CC BY
328
ЭКОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ПРОИЗВОДСТВА
УДК 619:615.37.012
Л. А. Неминущая, Т. А. Скотникова, Э. Ф. Токарик, И. В. Ковальский, Н. К. Еремец, Ю. Д. Фролов, В. И. Смоленский, З. А. Канарская
ПРИМЕНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В БИОТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
ЧАСТЬ 2. СТАНДАРТИЗАЦИЯ УСЛОВИЙ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ТИТРА ИНФЕКЦИОННОСТИ ВИРУСА
НЬЮКАСЛСКОЙ БОЛЕЗНИ
Ключевые слова: вакцина, культивирование вируса, титр, реакция гемагглютинации, метод Кербера, стандартизация,
статистический анализ.
На модели вирусвакцины против ньюкаслской болезни проведена автоматизация процесса статистической обработки экспериментальных результатов определения инфекционной активности вирусвакцины с помощью специализированных программных сред. Методологические подходы могут быть применены для автоматизации статистической обработки других вирусологических и микробиологических исследований.
Keywords: a vaccine, virus cultivation, titre, hemagglutination, hemagglutination reaction, a method of Kerbera, standardization, the
statistical analysis.
On model virusvaccine against Newcastle disease automation of process of statistical processing of experimental results of definition of infectious activity ND virus by means of specialised program environments is spent. Methodological approaches can be applied to automation of statistical processing of other virologic and microbiological researches.
Актуальность. Вакцины - это препараты, содержащие живые или инактивированные микроорганизмы (вирусы или бактерии), являющиеся возбудителями инфекционной болезни. Путем введения в организм человека или животного ослабленных или инактивированных
микроорганизмов в количестве, которое не может вызвать заболевание, но достаточном, чтобы организм начал реагировать на них, вырабатывается невосприимчивость организма, то есть иммунитет. При повторной встрече, но уже с настоящим (живым) возбудителем болезни организм человека или животного в состоянии предупредить заражение или ослабить последствия заболевания.
Живые вакцины содержат ослабленные живые микроорганизмы. Они способны размножаться в организме и вызывать выработку защитных факторов, которые обеспечивают невосприимчивость человека и животного к данному патогену [1]. Живые вакцины готовят, в основном, в сухом виде. Это связано с тем, что живые вакцинные штаммы микроорганизмов (вирусов и бактерий) весьма чувствительны к неблагоприятным факторам, возникающим при хранении, транспортировке и применении, особенно в условиях повышенных температур. Поэтому жидкие живые вакцины имеют короткие сроки годности и узкий температурный интервал (плюс 8 -10 °С) хранения и транспортировки
Традиционная технология изготовления сухих живых вирусных вакцин включает следующие основные этапы:
- размножение вируса в чувствительной к нему биологической системе (культуры клеток и тканей, эмбрионы птиц, организмы животных);
- приготовление вируссодержащих суспензий;
- смешивание с защитной средой;
- сублимационное высушивание;
- укупорка и этикетирование;
- контроль готовой формы вакцины по основным показателям качества [2, 3, 4, 5].
Согласно международным требованиям качество вирусных вакцин обеспечивается тремя основными показателями: безопасность,
эффективность и стабильность [6, 7].
Для культивирования вирусов предложены различные методы, однако для получения их в больших количествах, для целей изготовления противовирусных специфических препаратов с 30-х годов XX в. применяется размножение в организме восприимчивых животных, в частности, в развивающемся курином эмбрионе (КЭ), а также в тканевых культурах. Большинство известных вирусов, в том числе вирус ньюкаслской болезни (НБ), обладают способностью размножаться в курином эмбрионе. По сравнению с культурами клеток КЭ значительно реже контаминированы вирусами и микоплазмами, а также обладают сравнительно высокой жизнеспособностью и устойчивостью к различным воздействиям. Однако нельзя полностью гарантировать стерильность этой живой системы, так как эмбрионы могут нести в своем содержимом вирусы и другие патогенные агенты (вирусы инфекционного бронхита кур, ньюкаслской болезни, гриппа, лейкоза, хламидии и микоплазмы), которые могут искажать результаты исследования. Поэтому в настоящее время используют СПФ-эмбрионы (СПФ - свободные от патогенного фактора), для получения которых используют специальные технологии выращивания и контроля [1, 6, 8].
Согласно требованиям ВОЗ [9] при тестировании любого материала (объекта) необходимо использование эталонной серии (ЭС) -образца для сравнения, который предварительно должен быть охарактеризован для получения статуса эталонного. Это особенно важно, когда для контроля используют тест-системы биологической природы (например, культуры клеток и тканей, куриные эмбрионы, лабораторные животные), нестандартность которых может привести к получению ошибочных результатов.
По рекомендациям ВОЗ ЭС применяется для следующих целей:
- определение биологической активности при серийном производстве препаратов;
- комиссионное испытание препарата в случае возникновения спорных ситуаций;
- испытание нового биологического препарата;
- сравнение результатов научных исследований.
В производстве фармацевтических лекарственных средств используются хорошо поддающиеся стандартизации химико-
фармацевтические субстанции, химические и физические методы, обеспечивающие высокую степень стабильности качества самих лекарств и технологических процессов их изготовления. В отличие от них производство иммунобиологических препаратов (ИБП), в частности, вакцин, связано с биологическими материалами и сложными многооперационными процессами, и подвержено влиянию различных факторов (качество питательных сред, растворов и вирусного сырья, методов сушки, способов оценки биологических свойств полученных препаратов и т.д.). Это приводит к непостоянству спектра и природы конечных продуктов. Поэтому необходимо применение статистических методов анализа, сбора, систематизации данных для всех показателей качества [10, 11].
Контроль качества в данной отрасли относится к разрушающим видам контроля, это определяет его выборочный характер, который характеризуется применением статистических методов обработки результатов [12, 13]. Обязательной частью процесса производства является анализ характера разброса данных, количественная характеристика величины разброса и сравнение с нормативными показателями. Эталонные серии препаратов используют для стандартизации условий определения: титра инфекционности вируса, безвредности и иммуногенности образцов вакцины. В качестве эталонной серии используют часть серии вакцины, приготовленной в соответствии с нормативной документации в стандартных условиях. Образцы эталонной серии хранят при температуре < - 40 °С.
Культивирование вируса ньюкаслской болезни (НБ). В работе использован вирус НБ лентогенного (вакцинного) штамма Ла-Сота. Культивирование вируса НБ проводят на развивающихся куриных СПФ - эмбрионах (РКЭ), полученных из СПФ - хозяйства. Заражают вирусом в аллантоисную полость эмбриона
преимущественно на 9 - 11 день инкубации, поскольку аллантоисная полость достигает максимальных размеров на 9-12-й день развития эмбриона [13]. Вирус накапливается в аллантоисной жидкости. Вскрытие куриного эмбриона и получение вируссодержащего материала требует соблюдения правил асептики. Экстраэмбриональная аллантоисная жидкость представляет, по существу, готовую суспензию вируса объёмом до 10 мл.
Определение титра вируса в реакции гемагглютинации (РГА). Вирус НБ, размножаясь в РКЭ, не вызывает ни их гибели, ни патологоанатомических изменений, поскольку он обладает способностью агглютинировать эритроциты, то обнаружить такой вирус можно лишь с помощью реакции гемагглютинации. Гемагглютинация представляет собой соединение эритроцитов в хлопья при добавлении к ним суспензии гемагглютинирующего вируса (рис. 1) [12].
Рис. 1 - Принципиальная схема РГА
Образование хлопьев, видимых
невооруженным глазом, можно наблюдать через 5 -10 мин. после смешивания капли вируссодержащей жидкости и капли взвеси эритроцитов. Хлопья эритроцитов оседают ровным слоем в форме так называемого зонтика. Оценку РГА производят в крестах (рис. 2) [13].
Рис. 2 - Система оценки РГА в крестах
РГА используют как для обнаружения, так и для определения титра вируса.
При изготовлении ИБП необходимо постоянно определять количество вирусов в том или ином материале. Количество вируса в биологическом материале определяют по титру вируса. Титр вируса - количество вируса в единице объема вируссодержащей жидкости, определяемое по числу инфекционных, бляшкообразующих,
гемагглютинирующих или других единиц активности вируса.
При титровании вируса делают 10-кратные разведения вируса в физиологическом растворе (0,9
% раствор хлорида натрия). На каждое разведение используют от 6 до 10 КЭ. Заражающая доза - 0,1 мл вируссодержащей жидкости (ВСЖ). Через 72 часа инкубации при (37±0,5) °С учитывают результаты титрования - яйца вскрывают и ставят РГА по стандартной методике.
Эмбрион, содержащий вирус, отмечают знаком «+»; не содержащий вируса - знаком «-». Полученные результаты представляются в качественном виде. Но такое представление данных не подходит для проведения статистической обработки. Поэтому необходимо перевести их в количественную форму представления.
Определение титра инфекционности вирусов в значительной степени зависит от метода количественного исследования, основанного на принципе «доза - эффект». Такой принцип может реализовываться различными способами: по Керберу или по Риду и Менчу [12, 13].
Для определения титра вируса НБ ВОЗ рекомендует использовать метод Кербера, который традиционно используется и в отечественной вирусологии [12, 14]. Экспериментально было установлено, что для определения титра вируса НБ метод Кербера является более простым и точным, чем расчет по Риду и Менчу, поскольку последний предусматривает использование кумулятивных данных и имеет ряд недостатков:
- более высокая доза не всегда вызывает более высокий инфекционный эффект;
- невозможность вычислить стандартную ошибку используемого метода;
- виртуальное впечатление, что титрование проводилось с большим числом тест - объектов, чем фактически.
Определение титра вируса НБ методом Кербера (в модификации Ашмарина) заложено в нормативную документацию (Технические условия ТУ 10-19-212-86) на промышленное производство сухой вирусвакцины против НБ птиц, штамм Ла-Сота [15, 16].
Расчет титра инфекционности вируса по методу Кербера. Для обозначения количества вещества, воздействующего на биологический объект, используется понятие доза. Под дозой понимается некоторое количество агента, введенного в среду для исследования, и которое может изменить его состояние. Предполагается, что существует некоторая граница (которая не наблюдаема), при превышении которой у тест-объекта проявляется эффект. Если же уровень вводимого вещества ниже этого порога, то эффект отсутствует. Таким образом, под эффектом понимается наблюдаемый качественный
(альтернативный) отклик объекта на введенную дозу [17].
Зависимость между дозой биоагента и долей положительных реакций на вирус может быть выражена графиком, имеющим 8- образную форму. По причине несимметричности, математическая обработка данных, представляемых графически связана с трудностями. Для упрощения формы
графика по оси абсцисс вместо дозы откладывают логарифм дозы.
Этот метод наиболее универсален. Количество вируса (титр вируса) при этом измеряется в эффективной 50 %-ной дозе - ЭД50.
1 ЭД50 - это доза вируса, способная вызывать инфекционный эффект у 50 % зараженных тест-объектов. Для каждого вируса подбирают чувствительный к нему тест-объект - лабораторные животные (обычно белые мыши), куриные эмбрионы (для вируса НБ) или культура клеток. У куриных эмбрионов действие вируса оценивается в летальной (ЛД) и инфекционной (ЭИД) дозах.
1 ЭИД50 - доза вируса, вызывающая патологоанатомические изменения у 50 % зараженных куриных эмбрионов. Количество ЭИД50 вируса, содержащееся в единице объема вируссодержащего материала, будет выражением титра вируса в этом материале [13]. Недостатком является трудоемкость, длительность и необходимость статистического расчета.
Методика определения титра вируса в единицах 50 %-ного инфекционного действия заключается в том, чтобы в ряду 10-кратных разведений испытуемого вируссодержащего материала найти такое, в объеме заражающей дозы которого содержалась бы одна ЭИД50, а затем рассчитать, сколько таких единиц вируса содержится в таком же объеме вируссодержащего материала. Это и будет титр вируса.
Формула расчета дозы (титра) вируса по методу Кербера:
ЬяЭИД50/мл = - с(ЕЬ1 - 0.5), (1)
где - максимальное разведение вирус
содержащего материала, с - логарифм кратности разведения, Ь1 - отношение числа эмбрионов, которые при введении данного разведения вируса дали положительную реакцию ГА, к общему числу эмбрионов, инокулированных данным разведением вируса, ЕЫ - сумма значений Ь1, найденных для всех испытанных разведений. Для каждого значения титра вычисляется стандартная ошибка, которая впоследствии повлияет на значение стандартизации эксперимента.
Стандартная ошибка вычисляется по формуле:
(8эид50)2 = ^(^(1 - рО/(т - 1)), (2)
где И - интервал между разведениями (десятикратный), Р1 - вероятность положительного ответа в РГА, п1 - количество эмбрионов в одном разведении, используется при расчете доверительного интервала.
Результаты обсчета экспериментальных данных методом Кербера можно обрабатывать статистически. Однако в доступной нам литературе не найдено конкретных рекомендаций по автоматизации этого процесса.
Цель представленной работы - на модели вирусвакцины против ньюкаслской болезни
стандартизовать метод определения активности вакцинного вируса и автоматизировать процесс статистической обработки экспериментальных результатов, используя специализированные программные среды.
Стандартизацию титра инфекционности вируса НБ проводили путем многократного титрования образцов эталонной серии вакцины на различных партиях РКЭ в течение 3,5 лет. В результате получена матрица из 135 значений титра инфекционности вируса эталонной серии.
Анализ результатов многократного (n = 135) определения титра инфекционности ЭС складывается из:
- определения характера статистического распределения вероятностей экспериментальных данных;
- определения вариабельности данных по наличию "временного дрейфа";
- определения вариабельности данных по наличию сезонной изменчивости чувствительности КЭ к вирусу НБ;
- определения среднего значения титра ЭС и его доверительного интервала.
Предобработку результатов экспериментов по методу Кербера в модификации Ашмарина проводили с использованием приложения MS Excel из пакета офисных программ компании Microsoft -MS Office. В результате получены следующие базы данных (с разбивкой по сезонам).
Таблица 1 - Исходные данные
(титры вируса эталонной серии, ^ЭИД5(/мл)
Исходные данные
зима весна лето осень
01.09* 9,8 03.09 9,1 06.10 9,1 09.10 8,7
8,6 8,9 8,6 9.3
8,8 9,3 07.10 9,1 9,5
02.09 8,6 8,4 9,4 10.10 8,9
9,5 8,5 8,5 8,7
12.10 9,3 04.09 9,6 08.10 8.5 9,4
8,7 8,6 8,6 11.10 8,9
9,1 9,1 9,1 9,7
9,4 9,1 9,3 09.11 9,2
01.11 8,9 05.09 9,0 06.11 9.4 8,5
9,1 8,1 8,9 9,0
9,3 9,3 8,5 8,9
02.11 9,0 8,9 8,7 10.11 8,8
9,0 03.11 9,1 9,6 8,8
9,1 9.3 8,8 8,6
9,1 8,7 07.11 9,4 11.11 8,2
8,7 9,0 9,2 8,8
9.1 9,3 9,5 9,2
12.11 9,3 8,9 9,0 09.12 9,0
8,8 8,7 8,8 9,2
01.12 8,4 04.11 9,4 08.11 8,6 9,9
8,8 9,0 8,8 10.12 9,5
8,9 8,6 9,2 8,3
9,5 8,9 06.12 8,8 11.12 9,3
02.12 9,2 05.11 8,5 9,2
Примечание. *01.09 - январь 2009 и так далее.
Поскольку получение экспериментальных данных данных связано с биообъектами, на которые
влияет множество факторов, характер распределения данных не определен. Это говорит о том, что данные носят статистический характер взаимосвязи и работа с ними требует использования статистической модели [18].
Алгоритм обработки представленной базы данных был следующим:
1. Описание материала.
1.1. Расчет выборочных характеристик распределения.
1.2. Построение гистограмм и полигонов частот.
2. Оценивание. Непараметрические оценки плотности и функции распределения.
3. Проверки гипотез.
3.1 Параметрические задачи проверки гипотез.
- Проверка равенства математических ожиданий для двух нормальных совокупностей.
- Проверка равенства дисперсий для двух нормальных совокупностей.
3.2 Непараметрические задачи проверки гипотез.
- Проверка гипотезы согласия с нормальным семейством распределений по критерию типа Колмогорова-Смирнова.
- Проверка гипотезы однородности выборок с помощью критерия Уилкоксона.
Первой ступенью статистического анализа является проверка распределения на близость к нормальному распределению, поскольку она является необходимой предпосылкой для корректного применения большинства классических методов математической статистики [19].
Алгоритм оценки нормальности
складывается из анализа гистограммы распределения, графика Р-Р и обобщенных показателей (асимметрия и эксцесс). Если же эти методы не дают четкого описания нормальности распределения, то проводится проверка нормальности по критериям согласия, например, Колмогорова-Смирнова или Шапиро-Вилкса. Выбор критерия зависит от объема выборки [20].
В соответствии с поставленными задачами, в работе использованы следующие статистические модели их решения:
- Построение гистограммы и вычисление обобщенных показателей выборки; - Анализ данных на наличие сезонной изменчивости;
- Проверка на наличие временного дрейфа титра инфекционности вируса ЛРЭС;
- Расчет доверительного интервала.
Статистические критерии, примененные в этой работе, подробно описаны в статье [21].
Построение гистограммы и вычисление обобщенных показателей выборки. Для того чтобы проанализировать распределение по гистограмме, на ней выводится кривая распределения (графическое представление общей закономерности изменения ряда данных). Если эта линия имеет колоколообразную симметричную форму, то можно сделать предположение, что распределение считается нормальным.
По графику Р-Р можно сделать предположение о близости распределения к
нормальному: чем ближе к прямой нормальности расположены точки на графике, тем распределение ближе к нормальному.
График 0-0 используется для поиска в определенном семействе распределений того распределения, которое наилучшим образом описывает имеющиеся данные.
Анализ гистограммы распределения и графика 0-0 позволяет судить о нормальности распределения выборки, а также вычислить основные обобщенные показатели: выборочное среднее, выборочную дисперсию и стандартное отклонение; моду и медиану; асимметрию и эксцесс.
При реализации этого шага получены следующие результаты, отображенные на рис. 3, 4
Рис. 3 - Гистограмма распределения значений титра вируса ЭС (К=135;среднее значение = 9,0 ^ЭИД50/мл; стандартное отклонение = 356 ^ЭИД5о/мл)
Рис. 4 - График для ЭС с прямой
нормальности
Исходя из изображений можно сделать предположение о нормальности распределения, т.к. гистограмма имеет колоколообразную форму, а на графике большинство точек располагается
очень близко к прямой.
По значениям асимметрии и эксцесса можно сделать предположение о близости распределения значений к нормальному
распределению, т. к. их значения имеют один ранг и близки к нулю.
Поскольку объем выборки п = 135 (> 50) для подтверждения предположения о нормальности выборки применен критерий Колмогорова-Смирнова.
Таблица 2 - Обобщенные статистические показатели титра инфекционности вируса ЭС
Статистический показатель Значение Стандартная ошибка
Титр Среднее 8,999 0,4308
95% доверительный интервал для среднего Нижняя граница 8,938
Верхняя граница 9,059
Медиана 9,000
Дисперсия 0,128
Стандартное отклонение 0,3976
Асимметрия 0,083 0,209
Эксцесс 0,034 0,414
Для выборки размером N=135 критическое значение = 0,117. Из неравенства Вэксп< (0.061<0.117) можно сделать вывод о том, что экспериментальное распределение близко к нормальному. Значение «Асимптотическая значимость» говорит о том, что вывод об отклонении распределения от нормального ошибочен на 89 %.
Анализ данных на наличие сезонной изменчивости чувствительности КЭ к вирусу НБ. Необходимость проверки сезонного изменения чувствительности куриных эмбрионов к вирусу обусловлена тем, что физиологическое состояние эмбрионов может зависеть от сезона, когда их получают.
Для проведения данного анализа сформулирована нулевая гипотеза - Н0: «изменения в среднесезонных показателях титра инфекционности вируса не значимы, при заданном уровне значимости а = 0,05». Нулевая гипотеза отклоняется в том случае, когда вычисленный уровень значимости окажется больше заданного. В этом случае, принимается альтернативная гипотеза -Н1: «среднесезонные изменения титра инфекционности вируса имеют статистическую значимость».
Данный анализ проводится с помощью дисперсионного анализа по Б критерию. Малое значение Б = 0,140 говорит о том, что не существует устойчивой зависимости значения титра инфекционности вируса от сезона. Величина значимости р = 0,936 говорит о том, что сезонная чувствительность куриных эмбрионов к вирусу
статистически не значима, т.е. с вероятностью 93,6 % можно утверждать, что влияние сезона получения КЭ на величину титра вируса не достоверно.
Проверка на наличие временного дрейфа титра инфекционности вируса ЭС. Если представить значения титра инфекционности ЭС, определяемые в течение длительного времени в виде временного ряда, можно проверить, не уменьшается ли титр вируса за время определения и определить срок использования ЭС, в течение которого не происходит снижения титра вируса при низкотемпературном хранении образцов (минус 40°С).
В данном разделе использовали критерий Уилкоксона и критерий знаков.
Для проведения анализа по критерию Уилкоксона сформулировали нулевую гипотезу -Н0: «различия статистически не значимы при заданном уровне значимости а = 0,05». Нулевая гипотеза отклоняется в том случае, когда вычисленный уровень значимости окажется меньше заданного. В этом случае, принимается альтернативная гипотеза — Н1: «временные различия статистически значимы».
Результаты расчета показали, что полученное значение критерия Уилкоксона меньше критического (0,212 < 1,96), это означает, что с вероятностью 83 % различия статистически незначимы и временной дрейф отсутствует.
Для подтверждения достоверности проверки применяли критерий знаков. Это повысило достоверность сделанного ранее вывода об отсутствии временного дрейфа.
Результаты проведенного анализа также показали, что с вероятностью 76 % выявленные различия - случайны (не достоверны), т.к. экспериментальное значение критерия меньше критического (0,305 < 16), следовательно, временной дрейф за исследуемый период времени отсутствует.
Отсутствие временного дрейфа говорит о том, что ЭС можно использовать в течение трех с половиной лет при соблюдении условий хранения (минус 40 °С).
Расчет доверительного интервала. Расчет доверительного интервала необходим для того, чтобы при последующих измерениях титра инфекционности вируса в разных сериях быть уверенным в том, что условия титрования стандартны.
Данный расчёт проводится по двум показателям: среднее значение и стандартная отклонение, которые можно взять из таблиц 1 и 2, где среднее равно ~ 9,0 ^ЭИД50/мл, а стандартная ошибка среднего ~ 0,4 ^ЭИД50/мл.
Следовательно, доверительный интервал равен (9,0 ± 0,4) ^ЭИД50/мл. В последующем за величину инфекционной активности вируса НБ в конкретном образце принимали среднее значение 3 -5 стандартных определений, среднеквадратичное отклонение каждого из которых не превышало 0,4 ¡ЯЭИД50/мл.
Условия определения титра можно считать стандартными, если полученное значение титра вируса ЭС укладывается в рассчитанный интервал. В таком случае можно статистически корректно сравнивать между собой значения титров инфекционности вируса различных серий.
Заключение
В результате проведенных исследований показана возможность автоматизации
статистической обработки экспериментальных результатов определения инфекционной активности вируса НБ в полупродуктах и готовой вакцине с использованием специализированных программных сред [22, 23, 24, 25].
Осуществленный на основе предложенных методических подходов статистический анализ результатов многократного определения титра инфекционности ЭС показал следующее:
- близость характера распределения значений титра к нормальному, что позволило обосновать использование критериев нормального распределения для статистической обработки;
- отсутствие «временного дрейфа» данных, то есть неизменность титра инфекционности вируса НБ в ЭС (при температуре хранения серии минус 40 °С) в течение всего срока эксперимента, что позволило определить срок применения эталонной серии - не менее 3,5 лет;
- отсутствие сезонной изменчивости чувствительности КЭ к вирусу НБ, что свидетельствовало (наряду с отсутствием «временного дрейфа») об однородности полученных данных и давало право сравнивать между собой результаты экспериментов независимо от времени года и даты их постановки (в течение срока срока годности ЭС);
- среднее (по всем опытам) значение и стандартная ошибка среднего значения инфекционной активности вируса ЭС составили (9,0 ± 0,4) ^ЭИД^мл, что позволило стандартизовать по этому показателю условия определения титра вируса НБ.
Стандартизация условий определения титра вируса НБ заключается в том, что:
- при определении инфекционной активности вируса в конкретном образце (серии) параллельно определяют титр вируса ЭС;
- за величину инфекционной активности вируса в конкретном образце (серии) принимают среднее значение 3-5 стандартных (по эталонной серии) определений, среднеквадратичное отклонение в каждом из которых не превышало 0,4 ^ЭИД^с/мл.
Методологические подходы могут быть применены для автоматизации статистической обработки данных других вирусологических и микробиологических исследований.
Перспективность внедрения на
промышленных биотехнологических предприятиях средств автоматизации статистической обработки результатов, полученных в ходе МБИ, особенно важна в связи с необходимостью соответствия системы обеспечения качества
иммунобиологических препаратов международным и национальным требованиям.
Литература
1. Сергеев В.А., Непоклонов Е.А., Алипер Т.И. Вирусы и вирусные вакцины. Библионика. М. 524 с. (2007).
2. Самуйленко А.Я., Василевич Ф.И., Воронин Е.С. Биотехнология: Уч. РАСХН. М. 746 с. (2012).
3. Скотникова Т.А. Авт. дисс. д-ра биол. наук, Щелково. 48с. (2010).
4. Школьников Е.Э., Еремец Н.К., Павленко И.В., Неминущая Л.А., Скотникова Т.А., Токарик Э.Ф., Бобровская И.В., Филимонов Д.Н., Гаврилов В.В., Ковальский И.В., Канарская З.А., Хусаинов И.А. Вест. Казан. технол. унив. Т. 17. № 13. с. 255 - 263 (2014).
5. Неминущая Л.А., Скотникова Т.А., Титова Е.И., Провоторова О.В., Еремец Н.К., Бобровская И.В., Канарская З.А. Вест. Казан. технол. унив. Т. 15. № 4, с. 69 - 74. (2012).
6. Скотникова Т.А., Неминущая Л.А., Еремец Н.К., Самуйленко А.Я., Кржижановская Е.В., Чулков А.К. III Межд. вет. Конг. по птицеводству. М. с.58 - 59. (2007).
7. Смоленский В.И., Зуев Ю.В., Руденко Т.В., Горева И.П. Ветеринария. № 1. с 44 - 47. (2011).
8. Самуйленко А.Я., Соловьев Б.В, Непоклонов Е.А., Воронин Е.С., Фомина Н.В., Гринь С.А., Белоусов В.И., Мельник Н.В., Рубан Е.А., Еремец В.И., Сапегина Е.П., Ямникова С. С., Цыбанов С. Ж. Инфекционная патология животных. Т. 2. ИкЦ Академкнига. М. 8007с. (2006).
9. Комитет экспертов ВОЗ по стандартизации биологических препаратов. 41 доклад. Женева. С. 22 -24. (1994).
10. Неминущая Л.А., Еремец О.В., Скотникова Т.А., Еремец Н.К., Токарик Э.Ф., Еремец В.И, Самуйленко А.Я., Безгин В.М., Егоров В.Е., Ганяев А.М. Ветеринарный врач. № 5, с. 29 - 32. (2010).
11. Неминущая Л.А., Скотникова Т.А., Токарик Э.Ф., Еремец Н.К., Люлькова Л.С., Бобровская И.В., Еремец О.В., Малышева М.А., Метод. пособие по применению статистических методов для оценки стабильности технологического процесса производства лекарственных средств для ветеринарии. Утв. РАСХН. М. 28с. (2011).
12. Белоусова Р.В., Троценко Н.И., Преображенская Э.А.. Практикум по ветеринарной вирусологии. Колос. М. 248 с. (2006).
13. Белоусова Р.В., Преображенская Э.А., Третьякова И.В.. Ветеринарная вирусология, Колос. М. 424 с. (2007).
14. Стандартизация результатов по титрованию инфекционности вирусов. Комитет экспертов ВОЗ по стандартизации биологических препаратов, СТД ВОЗ. № 658 (31-й доклад). Женева. С. 157-173. (1981).
15. ТУ 10-19-212-86. Вирусвакцина сухая против ньюкаслской болезни птиц, штамм Ла-Сота.
16. Метод. указания по определению по определению уровня антител к вирусу ньюкаслской болезни в РТГА. № 13-7-2/988. (1997)
17. Реброва О. Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ ВТАТКТГСА, М. 79с. (2003).
18. Стентон Г. Медико-биологическая статистика. Практика. М. 459 с. (1999).
19. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Высшая школа. М. 480 с. 1997.
20. Рубан А.И. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов по курсу «Методы обработки экспериментальных данных». Красноярск. 186с. (2008).
21. Павленко И.В., Самуйленко А.Я., Еремец В.И., Бобровская И.В., Нежута А.А., Канарский А.В., Канарская З.А. Вест. Казан. технол. унив. Т. 16. № 8 (3). с. 226-232. (2013).
22. Павленко И.В., Самуйленко А.Я., Раевский А.А., Еремец В. И., Нежута А. А., Канарский А. В., Канарская З.А. Вест. Казан. технол. унив. Т. 16. № 8 (3). с. 220-226. (2013).
23. Самуйленко А.Я., Раевский А.А., Павленко И.В., Еремец Н.К., Бобровская И.В., Канарский А.В., Канарская З.А. Вест. Казан. технол. унив. Т. 16. № 9. с. 165-171. (2013).
24. Павленко И.В., Самуйленко А.Я, Еремец В.И., Нежута А.А., Канарский А. В., Канарская З. А. Вест. Казан. технол. унив. Т. 16. № 9. с. 171 - 176. (2013).
25. Павленко И.В., Самуйленко А.Я, Еремец В.И., Нежута А.А., Канарский А.В. Вест. Казан. технол. унив. Т. 16. № 9. с. 176 - 181. (2013).
© Л. А. Неминущая - д-р биол. наук, доцент, зав. лаб. отдела обеспечения качества лекарственных средств для ветеринарии ФГБНУ «Всероссийский научно-исследовательский и технологический институт биологической промышленности» (ВНИТИБП), [email protected]; Т. А. Скотникова - д-р биол. наук, доцент, зав. лаб. отдела обеспечения качества лекарственных средств для ветеринарии ФГБНУ ВНИТИБП, [email protected]; Э. Ф. Токарик - д-р биол. наук, проф., гл. науч. сотр. ВНИТИБП, [email protected]; И. В. Ковальский - аспирант ФГБНУ ВНИТИБП, [email protected]; Н. К. Еремец - канд. биол. наук, доцент, зав. отделом обеспечения качества лекарственных средств для ветеринарии ФГБНУ ВНИТИБП, [email protected]; Ю. Д. Фролов - канд. биол. наук, доцент, ученый секретарь ФГБНУ ВНИТИБП, [email protected]; В. И. Смоленский - д-р вет. наук, проф., зав. отделением качества и стандартизации биохимических лекарственных средств ФБГУ ВГНКИ, [email protected]; З. А. Канарская - канд. тех. наук, доц. каф. ПищБТ КНИТУ, zosy [email protected].
© L. A. Neminuschaja - Dr. Biol. Sciences; headlab. ofassurancequality farmproducts for animals; FGBNU VNITIBP,
[email protected]; T. A. Skotnikova - Dr. Biol. Sciences; head. lab.of assurancequality vaccines;FGBNU VNITIBP;
[email protected]; E. F. Tokaryk - chief scientific officer;Dr. Biol. Sciences; Professor; FGBNU VNITIBP; [email protected]; 1 V. Kowalski - aspirant of Department assurance quality medicines for the Veterinari and livestock; FGBNU VNITIBP; [email protected]; N. K. Eremetz - cand. Biol. Sciences, head. Department assurance quality medicines for the Veterinari and livestock, [email protected]; Yu. D. Frolov - cand. Biol. Sciences, head. lab. Department proteobacteria drugs, FGBNU VNITIBP, [email protected]; V. I. Smolenski - Dr. Vet. Sciences, Professor, VGNKI, [email protected]; Z. A. Kanarskaya - Ph.D, Associate Professor, Department of Food Biotechnology, KNRTU, [email protected].
