Диссертация (Биохимический профиль биологических жидкостей коров как фактор, определяющий динамическое поверхностное натяжение), страница 9

Тензиограмма в виделинии, параллельной оси абсцисс, в пределах ошибки 72,0-72,3 мН/м (принормальных условиях) свидетельствует о чистоте капилляра.50Объем исследуемой пробы составляет 2-3 мл сыворотки крови, которуюпомещают в специальный стеклянный стаканчик. В программе на ПК задаютпараметры измерения (частота образования пузырьков, время эксперимента,метод проведения эксперимента (стандартный)). Успешное автоматическоетестирование капилляра (воздушный тест, тестирование в жидкости), позволяетначинать измерение.

Измерение образца продолжается 20-30 минут в течениекоторого прибор постоянно образует новые пузырьки с разным временемсуществования поверхности и в зависимости от давления, необходимого дляотрыва пузырька воздуха от кончика капилляра определяется значение ПНисследуемого образца. Полученные данные отображаются на экране ПК в видеграфика - тензиограммы и таблицы.Обработку полученных тензиограмм проводили с помощью компьютернойпрограммы ADSA. Параметры ПН (σ) определяли при разных временахсуществования поверхности: σ при t→0 с, σ1 при t=0,02c, σ2 при t=1с, σ3 при t→∞с. Рассчитывали углы наклона тензиограммы в области малых (λ0) и больших (λ1)времен «жизни» поверхности. Значения углов наклона характеризуют измененияконцентрации ПАВ в данных образцах исследуемой биологической жидкости.Величина λ0 – примерно пропорциональна суммарной концентрации ПАВ,величина λ1 – дает представление об изменении концентрации ПАВ в зависимостиот величины их адсорбции [33-35,56,65]Полученныестандартнымданныеметодикамбылиобработаны[11,21,23,75,124],биометрическииспользуяпакетнаПКпопрограмм«статистика» для Windows.Длярасчетакоэффициентовкорреляциимеждубиохимическимипоказателями сыворотки крови и молока с одной стороны и параметрами ДПН сдругой использовали формулы (см.

п.2.3).Для создания регрессионной модели определения состава молока исходя избиохимического анализа сыворотки крови была использована компьютернаяпрограмма (см. п. 2.3) [11,136].512.3. Статистическая обработка экспериментальных данных ирегрессионный анализИзмерениекаждогопараметрапроизводилосьтроекратно,среднееарифметическое этих измерений заносилось в таблицу как индивидуальноезначение.

Согласно типа распределения и количества сравниваемых групп данныхполученных в ходе исследования были выбраны соответствующие статистическиемодели анализа. Среди них критерий Стьюдента, и метод корреляционнорегрессионного анализа.Анализ данных по стандартному критерию Стьюдента. Достоверностьразличий результатов относительно друг друга и референсных значенийоценивали по стандартному критерию Стьюдента, критические значения критериядостоверности на основе t-распределения: *Р≤0,05; **Р≤0,01; *** Р≤0,001.Средние показатели по группе животных находили путем вычислениясредней арифметической величины (х), представляющей частное от делениясуммы показателей у отдельных животных на их число в группе (2.1.).(2.1.)где xi – значение исследуемого показателя, n – число животных.Среднее квадратичное отклонение (σ) определяли по формуле (2.2):(2.2.)Ошибку средней арифметической mx – по формуле (2.3.):(2.3.)Для установления достоверности различий между средними значениямисравниваемых групповых показателей вычисляли нормированные отклонения иликритерий Стьюдента (t) по формуле (2.4.):52(2.4.)Где x1 и x2 – средние арифметические по сравниваемым группам; mx1 и mx2стандартные ошибки средних значений сравниваемых групп.По числовому значению найденной величины, с помощью таблицыраспределения Стьюдента, находили уровень значимости, который показывает, вкаком проценте случаев разность достоверна.Определение коэффициента корреляции.

С целью количественной оценкивзаимосвязи между изучаемыми параметрами ДПН и данными биохимическогоанализа вычисляли связь, между ними определяя коэффициент корреляции (r) поформуле (2.5):(2.5.)Где x – варианты первого признака; y – варианты второго признака; n –число наблюдений в выборке.По силе связи выделяют: r<0,3 – слабая связь (менее 10% от общей долидисперсии); 0,3<r<0,7 – умеренная связь (от 10 до 50% от общей доли дисперсии);r>0,7 – сильная связь (50% и более от общей доли дисперсии). Если корреляциямежду двумя переменными уменьшается, при фиксируемой третьей случайнойвеличине, то это означает, что их взаимосвязь возникает частично черезвоздействие этой третьей переменной.Регрессионный анализ. На физиолого-биохимические процессы в организмеживотных оказывает влияние целый ряд внешних и внутренних факторов.

Не всефакторы,влияющиевеличинами,напоэтомубиологическиеприпроцессы,использованииявляютсяслучайнымирегрессионногоанализарассматриваются связи между случайными и неслучайными величинами.С помощью расчётов производится прогноз вероятности измененияодного из параметров по значению другого параметра. В роли независимыхпеременных выступают чаще всего количественные признаки. Использование53современного программного обеспечения, программы статистической обработкиданных R, версия 3.1.2., позволяет значительно ускорить и упростить процессырасчётов.Общий вид модели линейной регрессии (2.6):Y=a0+a1x1+...+akxk(2.6.)где a — параметры (коэффициенты) регрессии, x — влияющие факторы, k— количество факторов модели.Метод регрессии активно применяется в зарубежной практике длямоделирования биологических процессов [11,21,124], в то время как вотечественной литературе он встречается значительно реже [68].Созданиерегрессионноймоделипредставляетсобойитерационныйпроцесс, направленный на поиск эффективных независимых переменных, чтобыобъяснить зависимые переменные инструмент регрессии, позволяет определить,какие величины являются эффективными предсказателями.Модельрегрессионногоанализавпервыеприменяетсявданнойдиссертационной работе как способ определения содержания жира и белка вмолоке на основании измерения динамического поверхностного натяжениямолока.Для упрощения процесса расчётов используется программа статистическойобработки данных R (версия 3.1.2.) [136].Статистическую обработку проводили с помощью пакета программ«статистика»дляWindows[11,21,124].54ГЛАВА 3.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ3.1.Исследование биохимического состава и параметров динамическогоповерхностного натяжения сыворотки крови крупного рогатого скотаВ период лактации коровы несут двойную нагрузку - это молочнаяпродуктивность и вынашивание плода. Важно не только получение качественнойпродукции и здорового приплода, но и сохранение здоровья коровы [25,50,95].Для всесторонней оценки ФБС требуется использование взаимодополняющихбиохимических методов. При этом требуется знать диапазон нормальныхзначений для животных конкретного возраста, периода лактации и т.д.3.1.1.Закономерности изменения показателей белкового,углеводного, липидного и минерального обменов у коров разныхвозрастных группДля оценки метаболических изменений у животных разного возраста былиисследованы молодые животные (3 лет) в период первой лактации и животные ввозрасте 5 лет (в период высоких удоев третьей лактации на 3-ем месяцелактации).

Классическими методами биохимии у всех исследуемых коров былиопределенызначенияпараметровбелкового,углеводного,липидного,минерального обменов (Таблицы 3.1. и 3.2.).Белки крови являются важным показателем, который характеризует уровеньметаболизма в организме животных. Они являются строительным материалом дляклеток и тканей самого организма и активно участвуют в процессе секрециимолока. По уровню основных белков крови (альбуминов и глобулинов) судят обобеспеченности кормов протеином и его усвояемости.Основные биохимические показатели крови, характеризующие белковыйобмен, по данным ряда авторов, такие как общий белок (60-80 г/л [2,25,50,90,95]),55альбумины (35-45 г/л [2,25,50,90,95]), глобулины (25-35 г/л [2,25,50,90,95]), атакже мочевина (2,5-8,9 ммоль/л [2,25,50,90,95]), находятся в пределах нормы[2,25,50,90,95] для всех исследованных групп (Таблица 3.1.).Таблица 3.1.

Биохимические показатели белкового, углеводного илипидного обменов у коров разных возрастных групп (n=8; X±Sx).Показатели1 группа2 группаВозраст, лет35Общий белок, г/л69,3±1,5473,8±1,67Альбумины, г/л39,68±0,4840,7±0,46Глобулины, г/л29,6±0,5333,1±0,54*Мочевина, ммоль/л2,88±0,293,3±0,24Холестерол, мМ8,07±0,77,7±0,66Триглицериды, мМ0,14±0,010,16±0,01Глюкоза, мМ1,82±0,172,0±0,14Креатинин, мкмоль/л84,5±11,990,0±5,1Достоверность разницы между группами *р ≤ 0,05; **p<0,1 относительно 1-ой.Следует отметить, что во всех группах прослеживается преобладаниеальбуминовой фракции над фракцией глобулинов.

У животных первой группыболее низкое значение уровня общего белка, возможно связано с возрастом (чтосогласуется с данными литературы [25,50]). Во 2-ой группе содержание фракцийобщего белка на 6,5% выше, чем в 1-ой.Однимизосновныхбиохимическихпоказателей,характеризующихуглеводный обмен, является уровень глюкозы в крови. У жвачных онотносительно невысок и довольно стабилен (2-2,7 ммоль/л [2,25,50,90,95]).Поступление углеводов с пищей и их дальнейший метаболизм отвечает заобеспеченность организма коров энергией. По уровню глюкозы в сывороткекрови достоверных отличий между коровами в возрасте 3-х и 5-ти лет нет. Этосвязано,по-видимому,стем,чтосуществуетцелыйрядмеханизмов(глюконеогенез, гликогенолиз) позволяющих поддерживать уровень глюкозы в56крови на постоянном уровне при физиологических изменениях связанных свозрастом [2,25,50,90,95].Содержание холестерина у здоровых коров находится в прямой корреляциис их молочной продуктивностью.

В обеих группах зафиксирован уровеньхолестерола более 6 ммоль/л (4,5-6,0 ммоль/л [2,25,50,90,95]), что, по-видимому,связано с лактацией. При этом в 1-ой группе этот показатель на 11% выше, чем во2-ой. Это может быть связано как с низким поступлением легкоусвояемыхуглеводов с кормом, что вызывает состояние энергетического дефицита, так и снеобходимостью иметь больше таких БАВ производных холестерола какстероидные гормоны, желчные кислоты и т.д.Минеральные компоненты вовлечены во многие биохимические процессы,протекающие в организме, они являются неотъемлемой частью многихферментных систем и коферментов, без нормального функционирования которыхневозможно поддержание здоровья коровы в период лактации.