Гну всероссийский научно-исследовательский институт ветеринаной вирусологии и микробиологии
|
Скачать 7.28 Mb.
|
|
Влияние агентов-супрессоров на клеточные и неспецифические факторы иммунитета птицы
Janwei Wang and U. Neumann (1997) изучали аспекты иммунитета уток - адаптивные (специфические) и неадаптивные иммунные функции. Они обнаружили, что цитотоксины и иммуноглобулины можно выявить у 15-суточных эмбрионов и утят до 4-месячного возраста. Выработку иммуноглобулинов клеток выявляли иммунохимически в бурсе, тимусе, селезёнке, гардеровой железе и лимфоидных клетках подвздошной кишки. Авторы разделяли иммуноглобулины М и G на фракции и их субклассы. Более активная фаза иммунного ответа с 2-недельного возраста утят изучалась методом трансформации лейкоцитов периферической крови. Заключение Иммунная система и её функция водоплавающих, тем более околоводных птиц, изучена недостаточно; как правило, все исследования проводились (и проводятся) с прагматической целью – изучение антигенных и иммуногенных свойств инфекционных или токсигенных факторов при разработке каких-либо биопрепаратов, их испытаниях в полевых и производственных условиях. Чаще выявляют общий пул гуморальных структур – специфических антител с определением неспецифического базового разведения (чаще lоg2 2,0) в серологии, редко обращая внимание на состав иммуноглобулинов и других функциональных гликопротеидов (интерферона, лизина), их компоновку в реальном времени течения болезни с использованием результатов биометрических тестов. Надо полагать, что начальные исследования будут продолжены и принесут немало интересных результатов в изучении иммунитета водоплавающих и околоводных птиц. 1.4. Биометрические исследования при диагностике инфекционных болезней диких птиц Цель биометрических тестов – с математической точки зрения показать степень воздействия опасности (патогенов) на ограниченную в пространстве популяцию диких птиц, биологически (в том числе инфекционно) связанных с жизнедеятельностью человека, объективно рассчитать и определить вероятность распространения зоонозов на обозначенной территории в реальном времени. При математическом обследовании факторов риска распространения болезни необходимо учитывать сведения о резервуаре источника, переносчиках возбудителей, а также кофакторах, способствующих их передаче. Известно, что для большинства возбудителей дикой птицы резервуар не ограничивается небольшим кругом диких и домашних птиц; часто к этому подключаются несколько десятков видов теплокровных, насекомых, земноводных, обитающих в воде, земле и воздушной среде. Например, в создании резервуара возбудителя чумы человека участвуют 372 различных вида, а в естественном заболевании туляремией 125 видов позвоночных, в том числе птиц, мфибий и рыб, а также 101 беспозвоночных (насекомых, клещей и т.д.). Псевдотуберкулёз уток, кур, индеек, фазанов, куропаток, канареек, серых крыс, обезьян и других видов, - одна из самых неизвестных инфекций, изучение которой проводят с применением математических расчетов. В настоящее время благодаря ПЦР и нуклеотидному секвенированию фрагмента генома, кодирующего сайт резекции белка геммаглютинина, можно только предположить о степени патогенности изолята(штамма), например ортомиксовируса гриппа типа А подтипа H5N1. Для этого МЭБ рекомендует метод определения индекса патогенности (IVPI), где показатель 1,2 и более означает высокий, а менее 1,2 низкий уровень. Аналогичная ситуация складывается и при других болезнях птиц – вирусном гепатите утят (уток), чуме уток, адено - арбо - и парамиксовирусных инфекциях. Предположим, что на основании предварительных данных 20% птиц инфицированы патогеном (превалентность,p=0,2) и при допустимой ошибке в 5% (L=0,05) необходимо отобрать пробы клинического материала. Следовательно, требуемый объем выборки (n) будет рассчитан: n=4*p*G/L2, где G=1-p; коэффициент 4 – квадрат от 1,96, обеспечивающий 95% достоверность результата расчета. n=4*0,2*0,8/0,052=0,64/0,025=256 проб Обозначение: * - знак умножения. При этом установлено, что число (N) птицы в популяции мало влияет на объем выборки, за исключением случаев, когда n > 0,1 N, т.е. более 10 %. Например, когда в популяции только 200 животных чувствительных к патогену, необходимо использовать метод Cannan, Рое (1982): n=1/n+1/N, где 1/256+1/200=0,0039+0,005=1/0,0089=112 проб (голов). Далее, если N=2000 голов, то 1/256+1/2000=1/0,0044=227 проб (голов). При N=4000 – 240 проб, а N=8000 – 250 проб и т.д., при p=0,2 (4). Согласно модели нормального распределения Гаусса в массе отрицательно однородных единиц (наблюдений, измерений в популяции или во времени), составляющих совокупность, большинство членов оказываются среднего или близкого к нему размера, и чем дальше они стоят от среднего показателя, тем реже встречаются в изучаемой совокупности. Связь числового значения варьирующего признака (например, титра активности патогена или антител) и частотой (вероятностью) встречаемости в данной совокупности возможно отразить с помощью теоретического распределения вероятностей путем построения вариационного ряда по двум параметрам: среднего (M) и его ошибки (SE), а также доверительного интервала (SD). Предоставлены 2 примера при условной, 50%-ной превалентности (p=0,5). Определение SE и SD при р=0,5. Пример 1. 1.1. Определение ошибки среднего SE проводят по формуле: SE=(1-p)*p/n, где p(количество заболевших или павших)= 3;а «n» – выборка проб патматериала в популяции животных (N=6). 1.1.1. p=3/6=0,5(*100)=50%, далее (1-0,5)*0,5/6=0,04; √0,04=0,2(*100)=20%, таким образом, SE=50±20%. Примечание: √ - корень квадратный. * - знак умножить. 1.1.2. Определение SE количества проб: х=3*20/50=1,2, т.е. 3±1,2 пробы = 3+1,2=4,2 и 3-1,2=1,8. При 95% уровне доверительности интервал выборки проб возможен от 2,0 до 4,0 для получения убедительного (достоверного) диагноза. Пример 2. 1.2. Определение доверительного интервала (SD) – промежутка в 4 стандартные ошибки (M±2m). В этом интервале может находиться неизвестная величина при заданной вероятности (95%) и нормальности распределения; часто применяется для выявления границ норм в клинических полевых условиях и диагностических тестах. Установлено, что чем меньше объем выборки проб патматериала, тем больше интервал SD. 1.2.1. p=х/n=3/6=50%; 1.2.2. n-х= разница (6-3=3). 1.2.3. Таблица 3.4. стр.152 в литературном источнике (8) определили 50(11-88)%. 1.2.4. х=3*11/50=0,66; х=3*88/50=5,3, т.е. интервал в количестве проб при M±2m округленно составит от 1,0 до 5,0 при 95% достоверности. 1. Определение стандартного отклонения (S) от среднего проводят после определения активности патогена в не менее трех опытах, используя метод Рида и Менча. Для удобства расчета титра (50% эффективности, например, патогена) при десятикратных разведениях представляется модифицированная таблица 6. Представим, что в разведении 1:1млн (10-6) произошла гибель 4 инфицированных утят (или лабораторных животных) из 4-х; для выражения реального титра к lg 6,0 необходимо добавить lg 0,50,что составит активность lg 6,5 ЛД50.. Таблица 6 Расчет титра биологической активности патогена при десятикратных разведениях.
х – положительный результат (гибель одной особи); о – отрицательный результат; х+ – целое число логарифма плюс… Определение стандартного отклонения (S) на примере получения трех показателей активности патогена – lg 6,0LD, lg 6,25LD и lg 7,0LD при eгo десятикратном разведении. 1.1. Перевод lg в антилогарифмы: 6,0=1 млн; 6,25=1778279; 7,0=10 млн. 1.2. Среднее (y) – меру центральной тенденции рассчитывали по формуле: yi=∑yi/n, где ∑ - сумма антилогарифмов; n – количество yi. Таким образом, y=12778279/3=4259426=lg 6,63. Примечание: cyммa логарифмов (6,0+6,25+7,0) составит только 6,42. 1.3. Расчет S=√∑(yi-y)2/(n-1); S=√(6,0-6,63)2+(6,25-6,63)2+(7,0-6,63)2/(3-1)= =√0,632+0,382+0,372/2=√0,4+0,14+0,14/2=√0,68/2=0,55 В данном варианте S (lg 0,55) означает большую вариабельность индивидуального из трех значений относительно среднего значения (lg 6,33±0,55 ЛД50/0,3 см3). В научных статьях часто ставят обозначения - M±m или S (две стандартные ошибки ±1m). 2. На примере получения шести показателей активности сывороток при двукратном разведении. Расчет S см. в п. 1.3. 2.1. Перевод предельных разведений в числовые выражения: цельное =1; 1:2=2; 1:128=128 и т.д. 2.2. Среднее y=(условно)=370 (1/370 занимает среднее положение между 1:256 (log2 8,0) и 1:512 (log2 9,0); т.е. 1:370=log2 8,5. 2.3. Расчет S: S=36,6 (около 1:32=log2 5,0), т.е. S=1:370±1:32 (log2 8,5±5,0). При 100% превалентности ошибка среднего (SE) и доверительный интервал (SD) не определяется. Пример 3. В субъекте страны популяция птицы (N) составляла 14000 голов, из них от болезни пало 300 в 4 районах (по 100, 50, 100 и 50). Из отобранных 40 проб патматериала положительными оказались 20 (10, 5, 2, и 3). Определить ошибку средней и доверительный интервал при 95% с условием, что выборка проб (n) по количеству более 10% общей популяции(n>0,1N). Результаты: превалентность (р) павших особей = 0,2 (20%), p положительных проб = 0,5 (50%), ошибка средней (SE) = 50±8,0 (16,8 – 23,2 пробы), доверительный интервал (SD) = 50 (33,6 – 66,2), т.е. возможный интервал проб может составлять от 13 до 26 (13,5 – 26,5). После установления диагноза (выявления возбудителя, его маркеров, наличие клинических признаков, патологоанатомических изменений и т.д.) проводят ретроспективные тесты – одно из них – выявление специфических антител в сыворотке крови птиц, например, при гриппе. Пример. Выборка (n) проб сывороток крови – 20, из них положительные 5 в РЗГА с 8 ГАЕ и 4 в реакции нейтрализации (РН). Расчет S, SE и SD смотрите выше (титры условные). Результаты для РЗГА: А) y=88 (1:88 = log2 7,5), S=1:14= log2 3,5, т.е. log2 7,5±3,5. Б) p=0,25 (25%). В) SE=25±9,0%, SE проб = 5,0±1,8 (=3 – 7 проб). Г) SD рассчитывают по данным таблицы 3.4. стр.152 в литературном источнике (2). Разность: 20-5=15 (n-х), p=25%, SD=25(49,1-8,7)%, количество проб от 2,0 до 10,0. Результаты для РН: y=1:14 (=log2 4,0), S=1:4,8 (=log2 3,0), 1:14±1:4,8= log2 4,0±3,0. p=0,2 (20%), ошибка среднего 20±8%; SE=4,0±1,28, т.е. при 95% уровне достоверности интервал количества проб от 5,2 до 2,8 (от 3 до 5). SD= при разности 16, p – 20% составляет 20 (43,7 – 5,7)%, а количество проб от 1,0 до 9,0. Правильные отбор проб патматериалов и их сохранение позволят получить минимальные отклонения и ошибку от среднего показателя, а также сближение границ доверительного интервала. Для получения достоверных результатов диагностики по выделению патогeна необходимо, чтобы выборка составляла не менее 10% от количества исследуемых животных, а превалентность более 0,5 (50%). Установлено, что чем выше превалентность болезни, тем меньшее количество проб материалов требуется в выборке для того, чтобы выявить неблагополучие поголовья животных в прошлом или настоящем времени. Определение степени патогенности вируса гриппа типа А птиц. Метод заключается в следующем: десяти шести-недельным цыплятам кур вводят внутривенно по 0,1 см3 10% раствора аллантоисной жидкости инфицированных исходным материалом КЭ. Наблюдение за птицей проводят в течение 10 суток. Расчет проводят по формуле: IVPI=(Б*1+ТБ*2+П*3)/10*N, где Б-число больных особей; ТБ- тяжело больных; П-павших и N – число особей птиц в опыте. Показатель 2,1 является пограничным между активностью высокопатогенного и низкопатогенного изолятами ортомиксовируса. Ретроспективные тесты по исследованию сывороток крови желательно проводить в градиенте времени, минимум дважды. Исследования ведут с включением биоматематических расчетов; результаты которых достоверно показывают динамику концентрации специфических иммуноглобулинов в сыворотке крови и возможность направления распространения агента болезни среди птиц одной или нескольких популяций (с учетом направления пути миграции, чувствительности, специфичности, патогенности и многих других факторов и кофакторов). Нередко в лабораторной практике применяют компьтерные программы (подобные Bio Chec Uk Livitid) для расчета титра антител, анализа напряженности поствакцинального иммунитета и мониторинга эпизоотической ситуации при конкретной болезни. После оценки показателей оптической плотности (ОП) отрицательного, положительного контролей, а также разницы между ними, проводят тестирование исседуемых сывороток (ИС). Дифференциацию ИС проводят по величине S/P. S/P – отношение между разницей значения ОП ИС и значения ОП НС и разницей ОП СС и ОП НС. |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Похожие:
 |
Оценка сортов и гибридов овощных культур для создания продуктов питания... Работа выполнена в гну «Всероссийский научно-исследовательский институт генетики и селекции плодовых растений им. И. В. Мичурина»... |
 |
Получение биодобавок для улучшения потребительских свойств дизельного топлива Работа выполнена в государственном научном учреждении Всероссийский научно-исследовательский институт использования техники и нефтепродуктов... |
|
Книга рассчитана на руководителей, специалистов хозяйств всех форм... Гну всероссийский научно-исследовательский институт зерновых культур имени И. Г. Калиненко |
|
Российской федерации федеральное государственное учреждение «всероссийский... Перечень разработан специалистами Отдела нормативного обеспечения охраны труда Федерального государственного учреждения «Всероссийский... |
|
Российской федерации федеральное государственное учреждение «всероссийский... Перечень разработан специалистами Отдела нормативного обеспечения охраны труда Федерального государственного учреждения «Всероссийский... |
|
Российской федерации федеральное государственное учреждение «всероссийский... Перечень разработан специалистами Отдела нормативного обеспечения охраны труда Федерального государственного учреждения «Всероссийский... |
|
Российской федерации федеральное государственное учреждение «всероссийский... Перечень разработан специалистами Отдела нормативного обеспечения охраны труда Федерального государственного учреждения «Всероссийский... |
|
Российской федерации федеральное государственное учреждение «всероссийский... Перечень разработан специалистами Отдела нормативного обеспечения охраны труда Федерального государственного учреждения «Всероссийский... |
|
Российской федерации федеральное государственное учреждение «всероссийский... Перечень разработан специалистами Отдела нормативного обеспечения охраны труда Федерального государственного учреждения «Всероссийский... |
|
Федеральное государственное унитарное предприятие всероссийский Фгуп «Всероссийский научно-исследовательский институт автоматики им. Н. Л. Духова» |
|
Формирование гельминтофауны, защита от гнуса и инвазионных болезней... Работа выполнена в Государственном научном учреждении Всероссийский научно-исследовательский институт ветеринарной энтомологии и... |
|
Паразитозы крупного рогатого скота в среднем, нижнем поволжье и новые... Фгоу впо «Нижегородская государственная сельскохозяйственная академия» (нгсха), в лаборатории иммунологии гну «Всероссийский научно-исследовательский... |
|
Федеральное государственное учреждение «всероссийский ордена \"знак... «всероссийский ордена "знак почета" научно-исследовательский институт противопожарной обороны» |
|
Всероссийский научно-исследовательский институт |
|
Всероссийский научно-исследовательский и испытательный институт медицинской техники |
|
Росгидромет Всероссийский научно-исследовательский институт гидрометеорологической информации |