CC BY
99
УДК 57.084.1
ВЛИЯНИЕ КОРМЛЕНИЯ И УСЛОВИИ СОДЕРЖАНИЯ НА РОСТ ЛИЧИНОК БОЛЬШОЙ ВОСКОВОЙ МОЛИ (GALLERIA MELLONELLA L.)
А.С. ОСОКИНА, научный сотрудник (e-mail: [email protected])
Л.М. КОЛБИНА, доктор сельскохозяйственных наук, ведущий научный сотрудник
A.B. ГУЩИН, научный сотрудник Удмуртский научно-исследовательский институт сельского хозяйства, ул. Ленина, 1, с. Первомайский, Завьяловский р-н, Удмуртская Республика, 427007, Российская Федерация
Резюме. Выполнена серия опытов по изучению влияния компонентов питательной среды на прирост массы личинок Galleria mellonella L. с применением методов математического планирования эксперимента. Реализован линейный план 29-5 с последующим построением уравнения регрессии. Для снижения дисперсии опыта и повышения статистической значимости коэффициентов уравнения все эксперименты выполнены одновременно в одном объеме. Выявлена закономерность распределения усредненной массы личинок в объеме - в центре она оказалась значимо меньше, чем на краях. На прирост массы личинок их положение в пространстве влияло многократно больше, чем ±10% варьирования компонентов в составе корма. для количественной оценки пространственного распределения личинок по массе предложены четыре гипотезы выбора аппроксимирующей функции: гипотеза среднего уровня, медианная гипотеза, гипотеза наличия фактора, ускоряющего рост личинок на краях, и гипотеза подавления роста личинок в центре. На их основе определяли опорные уровни, относительно которых пересчитывали экспериментальные данные для уменьшения дисперсии опыта. Проведена кусочно-линейная аппроксимация экспериментальных результатов объемного распределения личинок и рассчитаны компенсационные коэффициенты. В качестве критерия отбора гипотез использовали минимум суммы квадратов отклонений. В соответствии с ним оптимальной оказалась гипотеза наличия фактора, ускоряющего рост личинок по краям вдоль продольной оси объема, в котором выращивали личинок. В результате вычислений по этой гипотезе рост личинок на краях объема был интенсивней, чем в центре, в 1,44 раза, а дисперсия опыта снизилась вдвое - с 0,014 до 0,007, что свидетельствует о значимости влияния пространственного распределения личинок. Ключевые слова: большая восковая моль (Galleria mellonella L.), состав корма, условия выращивания, прирост массы, математическое планирование эксперимента, аппроксимация результатов, критерии отбора гипотез, выбор интерпретирующей гипотезы, метод суммы наименьших квадратов. Для цитирования: Осокина A.C., Колбина Л.М., Гущин А.В. Влияние кормления и условий содержания на рост личинок большой восковой моли (Galleria mellonella L.) //Достижения науки и техники АПК. 2016. Т.30. №7. С. 88-92.
Личинки большой восковой моли (ЛБВМ) широко используют как корм для рыб и птиц, в качестве хозяина для разведения энтомофагов, сырья для лечебных препаратов и др. Известно, что они хорошо развиваются на пчелиных сотах, которые нестабильны по своему составу от партии к партии. Использование восковых сот для лабораторного разведения ЛБВМ нецелесообразно по экономическим соображениям, поэтому большое значение имеет разведение личинок на искусственных кормах. Существует множество питательных сред для их кормления [1-4].
Для повышения эффективности изучения влияния компонентов корма на скорость прироста массы личинок можно использовать метод математического
планирования эксперимента [5], успешно применяемый в энтомологии [6, 7]. Благодаря такому подходу на основании ограниченного количества опытов возможно получить не только экспериментальные результаты, но и обнаружить зависимость выходного параметра от входных факторов.
Цель исследования - выявить влияние условий выращивания и состава корма на рост и развитие личинок большой восковой моли (Galleria mellonella L.).
Условия, материалы и методы. Объект исследования - личинки большой восковой моли (G. mellonella L.). Работу проводили в лабораторных условиях ФГБНУ Удмуртский НИИСХ. Личинки G. mellonella L. содержали в молярии при постоянной температуре 30±2 0С и относительной влажности 65-70% в полной темноте в контейнере объемом 7 л. Исследования выполняли согласно «Методическим рекомендациям по лабораторному содержанию и разведению большой восковой огневки Galleria mellonella L.» [2].
Для проведения эксперимента использовали план 29-5, то есть дробный факторный эксперимент, в котором варьировали девять факторов - кормов. За основу брали матрицу полного факторного эксперимента 24, а коэффициенты при взаимодействии трех и более факторов считали малозначимыми и заменяли дополнительными факторами (Х5, Х6, Х7, Х8, Х9). Центральная точка для значений факторов была выбрана на основе обобщенных литературных рекомендаций как наиболее близкая к оптимуму, интервал варьирования - ±10%. Такое значение обосновано двумя соображениями. Во-первых, для обеспечения линейности модели шаг не должен быть большим, а для обеспечения чувствительности - слишком маленьким. Компромиссная величина примерно соответствует 10%. Во-вторых, изменение соотношения жидких и твердых компонентов больше выбранной величины приводит к уменьшению способности образцов корма сохранять целостность и геометрическую форму, а также к дополнительному усложнению эксперимента. Соответственно в составе корма в граммах для конкретного опыта количество каждого ингредиента при варьировании принимало одно из двух значений: для пшеничной муки - X1=4,5 и 5,5, для отрубей - Xj= 4,5 и 5,5, для пасечной вытопки - Xg=13,5 и 16,5, для глицерина - X4=6,75 и 8,25, для сухих дрожжей - X5=2,25 и 2,75, для сухого молока -X6= 4,5 и 5,5, для кукурузной муки - X7= 4,5 и 5,5, для растительного масла - X8=4,5 и 5,5, для меда - X9=0,9 и 1,1 (табл. 1).
В качестве несущих элементов для образцов использовали стальные решетки. На одну металлическую решетку, устанавливаемую в кассету, с двух сторон наклеивали воском четыре пластинки-образца, по две с каждой стороны. Каждая пластинка-образец соответствовала одному эксперименту. При этом обращенные наружу образцы с крайних в кассете решеток в расчетах не использовали. Местоположение каждой пластины корма в кассете рандомизировали. Расстояние между решетками регулировали при помощи металлических шайб, надеваемых вместе с решетками на металлические шпильки. Перед установкой в контейнер, решетки
Таблица 1. для лБвМ
Матрица планирования эксперимента плана 29-5 состава корма
Варьируемый фактор *
Номер опыта Х1 х2 Х3 Х4 Х1Х2Х3 Х2Х3Х4 Х1Х2Х4 Х1Х3Х4 Х1Х2Х3Х4
Х Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Х9
1 + + + + + + + + +
2 - + + + - + - - -
3 + - + + - - - + -
4 - - + + + - + - +
5 + + - + - - + - -
6 - + - + + - - + +
7 + - - + + + - - +
8 - - - + - + + + -
9 + + + - + - - - -
10 - + + - - - + + +
11 + - + - - + + - +
12 - - + - + + - + -
13 + + - - - + - + +
14 - + - - + + + - -
15 + - - - + - + + -
16 - - - - - - - - +
ошибки 0,05 критическое значение коэффициента Кохрена составляло 0,33; Эо.тах - значение максимального квадрата отклонения для каждой серии повторных опытов, выбранного из 16 опытов реализации матрицы. Эо| - средне-квадратические отклонения повторных опытов.
Проверку значимости коэффициентов уравнения регрессии выполняли по критерию Стьюдента:
ь. >* вь, ь
I — кр !' I,
(2)
*первая строка обозначений варьируемых факторов соответствует полному факторному эксперименту 24, вторая - заменам для реализованного плана 2я-5; (+) - верхнее и (-) - нижнее значения фактора относительно центральной точки.
где tкр - критическое табличное значение критерия Стьюдента для значения риска 0,05 и числа степеней свободы f.
Число степеней свободы
с образцами в кассете фиксировали гайками, расположенными на краях шпилек (рис. 1). После этого кассету устанавливали в 7-литровый полипропиленовый контейнер с боковыми вентиляционными отверстиями, закрытыми стальной сеткой с мелкими ячейками, и накрывали крышкой.
рис. 1. Кассета с образцами перед установкой в моля-рий.
Опыт проводили в темноте в течение 15 сут. После его окончания контейнер вынимали, для фиксации результатов быстро охлаждали до -10 0С и разбирали. Каждый снятый с несущих решеток образец корма вместе с личинками и продуктами их жизнедеятельности хранили весь измерительный цикл в морозильной камере холодильника в отдельном полиэтиленовом пакете.
Полученные результаты для проверки достоверности подвергали статистической обработке с использованием критерия Кохрена (для оценки воспроизводимости опыта) и критерия Стьюдента (для оценки значимости результатов).
Критерий Кохрена рассчитывали по формуле:
(ЗО-та*)2
Х^о,)2
(1)
где Gкр - табличное критическое значение критерия Кохрена. Для нашего случая с вероятностью риска
f определяли по следующей формуле: 1 = Ы(п -1).
(3)
Для нашего случая f=32, поскольку N=16, а п=3 (количество повторностей), таким образом, табличное значение критерия Стьюдента составило 2,0.
Дисперсия коэффициента регрессии выражается зависимостью:
=Ц(У1т-Уэ.сР1)2/Ш(п-П (4)
/=1 т=1
результаты и обсуждение. В связи с использованием методики планирования эксперимента и рандомизации явно выраженных закономерностей изменения массы личинок от изучаемых факторов мы не получили, поскольку каждый результат отражал влияние одновременно всех факторов (табл. 2). Закономерности в этом случае выявляют с помощью уравнений регрессии.
Полученное значение критерия Кохрена для массы личинок было равно 0,22^ .
Результаты эксперимента отражает следующее уравнение регрессии:
9 9 9
ь^хр (5)
/=1 /=1 у=1
где Ур - отклик, вычисляемый по уравнению регрессии; Ь0 - нулевой коэффициент уравнения регрессии; Ь - коэффициент уравнения регрессии, отражающий вклад /-го фактора в выходной параметр; Ьу - коэффициент, характеризующий вклад парного взаимодействия /-го и у-го факторов. Значения этих коэффициентов определяли по следующим формулам:
ХУэ.сртХ1ГП
ь, = —
16
ь~ =
I
2\Уэ.сРтХ!тХ!п
16
Ь
"о
2>.сРпл„
16
(6)
(7)
(8)
Таблица 2. результаты реализации матрицы планирования эксперимента по выращиванию лБвМ
Показатель Номер повторности Номер опыта*
1 2 3 4 5 6 7 8
Усредненная 1 0,0614 0,0765 0,0707 0,0466 0,0614 0,0948 0,0683 0,0452
масса личинок 2 0,0188 0,0323 0,0625 0,0498 0,0303 0,1046 0,036 0,05
Ч/- г 3 0,0456 0,0878 0 0,0748 0,0820 0,0172 0,0457 0,0692
Номер пластины 1 11 10 9 12 12 12 11 12
2 7 5 7 8 6 7 8 8
3 4 1 3 4 3 2 1 4
Номер опыта
9 10 11 12 13 14 15 16
Усредненная 1 0,0840 0 0,0835 0,0526 0,0533 0,0871 0,0742 0,0625
масса 2 0,0355 0,013 0,0283 0,015 0,0754 0,0549 0,0595 0,0047
личинок Уэ,, 3 0,0542 0 0,0654 0,0643 0,0889 0,0884 0,0691 0,0539
Номер пластины 1 9 10 9 10 11 11 10 9
2 6 5 8 7 6 5 5 6
3 3 3 1 2 4 2 1 2
*номер опыта соответствует номеру серии опытов, номер повторности - номеру повторения опыта в серии.
2Ж
УЭ.СД. ,
(9)
где индекс т - номер опыта, цифра «16» - количество опытов в матрице планирования; Уэ.ср^ -усредненный экспериментальный параметр (масса личинок).
По формулам (5)-(9) вычислили коэффициенты уравнения регрессии (табл. 3).
три равные зоны и в пределах каждой из них провели усреднение. После этого определяли опорный уровень, относительно которого вычисляли компенсационные коэффициенты.
Опорный уровень выбирали исходя из следующих гипотез:
гипотеза среднего уровня, равного усредненному значению массы личинок по всем решеткам, относительно которого подбирают компенсационные коэффициенты;
Таблица 3. Значение коэффициентов уравнения регрессии при соответствующих входных факторах для массы лБвМ Ь =10-3 и Ь =10-3
Одиночный коэффициент Входной фактор 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
54,8 1,7 2,6 -6,8 0,76 3,7 3,4 -1,1 -3,3 -3,9
Парный коэффи- 1 Пшеничная мука -1,4 1,2 -8,6 -5,7 -3,9 1,4 3,6 3,4
циент 2 Отруби -5,7 1,4 1,2 3,6 -8,6 -3,9 -3,3
3 Вытопки 3,6 -1,4 -8,6 -3,9 -8,6 -1,1
4 Глицерин -3,9 -5,7 -1,4 1,2 3,7
5 Сухие дрожжи -8,6 3,6 1,4 0,8
6 Сухое молоко 1,2 -1,4 1,7
7 Кукурузная мука -5,7 -6,8
8 Растительное масло 2,6
9 Мед
Величины дисперсий и критических значений коэффициентов, рассчитанные по формулам (1)-(4), составили 0,015 и 0,03 соответственно.
Значимыми оказались только коэффициенты уравнения регрессии Ь0 (см. табл. 3, столбец с индексом «0»). Все остальные коэффициенты, как одиночные, так и парные, не удовлетворяли статистическому критерию Стьюдента.
Увеличение разрешающей способности опыта, а вместе с этим и повышение значимости коэффициентов уравнения регрессии, возможно при снижении дисперсии. Поскольку все эксперименты проводили одновременно, в одном объеме, то факторы времени и неоднородности температуры исключили. Таким образом, необходимо было проверить неоднородность результатов эксперимента в рабочем объеме, в котором содержали личинок G. те11опе11а. Для этой цели построили график распределения средней массы ЛБВМ Уп.срд в граммах по номерам решеток д (рис. 2).
В центральной части кассеты минимальная масса личинок была почти в 2 раза меньше, чем максимальная по краям, то есть имел место рассеивающий фактор, приводящий к повышенной дисперсии опыта (см. рис. 2). Для компенсации его влияния необходимо было найти компенсационные коэффициенты для разных зон пространственного распределения. С этой целью место расположения решетчатых пластин разбили на
гипотеза медианного уровня, соответствующего середине между средней величиной массы личинок крайних зон и аналогичной средней величиной центральной зоны;
гипотеза существования фактора, усиливающего биологическую эффективность, в нашем случае - рост массы личинок на краях. При этом компенсационные коэффициенты должны уменьшать полученные усредненные значения массы личинок на краях до величин, характерных для центральной зоны;
гипотеза существования фактора, ослабляющего биологический эффект в центре, когда компенсаци-
Уп
5 10
Номера решеток
рис. 2. График распределения усредненной массы ЛБВМ .ср.д по решеткам в зависимости от номера решетки д.
Уа1=\
Yo^Kf для Yo]Kq2 для Yo]iq для
4 >д > 1
8 > g > 5 12 > g > 9
(10)
Гипотеза (q)
4 > g > 1
8 > g > 5
9 > g > 12
1 К1 =Уо1/Уо3
2 К21=Уо2/Уо3
3 К3=Уо3/Уо3=1 ,,2 ----------,,3 -----
4 К4=Уо4/Уо3 К4=Уо4/Уо4 =1 К4=Уо4/Уо3
К12=Уо1/Уо4 К2 =Уо2/Уо4 К3=Уо3/Уо4
К1=Уо1/Уо3 К2 =Уо2/Уо3 К3 ,=Уо3/Уо3=1
Yoq вычисляли по формулам (11)-(14): Yol=fjfjY,m/Nn = fjYn.cpgh2; (11)
/=1 m=1 / 9=1 /
Уо2 = ((¿Ул.ср9 + ¿УП.ср9)/в + ^Ул.ср9/4 )/2; (12)
9=1 в=9 / д=5
рис. 3. Иллюстрация гипотез аппроксимации полученных результатов: 1 - аппроксимирующая функция для зон I, II и III; 2 - опорная линия для гипотезы о среднем, 3 - опорная линия для медианной гипотезы, 4 - опорная линия для гипотезы действия усиливающего фактора и 5 - опорная линия для гипотезы ослабляющего фактора; g - номер решетки; M - усредненные показатели массы личинок внутри зон.
онные коэффициенты должны повышать средние (полученные в центральной зоне) величины масс личинок до уровня характерного для крайних зон.
Поиск компенсационных коэффициентов аналогичен поиску аппроксимирующей функции, наиболее точно описывающей множество экспериментальных точек. В нашем случае простейшей такой функцией была ступенчатая. Высота крайних ступенек соответствовала среднему значению массы личинок на краях, а высота центральной - среднему значению массы личинок в центре. Три выделенные зоны включали по четыре решетки (рис. 3).
Аппроксимирующие функции имели следующий вид:
Уо3=(ХУл.срэ + £Уп.срд)/8;
9=1 9=9 /
Уо4 =5>.ср А;
3=5 /
(13)
(14)
где Уз9 - аппроксимирующая функция для описания распределения личинок по массам q-той гипотезы для области д, нумерация гипотез совпадает с порядком их перечисления ранее; Уо" - опорный уровень для исследуемого фактора "-той гипотезы; К*, -
компенсационные коэффициенты, рассчитанные по усредненным результатам экспериментов для соответствующих " (табл. 4).
Таблица 4. Формулы расчета компенсационных коэффициентов К*, К*
Для определения наиболее справедливой гипотезы аппроксимации использовали метод наименьших квадратов. Там, где сумма квадратов отклонений экспериментальных данных с учетом компенсационных коэффициентов для каждой из гипотез была наименьшей, аппроксимацию и, соответственно, гипотезу считали более близкой к реальному положению дел.
Для алгоритмизации расчетов вывели выражение, учитывающее компенсационные коэффициенты. Для этого сформировали поправочную таблицу [К",] из той части таблицы 2, которая описывает Уэу/ путем перестановки местами строк и столбцов, а также замены номеров образцов (см. табл. 2) на значения компенсационных коэффициентов с учетом зоны (см. рис. 3) и гипотезы (см. табл. 4). В результате была получена таблица поправочных зональных коэффициентов, которую можно представить в виде набора из четырех матриц [К", ] для каждой из четырех гипотез ", номера опыта / и номера повторностиу (табл. 5). Усредненные значения массы личинок Уэу/ тоже можно рассматривать в виде матрицы и, применив к ним методы линейной алгебры, получить результирующую матрицу взаимодействия поправочных коэффициентов [К",] и массы личинок [Уэу/]. Вычисление опорных уровней усредненной массы личинок для каждой из гипотез можно рассматривать как определение следа произведения двух указанных матриц. В справедливости проделанных манипуляций можно убедиться простой подстановкой элементов этих матриц в полученное произведение, что будет соответствовать сумме результатов в повторных опытах с учетом их расположения в соответствующей зоне. Сумма результатов, так называемый «след матрицы», нужна для расчета средней величины, используемой в дальнейших расчетах суммы квадратов отклонений, необходимой для выбора гипотезы.
Таким образом, итоговая формула расчета средних значений Уа" для "-ой гипотезы с учетом компенсационных коэффициентов примет вид:
Таблица 5. компенсация пространственного рассеивающего фактора показателя средней массы личинок для модели, описываемой уравнением регрессии
Гипотеза (q) Kq1* Kq2 Kq3 Сумма квадратов отклонений Дисперсия b0 Максимальное отклонение Х10-3 G G«P
Исходное
значение 1,000 1,000 1,000 0,0176 0,014 0,0557 4,6 0,26 0,33
1 0,900 1,293 0,900 0,0092 0,010 0,0543 1,85 0,20 0,33
2 0,847 1,219 0,847 0,0086 0,010 0,0544 1,7 0,20 0,33
3 0,695 1,000 0,695 0,0051 0,007 0,0419 1,0 0,20 0,33
4 1,000 1,439 1,000 0,013 0,012 0,0669 2,6 0,15 0,33
* /С', К', - компенсационные коэффициенты для зон 1, 2 и 3, соответственно; О и Ор - значения критерия Кохрена вычисленного по результатам эксперимента с учетом компенсационных коэффициентов и табличное критическое значение критерия Кохрена, превышение которого свидетельствует о том, что результаты недостоверны.
Уа<=(Тг[кЪ][Уэ„])/Мп, (15)
где Тг - след матрицы (сумма элементов главной диагонали).
На основании этого выражения можно вывести формулу для оптимизируемого фактора, при помощи которого происходит отсев гипотез:
ВД^ХЕ^-ЭДЛ2. (16)
/=1 у=1
где ^к4,)2 - сумма квадратов отклонений.
По результатам предварительных расчетов экспериментальные данные Уэ33, Уэ36, Уэ310 признали недостоверными и исключили из всех расчетов из-за аномально большого вклада в дисперсии.
Наименьшее значение суммы квадратов отклонений и минимальную дисперсию установлены для гипотезы усиленного роста на краях, в соответствии с которой рост личинок минимален в центре (см. табл.5). Все гипотезы удовлетворяют критерию Кохрена. Дисперсия с применением компенсационных коэффициентов значительно уменьшилась, по сравнению с исходными результатами до их использования, но все коэффициенты при факторах, включая парные, не стали значимыми. Значимым, как и прежде, остался только коэффициент Ь0.
Проделанные расчеты показывают, что выявленный фактор рассеяния влиял на результаты изме-
рений и был связан с геометрией пространства, в котором выращивали личинок. Природа обнаруженной закономерности распределения массы ЛБВМ требует дополнительных исследований. Возможно, это связано, во-первых, с биологией развития личинок, во-вторых, с периодической структурой несущих стальных решеток для корма, вероятны и другие причины.
Выводы. На рост ЛБВМ оказывает влияние геометрия пространства, в котором их выращивают. Полученным результатам трудно найти простое объяснение. По всей видимости, необходим более широкий учет влияющих факторов. Например, понятие «геометрии пространства» можно трактовать расширенно и учесть, в том числе, геометрию электрических и магнитных полей, на распределение которых влияет стальная решетка. Так, в работе [8] показано, что относительно слабые электрические поля (порядка 50 В/м) оказывают сильное биологическое влияние. Очевидно, что наличие проводящих материалов с различной электрической и магнитной проницаемостью ведет к перераспределению плотностей естественных статических электромагнитных полей. Можно предположить, что их действие влияло на полученные результаты. Этот фактор (как одно из условий содержания), по результатам проведенного эксперимента, возможно, оказывал воздействие значительно большее, чем ±10% изменения компонентов корма.
Литература.
1. Патент РФ № 2210210, 20.10.2003. Исмаилов В.Я., ШиринянЖ.А., Квасенков О.И. Способ разведения Gallería mellonella L.
2. Коновалова Т. В. Методические рекомендации по лабораторному содержанию и разведению большой восковой огневки Gallería mellonella L. // Современные средства и методы обеспечения ветеринарного благополучия по инфекционной и про-тозойной патологии животных, рыб и пчел: сб. статей. М.: Агентство творческих технологий, 2011. С. 156-178.
3. Тамарина Н.А. Техническая энтомология - новая отрасль прикладной энтомологии // Итоги науки и техники. ВИНИТИ. Энтомология, 1987. Т. 7. С. 248.
4. Старец В.А, Менчер Э.М. Метод оптимизации рецептов полусинтетических питательных сред для разведения насекомых-фитофагов Amathes C-nígrum (Lepídoptera, Níctuídae) // Зоологический журнал. 1980. Т. 59. Вып. 5. С. 771-776.
5. Урбах В.Ю. Статистический анализ в биологических и медицинских исследованиях. М.: Медицина, 1975. 295 с.
6. Патент СССР № 3662964/30-15, 23.05.1986. Шагов Е.М., Уланова Г.И., Асланян Е.М. Искусственный корм для большой вощинной пчелиной огневки.
7. Marston N., Campbell B. Comparison of nine diets for rearing Gallería mellonella // Annals of the Entomological society of America. 1973. Vol. 66. No 1. Pp. 132-136.
8. Зайнаева Т.П., Гущин А.В., Егоркина С.Б. Состояние репродуктивной системы экспериментальных животных в условиях вращающегося электрического поля низкой частоты // Магнитные явления: сб. статей. Ижевск: Изд. ИжГТУ имени М.Т. Калашникова, 2015. Вып. 5. С. 132-144.
INFLUENCE OF FEEDING AND HOUSING CONDITIONS ON THE GROWTH OF LARVAE OF GREAT WAX MOTH (GALLERIA MELLoNELLA L.)
A.S. Osokina, L.M. Kolbina, A.V. Gushchin
Udmurt Research Institute of Agricultural, ul. Lenina, 1, s. Pervomaiskii, Zav'yalovskii r-n, 427007, Udmurtskaya Respublika, Russian Federation
Summary. It was carried out the series of tests to study the influence of components of nutrient medium on growth of larvae of Gallería mellonella L. using the methods of mathematical planning of the experiment. The linear plan 2E(9-5) was realized with the further construction of the regression equation. In order to reduce the variance and to increase the statistical significance of the regression coefficients all experiments were carried out simultaneously in the same volume. It was revealed the regularity of distribution of an average larvae weight in the volume; in the center in was significantly less than at the edges. The position of larvae in space influenced their weight increase much more than ±10% of variation of the components in the feed. To estimate quantitatively the distribution of larvae according to their weight it was proposed four hypotheses for the choice of the approximating function: the hypothesis of middle level, the hypothesis of median, the hypothesis of factor increasing the growth of larvae at the edges and the hypothesis of suppression of growth of larvae in the center. On their basis it was determined reference levels, relative to which experimental data were recalculated to reduce the variance of the test. The piecewise linear approximation of the experimental results on larvae distribution was carried out, and compensating coefficients were calculated. The minimum of the sum of standard deviations was used as the criterion for the selection of hypotheses. According to it, the hypothesis of the presence of a factor, which increases the growth of larvae on the edges along the longitudinal axis of the volume, where the larvae grow, is optimal. As a result of calculations on this hypothesis the growth of larvae on the edges of volume was more intensive than in the center 1.44 times, and the variance reduced doubly - from 0.014 to 0.007. It indicates the significance of the influence of the spatial distribution of larvae.
Keywords: great wax moth (Gallería mellonella L.), composition of food, growing conditions, weight gain, mathematical planning of the experiment, approximation of results, criteria for the selection of hypotheses, choice of interpretative hypotheses, method of sum of least squares.
Author Details: A.S. Osokina, research fellow (e-mail: [email protected]); L.M. Kolbina, D. Sc. (Agr.), leading research fellow; A.V. Gushchin, research fellow.
For citation: Osokina A.S., Kolbina L.M., Gushchin A.V. Influence of Feeding and Housing Conditions on the Growth of Larvae of Great Wax Moth (Gallería mellonella L.). Dostizheniya nauki i tekhniki APK. 2016. V. 30. No. 7. Pp. 88-92 (in Russ.).
