Встречаемость в данном биотопе что означает
Интерпретация данных биомониторинга
Одна из важнейших методических трудностей почвенно-зоологических исследований – полнота учета видового состава исследуемых групп в данном биотопе или районе (Чернов, 1975).
Полнота учета видового состава достигается либо увеличением числа проб, либо более рациональным их размещением.
Основные экологические характеристики биоты (Чернов, 1975):
· качественный состав таксонов и экологических групп;
· количественные характеристики – встречаемость и обилие;
Встречаемость занимает промежуточное положение между качественными и количественными характеристиками. Встречаемость определяется как число проб, где встречен данный вид (независимо от количества особей в пробе), к общему числу проб. Обычно встречаемость используется как показатель распределения по площади – гомогенного, спорадического, локального. Для этого встречаемость сопоставляется с численностью. Если численность в отдельных пробах высока, а встречаемость мала, то вид в пределах биотопа распределен скоплениями.
Коэффициент агрегации (l):
При l близком к нулю – равномерное распределение особей по площади, при l=1 – случайное.
Невысокая численность при высокой встречаемости предполагает гомогенное распределение. Встречаемость сильно зависит от размера пробы.
Из показателей обилия наиболее важен показатель массы организмов. При определении массы необходимо быстрое взвешивание.
Значимость определяется, прежде всего, по показателям метоболизма.
При индикации и диагностике с использованием почвенно-зоологических исследований часто используются некоторыми показателями разнообразия.
Коэффициент фаунистического сходства Жаккара:
где С – число видов, общих для двух сравниваемых группировок; А – число видов в первой группировке; В – то же, во второй.
Формула Серенсена при тех же обозначениях имеет вид:
Эти коэффициенты можно выражать как в долях, так и в процентах. Формула Жаккара более строгая, так как получаемые с ее помощью коэффициенты соответствуют реальному сходству, тогда как формула Серенсена дает относительные величины.
Индекс сходства по обилию получается как отношение удвоенной суммы минимальных значений (из каждых двух) общих видов к сумарному обилию всех видов в обоих сообществах, т.е.
Коэффициент Б.А. Вайнштейна (биогеоценологического сходства):
где Кf – коэффициент сходства Жаккара.
Оценку разнообразия сообщества проводят с помощью индекса разнообразия Шеннона по формуле
где D — индекс разнообразия Шеннона; pn = Nn / S Nn; Nn — доля актиномицетов (грибов) n-го класса в %.
Кrср и индекс Шеннона следует рассчитывать по выборке из 30-40 колоний для грибов и 70-100 колоний для актиномицетов.
Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет
Как читать анализ по Осипову. Часть 1
В этой статье мы подробно разберем первую страницу результатов анализа по Осипову. Поехали!
Итак, вы сдали анализ микробных маркеров и получили большую таблицу. На первый взгляд она непонятна, вызывает много вопросов и порой ужасает пациентов и специалистов. Но это только на первый взгляд. Если вы еще не сдали анализ по Осипову и хотите посмотреть, как выглядят результаты, то вы на верном пути.
Что показывает эта загадочная таблица и как “читать” анализ методом ГХМС, рассказываем дальше.
Бланк лабораторного исследования
Перед вами бланк лабораторного исследования, в котором представлены данные о 58 микроорганизмах. Именно так выглядит первая страница результатов оценки тонкого кишечника методом газовой хромато-масс-спектрометрии (ГХМС). Что же мы видим в таблице?
“Что это за голубые и розовые пометки на бланке анализа?” Все очень просто. Это обозначения, которые облегчают жизнь специалисту-диагносту. При внушительном увеличении количества того или иного микроорганизма, его окошко выделяется розовым цветом, а дефицит окрашивается голубым. Таким образом, просто бросив взгляд на бланк, можно увидеть картину избыточного или дефицитного состояния по тому или иному микроорганизму.
Ну вот и все! Мы с вами подробно разобрали первую страницу результатов анализа по Осипову. Разбор второй страницы читайте тут.
Смотрите полную версию разбора анализа микробных маркеров от ведущего специалиста лаборатории ГенОм Шароновой Дианы Александровны.
ВСТРЕЧАЕМОСТЬ
Встречаемость занимает промежуточное положение между качественными и количественными характеристиками. Обычно она вычисляется как процент проб, в которых встречен данный
вид (независимо от количества особей в пробе), к общему числу проб.
Учитывая сугубо относительный характер этого показателя, имеет смысл использовать его в почвенно-зоологических исследованиях только в строго определенных целях, например, когда мы специально преследуем цель выявить степень гомогенности или спорадичности распределения видов по территории. Если встречаемость большинства видов около 100%, то из этого еще не следует, что их распределение гомогенно. Это может быть следствием того, что используемые пробы перекрывают расстояния между сгущениями отдельных видов. В этом случае бывает целесообразно сравнить учеты в разных по площади пробах. Так, если при учете дождевых червей в пробах 1 м 2 встречаемость большинства видов около 100%, то можно провести учеты в меньших пробах — 50×50 и 25X25 см. Сопоставление численности и встречаемости во всех этих пробах может дать весьма ценные сведения о характере распределения отдельных видов.
Встречаемость определяется со значительно меньшими затратами труда, чем численность. Ведь для этого достаточно отметить только наличие вида в пробе без подсчета особей. Это обстоятельство не раз привлекало внимание исследователей, особенно геоботаников, стремившихся использовать встречаемость для выявления некоторых особенностей структуры сообществ или для косвенных расчетов численности. Широко известен метод преобразования этого показателя под названием «закон встречаемости Раункиера» (Грейг-Смит, 1967). Попытки установить зависимость между численностью и встречаемостью не дали обнадеживающих результатов (Грейг-Смит, 1967; Василевич, 1969). Между этими величинами действительно имеет место логарифмическая зависимость, но она выявляется только при условии случайного распределения. Таким образом, предварительно нужно выяснить характер распределения исследуемых видов в биотопе, что часто более трудоемко,
чем непосредственное определение численности. На примере почвенных личинок насекомых (майского хруща) зависимость между встречаемостью и численностью при пуассоновском распределении нашел Е. И. Киров (1972). Однако случайное распределение в практике почвенно-зоологических работ встречается сравнительно редко. Чаще всего мы сталкиваемся с отчетливым агрегированным распределением. Данные, полученные Е. И. Кировым, в принципе можно объяснить тем, что использовался такой объем проб (1 м 2 ), который соответствовал площади обитания в среднем около одной личинки. При таком положении зависимость между встречаемостью и численностью очевидна. На практике чаще всего применяется такой размер проб, когда учитываемые виды встречаются в пробах в значительно большем числе особей. При этом встречаемость для массовых видов часто равна 100%. Между тем, определение численности по встречаемости возможно лишь при частоте ниже 100% и численности около единицы на пробу. Ценность показателя встречаемости увеличивается при снижении его величины, т. е. при уменьшении размера проб. Не исключено, что можно найти эмпирические соотношения между численностью и встречаемостью, даже если распределение не является случайным. Однако использование этих зависимостей в почвенной зоологии может иметь лишь крайне ограниченное применение.
А нормальны ли нормы?
Для контроля состояния здоровья я и Вы, уважаемый читатель, используем так называемые «нормы» или референсные (референтные) значения параметров крови, мочи и т.п.
Например: референсные значения для количества лейкоцитов в крови: 3,8—9,5*10 9 /л.
Но так ли нормальны эти «нормы», эти референсные значения?
Во-первых, «нормы» создаются на основе выборки условно-здоровых «обычных» людей, которые в массе своей слыхом не слыхали ни об умном методе жизни, ни об антиэйджинге. Напротив, в своём подавляющем большинстве они ведут не слишком здоровый образ жизни и питаются они отнюдь не оптимально (как Вы, например 🙂 ).
Иногда «нормальность норм» доходит до маразма.
Российская «норма» для селена в крови вообще находится в зоне повышенной смертности. Она просто отражает статус селена в выборке, каковой, получается, недостаточен.
Понятно, что с такими «нормами» нам не по пути!
Между тем, как будет показано далее, у людей, ведущих разумную жизнь, «нормы» другие!
Во-вторых, выборки для создания «норм» вопиюще часто очень маленькие, нерепрезентативные.
И это отражается парадоксально: для одного и того же параметра, например, крови, разные лаборатории имеют различающиеся референсные интервалы!
С логической точки зрения такого не может быть. Этого и нет. Такой вот бардак — результат грубых методологических погрешностей в постановке калибрующего эксперимента. Ведь при корректной постановке эксперимента такое никак не случится вне зависимости от применяемых химикатов и алгоритмов обработки.
Какие нормы нам нужны
Как я уже отмечал, референсные значения («нормы») калибруются на основе выборки квази-здоровых людей.
Но, как иногда печально шутят врачи, «нет здоровых людей, есть недообследованные». В случае «норм» это именно так. Все референсные интервалы получены на базе замера условно-здоровой выборки. А нам-то с Вами хочется быть не условно-здоровыми, а идеально здоровыми. Такими, которых называют «ridiculously healthy adults» — возмутительно здоровые взрослые люди, абсурдно здоровые взрослые люди, до смешного здоровые взрослые люди.
До обидного мало исследований ridiculously healthy adults.
Лейкоцитарная формула у идеально здоровых людей
Группа учёных из Отделения иммунобиологии Университета Аризоны (США) изучила мужчин и женщин, долго практикующих ограничение калорий без недоедания (ОКБН) [2].
ОКБН увеличивает продолжительность жизни у многих модельных организмов и считается методом продления жизни у Homo Sapiens.
Важно, что эти ridiculously healthy adults практиковали ОКБН долгое время — от 3 до 20 лет, в среднем в течение 10 лет.
В действительности, по моему мнению, особого ограничения калорий у этих американских товарищей и не было. Ведь они усреднённо получали из своей здоровой пищи 1790 ± 225 ккал в день, что, по моему мнению, не так уж мало. Я, кстати, потребляю меньше калорий, но не считаю это ограничением калоража.
На мой взгляд, важнее то, что питались эти ребята очень гармонично и замечательно:
избегали рафинированной пищи, наполненной пустыми калориями и трансжирными кислотами;
зато с удовольствием поедали разнообразные необработанные продукты, богатые ценными питательными веществами (овощи, фрукты, орехи, яичные белки, рыбу, нежирные молочные продукты, цельнозерновые и бобы).
Эта роскошная пища обеспечивала им > 100% рекомендуемой суточной дозы всех необходимых питательных веществ.
Процент общего потребления энергии, поступившей из белков, жиров, углеводов и алкоголя, составлял 22, 27, 51 и 0,2% соответственно. Это очень близко к идеалу.
Как явствует из материалов Calorie Restriction Society, эти мудрые американцы много двигались и вполне высыпались.
Т.е. фактически, они просто вели здоровый образ жизни (ЗОЖ), причём долгое время. Поэтому я позиционирую их способ бытия как ЗОЖ, а не как ограничение калорийности (Calorie Restriction).
Авторы исследования [2] пришли к выводу, что «Ограничение калорийности у людей приводит к лейкопении крови». Ибо у них наблюдались значительно пониженные циркулирующие уровни общих лейкоцитов, нейтрофилов, лимфоцитов и моноцитов (группа ЗОЖ) в сравнении с их соотечественниками, ведущими малоподвижный образ жизни и потребляющими вреднющую типичную западную диету [2]:
Т.е., по мнению авторов, параметры крови у малоподвижных и подлинно жирных людей (см. красные цифры), жрущих всякие бигмаки, пересахаренные колы и прочую дрянь, лучше, чем у Homo реально Sapiens.
Позвольте не согласиться.
Имеющиеся «нормы» обобщают результаты измерений не людей, ведущих разумный, т.е. здоровый образ жизни, а как раз субъектов, склонных к общепризнанно неполезной западной диете и малоподвижных.
Между тем число лейкоцитов (WBC) и абсолютное количество моноцитов — каковые считаются биомаркерами возрастного воспаления — увеличивается с возрастом [3].
Аналитики из Балтиморского продольного исследования старения [4] в период с 1958 по 2002 год наблюдали тенденцию к снижению количества лейкоцитов и параллельному снижению возрастной смертности. Они объясняют это сопутствующими изменениями окружающей среды (т. е. меньшим воздействием инфекционных агентов и / или улучшением санитарных условий) и изменением образа жизни (например, курение, физическая активность, диета и алкоголь).
Также воздержание от табака связано с более низким количеством лейкоцитов и нейтрофилов.
Самые физически активные участники были в группе с наименьшим риском и с наименьшим количества лейкоцитов, а физическая активность была обратно пропорциональна количеству лейкоцитов [4].
Т.е. меньше лейкоцитов — больше здоровья. (Без фанатизма, конечно, в разумных пределах.)
Наоборот, ожирение связано с провоспалительным состоянием, которое характеризуется повышенным уровнем количества лейкоцитов, а также, разумеется, С-реактивного белка и интерлейкина-6 [4].
Таким образом, иммунную систему группы ЗОЖ можно считать более молодой и крепкой, чем группу западной диеты. А повышенные значения у «западников» (в пределах «нормы») я осмелюсь обозначить как субклиническую переактивацию клеток иммунной системы. Вследствие дурного питания и малоподвижности.
Концентрация гормонов щитовидной железы в сыворотке у ridiculously healthy adults
Общий трийодтиронин Т3 был ниже на 30% в группе ЗОЖ, чем в группе западной диеты: 73.6±22 и 94.3±17 нг/дл соответственно [5]. Или 1,13±0,34 нмоль/л при американской «норме» 1,07—2,53 нмоль/л. Российская «норма», между прочим, пошире штатовской: 0,89—2,44 нмоль/л, что можно объяснить тем, что американцы уверенно занимают первое место в мире по числу излишне полных людей.
Таким образом, референсные значения для трийодтиронина общего Т3 для (почти) идеально здоровых людей будут примерно такими: 0,79—1,47 нмоль/л.
Форма для пересчёта из разных единиц Т3 ЗДЕСЬ.
Трийодтиронин свободный для ЗОЖ оказался таким: 1,08±0,46 пг/дл, при этом нормальный диапазон 1,45—3,48 пг/дл [5].
Или 1,66±0,7 пмоль/л (американская норма 2,23—5,35; российская — 2,6—5,7 пмоль/л).
Т.е. референсные значения для трийодтиронина свободного FТ3для (почти) идеально здоровых людей будут примерно такими:
0,96—2,36 пмоль/л.
Форма для пересчёта FТ3 из разных единиц ЗДЕСЬ.
Концентрации общего и свободного Т4, обратного Т3 и ТТГ в сыворотке были одинаковыми для разных групп.
К слову говоря, полученные результаты не удивляют. Как известно, у наследственных долгожителей функция щитовидной железы снижена.
Давление крови
Как систолическое, так и диастолическое артериальное давление в группе людей, долго практикующих ограничение калорий без недоедания (ОКБН) — фактически ЗОЖ — были чрезвычайно низкими, со значениями в диапазоне, обнаруженном у 10-летних детей: 99 ± 10 и 61 ± 6 мм рт. ст. Т.е. в этом аспекте они как бы и не старели.
При этом ни у одного из людей в группе ЗОЖ не было симптомов постуральной гипотензии [6].
Постуральная гипотензия — это состояние, при котором артериальное давление резко снижается при изменении положения тела из позиции сидя или лёжа в положение стоя.
Отмечается, что значительное понижение систолического и диастолического АД произошло уже в течение первого года ОКБН с дальнейшим снижением до чрезвычайно низких уровней в последующий период.
И ещё
Сывороточные маркеры воспаления были существенно лучше у ЗОЖевцев, что, конечно, очевидно [7]:
Кроме того, ЗОЖ (ОКБН):
— увеличивал уровни адипонектина и белков, связывающих инсулиновый фактор роста (IGFBP);
— значительно снижал уровни инсулина, инсулиноподобного фактора роста 1 (ИФР-1, IGF-1), индекса инсулинорезистентности HOMA, С-реактивного белка и интерлейкина-6, лептина;
— не изменял уровень гормона надпочечников дегидроэпиандростерона (ДГЭА) [8]:
Референсные значения для идеально здоровых людей
Исходя из этого можно примерно сформировать наши с Вами референсные значения:
Что делать
Если Вы реальный Homo Sapiens, а не «по паспорту», т.е. если Вы ведёте разумный образ жизни, то Ваши показатели крови (и другие), характеризующие воспалительные процессы, должны, как минимум, быть в зелёной зоне стандартных референсных значений. И даже возможно за её пределами — в области реального оптимума.
Параметры, которые с возрастом растут, обязаны находиться возле нижней границы «норм» или быть ещё меньше.
Характеристики, снижающиеся с годами, непременно должны попадать в верхнюю часть диапазона.
А также, как я уже писал, есть смысл ориентироваться на показатели детского тела, поскольку оно новее и менее поношено.
Будьте здоровы, молоды и счастливы! Вечно.
Malfertheiner P, Mégraud F, O’Morain C et al. European Helicobacter and Microbiota Study Group and Consensus panel. Management of Helicobacter pylori infection — the Maastricht V/Florence Consensus Report. Gut. 2017 Jan;66(1):6-30. doi: 10.1136/gutjnl-2016-312288
Contreras NA, Fontana L, Tosti V, Nikolich-Žugich J. Calorie restriction induces reversible lymphopenia and lymphoid organ atrophy due to cell redistribution. Geroscience. 2018 Jun;40(3):279-291. doi: 10.1007/s11357-018-0022-2.
Sebastiani, P., Thyagarajan, B., Sun, F., Schupf, N., Newman, A.B., Montano, M. and Perls, T.T. (2017), Biomarker signatures of aging. Aging Cell, 16: 329-338. https://doi. org/10.1111/acel.12557
Ruggiero C, Metter EJ, Cherubini A, Maggio M, Sen R, Najjar SS, Windham GB, Ble A, Senin U, Ferrucci L. White blood cell count and mortality in the Baltimore Longitudinal Study of Aging. J Am Coll Cardiol. 2007 May 8;49(18):1841-50. doi: 10.1016/j.jacc.2007.01.076. PMID: 17481443; PMCID: PMC2646088.
Fontana L, Klein S, Holloszy JO, Premachandra BN. Effect of long-term calorie restriction with adequate protein and micronutrients on thyroid hormones. J Clin Endocrinol Metab. 2006 Aug;91(8):3232-5. doi: 10.1210/jc.2006-0328. Epub 2006 May 23. PMID: 16720655.
Fontana L, Meyer TE, Klein S, Holloszy JO. Long-term calorie restriction is highly effective in reducing the risk for atherosclerosis in humans. Proc Natl Acad Sci U S A. 2004 Apr 27;101(17):6659-63. doi: 10.1073/pnas.0308291101. Epub 2004 Apr 19. PMID: 15096581; PMCID: PMC404101.
Meyer TE, Kovács SJ, Ehsani AA, Klein S, Holloszy JO, Fontana L. Long-Term Caloric Restriction Ameliorates the Decline in Diastolic Function in Humans. J Am Coll Cardiol (2006) 47:398–402. 10.1016/j.jacc.2005.08.069
Lettieri-Barbato D, Giovannetti E, Aquilano K. Effects of dietary restriction on adipose mass and biomarkers of healthy aging in human. Aging (Albany NY). 2016 Nov 29;8(12):3341-3355. doi: 10.18632/aging.101122. PMID: 27899768; PMCID: PMC5270672.
Способ определения референтных значений показателей микроорганизмов, исследуемых методом хромато-масс-спектрометрии Российский патент 2020 года по МПК G01N33/48
Описание патента на изобретение RU2715223C1
Способ может использоваться при анализе результатов исследований методом ХМС, применяемого в медицине, экологии, биотехнологии, ветеринарии. Используется при определении микробных сообществ в субстрате биологического происхождения, в частности, для клинических медицинских анализов биологических жидкостей и тканей (проб) человека, животных и растений, а также мониторинга лечебных мероприятий и коррекции дисбиозов человека, а также для контроля проведения лечебных процедур при ведении пациента врачом.
Известно изобретение «Анализы и способы применения биомаркеров», патент RU 2409817, конвенционный приоритет: от 16.08.2005, US 60/708,677; и от 24.05.2006, US 60/808,076, опубликовано 20.01.2011, позволяющий исследовать экспрессию одного или более биомаркеров в образце ткани или клеток млекопитающего. Позволяет определить группу патологий, в которую входят такие заболевания, при которых стимуляция иммунного ответа или вмешательство в иммунный ответ дают положительный эффект в отношении течения/прогрессирования болезни, а также определить деструкцию ткани больного, однако не предоставляет возможности определить референтный диапазон показателей исходя из индивидуальных особенностей организма.
Под конкретным биотопом конкретного объекта (обследуемого) в контексте данной заявки понимают биотопы, такие как: эндометрий, мочеполовой тракт, тонкая кишка и т.д. Под конкретным объектом понимают тех, у кого брали биотоп, например, конкретные люди (обследуемые). Кроме того, исследуемых разбиваютают на группы, например, по возрастам и т.п.
Требуется изучение референтных значений микроорганизмов для оценки микроэкологического статуса методом ХМС, т.к. у каждого микроорганизма в каждом отдельном микробном сообществе конкретного пациента (обследуемого, объекта) нормальный диапазон присутствия разный. Он зависит от суммарной нагрузки и общей микробной нагрузки на организм.
Для более детального анализа и учета индивидуальных особенностей организма необходимо наглядно определить и продемонстрировать долю резидентных и транзиторных микроорганизмов и других микроорганизмов в зависимости от общей микробной нагрузки на организм. При этом, для принятия решения врачом важно знать допустимый интервал отклонений и встречаемость микроорганизма в конкретном биотопе конкретного обследуемого. Поскольку понятие нормы выводится обычно как среднее арифметическое среди произвольной выборки обследуемых и принято за величину, являющуюся статистически достоверной величиной, в конкретном биотопе для разных обследуемых людей (объектов) понятие нормы может быть недостоверно. Поэтому величину нормального количества микроорганизмов искусственно завышают (занижают) для подстраховки врача при принятии решения о программе лечения. Для правильного плана лечения врачу требуется определить встречаемость микроорганизма и определить характерна ли такая встречаемость для конкретного исследуемого организма или она является отклонением от нормы. В настоящее время требуется предложить такой способ, который бы помогал врачу при оценке результатов исследования, что в первую очередь предполагает определение нормального микробного баланса, а для назначения лечения, которое обеспечит наибольшую эффективность и не нарушит этот баланс, требуется привести в норму микробный баланс конкретного организма и осуществить эффективное лечение того или иного заболевания отдельного органа, т.е. привести референтный диапазон для этого организма в норму.
Состав микробиоты может меняться в зависимости от: возраста, условий внешней среды, условий труда, рациона питания, перенесенных заболеваний, травм и стрессовых ситуаций, географического места проживания, народности (расы). Результаты проведенного исследования оформляют в виде микробиотограммы с количественной и графической характеристикой каждого исследованного маркера бактерий, вирусов и грибов. Очевидно, что самостоятельный анализ полученных данных в силу их новизны и значительного объема, крайне затруднителен в ходе практической работы лечащего врача. Целью предложенного способа является облегчение использования этих результатов лечащим врачом. В настоящее время при известных способах выделения референтных диапазонов требуется «консультативное заключение», осуществляемое клиническим патологом с оценкой общей микробной нагрузки и преобладающего вида постоянных и транзиторных бактерий, вирусов и грибов, и их сопоставления с клиническими данными. Предложенный способ обеспечивает возможность «видеть» присутствие анаэробной микрофлоры (в т.ч. как норму), которое составляет основной микробный массив (до 60% и более), что ранее в рутинной практике почти не оценивалось. При этом для врача возникает необходимость уточнять пределы количественных показателей в норме и патологии, а также учитывать, оценивать и тщательнее исследовать факторы резистентности микроорганизма, нарушение которых может приводить к заболеванию или неэффективному лечению.
Техническим результатом предложенного изобретения является возможность определения референтного диапазона норм по каждому микроорганизму в конкретном биотопе конкретного объекта.
В контексте данной заявки термины объект, обследуемый, организм, пациент имеют одинаковое значение, так как референтный диапазон может относится как к отдельному органу, отдельному микробному сообществу в субстрате биологического происхождения, так и к организму в целом, например, животному, человеку, растению.
— вычисляют общую бактериальную или микробную нагрузку.
Персонифицировать терапию могут помочь так называемые биомаркеры.
Биомаркеры должны быть тщательно исследованы для точной диагностики болезни и для помощи в разработке таргетной терапии для улучшения результатов заболевания.
Биомаркеры обладают характеристиками, которые могут быть объективно измерены для выявления патологического процесса или констатации нормы, а также ответа организма на терапию или применение новых лекарств. Такие индикаторы используются для ранней диагностики, профилактики и лечения заболеваний.
Биомаркеры могут быть клиническими, имиджевыми (например, те, что используются в процессе магнитно-резонансной томографии) или биохимическими (находятся в крови, спинномозговой жидкости, слюне, моче или на поверхности кожи), как в представленном способе. Такие биомаркеры для персонифицированной медицины позволят определить лекарства, которые подобраны строго по «адресу» микробиоты.
Каждый биомаркер (высшие жирные кислоты, альдегиды и стерины, содержащиеся в составе клеточной стенки или продуктов метаболизма соответствующего микроорганизма) характеризуется специфическими ионами, которые обеспечат необходимое и достаточное количество детектируемых микроорганизмов для исследуемого микробного сообщества в конкретной пробе исходного биологического материала.
В качестве примера определение референтного диапазона норм значений результатов исследований данным методом, применяя калибровочный шаблон на основе произвольной пробы фекалий, который позволяет при анализе всех маркеров стандартной базы данных выбрать такие группы специфических (селективных) ионов, характеризующие тот или иной маркер микроорганизма, который будет аутентичен поставленной задаче, например, мониторингу лечения конкретного заболевания или определения совокупности микробного сообщества человека, или растения, или исследуемого материала с превалирующей биологической составляющей для произвольной группы исследуемых объектов.
В предложенном способе результаты исследований рассматривают в совокупности со всеми характеристиками и показателями пациента, то есть комплексно.
Первым шагом в определении диапазона референтных значений обследуемого выявляется референтное значение норм, значение которых вычислено с применением калибровочного шаблона, а с помощью калибровочного шаблона находят точное местонахождение пика. Предварительно осуществляют выбор аутентичных поставленной задаче групп специфических (селективных) ионов. По полученным хроматограммам и масс-спектрам определяют концентрацию микробных маркеров микроорганизмов в исследуемом биоматериале. С помощью стандартного банка данных маркеров микроорганизмов определяют исследуемые микроорганизмы методом ХМС. Создаются выборки результатов, для этого используют группы населения, например, отбираются люди по выбранному признаку: возраст или принадлежность к расовой группе или региону проживания или режиму питания. Затем группа из этой категории проходит обследования методом хромато масс-спектрометрии (ХМС), получают шаблон со значением норм для расчета. Результаты этих исследований приводят к среднему показателю, и, таким образом, вычисляют диапазон референтных значений (плюс-минус 2 стандартных единицы отклонения от среднего значения), иными словами определяют среднее арифметическое конечного числа обследуемых, т.е. оценивают математическое ожидание.
Специфические ионы определяют до начала анализа для расшифровки хроматограммы, по котрой затем вычисляют площадь пика. Площади пиков берут для расчетов количества микроорганизма в материале. Находят выборку для биоматериала, например, крови, затем формируют таблицу Фиг 1. Далее находят выборки также для других биологических материалов, например, кала, эндометрия, мочи, эякулята, вагинального отделяемого и т.д. Например, если берут выборку для биоматриала, которым является кровь, то выбирают еще и группу обследуемых, например по возрасту.
Поскольку не существует такого понятия, как единый диапазон референтных значений, то при оценке результатов лабораторных исследований врачу необходимо обратиться к диапазону референтных значений конкретного субъекта, и, желательно, чтобы их предоставила лаборатория,
Для этого полученные показатели проб биологических материалов вычисляют по формуле стандартного отклонения по выборке используя программу EXCEL. Показатель равен корень квадратный из числа, полученного делением квадратичного отклонения совокупности количеств каждого из микроорганизмов, внесенных в таблицу протокола произвольной выборки обследуемых, на количество обследуемых, исключив из этой выборки экстремальные значения, которые не характерные конкретному биотопу конкретного объекта.
Иными словами определяют среднеквадратичное отклонение, т.е. рассеивание значений случайной величины относительно ее математического ожидания, что означает квадратный корень из дисперсии случайной величины.
При сравнении этих результатов большее значение среднеквадратического отклонении показывает больший разброс значений в представленном: множестве со среднеарифметической величиной множества; меньшее значение, соответственно, показывает, что значения в множестве сгруппированы вокруг среднего значения,
В общем смысле, определяя среднеквадратическое отклонение для индивида, можно считать, что для него определяют меру неопределенности.
При наличии нулевых значений более 40% от количества выборки вводят показатель доверительного интервала для среднего генеральной совокупности с использованием нормального распределения. Уровень значимости статистической зависимости принимается α=0,05. В связи с необходимостью индивидуально рассматривать референтные значения для данных конкретного микроорганизма.
Затем группируют микроорганизмы по группам «Резидентные» и «Транзиторные» в зависимости от частоты встречаемости микроорганизмов в конкретном биотопе. Если встречаемость микроорганизма свыше 50% случаев, то его относят к резидентной группе микроорганизмов, если встречаемость микроорганизма ниже 50% случаев, то его относят к транзиторной: группе микроорганизмов.
Для конкретного индивида важно определить, какое количество значений может выйти за пределы установленного диапазона референтных значений, даже если обследуемый абсолютно здоров.
По статистике выход референтных значений за пределы среднеарифметического значения наблюдается примерно у 5% обследуемых.
Далее разделяют микроорганизмы по соответствующим группам на резидентные и транзиторные, вычисляют суммарную нагрузку по каждому виду микроорганизмов: резидентным микроорганизмам, транзиторным микроорганизмам, анаэробным микроорганизмам, микроскопическим грибам, вирусам и вычисляют общую бактериальную или микробную нагрузку, а затем вычисляют процентное соотношение резидентных и транзиторных микроорганизмов от общей бактериальной нагрузки, применяя формулу деления частного понятия к общему.
Использование предложенного способа обусловлено тем, что:
Во-первых, выход значений за пределы диапазона связан с физиологическими особенностями человеческого организма. Если сдать один и тот же анализ несколько раз в течение суток, есть определенный шанс, что результат будет выходить за референтного диапазона, тем более, если значения показателей приближены к границе. По биологическим причинам изо дня в день показатели могут изменяться. Поэтому предложенный способ может обеспечить диагностические выводы на основании единичных измерений в данный конкретный момент времени суток, года, при конкретном воздействии внешних факторов,, а не требовать определять динамику изменения результатов во времени.
Во- вторых, индивидуальные особенности организма также могут повлиять на результаты. Референтные значения обычно вычисляют путем опытных клинических исследований большого числа людей определенных категорий, затем данные приводят к среднему значению, учитывая средние стандартные отклонения. Это всего лишь данные статистики, а не биологический закон. Поэтому бывает, что у здоровых людей определенные показатели, являющиеся «нормой» для них, что не являются в итоге «нормой» для большинства населения и не попадают в диапазон общепринятых референтных значений.
Способ иллюстрируется примерами, отраженными в таблицах и графиках.
ПРИМЕР реализации способа.
Первоначально осуществляют произвольную выборку обследуемых по конкретному биотопу с учетом возраста или расовой группы или региона проживания.
В ней отображены показатели после разделения микроорганизмов на группы резидентные и транзиторные в разных разделах таблицы протокола. В таблице протоколов выделены микроорганизмы с помощью окраски шрифта
Отчет по вирусной нагрузке для удобства оценки ведется в условных компьютерных единицах и обозначает не количество вирусных тел, а маркерную (химическую) нагрузку.
На Фиг. 1 приведены результаты исследований произвольной группы пациентов, которые определены при осуществлении следующих действий:
— выявлены значения, отличные от нуля, для вычисления встречаемости,
— вычислено среднеарифметическое значение,
— вычислено сумма квадратов отклонений данных от среднего,
— выявлены количество значений без экстремальных значений,
— выделен корень квадратный из частного суммы квадратов отклонений на количество значений без экстремальных значений,
— проведено сравнение со стандартным отклонением по выборке, за референтные значения взяты показатели стандартного отклонения от среднего значения по микроорганизму.
Для определения биотопа используют то обстоятельство, что высшие жирные кислоты, альдегиды и стерины в составе клеточной стенки с возможным отнесением их к конкретному микроорганизму, позволяют принять их в качестве маркера этого микроорганизма.
Каждому маркеру соответствует определенное число атомов углерода в цепи молекулы, что в свою очередь, соответствует хроматографическому времени удерживания соответствующего иона, поэтому по селективным ионам возможно определить в конечном итоге микроорганизм исследуемого сообщества, применив формулу реконструкции, (распределения ионов по временным интервалам в программе по методике ХМС для анализа микробных маркеров в пробах биологических жидкостей и тканей человека с указанием детектируемых маркеров и соответствующих им микроорганизмов). Хроматографическое разделение пробы традиционно осуществляют на капиллярной колонке в режиме селективных ионов, или масс-фрагментографии (МФ), на ГХ-МС системе AT-5973 Аджилент Технолоджис (Agilent Technologies Inc.) при периодическом сканировании ионов в интервалах времени. Интервалы времени и ионы выбирают таким образом, чтобы оптимально детектировать маркеры определяемых видов микроорганизмов.
Применение калибровочного шаблона на основе, например, фекалий, позволяет при анализе всех маркеров стандартной базы данных выбрать такие группы специфических (селективных) ионов, характеризующие тот или иной маркер микроорганизма, который будет аутентичен поставленной задаче, например, мониторингу лечения конкретного заболевания или определения совокупности микробного сообщества человека, или растения, или исследуемого материала с превалирующей биологической составляющей.
Предложенный способ позволяет обеспечить наиболее оптимальное определение микробного сообщества, присущее конкретному организму (исследуемому материалу), с учетом его изменения во времени, т.е обеспечить возможность разложения суперпозиции всего пула микробных маркеров, что позволяет оценить вклад от каждого из сотен видов микроорганизмов, присутствующих в исследуемом материале.
Средние статистические показатели в индивидуальном отражении характеризуются определенным разбросом, особенно выраженным в эндометрии (от 10 до 90 тыс. кл/г × 10 5 Для полного представления об особенностях микробиоценоза конкретного обследуемого учитывают соотношение соответствующих маркеров резидентных (постоянных) и транзиторных (временных) бактерий.
При оценке общей микробной нагрузки (ОМН) учитывают то, что:
— Минимальные значения снижают вероятность значимости воспаления как причины некоторых патологических состояний.
Для неспецифических воспалительных процессов возможна оценка преобладающего возбудителя (бактерии, вирусы, грибы) или ассоциации возбудителей и более обоснованного выбора первичной и/или вторичной лечебной тактики.
Это обусловлено тем, что в случае чрезмерно негативного отношения «метрополии» к «микробиотической колонии» ее обитатели могут взбунтоваться и объявить войну своему притеснителю в виде органного дисбиоза или общего бактериального «восстания» (вплоть до развития аутогенного сепсиса), которое в отдельных случаях может быть настолько запредельным, что приведет к уничтожению неразумного хозяина. Проведение исследования методом ХМС произвольно выбранных групп нацелен на всеобщую оценку гомеостаза бактериально-вирусно-грибкового сообщества, обитающего в организме человека не только на протяжении всей его жизни, но и после смерти (за исключением случаев кремирования трупов). В отличие от этого, все остальные методы (бактериальный посев, ПЦР, ИФА и др.) по своей методологической сущности заняты поисками внешних патогенов. Метод ХМС с позиций глобальной оценки биологической сущности человека рассматривает его всесторонние и чаще всего взаимовыгодные отношения с многомиллиардным микробиологическим сообществом, населяющим кожные покровы и слизистые оболочки человеческого организма.
На Фиг. 3 показаны крестиками экстремальные значения, выходящие из выборки.
Представленные таблицы (Фиг. 1 и 2) показывают референсный диапазон норм по каждому микроорганизму, выведенный по формуле среднеквадратичного отклонения.
Таким образом, способ позволяет врачу увидеть для конкретного обследуемого «Допустимый интервал отклонений от нормы», который вычисляют по формуле стандартного отклонения по выборке а именно: корень квадратный из числа полученного делением квадратичного отклонения совокупности количеств каждого из микроорганизмов таблиц протоколов произвольной выборки обследуемых на количество обследуемых этой выборки без экстремальных значений; также показывает «Встречаемость в данном биотопе», которая является процентным отображением частоты встречаемости при статистической обработке каждого микроорганизма таблиц протоколов произвольной выборки обследуемых; показывают особый порядок в группировке микроорганизмов по большим группам «Резидентные» и «Транзиторные» в зависимости от частоты встречаемости микроорганизмов в данном биотопе; обладают наглядностью; наличие итоговых математических данные показывают результат вычисления: суммарную нагрузку по резидентным микроорганизмам, транзиторным микроорганизмам, анаэробным микроорганизмам, микроскопическим грибам, вирусам, общую бактериальную нагрузку, а так же процентное соотношение резидентных, транзиторных микроорганизмов, анаэробов от общей бактериальной нагрузки для конкретного обследуемого.
Похожие патенты RU2715223C1
Иллюстрации к изобретению RU 2 715 223 C1
Реферат патента 2020 года Способ определения референтных значений показателей микроорганизмов, исследуемых методом хромато-масс-спектрометрии
Изобретение относится к биохимическим методам исследования микроорганизмов и может использоваться при проведении анализов в медицине, экологии, биотехнологии или ветеринарии. Для этого методом хромато-масс-спектрометрии определяют специфические селективные ионы, являющиеся характерными для микроорганизмов маркерами. На основании полученных данных определяют суммарную нагрузку каждого вида микроорганизмов и группируют их на резистентную и транзисторную группы, а также вычисляют процентное соотношение анаэробных микроорганизмов. Далее определяют допустимый интервал отклонений от нормы конкретного биотопа и рассчитывают референтный диапазон для каждой группы микроорганизмов. Изобретение обеспечивает определение микробных сообществ в субстрате биологического происхождения биологических жидкостей и тканей человека для контроля лечения пациентов, а также при мониторинге и коррекции дисбиоза кишечника. Кроме того, изобретение может быть использовано при контроле анализов животных или растений. 3 з.п. ф-лы, 3 ил., 2 пр.
Формула изобретения RU 2 715 223 C1
1. Способ определения референтных значений показателей микроорганизмов, исследуемых методом хромато-масс-спектрометрии, включающий определение референтного диапазона норм, значение которых вычислено с применением калибровочного шаблона на основе выборки произвольной группы исследуемых объектов, и выбор аутентичных поставленной задаче групп специфических (селективных) ионов в пробах после анализа всех маркеров стандартной базы данных, отличающийся тем, что определяют референтный диапазон норм по каждому микроорганизму в конкретном биотопе конкретного объекта (обследуемого), выведенный по формуле среднеквадратичного отклонения, для чего полученные показатели проб биологических материалов вычисляют по формуле: корень квадратный из числа, полученного делением квадратичного отклонения совокупности количеств каждого из микроорганизмов, внесенных в таблицу протокола произвольной выборки обследуемых, на количество обследуемых этой выборки без экстремальных значений, определяют встречаемость в конкретном биотопе относительно предварительно рассчитанной как процентное отношение частоты встречаемости при статистической обработке каждого микроорганизма произвольной выборки обследуемых, группируют микроорганизмы по группам «Резидентные» и «Транзиторные» в зависимости от частоты встречаемости микроорганизмов в конкретном биотопе, если встречаемость микроорганизма свыше 50% случаев, то его относят к резидентной группе микроорганизмов, если встречаемость микроорганизма ниже 50% случаев, то его относят к транзиторной группе микроорганизмов, разделяют микроорганизмы по группам, соответствующим группировке на резидентные и транзиторные, вычисляют суммарную нагрузку по каждому виду микроорганизмов: резидентным микроорганизмам, транзиторным микроорганизмам, анаэробным микроорганизмам, микроскопическим грибам, вирусам, вычисляют общую бактериальную или микробную нагрузку, вычисляют процентное соотношение резидентных и транзиторных микроорганизмов от общей бактериальной или микробной нагрузки, вычисляют процентное соотношение анаэробных микроорганизмов от общей бактериальной или микробной нагрузки, определяют допустимый интервал отклонений от нормы для конкретного биотопа конкретного обследуемого (объекта) после сравнения допустимого интервала отклонений, рассчитанного без экстремальных значений, и допустимого интервала отклонений, рассчитанного по всем значениям выборки допустимого интервала отклонений, рассчитанного с применением калибровочного шаблона по стандартной произвольной выборки обследуемых, и находят референтный диапазон для каждой группы микроорганизмов исходя из допустимого интервала отклонений от нормы для конкретного обследуемого.
2. Способ определения референтных значений показателей микроорганизмов по п. 1, отличающийся тем, что отображают после разделения микроорганизмов на группы резидентные и транзиторные в разных разделах таблицы протокола.
3. Способ определения референтных значений показателей микроорганизмов по п. 1, отличающийся тем, что выделяют микроорганизмы в таблице протоколов с помощью окраски резидентных микроорганизмов цветами красного спектра и транзиторных микроорганизмов цветами синего или голубого спектра.
4. Способ определения референтных значений показателей микроорганизмов по п. 1, отличающийся тем, что осуществляют произвольную выборку обследуемых с учетом возраста, или расовой группы, или региона проживания, или режима питания.