низкий уровень значимости, и с учетом поправки на число определяемых антигенов значение P, превышало 0,5 (т.е. было недостоверным). В подобных случаях можно лишь предполагать существование ассоциаций, и наиболее верный способ обойти статистические трудности и убедиться в достоверности связи — это провести дополнительные исследования. При первичном изучении распределения ВоГ.А-антигенов при каком либо заболевании формально существует равновесная возможность достоверного (Р<0,05), но случайного отклонения частот любого из определяемых антигенов от контрольного уровня. Если такое отклонение обнаружено, то необходимо провести коррекцию на число антигенов. Однако, при дальнейшем исследовании ученые исходят из гипотезы об определенном, найденном ранее, повышении (или снижении) частоты этого антигена при изучаемом заболевании, и в последующих работах уровень значимости Р<0,05 для данного антигена без коррекции принимается, как достоверный для подтверждения гипотезы.
В связи с этим в 1981г. был предложен еще один способ измерения силы ассоциации антигенов и аллелей с заболеваниями посредством вычисления, так называемой этиологической фракции — EF, по формуле:
ВК -1
RR
где: Е — частота антигена у больных животных, определяемая из а
четырехпольной таблицы — (а + b)
Величина EF, выраженная в долях единицы, показывает ту часть больных животных, у которых заболевание связано с наличием данного ВоГ.А-антигена или сегрегирующего с ним гена чувствительности к этому заболеванию. Считается , что величина ЕЕ дает более верное представление, чем показатель ВК, о сравнительной силе ассоциации в тех случаях, когда с заболеванием ассоциируются нескольно антигенов, и возникает вопрос, какая
из этих ассоциаций является первичной, не обусловленной неравновесным сцеплением генов.
Когда RR<1, т.е. частота ВоГ.А-антигена у заболевших животных ниже, чем в контроле, что может свидетельствовать о защитной роли данного антигена, определяется величина, так называемой привентивной фракции РЕ, что позволяет судить об этой защитной фукции:
РЕ = NNT (1-RR)xF
RRx(1-F)+F (1)
В заключении этих расчетов следует сказать, что описанные методы статистической обработки являются общепринятыми в медицинских исследованиях и их необходимо применять в ветеринарии, чтобы избежать ложных выводов и правильно интерпритировать собственные результаты при их сопоставлении с данными других исследователей.
Статусметрия.
Существенный прогресс в решении проблем вычисления ассоциаций отдельных антигенов, аллелей и генотипов с заболеваниями наметился после ряда успешных попыток оценить предрасположенность к болезням людей по всему комплексу антигенов ГКГС (Г.И.Разоренов,Г.А.Поддубский, 1985). Нами (В.М. 3aхаров и др. 1988-95), а затем В.М.Карташевой с сотрудниками (1992) был значительно расширен круг факторов определяющих риск заболевание, вплоть до условий технологии производства продукции и т.д. Теоретическую основу этого подхода составляет статусметрия — комплекс методов количественной оценки состояний сложных биологичских объектов, характеризуемых десятками (даже сотнями) показателей. В основе статусметрии лежат методы теории распознавания образов, математическая теория эксперимента, теория отбора (миниминизации) информативных признаков, критериальный аппарат математической статистики и автоматизированный машинный расчет.
Применение статусметрии обозначил переход от измерения и анализа отдельных показателей к автоматизированному измерению и анализу состояния организма в целом. При этом задача данного подхода заключается в выборе генетических, иммунологических, биохимических, физиологических и др. наиболее информативных показателей и вычисление интегрального показателя состояния организма. На основании проведенной работы даются рекомендации для принятия решения в отношении каждого обследованного по соответствующим тестам, животного.
Статусметрия основана на следующих принципах:
-
В основу метода оценки состояния организма положена общепринятая качественная классификация биологического объекта: устойчив — восприимчив к болезни, болен — здоров ит.д.
-
Распределение животных по альтернативным однородным признакам — классам, в каждый из которых попадают животные с качественно одинаковым состоянием. Документально это распределение оформляется в виде таблиц содержащих набор числовых значений всех зарегистрированных у каждого животного показателей, а также номер класса, к которому он принадлежит. Каждый такой набор составляет “портрет” состояния данного животного. Совокупность этих “портретов” для рассматриваемого класса состояний образует обучающую выборку (последовательность) — исходный фактический материал для построения решающих правил классификации и оценки состояний организмов.
-
Метод предусматривает соотнесение конкретного состояния каждого животного, характеризуемого некоторым набором частных показателей, с определенным числом на непрерывной шкале, т.е. каждый показатель принимает соответствующее значение. Состояние каждого животного и характеризующий его интегральный показатель на шкале состояний, находится во взаим-* но однозначном соответствии.
-
На шкале состояний выделяются зоны, соответствующие общепринятым классам состояний организма, а между этими 30нами могут находиться зоны неопределенных решений для размещенияв них тех объектов, состояние которых оценивается как промежуточное. Таким образом, метод предусматривает возмож-
