Prediction of a model enzymatic acidolysis system using neural networks
| Autor: | Sibel Fadıloğlu, Ozan N. Ciftci, Fahrettin Göğüş, Aytac Guven |
|---|---|
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2008 |
| Předmět: |
acidolysis
Mean squared error sn-1 3 specific lipase lcsh:TX341-641 explicit modeling Catalysis sn-1 chemistry.chemical_compound Reaction temperature TX341-641 Triolein Lipase 3 specific lipase Mathematics redes neuronales Artificial neural network biology modelo explícito Nutrition. Foods and food supply Organic Chemistry Substrate (chemistry) lipasa específica sn-1 acidólisis chemistry biology.protein Hidden layer neuronal networks Biological system lcsh:Nutrition. Foods and food supply Food Science |
| Zdroj: | Grasas y Aceites, Vol 59, Iss 4, Pp 375-382 (2008) Scopus-Elsevier Grasas y Aceites; Vol. 59 No. 4 (2008); 375-382 Grasas y Aceites; Vol. 59 Núm. 4 (2008); 375-382 Grasas y Aceites Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) |
| ISSN: | 1988-4214 0017-3495 |
| DOI: | 10.3989/gya.2008.v59.i4 |
| Popis: | A model for the acidolysis of trinolein and palmitic acid under the catalysis of immobilized sn-1,3 specific lipase was presented in this study. A neural networks (NN) based model was developed for the prediction of the concentrations of the major reaction products of this reaction (1-palmitoyl-2,3-oleoyl-glycerol (POO) 1,3-dipalmitoyl-2-oleoyl-glycerol (POP) and triolein (OOO)). Substrate ratio (SR), reaction temperature (T) and reaction time (t) were used as input parameters. The optimal architecture of the proposed NN model, which consists of one input layer with three inputs, one hidden layer with seven neurons and one output layer with three outputs, wass able to predict the reaction products concentration with a mean square error (MSE) of less than 1.5 and R2 of 0.999. and explicit formulation of the proposed NN is presented. Considerable good performance is achieved in modeling the acidolysis reaction using neuronal networks.En este estudio se presenta un modelo para la acidólisis de la trilinoleina y el ácido palmítico mediante la catálisis con una lipasa específica sn-1,3 inmovilizada. Un modelo basado en redes neuronales (NN) ha sido desarrollado para la predicción de la concentración de los principales productos de esta reacción (1-palmitoil-2,3-oleoil-glicerol (POO), 1,3-dipalmitoil-2-oleoil-glicerol (POP) y trioleina (OOO)). Se han usado como parámetros de entrada: la proporción del sustrato (SR), la temperatura de reacción (T) y el tiempo de reacción (t). La arquitectura óptima del modelo de NN propuesto, que consiste en una capa de entrada con tres entradas, una capa oculta con siete neuronas y una capa de salida con tres salidas, fue capaz de predecir la concentración de los productos de reacción con un error cuadrático medio (MSE) de menos de 1.5 y una R2 de 0.999 . Se presenta una formulación explícita del modelo NN propuesto. Se obtienen muy buenos resultados en la predicción de la reacciones de acidólisis mediante el uso de las redes neuronales. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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