一种培养基配方知识图谱系统及其构建方法与流程

本发明涉及培养基设计领域，特别是涉及一种培养基配方知识图谱系统及其构建方法。

背景技术：

1、在生物制造领域，培养基的精准设计对于提高生物体的生长效率、增加产物的质量至关重要。传统的培养基设计通常依赖于经验和试错，导致了效率低下和资源浪费。

2、因此，本领域亟需一种能够实现对培养基设计的智能化和优化的技术方案。

技术实现思路

1、本发明旨在通过引入知识图谱技术，建立一种培养基配方知识图谱系统，实现对培养基设计的智能化和优化，从而推动生物制造领域的技术创新。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

3、一种培养基配方知识图谱系统，包括：知识图谱构建模块、智能算法推荐模块、知识图谱更新模块和人机交互模块；所述知识图谱构建模块用于将培养基成分、生物体需求和生长环境进行有机关联，通过对大量生物数据的深度分析，从而形成一个动态而综合的知识图谱；所述智能推荐算法模块中设有一种智能推荐算法，该算法基于知识图谱的综合分析结果，用于为特定生物体的生长需求提供最优的培养基配方建议；所述知识图谱更新模块用于更新知识图谱以及反映新的科学研究、试验结果和生物数据；所述人机交互模块包括一个用户界面，用户通过输入界面提供关于生物体的基本信息，系统将根据知识图谱的分析结果生成个性化的培养基配方建议，并以可视化方式呈现。

4、一种培养基配方知识图谱系统的构建方法，包括：

5、构建知识图谱；

6、构建智能推荐算法模块；

7、构建知识图谱更新模块；

8、openai大模型接入；

9、构建人机交互模块。

10、可选的，所述构建知识图谱包括：

11、多源数据整合、动态关系建模、图谱质量评估和校正和知识图谱可视化；

12、所述多源数据整合包括：

13、数据清洗和标准化：开发数据清洗和标准化算法，确保从基因组学、蛋白质学和代谢组学多源数据中提取的信息准确一致；

14、关联关系建模：引入关联关系建模算法，通过挖掘数据中的相互关系，建立微生物与培养基成分之间的联系；

15、所述动态关系建模包括：

16、时序数据分析：针对微生物在不同生长阶段的数据，采用时序数据分析算法，揭示微生物对培养基成分需求的动态变化；

17、深度学习算法：利用深度学习方法，构建动态关系模型；

18、所述图谱质量评估和校正包括：

19、一致性检测：引入一致性检测算法，评估知识图谱中的信息一致性；

20、校正策略：开发校正策略，通过与试验数据对比，对知识图谱进行校正；

21、所述知识图谱可视化包括：

22、谱图呈现：采用图谱呈现技术，将知识图谱以直观、可视化的方式展示给用户；

23、用户反馈：在可视化工具中嵌入用户反馈机制，允许用户参与知识图谱的改进，将用户的反馈进行收集和分析，用于不断优化知识图谱的质量和适用性。

24、可选的，所述构建智能推荐算法模块包括：

25、深度学习技术的集成、知识图谱融合、个性化推荐策略、推荐结果解释和获取算法可解释性与透明度；

26、所述深度学习技术的集成包括：

27、构建神经网络架构：采用深度学习技术，构建一个多层次神经网络模型，用于学习大量生物数据；

28、迁移学习：引入迁移学习技术，让模型在已学习的微生物数据上进行迁移，以更快速地适应新的微生物种类和特性；

29、所述知识图谱融合包括：

30、结构化信息利用：利用知识图谱提供的结构化信息，使深度学习模型更好地理解微生物与培养基成分之间的关系；

31、关系权重调整：在模型训练过程中，通过知识图谱中的关系权重，调整模型对不同关系的重视程度，以提高推荐的准确性；

32、所述个性化推荐策略包括：

33、用户需求建模：引入用户需求建模，通过用户输入的微生物特性和培养条件，将这些信息纳入模型中进行建模；

34、实时反馈：设置实时反馈机制，通过用户的实际使用情况和反馈，不断调整模型，使其更好地适应用户的个性化需求；

35、所述推荐结果解释包括：

36、模型解释：引入模型解释技术，使得系统能够解释推荐结果的形成过程；

37、用户交互界面设计：设计用户交互界面，以清晰、直观的方式展示推荐结果和解释信息；

38、所述获取算法可解释性与透明度包括：

39、可解释性指标：引入可解释性指标，通过监测算法的可解释性，确保系统生成的推荐结果具有清晰的解释和合理的推导过程；

40、透明度保障：在系统中嵌入透明度保障机制，使得用户能够深入了解推荐算法的运行原理，增强用户对系统的信任感。

41、可选的，所述构建知识图谱更新模块包括：

42、连接科研数据库、实验室系统集成、自动质量控制和校正以及用户反馈；

43、所述连接科研数据库包括：

44、接口设计：开发系统与科研数据库的连接接口，确保系统能够直接从多个权威数据库获取最新的生物学研究成果；

45、实时数据同步：设计实时数据同步机制，使系统能够在科研数据库有新数据更新时自动进行同步；

46、所述实验室系统集成包括：

47、接口开发：与实验室信息管理系统集成，建立可靠的接口，以直接获取实验室内部的培养基配方和微生物生长试验数据；

48、实时数据采集：设计实时数据采集系统，确保实验室的新实验数据能够在完成后立即传输到培养基配方系统

49、所述质量控制和校正包括：

50、质量检测：引入质量检测算法，对从科研数据库和实验室系统获取的数据进行自动检测，确保数据的准确性和一致性，避免错误信息影响知识图谱的质量；

51、设计校正策略：当发现数据不一致或异常时，系统自动进行校正，包括更新关系权重、修正实验室数据，以确保知识图谱始终反映真实而可靠的生物学信息；

52、所述用户反馈包括：

53、反馈收集：在系统中嵌入用户反馈机制，允许用户报告知识图谱中可能存在的错误和缺失；

54、实时修正：设计实时修正机制，使系统能够根据用户的反馈及时更新知识图谱。

55、可选的，所述openai大模型接入包括：

56、设计数据传输接口、实时分析与反馈、模型适应性调整和保障用户隐私；

57、所述设计数据传输接口包括：

58、设计安全传输机制：开发安全、高效的数据传输接口，确保知识图谱中的信息可以安全地传输到openai大模型进行分析；

59、设计高速通道：针对大规模数据的传输，设计高速通道，以确保大模型在短时间内获取到足够的信息进行深度学习分析；

60、所述实时分析与反馈包括：

61、建立实时交互机制：使系统能够与openai大模型进行实时交互，包括在用户请求培养基设计时，系统能够及时将相关信息传输到大模型，获取实时的分析结果；

62、优化建议反馈：大模型分析后，设计反馈机制，将优化建议及时传回到系统；

63、所述模型适应性调整包括：

64、动态调整模型参数：引入动态调整模型参数的策略，使系统能够根据大模型的性能和实际需求动态调整模型参数；

65、设计模型更新机制：确保系统可以及时获取和应用openai大模型的最新版本，包括自动化的模型更新流程，以跟随大模型的不断升级和优化；

66、所述保障用户隐私包括；

67、实施数据脱敏策略：以最小化传输到大模型的敏感信息；

68、用户授权机制：引入用户授权机制，确保只有经过授权的用户和实验室才能访问和使用openai大模型。

69、可选的，所述构建人机交互模块包括：

70、设计信息输入界面、图形化结果展示、用户反馈界面设计、个性化设置选项和构建用户引导与教育模块；

71、所述设计信息输入界面包括：

72、用户友好设计：开发用户友好的输入界面，提供清晰的输入表单和提示，让用户输入微生物特性和培养条件；

73、实时建议：在输入界面中嵌入实时建议功能，通过自动补全和智能提示，帮助用户更准确地输入信息；

74、所述图形化结果展示包括：

75、设计直观的图表和趋势图，以图形方式展示系统的推荐和优化建议；

76、实时更新：引入实时更新机制，确保图形化结果能够随着系统的实时分析和反馈而更新；

77、所述用户反馈界面设计包括：

78、问题反馈：在界面中加入问题解释机制，帮助用户理解系统提出的问题；

79、反馈收集：设计用户反馈的途径，从而促进系统不断优化；

80、所述个性化设置选项包括：

81、用户偏好记录：设计用户偏好的记录功能，允许用户保存和管理常用的微生物信息和培养条件；

82、定制化查询：引入个性化查询选项，允许用户通过定制化的方式获取特定信息；

83、所述构建用户引导与教育模块包括：

84、系统导览：设计系统导览模块，引导用户了解系统的主要功能和操作流程；

85、知识库链接：在界面中链接知识库，使用户能够深入了解知识图谱的构建和系统背后的科学原理。

86、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

87、相对于传统的培养基设计方法，本发明具有显著的优势。首先，通过知识图谱技术，系统能够以更直观、全面的方式展示培养基成分之间的关系，提高了培养基设计的透明度。其次，智能推荐算法的引入使得系统能够基于全面的知识体系进行培养基推荐，确保了配方设计的科学性和精准性。最后，用户界面的设计使得本系统不仅适用于专业研究人员，也能够方便非专业人员使用，从而促进了培养基设计在生物制造领域的广泛应用。通过本发明，可以实现培养基配方设计的智能化、科学化和个性化。培养基配方知识图谱系统为生物制造领域带来了一项重大的技术创新，为培养基设计提供了全新的思路和工具，有望推动生物制造领域的进一步发展。