CC BY
23
В культуре интактные фибробласты характеризуются пластичностью и разнообразием форм - могут иметь овальную, полигональную, веретено-видную или отростчатую форму, клетки образуют монослой. Фибробласты имеют чёткие контуры, плотные ядра, выраженные отростки (рис. 3).
Дермальные фибробласты уже на 3 сутки после воздействия наночастиц меди снизили свою пролиферативную активность, плохо образовывали клеточный монослой. Плотность клеток была очень низкая. Клеточный рост был либо пролонгирован с дальнейшей гибелью клеток, либо вообще отсутствовал. Часть клеток набухшие, с нечёткими границами (рис. 4).
Выводы
Наночастицы меди в концентрациях 0,01 мг/мл и 0,05 мг/мл снижают продолжительность жизни культур дермальных фибробластов, вызывая апоптотические и некротические процессы в клетках, нарушая их морфологию и способствуя откреплению клеток от культуральной посуды, что делает невозможным их дальнейший рост, и приводит к гибели культур.
Список литературы:
1. Богословская О.А., Сизова Е.А., Полякова В.С. Изучение безопасности введения наночастиц меди с различными физико-химическими характеристиками в организм животных // Вестник ОГУ - 2009. - № 2. - С. 124-127.
2. Зиганшин А.У, Зиганшина Л.Е. Наночастицы: фармакологические надежды и токсикологические проблемы // Казанский медицинский журнал. -2008. - № 1. - С. 1-7.
3. Культура животных клеток. Практическое руководство / Р.Я. Фрешни; пер. 5-го англ. изд. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2010. - 691 с.
4. Рынок нано: от нанотехнологий - к нанопродуктам / под ред. Г.Л. Азо-ева. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2011. - 319 с.
ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО И НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОГО КРИТЕРИЯ В СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКЕ ДАННЫХ ГАЗОАНАЛИЗА ПРИ ТЕСТИРОВАНИИ ГРУППЫ ПЛОВЦОВ
© Пучинский Г.В.1
Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова, г. Архангельск
Исследование и учет аэробных возможностей спортсменов, занимающихся циклическими видами спорта в общем и спортивным пла-
1 Доцент кафедры Спортивных дисциплин, кандидат биологических наук.
ванием в частности может способствовать оптимальному планированию тренировочного процесса. Однако, корректная интерпретация полученных при тестировании результатов существенно зависит от применяемых методов статистического анализа. Методом газоанализа системой MetaMax® 3B определялось потребление кислорода на уровне порога анаэробного обмена и максимального потребления кислорода. Статистическая обработка количественных данных программой SPSS с вычислением критериев Шапиро-Уилка, Ливиня, t-Стьюдента, U-Ман-на-Уитни, а также выполнением корреляционного анализа Пирсона на уровне значимости 95 % (p < 0,05) показала необходимость использования параметрического и непараметрического критериев.
Ключевые слова газоанализ, SPSS, t-критерий, критерий U-Манна-Уитни.
Актуальность и цель исследования. Важным показателем аэробных возможностей организма является уровень порога анаэробного обмена (ПАНО), который отражает эффективность использования аэробного потенциала [3, 4, 5, 6, 7]. Исследование и учет аэробных возможностей спортсменов, занимающихся циклическими видами спорта в общем и спортивным плаванием в частности может способствовать оптимальному планированию тренировочного процесса. Однако, корректная интерпретация полученных при тестировании результатов существенно зависит от применяемых методов статистического анализа.
Целью работы являлось выявление закономерностей газообмена при физической нагрузке у пловцов уровня первого разряда - кандидатов в мастера спорта с дальнейшим использованием различных методов статистического анализа.
Организация и методы исследования. Исследование включало тестирование методом газоанализа системой MetaMax® 3B компании CORTEX Biophysik GmbH. Ступенчато возрастающая нагрузка задавалась велоэрго-метром Tuntury. В исследовании приняли участие 12 спортсменов. Ступенчатый нагрузочный тест проводился в первой половине дня. Прикладная компьютерная программа MetaSoft Studio осуществляла запись и вычисление следующих используемых в данном исследовании параметров: потребление кислорода на уровне порога анаэробного обмена (VO2 ПАНО) и максимального потребления кислорода (VO2 МПК), а также соответствующую этим уровням величину частоты сердечных сокращений (ЧСС).
Обработка полученных данных производилась прикладной компьютерной программой SPSS с вычислением критериев Шапиро-Уилка, Левиня, t-Стьюдента, U-Манна-Уитни, а также выполнением корреляционного анализа Пирсона на уровне значимости 95 % (p < 0,05).
Результаты и их обсуждение. Для корректной интерпретации полученных количественных данных при тестировании пловцов методом газоанализа была сформулирована нулевая (H0) и альтернативная (На) гипотеза
для двух параметров: (1) частота сердечных сокращений (ЧСС) и (2) потребление кислорода на уровне порога анаэробного обмена (У02 ПАНО) и максимального потребления кислорода (У02 МПК). Таким образом, первым этапом статистической обработки являлось формулирование:
Н0 1: Показатели частоты сердечных сокращений на уровне порога анаэробного обмена и максимального потребления кислорода не различаются.
На 1: Показатели частоты сердечных сокращений на уровне порога анаэробного обмена и максимального потребления кислорода различаются.
Н0 2: Показатели потребления кислорода на уровне порога анаэробного обмена и максимального потребления кислорода не различаются.
На 2: Показатели потребления кислорода на уровне порога анаэробного обмена и максимального потребления кислорода различаются.
Для выполнения поставленной задачи выполнен следующий алгоритм вычислений и операций:
1. Проверка на нормальность и на наличие грубых наблюдений.
2. Построение скаттерограммы: ЧСС Ш2 ПАНО и ЧСС МПК, а также ПАНО и Ш2 МПК.
3. Вычисление коэффициентов корреляции.
4. Применение критерия определения уровня значимости различий в сравниваемых группах чСс ПАНО и ЧСС МПК, а также
ПАНО и МПК.
1. Проверка на нормальность выборок и на наличие грубых наблюдений. Для подтверждения Н0 (ЧСС ш2 ПАНО; ЧСС ш2 МпК), которая указывает на то, что распределение нормальное в генеральных совокупностях, из которых извлечены выборки был применен критерий Шапиро-Уилка. Выявлено нормальное распределение обеих переменных (ЧСС VO2 ПАНО и ЧСС VO2 МПК) при уровне значимости р = 0,522 и р = 0,466 соответственно. Также не выявлено грубых наблюдений при анализе и построении ящи-ковых диаграмм (Boxplot) выборки по указанным параметрам. Экстремальные значения не обнаружены.
Проверка на нормальность Н0 ^02 ПАНО и VO2 МПК) обнаружила нормальное распределение в выборке по параметру ПАНО при уровне значимости р = 0,735, однако в выборке по параметру МПК распределение нормальное только на уровне статистической тенденции р = 0,061. Грубых наблюдений не выявлено. Экстремальные значения не обнаружены.
2. Построение скаттерограммы: ЧСС VO2 ПАНО и ЧСС VO2 МПК, а также VO2 ПАНО и VO2 МПК. Выявлена монотонная связь показателей ЧСС VO2 ПАНО и ЧСС VO2 МПК. Сделан вывод о возможности корреляционного анализа возможен. Однако, связь показателей VO2 ПАНО и VO2 МПК сомнительна, так как на диаграмме можно было наблюдать два облака рассеивания точек (количественных данных наблюдений), что рекомендуется рассматривать как не выполнение одного из условий применения корреляционного анализа [1].
3. Вычисление коэффициентов корреляции. Поскольку обе переменные ЧСС VO2 ПАНО и ЧСС VO2 МПК распределены нормально и не содержат грубых наблюдений, был выполнен корреляционный анализ Пирсона. Результаты показали, что Н0 (об отсутствии связи между показателями частоты сердечных сокращений) отвергается, так как уровень значимости р = 0,309 и следовательно р > 0,1. Коэффициент корреляции указывает на наличие умеренной связи (r = 0,321) [1, 2].
4. Сравнение выборок (применение критерия определения уровня значимости различий). Так как распределение переменных ЧСС VO2 ПАНО и ЧСС VO2 МПК нормальное был применен t-критерий для независимых выборок для определения уровня значимости различий в сравниваемых выборках (уровнях потребления кислорода). Предварительно рассчитывался критерий равенства дисперсий Ливиня, который показал статистически значимое отсутствие различий дисперсий выборок переменных ЧСС VO2 ПАНО и ЧСС VO2 МПК, при р = 0,115. Данный критерий рекомендуется использовать для выявления однородности сопоставляемых групп наблюдений [1]. t-критерий определил различие в сравниваемых выборках (р = 0,0037). Статистически большие средние величины ЧСС выявлены при нагрузке на уровне МПК (183,66 уд/мин), чем на уровне ПАНО (151,41 уд/мин).
Далее, для сравнения выборок по параметрам VO2 ПАНО и VO2 МПК, был выбран непараметрический критерий сравнения U-Манна-Уитни. Выбор был обусловлен тем, что несмотря на нормальное распределение в выборке по VO2 ПАНО значения VO2 МПК имеют распределение нормальное только на уровне статистической тенденции р = 0,061 и использование параметрического критерия является некорректным.
Применение критерия U-Манна-Уитни выявило статистически значимое различие по потреблению кислорода на уровне ПАНО и МПК, при р = 0,00027. Статистически большие значения медиан потребления кислорода выявлены при нагрузке на уровне МПК (3,7235). Однако, указанный непараметрический критерий ограничивает использование результатов для выводов и дальнейшей интерпретации [1, 2].
Заключение. Проведение в несколько этапов статистического анализа с целью обработки результатов тестирования группы пловцов методом газоанализа позволил опровергнуть H0 j и H0 2 и, следовательно, подтвердить Ha i и Ha 2: показатели ЧСС VO2 ПАНО и ЧСС VO2 МПК, VO2 ПАНО и VO2 МПК различаются. Для этого обосновано были выбраны параметрический (t-критерий) и непараметрический (U-Манна-Уитни) критерии. Использование программы SPSS позволило построить скаттерограммы и выявить наличие только одной монотонной связи параметров ЧСС VO2 ПАНО и ЧСС VO2 МПК. Сделан вывод о возможности корреляционного анализа, а соблюдение условия нормального распределения позволило выбрать наиболее
чувствительный корреляционный анализ Пирсона. Однако, связь показателей VO2 ПАНО и VO2 МПК сомнительна, так как на диаграмме можно было наблюдать два облака рассеивания точек, что указывает на некорректность применения корреляционного анализа [1]. Коэффициент корреляции Пирсона показал на наличие умеренной связи (r = 0,321) при работе на уровне потребления кислорода VO2 ПАНО и VO2 МПК, что является закономерной реакцией организма на увеличение физической нагрузки [3, 4, 5].
Параметрический t-критерий Стьюдента определил различие между ЧСС на уровнях VO2 ПАНО и VO2 МПК (р = 0,0037). Статистически большие средние величины ЧСС выявлены при нагрузке на уровне МПК (183,66 уд/мин), чем на уровне ПАНО (151,41 уд/мин).
Применение критерия U-Манна-Уитни выявило статистически значимое различие по потреблению кислорода на уровне ПАНО и МПК, при р = 0,00027. Более высокие значения медиан потребления кислорода выявлены при нагрузке на уровне МПК.
В качестве одного из наиболее надежных показателей физической работоспособности человека считают величину максимального потребления кислорода, которое является интегральным показателем аэробной производительности организма. Так же важным показателем аэробных возможностей организма является уровень порога анаэробного обмена (ПАНО), который отражает эффективность использования аэробного потенциала [3, 4, 5, 6, 7]. При тестировании выявлено значительное увеличение частоты сердечных сокращений и потребления кислорода при переходе с преимущественно аэробного механизма энергообеспечения на уровень максимального потребления кислорода. Статистическая обработка количественных данных показала необходимость использования параметрического и непараметрического критериев, так как отсутствие в анализе проверки на нормальность и на наличие грубых наблюдений может привести к ошибочным выводам, решении о проведении корреляционного анализа и некорректной интерпретации полученных результатов исследования. В то же время, использование критериев Шапиро-Уилка, Левиня, U-Манна-Уитни в дополнение к наиболее используемому t-критерию Стьюдента, может способствовать более точным и обоснованным выводам.
Список литературы:
1. Наследов А.Д. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках. - СПб.: Питер, 2005.
2. Новиков Д.А. Статистические методы в медико -биологическом эксперименте (типовые случаи). - Волгоград: Издательство ВолГМУ, 2005.
3. Barth, K. Swimming training. Barth, K., Dietze, J. Oxford: Meyer&Mey-erSport, 2004.
4. Carter H. Effect of endurance training on oxygen uptake kinetics during treadmill running / H. Carter, A.M. Jones, T.J. Barstow, M. Burnley // J Appl Physiol, 89, 2000.
5. Karlman R. Principles of exercise testing and interpretation // Lippincott Williams & Wilkins, 1999.
6. Kenney W.L. Physiology of sport and exercise / W.L. Kenney, J.H. Wilmore, D.L. Costill. - 5th edition // Human Kinetics, 2012.
7. Maglischo E.W. Swimming fastest. Human Kinetics. 2003.
ГЕОЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ОБСТАНОВКА ОРЕНБУРГСКОЙ НЕФТЕГАЗОНОСНОЙ ОБЛАСТИ
1 2 © Усманов В.Я. , Колесникова И.А.
Оренбургский государственный педагогический университет, г. Оренбург
В статье дана геоэкологическая оценка Оренбургской нефтегазоносной области. Определена роль антропогенных преобразований компонентов природной среды, проведен анализ геоэкологических проблем исследуемого региона.
Ключевые слова окружающая среда, загрязнение, атмосферный воздух, поверхностные воды, радиационная обстановка, медико-демографическая ситуация.
Развитая минеральная сырьевая база во многом обеспечивает конкурентные преимущества экономики страны, так и Оренбургской области в последние полвека. С другой стороны это вносит ряд проблем социально-экономического и экологического характера, создавая условия для экстенсивного и неустойчивого развития [2].
Сложившая геоэкологическая ситуация в регионе обуславливается специфичностью нефтегазовой промышленности и связанной с ней потенциальной опасностью для окружающей среды [3]. Воздействие на природу региона достигло значительных размеров и, более того, техногенез стал решающим фактором в развитии экосистем. При этом особенности экологических проблем различаются от района к району.
В соответствие с нефтегазогеологическим районированием Оренбургской области нами выбрана для исследования бурно развивающаяся Оренбургская нефтегазоносная область, охватывающая Шарлыкский, Александ-
1 Студент 4 курса Института естествознания и экономики. Научный руководитель: Колесникова И.А.
2 Старший преподаватель кафедры Общей биологии, экологии и МОБ, кандидат биологических наук.
