Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> Биология -> Горленко М.В. -> "Мультисубстратное тестирование природных микробных сообществ" -> 15

Мультисубстратное тестирование природных микробных сообществ - Горленко М.В.

Горленко М.В., Кожевин П.А. Мультисубстратное тестирование природных микробных сообществ — М.: Макс Пресс , 2005. — 88 c.
ISBN 5-317-01228-7
Скачать (прямая ссылка): lultimasortatnoetestirovanieprirodnih2005.djv
Предыдущая << 1 .. 9 10 11 12 13 14 < 15 > 16 17 18 19 20 21 .. 24 >> Следующая

сообществе (какими является большинство природных ассоциаций) рма этой
области будет определяться ближайшими соседями по
51
Рис.22. Функциональные ниши микробного сообщества.
пространству, в первую очередь предшественниками по трофической
цепи.Форма последних будет, в свою очередь, диктоваться в зависимости от
глубины вложенности системы, или их собственными соседями, или (для
граничных элементов) условиями среды.Учитывая ограничения метода,
налагаемые условиями культивирования и составом среды, мы в конечном
счете обозреваем лишь часть территории (ограничена кругом на рисунке),
однако, в силу вышеуказанных особенностей, эта часть должна отражать
специфику территории в целом. Так, по фотографии участка, покрытого
тропической растительностью мы можем представить в общих чертах
окружающий ландшафт, включая возможных живых обитателей, несмотря на то,
что ни одного животного в кадр не попало, и, как минимум, предположить
наличие обезьян, при этом полностью исключая присутствие белых медведей.
Несмотря на утрированность примера, он иллюстрирует практическую
применимость такого рода экстраполяции.
Таким образом, спектр МСТ является информативным параметром и
представляется перспективным объектом для применения идеологий
биоразнообразия и оценок сложности системы. Говоря более строго,
52
езультаты оценки спектров МСТ сообществ можно выразить как "сложность на
лимитированном разнообразии" ввиду конечности и ограниченности числа
используемых тест-субстратов.
Оцениваемые критерии и их значимость.
Наиболее простым и исследованным аспектом биоразнообразия являются
вычисления информационных индексов. Попытки измерения функционального
разнообразия проводились и ранее (Zak et al., 1994), но не получили
должного развития. Несмотря на большое количество существующих индексов
оценки биоразнообразия (Мэгарран, 1992), исследователи остановились на
индексе Шеннона и выровненности, как наиболее универсальных критериях
оценки разнообразия системы (энтропийные индексы), выводимых из общей
теории информации.
Более сложным и многообещающим является подход к анализу функционального
биоразнообразия на основе анализа ранговых распределений (Левич 1980;
Пузаченко 1998). Ранжирование интенсивностей потребления субстратов от
большего к меньшему, позволяет получить кривые ранговых распределений.
Математическое описание и анализ этих кривых помогает составить более
детальное представление о информационных и энергетических параметрах
микробной экосистемы и даже предсказать их реальную (а не измеренную)
сложность. Общие термодинамические описания кривых ранговых распределений
позволяют вычислить не только энтропию, но и темперу системы (по сути она
эквивалентна энергии системы), вычислить сложность и общую
информативность, узнать фрактальную размерность функциональной экониши
сообщества. Анализ коэффициентов распределения наряду со стандартными
параметрами биоразнообразия СПС, такими как индекс Шеннона,
выровненность, число потребляемых субстратов, позволяет производить
количественный экспресс-мониторинг благополучия микробных систем
агробиоценозов в задачах оптимизации агромелиоративных мероприятий и
бонитировки почв, дает возможность получить ИКтегральную оценку
устойчивости и степени деградации микробной системы. В случае мониторинга
загрязнений или иных негативных Воздействий, методика на основании оценок
критических значений
53
коэффициэнтов ранговых распределений позволяет определить реальную
"красную черту" - пороговый уровень воздействия, при которой
самостоятельное восстановление системы невозможно.
Умелое и осмысленное использование всех вышеуказанных параметров дает
ключ к ранее качественно недоступному уровню мониторинга естественных
микробных систем, оценке риска катастроф и созданию прогноза развития.
Наиболее полезными в мониторинговых исследованиях из всех вычисляемых
системой ЭКОЛОГ индексов нами признаны следующие.
1) Параметры d и b рангового распределения F(n)=E0 be n d ' Индекс d
привлекает внимание как метод оценки нагрузки и оценки благополучия
экосистемы, так как по нашим данным критическим его значением является 1.
Это позволяет найти красную черту, определить предельно допустимую
концентрацию.
2)Параметры dc и Ьс рангового распределения Ципфа f(n)=b. dc".
3)Энтропийные индексы.Индекс Шеннона Н и выровненность Е.
4)Число потребленных субстратов N.
5)Удельная метаболическая работа W.
6)Параметры бэта-разнообразия, выражающие различия между повторностями,
то есть стабильность спектра.
7)Перспективными для оценки стабильности могут быть критерии близости
реальных распределений к равновесным моделям, такие как энтропия Кульбака
Нк( Пузаченко 1998).
Изменение функционального разнообразия в ответ на нарушающие воздействия
В целом, в процессе изменения микробного сообщества в результате действия
какого-либо фактора можно выделить четыре стадии (Гузев, Левин 1991): 1)
адаптивная (низкий уровень нагрузки) - состав и организация сообщества
Предыдущая << 1 .. 9 10 11 12 13 14 < 15 > 16 17 18 19 20 21 .. 24 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

Есть, чем поделиться? Отправьте
материал
нам
Авторские права © 2009 BooksShare.
Все права защищены.
Rambler's Top100

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed