Desenvolvimento de modelo de previsão e validação experimental na previsão do teor de curcumina em cúrcuma (Curcuma longa L.)
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Artigo PMC grátisResumo
O potencial de produção de drogas da cúrcuma (Curcuma longa L.) é em grande parte devido à presença de ‘curcumina’ fito-constituinte. Foi descoberto que a curcumina possui uma miríade de atividades terapêuticas que variam de antiinflamatória a neuroprotetora. A falta de altos requisitos de curcumina contendo genótipos e variação no teor de curcumina de açafrão em diferentes regiões agro climáticas são os principais obstáculos na produção comercial de açafrão. O conteúdo de curcumina do açafrão é muito influenciado por fatores ambientais. Assim, um modelo de previsão baseado em rede neural artificial (RNA) foi desenvolvido para mapear a interação do ambiente do genoma com base no teor de curcumina, soli e fatores climáticos de diferentes regiões agroclimáticas para a previsão do teor máximo de curcumina em vários locais para facilitar a seleção de uma região adequada para cultivo comercial de açafrão. O modelo de RNA foi desenvolvido e testado usando um conjunto de dados de 119 gerados pela coleta de amostras de 8 diferentes regiões agroclimáticas de Odisha. O conteúdo de curcumina dessas amostras foi medido e variou de 7,2% a 0,4%. O modelo ANN foi treinado com 11 parâmetros de solo e fatores climáticos como entrada e conteúdo de curcumina como saída. Os resultados mostraram que o modelo de RNA feed-forward com 8 nós (MLFN-8) foi o mais adequado com R2 valor de 0,91. A análise de sensibilidade revelou que a umidade relativa mínima, altitude, teor de nitrogênio do solo e pH do solo tiveram maior efeito sobre o teor de curcumina. Este modelo de RNA mostrou eficiência comprovada para prever e otimizar o conteúdo de curcumina em um local específico.
Palavras-chave: rede neural artificial; conteúdo de curcumina; otimização; predição; açafrão.
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