COMPARATIVE ANALYSIS OF INFLUENCE OF PH ON THE LEVEL OF THE ACTIVITY OF DIGESTIVE ENZYMES OF RUSSIAN STURGEON, SIBERIAN STURGEON AND THEIR HYBRID BY MEANS OF NONMETRIC MULTIDIMENSIONAL SCALING
Abstract and keywords
Abstract (English):
The pH impact on some digestive enzymes of the intestinal mucous tunic of Rrussian sturgeon, Siberian sturgeon and their hybrid ROLO is examined. The influence of the pH on α-amylase, maltase, alkaline phosphatase and caseinlytic proteinases of yearlings is studied with subsequent comparative analysis of the reactions of the enzymes on the changes of pH. The method of the nonmetric multidimensional scaling is used as a main tool of the comparative analysis. Finally, the degree of the similarity between enzymes of the parent species and hybrids is shown as a distance between points on the two-dimensional diagram of dispersion. It is stated that the enzymes of the hybrid in their responses to the changing pH are more similar to analogous enzymes of the Russian sturgeon. Besides, the maximum similarity is registered in the acid environment when pH is lower than 6. When pH grows similarity of hybrid to parent species essentially decreases, especially in case of comparison of the activity of the enzymes of hybrid and Siberian sturgeon.

Keywords:
sturgeons, hybrids, membrane digestion, digestive enzymes, pH, multidimensional scaling
Text
Введение К настоящему времени достаточно подробно изучено значительное число проблем, связанных с механизмами мембранного пищеварения рыб, а также с различными адаптациями пищеварительной системы. Одним из важнейших объектов исследования в данной области являются осетровые [1–3]. Однако особенности адаптаций на уровне ферментных систем исследованы недостаточно. Изучение воздействия экологических факторов на функциональные характеристики мембранно-связанных ферментных систем требует применения статистических методов обработки массивов данных, сочетающих возможность комплексного анализа многомерных данных, с удобным и лаконичным представлением результатов исследования. Одним из подобных методов является многомерное шкалирование – математический инструментарий, предназначенный для обработки данных о попарных сходствах, связях или отношениях между анализируемыми объектами с целью представления этих объектов в виде точек некоторого координатного пространства [4]. Данный метод прикладной статистики в настоящее время чаще всего используется в современных социологических исследованиях [5, 6]. В биологических науках данный метод применяется относительно редко, а его основным назначением, как правило, является визуализация многомерных массивов данных [7–12]. Целью данной работы являлся сравнительный анализ воздействия pH среды на пищеварительные ферменты слизистой оболочки кишечника русского осетра, ленского осетра и их гибрида РОЛО. Материал и методы исследований Объектами исследования служили годовики русского осетра (Acipenser güldenstädtii B.), ленского осетра (Acipenser baerii B.) и их гибрид РОЛО (Acipenser güldenstädtii × Acipenser baerii), полученные и выращенные в искусственных условиях. Биохимический анализ проводили по общепринятым методикам [13]. Уровень активности α-амилазы (КФ 3.1.1.1) определяли по убыли крахмала модифицированным методом Смита и Роя, уровень активности мальтазы (КФ 3.2.1.20) – модифицированным глюкозооксидазным методом, щелочной фосфатазы (КФ 3.1.3.1) – по степени гидролиза n-нитро-фенилфосфата Na. Казеинлитическую активность протеиназ (КФ 3.4.21) определяли модифицированным методом Ансона [13]. Активность ферментов регистрировали в диапазоне pH от 3 до 12, в случае казеинлитических протеиназ – от 6 до 12. Из осредненных значений активности исследуемых ферментов формировалась матрица сопряженных измерений для каждого исследуемого значения температуры. Затем на основе этой матрицы вычислялась матрица различий между переменными. Для вычисления различий между переменными использовалась метрика городских кварталов: где – расстояние, – координаты объектов s и t. При обработке данных использовался комбинированный алгоритм неметрического многомерного шкалирования по методикам Гуттмана и Краскала. Для вычисления функции стресса использовалась формула Краскала: , (1) где Phi – значение функции стресса; dij – воспроизведенные расстояния в двумерном пространстве; σij – исходные расстояния; f(σij) – значения функции неметрического монотонного преобразования исходных данных. Результаты вычислений по алгоритму Краскала также использовались при построении диаграммы Шепарда, отражающей зависимость оценок расстояний от исходных данных. Результаты исследований При обработке методом неметрического многомерного шкалирования экспериментальных данных совокупность изучаемых многомерных переменных содержащих информацию об уровне активности четырех исследуемых ферментов слизистой оболочки кишечника была представлена в виде двумерной карты, т. е. эта совокупность была отображена в плоскость двух главных осей (рис. 1). Как отмечалось выше, подобная картина была получена с применением комбинированного алгоритма, поэтому в качестве мер соответствия полученной структуры данных исходной – многомерной, использовались функция стресса Краскала (1) и коэффициент отчуждения. Значения этих показателей составили 0,09 для стресса и такую же величину для коэффициента отчуждения. Это свидетельствует о высокой степени соответствия полученной и исходной структур данных и, следовательно, об адекватности полученных результатов [1]. С целью дополнительного изучения качества выполненных преобразований по результатам обработки была построена диаграмма Шепарда (рис. 2), отображающая зависимость воспроизведенных расстояний от исходных. Данные диаграммы также свидетельствуют о хорошем соответствии исходных данных конечной конфигурации точек. Рис. 1. Результаты многомерного шкалирования (индекс R в имени переменной означает данные по русскому осетру, индекс L – по ленскому осетру, RL – по РОЛО, числа в имени переменной – значение pH) Рис. 2. Диаграмма Шепарда: по горизонтали – исходные расстояния между данными, по вертикали – воспроизведенные в конечной конфигурации, приведенной на рис. 1 На полученной диаграмме рассеяния можно выделить несколько групп. Группа, обладающая наибольшей компактностью, содержит переменные гибрида, характеризующие уровень активности исследуемых ферментов в существенно кислой и щелочной средах (при pH 3, 4, 5, 10, 11, 12) и русского осетра при pH от 3 до 5. Рядом с данной группой находится группа переменных, содержащих информацию по ленскому осетру в аналогичных условиях среды и русскому осетру при pH 10 и 11. Для диапазона pH от 6 до 9 характерно формирование существенно более разреженных скоплений кластеров переменных, однако и в данном диапазоне ферменты гибрида в своих реакциях существенно более сходны с ферментами русского осетра, нежели ленского. Следует отметить, что переменные по ленскому осетру при pH 7–9 и 10–11 образуют группы, крайне удаленные как от переменных, содержащих информацию по ферментам гибрида, так и от переменных, содержащих информацию по ферментам русского осетра. Из построенной диаграммы рассеяния очевидно, что для диапазона pH от 6 до 9 переменные с информацией по активности ферментов ленского осетра располагаются на существенно большей дистанции от переменных с информацией по активности ферментов РОЛО, чем в случае экстремальных значений. Таким образом, на всем диапазоне исследуемых значений очевидно большее сходство ферментного комплекса гибрида с ферментами русского осетра в реакциях на pH среды. С другой стороны, анализируя взаимное расположение переменных на диаграмме рассеяния, можно отметить, что данное сходство наиболее сильно выражено для pH от 6 и ниже, а с ростом значения pH среды оно ослабевает. Различия с увеличением pH среды особенно сильно возрастают для гибрида и ленского осетра, однако и для ферментов русского осетра тенденция аналогична. Результаты анализа в совокупности с предыдущим исследованием, посвященным исследованию воздействия на ферменты слизистой оболочки кишечника осетровых и гибрида температуры [14], подтверждают перспективность метода многомерного шкалирования при обработке данных физиолого-биохимических исследований мембранного пищеварения рыб. Выводы 1. Теденции в изменении уровня активности ферментов РОЛО под воздействием pH среды обнаруживают большее сходство с аналогичными тенденциями для ферментов русского осетра нежели, ленского. 2. Наибольшее сходство между реакциями ферментов РОЛО и русского осетра обнаруживается при pH от 6 и ниже. 3. С ростом pH свыше 6 сходство реакций ферментов гибрида и родительских видов ослабевает, особенно существенно эта тенденция выражена для ферментов РОЛО и ленского осетра.
References

1. Nevalennyy A. N. Kompleksnoe issledovanie osobennostey processov membrannogo pischevareniya u sevryugi / A. N. Nevalennyy, D. A. Bednyakov, V. Yu. Novinskiy // Vestn. Astrahan. gos. tehn. un-ta. Ser.: Rybnoe hozyaystvo. 2011. № 2. S. 93–98.

2. Bednyakov D. A. Sovmestnoe vliyanie temperatury i ionov metallov na uroven' aktivnosti schelochnoy fosfatazy slizistoy obolochki kishechnika u ryb semeystva Acipenseridae / D. A. Bednyakov, A. N. Nevalennyy, S. G. Korostelev // Vestn. Astrahan. gos. tehn. un-ta. Ser.: Rybnoe hozyaystvo. 2012. № 2. S. 131–135.

3. Mart'yanov A. S. Nechetko-neyronnoe modelirovanie izmeneniy urovnya aktivnosti karbogidraz piloricheskoy zhelezy russkogo osetra pod vozdeystviem osmolyarnosti sredy / A. S. Mart'yanov, A. A. Nevalennaya, L. A. Nevalennaya // Vestn. Astrahan. gos. tehn. un-ta. Ser.: Rybnoe hozyaystvo. 2012. № 1. S. 93–98.

4. Deyvison M. Mnogomernoe shkalirovanie: metody naglyadnogo predstavleniya dannyh / M. Deyvison. M.: Finansy i statistika, 1988. 254 s.

5. Terehina A. Yu. Analiz dannyh metodami mnogomernogo shkalirovaniya / A. Yu. Terehina. M.: Nauka, 1986. 168 s.

6. Tolstova Yu. N. Osnovy mnogomernogo shkalirovaniya / Yu. N. Tolstova. M.: KDU, 2006. 160 s.

7. Cipileva T. A. Metody avtomaticheskoy klassifikacii v szhatii ekologicheskoy informacii // Algoritmicheskoe i informacionnoe obespechenie sistem ekoinformacii / T. A. Cipileva. Tomsk: SO AN SSSR, 1989. S. 23–61.

8. Shitikov V. K. Kolichestvennaya gidroekologiya: metody sistemnoy identifikacii / V. K. Shitikov, G. S. Rozenberg, T. D. Zinchenko. Tol'yatti: IEVB RAN, 2003. 463 s.

9. Hrustaleva A. M. Geneticheskaya differenciaciya nerki (Oncorhynchus nerka) aziatskih stad / A. M. Hrustaleva: avtoref. dis. … kand. biol. nauk. M., 2007. 25 s.

10. Prokof'ev A. M. O proishozhdenii Soloveckoy ryapushki Coregonus albula i koryushki Osmerus eperlanus Syamozera / A. M. Prokof'ev // Voprosy ihtiologii. 2009. T. 49, № 1. S. 15–28.

11. Novakovskiy A. B. Metody ordinacii v sovremennoy geobotanike / A. B. Novakovskiy // Vestn. In-ta biol. Komi NC UrO RAN. 2008. № 10 (132). S. 28.

12. Diripasko O. A. Populyacionnaya struktura pilengasa Liza haematocheila (Mugiliformes, Mugilidae), akklimatizirovannogo v basseyne Azovskogo morya / O. A. Diripasko // Voprosy ihtiologii. 2007. T. 47, № 4. S. 476–474.

13. Nevalennyy A. N. Enzimologiya / A. N. Nevalennyy, D. A. Bednyakov, I. S. Dzerzhinskaya: ucheb. posobie. Astrahan': Izd-vo AGTU, 2005. 84 s.

14. Bednyakov D. A. Sravnitel'nyy analiz vozdeystviya temperatury inkubacii na aktivnost' kompleksa pischevaritel'nyh fermentov russkogo osetra, lenskogo osetra i ih gibrida metodom mnogomernogo shkalirovaniya / D. A. Bednyakov, A. S. Mart'yanov // Vestn. Astrahan. gos. tehn. un-ta. Ser:. Rybnoe hozyaystvo. 2013. № 1. S. 118–123.


Login or Create
* Forgot password?