Математические методы в фитомониторинге

5. Швец С.А., Кинтя П.К. Стероидные гликозиды. Строение мелонгозида К из семян Solanum melongena // Химия природных соединений. - 1984. - № 5. - С. 668-669.

6. Kintia P.C. Shvets S.A. Melongosides N, O, and P: Steroidal saponins from seeds of Solanum melongena // Phytochemistry. - 1985. - Bd.24. - Nr.7. - P. 1567-1569.

7. Kiyosawa S., Huton M. Detection of prototype compounds of diosgenin and other spirostanol glycosides // Chem. Pharm. Bull. - 1968. - Bd. 16. - P. 1162-1164.

8. Sannie C., Lapin H. Recherches sur les sapogenines a noyau steroligue. Identification de les genines sur de petites guantites de plantes // Bull. Soc. Chim. France. - 1952. - Bd. 19. - P. 1080-1082.

The study of steroid compounds in Solanum melongena L. in the process of plants ontogeny

Shvetz S.A., Kintya P.K.

The composition and percentage of free and bound sterins and the presence of steroidal glycosides have been studied in egg-plants (Solanum melongena L.) at different vegetation stages. The findings have allowed the conclusion that biosynthesis of steroidal glycosides of the furostan series occurs in plant roots from cholesterol as a precursor, the content of which is the highest in the total sterins at the flowering and fruit-bearing stages. Steroidal glycosides are likely to be transported to seeds where they accumulate as second metabolites.

ФИЗИОЛОГИЯ РАСТЕНИЙ МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ФИТОМОНИТОРИНГЕ

О.А. ИЛЬНИЦКИЙ, доктор биологических наук, В.А. ШИШКИН, кандидат технических наук

Никитский ботанический сад - Национальный научный центр

Одной из задач фитомониторинга, как известно, является комплексное исследование состояния и функций растения с помощью информационно -измерительных систем [4, 5]. Полученная при помощи этих систем информация обрабатывается с использованием различных методов математического анализа.

Цель математического анализа - изучение зависимостей между различными процессами жизнедеятельности растения и условиями окружающей среды, разработка алгоритмов для оптимизации выращивания растений, построение динамических моделей различных процессов жизнедеятельности растения: водного режима, роста биомассы растения и отдельных его органов, интенсивности СО2 газообмена, урожая и т.п. Другой важной задачей является решение экологических проблем: объективная оценка антропогенного воздействия на природные комплексы, выявление лимитирующих фактов, отрицательно действующих на них, и составление прогноза возможных последствий.

Новые методы фитомониторинга, разработанные при помощи различных математических методов, позволяют определить морозо- и засухоустойчивость различных видов и сортов и рекомендовать их для конкретного географического региона [4].

Известно, что физиологические процессы в растениях подвержены ритмике [1, 2], при этом частоты ритмов весьма низки. В основе их временной организации лежат суточные или циркадные ритмы, но известны и колебания с периодом около 12 часов, регистрируемые при наличии дневного угнетения растений [3, 7, 9]. В регистрируемых процессах имеются закономерные тренды и колебательные компоненты. Задача анализа сводится к исследованию тренда, обнаружению скрытых относительно периодических составляющих и к количественному определению их основных параметров: периодов (Т) или частот (v), амплитуд (А ) и акрофаз (Ф). Для вычисления этих параметров используются различные статистические, аппроксимационные и резонансно-поисковые методы анализа. Широко используются статистические методы анализа временных рядов и в первую очередь методы исследования стационарных случайных процессов [3,6]. Среди статистических методов исследования параметров ритмической структуры процесса наиболее часто применяются способы, базирующиеся на использовании автокорреляционной функции и спектральной плотности.

T

Функция автокорреляции г(т) =Liml/T Jf(t)*f(t-x)dt является мерой статистической

0

связи между значениями процесса, взятыми в два момента времени t и (t-т). Физически

наличие корреляционной связи между значениями /(() и ^-т) определяет возможность интерференции между этими процессами, т.е. возможность усиления или ослабления суммарного эффекта в зависимости от фазовых соотношений процессов при их сложении. Максимальным значением г ( т) обладает при т =0. При увеличении т значение г (т) уменьшается, причем скорость уменьшения тем больше, чем меньше статистическая связь между Д!) и т). Таким образом, функция автокорреляции служит характеристикой периодичности процесса и степени его искаженности. При длительной регистрации отмечаются временные интервалы, в которых процес -сы можно рассматривать как приблизительно стационарные. Все исследуемые процессы обладают устойчивой периодичностью [7,8].

Уровень помех из -за случайных внешних воздействий невысок. Проиллюстрируем это несколькими конкретными примерами анализа экспериментальных данных.

При анализе диаграмм можно заметить, что исследуемые процессы обладают четкой суточной периодичностью (рис 1). На процессы в растении в большей или меньшей степени оказывают влияние случайные флуктуации факторов среды, но степень искаженности ритма несущественна. При экстремальных условиях (температурах среды, близких к О0 С, и 100%-ной влажности воздуха) ритмы или сильно искажаются, или отсутствуют.

Пример устойчивого ритма и результаты автокорреляционного анализа процесса изменения скорости потока пасоки в ксилеме яблони приведены на рис. 2. Текущий коэффициент автокорреляции достигает 0.7 и изменяется в течение сезонного развития растения. Появляется возможность качественно выделить частотные характеристики процесса. Из рис. 2 видно, что весной и осенью реализуется в основном суточный ритм, летом преобладает ритм с периодом, равным 12 ч.

Рис.1. Естественные суточные ритмы исследуемых процессов яблони сорта Ренет Симиренко в полевых условиях: 1 - интенсивность СО2 газообмена, 2 - интенсивность транспирации, 3 - водный потенциал листьев (значения отрицательные), 4 - относительная скорость потока пасоки в стволе, 5 - линейная скорость потока пасоки в стволе.

Рис 2. Автокорреляционные функции процессов суточных изменений скорости потока пасоки в ксилеме яблони сорта Ренет Симиренко в различное время года.

Основные параметры процесса (^^ А ,Ф) рассчитывают при помощи спектрального и гармонического анализов.

Применение анализа Фурье для исследуемых временных рядов позволило определить амплитуды и фазы основных гармоник для процесса изменения скорости потока пасоки в ксилеме яблони. Весной и в начале лета 24 -часовой период обладает амплитудой, составляющей 60-80% от полной дисперсии исследуемого процесса, затем наблюдается почти такое же преобладание ритма с периодом 12 ч. Это явление объясняется повышением температуры и дефицитом влажности воздуха. Результаты спектрального анализа подтверждают вышеописанные данные (рис. 3).

Рис.3. Спектральная плотность суточных ритмов скорости потока пасоки в ксилеме яблони сорта Ренет Симиренко.

На амплитуду и фазу ритма физиологического процесса может оказывать влияние как уровень внешнего сигнала, так и скорость его изменения. Характер этого воздействия можно выявить путем сравнения корреляционных связей между амплитудами суточных ритмов внешнего и внутреннего процессов и между угловыми скоростями суточного изменения параметров, например, в утренние часы.

Большинство физиологических методик изучает первый тип воздействия, однако, как показывают наши исследования, дифференциальный эффект влияния временного фактора весьма велик, особенно в летнее время. Поэтому игнорирование его при исследованиях, не связанных с изучением временной изменчивости, может привести к существенным ошибкам.

Список литературы

1. Ашофф Ю. Экзогенные и эндогенные компоненты циркадных ритмов // Биологические часы.- М., 1964. - С. 28-60.

2. Баевскнй P.M., Геллер Е.С. О роли колебательных процессов в механизмах адаптации биологических систем // Методологические вопросы биокибернетики. М., 1974. - С. 162-166.

3. Бокс Д., Дженкинс Г. Анализ временных рядов, прогноз и управление. Вып. 1.- М., 1974.406 с; Вып. 2.- 1980. - 197 с.

4. Ильницкий О.А., Бойко М.Ф., Федорчук М.И. и др. Основы фитомониторинга. Херсон, 2005 - 345 с.

5. Ильницкий О. А., Лищук А. И., Ушкаренко В А и др. Фитомониторинг в растениеводстве Херсон, 1997. - 235 c.

6. Кильдишев Г.С., Френкель А.А. Анализ временных рядов и прогнозирование. М., 1973 -

103 с.

7. Марков Ю.Г. Особенности математического моделирования высших форм движения. // Пространство, время, движение. - М.,1971. - С. 259-248.

8. Мерсер Д. Аналитические методы исследования периодических процессов, замаскированных случайными флуктуациями // Биологические часы. М., 1964. - С. 126-152.

9. Сычев В.А., Чернышев М.К. Автоматический анализ скрытых колебательных процессов в живых системах // Теоретические и прикладные аспекты анализа временной организации биосистем. М., 1976. - С. 35-54.

Mathematical methods of phitomonitoring

Ilnitsky O.A., Shishkin V.A.

Mathematical methods of phitomonitoring allow to carry out the complex researches of condition and function of plants. That is to investigate the processes of live activity of plants: water regime, C02 - gas exchange, growth of biomass of plants, influence of nutritive substances, yield capacity and resistance.

ВЛИЯНИЕ ЛЕЧЕБНО-ПРОФИЛАКТИЧЕСКОГО БАЛЬЗАМА «МЫС МАРТЬЯН» НА ОСОБЕННОСТИ ЛИПИДНОГО ОБМЕНА ЧЕЛОВЕКА

A.К. ПОЛОНСКАЯ, кандидат биологических наук Никитский ботанический сад - Национальный научный центр

B.А. НИКОЛЬСКАЯ, кандидат биологических наук Таврический национальный университет им. В.И. Вернадского

Введение

В Украине ежегодно разрабатывается все большее количество новых рецептур бальзамов: в 2002 г. зарегистрировано 8 бальзамов, в 2003 г. - 22 бальзама [12]. Несмотря на то, что почти все они приготовлены на основе лекарственных растений и претендуют на роль лечебно-профилактических напитков, в научной литературе содержится крайне мало сведений относительно конкретного воздействия их на организм человека. Исключением может быть «Бальзам Биттнера», иммуномодулирующее и иммуностимулирующее действие которого установлено [4]. Данная исследовательская работа является логическим продолжением серии работ по комплексному исследованию биологической ценности ароматизированных напитков [3, 10, 11], в частности, разработанного в Никитском ботаническом саду на основе оригинального сочетания крымских лекарственных растений бальзама «Мыс Мартьян». Работа проводится в рамках государственных оздоровительных программ и предполагает комплексное исследование влияния данного напитка на организм человека. Так совместно со специалистами кафедры физиологии человека и животных и биофизики Таврического национального университета им. В.И. Вернадского были проведены исследования воздействия бальзама на психофизиологическое состояние группы испытуемых путем снятия электроэнцефалограмм (ЭЭГ) и определения индекса напряженности после употребления напитка [10], результаты которых указывают на повышение функциональной активности мозга и сердечнососудистой системы. Совместно с кафедрой биохимии этого же университета изучали влияние бальзама на особенности внутриэритроцитарного метаболизма крови большой группы испытуемых до и после многодневного трехразового применения бальзама в профилактических целях [11]. Отмечено заметное повышение общего гемоглобина в крови, связанное с интенсификацией гемопоэза (эритропоэза), что дает положительный эффект в общем состоянии здоровья.

Вместе с тем представляло интерес оценить влияние бальзама на липидный обмен, что необходимо для понимания интегративной картины изменений. Функция липидной системы строго организована, сопряжена и согласована с работой других систем, она универсальна и в то же время очень разнообразна по своим проявлениям. Показатели содержания общих липидов, триглицеридов и общего холестерина являются одними из основных количественных и функциональных характеристик отдельных звеньев системы метаболизма липидов [2].

В связи с этим целью данного исследования явилось изучение влияния длительного регулярного употребления бальзама «Мыс Мартьян» на особенности липидного обмена испытуемых с проведением анализа изменений содержания общего холестерина и общих липидов.

Объекты и методы исследований

Объектом исследования служила сыворотка крови 30 практически здоровых лиц женского пола в возрасте 20-22 лет. Кровь брали утром натощак из локтевой вены. Прием бальзама длился 30 дней: 3 раза в день по 3 мл