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-
ность, как качественной классификации состояний, так и получение интегральной количественной оценки состояния каждого, обследуемого внутри данного класса, животного.
Методы статусметрической обработки данных мы не даем, т.к. это является предметом самостоятельной обширной работы и не входит в задачу данной монографии.
Полученные результаты по изучению ассоциации антигенов, аллелей и генотипов полиморфных систем с восприимчивостью к определенному заболеванию, обработанные методом статусметрии, дают возможность выявить определенную степень индивидуальной предрасположенности к заболеванию и определить количественную меру риска заболеть этой болезнею.
Своеобразие статусметрической обработки заключается в том, что коэффициенты модели имеют знак “+” или “—“, указывающий на “направление влияния”, определяя данный признак или значение данного признака, как благоприятное для организма или неблагоприятное. Кроме того, абсолютная величина коэффициента характеризует “силу” влияния, т.е. позволяет расположить признаки по силе их влияния.
Наличие эффективных процедур отбора информативных признаков позволяет найти “главных действующих лиц”, минимальные наборы показателей, полностью или в большей степени, определяющих конкретное альтернативное состояние. Три этом точность функциональной модели не только не ниже, но, как правило, выше, чем при полных наборах показателей. Для построения моделей для оценки устойчивости — восприимчивости к болезням животных, в качестве альтернативных групп используются два крайних состояния — “здоровые — больные”, исключая все неопределенные состояния.
Мы провели, в качестве примера, статусметрическую обработку иммуногенетических показателей для определения предрасположенности крупного рогатого скота к туберкулезу . Были взяты две группы показателей: в первом случае эритроцитарные антигены и аллели трансферринового локуса, во втором антигены ВоГ.А-системы.
В результате обработки данных по эритроцитарным антигенам и аллелям трансферринового локуса проведена миниминиза-
ция набора информативных признаков методом последовательного исключения. Получена функциональная модель интегральной оценки имммуногенетического статуса крупного рогатого скота, состоящая из 18 показателей:
Zap= —0,436 +0,207B, +0,121G3 +0,2091, +0,211 О, +0,272 О, — 0,274 Р› 0,257 Q' +0,126 А -—0,240 Е, +0,259 Р', +0,147 X, +0,304 Х, —0,128 L' -0,109 F/F +0,251 TfAA —0,263 ТЯОР +0,123 Т#АР — 0,131 TfDE.
а также зоны неопределенных решений:0, =0,364 и a2 =0,214. При значении Zap > 0,364 — корова резистентна,
если Zap < 0,214 — корова предрасположена к туберкулезу, если 0,214 > Zag> 0,364 — решение неопределенное.
Такое решение в исследуемой популяции обеспечивает только 56% достоверности прогноза у исследуемых животных, что нас не устраивает.
Оценка предрасположенности к туберкулезу по ВоГ.Аантигенам .В результате обработки полученных данных методом статусметрии получена функциональная модель иммуногенетического статуса крупного рогатого скота в виде дискриминантной модели:
Zap=1,224 +0,209 A; +0,192 Az +0,058 А, + 0,119 A, + 0,042 А; + 0,168 Ag -0,872 Az -0,441 Аз —0,188 Ay —0,617 Ajo —0,388 Али — 0,028 Aj2 + 0,033 Аз — 0,046 А. — 0,111А15 - 0,156 Ау + 0,001 Ai7 -0,148 Aig + 0,065 Ауо + 0,023 Aro + 0,008 А», - 0,038 А». — 0,108 Азз — 0,170 Аз.
В результате проведения минимизации набора неинформатив-ных признаков методом последовательного исключения, получен набор из 7 антигенов и функциональная модель интегральной оценки в виде полинома:
7, ав= + 0,698 + 0,119 A, + 0,109 А, - 0,497 Az - 0,251Аз— 0,107 Ag - 0,352 Ajo - 0,192 Aj); а также зоны неопределенных решений: ©; = 0,611 1 a, = 0,449 При значении Zag> 0,611 — корова резистентна, если 7_в< 0,449 — корова предрасположена к туберкулезу, если 0,449 > Zap > 0,611 — решение неопределенное.
