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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于多目标优化的菌株改造方法、系统、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119885826B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411775557.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于多目标优化的菌株改造方法、系统、设备及介质是由姜守勇;单文博;王勇;黄佩秋;杨春超设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多目标优化的菌株改造方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多目标优化的菌株改造方法、系统、设备及介质，本方法通过根据菌株改造的任务和需求，建立菌株改造的数学模型；根据菌株改造的数学模型，提出基于多目标优化的菌株改造靶点的搜寻方法；根据菌株改造的数学模型所描述的多目标智能优化任务构建初代种群；获取第N父代种群；根据第N父代种群交叉变异，得到第N变异种群；计算第N变异种群的更新性能指标，并根据更新性能指标确定第N+1父代种群；若第N+1父代种群符合预设条件，则根据第N+1父代种群生成菌株最优改造方案，能够利用多目标规划，以获取既能大量产出目标产物，又能实现稳态生长的菌株，进而提高特定化合物的产量，实现生产性能的增强。

本发明授权一种基于多目标优化的菌株改造方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标优化的菌株改造方法，其特征在于，所述方法包括： 根据菌株改造的任务和需求，建立所述菌株改造的数学模型； 根据所述菌株改造的数学模型，提出基于多目标优化的菌株改造靶点的搜寻方法，以用于根据所述搜寻方法减少所述菌株改造的数学模型所描述的多目标智能优化任务中作为候选变量的菌株反应的数量； 根据所述菌株改造的数学模型所描述的多目标智能优化任务构建初代种群； 获取第N父代种群；如果N为1，则所述第N父代种群是从所述初代种群中选择得到的，如果N为大于1的正整数，则所述第N父代种群是基于第N-1父代种群生成； 根据所述第N父代种群交叉变异，得到第N变异种群； 计算所述第N变异种群的更新性能指标，并根据所述更新性能指标确定第N+1父代种群；若所述第N+1父代种群符合预设条件，则根据所述第N+1父代种群生成菌株最优改造方案； 其中，所述从所述初代种群中选择第N父代种群的过程包括： 从所述初代种群中随机选择两个初始种群的个体；分别计算所述初始种群的个体的适应度，将所述适应度较大的个体作为第N前沿父代种群的个体；其中，如果两个所述初始种群的个体的适应度相同，则分别计算所述初始种群的个体的拥挤距离，将所述拥挤距离较大的个体作为第N前沿父代种群的个体； 分别计算所有所述初始种群中非第N前沿父代种群个体的适应度；根据所述初始种群中非第N前沿父代种群个体的适应度计算所有所述初始种群中非第N前沿父代种群个体的选中概率；利用轮盘赌方法，根据所述初始种群中非第N前沿父代种群个体的选中概率确定第N后续父代种群的个体； 将所述第N前沿父代种群和第N后续父代种群作为所述第N父代种群； 所述菌株改造的数学模型包括： 设定一个菌株含有m个代谢物和n个反应的代谢网络，所述代谢网络的代谢空间定义为： FSv＝{v∈Rn|Sv＝0,lb≤v≤ub}； 其中，FSv表示v的代谢空间，S为反应m行和n列的化学计量系数矩阵，v为代谢网络上反应速率向量，lb和ub为v的范围值； 构建满足如下条件的两个优化目标：最坏情况下最大化给定产物P的产率maxminwP，wP为菌株改造后产物P的产率和最大化产率与菌株生长的耦合强度maxminCs: u∈FSu,w∈FSw； 其中，u和w分别代表了野生型和扰动稳态的反应的速率向量，F1为用户定义的u和w之间的变化倍数，J为可改动的反应的集合，是二元0-1变量，分别表示j∈J的上调、下调和敲除操作，K为预设的修改数量的最大值，限制条件确保了候选反应只能执行上调、下调、敲除中的一种操作，max或maxAB＝C是指计算在B＝C时A的最大或最小值，wg和wp分别为在所考虑的设计策略下扰动网络的生长速率和生产速率，为最大生长速率。

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