Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Обзор литературы
1.1.Факторы, оказывающие влияние на биохимический профиль биологических жидкостей крупного рогатого скота
1.2. Образование, состав и физико-химические свойства молока 20 21
1.3. Поверхностное натяжение, как основное коллоидно-химическое свойство биологических жидкостей
1.3.1. Формирование поверхностных слоев
1.3.2. Факторы, влияющие на образование поверхностных слоев 24
1.3.3. Классификация поверхностно-активных веществ 29
1.3.4. Физический смысл поверхностного натяжения 31
1.3.5. Методы измерения поверхностного натяжения 34
1.4. Динамическое поверхностное натяжение как одна из характеристик для оценки уровня обмена веществ 38
ГЛАВА 2. Материалы и методы 42
2.1. Объект и материалы исследования 42
2.2. Методы исследования 44
2.3. Статистическая обработка экспериментальных данных и регрессионный анализ 51
ГЛАВА 3. Результаты и их обсуждение
3.1. Исследование биохимического состава и параметров динамического поверхностного натяжения сыворотки крови крупного рогатого скота 3.1.1. Закономерности изменения показателей белкового, углеводного, липидного и минерального обменов у коров разных возрастных групп.
3.1.2. Закономерности изменения уровня ферментов в сыворотке крови коров разных возрастных групп. 57
3.1.3. Закономерности изменения показателей белкового, углеводного, липидного и минерального обменов у коров вразличные периоды лактации 59
3.1.4. Закономерности изменения уровня ферментов в сыворотке крови коров в различные периоды лактации 62
3.1.5. Параметры динамического поверхностного натяжения сыворотки крови коров разных возрастных групп. 63
3.1.6. Параметры динамического поверхностного натяжения сыворотки крови коров в различные периоды лактации. 64
3.1.7. Корреляционные связи параметров динамического поверхностного натяжения и некоторых биохимических показателей сыворотки крови коров разных возрастных групп. 66
3.1.8. Корреляционные связи параметров динамического поверхностного натяжения и некоторых биохимических показателей сыворотки крови коров в различные периоды лактации. 71
3.1.9. Использование метода ДПН и его корреляций с биохимическими параметрами сыворотки крови коров для мониторинга их кормления 74
3.1.10. Взаимосвязь параметров тензиометрии и биохимических показателей сыворотки крови бычков. 77 3.2. Исследование биохимического состава и параметров динамического поверхностного натяжения молока 81
3.2.1. Взаимосвязь параметров межфазной тензиометрии, липид белковых микро- и наночастиц с содержанием жира и белка в молоке 81
3.2.2. Биохимический состав и параметры динамического поверхностного натяжения молока коров разных возрастных групп. 88
3.2.3. Биохимический состав и параметры динамического
поверхностного натяжения молока коров в различные периоды
лактации. 90
3.2.4. Корреляционные связи биохимического состава молока и параметров динамического поверхностного натяжения. 92
3.2.5. Корреляционные связи параметров ДПН крови и молока 96
3.3. Регрессионная модель взаимосвязи биохимических параметров биологических жидкостей и данных динамического поверхностного натяжения
3.3.1. Определение содержания жира и белка в молоке по данным анализа динамического поверхностного натяжения 97
3.3.2. Регрессионная модель взаимосвязи биохимических параметров сыворотки крови коров и данных динамического поверхностного натяжения . 101
3.3.3. Регрессионная модель взаимосвязи состава молока и биохимических компонентов сыворотки крови. 104
Выводы 106
Практические предложения 109
Условные обозначения и сокращения 110
Библиографический список
- Факторы, влияющие на образование поверхностных слоев
- Статистическая обработка экспериментальных данных и регрессионный анализ
- Закономерности изменения показателей белкового, углеводного, липидного и минерального обменов у коров вразличные периоды лактации
- Регрессионная модель взаимосвязи биохимических параметров сыворотки крови коров и данных динамического поверхностного натяжения
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Оценка биохимического профиля сыворотки крови крупного рогатого скота, как совокупности множества протекающих в организме животного процессов, является одной из фундаментальных проблем биохимии животных (Алиев А.А. 1997, Харитонов Е.Л. 2011, Холод В.М., Ермолаев Г.Ф., 1988, Kaneko J.J., Harvey J.W., Bruss M.L., 2008). Актуальность этих задач для практики связана с оптимизацией содержания животных и получения сельскохозяйственной продукции высокого качества. Методы современной лабораторной диагностики позволяют с успехом решить ряд конкретных биохимических задач, однако интегральный подход к такой оценке часто отсутствует. Проблема разработки и внедрения в практику новых методик скрининговых исследований для ранней диагностики нарушений биохимического статуса в организме животных – всегда важна и актуальна (Кармолиев Р.Х. 1971, Кондрахин И.П. и др. 2004). Одним из новых и перспективных методов решения этой задачи является определение динамического поверхностного натяжения (ДПН) биологических жидкостей животных посредством межфазной тензиометрии. Ранее, в работах Н.А. Довженко (2014), Зайцева С.Ю. (2005, 2007, 2016), Зарудной Е.Н. (2011), Казакова В.Н. (2000), Максимова В.И. (2014), Милаёвой И.В. (2007), Miller R. (2000) и др. было показано, что конкретные биохимические показатели сыворотки крови человека и ряда животных коррелируют с данными, полученными при определении ДПН, однако ряд задач остался нерешенным. В связи с этим актуальным является установление корреляции значений ДПН с биохимическими параметрами сыворотки крови и молока коров при комплексном исследовании состояния здоровья животных. Полученные данные могут быть использованы в качестве величин сравнения для определения физиолого-биохимического статуса коров на различных стадиях лактации, в процессе диспансеризации, при изменении типа кормления и т.д.
Степень разработанности темы. Теоретической и методологической базой для разработки и решения обозначенной проблемы стали работы сотрудников ФГБОУ ВО МГАВМиБ – МВА имени К.И. Скрябина и Донецкого национального медицинского университета имени М. Горького (Украина) в сотрудничестве с учеными из ряда институтов ФРГ (см.выше). Благодаря этим работам созданы базы данных по ДПН биологических жидкостей человека и животных разных видов: лошадей, свиней, крупного рогатого скота (КРС), собак, кошек. В ряде работ описаны особенности ДПН крови, связанные с половой и возрастной принадлежностью животных. Однако стоит отметить, что до наших работ основная часть результатов была получена на малых выборках (группы до 5-ти особей). При этом чаще всего исследуют сыворотку крови животных, хотя возможности метода позволяют исследовать и другие важные биологические жидкости, например молоко.
Цель работы: определить основные биохимические и ДПН показатели сыворотки крови крупного рогатого скота и молока коров, а также их корреляции, в зависимости от возраста и периода лактации.
В соответствии с целью были поставлены следующие задачи:
-
Изучить показатели биохимического профиля и ДПН сыворотки крови у крупного рогатого скота в зависимости от возраста и периода лактации.
-
Определить корреляционные связи между биохимическими показателями и ДПН сыворотки крови.
3. Изучить биохимические и ДПН параметры молока коров.
-
Определить корреляционные связи между биохимическими показателями и ДПН молока коров.
-
Разработать регрессионную модель взаимосвязи показателей биохимического профиля и параметров ДПН биологических жидкостей у коров.
Научная новизна работы. Получены новые данные ДПН сыворотки крови методом «максимального давления в пузырьке» (МДП) и методом «висящей капли» (ВК), в том числе впервые для быков, а также новые данные ДПН молока коров методом МДП. Проведен сравнительный анализ изменения ДПН биологических жидкостей на разных временных промежутках. Впервые получены данные регрессионного анализа и математические уравнения, связывающие биохимические показатели и ДПН крови или молока животных.
Теоретическая значимость. Всесторонний анализ полученных данных дополняет имеющуюся базу данных о ДПН сыворотки крови и молока коров. Новые результаты позволяют углубить теоретические представления о взаимосвязи содержания различных биологически активных веществ (БАВ) в биологических жидкостях животных и параметрами ДПН, что важно для комплексной оценки физиолого-биохимического статуса (ФБС) КРС и своевременного выявления нарушений в работе метаболических систем (белковый, углеводный, липидный, минеральный обмен и т.д.) организма. Это позволяет решить актуальную проблему биохимии своевременной диагностики заболеваний и мониторинга ФБС как отдельного животного, так и стада в целом. Основные теоретические выводы и методические положения доведены до уровня конкретных практических рекомендаций, на чем могут базироваться дальнейшие научно-теоретические исследования.
Практическая значимость. Практическое применение методов МДП и ВК позволяет проводить своевременную лабораторную диагностику ФБС у КРС, равноценную определению некоторых показателей белкового, липидного, минерального обмена, которые оцениваются классическими биохимическими методами. Полученные данные актуальны в практической работе биологов, ветеринаров, зоотехников. Материалы диссертации используются в учебном процессе при чтении лекций и проведении лабораторно-практических занятий по биохимии для студентов специалитета, бакалавриата и магистратуры в
ФГБОУ ВО МГАВМиБ – МВА имени К.И. Скрябина. По результатам проведенной работы оформлено «Ноу-хау»: «Усовершенствованное проведение анализа крови методом межфазной тензометрии на приборе РАТ-1Р» (2015 г.) и получен патент РФ №2600820 «Способ определения жира и белка в молоке по результатам динамического поверхностного натяжения»; Царькова М.С., Зайцев С.Ю., Довженко Н.А., Милаева И.В., Воронина О.А., Царьков Д.В. (опубликовано 27.10.2016 г., Бюл.№ 30).
Методология и методы исследований. При решении поставленных
задач использовали классические методы биохимического анализа, основанные
на спектрофотометрии и современные коллоидно-химические методы
межфазной тензиометрии для анализа жидкостей методом «максимального
давления в пузырьке» и «висящей капли». Для обработки полученных данных
применяли анализ по стандартному критерию Стьюдента, корреляционный и
корреляционно-регрессионный анализ. Все данные обработаны на
персональном компьютере (ПК) с использованием пакета программ «статистика» для Windows.
Основные положения, выносимые на защиту:
-
Выявленные особенности биохимических показателей и параметров ДПН молока коров зависят от возраста и периода лактации.
-
Результаты корреляционного анализа и конкретные взаимосвязи между основными биохимическими показателями и параметрами ДПН биологических жидкостей крупного рогатого скота.
-
Регрессионная модель взаимодействия между биохимическими показателями и параметрами ДПН жидкостей коров.
Степень достоверности полученных результатов: Достоверность полученных результатов не вызывает сомнений, так как исследования проведены на достаточном количестве животных, что подтверждено первичной документацией. Экспериментальные исследования проведены лично автором или при его непосредственном участии. Научные положения, выводы и рекомендации, представленные в диссертации, обоснованы и вытекают из результатов, согласуются с целями и задачами работы. Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и практических предложений базируется на достаточном количестве выполненных измерений, которые были получены на сертифицированном оборудовании. Полученные результаты обработаны методами математической статистики. Результаты собственных исследований изложены убедительно и последовательно (по разделам), отражая основное содержание диссертационной работы. Практические предложения аргументированы. В работе представлен материал, который согласуется с
опубликованными данными по теме диссертации. Получен ряд новых данных, ранее не опубликованных в мировой литературе.
Апробация работы. Результаты исследований доложены и обсуждены: на следующих научных мероприятиях: шестой международной конференции «Актуальные проблемы биологии в животноводстве», посвященной 55-летию ВНИИФБиП, 15-17 сентября 2015 г, Боровск; втором международном ветеринарном конгрессе «VETistanbul Group-2015», 7-9 апреля 2015 г, Санкт-Петербург; пятой международной конференции «Химическая термодинамика и кинетика» - Великий Новгород, 25-29 мая 2015 г; VI Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы биологии, нанотехнологий и медицины» Ростов-на-Дону, 1-3 октября 2015 г; 41st FEBS Congress, September 03-08, 2016, Ephesus/Kuadasi, Turkey (дистанционно); международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Знания молодых для развития ветеринарной медицины и АПК страны» 25-26 ноября 2016 года, Санкт-Петербург и на ежегодных конференциях и симпозиумах в ФГБОУ ВО МГАВМиБ – МВА имени К.И. Скрябина 2014-2016 гг.
Публикации. По результатам диссертационной работы опубликовано 12 работ, из них 1 краткое сообщение в журнале федерации европейских биохимических обществ и 5 статей в журналах, в том числе 3 в журналах рекомендуемых ВАК, 1 патент на изобретение РФ, 1 «ноу-хау», 5 тезисов докладов в сборниках российских и зарубежных конференций.
Личный вклад автора. Забор проб биологического материала у животных, экспериментальная часть (измерение ДПН сыворотки крови и молока, биохимический анализ сыворотки крови, биохимическое исследование проб молока, и др.), теоретическое обоснование и статистическая обработка данных по теме диссертации проведены лично соискателем или при его непосредственном участии под руководством профессора Зайцева С.Ю. и ряда сотрудников кафедры химии ФГБОУ ВО МГАВМиБ – МВА имени К.И. Скрябина и ВИЖ им. Л.К. Эрнста.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, обзора литературы, описания материалов и методов исследования, результатов экспериментов и их обсуждения, выводов, списка литературы. Материалы диссертационной работы изложены на 136 страницах машинописного текста и включают 31 рисунок, 30 таблиц. Список литературы содержит 161 источник из них 102 отечественных и 59 зарубежные.
Факторы, влияющие на образование поверхностных слоев
Формирование поверхностных слоев возможно на границе двух фаз (газообразной, жидкой, твердой). При адсорбции ПАВ происходит значительное снижение величины ПН [33,56,65]. Такое свойство ПАВ способствуют растворению в воде веществ не растворимых в обычных условиях, таких как мембранные белки и витамины. Именно на границах раздела фаз локализованы и функционируют молекулы, отвечающие за процессы транспорта, метаболизма и сигнальной трансдукции [33,65], во многом это обусловлено дифильным строением молекулы ПАВ. Большинство ПАВ построены подобно фосфатидилхолину, из длинноцепочечного углеводородного радикала с гидрофобными свойствами и гидрофильной группы (рис. 1.3.). Рисунок 1.3. Дифильное строение молекул ПАВ на примере фосфатидилхолина. Химическая (А), трехмерная (Б) и схематическая (В) структура L--фосфатидилхолина. 1 – фосфат и холин (гидрофильная голова), 2 – остаток глицерина 3 – цепи жирных кислот (гидрофобные хвосты) (Взято из [http://rsif.royalsocietypublishing.org/content/]).
Принцип такого строения позволяет подобным веществам формировать поверхность раздела фаз, так как углеводородный радикал выталкивается из полярной среды, а гидрофильные группы образуют водородные связи с молекулами воды, что способствует распределению гидрофильной части ПАВ в водной фазе [33,65]. ПАВ несущие на себе заряд образуют ультратонкий, вплоть до мономолекулярного слоя на границе с воздухом (углеводородные радикалы ориентированы к воздуху) [65]. Так, например, при образовании мицелл в полярном растворителе цепи молекул ПАВ объединяются в компактное ядро, а полярные группы обращены в сторону водной фазы образуя гидрофильную оболочку (рис.1.4.а). В полярных растворителях ориентация молекул ПАВ противоположна и углеводородный радикал обращен к неполярной жидкости (рис. 1.4.б). Рисунок 1.4. Ориентация молекул ПАВ в мицеллах: а) прямая мицелла в случае полярного растворителя, б) обратная мицелла в случае неполярного растворителя.
По мере насыщения адсорбционного слоя молекулами ПАВ, они располагаются фактически перпендикулярно по отношению к поверхности, стараясь занять наиболее выгодные энергетические позиции. Вследствие «выталкивания» гидрофобной и «притягивания» гидрофильной частей молекул ПАВ образуются межфазные адсорбционные слои, что снижает ДПН [33,65,125,128-130].
Следует заметить, что процесс адсорбции означает не только накопление вещества в поверхностном слое, но и подразумевает упорядоченное движение к границе раздела фаз различных биологически активных веществ (БАВ). В системах жидкость-газ новая площадь пограничной поверхности образуется переходом частиц из глубинных слоев объемной фазы к поверхности раздела, что предполагает некоторую конкуренцию за место на поверхности раздела. Молекулы менее активных ПАВ вытесняются в объем раствора более активными сурфактантами [77-79].
Среди веществ обладающих поверхностной активностью выделяют низко- и среднемолекулярные ПАВ (молекулярная масса до 12 кДа: углеводы, вазоактивные пептиды (вазопрессин, серотонин, ацетилхолин, катехоламины, простагландин, тромбоксан, гистамин, - оксимасляная кислота), высокомолекулярные ПАВ (молекулярная масса от 12 до 160 кДа: -2 24 микроглобулин, аполипопротеин А1, -1-кислый гликопротеид, -1-антитрипсин, преальбумин, альбумин, трансферин, гаптоглобин, IgA, IgG; наиболее высокомолекулярным ПАВ (молекулярная масса от 160 кДа и больше): С3- и С4-компоненты системы комплемента, аполипопротеин В1, -2-макроглобулин, фибронектин и др.) [77-79]. При этом установлено [33,65,77-79], что диффузия низко- и среднемолекулярных сурфактантов сыворотки крови протекает достаточно быстро, в то время как высо- и наиболее высококомолекулярные ПАВ проходят через так называемую стадию перестройки, связанную с полярной ориентацией молекул в адсорбционном слое, что требует определенного времени до момента их окончательного «якорения» в поверхностном слое. Концентрация ПАВ на границе раздела фаз на несколько порядков выше, чем в объеме жидкости, за счет чего даже при ничтожно малом содержании в воде (0,01-0,1% по массе) ПАВ могут снижать поверхностное натяжение воды на границе с воздухом с 72,810"3 до 2510"3 Дж/м2 [27,33,65]. Ввиду того, что в биологических жидкостях находятся вещества различные не только по своей поверхностной активности, но и по массе, скорости выхода в поверхностный слой при изучении биологических жидкостей очень важно рассмотрение ПН в динамике, т.е. его изменение во времени [56-57]. Так, для изучения низко- и среднемолекулярные ПАВ наиболее информативными являются значения ПН при t=0,02 с и t=1 с. Для высокомолекулярных ПАВ наиболее информативным является значение ПН при t=10 с и t.
Статистическая обработка экспериментальных данных и регрессионный анализ
От видеокамеры (4) сигнал поступает в видеопроцессор (5), где происходит его преобразование из аналогового в цифровой. Затем он передаётся на компьютер (6). Для определения геометрической границы капли используется метод локального порога яркости. Граница капли определяется по максимальному градиенту яркости, как функции от координаты строки изображения, а также используется полиномиальное сглаживание каждой группы из 5 последовательных точек на границе капли. Для калибровки видеоустановки используется эталонная оптическая сетка. Экспериментальная погрешность измерений поверхностного натяжения по методу висящей капли составляет около 0,1 мН/м. Форма капли, висящей на кончике капилляра, при прочих равных условиях определяется ее размерами. Чем больше объем капли, тем в большей степени ее форма отличается от сферической. Рабочее окно программы для тензиометра РАТ-1Р представлено на рисунке 2.3.
Метод максимального давления в пузырьке позволяет проводить измерения динамического поверхностного натяжения, т.е. исследовать свойства межфазной поверхности в зависимости от ее возраста. При формировании поверхности раствора ПАВ в течение некоторого времени происходит перераспределение молекул и частиц, находящихся в жидкости, при этом ПАВ выходят на границу раздела фаз. Зависимость поверхностного натяжения от времени (или от возраста поверхности) отражает при этом скорость адсорбции ПАВ. Принцип работы тензиометра ВРА-1Р (Maximum Bubble Pressure Tensiometer) (ФРГ, Sinterface Technologies) основан на методе максимального давления в пузырьке, который был разработан одним из первых, но является до сих пор наиболее удобным для исследования биологических систем (рис.2.4.). Значительным преимуществом ВРА-1Р является маленький объём проб, высокая скорость выполнения анализа, полная автоматизация процесса измерений, компьютерная обработка полученных данных. Рисунок 2.4. а) Внешний вид прибора; б) принципиальная схема работы тензиометра ВРА-1Р.
Воздух от компрессора поступает в капилляр, который опущен в исследуемую жидкость. С помощью электрического преобразователя определяется избыточное давление в системе, которое используется для расчёта поверхностного натяжения. Давление, необходимое для отрыва пузырька воздуха от капиллярного кончика, опущенного на границу жидкость-воздух, прямо пропорционально поверхностному натяжению (а) на этой границе. Электрические сигналы от всех измерительных систем поступают в электронный блок, который посредством аналого-цифрового преобразователя соединён с персональным компьютером. Рабочее окно программы прибора ВРА-1Р представлено на рисунке 2.5. Чтобы преодолеть капиллярное поднятие смачивающейся жидкости в опущенный в неё капилляр, следует приложить избыточное давление газа, зависящее от поверхностного натяжения жидкости и радиуса кривизны её мениска. Максимальное давление, возникающее при образовании пузырька газа, в процессе выдувания зависит от радиуса капиллярной трубки. По мере роста объёма пузырька газа радиус кривизны уменьшается и приближается к радиусу капилляра. В момент, когда пузырёк примет форму полусферы радиус капилляра будет равен радиусу кривизны и давление достигнет максимальной величины. При дальнейшем росте пузырька радиус кривизны вновь увеличивается, что уменьшает давление внутри пузырька, в результате воздух из капилляра устремляется в пузырёк и пузырёк отрывается [33,34,56,65]. Разделение интервала между пузырьками на так называемый мертвый период и «время жизни» поверхности основано на существовании критической точки зависимости давления от расхода воздуха. В этой точке происходит переход от пузырькового режима истечения газа из капилляра к струйному. Таким образом, через изучаемую жидкость пропускают воздух и учитывают его расход по разности давления на концах капилляра, частоту формирования пузырьков и др. При максимальном давлении поверхность пузырька по мере его увеличения увеличивается. Интервал между образованием пузырьков делят на "мертвое время" и период жизни поверхности пузырька на основании критической точки зависимости давления расхода воздуха, когда происходит переход от пузырькового режима истечения воздуха из капилляра к струйному [33,35,65]. Таким образом, формирование пузырьков с различной скоростью позволяет получать границу раздела с разными возрастами на момент достижения максимального давления. Все эти показатели используют для расчета ПН в специальной программе.
Закономерности изменения показателей белкового, углеводного, липидного и минерального обменов у коров вразличные периоды лактации
Впервые в данной работе наряду с традиционным биохимическим анализом был применен анализ тензиограмм в комплексной оценке определения баланса и усвояемости различных рационов питания. Для проведения эксперимента были сформированы четыре группы животных по принципу групп аналогов (коровы черно-пестрой породы 5 лет, 5 месяц лактации живой массой 537±17 кг, с молочной продуктивностью 17,4±0,5 кг молока) 2 группы (№1-Л и №2-Л) получали летний рацион №1 (приложение 2) и 2 группы на зимнем рационе (приложение 1) (№1-З и №2-З). Забор крови в группах №1Л и №1-З осуществлялся в августе 2016 г. В группе №2-Л и №2-З – в октябре 2016 г.
Регулярный контроль над уровнем обменных процессов в организме коров, является необходимым условием сохранения здоровья поголовья [25,50,95]. Классическими методами биохимии было установлено, что уровень общего белка и альбуминовой фракции на 12% (p 0,05)и на 6%(p 0,05) выше в группе №1-З в сравнении с №1-Л. По полученным данным можно сделать вывод об обеспеченности рационов коров протеином и его достаточном усвоении в организме коров исследуемых групп. При этом силосно-концентратный рацион позволяет поддерживать более высокий уровень, как общего белка, так и альбуминов. Уровень холестерола и триглицеридов в группе №1-З (силосно-концентратный рацион) на 12% (р 0,05) и 21% (р 0,05) выше, чем в группе №1Л (летний рацион на зеленой массе), а показатели глюкозы ниже на 19% (p 0,1) в группе №1-З, чем в группе №1-Л (таблица 3.10.).
Такое повышение уровня холестерола и триглицеридов в опытной группе №1-З с одновременным понижением уровня глюкозы, вероятно, можно рассматривать как результат повышенного расхода глюкозы и более высокий уровень метаболических процессов в организме животных контрольной группы №1-Л с одной стороны. И поскольку углеводный обмен отвечает за обеспеченность организма энергией, при дефиците углеводов на энергетические нужды расходуются липиды с другой стороны. Стоит заметить, что уровень глюкозы в крови жвачных невысок, но довольно стабилен и удерживается у здоровых животных в пределах 2,0-2,7 ммоль/л. [25,90,95] за счет процессов глюконеогенеза, гликогенолиза. Кроме того у жвачных животных большое количество глюкозы синтезируется в печени из ЛЖК, поэтому более высокое содержание глюкозы в крови может опосредованно характеризовать интенсивность рубцового пищеварения, на которое непосредственное влияние оказывает тип кормления [2,25,50,90,95].
При несбалансированном минеральном питании лактирующих коров потери минеральных веществ у них не всегда восполняются за счет кормов, что приводит как к снижению продуктивности и изменению состава молока, так и перерасходу кормов на его производство. Разница в показателях, характеризующих минеральный обмен, между исследуемыми группами не выявила достоверных различий по таким показателям, как кальций, фосфор, калий и натрий. Соотношение фосфора к кальцию близко к оптимальному 1:2.
При анализе тензиограмм зависимости ДПН от времени обнаружено, что параметр 1 в опытной группе №1-З на 12% (р 0,05) ниже, чем в контроле №1-Л (таблица 3.11.). Это, по нашему мнению, связано с более высоким содержанием, как общего белка, так и альбумина у животных опытной группы и ведет к более выраженному понижению ДПН на коротких временах существования поверхности, и говорит о чувствительности метода к изменению биохимического профиля. Значение конечного (1) участка кривой тензиограмм в координатах зависимости от t-1/2 на 4% (р 0,1) ниже в опытной группе №1-З, чем в контроле №1-Л (таблица 3.11.). Значение начального (0) участка кривой тензиограмм в координатах зависимости от t1/2 существенно не изменяется, т.е. менее ценны для дальнейшего корреляционного анализа. Стоит отметить, что различное соотношение белков и жиров в сыворотке крови также способно оказывать различное влияние на показатели межфазной тензиометрии.
Ключевым элементом работы явился анализ корреляций между параметрами ДПН и показателями биохимии. Данный анализ выявил сильные и средние корреляционные связи между содержанием общего белка и 3 (r=-0,451; -0,614), а также содержанием альбумина и параметрами 0 (r=0,739; 0,825) и 3 (r=0,461; 0,329), холестеролом и 2 (0,660; 0,803). Эти новые данные подтверждают результаты, полученные в ряде других работ [27,28,34,56].
Таким образом, смена рационов сказывается на гомеостазе, что подтверждено классическими методами биохимии. При этом такие величины биохимического анализа, как общий белок, альбумин и холестерол (ПАВ) коррелируют с такими параметрами ДПН как 2 и 3.
Регрессионная модель взаимосвязи биохимических параметров сыворотки крови коров и данных динамического поверхностного натяжения
Для получения модели, позволяющей определить содержание жира и белка в молоке по данным ДПН, учитывая разнонаправленное влияние всех компонентов был выбран регрессионно-корреляционный анализ. В результате обработки исходных данных исследования ДПН молока коров были получены диапазоны значений ДПН: 0 = 50,78-75,38 мН/м, 1 = 52,20-75,42 мН/м, 2 = 45,90-71,50 мН/м, 3 = 40,38-67,34 мН/м, 0=2,31-16,4 мНм-1с-1/2, 1=0,97-17,34 мНм-1с-1/2, жир 2,05-7,01%, белок 2,75-4,84%.
Регрессионный анализ тесно связан с корреляционным анализом, часто их используют вместе, тогда говорят о регрессионно-корреляционном анализе. Основными показателями, характеризующими регрессионно-корреляционную связь, являются коэффициенты регрессии и корреляции. Первые указывают на среднюю величину нарастания или убывания одного из параметров при возрастании другого на единицу измерения, вторые — на направление и тесноту связи между изучаемыми параметрами.
Задача корреляционного анализа количественное определение тесноты связи между двумя параметрами или между результативным параметром и множеством других. В работе использована парная корреляция между всеми изучаемыми параметрами молока. В результате была получена корреляционная матрица (таблица 3.24.).
«Теснота» связи количественно выражается величиной коэффициентов корреляции, представленных в матрице. На пересечении рядов корреляционной матрицы - значения приведенной корреляционной зависимости (r). Величина коэффициента корреляции изменяется в интервале - от -1 до +1. Соответственно, чем больше по модулю значение, тем сильнее корреляция. При r = -1 между двумя переменными существует функциональная связь, при r = 1 - прямая функциональная связь. Если r = 0, то значение х и у в выборке некоррелированы; в случае, если система случайных величин (ху) имеет двумерное нормальное распределение, то величины х и у будут независимыми. Если коэффициент корреляции находится в интервале -1 r 0, то между величинами х и у существует обратная корреляционная связь. Если каждая пара значений величин х и у чаще всего одновременно оказывается выше (ниже) соответствующих средних значений, то между величинами существует прямая корреляционная связь и коэффициент корреляции находится в интервале 0r1.
Наличие статистически значимых связей между показателями ДПН и содержанием белка, жира в молоке обосновало формирование спектра независимых переменных для уравнений регрессии.
Результатом регрессионного анализа являются коэффициенты линейного разложения, которые минимизируют отклонения от линейной функции на заданном наборе входных данных.
Вначале была построена полная регрессионная модель. Она учитывает все факторы, даже если они взаимозависимы или не оказывают существенного влияния на интересующий фактор. Здесь показатель значения жира и белка в молоке рассчитывается как линейная комбинация параметров 0- 3, 0, 1. Значения коэффициентов приведены в таблице 3.25.
В результате построения регрессионной модели сформировано следующее регрессионное уравнение для определения содержания жира в молоке по измеренным параметрам ДПН молока (3.1.): жир = 5,88+0,068х(т0 - 0,093 01 - 0,3 о2 - 0,312 о3 - 0,0083 10 +0,133 (3.1.)
Регрессионное уравнение для определения содержания белка в молоке по измеренным параметрам ДПН молока имеет вид (3.2.): белок = 3,43+0,023 о0 - 0,025 d + 0,072 о2 - 0,067 о3 + 0,004 10 -0,092 (3.2.)
Показано, что влияние 0 как на жир, так и на белок, минимально. Это может быть вызвано, например, тем что 0 не является независимой переменной, а связана с другой переменной, влияние которой проявляется сильнее.
Оценить качество регрессионной модели можно с помощью p-значений. Для жира оно равно 0,00017, а для белка - 0,27. Видно, что модель для жира уже готова к использованию, а модель для белка имеет неудовлетворительное качество.
Метод регрессионного анализа позволяет избавиться от незначительно влияющих переменных, приводя к упрощённой модели в пределах заданной погрешности. Чем выше коэффициент, тем лучше выбранные независимые переменные подходят для определения поведения зависимой переменной. В общем случае он должен превышать хотя бы 0,5. Минимальная адекватная модель, полученная с помощью программы, приведена в таблице 3.26. В этой модели для описания жирности молока не требуется знание коэффициентов 0, 1, а при имеющихся входных данных белок достаточно хорошо описывается с использованием только 1