Применение математических расчетов в биологических исследованиях

VIII Международный конкурс научно-исследовательских и творческих работ учащихся
Старт в науке

Применение математических расчетов в биологических исследованиях

Подлесных Р.А. 1
1МОУ Сынковская СОШ 7 класс, семейная форма обучения
Баусина В.Л. 1
1МОУ Сынковская СОШ
Автор работы награжден дипломом победителя III степени
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF

Введение

 

Однажды к нам домой пришел знакомый рыбак с плотвой, на коже которой были черные пятна. Это – симптомы заболевания рыб постодиплостомозом. Таким образом, наличие заболевания в экосистемах водоемов, на которых он рыбачил, не подлежат сомнению. Нас заинтересовали масштабы инвазии в каждом водоеме. Для того чтобы их понять, нужно применить математические расчеты. В данной работе мы будем рассматривать формулы, применяемые для вычисления эпизоотологических индексов заболеваемости рыб, и покажем значимость математики в биологических исследованиях.

Актуальность: Нами проведены эпизоотологические расчеты численности популяций постодиплостом, обнаруженных в исследованной плотве четырех водоемов Московской области с целью выявления степени заражения данным гельминтозом.

При проведении исследования нами учтены следующие факторы:

Методом ознакомления с соответствующей литературой изучены особенности эпизоотологических исследований с применением математических расчетов.

Проведен учет количества больной плотвы в контрольных уловах четырех водоемов Московской области и наличия очагов заболевания рыб в каждом улове.

3. Методом количественного учета гельминтов с применением эпизоотологических формул дана характеристика численности популяции паразитов

На основании математических расчетов нами сделаны выводы о степени зараженности исследованных водоемов и даны соответствующие рекомендации.

Объект исследования: плотва четырех водоемов Московской области: прудов Чеховского района Ильино, Горнево, Богоявление и Рузского водохранилища (Г.о. Шаховская) на наличие очагов постодиплостомоза.

Предмет исследования: междисциплинарная связь между биологией и математикой, и практическое применение математических методов при проведении эпизоотологических исследований.

Цель исследования: Путем эпизоотологического исследования контрольных уловов плотвы методом математического расчета выявить степень зараженности плотвы четырех водоемов Московской области постодиплостомозом.

Задачи исследования:

На основании литературных источников изучить математические методы, применяемые в эпизоотологических исследованиях.

Оценить численность популяции возбудителя у отловленной рыбы методом расчета эпизоотологических индексов.

На основании полученных в результате эпизоотологического расчета данных оценить степень зараженность плотвы четырех водоемов Московской области.

Оценить полученный результат.

Гипотеза: В эпизоотологических исследованиях применяют методы математического расчета, с помощью которых можно определить численность популяции паразитов и провести эффективное исследование, обладая базовыми знаниями математики.

 Методы исследования:

Изучение и анализ соответствующей литературы

Наблюдение

Расчет по эпизоотологическим формулам

Анализ данных

Обобщение

Новизна исследовательской работы: выявление степени зараженности постодиплостомозом плотвы водоемов Московской области путем расчета эпизоотологических индексов в 2019 году.

Практическая значимость работы: мониторингчисленности популяциипостодиплостом, проведенный с целью определения заболеваемости плотвы четырех водоемов Московской области. Материалы данного проекта можно использовать в качестве дополнительного к урокам математики и биологии в 6-11 классах.

1. Обзор литературы

1.1. Взаимосвязь биологии и математики

Математика – точная наука. Биологию относят к естественно научным дисциплинам, однако в ней есть много понятий и явлений, требующих количественного учета. При проведении исследований биологи широко используют математический аппарат: вычисляют встречаемость различных признаков, создают математические модели, описывающие различные живые системы и происходящие в них процессы.

Любое исследование предполагает статистическую обработку результатов: ранжирование, построение графиков и диаграмм, подсчёт среднего арифметического, среднеквадратичного отклонения, процентной доли, коэффициентов корреляции. При изучении генетических законов, решении задач по генетике, биохимии и популяционной генетике математический аппарат необходим как при освоении теоретического материала, так и при решении конкретных задач.

Не менее важна и «обратная связь», возникающая между математикой и биологией: биология не только даёт возможность для применения математических методов, но и становится источником новых математических задач.

В последние десятилетия на стыках разных наук появились направления в биологии, где математика применяется давно и успешно: биофизика, биохимия и молекулярная биология.

Если биологи ищут в технических дисциплинах идеи и методы, пригодные для изучения биологических процессов управления, то инженеры, исследуя биологические процессы и системы, стремятся найти новые принципы, которые можно было бы использовать в технике. [4,5,8]

1.2. Симптоматика заболевания плотвы постодиплостомозом

Возбудителем постодиплостомоза рыб являются метацеркарии трематоды Posthodiplostomum cuticola длиной 0,5—1,5 мм (приложение 1). Тело прозрачное, разделено на два отдела – расширенный передний и суженный задний.

У рыб в местах внедрения церкариев обнаруживают точечные кровоизлияния, темные пигментированные пятна. На месте пятен постепенно формируются небольшие черные бугорки, потому что возбудитель, развиваясь из церкария в метацеркария, образует вокруг себя капсулу и черный пигмент - гемомеланин. Этот пигмент - продукт распада гемоглобина крови и пигментных клеток (хроматофоров) кожи.

Развитие гельминта проходит с участием двух промежуточных хозяев. Первым промежуточным хозяином являются брюхоногие моллюски-катушки сем. Planorbidae (P. planorbis, P. carinatus), вторым – рыбы семейства карповых. Мирацидии внедряются в промежуточного хозяина - брюхоногих моллюсков и развиваются в церкарии, которые выходят наружу и внедряются в рыб, превращаясь в метацеркарии. Половозрелые трематоды в кишечнике окончательного хозяина (рыбных птиц - цапель и квакш) - выделяются яйца, которые с пометом попадают в воду. Яйца овальной формы, размером 0,07х0,09 мм с крышечкой на одном конце. В воде в яйцах развиваются личинки (приложение 2)

Диагноз ставят на основании обнаружения черных пятен и пузырей на голове, жаберных крышках, коже, плавниках, чешуе. [1,2,7]

Таким образом, сбор первичной информации заключается в учете больных особей и количества паразитов на них.

1.3. Математические методы в эпизоотологических исследованиях

В паразитологии для определения степени зараженности животных изучают три основных показателя численности паразитов: экстенсивность инвазии, интенсивность инвазии и индекс обилия. В целом они характеризуют степень зараженности хозяина.

Экстенсивность инвазии (встречаемости паразитов) показывает процент зараженных хозяев конкретным видом или группой паразитов:

ЭИ = ,

где Np– число зараженных хозяев; n – общее число хозяев

Интенсивность инвазии это среднеарифметический показатель числа паразитов, приходящихся на одну зараженную особь:

ИИ = ,

где - число обнаруженных паразитов у Np– число зараженных хозяев этим паразитом;

Индекс обилия – средняя численность определенного вида или группы паразитов у всех особей хозяина (включая незараженных):

ИО =

где - число обнаруженных паразитов у n обследованных животных. [3,6,9,10]

2. Методика исследования и результаты наблюдений

2.1. Материалы и методы исследования

В рамках исследования, проведенного группой учащихся МОУ Сынковская СОШ под руководством Баусиной В.Л. в феврале – сентябре 2019 г., собраны данные по постодиплостомозу плотвы в экосистемах четырех искусственных водоемов, находящихся в Московской области: прудов Богоявление, Горнево, Ильино Чеховского района и Рузского водохранилища, находящегося на территории Г.о. Шаховская. Контрольные уловы проведены в самом начале исследований - в феврале 2019 г.

В мою задачу входил анализ контрольных уловов с целью выявления степени зараженности плотвы постодиплостомозом методом статистического учета и математического расчета эпизоотологических индексов.

Выполнен анализ полученного результата.

В процессе исследовательской работы нами собраны данные:

- проведен учет четырех контрольных уловов плотвы (по одному с каждого водоема) на предмет наличия зараженной рыбы, а так же учет очагов поражения (приложение 3);

- проведен количественный учет гельминтов путем расчета эпизоотологических индексов (п. 1.3.).

На основании полученных данных, нами оценено популяционное неблагополучие здоровья плотвы обследованных водоемов по заболеваемости постодиплостомозом.

2.2. Результаты исследований контрольных уловов плотвы

Наша научно-практическая работа по исследованию контрольных уловов проведена с целью выявления степени зараженности постодиплостомозом плотвы с четырех водохранилищ Московской области методом математического расчета эпизоотологических индексов.

Результаты осмотра отловленной рыбы и вычислений эпизоотологических индексов приведены в таблице 1.

Таблица 1

Заболеваемость постодиплостомозом плотвы в контрольных уловах

Заболевшие

особи, №

Число обнаруженных очагов инвазии

на одной зараженной особи, шт.

 

Рузское

водохранилище

Горнево

Ильино

Богоявление

 

1

2

3

4

5

 

1

2

6

7

4

 

2

3

4

5

3

 

3

4

6

10

2

 

4

6

4

2

3

 

5

4

-

8

-

 

6

4

-

3

-

 

7

-

-

2

-

 

8

-

-

6

-

 

9

-

-

5

-

 

10

-

-

5

-

 

11

-

-

6

-

 

12

-

-

7

-

 

13

-

-

7

-

 

Общее

количество

паразитов (Par)

23

20

78

12

 

Количество

больной рыбы

в улове, экз. (Np)

6

4

13

4

 

Продолжение табл. 1

 

1

2

3

4

5

 

Количество рыбы

в улове, экз. (n)

14

12

21

16

 
 

*Индекс обилия (ИО)

1,8

1,7

3,7

0,8

 

*Интенсивность

Инвазии (ИИ),

3,8

5,0

6,0

3,0

 

*Экстенсивность

Инвазии (ЭИ), %

42,9

33,3

61,9

25,0

* Расчет проведен по формуле п.1.3.

На основании полученных методом количественного учета данных, проведен расчет встречаемости гельминтов (экстенсивность инвазии, интенсивности инвазии и индекса обилия). Число больных особей в улове было максимально на пруду Ильино (интенсивность инвазии составила 6,0 при экстенсивности инвазии в 61,9 %) и связанным с ним единой экосистемой пруду Горнево (интенсивность инвазии-5,0; экстенсивность инвазии- 33,3). Индекс обилия также был максимален у плотвы пруда Ильино (3,7). Достаточно высока была экстенсивность инвазии плотвы Рузского водохранилища (42,9%).

2.3. Обсуждение результатов исследований

Данная работа иллюстрирует применение математических формул в биологии. Каждое явление реального мира можно исследовать математически. Например, количество паразитов в общем улове рыбы и интенсивность инвазии определяют делением чисел. Благодаря этому не сложному математическому приему, в нашей работе сразу видно, что наиболее благополучная обстановка по заболеваемости у фауны пруда Богоявление (ОИ -0,8 ; ИИ – 3,0), максимально заражена фауна пруда Ильино (ОИ – 3,7; ИИ – 6,0).

Формула экстенсивности инвазии основана на вычислении процентного соотношения, поэтому также доступна для применения учащихся средней школы. Мы также вычислили ее в своих исследованиях (таб.1).

Таким образом, применение математики в биологии помогает обнаружить связи между явлениями и происходящими в природе процессами, в мониторинге биологической среды экосистем. Например, в наших расчетах все эпизоотологические индексы плотвы пруда Ильино были максимальны (ИО – 3,7; ИИ – 6,0; ЭИ – 61,9 %). Это показывает высокую степень зараженности экосистемы данного водоема.

Наиболее благополучной экосистемой оказался пруд Богоявление (ИО – 0,8; ИИ – 3,0; ЭИ – 25,0 %).

Математика очень важна в биологии. При наборе знаний уровня 5-6-ых классов, в своей работе можно выполнить вычисления, которые позволят дать точную количественную оценку проявления биологического признака.

Выводы

1. Математика позволяет трансформировать общие данные в конкретные: в результате проделанных математических вычислений мы можем сделать заключение, что экосистема пруда Ильино наиболее заражена постодиплостомозом.

2. Вычисления повышают точность биологических исследований: сравнение экосистем прудов Горнево и Богоявление показало, что фауна первого пруда имеет более высокую зараженность (ЭИ -33,3 и 25,0 % соответственно).

3. Имея базовые знания в области математики (навыки деления и вычисления процентов) можно проводить серьезное биологическое исследование.

Заключение

На примере проведенного исследования видно, что учащийся средней школы, сделав не сложные математические вычисления, может выявить взаимосвязь между биологическими явлениями и дать количественную оценку степени зараженности рыбы в водоемах, выполнив, таким образом, серьезное биологическое исследование.

Библиография

1. Паразитология и инвазионные болезни животных/ М.Ш. Акбаев, А.А. Водянов, Н.Е. Косминков и др.; под редакцией М. Ш. Акбаева. – М.: Колос, 1998.–743 с.

Интернет источники:

2. Болезни рыб: Справочник Постодиплостомоз URL:https://fish_diseases.academic.ru/65/

3. Давыдова Л.Е.Черно-пятнистая болезнь рыб белгородского водохранилища: Вып. квалиф. раб. Белгородский гос. нац. исслед. универс. – Белгород , 2017 – 44 с. URL: ttps://nauchkor.ru/uploads/documents/5b887a127966e1073081b34f.pdf

4. Козловский Б.Л., Ермолаева О.Ю.Математические методы в биологии. Учебное пособие. Ростов-на-Дону URL: https://studfile.net/preview/1810062/

5. Математические методы в биологии. С.-П. го. Универ. URL: https://bio.spbu.ru/edu/bachelor/courses/mathmet.php

6. Методы сбора и изучения гельминтов мелких млекопитающих: Учебное пособие/Аниканова В.С., Бугмырин С.В., Иешко Е.П URL: http://window.edu.ru/catalog/pdf2txt/719/68719/42680?p_page=5

7. Постодиплостомоз рыб. РГАУ-МСХА зооинженерный факультет URL: https://www.activestudy.info/postodiplostomoz-ryb/

8. Применение математических методов в биологических исследованиях Pandida URL: https://pandia.ru/text/80/355/92640.php

9. Простейшие методы статистической обработки результатов экологических исследований А.С.Боголюбов, Экосистема, 1998 URL: https://karpolya.ru/uploads/fajly/40statistika.pdf

10. Эпизоотология паразитарных болезней. Vetcrs.ru URL: http://vetkrs.ru/epiza_parazit.php

Приложение 1

Фото 1. Метацеркарий Posthodiplostomum cuticola [5]

Приложение 2

 

Рис. 1. Биологический цикл развития постодиплостомоза

Приложение 3

Плотва пруда Горнево

   

Плотва пруда Ильино

   

Продолжение приложения 3

Плотва пруда Богоявление

   

Плотва Рузского водохранилища

   

Фото 1. Контрольное исследование уловов плотвы

на наличие постодиплостомоза

Просмотров работы: 231