱柱为Hypersil ODS2(4.6 mm×250 mm，5 μm). 流动相A：甲醇，流动相B: 0.1%的磷酸溶液，用三乙胺调pH值至6.0；检测波长为280 nm；柱温为30 ℃；进样量为10 μL.

    标准溶液的制备：精确称取延胡索乙素标准品20 mg，置于50 mL容量瓶中，加入甲醇(色谱纯)溶解并定容至刻度，摇匀，配制成质量浓度为0.4 mg/mL的延胡索乙素标准品溶液.

    供试品溶液的制备：精确称取延胡索样品1.000 0 g，置于锥形瓶中，加入25 mL甲醇(色谱纯)，称定质量后放入超声频率40 kHz的超声清洗机，50 ℃中超声48 min，超声结束后再次称定质量，用甲醇补足失重，待冷却到室温后，过滤，取滤液，0.22 μm滤膜滤过，即得供试品溶液.

    • 1.6.   人工神经网络—遗传算法筛选最优提取工艺

    1.6.1.   构建神经网络模型
    1.6.1.1.   规范化处理

  • 由于各参数的单位和取值范围不一致，在相同标准下，不能分别得到各参数对产量、延胡索乙素含量、苯丙氨酸解氨酶(PAL)酶活性和发病率的影响，因此，将样本数据归一化处理，将数据转化为[0, 1]的数，加快神经网络的训练速度.

    式中：Xk是标准化数据, Xmin是数据中最小的数；Xmax是数据中最大的数。

    • 1.6.1.2.   确定输入层节点

  • 选取保康灵1号稀释倍数、嘧菌酯稀释倍数、施药间隔天数3个变量作为神经网络的输入变量，详情见表 1.

    • 1.6.1.3.   确定输出层节点

  • 根据评判延胡索增产提质的指标确定输出层节点，在此神经网络中以产量、延胡索乙素含量、苯丙氨酸解氨酶活性和发病率赋权后计算得到的综合目标Y为输出变量.

    • 1.6.1.4.   确定隐藏层节点

  • 在神经网络模型中，模型的误差、精度和运行速度与隐含层层数有关. 不同神经元数目下训练集和验证集的均方误差(MAEtrain和MAEtest)见表 2. 由表 2可知神经元数目越高，误差值越低. 但神经元数量过多会增加神经模型学习时间甚至降低准度.

    以均方误差为性能判定，分别选择3~5个隐藏神经元进行500次训练神经网络训练，25次遗传算法训练，结果见表 2. 其中神经元数目为4时，训练集和验证集的均方误差差值最小，所以选用3×4×1的网络结构.

    • 1.6.2.   神经网络模型训练

  • 神经网络的建立使用Python，不同影响因素样本共计27个，其中24个样本用于模型训练，3个样本作为验证数据，神经网络结构搭建如图 1所示.

2.   结果与分析

    2.1.   试验设计结果

  • 选用保康灵1号稀释倍数、嘧菌酯稀释倍数、施药间隔天数3个因素，每个因素3设置个水平，以产量延胡索乙素含量、苯丙氨酸解氨酶酶活性、发病率为指标，试验测得的结果及通过熵权法赋权后计算得到的综合目标Y见表 3.

    采用熵权法对各项指标的权重进行了确定，结果显示权重分配如下：产量权重为0.169 6，延胡索乙素权重为0.362 7，苯丙氨酸解氨酶酶活性权重为0.217 0，发病率权重为0.250 7. 通过熵权法赋权后得出施药效果最好的组别为第4组，即保康灵1号稀释300倍，嘧菌酯稀释1 500倍，施药时间为每周1次.

    • 2.2.   神经网络训练结果

  • 通过Python软件编程建立基于遗传算法的BP神经网络模型，对以产量、延胡索乙素含量、苯丙氨酸解氨酶酶活性和发病率加权后的综合目标进行预测，将随机划分得到的24组样本数据输入到模型中得到输出结果，第6，21，23组为测试数据.

    由图 2可知，选择3×4×1网络回归系数为0.86(回归系数为1时表示完全线性相关，为0时无法确定是否线性相关). 该网络结构具有良好相关性，能准确模拟影响植物免疫诱抗剂施药策略的3种因素与延胡索栽培品质之间的关系.

    神经网络训练得到的综合目标实测值与预测值的对比折线图如图 3所示；实测数据与输出的预测数据之间的相对误差见表 4. 整体来说，二者相对误差较小，预测结果较符合期望.

    通过对27组样本的综合Y值进行赋分得到，保康灵1号稀释300倍，嘧菌酯稀释1 500倍，施药时间为每周1次的组别评分最高.

    • 2.3.   遗传算法优选

  • 选用训练好的遗传神经网络模型，采用遗传算法搜寻保康灵最佳施药方案. 参数设定学习速率0.1，最大迭代次数为神经网络500次与遗传算法25次，得到最佳施药策略为保康灵1号稀释325倍，5%嘧菌酯药剂稀释1 374倍，施药间隔时间为每周1次，预测结果为0.71，预测得出的3个因素水平与27组样本中施药效果最好的组别相近，且优于其他组别的试验样本结果，说明采用神经网络模型和遗传算法寻优是可行的.

3.   讨论

  • 当作物受到外界刺激时，会自发产生免疫反应，而植物免疫诱抗剂作为一种生物农药，可以增强植物自身免疫力，提高其对致病因子的抵抗力[15-16]. 植物免疫诱抗剂在农作物病害防治上作用显著，还可以提高作物品质. 为了实现中药材的安全、有效及品质稳定，可将植物免疫诱抗剂应用于中药材病虫害绿色防控技术.

    伴随着人工智能的发展，可以通过数学模型和算法寻找合适的施药策略. 神经网络作为一种网络结构的数学模型具有优良的逼近能力，近年来已在众多领域中应用[17-19]. 遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过“适者生存，优胜劣汰”的进化规律对神经网络权值进行选择，是一种全局优选的算法[20-22]. 目前，神经网络已用于预测小麦、甜瓜等作物的质量或产量，以及农产品的分级分类、土壤肥效模型[23-25]等领域的研究，但在作物栽培上的应用和研究较少，在中药材栽培领域更是鲜有报道.

    《中华人民共和国药典》(2020年版)将延胡索乙素含量作为药材质量控制的指标，其含量高低会直接影响延胡索的品质[26]. 同时，产量和抗病性也是评价延胡索栽培品质的重要指标，用产量、延胡索乙素含量、发病率和苯丙氨酸解胺酶活性进行赋权，能更好地体现减施增效作用. 通过遗传算法优化的神经网络模型预测得到最佳条件，并预测得出3因素水平与27个组别中施药效果最好的组别相近，进一步证明了遗传算法的可靠性. 本研究中通过遗传算法优化后的遗传神经网络模型预测结果也与试验结果相接近，表明通过该模型优选出的施药策略具有可信度，联用熵权法、归一法、遗传神经网络模型筛选植物免疫诱抗剂施药策略是合理可行的.

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