CC BY
6ственных средств / М-во здравоохр. Респ. Беларусь, УП «Центр экспертиз и испытаний в здравоохранении»; под общ. ред. А. А. Шерякова. - Молодечно: Тип. «Победа», 2012. - 1220 с.
15. Реброва, О. Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA / О. Ю. Реброва. - М.: Медиа Сфера, 2002. - 312 с.
Адрес для корреспонденции:
210023, Республика Беларусь, г. Витебск, пр. Фрунзе, 27, УО «Витебский государственный ордена Дружбы народов медицинский университет», кафедра фармакогнозии с курсом ФПК и ПК, тел. раб.: 8 (0212) 37-09-29, Корожан Н. В.
Поступила 25.11.2014 г.
Н. А. Кузьмичева, Г. Н. Бузук, Е. В. Ломако
ЛИНЕЙНЫЕ И НЕЛИНЕЙНЫЕ СВЯЗИ УРОЖАЙНОСТИ И ПРОЕКТИВНОГО ПОКРЫТИЯ ЛЕКАРСТВЕННЫХ РАСТЕНИЙ
Витебский государственный ордена Дружбы народов медицинский университет
На модельных объектах установлено, что зависимость между урожайностью и проективным покрытием является линейной в диапазоне значений проективного покрытия от 0 до 50-60%. При дальнейшем его увеличении зависимость принимает нелинейный характер и наилучшим образом аппроксимируется функцией Weibull. Экстраполяция и расчет максимальной урожайности возможны только при наличии экспериментальных данных об урожайности на площадках с проективным покрытием в диапазоне значений до 70-80% и более.
Ключевые слова: проективное покрытие, урожайность, Pyrola rotundifolia, Ramischia secunda, Fragaria vesca, Tussilago farfara, Vaccinium vitis-idaea, функция Weibull.
ВВЕДЕНИЕ
Метод проективного покрытия традиционно используется в ресурсоведении для определения урожайности невысоких травянистых растений и кустарничков. Определяется проективное покрытие (1111) и масса сырья в 1% ПП. Перемножив полученные значения, получают урожайность, подразумевая при этом, что связь между ПП и урожайностью линейная. Однако проведенные ранее исследования выявили нелинейный характер связей проективного покрытия с урожайностью побегов брусники, используемой в качестве модельного объекта [1-2]. Лучшими аппроксимирующими функциями для зависимостей фи-томассы и ПП были функции Chapman-Richards и Weibull [2].
Для дальнейшей оценки возможности использования этих и подобных им функций для описания зависимостей между урожайностью и ПП других лекарственных растений и морфологических групп
лекарственного растительного сырья необходимо расширить круг объектов исследования. К их числу можно отнести побеги представителей семейства грушанковые, а также листья земляники и цветки мать-и-мачехи.
Целью настоящего исследования является дальнейшее изучение характера зависимости между урожайностью и проективным покрытием.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
Исследования проводили в природных популяциях грушанки круглолистной (Pyrola rotundifolia L), рамишии однобокой (Ramischia secunda (L.) Garcke), земляники лесной (Fragaria vesca L.) и мать-и-мачехи (Tussilago farfara L.).
Ранее нами с целью объективизации определения проективного покрытия был предложен способ фото точек. Способ основан на использовании регулярной сети точек, наносимой на цифровое изображе-
ние растительного покрова, с последующим подсчетом числа меток, локализованных на исследуемом объекте [3]. Определение проективного покрытия проводили в типичных местообитаниях исследуемых видов лекарственных растений в окрестностях г. Витебска, Республика Беларусь. Закладывали пробные площади размером 100-400 м2.
В пределах пятен исследуемых видов на каждой пробной площади делали фото растительного покрова с высоты 0,4-0,5 м с помощью цифрового фотоаппарата (размер изображения 2800 х 2000 пикселей, около 2,8 Мб). Одновременно в том же месте с учетной площадки размером 25 х 20 см срезали все сырьевые части растений (побеги, листья или цветки) и взвешивали с точностью до 0,01 г. Площадки располагали систематически вдоль линии, проходящей от одного края пятна растений до другого через область максимальной плотности особей.
В условиях лаборатории на цифровое изображение растительного покрова подпрограммой Grid программы Imagej (http:// rsbweb.nih.gov/ij) накладывали сетку из точек в пределах рамки, ограничивающей площадку для срезки. Работу с подпрограммой осуществляли следующим образом. После вызова подпрограммы Grid в появившемся меню устанавливали Grid Type (crosses), Color (blue или black) и Area per Point. Значение последнего рассчитывали по формуле (1):
(L ■ S) / N , (1)
где L и S - длина и ширина изображения соответственно, в пикселях; N - общее число меток на матрице изображения, 200.
Тип сетки (Grid Type) и цвет (Color) выбирали удобными для локализации метки на цветном фоне изображения.
Затем с помощью подпрограммы Cell Counter программы Imagej подсчитывали число меток, локализованных на поверхности исследуемых растений.
Проективное покрытие рассчитывали по формуле (2):
ПП = (n / N) ■ 100, (2)
где ПП - проективное покрытие, в %; n - число меток на поверхности исследуемых растений; N - общее число меток на матрице изображения.
Для аппроксимации зависимостей между проективным покрытием и урожайностью использовали 20 асимптотических функций [2]. В качестве критерия оптимальности функции использовали информационный критерий Акаике (А1С) [4].
Ошибку определения (ЯМБЕ) рассчитывали по формуле (3) [5]:
ЕЫБЕ - У , (3)
где КМ8Е - средняя квадратичная ошибка определения; у. - фактическое значение; yhati - найденное по уравнению регрессии, в %; N - число пар значений (20).
РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ
Как уже нами было показано ранее [2], в зависимости от выбора показателя в качестве зависимой или независимой переменной результаты аппроксимации при нелинейной форме зависимости могут существенно различаться. В связи с этим, в качестве зависимой переменной, как и в предыдущей работе, нами принято проективное покрытие, а независимой - урожайность (проективное покрытие создается фитомассой растений, а не наоборот).
Графическое представление зависимостей между урожайностью и проективным покрытием исследуемых видов растений выявило как их нелинейный, так и линейный характер. Наилучшие результаты из 20 изученных функций, как и в предыдущем исследовании [2], показала функция Weibull (таблица, рисунки 1-2).
Анализ полученных зависимостей показывает, что линейный характер связи между урожайностью и проективным покрытием наблюдается при низких значениях последнего. При его росте линейная зависимость постепенно превращается в нелинейную.
Это также прослеживается и на материалах исследования с брусникой (рисунок 3). В диапазоне значений проективного покрытия 16,8-85,6% (рисунок 3, А) первого местообитания наблюдается ясно выраженный нелинейный характер связи, в то время как в другом местообитании брусники в диапазоне 14,1-75,6% (рисунок 3, Б) она приближается к линейной.
Таким образом, при увеличении проективного покрытия, вплоть до смыкания
<и S h
2 а
о
х
«
о X а s
н
о а В
70
60
50
40
30
20
10
1 1 1 у 1 1
_ * 1 1 1 1 1
_ Г " / * / 1 1 1 1 1
. * * У щ- 1 1 1 1 1 1
. -------- 7 / * 1 ________ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
жf 1 / i / i i 1 1 1 1 1
1 2 3 4
Фитомасса, г/дм2 Ramischia secunda
<и
и
т
2 а
о
х
«
о
х а
и
т
о а
В
80
70
60
50
40
30
20
10
1 2 3 Фитомасса, г/дм2
Pyrola rotundifolia
Рисунок 1 - Зависимость урожайности лекарственного сырья и проективного покрытия побегов рамишии однобокой и грушанки круглолистной
60
50
<и
и
Ч 40 а о
а
«
о
х а
и
т
а
о а
В
30
20
10
0
...... ----- ----щ- - * / » Г-----
*7i / w * Щ
/
/
• / f
0 0,2 0,4 0,6 2 0, Фитомасса, г/дм2
Fragaria vesca
12
10
<и
и
т
2 а
о
а
«
о
X а
и
т
о а
В
0,5 1
Фитомасса, г/дм2
Tussilago farfara
Рисунок 2 - Зависимость урожайности лекарственного сырья и проективного покрытия листьев земляники лесной и цветков мать-и-мачехи
и перекрытия органов исследуемых видов растений, линейная зависимость постепенно трансформируется в нелинейную. Хотя линейная зависимость хорошо аппроксимируется как функцией Weibull, так и с помощью линейной регрессии, од-
нако значение коэффициента а (асимптота) функции Weibull (таблица), которое из определения не может быть больше 100%, в случае мать-и-мачехи явно его превышает, что не позволяет рассчитать максимальную урожайность.
0
0
0
4
5
8
6
4
2
0
1
А 90
80
70
60
50
40
30
20
10
Б 90г
80
<и S h 2 а
о а
а о X
а s
н
о а В
046 Фитомасса, г/дм2
10
70
60
50
40
30
20
10
04
Фитомасса, г/дм2
Рисунок 3 - Зависимость урожайности лекарственного сырья и проективного покрытия брусники
Таблица - Параметры функции 'Н'еШиН для различных видов лекарственных растений
0
0
0
8
0
6
Вид растения a b c R2 RMSE
y = a- (1-exp(-b-xAc)) = Weibull
Ramischia secunda 79,61 0,252021 1,398213 0,82 6,20
Pyrola rotundifolia 79,172 0,531054 1,434574 0,98 3,03
Tussilago farfara 11398 0,000876 1,000433 0,95 0,47
Fragaria vesca 62,52 1,97351 1,327394 0,96 3,07
Vaccinium vitis-idaea А 90,86 0,186398 1,318814 0,97 2,95
Vaccinium vitis-idaea Б 102,63 0,251315 1,093979 0,90 5,17
Примечание: a, b и c - коэффициенты уравнений, R2 - коэффициент детерминации, RMSE -
средняя квадратичная ошибка определения.
Выходом из создавшегося положения является расчет коэффициентов функции Weibull для большего диапазона значений урожайности и проективного покрытия до 70-80% и выше.
В противном случае прогностическое значение линейной зависимости ограничивается изученным диапазоном значений проективного покрытия и урожайности, использованных для расчета коэффициентов функции Weibull или линейной регрессии. Экстраполяция и расчет максимальной урожайности (при 100% проективном покрытии) не представляется возможным, поскольку в целом предполагается нелинейный характер связи урожайности и проективного покрытия.
SUMMARY
G. N. Buzuk, N. A. Kuzmichova, A. V. Lamaka LINEAR AND NON-LINEAR DEPENDENCY BETWEEN PRODUCTIVITY AND PROJECTIVE COVERING OF MEDICINAL PLANTS It was determined on model objects that the dependency between projective covering and productivity is linear on projective covering values range from 0 to 50-60%. This dependency takes non-linear format while projective covering is growing and it is best approximated by Weibull function. Extrapolation and calculation of maximal productivity are possible only if experimental data about productivity on the squares with projec-
tive covering values range is 70-80% or more are present.
Keywords: projective covering, productivity, Pyrola rotundifolia, Ramischia secunda, Fragaria vesca, Tussilago farfara, Vac-cinium vitis-idaea, Weibull function.
ЛИТЕРАТУРА
1. Бузук, Г. Н. Определение проективного покрытия и урожайности при использовании фото точек (photo point method) / Г. Н. Бузук // Вестник фармации, 2013. - №№3. -С. 74-80.
2. Бузук, Г. Н. Характер связей между проективным покрытием и урожайностью побегов брусники в сосняке зеленомош-ном / Г. Н. Бузук // Вестник фармации, 2013. - №4. - С. 44-49.
3. Бузук, Г. Н. Применение функций роста и асимптотических функций при опреде-
лении проективного покрытия и урожайности лекарственных растений / Г. Н. Бузук // Вестник фармации, 2014. - №1. - С. 59-67.
4. Kramer, R. Chemometric techniques for quantitative analysis. - Marcel Dekker, Inc.: New York, Basel. - 1998. - 110 p.
Akaike, H. A new look at the statistical model identification / H. Akaike // IEEE Transactions on Automatic Control. - 1974. -Vol. 19. - P. 716-723.
Адрес для корреспонденции:
210023, Республика Беларусь, г. Витебск, пр. Фрунзе, 27, УО «Витебский государственный ордена Дружбы народов медицинский университет», кафедра фармакогнозии c курсом ФПК и ПК, тел. раб.: 8(0212) 37-09-29, Кузьмичева Н. А.
Поступила 09.12.2014 г.
О. А. Ёршик, Г. Н. Бузук
ПРОАНТОЦИАНИДИНЫ КОРНЕВИЩ С КОРНЯМИ САБЕЛЬНИКА БОЛОТНОГО В УСЛОВИЯХ ТЕРМИЧЕСКОЙ И МЕХАНОХИМИЧЕСКОЙ
ОБРАБОТКИ
Витебский государственный ордена Дружбы народов медицинский университет
Изучено влияние добавок аскорбиновой кислоты на количественное содержание проантоцианидинов при механохимической обработке корневищ с корнями сабельника болотного. При термической активации настоек, полученных из этих образцов, резкого снижения в содержании проантоцианидинов не происходит. Аскорбиновая кислота, введенная в корневища с корнями сабельника болотного механохи-мически, защищает проантоцианидины от деградации.
Добавки растворов аскорбиновой кислоты в настойки из корневищ с корнями сабельника болотного замедляют деградацию проантоцианидинов при их термо-статировании. Защитные свойства аскорбиновой кислоты носят прямо пропорциональный концентрации характер.
Ключевые слова: сабельник болотный, Comarum palustre L., проантоцианидины, механохимическая обработка, аскорбиновая кислота.
ВВЕДЕНИЕ
В последнее время все большее внимание уделяется разработке лекарственных средств, содержащих биологически активные вещества растительного происхождения, сырьевой базой для получения которых служат официнальные лекарственные растения.
Такие заболевания, как ревматоидный артрит, обменно-дистрофический остео-артроз, артрит, спондилоартроз, остеохондроз позвоночника протекают, как правило, в хронической форме, поэтому прием назначаемых противовоспалительных лекарственных средств является длительным, иногда пожизненным. Применяемые противовоспалительные средства оказыва-
