CC BY
7
Частота и типы хромосомных аберраций в культуре лимфоцитов крови рабочих химико-фармацевтического производства
Группа обследованных
со
CQ
О <
О
Ч
О
\о о
о
4
X
5 2
^ к
со
03
со
н
о;
о
CQ Н О
а>
Ч О
Доля аберрантных ме-тафаз, %
Тип аберраций хромосом» на 100 метафаз
3 ---
н
сз
£ О
си
X
-Q
о и о
2 о о,
X
о
и о о
СО
1-я
2-я
Контрольная
16 22 70
1600 2200 7691
0,93+0,15
1,504=0,24 1,15+0,09
0,73 1,10 0,91
0,20 0,40 0,24
0,93 1,50 1,15
аберрациями у обследуемых 1-й группы составило 0,93 %, что практически не отличается от установленного спонтанного уровня хромосомных аберраций и данных контроля группы; у лиц 2-й группы аналогичный показатель составил 1,50 % (р> 0,1).
Как видно из таблицы, в лимфоцитах крови работниц преобладали хроматидные аберрации, представленные в основном одиночными ацентрическими фрагментами. Среди аберраций хромосомного типа наблюдались преимущественно парные ацентрические фрагменты, отмечены также единичные хромосомные обмены.
Отсутствие статистически значимой разницы между
частотой аберрантных клеток в лимфоцитах крови обследованных контрольной и опытной групп, вероятно, обусловлено «генетической безопасностью» комплекса химических веществ, содержащихся в рабочей зоне, или количественной незначительностью мутагенного действия.
Полученные данные могут быть использованы в качестве исходных показателей для контроля за интенсивностью спонтанного мутагенеза у рабочих химических и химико-фармацевтических предприятий.
Литература
1. Ауэрбах Ш. Проблемы мутагенеза: Пер. с англ. — М.,
1978.
2. Бочков Н. П. Метод учета хромосомных аберраций как биологический индикатор влияния факторов среды на человека: Метод, рекомендации. — М., 1974.
3. Зацепилова Т. А., Пашин Ю. В. // Успехи современной генетики. — М., 1980.— Вып. 9. — С. 163—170.
4. Карасева Н. М. // Бюл. экспер. биол.— 1974. — № 10.— С. 100—101.
5. Саноцкий И. В., Фоменко В. Ii. Отдаленные последствия влияния химических соединений на организм. — М.,
1979.— С. 127—157.
6. Су сков И. И., Сазонова JI. А. // Успехи современной генетики. — М., 1983.— Вып. П. —С. 93—132.
7. Falck /С, Grohn Р., Sorsa М. et al. // Lancet. — 1979. — Vol. 1. —P. 1250—1251.
8. Mauer /., Weinstein D., Solomon N. M. // Science. — 1970. —Vol. 169. —P. 198—200.
Поступила 10.02.87
УДК 614.4-07
И. Д. Ташкер
ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ЭКСПРЕСС-АНАЛ ИЗА ДИСПЕРСИЙ НА НАЧАЛЬНОМ ЭТАПЕ ГИГИЕНИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ
Киевский НИИ гигиены труда и профзаболеваний
В связи с публикацией в разделе «Методы исследования» статьи К. С. Жижи на (Гиг. и сан., 1983, № 6, с. 56— 57) представляется оправданным обратить внимание читателей на допущенные в ней ошибки и возможность получения дополнительной информации на основе приведенных данных. Напомним, что в указанной статье представлены результаты обследования (16 размеров) двух девушек-девятиклассниц, представляющих разные группы учащихся в начале и конце рабочего дня 1, 2, 3 и 4-й четвертей учебного года. Рассмотрен быстрый метод анализа этих данных, который был применен с целью уточнения пути дальнейших исследований по способу, описанному И. П. Ашмариным и соавт. [3] для двухфакторного дисперсионного комплекса.
В опубликованном материале допущены ошибки при вычислении величин размаха варьирования и арифметической средней для 4-й четверти. Значение указанной средней составляет 9,85, а не 11,675, соответственно средний размах варьирования будет равен (3,7+1,4+1,1+2,8+ +2,6+2,8+2,4+3,8) : 8 = 2,575. Следовательно, в соответствии с примененным К. С. Жижиным методом анализа влияние факторов будет признано значимым при выполнении следующих неравенств: для фактора «четверти учебного года» —
5,433 (99 %)
(9,85 — 6,725) = 3,125 ^
3,721 (95 %),
для фактора «режим работы» —
3,835 (99 %)
(10 — 6,725) =3,275 ^
2,625 (95 %).
Из четырех приведенных неравенств справедливо только последнее, т. е. примененный метод не подтвердил стати-
стической значимости влияния четвертей учебного года, тогда как влияние работы признается значимым на уровне доверительной вероятности 95 %.
В сравнении с примененным быстрым методом обычный дисперсионный анализ по аналогичной схеме оказался более чувствительным и выявил статистическую значимость как работы (р<0,01, /7= 11,54 при критическом значении 11,26), так и четвертей учебного года (/?< 0,05, В = 6,22 при критическом значении 4,07). Отметим, что при данном способе дисперсионного анализа межгрупповая сумма квадратов равна 67,6075 с 7 степенями свободы варьирования, а внутригрупповая — 29,75 с 8 степенями свободы. Следовательно, внутригрупповая дисперсия (29,75 : 8) составляет 3,72, тогда как ее оценка по быстрому методу оказалась завышенной (2,575 : 1,128)2 = 5,21.
В рассматриваемом примере источником случайной изменчивости, с которой сопоставляется таковая, обусловленная изучаемыми факторами, выбраны различия между исследованными индивидуумами. Однако по критерию знаков [6] предположение о действительно случайном характере этой изменчивости должно быть отклонено с доверительной вероятностью 99 %, так как из 8 групп наблюдений, по которым проводилась оценка внутрнгруп-повой дисперсии, большая величина анализируемого физиологического показателя отмечена у 2-й девушки в 7 случаях, а у 1-й — только в 1 случае. Выявление указанных межиндивидуальных различий на начальном этапе эксперимента может служить основанием для уточнения методов дальнейшего сбора данных и их статистического анализа.
Как будет показано ниже, доверительные уровни вероятности влияния факторов «учебная четверть» (Ч) и «работа» (Р) заметно возрастают, если выделить в качестве третьего фактора индивидуальные различия (И).
Такое решение не только ведет к уменьшению остаточной дисперсии, но и отвечает сути исследования, поскольку в рассматриваемом примере речь идет о «решении вопроса о правильности избранного пути изучения закономерности поведения индивидуумов и реакции организма на экстремальные воздействия».
При сборе данных можно увеличивать как число повторных исследований отдельных лиц, так и количество исследуемых индивидуумов. Если в каждой учебной четверти обследуют по нескольку учащихся, то мерой случайной изменчивости будет дисперсия данных повторных замеров у отдельных лиц. Если же обследуют отличающиеся по определенным признакам группы людей, то случайную изменчивость характеризует дисперсия, обусловленная различиями индивидуумов в группах, и в этом случае предпочтительно увеличивать не количество повторных исследований, а численность групп. В первом случае уровнями фактора И являются отдельные лица, во втором — исследуемые группы лиц. Не исключено, что на последних этапах статистической обработки после дополнительной проверки будет правомерным объединить оценку дисперсий повторных исследований индивидуумов с оценкой внутригрупповой дисперсии между индивидуумами.
Определение статистической значимости влияния фактора И зависит от того, интерпретируются его уровни как фиксированные или случайные, в связи с чем применяются соответственно модели I или II дисперсионного анализа. Целью исследования с фиксированными уровнями является оценка влияния других факторов на участвующих в эксперименте лиц или группы, отличающиеся определенными свойствами, например состоянием здоровья индивидуумов. Если же изучаемых людей или их группы рассматривать как случайно выбранные из некоторой совокупности, то целью исследования будет оценка влияния факторов на всю совокупность. В рассматриваемом примере, уровни факторов И и Р фиксированы. Поэтому при выделении третьего фактора PI в зависимости от интерпретации его уровней и целей исследования анализ данных эксперимента может проводиться по модели I дисперсионного анализа или смешанной (III).
Вопросы выбора и применения моделей дисперсионного анализа рассматриваются в специальной литературе [2, 4, 7] и зачастую не имеют однозначного решения. Во всех моделях суммы квадратов и степени свободы для эффектов отдельных факторов и их взаимодействий определяются одинаково. Отличие состоит в способе оценки статистической значимости по F-критерию Фишера: для факторов с фиксированными уровнями и эффектов взаимодействия знаменателем дисперсионного отношения служит внутригрупповая дисперсия, а для факторов со случайными уровнями — дисперсия эффектов взаимодействия. Если принимается гипотеза об отсутствии взаимодействий, то оценку статистической значимости факторов можно проводить одинаково для всех видов моделей.
Полный дисперсионный анализ [7] рассматриваемых данных показал (см. таблицу), что эффекты их взаимодействия выражены слабо. Следовательно, проводить по нескольку повторных исследований в четверти, чтобы оценить значимость эффектов взаимодействия, нерационально, если, разумеется, это не будет вызвано постановкой новых задач. В этом случае предпочтительнее увеличить количество обследуемых лиц.
Оценку статистической значимости влияний факторов Ч, Р, И в простейшем случае можно провести, сравнивая -соответствующие дисперсии со средней дисперсией эффектов взаимодействия. Последняя вычисляется путем деления суммы квадратов, оставшейся после выделения сумм ¡квадратов отдельных факторов на оставшееся число степеней свободы. Если же исследования необходимо провести, например, в разных школах, то фактору И будут соответствовать различия школ, а остаточную дисперсию определят различия учащихся отдельных школ. В этом случае при оценке значимости фактора И следует применить модель I, если выбирались школы, отличающиеся, -скажем, методами преподавания, и модель II, если дан-
Результаты полного дисперсионного анализа эксперименталь
ных данных
Фактор варьирования Число степеней свободы Сумма квадратов
Ч: Чл Чкв Чкуб 1 1 1 22,8980 0,0900 0,1445
Всего . . . 3 23,1325
Р И Взаимодействия: РИ ЧЛР чли Ч„РИ ЧквР ЧквИ ЧквРИ Чкуб^ ЧкубИ ЧнубРИ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 42,9025 19,8025 0,2025 0,0500 2,1780 4,0500 1,2100 0,0400 1,9600 0,3125 0,0045 1,5125
Всего... < 10 11,5200
Итого . . . 15 • 97,3575
Примечание, л.—линейная, кв. — квадратическая, куб. — кубическая.
ные школы являются случайной выборкой из многих школ города.
Возможны и другие схемы статистической обработки, уточнению которых способствуют результаты полного дисперсионного анализа данных начального этапа эксперимента. В примененной К. С. Жижиным схеме остаточная дисперсия определялась влиянием фактора И и всеми взаимодействиями этого фактора с другими.
Расчленение суммы квадратов, характеризующей фактор Ч, показало, что средняя величина изучавшегося физиологического показателя возрастала от 1-й и 4-й четверти прямолинейно. Поскольку число дней в учебных четвертях неодинаково, примененный способ расчленения соответствующей суммы квадратов представляется несколько условным, но приемлемым с учетом аналогичного характера изменения интенсивности нагрузок в течение четвертей.
Сумму квадратов для квадратического и кубического эффектов можно интерпретировать как характеристику разброса групповых средних относительно прямой линии регрессии. Если условия эксперимента не предполагается корректировать, то, учитывая прямолинейность указанных изменений величины физиологического показателя, в дальнейшем можно ограничиться проведением исследований только в 1-й и 4-й учебных четвертях.
Результаты любого статистического анализа носят вероятностный характер. Параллельное применение разных • методов обычно дает близкие, но не всегда совпадающие оценки вероятности. Выявленная на примере меньшая чувствительность быстрого метода не может служить достаточным доказательством его неэффективности, равно как и совпадение результатов быстрого и традиционного методов — основанием сделанного в рассматриваемой статье заключения о ненужности применения более подробного анализа. Быстрые статистические методы и возможности их использования в гигиене заслуживают дополнительного обсуждения.
Подробный анализ данных начального этапа многофакторного эксперимента позволяет уточнить вид предполагаемой математической модели, набор изучаемых факторов и оптимальное число их уровней, объект и количество наблюдений.
Описанные в настоящей статье способы выделения и анализа индивидуальных различий могут способствовать получению более достоверных выводов во многих гигиенических исследованиях. В частности, это относится к многократным параллельным определениям на небольших группах обследуемых людей или животных, когда в соответствии с общими рекомендациями [1, 5] различия между параллельными определениями и различия между обследуемыми заранее признают равноценными и стремятся, чтобы число обследуемых, с одной стороны, и количество параллельных определений показателя — с дру-
гой, были примерно равными, близкими к величине квадратного корня из общего числа намеченных определений.
Литература
1. Автандилов Г. Г. Морфометрия в патологии. — М., 1973.
2. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ: Пер. с англ. — М., 1982.
3. Ашмарин И. П., Васильев Н. Н., Амбросов В. А. Быстрые методы статистической обработки и планирование экспериментов. — Л., 1971.
4. Налимов В. В. Теория эксперимента. — М., 1971.
5. Плохинский Н. А. Биометрия. — М., 1970.
6. Урбах В. Ю. Биометрические методы. М., 1964.
7. Хикс Ч. Основные принципы планирования эксперимента: Пер. с англ. — М., 1967.
Поступи ла_ 14.05.86
УДК 614.777:574.632]:[574.64:593.17
С. Н. Этлин, Г. М. Лахонина, И. С. Ирлина, Л. А. Попова,
С. А. Малыгин
ИЗУЧЕНИЕ СВЯЗЕЙ МЕЖДУ ПАРАМЕТРАМИ ТОКСИЧНОСТИ ХИМИЧЕСКИХ ВЕЩЕСТВ ДЛЯ ИНФУЗОРИЙ ТЕТКАНУМЕЫА
РУК1РОКМ18 И ЖИВОТНЫХ
НИИ эпидемиологии, микробиологии и гигиены Минздрава ЭССР, Таллин; Институт цитологии АН СССР, Ленинград; Сектор системного анализа Института экономики АН
ЭССР, Таллии
Поиск методов ускоренной регламентации химических факторов окружающей среды относится к важнейшим прикладным задачам гигиенических исследований в двенадцатой пятилетке [9]. Большую актуальность в связи с этим приобретает разработка методологических и теоретических вопросов применения при токсикологических исследованиях наряду с животными биологических тест-объектов (культур клеток и тканей, микроорганизмов, простейших организмов и др.), которые позволяют, как правило, в короткие сроки получить ценную информацию о биологическом действии веществ.
Одна из наиболее важных проблем, возникающих при применении тест-объектов в токсикологических исследованиях, — экстраполяция результатов экспериментов in vitro на опыты in vivo. В отношении отдельных аспектов данной проблемы большинство исследователей придерживаются единого мнения. Так, некоторые тест-объекты уже используются в практике для изучения мутагенного действия веществ. Все большее признание получает исследование с помощью тест-объектов механизмов действия и процессов метаболизма химических веществ на клеточном уровне. Однако во взглядах на связи между степенью токсичности веществ in vitro и in vivo в настоящее время единства нет [3], главным образом из-за малого количества работ по этому вопросу.
Нашей целью было выявление корреляций между параметрами токсического действия веществ на биологический тест-объект инфузории Tetrahymena pyriformis (инфузории тетрахимена) и на животных.
Выбор в качестве тест-объекта инфузорий тетрахимена обусловлен тем, что, будучи одновременно клеткой и организмом, тетрахимена позволяет оценивать разнообразные воздействия как на клеточном, так и на более высоком уровне.
Вопрос о механизмах токсического действия химических веществ на инфузорий изучен недостаточно. Высказывается мнение, что в основе этого механизма лежит способность веществ проникать внутрь организма и оказывать повреждающее действие на биологические мембраны [1, 11].
В качестве положительных сторон использования инфузорий как тест-объекта следует отметить простоту культивирования, доступность методов работы с ними любой са-нитарно-бактериологической лаборатории, возможность ко-
личественного учета эффекта воздействия изучаемых веществ [10].
Мы изучали действие на культуру инфузорий 22 веществ, сведения о параметрах токсичности которых для животных получены из разных источников [1, 2, 5, 7].
В работе использована безбактериальная культура Те1-гаЬутепа рупГоггтв штамм вЬ, культивируемая на амино-пептидной среде с дрожжевым экстрактом без добавления солей при температуре 28 °С [6]. Критерием оценки токсичности веществ для инфузорий являлась степень задержки роста культуры под воздействием исследуемого вещества. При этом для каждого вещества опытным путем определялось не менее 5 концентраций, приводящих к разной степени задержки роста культуры при суточном культивировании в присутствии в питательной среде изучаемого вещества. Все концентрации исследовались, как правило, в тре\ повторностях с последующим определением средней степени задержки роста культуры по сравнению с контролем, куда инфузории вносились в том же количестве (2 тыс. особей в 1 мл) и культивировались в тех же условиях в течение 1 сут, ио без добавления исследуемого вещества. Работа выполнялась в пробирках, содержащих по 10 мл культуры, при контроле рН.
Рост культуры измерялся показателем плотности. Для его определения культуру фиксировали 5 % раствором формалина и после тщательного перемешивания вносили в камеру Горяева, где подсчитывали [4] количество тетрахимеи на всей площади камеры. Отбор культуры из одной пробирки и заполнение ею камеры Горяева проводили 6 раз. Подсчет плотности культуры в камере Горяева принимался за единицу наблюдения. При исследовании 5 концентраций с 3-кратным повторением и 6-кратным подсчетом инфузорий в камере Горяева общее число наблюдений для каждого вещества равно 90.
Учитывая, что в доступной литературе мы не встретили обозначений параметров токсичности по результатам определения задержки роста культуры, для сокращения записи предложено использовать обозначения 01116» СП50 и С118^, где СП — первые буквы от латинских Сопсеп^аИо (концентрация), ¡пЫЬеге (сдерживать), ¡псгетепЬнп (рост).
Дальнейшая обработка материалов осуществлялась па ЭВМ ЕС-1052 с помощью пакета прикладных программ по математической статистике. Связи между рассматриваемы-
