CРАВНЕНИЕ ВЫБОРОК ТИТРОВ АНТИТЕЛ РАНГОВЫМ МЕТОДОМ

По результатам серологического мониторинга оценивали напряжённость гуморального иммунитета птиц после применения трёх вариантов инактивированных вакцин против гриппа птиц, возбудитель которого способен к генетическим перестройкам и появлению чрезвычайно опасных высоковирулентных форм. В этой связи возникает необходимость точных количественных оценок титров антител, сопоставления их с пороговыми величинами и статистического анализа полученных результатов. Серологические исследования позволяют получить выборки значений титров антител, определить средние арифметические или средние геометрические оценки, а также статистические показатели в виде стандартных отклонений, коэффициентов вариации или стандартных ошибок средних. Перечисленные оценки и показатели относятся к категории параметрических, поскольку основаны на условии, что распределение элементов выборки является нормальным. Однако это условие далеко не всегда выполняется, что приводит к некорректным выводам, особенно при проведении сравнительного анализа. При этом также следует указать, что сравнения, проводимые в группе, состоящей более чем из двух выборок, не могут быть проведены по независимым парам. В этом случае требуются специальные методы множественных сравнений. Целью настоящей работы являлся сравнительный анализ трёх выборок титров антител. Использовали непараметрический метод множественных сравнений Миллера, который разработан для обнаружения существенности различий средних тенденций в выборках независимо от вида распределения варьирующих переменных. Согласно алгоритму метода, весь массив экспериментальных данных объединяли в общий упорядоченный (ранжированный) ряд, в котором каждой переменной назначали порядковый номер (ранг). Соответственно исходным выборкам вычисляли средние ранги переменных. Определяли разности средних рангов и необходимые статистические операторы, которые сопоставляли с табличными величинами (таблица прилагается). Таким образом, определяли статистическую значимость установленных разностей. Метод не требовал от исполнителей специальной математической подготовки.

1. Кэлнек Б. У. Болезни диких и сельскохозяйственных птиц / под ред. Б. У. Кэлнека, Х. Дж. Барнса, Ч. У. Биэрда, Л. Р. Макдугалда, И. М. Сэйфа // – Ч. 3. – 10-е изд., пер. с англ. – М.: АквариумПринт, 2011. – 1232 с.

2. Hartle S. Structure and Evolution of Avian Immunoglobulins / S. Hartle, K. E Magor, T. W Goden, F. Davison, B. Kaspers // Avian Immunology / Edited by Davison, F. & Kaspers, B. & Schat, Karel. (2008). 10.1016/B978-0-12-370634-8.X5001-X./P.103–114.

3. Katz J. M. Pathogenesis of and immunity to avian influenza A H5 viruses / J. M. Katz [et al.] // Biomedicine & Pharmacotherapy 2000; 54: 178–187.

4. OIE. High Pathogenicity Avian Influenza (HPAI) – Situation report 11/04/2022.

5. OIE. Terrestrial Animal Health 2021. Сhapter 3.3.4. Avian influenza (including infection with high pathogenicity avian influenza viruses). P. 1–24.

6. Manual of Diagnostic Tests and Vaccines for Terrestrial Animals 2021. Chapter 1.1.6. Principles and methods of validation of diagnostic assays for infectious diseases (version adopted in May 2013), – P. 72–87.

7. Холлендер М. Непараметрические методы статистики / М. Холлендер, Д. Вулф // – М.: Финансы и статистика, 1983. – 518 с.

8. Гланц С. Медико-биологическая статистика / С. Гланц // – М.: Практика, 1998. – 459 с.

9. Поллард Д. Справочник по вычислительным методам статистики / Д. Поллард // – М.: Финансы и статистика, 1982. – 344 с.

10. Плохинский Н. А. Биометрия. – М.: Изд-во Московского университета, 1970. – 367 с.