CC BY
50
Биология
Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского, 2007, № 5, с. 75-77
УДК 574.3
МОРФОГЕНЕТИЧЕСКИЕ И БИОХИМИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ОЦЕНКИ СТАБИЛЬНОСТИ РАЗВИТИЯ НА ПРИМЕРЕ ЛИСТОВЫХ ПЛАСТИНОК БЕРЕЗЫ ПОВИСЛОЙ (Betulapendula Roth.)
© 2007 г. ЕА. Ерофеева, М.М. Наумова, АА. Нижегородцев
Нижегородский госуниверситет им. Н.И. Лобачевского
ecotox@mail.ru
Поступила вседаицию 17.09.2007
На модельных выборках и фактическом материале с применением критериев Фридмана и Манна-Уитни показана согласованность различных алгоритмов расчета флуктуирующей асимметрии (ФА) листовой пластинки. Выявлено, что интенсивность перекисного окисления липидов, так же как уровень ФА, статистически значимо выше в выборках заречной, где антропогенная нагрузка выше, чем нагорной части г. Н. Новгорода, но при этом её изменение не согласовано с морфогенетическими показателями.
Введение
Для оценки состояния живых организмов и качества среды по стабильности развития существует несколько подходов, в том числе морфогенетический, характеризующийся уровнем флуктуирующей асимметрии (ФА) морфологических структур [1-4], и биохимический, одним из методов которого является определение интенсивности перекисного окисления липидов (ПОЛ). Как величина ФА, так и интенсивность ПОЛ оказываются минимальными лишь при определенных, оптимальных для рассматриваемого вида организмов, условиях среды и неспецифически возрастают при любых стрессовых воздействиях [3, 5]. Однако согласованность изменения морфогенетических и биохимических параметров гомеостаза организма исследована недостаточно, в том числе и для такого вида-биоиндикатора, как береза повислая (Betula pendula Roth.), ФА листовой пластинки которой используется для оценки качества среды.
В данной работе была предпринята попытка сопоставления двух рассматриваемых подходов на примере величины ФА (согласно методическим рекомендациям [6] на примере листовой пластинки березы повислой) и интенсивности ПОЛ (по содержанию малонового диальдегида (МДА)). Кроме того, данный вид растений часто встречается в городских насаждениях.
Материалы и методы
Объектом исследования являлась берёза повислая Betula pendula Roth., произрастающая на территории г. Н. Новгорода.
Г ород Н. Новгород разделён на две части реками Окой и Волгой: Левобережье - Балахнин-ская низменность (заречная часть города) и Правобережье - Приволжская возвышенность
(нагорная часть), которые различаются между собой по орографическим и климатическим условиям [7-9]. Нагорная и заречная части города также отличаются по уровню антропогенной нагрузки. Заречная часть города (Автозаводский, Сормовский, Московский, Ленинский районы), где находится большинство промышленных предприятий и других стационарных источников загрязнения воздуха, является более загрязненной [10-13].
Материал (листовые пластинки) был собран в 11 рекреационных зонах г. Н. Новгорода в июле-августе 2006 года, в пяти точках нагорной части города: парках им. Кулибина, им. Пушкина, «Швейцария», на территории Кремля и ботанического сада ННГУ, и в шести точках заречной части: в парках «Дубки», «1 мая», Сормовском, Автозаводском, на территории мемориального комплекса «Аллея славы» и в березовой аллее вдоль стадиона «Северный» в Автозаводском районе. Сбор материала производился в соответствии с методическими рекомендациями [6]. Общее количество листовых пластинок, обработанное для выполнения данной работы, составило 1100 шт. Расчёты проведены с применением пакета Statistica 6.0 и рекомендаций, изложенных в работах Гланца [14] и Ребровой [15].
Величина ФА была рассчитана по трём алгоритмам [16-17].
Алгоритм 1: Нормированная разность - для каждого j-го объекта (листовой пластинки) вычисляют среднее значение асимметрии по п признакам, а затем находят среднее значение для выборки из т объектов по формуле:
_ 1 пт — Rii\
А =-------(, + в) ■ (1)
п ■ ПЧ-1 /-1( ^ )
где Ьц и Вр величина п, признака у тр объекта, соответственно, слева и справа относительно плоскости симметрии М.
Алгоритм 2: Отношение сумм
ЕЕ
і=1]=1
Ь]і- я]і
А2 =
2 пт
Е Е (Ь], + Яр)
і=1]=1
Алгоритм 3: Свёртка функций
(2)
___ 1 т
Аз = 1 -п = 1------------------------Е
2 Е Ь]іЯ]і І = 1__________
п
1 е (4 + я 2)
і=1
(3)
Для выделения модельных выборок по алгоритму А], рекомендуемому для расчета ФА по пяти признакам [6], для каждого /-го объекта (листовой пластинки) по формуле (1) было вычислено среднее значение асимметрии для всех листовых пластинок общей выборки. Затем, руководствуясь полученными значениями ФА, отобрали по 30 листовых пластинок для трёх модельных выборок, так, чтобы в первую группу попали листовые пластинки с уровнем асимметрии, соответствующим первому баллу нормативной шкалы [6], которую мы условно назвали «симметричные»; во вторую - соответствующие третьему баллу, условно названные «нормальные»; и в третью группу - соответствующие пятому баллу, условно названные «асимметричные». После разделения на модельные выборки были рассчитаны значения асимметрии для данных листовых пластинок алгоритмами А2 и А3 (формулы (2) и (3) соответственно).
Интенсивность ПОЛ по содержанию малонового диальдегида определяли по стандартной методике А.И. Арчакова [18].
Результаты и обсуждение
Так как нормативная база [6] существует только для одного из алгоритмов расчёта ФА (А]), был проведен статистический анализ для сопоставления согласованности изменения уровня ФА в модельных выборках по алгоритмам А!, А2 и А3.
Поскольку не все модельные выборки подчиняются закону нормального распределения (Р<0.05), для анализа был использован непараметрический метод Фридмана (табл. 1).
Полученный результат позволяет сделать вывод, что величина ФА изменяется согласованно при использовании всех анализируемых алгоритмов (А1, А2 и А3), о чем свидетельствует статистически значимое (р < 0.05) различие ФА модельных выборок. Из этого следует правомерность применения для расчета ФА любого из рассматриваемых алгоритмов, а не только алгоритма Аь
На следующем этапе были рассчитаны значения ФА листовых пластинок для фактических выборок нагорной и заречной частей города по трём алгоритмам и определена интенсивность ПОЛ по содержанию МДА.
Затем было проведено сравнение выборок нагорной и заречной частей города по всем исследуемым показателям непараметрическим методом Манна-Уитни (табл. 2).
Проведенный статистический анализ показал, что в заречной части города значения всех
Таблица 1
Сравнение модельных выборок листовых пластинок березы повислой методом Фридмана
пт
п
Алгоритмы Асимметричные Нормальные Симметричные
среднее ранг среднее ранг среднее ранг
А1 0.073 1 0.046 2 0.030 3
А2 0.059 1 0.045 2 0.024 3
Аз 0.011 1 0.007 2 0.002 3
Сумма рангов 3 6 9
Статистические показатели: х2 = 6; р < 0.05
Таблица 2
Сравнение выборок листовых пластинок из нагорной и заречной частей г. Н. Новгорода по алгоритмам расчета ФА (А15 А2 и А3) и содержанию МДА методом Манна-Уитни
Показатель Среднее значение показателя (нагорная часть) Среднее значение показателя (заречная часть) и Р
Алгоритм А[ 0.047±0.002 0.056±0.001 899 0.000309
Алгоритм А2 0.040±0.003 0.044±0.001 960 0.001189
Алгоритм А3 0.0050±0.0009 0.0061±0.0002 1000 0.002687
МДА, нмоль/г 74.54±4.81 87.41±2.86 724 0.000003
исследуемых показателей статистически значимо выше (р < 0.05), чем в нагорной, что соответствует реальному размещению промышленных объектов по территории г. Н. Новгорода, а также согласуется с различиями орографических и климатических условий: заречная часть города соответствует низменности (находится в естественном понижении рельефа), в результате чего затруднена циркуляция воздуха, что приводит к скоплению в этой части города загрязнённых воздушных масс.
На последнем этапе был проведен анализ корреляционной связи между содержанием МДА и ФА, вычисленной с помощью различных алгоритмов, непараметрическим методом Спирмена. Результаты корреляционного анализа позволяют сделать вывод, что ни один из интегральных показателей ФА, рассчитанных по трём алгоритмам, не проявил статистически значимой корреляции (р > 0.05) с содержанием МДА.
Таким образом, можно заключить, что как морфогенетический - по различным алгоритмам расчета ФА, так и биохимический - по интенсивности ПОЛ (содержанию МДА) подходы дают адекватную оценку состояния среды. Несмотря на то, что требуются дополнительные исследования в данной области, можно сделать предварительный вывод, что данные подходы не являются взаимоисключающими и их совместное использование в оценке качества среды представляется вполне обоснованным.
Списни литесатусы
1. Астауров Б.Л. К итогам моей научной деятельности в области генетики // Историко-биологические исследования. М.: Наука, 1978. Вып. 6. С. 116-160.
2. Захаров В.М. Асимметрия животных. М.: Наука, 1987. 216 с.
3. Захаров В.М., Баранов А.С., Борисов В.И. и др. Здоровье среды: методика оценки. Оценка состояния природных популяций по стабильности развития: методологическое руководство для заповедников. М.: Центр экологической политики России, 2000. 66 с.
4. Palmer A.R., Strobeck C. Fluctuating asymmetry analysis revisited // Developmental instability (DI):
causes and consequences / M. Polak, ed. N.Y.: Oxford University Press, 2003.
5. Хавинсон В.Х., Баринов В.А., Арутюнян А.В., Малинин В.В. Свободное окисление и старение. СПб.: Наука, 2003. 327 с.
6. Методические рекомендации по выполнению оценки качества среды по состоянию живых существ (оценка стабильности развития живых организмов по уровню асимметрии морфологических структур) № 460 от 16.10.2003. М.: МПР, 2003. 24 с.
7. Агроклиматические ресурсы Горьковской области. Горький: Горьковское книжное изд-во, 1967. 228 с.
8. Климат города Горького. Л.: Гидрометеорологическое издательство, 1969. 224 с.
9. Терентьев А.А., Колкутин В.И. Климат конца ХХ века в средней полосе Нижегородской области (Городец. Семёнов. Нижний Новгород. Павлово. Лысково. Воскресенское). Н. Новгород: Вектор-ТиС, 2004. 374 с.
10. Состояние окружающей среды и природных ресурсов Нижегородской области в 1999 г.: Ежегодный доклад. Н. Новгород, 2000.
11. Состояние окружающей среды и природных ресурсов Нижегородской области в 2000 г.: Ежегодный доклад. Н. Новгород, 2001.
12. Состояние окружающей среды и природных ресурсов Нижегородской области в 2001 г.: Ежегодный доклад. Н. Новгород, 2002.
13. Состояние окружающей среды и природных ресурсов Нижегородской области в 2002 г.: Ежегодный доклад. Н. Новгород, 2003.
14. Гланц С. Медико-биологическая статистика. М.: Практика, 1999. 459 с.
15. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA. М.: МедиаСфера, 2002. 312 с.
16. Гелашвили Д.Б., Краснов А.К., Логинов В.В. и др. Методологические и методические аспекты мониторинга здоровья среды государственного природного заповедника «Керженский» // Труды ГПЗ «Керженский». Н. Новгород, 2001. Т. 1. С.287-325.
17. Гелашвили Д.Б., Чупрунов Е.В., Иудин Д.И. Структурные и биоиндикационные аспекты флуктуирующей асимметрии билатерально симметричных организмов // Журн. общей биологии. 2004. Т. 65, № 5. С. 433-444.
18. Владимиров Ю.А., Арчаков А.И. Перекисное окисление липидов в биомембранах. М.: Наука, 1972. 272 с.
MORPHOGENETIC AND BIOCHEMICAL ASPECTS OF DEVELOPMENTAL-STABILITY ESTIMATION: THE CASE OF LEAF BLADES OF BIRCH TREE (Betula pendula Roth.)
E.A. Erofeeva, M.M. Naumova, A. A. Nizhegorodtsev
By using model and real samples and applying the Freedman and Man-Whitney tests, we demonstrate the agreement between different algorithms for calculation of fluctuating asymmetry (FA) of leaf blades. We found out that compared to the higher-riverside part of Nizhni Novgorod, the lipid-peroxidation intensity and the level of FA show a statistically significant excess in the samples taken in the lower-riverside part of the city. However, this does not correlate with morphogenetic parameters.
