WWW.DISS.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
(Авторефераты, диссертации, методички, учебные программы, монографии)

 

Pages:   || 2 | 3 |

«Е. В. МОКШИН, А. С. ЛУКАТКИЫ ПОСТАНОВКА НАУЧНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ САРАНСК ИЗДАТЕЛЬСТВО МОРДОВСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 2011 У Д К 57.084(075.8) ББКЕ5 М749 Рецензенты: кафедра ...»

-- [ Страница 1 ] --

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ГОСУДАРСТВЕННОЕ О Б Р А З О В А Т Е Л Ь Н О Е У Ч Р Е Ж Д Е Н И Е

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«МОРДОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

им. Н. II. ОГАРЕВА»

Е. В. МОКШИН, А. С. ЛУКАТКИЫ

ПОСТАНОВКА

НАУЧНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА

УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ

САРАНСК

ИЗДАТЕЛЬСТВО МОРДОВСКОГО УНИВЕРСИТЕТА

2011 У Д К 57.084(075.8) ББКЕ5 М749 Рецензенты:

кафедра микробиологии и физиологии растений Саратовского государственного университета им. Н. Г. Чернышевского (заведующий — доктор биологических наук профессор С. Л. Степанов);

доктор биологических наук профессор Е. Б. Кириченко Пособие подготовлено в рамках выполнения АВЦП «Развитие научного потенциала высшей школы» (проект 2. 1. 1 / 6 2 4 ) Мокшип Е. В.

М 749 Постановка научного эксперимента : учеб. пособие / Е. В. Мокшин, А. С. Лукаткии. — Саранск : Изд-во Мордов.

ун-та, 2011. — 84 с.

ISBN 978-5-7103-2419- В учебном пособии приведены конспект лекций, методические указания к лекционным и лабораторным занятиям, методические указания к самостоятельной подготовке студентов. Даны контрольные вопросы по предмету и глоссарий.

Предназначено для студентов дневной и заочной форм обучения направлений подготовки «Биология», «Биоэкология», магистрантов и аспирантов. Может быть использовано для планирования научно-исследовательской работы студентов и аспирантов других специальностей.

УДК 57.084(075.8) ББК Е Учебное издание МОКШИП Евгений Владимирович Л У К Л Т К И Н А л е к с а н д р Степанович

ПОСТАНОВКА НАУЧНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА

Учебное пособие Печатается в авторской редакции в соответствии с представленным оригинал-макетом Дизайн обложки II. В. Рунковой Подписано в печать 29.04.11. Формат-60x84 Кв. Усл. псч. л. 4,88.

Тираж 100 экз. Заказ Л « 591.

Г Издательство Мордовского университета Типография Издательства Мордовского университета 430005, г. Саранск, ул. Советская, ISBN 978-5-7103-2419-6 © Мокшин Е. В., Лукаткии А. С., © Оформление. Издательство Мордовского университета,

ПРЕДИСЛОВИЕ





Спецкурс «Постановка научного эксперимента» является вводным. Его изучение совпадает с началом специализации студентов по избранной профессии и периодом их активного участия в научно-исследовательской работе кафедр. Значение данного спецкурса в системе подготовки биологов и биоэкологов заключается в том, что непосредственную базу для целостного методологического анализа и понимания сущности изученных явлений составляет основной учебный материал ио специальности. Это приближает методологию к практической стороне учебного процесса.

Одним из путей творческого восприятия основ современной науки является систематическая научно-исследовательская работа (НИР). Практика показывает, что НИР существенно повышает интерес к изучению общих и специальных дисциплин по избранной специальности, способствует формированию теоретических и практических навыков, необходимых исследователю, расширяет научный кругозор и формирует способности к анализу и критическому пониманию достижений современной науки.

При изучении данного спецкурса ставятся следующие задачи: 1) дать цельнос представление о науке как о системе знаний и орудии познания; 2) рассмотреть уровни методологии и определить их место и значение в научном познании;

3) понять суть общенаучных и конкретно-научных методов и принципов исследования в биологии и экологии; 4) ознакомиться с задачами планирования и организации эксперимента; 5) ознакомиться с основными сторонами лабораторного, вегетационного, полевого, экскурсионного и других методов, средствами регистрации процессов, протекающих в живых организмах; 6) изложить правила протоколирования, обработки результатов наблюдения и исследования, их изображения;

7) ознакомиться с основными правилами работы с научной литературой и подготовки материалов к печати.

КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ

1. ОСНОВЫ НАУЧНОЙ МЕТОДОЛОГИИ В БИОЛОГИЧЕСКИХ II

ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

1.1. Общая характеристика н а у к и «Паука - это сфера человеческой деятельности, функцией которой является выработка и теоретическая систематизация объективных знаний о действительности» (Алексеев, 1974).

Наука включает в себя как деятельность, направленную на получение знаний, так и результат этой деятельности - сумму полученных к данному моменту научных знаний, образующих в совокупности научную картину мира. Непосредственная цель науки - описание, объяснение, предсказание процессов и явлений действительности, составляющих предмет ее изучения на основе открываемых ею законов, т. е. в широком смысле - теоретическое отражение действительности.

Наука включает в себя все: ученых с их знаниями и способностями, квалификацией и опытом; научные учреждения, экспериментальное и лабораторное оборудование; методы НИР, понятия и категорийный аппарат, систему научной информации, а также всю сумму знаний, выступающих в качестве либо предпосылки, либо средства, либо результата научного познания.





Предыстория пауки. Первоначальные знания носили характер эмпирических правил для конкретных видов деятельности людей, являясь порождением их материальных действий. Определенную роль играла также мифология, в которой нашло отражение стремление людей построить общую картину явлений окружающего мира посредством воображения и фантазии. Таким путем возникли религиозно-антропоморфные представления о сверхъестественных силах, господствующих в природе и стоящих над ней.

Следующий этап связан с разделением физического и умственного труда. В Древней Греции (VI-IV вв. до н.э.) возникли теоретические концепции, объясняющие реальный мир через естественное начало (Фалес, Демокрит). Данный этап развития познания получил название натурфилософского. (Философия природы - умозрительное истолкование се как единого целого.) Познание в эту эпоху характеризовалось выделением и описанием наиболее общих и существенных сторон и явлений природы, общества и мышления, происходили собирание, систематизация фактов, накопление эмпирического материала, что привело к установлению некоторых положений, принципов и описательной формулировке ряда законов - начало возникновения отдельных областей знаний - логики (Аристотель), геометрии (Эвклид), механики (Архимед), астрономии (Птолемей) (IV—II вв. до н.э.).

Средневековье. Господство религиозно-мистического мировоззрения затормозило процесс познания. Наиболее важные достижения в эту эпоху связаны с Арабским Востоком и Средней Азией (Ибн-Сина, Ибн-Рушд, Бируни) (XI-XII в.). В Европе госпо/1Ствовала схоластика: попытки дать научно-теоретическое обоснование религиозному мировоззрению в различных его проявлениях. Схоластика способствовала формированию и развитию культуры формального мышления и искусства теоретических споров и дискуссий. Средневековая алхимия - эмпирическое изучение химических веществ; средневековая астрология - постоянное наблюдение за небесными телами, что способствовало развитию материальной базы астрономии.

Эпоха Возрождения. Эксперимент становится ведущим методом исследования и радикально расширяет сферу познаваемой реальности, тесно соединяя теоретические рассуждения с практическим «испытанием» природы. В XVI-XVII в.

произошла первая научная революция (Галилей, Коперник, Гарвей, Декарт, Гюйгенс, Ныогон и др.). Механистический материализм в свете законов механики объяснял суть не только физических и химических, но и биологических явлений (Ламегри, Борслли и др.).

XVIII - начало XIX в. Накоплен и систематизирован обширный материал в конкретных областях естествознания (Эйлер, Ломоносов, Лаплас), предметом изучения которого были явления действительности.

Новые революционные перемены в науке - XIX в. Открытие закона сохранения и превращения вещества и энергии (Майер, Джоуль, Гельмгольц), клеточного строения растительных и животных организмов (Шлейден, Шванн), законов эволюции органического мира (Дарвин), периодической системы элементов (Менделеев).

Конец XIX - начало XX в. Ломка классических представлений о реальном мире в связи с открытием электрона, рентгеновского излучения, радиоактивности и других явлений, необъяснимых на основе механистического мировоззрения.

Новая революция в науке началась в физике (Планк, Эйнштейн) и охватила все основные ее отрасли.

20-30-е годы XX в. Развитие квантовой механики; в биологии сформулирована теория уровней организации живых систем и др.

50-е гг. XXв. Развитие науки обусловило НТР.

1.3. Классификация наук «Классификация - это система соподчиненных понятий в любой области знания и человеческой деятельности, система, используемая как средство для установления связей и точной ориентировки во веем многообразии сложившихся понятий и соответствующих им групп (классов) объектов» (Якушкин, 1973).

Классификация фиксирует закономерные связи между классами объектов, определяет их место и основные свойства в целостной системе, служит средством хранения и поиска информации (например, в биологической систематике).

Уровни и характер связей между науками определяются: 1) предметом;

2) методом; 3) условиями познания объектов; 4) целями и задачами наук; 5) практическим значением и другими факторами.

Науки подразделяются на фундаментальные и прикладные.

Фундаментальные науки имеют своей целью познание материальных основ и объективных законов движения и развития природы, общества и мышления как таковых безотносительно к их практическому использованию.

Непосредственные задачи прикладных наук заключаются в разработке на базе достижений фундаментальных наук не только конкретных познавательных, но и прикладных проблем. Поэтому показателем эффективности результатов исследований в области прикладных наук служит не только получение истины, но и их непосредственное практическое значение. На стыке прикладных наук и практики возникает специальная область исследования, называемая разработками, в процессе которых результаты прикладных наук реализуются в виде технологических процессов, конструкций, промышленных материалов и т.п.

Общая классификация наук: естественные (объект - природа: неорганическая, органическая, человек); гуманитарные (объект - человек, общество, мышление); технические (на стыке естественных и социальных).

Классификация наук имеет важное практическое значение, так как она является теоретической основой многих отраслей деятельности. Она способствует решению вопросов, связанных с формированием структуры научных учреждений на различных уровнях их организации и взаимосвязей, планированием и координацией исследований в различных областях науки, установлением связей между теоретическими, прикладными науками и практикой, разработкой учебных планов и стандартов для вузов, определением содержания учебников и учебных пособий, написанием трудов энциклопедического характера, организацией библиотечного дела и библиотечной классификации и т.п.

1.4. Методологии и методы н а у ч н о г о познания Методология в широком смысле - это учение о структуре, логической организации, средствах и методах деятельности. Обычно под методологией понимают прежде всего методологию научного познания, которая представляет собой совокупность теоретических положений о принципах построения, формах и способах научно-познавательной деятельности (Спиркин, Юдин, 1974).

В общем плане различают философскую и специально-научную методологию. Последняя в свою очередь делится на уровни - общенаучный и конкретнонаучный. Каждому уровню методологии соответствуют определенные методы познания.

По В. Ф. Сержантову (1974), методология - прежде всего совокупность функционирующих в данной научной области принципов самого понимания закономерностей реального мира, использования методов исследования и их взаимной связи, истолкования понятий науки со-стороны их логической формы, общего философского анализа, построения теорий и понимания исходных основ данной науки.

Методологию можно рассматривать и как определенную систему основополагающих идей. Главной функцией научной методологии являются внутренняя организация и регулирование процесса познания и практического преобразования объективной реальности. Методология науки устанавливает и характеризует логические связи между предметом, целью, задачами, методами и методиками научного исследования, определяет постановку проблем, последовательность их решения и теоретическую направленность объяснения результатов. При этом уровень анализа и обобщения зависит от природы явлений.

Методы философской методологии - индукция и дедукция. Современная общенаучная методология содержит такие концепции, как системный подход, общая теория систем, системный анализ и другие виды системных методов.

Методы кибернетики - науки о формах и средствах управления, связи и переработки информации при организации и реализации целенаправленных действий в машинах, живых организмах, обществе. * Методы математического аппарата (например, математической статистики).

Моделирование - исследование на моделях процессов и конструкций, которые трудно или невозможно исследовать в естественных условиях, и сведение результатов исследования существенных свойств одного явления путем изучения свойств другого явления, имеющего иную природу. Моделировать можно свойства любых объектов, включая сложные биологические системы.

Мыслительный эксперимент основан на системе мыслительных, практически неосуществимых приемов, проводимых над идеальными объектами. Будучи теоретической моделью реальных экспериментальных ситуаций, мыслительный эксперимент проводится в целях выяснения согласованности основных принципов теории.

Принципы ряда наиболее распространенных общенаучных методов исследования природы - описательный, сравнительный, экспериментальный и исторический - являются выражением принципов системного подхода.

Уровень конкретно-научной методологии представляет совокупность конкретных концепций (теорий) и методов научного исследования в различных областях наук.

«Метод - это способ, путь исследования или теория, представляющие собой совокупность приемов научного исследования, включая анализ, теоретическое объяснение материала, выводы и операции по практическому или теоретическому освоению действительности, в целом подчиненные решению конкретнонаучных задач» (Спиркин, 1974).

Теория в широком смысле - целостная система знаний, комплекс взглядов, представлений, идей, направленный на истолкование и объяснение какого-либо явления; в более узком и специальном смысле - это высшая, самая развитая форма организации научного знания, дающая целостное представление о закономерных, существенных связях в определенной области реального мира (Швырев, 1978).

Конкретно-научная методология осуществляет синтез как внутри частных наук, так и при их взаимодействии. Например, рассмотрение многих биологических явлений возможно на базе методологии современной физики.

Между уровнями исследования и методами существует закономерная связь:

эмпирическому уровню исследований свойственны сравнение, измерение, индукция, дедукция, анализ, синтез, а теоретическому - гипотеза, моделирование, идеализация, абстракция, обобщение, мыслительный эксперимент и другие методы и формы изучения действительности.

Непосредственный научно-практический уровень познания - методика и техника исследования. Они представлены большим многообразием инструментальных и логических приемов и средств изучения конкретных свойств объектов и явлений. В экспериментальных науках методика оснащается самым современным оборудованием и аппаратурой. Рассматриваемый уровень исследований находится на границе непосредственного взаимодействия субъекта и объекта. Методика как исходный способ познания обеспечивает возможность установления адекватной связи с объектом сообразно действующей закономерности и таким образом позволяет получить объективные данные о его свойствах.

С помощью методики решаются частные стороны вопроса, более узкие конкретные задачи исследования. Методика обеспечивает получение определенных фактов, т.е. конкретного результата, который отражает отдельные стороны изучаемого объекта (регистрация температуры тела, давления крови, показателей работы сердца и т. п.). Характерной стороной методики является конкретный технический принцип и способ регистрации определенного жизненного проявления изучаемой функции соответственно ее природе. Метод же - принципиально более общий подход к решению основных задач научного познания. Он включает также теорию и опирается на совокупность методик, позволяющих изучить основные существенные стороны исследуемого объекта или явления.

Науке присущи эмпирический и теоретический уровни познания и организации исследований. Эмпирические исследования проводятся опытным путем, их результаты - конкретные факты, которые констатируют существенные количественные и качественные признаки и свойства изучаемых объектов и становятся носителями элементарного знания. Относительное постоянство эмпирических характеристик и связей между ними в изучаемых объектах, многократно регистрируемых в опыте, выражается с помощью эмпирических правил и законов, часть которых имеет вероятностный характер.

На эмпирическом уровне познания формируется ряд прикладных наук, достижения которых внедряются в практику или способствуют развитию теоретического уровня познания. Например, па базе теоретической и прикладной физики возникли такие науки, как физика металлов, физика полупроводников и др. Внедрение их результатов в практику стало основой для развития практических прикладных наук - металловедения, полупроводниковой технологии и т.п. Посредством разработок устанавливается прямая связь этих наук с производством. (Все технические науки относятся к прикладным.).

Разработка теории - обязательное условие научного знания. Теоретический уровень научного знания основан на идеальном отражении эмпирического материала в виде определенных законов или теорий. Теоретическое объяснение осуществляется как качественным, так и количественным (с помощью математического аппарата) путем. Теории свойственны объединение и обобщение фактов посредством выделения в них наиболее существенного, общего и целенаправленное влияние на постановку и ход дальнейших исследований. Для ряда наук теорегичсский уровень исследований реален без эмпирических исследований (напр., математика и некоторые другие науки).

В настоящее время на долю фундаментальных наук приходится примерно 20 % всех исследований, а прикладных - 80 %. Фундаментальные науки развиваются с опережением, благодаря чему создастся теоретическая база для прикладных наук. Цикл: фундаментальные исследования - прикладные исследования разработка - внедрение.

1.5. Организация н а у ч н ы х исследований Наука располагает:

1) мощной материально-технической базой - техникой, зданиями, вычислительными центрами, экспериментальными заводами, опытными станциями, испытательными полигонами и другим;

2) существенными познавательными элементами науки - научными идеями, гипотезами, фактами, средствами материализации научных идей - книгами, статьями, картами, графиками, таблицами, чертежами, методиками и материальными средствами наблюдения эксперимента и фиксации результатов исследования, совокупностью методов и так далее;

3) символическими средствами - научной терминологией, системой мер, научной символикой, различными формами «технического языка» (графики, чертежи, кимограммы, бланки самописцев, перфокарты);

4) идеальными средствами - логикой и методологией науки; средствами контроля, оценки, санкций и поощрений - ученые звания, авторские дипломы, гарантия авторских прав;

5) информационными центрами, отделами, библиотеками, научными школами, системой подготовки научных кадров.

1.6. Особенности организации науки на современном этапе Особенностями организации науки на современном этапе являются:

1) создание новой теории элементарных частиц в физике; исследование генетического кода в биологии; разработка релятивистской теории нестационарной расширяющейся Вселенной и открытие принципиально новых космических объектов (квазаров, пульсаров и т.д.); развитие кибернетики; исследования в области сверхнизких и сверхвысоких температур и давлений;

2) широкое применение ЭВМ в научных исследованиях и практике; автоматизация и химизация производства; использование атомной и термоядерной энергии; освоение и использование космического пространства;

3) «информационный взрыв» масштабы научной деятельности удваиваются примерно каждые 10 лет. «Наука движется вперед пропорционально массе знаний, унаследованных сю от предшествующего поколения» - Энгельс;

4) прогрессирующая дифференциация науки отрасли которой первоначально формировались по предметному признаку - изучались самые общие типы физических, химических, биологических явлений.

Например, классический путь дифференциации биологических наук по предметному признаку основан на выделении и познании самых общих законов строения и связей, присущих базисным биологическим явлениям природы. На такой основе возникли и развивались зоология, ботаника, анатомия и другие. В дальнейшем - появился проблемный принцип дифференциации наук. Ставится проблема, для решения которой необходимы: углубленная дифференциация наук, более узкая специализация целей, задач, методов, форм и средств познания по предметно-проблемному или проблемному признаку (внешнее описание явлений живой природы (животного и растительного мира); углубленное изучение видов, организмов, органов, тканей, клеток, органелл, надмолекулярных структур, молекул, атомов и связей между ними). Это находит соответствующее отражение в структуре современной биологической науки.

В биологии усиливается влияние математических, физических и химических методов исследования. Например, изучение физико-химических процессов позволяет вскрыть элементарную сущность биологических процессов. С помощью математики изучаются точные количественные закономерности, являющиеся общими для различных явлений. Однако нельзя сводить всю биологию к математическим методам (формализации и характеристики лишь количественных параметров явлений), либо к физико-химическим.

Материальные системы - самый общий тип систем, представляющий собой целостные совокупности материальных объектов. Материальные системы разделяют на неорганические и живые системы. К неорганическим относят физические, химические и другие системы, а к живым - все бесчисленное многообразие животных и растительных форм, населяющих Землю, начиная от простейших и кончая самыми сложными биологическими объектами (организмы, популяции, виды, экосистемы).

Абстрактные системы представляют собой продукт человеческого мышления: понятия, гипотезы, теории и их смена в процессе познания, теоретические обобщения систем различного типа.

По другим критериям выделяют статичные и динамичные системы. Основные параметры и свойства статичной системы со временем остаются неизменными (их изучает физика). Общее свойство динамичной системы - изменение ее состояния во времени (живые организмы), Динамичные системы разделяют на однозначно детерминированные и вероятностные (стохастические). В первых значения переменных распределяются однозначно в любые моменты времени, во вторых - по случайному принципу.

По характеру взаимодействия с внешней средой системы делят на закрытые и открытые. Закрытые подразделяют на изолированные (не обмениваются с внешней средой ни веществом, ни энергией, например калориметрическая бомба Бертло) и замкнутые (обмениваются с внешней средой только энергией при отсутствии вещественного обмена). Открытые системы обмениваются с внешним миром и веществом, и энергией. Все живые организмы являются открытыми системами.

2. ЗАДАЧИ И МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ БИОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

Существует пять основных уровней организации: молекулярногенстический, клеточный, онтогенетический (организменный), популяциоиновидовой и биогсоценотический, или биосферный (Назаров, 1975).

Самостоятельно существующей универсальной единицей растительного и животного мира, функционирующей в неразрывной связи с окружающей средой, является организм. Всякому организму, как простому (одноклеточному), так и сложному (многоклеточному), свойственна определенная структурная организация. У одноклеточных организмов молекулярный уровень организации (организация нуклеиновых кислот, белков и т.д.), а также надмолекулярный - клеточный (мембрана, цитоплазма, ядро, органеллы). В процессе эволюции возникли многоклеточные организмы, одним из ведущих направлений развития которых является структурная и функциональная дифференциация и специализация клеток. Одновременно происходит их структурное, морфологическое и функциональное объединение клеток в ткани. Различные ткани приобретают способность выполнять определенные биологические функции. В данном случае говорят о тканевом уровне структурной и функциональной организации живого организма.

Образование тканей неразрывно связано с формированием органов, представляющих собой анатомические части тела, для которых присущи определенное структурное и функциональное объединение тканей различного происхождения. Органы - специализированные рабочие аппараты, выполняющие сложные функции для обеспечения целостности организма. Совместная согласованная работа органов обеспечивается путем структурного и функционального объединения их в систему органов. Системная регуляция функций осуществляется на основе сложных (например, нейрогуморальных) механизмов деятельности целостного организма. Это системный уровень структурной и функциональной организации целостного организма.

На популяционно-видовом уровне изучают элементарную единицу эволюционного процесса - популяцию, способную длительно существовать во времени и пространстве, самовоспроизводиться и трансформироваться" путем преимущественного размножения наиболее приспособленных особей, имеющих генетические различия.

На биогсоценотичсском и биосферном уровнях (изучают науки биогеоценология, экология, биогеохимия и др.) предметом исследования являются процессы, происходящие в биогеоценозах (экосистемах), которые представляют собой элементарные структурные и функциональные единицы биосферы. Биогеоценоз - совокупность различных популяций, существующих в определенной среде и образующих в единстве данное многовидовое сообщество. Биогеоценоз является результатом интеграции составляющих его звеньев в пределах определенного местообитания - биотопа. В сложных комплексах биотических и абиотических компонентов первичными продуцентами органического вещества служат фотосинтезирующие растения и хемосинтезирующие бактерии. В биогеоценозах протекают вещественно-энергетические круговороты, являющиеся результатом совокупной жизнедеятельности организмов при взаимодействии их друг с другом и внешней средой. В сумме они составляют биосферный круговорот.

Исследования структуры и функций, свойственных разным уровням организации живых организмов, сопряжены с применением комплекса различных методик исследований и инструментальной техники.

22. Общсбнологические методы и принципы изучении живых организмов Общебиологическими методами исследования являются: описательный, сравнительный, экспериментальный и исторический.

Описательный метод. Принципы и методы исследования, используемые в систематике, в полной мере характеризуют описательный метод, расцвет которого в биологии неразрывно связан с трудами К. Линнея.

Сравнительный метод включает сравнительную анатомию, ботанику, зоологию (Д. Везалий, П. Белой, XVI в.); сравнительную морфологию (Ж. Кювье, Ж. Сснт-Илер, начало XIX в.). Развитие сравнительного метода в биологии многим обязано новой дисциплине - палеонтологии, одним из основоположников которой был Ж. Кювье. Прогрессу сравнительного метода способствовали открытия Ч. Лайсля в геологии. Метод основан на изучении и сопоставлении типичных признаков и свойств исследуемого биологического объекта или их совокупности в онто- и филогенетическом аспектах.

Экспериментальный метод построен на опытах, с помощью которых изучаются механизмы функций, процессов, протекающих в организме, тканях, клетках и их структурных элементах. В. Гарвей (XVII в.) открыл кровообращение. На базе экспериментального метода сформировались и развиваются физиология, биохимия, цитология, генетика, биофизика, молекулярная биология и др.

Исторический метод позволяет познавать процессы развития путем обобщения совокупности научных сведений о настоящем и прошлом живой природы, взятых из разных областей биологии и смежных с ней дисциплин. Основателем данного метода в биологии является Ч. Дарвин. На базе исторического подхода и принципа детерминизма он открыл законы эволюции органического мира - изменчивость, наследственность, естественный отбор. Эти методы в большинстве биологических наук используются одновременно, в комплексе (эволюционная физиология, биохимия, биоценология). В каждом конкретном случае необходимы наблюдение, сравнение, измерение, эксперимент, объяснение биологического значения полученных результатов.

Системный подход объединяет в единое целое принципы и средства описательного, сравнительного, экспериментального и исторического методов и существенно расширяет их возможности.

Биология - совокупность наук о живой природе. Предметом ее изучения являются основные стороны жизни как формы существования высокоорганизованной материи; строение, функции живых организмов и их природных сообществ, распространение, происхождение, развитие живых существ, их связи друг с другом и с внешней средой.

Современная биология характеризуется многоплановой структурой. Это объясняется значительным разнообразием форм, методов и задач изучения животного и растительного мира и их сообществ. Вместе с тем очевидна условность классификации ряда дисциплин в том смысле, что близкие по предмету биологические науки изучают разные стороны и свойства живого вещества на разных уровнях его организации.

Ботаника, зоология, физиология и анатомия.

Систематика животных, систематика растений.

Г истология, цитология, физиология животных, физиология растений (изучение структуры и функций живых организмов).

Микробиология, гидробиология (выделены по объекту исследования).

Генетика, биология индивидуального развития (включая эмбриологию), теория эволюции. Функциональная, или сравнительная, морфология, сравнительная физиология, сравнительная анатомия и другие.

Синтетические дисциплины, цитофизиология, цитохимия, гистохимия, эмбриофизиология, биохимия, биофизика, биокибернетика, бионика, биометрия, биотехнология, иопуляционно-видовая биология (систематика, биогеография, общая и физиологическая экология животных и растений), биогеоценология.

Новые науки: радиобиология, молекулярная биология и т. д.

Решение практических вопросов и проблем: промышленная микробиология, техническая биохимия, защита растений, растениеводство, животноводство, охрана природы, селекция, медико-биологические дисциплины - паразитология, иммунология, космическая биология.

Изучение человека: антропология, генетика, экологическая физиология человека, биохимия человека, физиология трудовых процессов, космическая физиология, инженерная психология, физиологическая психология.

Специальные дисциплины внутри основных биологических на^к. Например, физиологию человека и животных делят на общую, сравнительную, эволюционную, специальную (частную). Специальная физиология далее подразделяется на физиологию клетки, нервно-мышечную, центральной нервной системы, сенсорных систем, электрофизиологию, возрастную, эволюционную, нейрофизиологию.

Биохимию подразделяют (по объекту) на биохимию микроорганизмов, растений, животных и человека.

По if елям исследования - статические (анализ химического состава организма), динамические (превращения веществ) и функциональную (химические процессы, лежащие в основе функций).

Конкретные науки - энзимология, витаминология, эволюционная и сравнительная биохимия, биоорганическая химия.

Усилия в современной биологии сосредоточены на решении следующих проблем:

- познание механизмов физиологических, генетических, иммунологических процессов жизнедеятельности;

- выведение высокопродуктивных сортов растений, пород животных и культур микроорганизмов, создание новых биологически активных веществ, в том числе пестицидов;

- разработка биотехнологических процессов производства продукции, используемой в медицине, сельском хозяйстве и промышленности;

- дальнейшее освоение космического пространства в интересах науки, техники и хозяйства.

2.4. Размеры биологических структур и методы их изучения Изучение живой функционирующей системы требует применения таких методов и в таких условиях, при которых не вносились бы изменения в изучаемую структуру или функцию. Для каждого уровня организации приемлемы собственные, наиболее адекватные методы изучения структуры.

Размеры биологических структур предъявляют определенные требования к разрешающей способности приборов, которые используются в методиках исследования (таблица).

Связь разделов биологии с разрешающей способностью приборов 100-10 мкм 10-0,2 мкм 200-1 нм Менее 1 нм При изучении макро- и микроструктуры необходимый этап - выделение соответствующих компонентов и их предварительная обработка. Для этого используют разнообразные подходы: хирургическое отделение органов, тканей или их частей, фиксацию, лиофилизацию, изготовление срезов со специальным окрашиванием, микрохирургию, выделение субклеточных структур путем гомогенизации и центрифугирования, выявление молекулярного и атомного строения компонентов содержимого клетки.

2.5. Возможные о ш и б к и п р и методологическом анализе биологических проблем Усложнение научного познания биологических явлений сопряжено с некоторыми негативными последствиями субъективного характера. Иногда естественно-научное содержание проблем и научные противоречия, возникающие при их решении, возводятся до уровня философских проблем и противоречий (Т. Д.

Лысенко и др.). Ясно, что конкретные вопросы современной науки должны решаться научными методами, а не путем философской аргументации. История развития генетики и физиологии знает примеры ложно-диалектического решения научных противоречий вследствие ошибочного методологического подхода к разработке и определению перспектив исследования наиболее актуальных проблем в этих областях.

В биологических исследованиях важны определенные соотношения между абстрактным и конкретным или между специальными биологическими и общенаучными (например, математическими) методами, Преувеличение роли последних приводит к бесплодной формализации исследований и их результатов. Формализация в биологии может быть также следствием преувеличения философского материала при анализе научных вопросов.

Возможно и другое - биологизация проблем. Например, при изучении физиологии мозга необходимо учитывать социальные факторы и причины. В свою очередь рассмотрение сущности биологических явлений в свете социальных категорий приводит к социологизации проблем биологии.

3. П О С Т А Н О В К А И ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА

3.1. Цель, основные требовании и задачи эксперимента Целыо любого эксперимента является получение информации об исследуемом объекте. Основным требованием при организации эксперимента- является минимизация времени и числа испытаний при сохранении требуемой достоверности результатов. Экспериментальные данные могут накапливаться либо путем пассивного наблюдения, либо с помощью активного эксперимента. Активный эксперимент позволяет быстро вскрывать закономерности, находить оптимальные режимы функционирования объекта.

Широкое применение экспериментальных методов исследования привело к созданию теории экспериментов, призванной дать экспериментатору ответы на следующие вопросы:

- как нужно организовать эксперимент, чтобы наилучшим способом решить поставленную задачу (в смысле затрат времени и средств или точности результатов);

- как следует обрабатывать результаты эксперимента, чтобы получить максимальное количество информации об исследуемом процессе, объекте или явлении;

- какие обоснованные выводы можно сделать об исследуемом объекте по результатам эксперимента.

3.2. Классический м н о г о ф а к г о р н ы й эксперимент Основой для развития теории экспериментов служит многофакторный регрессионный анализ. В начальный период развития теории эксперимента (в 30-х годах XX столетия) для приближенного решения подобных многофакторных задач использовали так называемые классические планы проведения эксперимента.

Основная идея использования такого плана заключается в том, что все независимые факторы x-, кроме одного, например Х\, полагают постоянными, т.е. придерt живают на постоянном уровне, а изменяют, варьируют только один фактор, то естьл'1 и фиксируют результаты испытаний по к а ж д о й функции^,. Далее этан испытаний продолжается с той разницей, что изменяется следующий параметр (например хг), а все остальные фиксируются, и так далее. Изучая результаты таких испытаний, определяли, какой из факторов х,- оказывает наибольшее влияние на функцию у-1 и какая комбинация значений, каких факторов х, является наиболее желательной.

Применение такого метода требует проведения значительного количества опытов, больших затрат времени и средств. По существу, многофакторный эксперимент но классическому плану представляет собой громоздкую последовательность однофакторных экспериментов. Существенным недостатком является то, что данный метод применим лишь тогда, когда исключены взаимодействия (мультиколлинеарность) факторов между собой. Кроме того, вычислительная процедура разработки математических моделей очень громоздка даже с использованием ЭВМ (вручную их вообще не возможно рассчитать).

Классические планы проведения многофакторных активных экспериментов в настоящее время реализуются исключительно редко - при решении очень простых задач невысокой точности, а также в случае, если инженер (исследователь) незнаком с современной теорией планирования эксперимента.

Указанные недостатки снимаются при проведении многофакторных активных экспериментов с использованием их научного планирования. Под этим понятием обычно понимают процедуру математически строго обоснованного выбора числа экспериментов и последовательности их проведения, необходимых для решения поставленной задачи с требуемой точностью.

Основная идея научного планирования эксперимента заключается в том, что объект исследования (технологический процесс) представляется в виде «черного ящика» (рисунок). На первом этапе исследования предполагается, что экспериментатор ничего не знает о внутренней структуре исследуемого объекта. Он только меняет входы (уровни управляемых факторов х,) в «черный ящик» и регистрирует реакцию (отклик) параметров оптимизации (выходных параметров) jv Управляющие параметры х,- представляют собой независимые переменные, которые можно применять с цслыо управления выходными параметрами объекта.

К выходным параметрам (параметрам оптимизации, функциям отклика) у отно- г сятся совокупность контролируемых или вычисляемых параметров, характеризующих состояние объекта. Возмущающие действия \v оказывают влияние на объект, но не могут быть измерены и поэтому проявляют себя как случайные величины или случайные функции времени. Следовательно, одной из основных задач эксперимента является выявление взаимосвязей между входными и выходными параметрами и представление их виде регрессионной математической модели.

Входные факторы Сущность метода состоит в том, что при проведении э к с п е р и м е н т о в происходит целенаправленное одновременное изменение (варьирование) всех входных факторов Xi по специальному правилу - плану э к с п е р и м е н т а. ^Предварительное планирование и проведение экспериментов по этим планам обладает рядом существенных преимуществ по сравнению с классическими планами э к с п е р и м е н т а и т е м более с классической методикой обработки пассивных э к с п е р и м е н т о в :

- резко сокращается число испытаний;

- вся схема исследований протекания технологического процесса оказывается значительно формализованной; они распадаются на логически связанные этапы;

- план эксперимента определяет четкую стратегию ( п о с л е д о в а т е л ь н о с т ь действий), позволяющую принимать обоснованные решения после каждой серии опытов;

- процедура разработки математических моделей значительно упрощается;

- точность математических моделей (их адекватность результатам эксперимента) значительно повышается;

- разработанные математические модели позволяют глубже выявить механизм явления.и определить оптимальные значения сразу всех факторов х, (так как они действуют на реальный процесс и изменяются одновременно), при которых значения всех функций оптимизации^, также оптимальны.

Если цель эксперимента состоит в оценке наиболее простым способом функции отклика, то в такой постановке эксперимент называют интерполяционным, т.е. основанным на интерполяции - нахождении функции по некоторым ее значениям. Более сложным является экстремальный эксперимент, предназначенный для определения оптимума. Критерий оптимальности формулируется исследователем.

3.4. Планирование активного эксперимента При планировании активного эксперимента необходимо в к л ю ч и т ь в рассмотрение все существенные факторы, которые могут влиять на изучаемый процесс. К факторам предъявляются следующие требования:

- управляемость - возможность установления и поддержания фактора на выбранных уровнях;

- независимость - возможность устанавливать фактор на выбранном уровне вне зависимости от уровней других факторов;

- совместимость - все комбинации факторов осуществимы и безопасны.

Однако надо учитывать, что на отклик (выходной параметр) оказывает влияние довольно большое число других факторов, среди которых есть и неуправляемые.

В процессе экспериментов исследуемые факторы варьируют, а остальные поддерживают на постоянном уровне. Чтобы исключить влияние неуправляемых факторов, им задают среднее значение или их раидомизируют, т.е. делают случайными. Рандомизация усредняет по веем опытам действие неуправляемых факторов.

Планирование эксперимента в основном сводится к выбору числа уровней факторов и определению значения (уровня) каждого фактора в опыте.

Выбранное число уровней р в сочетании с числом факторов к определяет число возможных опытов п: п = р. Если каждый опыт повторяется т раз, то чиск ло образцов соответственно равно тп. Число повторений т может быть выбрано на основе задания допустимой ошибки и доверительной вероятности.

4. ОРГАНИЗАЦИЯ Н А У Ч Н Ы Х И С С Л Е Д О В А Н И Й С Т У Д Е Н Т О В

4.1. Основные вопросы и задачи планирования и организации исследований Научно исследовательская работа студентов предусмотрена учебными планами. Это ставит перед ними задачу овладения исходными знаниями планирования и организации научных исследований.

В целом научная работа складывается из трех основных этапов: 1) планирование и организация исследования; 2) проведение наблюдений (исследования в узком смысле слова); 3) обработка полученных результатов и их теоретический анализа. Эти этапы неразрывно связаны между собой. Невыполнение или неучет требований, вытекающих из одного из них, может привести к бесполезной трате усилий.

На этапе планирования необходимо:

1) определить цель исследования и установить, насколько его объем находится в пределах возможностей, которыми располагает исследователь;

2) наметить число наблюдаемых случаев исходя из положений, лежащих в основе биостатистики, и из задач исследования;

3) подготовить непреднамеренно (по правилам случайного отбора) экспериментальную и контрольную группы;

4) установить, имеется ли возможность применить метод автоматического контроля и метод последовательного пополнения опытной группы;

5) выявить наличие побочных факторов, которые, наряду с основными, влияют на объем исследуемых явлений;

6) предусмотреть методы исследования, которые дают возможность количественно определить влияние побочных факторов;

7) выбрать гипотезы о наличии интересующих исследователя закономерностей;

8) выбрать наиболее адекватные методы статистический обработки полученных результатов с целью подтверждения или опровержения гипотезы;

9) составить схему исследований, которая позволит провести сопоставление полученных результатов между собой и с результатами других авторов;

10) учесть, нельзя ли при накоплении необходимых данных получить и некоторые другие факты без дополнительной затраты времени, труда и материальных средств;

11) провести наблюдение так, чтобы возможно было сразу или позднее обработать весь собранный экспериментальный материал с применением программ ПЭВМ;

12) определить сообразно объему исследований время, необходимое для проведения этих научных исследований, а также финансовые средства, кадры, материальную базу и прочее.

Намеченные планом исследования и задачи определяют пути и методы их решения.

4.2. Способы и задачи регистрации и протоколирования исследуемых показателей Важной частью биологического эксперимента является объективная регистрация показателей исследуемых функций. В зависимости от задач исследования учитывают одновременно один или несколько показателей данной функции. В более сложных вариантах комплексного исследования возникает необходимость получения данных о совокупности взаимосвязанных функций. Для точного учета функциональных показателей необходима объективная количественная оценка на основе измерений. Большое разнообразие регистрирующих приборов, которые используются в биологии, можно разделить на несколько категорий.

Кол 1 пар ирую щи с приборы сравнивают измеряемую величину с мерой или образцом (например, весы). Показывающие приборы показывают значение измеряемой величины в момент измерения визуально по указателю (термометр, барометр, вольтметр). Самопишущие приборы регистрируют измеряемую величину в системе координат как функцию времени (осциллограф, электроэнцефалограф).

Интегрирующие (суммирующие) приборы дают интегральное значение измеряемой величины, определяемое по счетному механизму (интеграторы импульсов).

Существуют общие технические правила работы-с приборами, соблюдение которых обеспечивает получение правильных показателей. К ним относятся:

- периодическая калибровка прибора;

- правильное нулевое положение указателя;

- снятие показаний по истечении времени, необходимого для установки прибора в стабильное положение («прогрева» прибора);

- проведение отсчета данных в определенном положении глаза по отношению к плоскости шкалы.

Многие современные приборы для регистрации функциональных показателей организма основаны на преобразовании одного вида энергии в другой, например механической в электрическую и наоборот, электрических потенциалов в механическое движение регистрирующих перьев самописцев. При правильной регулировке прибора это не должно искажать сути исследуемых показателей.

Важной стороной биологического эксперимента является вопрос о единицах измерения регистрируемых показателей. Независимо от природы процессов, принципов действия аппаратуры и других условий регистрации функциональных проявлений они выражаются в физических и химических единицах по единой системе (СИ). Это имеет важное значение для систематизации информации с целью сопоставления полученных данных.

Регистрирующие приборы являются лишь частью методик исследования функций организма. Приборы снабжаются адекватными датчиками, непосредственно воспринимающими сигналы от биологического объекта и передающими их к регистрирующим приборам.

Регистрация данных. Выбор методики регистрации в целом зависит от ряда условий: вида (исследуемого объекта), уровня организации живой системы, на котором осуществляется исследуемая функция, природы явлении, отражаемых данным показателем (механические, термические, электрические и др.), свойств изучаемого процесса, принципа работы регистрирующих приборов и других факторов.

Диапазон реальных возможностей получения данных о состоянии организма и его частей достаточно широк. Он лежит в пределах визуальных наблюдений и простых измерений и записи или фотографирования мембранных потенциалов или даже движения отдельных ионов через мембрану.

Необходимость воспроизведения картины наблюдаемых фактов и анализа динамики исследуемых показателей требует протоколирования каждого опыта, которое дополняет возможности регистрации и учета факторов эксперимента. В протокол включаются следующие сведения: дату, объект наблюдения, характер эксперимента, основную задачу и условия его проведения, применяемые воздействия и их основные параметры, исходные показатели исследуемых функций, время воздействия, параметры реакции объекта на воздействие и другие. В зависимости от особенностей опытов и получаемых результатов структура и содержание протоколов варьируют в широких пределах.

Сведения об объекте должны включать: породу (сорт), возраст, пол, массу, функциональное состояние (по данным предварительных анализов или визуальных осмотров). При проведении групповых наблюдений каждый индивидуальный объект маркируют, присваивают определенный номер, который вносят в протокол.

Конкретная задача опыта и основные условия его проведения формулируются кратко и четко. Время воздействия, характер, количественные параметры используемых воздействий и другие параметры должны учитываться точно и систематически.

Перед серией однотипных опытов полно и четко описывают способ учета результатов исследования. Приводятся сведения о марке приборов и их основные технические данные.

Протоколы могут содержать результаты качественного учета некоторых изменений. Может быть смешанный (цифровой и описательный) протокол (например, наряду с количественными данными можно приводить сведения о поведении животного). Наконец, протокол может содержать только цифровые показатели.

Если результаты опыта учитываются способом автоматической регистрации, то протокол: 1) поясняет значения показателей регистрации (сведения о постановке опыта и о технических свойствах прибора); 2) дополняет регистрацию (дает разностороннюю характеристику условий опыта); 3) связывает отдельные, произведенные в разное время записи в единое целое, что позволяет выявить более общие закономерности протекания изучаемых процессов.

4.3. Количественная обработка результатов эксперимента В процессе конкретного исследования, и особенно после его завершения, необходимы детальный качественный и количественный анализ и систематизация всех полученных экспериментальных данных, их изображение в наглядном виде для выяснения и подтверждения степени и характера взаимосвязей между параметрами изучаемых функций и влиянием внешних и внутренних факторов.

Статистическая проверка достоверности (различий) экспериментальных данных. Первичная обработка данных опыта требует одновременно статистического анализа конечных результатов исследования для подтверждения или опровержения рабочей гипотезы, сложившейся в процессе планирования эксперимента. Методы и приемы биологической статистики подробно описаны в ряде учебных пособий (Рокицкий, 1973; Лакин, 1980, и другие.). Результаты статистической обработки в обязательном порядке вносятся в таблицы, графики, диаграммы по законченной теме.

Рассчитывают среднее значение, среднее квадратическое отклонение и так далее.

4.4. Сведение д а н н ы х в таблицу Различают несколько видов таблиц: таблицы качественных признаков; статистические таблицы; таблицы функций.

В таблицах качественных признаков показана связь явлений и процессов, не имеющих четких цифровых характеристик.

Статистические таблицы удобны для использования обширного цифрового материала и в тех случаях, когда нет необходимости акцентировать внимание на функциональной зависимости изучаемых процессов. В заголовке статистических таблиц указываются единицы измерения, чтобы в колонках были только столбцы цифр. При отсутствии цифровых данных в колонках делают прочерк.

В таблицах функций приводится сопоставление процессов, которые можно представить в виде независимой переменной (аргумента) и зависимых переменных (функций), связанных отношением у = f(x).

Шаг таблицы обычно постоянен для всей таблицы, но при необходимости может меняться. Оптимальная величина шага определяется потребностью достаточно полно отразить функциональную зависимость и в то же время чрезмерно не удлинить таблицу. Если производилась статистическая обработка данных, ее результаты необходимо включать в таблицу, причем числа должны иметь одинаковую степень точности, при этом числа, имеющие большую точность, округляют до разряда числа с наименьшей точностью. Числа в таблицах располагают так, чтобы единицы стояли иод единицами, десятки под десятками и т.д.

Под таблицей часто приводят «легенду» (детальное описание условий опыта и особенностей получения результатов эксперимента), с тем, чтобы таблица могла восприниматься в целостном виде без обращения к тексту.

Преимуществом таблиц перед текстом, графиком или диаграммой является их компактность при большом объеме цифрового материала. Однако если необходимо акцентировать внимание на характере протекания процесса и показать соотношение компонентов какой-либо системы, то предпочтение следует отдать графику или диаграмме.

4.5. Графическое изображение результатов опыта Взаимосвязи изучаемых объектов могут быть с высокой степенью наглядности показаны на графике. На нем хорошо прослеживается периодичность изменений, максимальные и минимальные значения величин, точки перегиба. С помощью графика можно представить общий вид функциональной зависимости и производить расчеты непосредственно но кривой.

Основные требования к построению графиков следующие. Оси координат вычерчиваются сплошными толстыми линиями без стрелок на конце. По оси абсцисс откладываются значения независимой переменной (например, время), на оси ординат - величины зависимых функций. Обычно используется прямоугольная система координат с одинаковой ценой деления. Если график должен заключать большой диапазон значений, пользуются логарифмической координатной сеткой с нарастающей ценой деления. При этом следует избегать чрезмерной густоты линий сетки на графике. В некоторых случаях данные удобнее представить в виде так называемого полярного графика (кругового).

При построении графика необходимо соблюдать следующие основные правила:

1. Деления шкалы должны быть кратными целому числу единиц, десятков и т.п. измеряемых величин. Это облегчает нанесение на график найденных значений и их считывание.

2. Цена делений шкалы должна бьпъ выше возможной ошибки измерений в опыте.

3. Следует рационально использовать площадь графика. Шкалу не обязательно начинать с нуля, если числовые данные функции начинаются далеко от нулевого значения.

4. Масштабы координатной сетки должны подбираться в таком соотношении, чтобы полученная кривая занимала центральное положение между осями координат.

5. Если в опыте было получено небольшое количество цифровых данных и экспериментальные точки отстоят далеко друг от друга, то на графике их сосдиняют сплошной ломаной линией. При большом количестве данных и точек, располагающихся в явной функциональной зависимости, их соединяют плавной кривой линией. В случае заметного разброса экспериментальных точек кривую проводят через средние точки так, чтобы примерно половина однородных точек находилась выше кривой, а половина - ниже. Для вычерчивания таких кривых удобно пользоваться лекалами.

6. С целью сокращения площади графика допускаются перерывы в осях и координатной сетке.

7. Нежелательно загромождать график многочисленными надписями и обозначениями. Все возможные пояснения и указания выносятся в подрисуночную подпись.

8. Если на графике небольшое число кривых, то их вычерчивают различными линиями (сплошной, точечной, штриховой). При большом количестве кривые на графике нумеруются. Для выделения отдельных экспериментальных точек могут применяться специальные значки (пустые или заштрихованные треугольники, квадраты, ромбы и т.д.).

9. На графиках при необходимости изображают результаты статистической обработки (бары).

Наиболее часто встречается несколько типов диаграмм. Линейные диаграммы строятся на координатной сетке и схожи по своему характеру с графиками. Отличие заключается в том, что надписи и пояснения на графиках сводятся к минимуму, а на диаграммах, наоборот, вносятся на рисунок.

Ленточные (столбиковые) диаграммы отображают данные графически в виде прямоугольников одинаковой ширины, но различных по высоте. Высота при этом пропорциональна значениям величины. В ряде случаев столбики располагаются не вертикально, а горизонтально, в зависимости от особенностей исследуемых показателей и их динамики.

Секторные диаграммы представляют собой круг, разделенный на секторы.

Площадь последних находится в прямой зависимости от величины отображаемых параметров. Секторы снабжаются пояснительными надписями и для большей наглядности заштриховываются различным образом или окрашиваются в разный цвет.

В зависимости от характера материала можно выбрать любой тин диаграммы. Отличительной особенностью всех видов диаграмм является их высокая наглядность, что делает возможным их восприятие даже без обращения к тексту. На диаграммах могут изображаться данные статистической обработки.

4.7. Изображение результатов исследования в виде схемы, чертежа Назначение схемы двояко. Во-первых, ввиду наглядности графического изображения она способствует лучшему пониманию материала, излагаемого в тексте, иллюстрирует его. Во-вторых, схема несет информацию о составных частях, компонентах какой-либо системы, конструкции. Отдельные элементы системы обычно изображаются в виде геометрических фигур с обозначениями всех связей между ними. Внутри фигур помещают надписи, цифры или буквы. Последние расшифровывают в тексте или в подписях к иллюстрациям. Для начертания фигур удобно использовать специальные трафаретные линейки.

В зависимости от характера излагаемого материала схемы могут различаться по назначению. Типов схем очень много - структурные, функциональные, принципиальные, монтажные, блок-схемы установок, схемы подключения и т.д.

В отличие от схемы чертеж детально воспроизводит конструкцию узлов, аппаратов, приборов и др. Требования к выполнению чертежа в единой системе конструкторской документации представлены в соответствующей литературе.

Представление результатов опыта в виде формулы в наиболее точном и кратком виде характеризует функциональную зависимость; абстрактность математической формулы дает возможность легко оперировать понятиями, а также позволяет проводить дальнейшие математические вычисления. Эмпирические формулы подбирают, пользуясь данными опыта. Один из способов составления формулы заключается в подборе констант и коэффициентов в выражении простой зависимости.

В ряде случаев формулы выводятся путем анализа графиков, построенных на основе экспериментальных данных.

5. М А Т Е М А Т И Ч Е С К О Е П Л А Н И Р О В А Н И Е ЭКСПЕРИМЕНТА

Планирование эксперимента предполагает, что метод отбора экспериментальных данных может повлиять на результаты эксперимента и их интерпретацию. Экспериментатор, желающий применить методы планирования, должен сформулировать свою задачу так, чтобы она соответствовала некоторой математической конструкции, формирование которой и есть задача иредпланирования.

Существенными частями этой конструкции являются факторы, факторное пространство, отклики и модель.

Выделяют пять способов проведения научных исследований (Кокс, Снслл, 1984). Анализ данных, полученных разными способами, может проводиться одинаковым образом (например, регрессионным анализом), но эти способы будут влиять на интерпретацию результатов анализа. Только один из этих способов назван экспериментом.

Эксперимент (или активный эксперимент) - такое научное исследование, когда наблюдаемая система полностью определена исследователем и контролируется им (Кокс, Снслл, 1984). Это значит, что зафиксированы все входы в систему и выходы из нее, определены все возможные воздействия на систему, которые проводит экспериментатор. При каждом воздействии определяется (измеряется) состояние выхода. В этом случае можно сказать, что изменение состояния выхода есть результат изменения воздействия на систему.

Пассивный эксперимент отличается от активного возможностью воздсйствовать лишь на некоторые входы системы. Можно только определять состояние входов, за которыми можно следить, но не управлять ими. Входы системы обычно называют факторами (или независимыми переменными), измеряемые состояния выходов - откликами или зависимыми переменными. Определение факторов откликов и связи между ними и есть задача предпланирования.

5.2. Требования к факторам. Факторное пространство Факторы могут быть грех типов: управляемые, контролируемые и неконтролируемые. Это значит, что теория планирования налагает менее жесткие условия на эксперимент.

Управляемые факторы - те, которые по воле экспериментатора могут поддерживаться на определенном уровне, например, определяется влияние состава корма на рост животных (составом корма экспериментатор может управлять).

Кроме того, на рост животных может влиять, например, число солнечных дней за данный период - это контролируемый фактор, но не управляемый (экспериментатор может только фиксировать его). Возможно, что на рост также влияет происхождение животных (виварий, из которого они поступили) - этот фактор может быть управляемым, либо контролируемым, а может быть и неконтролируемым.

Размерность факторного пространства (или пространства независимых переменных) определяется числом управляемых факторов. Точками этого пространства будут векторы, координатами которых будут значения управляемых факторов. Размерность факторного пространства может быть меньше числа управляемых факторов, например, если некоторые факторы поддерживаются на постоянном уровне. Поэтому размерность факторного пространства в конкретном эксперименте определяется числом тех управляемых факторов, которые изменяются в некотором интервале.

Границы факторного пространства определяются в первую очередь интервалами изменений факторов. Если имеются всего два фактора х\ и х, первый изменяется на отрезке [а\,Ь{\, второй - [а,Ь [, то факторное пространство - прямоугольник на плоскости с координатами вершин (а\,а ) №1^2), (a\,b ), (b\,b ). При этом может оказаться, что сами факторы связаны функциональной зависимостью.

Например, если х\ и х - компоненты смеси и каждая компонента меняется на отрезке [0,100] (в процентах), то при этом х\+х = 100. В этой ситуации размерность факторного пространства снижается - это будет отрезок [0,100].

Для определения факторного пространства, как уже говорилось выше, нужно выделить управляемые факторы, то есть факторы, значения которых экспериментатор может фиксировать и поддерживать на заданном уровне. Задача фиксации уровня фактора - это фактически задача точности измерения. Для управляемого фактора предполагается, что точность измерения очень высока, ошибка практически отсутствует. Если ошибка измерения высока, фактор нужно либо отнести к разряду неконтролируемых, либо воспользоваться специальными методами анализа. Методы планирования эксперимента предполагают включение в эксперимент неконтролируемых факторов.

Если предполагается, что условия проведения отдельных опытов могут быть неодинаковы (это и означает, что имеются неконтролируемые факторы), то нужно постараться провести эксперимент таким образом, чтобы каждый отдельный опыт мог с равной вероятностью оказаться в любых условиях. При этом говорят, что влияние неконтролируемого фактора на отклик было рандомизировапо.

Присутствие в эксперименте, кроме управляемых, еще и контролируемых факторов позволяет воспользоваться методами планирования эксперимента, но накладывает существенные ограничения на интерпретацию экспериментальных данных.

План эксперимента - это набор воздействий на вход системы, т.е. набор точек в факторном пространстве, в которых проводится регистрация выходов.

Отклик или выход из системы может быть не один. Мы ограничимся случаем одного отклика. Обычно в планировании эксперимента предполагается, что это количественная величина, измеряемая с ошибкой, и многие задачи планирования эксперимента связаны с минимизацией влияния этой ошибки.

В принципе возможен качественный отклик системы, в этом случае возникает вопрос: есть ли ошибка измерения? Например, сравниваются два способа ведения хирургической операции. Отклик - качественная переменная, принимающая два значения: «хорошо», если в течение года у больного не было рецидивов, и «плохо» в противоположном случае. Предположим, что рецидив определяется по анализу крови, который делают регулярно и без ошибок. Тогда и этот отклик можно измерить без ошибки. Однако здесь разумно интерпретируемым откликом будет не сама измеряемая величина, а оценка вероятности наступления рецидива не ранее чем через год для популяции, из которой взята выборка больных. Ошибка в измерении вероятности возникает за счет того, что измеряется не вся популяция больных, а только выборка из нес. Это другой путь возникновения ошибок измерения.

Как же выбирать интервал изменения фактора? Если этот интервал взять очень маленьким, то может оказаться, что изменение отклика будет мало и сравнимо с ошибкой измерения отклика. Фактически это означает фиксацию данного фактора на определенном уровне и сокращение размерности факторного пространства на единицу. Интерпретация результатов эксперимента будет ограничена зафиксированным уровнем этого фактора. Такое сокращение размерности факторного пространства нежелательно. В противоположность этому существуют специальные методы сокращения размерности, например факторный анализ, позволяющий перейти к меньшему числу более информативных переменных. Решение вопроса о том, насколько широко можно изменять фактор, определяется возможностью установить определенного вида связь между откликом и факторами, а именно определить модель для эксперимента.

5.4. Модель эксперимента Модель является представлением объекта, системы или понятия в некоторой форме, отличной от формы их реального существования» (Шеннон, 1978).

Обычно модель используют как инструмент для сравнения систем или предсказания поведения системы. Модель также служит средством, помогающим в объяснении или совершенствовании системы.

При планировании эксперимента модель рассматривается в более узком смысле - это функциональная связь между факторами и откликом, известная с точностью до известных параметров. Задачей эксперимента в этих случаях будет оценка параметров или проверка гипотез относительно значений параметров.

Можно записать: у ~ f(x\,..х, Q\,...,Q ), г д с у - состояние выхода из системы (отп fn клик), х\,хъ:.х„ - факторы (входы), Q\, Qi,..Qm ~ неизвестные параметры.

Рхли ситуация такова, что функция (x..,x, Q\,...,QJ известна с точностью до параметров, нужно взять такие интервалы варьирования факторов, чтобы охватить ими всю область, где верна или предполагается верной эта функциональная связь. При этом цель эксперимента состоит в том, чтобы наиболее точно оценить параметры Q i =7,..., т. Эту задачу можно решать, выбирая соответствующим образом экспериментальные точки или построив план эксперимента в соответствии с некоторым критерием оптимальности.

Более распространен другой случай, когда функция f(x\,..,x, Q\,...,Q J неn n известна, но известно, что в достаточно большой области изменения факторов отклик меняется непрерывно и достаточно плавно. Такая ситуация приводит к задачам изучения поверхности отклика, связанным с именем Бокса. Здесь предполагается продвигаться по факторному пространству, изучая небольшие куски его, в которых функцию можно представить в виде полинома невысокой степени. Вопрос об интервалах изменения факторов связан с выбором степени приближения.

Число экспериментальных точек в этих случаях определяется числом параметров. Ясно, что число экспериментальных точек должно быть не меньше, чем число параметров, если рассматривается задача оценки всех параметров. В принципе возможны постановки задач, когда нужно оценить или уточнить только часть значений параметров. Но даже в том случае, когда число экспериментальных точек больше числа параметров, может оказаться, что они так неудачно расположены в факторном пространстве, что нельзя оценить все параметры модели.

5.5. Выбор модели Решение этой задачи не формализовано, но существуют все-таки некоторые подсказки. Самый сложный случай, когда параметры модели несут смысловую нагрузку, например, E=l/2mV~, кинетическая энергия Е пропорциональна V (квадрату скорости тела), параметр т - мера инерции тела. Для наиболее точного определения параметра т заранее ясно, что измерение Е нужно проводить при максимально возможном значении V (ситуация та же, что с поговоркой. «Чем дальше в лес, тем больше дров»).

При изучении зависимости урожая от некоторого фактора часто используется логическая кривая у = у (\+ехр(-а-Ьх))~. Основанием для этого служит предположение о предельно возможном значении урожая. В этом уравнении урожай зависит от параметров нелинейно. Задачи анализа и планирования эксперимента при нелинейной параметризации существенно сложнее. Если для линейной модели можно заранее построить оптимальный план эксперимента, то при нелинейной зависимости эту задачу решить нельзя. В этом случае возможно оптимальное планирование лишь для уточнения значений параметров, т.е. можно, последовательно проводя эксперименты, уточнять значения параметров.

Если функция используется для интерполяции и даже для экстраполяции (т.е. для управления системой), но параметризация не несет смысловой нагрузки, можно воспользоваться линейным по параметрам сглаживанием функции, например, полиномиальным или разложением в ряд Фурье. Для одной независимой переменной вопрос о выборе степени полинома можно решить, проверив гипотезу значимости коэффициента при ортогональном полиноме максимальной степени.

Здесь надо обратить внимание на следующее. Если есть К экспериментальных точек, то функция с К параметрами (не обязательно от одной переменной) пройдет в точности через все экспериментальные точки. Ясно, что такое решение вопроса возможно только в том случае, когда эта модель (ее вид) известна заранее. Если же идет подгонка экспериментальных данных, то такое решение будет самообманом.

Следующий случай предполагает, что конкретные формы зависимости являются основой интерпретации, а также что есть некоторая дополнительная информация о поведении системы. Приведем примеры (для простоты рассмотрим однофакторные задачи).

1. Заранее известно предельное, или граничное поведение функции f(x), например, f(x) = 0 или lim f(x) = const (при х стремящимся к бесконечности). Пусть эксперимент проведен далеко от точки X = 0 и наблюдения хорошо ложатся на прямую. Но прямая не отвечает выделенному условию. В то же время функция f(x) = Qi x хорошо согласуется с этими условиями. Нетрудно получить также наQ клонную или параболическую асимптоту.

2. При нанесении точек на график видно, что наблюдения можно описать параболой. Однако парабола имеет неограниченный рост (или убывание) вне интервала наблюдений. Предположим, что заранее известно поведение отклика при Х + О и это горизонтальная асимптота. Ясно, что в этой ситуации парабола годитС, ся лишь для интерполяции и не более. Кубический полином обычно используют там, где есть точка перегиба, т. с. производная проходит через экстремум (изменяется скорость роста функции).

Широкий класс моделей дают функции распределения. Используя их, можно строить функции монотонно возрастающие (или убывающие), «зажатые» между двумя асимптотами. Заметим, что параметры функций распределения легко интерпретируются.

В задачах с конкурирующими моделями на начальном этапе берут обычно линейную комбинацию моделей и затем ее упрощают. В планировании эксперимента отдельно рассматриваются задачи выбора экспериментальных точек для задач такого рода. В работе Д. Кокса и Э. Снелла (1984) приведены таблицы полезных функций от одной и нескольких переменных.

5.6. Модели дисперсионного анализа Модели дисперсионного анализа используются для задач с качественными факторами. В этом случае нет задач интерполяции или экстраполяции, факторное пространство состоит из конечного числа точек.

При участии в модели как количественных, так и качественных переменных в зависимости от конкретной ситуации можно изучать влияние либо качественных переменных на количественную модель, либо наоборот.

При включении в модель нескольких переменных возникает вопрос о взаимодействии. Отсутствие взаимодействия между х\ и х означает, что истинный отклик f(x\,xi) таков, что разность f(x\,x =a) -f(x\..x =b) = const для всех значений Х\. Поскольку взаимодействие - понятие симметричное, то же самое относится и к разностиf(fx\=c, хт) -f(x\=d, Xi). Это означает, что отклик можно представить в виде f(x\,xi) = f\(x\)+f (xz). Отсутствие взаимодействия для качественных переменных (одна управляемая, другая нет) дает возможность осторожной экстраполяции.

Пример. Изучается зависимость скорости выздоровления после серьезной операции от некоторых сопутствующих заболеваний и группы крови. Допустим, что среди оперируемых были люди только с двумя самыми распространенными группами крови. Если показано, что нет взаимодействия группы крови и сопутствующих заболеваний, то моэ/сно осторожно распространить этот вывод на все 4 группы крови.

Иногда отсутствия взаимодействия можно добиться с помощью преобразования переменных. Например, в первом случае берется f(x\,xi), во втором f (x\,x-). В первом случае взаимодействия нет, во втором есть. Обычно пробуют преобразования V7\ logf, fC ) или более общее/.

Кроме преобразования отклика, можно вообще выбирать его по-разному.

Пример. При откорме животных как отклик можно взять: 1) непосредственно живую массу через некоторое время; 2) максимально возможную массу (а не среднюю, как в 1); 3) скорость сходимости к данной массе; 4) некоторую меру эффективности превращения пищи в массу, например отношение веса пищи к приросту.

5.1. Требования к ошибке Обычно при регрессионном или дисперсионном анализе предполагают, что ошибки аддитивны, одинаковы во всех экспериментальных точках и независимы.

В то же время в биологических измерениях часто ошибка растет с ростом измеряемой величины (это происходит, когда единица измерения измеряется с ошибкой). Другой случай - ошибка мультипликативна (например, когда в измерениях записывают только две значащие цифры).

Стабилизации дисперсии можно добиться с помощью преобразований. В том случае, когда есть функциональная связь ошибки с откликом, рекомендуются следующие преобразования отклика: 1) если о (стандартное отклонение) пропорциональна квадрату измеряемой величины - преобразование у (примером может служить время выживания); 2) если а пропорциональна^ - преобразование log у; 3) если сигма пропорциональна Jy- преобразование (корень) у. Общий случай отыскания преобразования отклика для стабилизации дисперсии можно найти в трудах А. Хальда (1956).

5.8. Требования к планированию и анализу эксперимеш альных данных 1. Эксперимент должен давать удовлетворительное распределение информации по всей области, представляющей интерес.

2. Измерения должны быть как можно более точными, т.е. точка (х, у) максимально близка к точке (x,f(x)).

3. План должен давать возможность проверки соответствия модели экспериментальным данным.

4. Должна предусматриваться возможность преобразований.

5. Должна быть предусмотрена возможность композиционного построения эксперимента (т.е. использования предварительного эксперимента при построении более сложной модели).

6. Эксперимент должен давать возможность оценки ошибки.

7. Должна предусматриваться возможность проведения эксперимента блоками.

8. Эксперимент должен быть, с одной стороны, чувствительным к аномальным наблюдениям, с другой стороны - устойчивым к ним, т.е. аномальные наблюдения должны хорошо проявляться и незначительно влиять на выводы.

9. Желательно иметь минимальное число различных экспериментальных точек.

10. Желательно получать результаты в простой форме, чтобы на глаз можно было сделать предварительные выводы.

11. Желательна простота вычислений при обработке экспериментальных данных.

12. Методы анализа должны учитывать ошибки (если они есть) в управляемых переменных (факторах).

13. Желательно минимальное число значений (уровней) каждого отдельного фактора.

14. Необходимо предусмотреть возможность проверки предположений о постоянстве дисперсии.

6. М А Т Е М А Т И Ч Е С К А Я О Б Р А Б О Т К А Р Е З У Л Ь Т А Т О В ЭКСПЕРИМЕНТА

6.1. Статистическая обработка результатов эксперимента Основные термины и символы, применяемые в биометрии:

1) признак (элементарная особенность каждого объекта в экстерьере, интерьере, конституции, анатомии, гистологии, физиологии, продуктивности);

2) дата (результат измерения признака, его значение, его величина) V;

3) объем группы (число объектов в группе)-п 4) средняя величина признака М - IV/n;

5) генеральная средняя М;

6 ) выборочная средняя ;



Pages:   || 2 | 3 |
 
Похожие работы:

«Министерство здравоохранения Российской Федерации ИРКУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Шевченко Е.В., Воронова Л.К., Нечаева В.Г., ОСНОВЫ КИБЕРНЕТИКИ И БИОКИБЕРНЕТИКИ Учебное пособие Рекомендовано ФМС педиатрического факультета ГОУ ВПО ИГМУ в качестве учебного пособия Для студентов медицинских вузов Иркутск ИГМУ УДК [535+539.18](075.8) ББК 22.3 Я73 Рекомендовано ФМС педиатрического факультета ГОУ ВПО ИГМУ в качестве учебного пособия Для студентов медицинских вузов протокол №10 от...»

«В. Я. ЗОБЕНКО, Г. А. ПЛУТАХИН ТЕЗИСЫ ЛЕКЦИЙ ПО БИОЛОГИЧЕСКОЙ ФИЗИКЕ УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ Краснодар 2013 ББК 22.3 УДК 53-577.3(075.8) Авторы: ст. преподаватель кафедры медицинской и биологической физики Кубанской государственной медицинской академии, к.т.н. ЗОБЕНКО В.Я.; доцент кафедры биотехнологии, биохимии и биофизики Кубанского государственного аграрного университета, к.б.н. ПЛУТАХИН Г.А. Рецензенты: доцент кафедры современных технологий обучения Кубанского государственного университета Суятин...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБР АЗОВАНИЯИ НА УКИ УКР АИНЫ ХАРЬКОВСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ имени В. Н. КАР АЗИНА А. Н. Тимченко Основы биоритмологии Учебно-методическое пособие Харьков 2012 PDF created with pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com У ДК 57.034 (075.8) ББК 28.0я73 Т41 Рецензенты: зав. кафедрой здоровья человека и коррекционного образования Харьковского национального педагогического университета имени Г. С. Сковороды, доктор пед. наук, профессор Ю. Д. Бойчук зав. кафедрой спортивной...»

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГ ЕНТС ТВО П О ОБРА 3ОВАНИЮ ГОСУДА РСТВ ЕНН ОЕ ОБ РА3ОВА ТЕЛЬ НОЕ УЧРЕЖДЕНИ Е ВЫСШЕГО П РОФЕССИ ОНАЛЬН ОГО ОБРА3ОВАНИЯ САНКТ-П ЕТЕРБУРГС КИЙ ГОСУ ДА РСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИ ТЕТ ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ В.И. ГРИГОРЬЕВ, Д.Н. ДАВИДЕНКО, С.В. МАЛИНИНА ФИТНЕС-КУЛЬТУРА СТУДЕНТОВ: ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА Рекомен дован о Учебн о-ме тодичес ким объе динением высших у чебных заведен ий Россий ской Фе дерации по образован ию в области физичес кой культуры в ка честве уче бного пособия для образова тельных...»

«О.Л. Воскресенская, Н.П. Грошева Е.А. Скочилова ФИЗИОЛОГИЯ РАСТЕНИЙ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ГОУ ВПО МАРИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ О.Л. Воскресенская, Н.П. Грошева, Е.А. Скочилова ФИЗИОЛОГИЯ РАСТЕНИЙ Допущено Учебно-методическим объединением по классическому университетскому образованию в качестве учебного пособия для студентов, обучающихся по специальностям: 011600 – Биология и 013500 – Биоэкология Йошкар-Ола, 2008 ББК 28.57 УДК 581.1 В 760 Рецензенты: Е.В. Харитоношвили,...»

«ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНИЙ МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ им. М. ГОРЬКОГО Кафедра химии Методические рекомендации для самостоятельного изучения внеаудиторных тем по дисциплине Медицинская химия для студентов І курса стоматологического факультета Донецк – 2012 0 Методические рекомендации подготовили: – зав. кафедры, д.х.н. Матвиенко А.Г. – доценты Рождественский Е.Ю., Сидун М.С. – ст. преподаватель Павленко В.И. – ассистенты Бойцова В.Е., Игнатьева В.В., Стрелецкая Л.П. Методические рекомендации утверждены...»

«Министерство образования и науки РФ Государственное образовательное учреждение Высшего профессионального образования Российский государственный торгово-экономический университет Омский институт (филиал) ГОНЧАРОВА О.В. ЕФИМОВА С.В. ТЕРМИНОЛОГИЯ СОВРЕМЕННОГО ЕСТЕЗВОЗНАНИЯ ОТ А ДО Я Учебное пособие ОМСК 2011 УДК 50 ББК 20 Т 35 Рецензенты: Сидоров Г. Н., д.б.н., профессор кафедры Зоология и физиология Омского государственного педагогического университета Тюменцева Е.Ю., к.п.н., доцент, заведующая...»

«МИНИСТЕРСТВО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ БЕЛОРУССКАЯ МЕДИЦИНСКАЯ АКАДЕМИЯ ПОСЛЕДИПЛОМНОГО ОБРАЗОВАНИЯ КАФЕДРА АКУШЕРСТВА И ГИНЕКОЛОГИИ Воскресенский С.Л., Зеленко Е.Н. Кардиотокография в антенатальном периоде (учебно-методическое пособие) Минск, 2011 1 УДК 618.1 ББК 57.1 Д1 Рекомендовано в качестве учебно-методического пособия УМС Белорусской медицинской академии последипломного образования протокол № 8 от 10.12.2010. Авторы: заведующий кафедрой акушерства и гинекологии С.Л....»

«Нижегородская государственная медицинская академия МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО МОЛЕКУЛЯРНОЙ ГЕНЕТИКЕ Для студентов 1 курса Н.Новгород - 2007 Садовникова В.В., Бобылева Н.А., Иванова Н.Л. Методические указания по молекулярной генетике. Нижний Новгород: Изд-во НГМА, 1999. 32с. Указания обобщают современные данные в области молекулярной генетики, включая достижения науки последних лет, которые закладывают фундамент знаний, необходимых для дальнейшего обучения. Поэтому материал приведен несколько...»

«В.П. Сухоруков Применение компонентов крови. Вопросы и ответы г. Киров УДК 616.38(07) ББК 53.5, 51.1(2)2 С 91 Печатается по решению Центрального методического совета и редакционноиздательского совета Кировской государственной медицинской академии. Протокол №2 от 20 октября 2005 г. Рецензенты: Г.А. Зайцева, профессор, доктор медицинских наук, первый заместитель директора Кировского НИИ гематологии и переливания крови по научной работе; А.П. Спицин, профессор, доктор мед. наук, заведующий...»

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ _ Л.В. Капилевич К.В. Давлетьярова Е.В.Кошельская Ю.П.Бредихина В.И.Андреев ФИЗИОЛОГИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ КОНТРОЛЯ В СПОРТЕ Рекомендовано Учебно-методическим объединением по образованию в области физической культуры и спорта в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 032101 – Физическая культура и...»

«Книги с приложением CD-ROM (естественно-научные, медицина, экономика) 53 A 333 Федорова В.Н. Медицинская и биологическая физика. Курс лекций с задачами : учебное пособие / В.Н. Федорова, Е.В. Фаустов. – М. : ГЭОТАР-Медиа, 2010. – 592 с. + 1 CD-Rom. 54 (035) К 836 Кротов Ю.А. Предельно допустимые концентрации химических веществ в окружающей среде : справочник / Ю.А. Кротов. - 2-е изд., доп. – Спб : Профессионал, 2003. – 430 с. + 1 CD-Rom. 575 (07) О 28 Общая генетика : методическое пособие / под...»

«1 УТВЕРЖДАЮ Руководитель Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека, Главный государственный санитарный врач Российской Федерации, Г.Г. Онищенко 18 декабря 2008 г. Дата введения: с момента утверждения. 3.2.1. РАЦИОНАЛЬНОЕ ПИТАНИЕ НОРМЫ физиологических потребностей в энергии и пищевых веществах для различных групп населения Российской Федерации Методические рекомендации МР 2.3.1.2432 -08 2 Нормы физиологических потребностей в энергии и пищевых...»

«МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН Казахский агротехнический университет им. С.Сейфуллина Джакупов Исатай Тусупович ВЕТЕРИНАРНОЕ АКУШЕРСТВО И ГИНЕКОЛОГИЯ Астана 2011 УДК 619:618(075.3) ББК 48.76 я 73 Д40 Д40 Джакупов И.Т. Ветеринарное акушерство и гинекология. Учебное пособие: Астана: Казахский агротехнический университет им. С. Сейфуллина. 2011.-167 с. ISBN 978-601-237-024-9 Рассмотрены анатомические особенности и функция половых органов самцов и самок сельскохозяйственных...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования Казанский (Приволжский) федеральный университет Балтина Т. В., Герасимова Е.В., Звездочкина Н.В., Каримов Ф.К., Яфарова Г.Г. Практические работы по курсу Биология человека Казань - 2013 УДК 612.1/.8 Печатается по решению Редакционно-издательского совета ФГАОУ ВПО Казанский (Приволжский) федеральный университет методической комиссии...»

«ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНИЙ МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ им. М. ГОРЬКОГО Кафедра химии Методические рекомендации для самостоятельного изучения внеаудиторных тем по дисциплине Медицинская химия для студентов І курса медицинских факультетов Донецк – 2012  1 Методические рекомендации подготовили: – зав. кафедры, д.х.н. Матвиенко А.Г. – доценты Рождественский Е.Ю., Сидун М.С. – ст. преподаватель Павленко В.И. – ассистенты Бойцова В.Е., Игнатьева В.В., Стрелецкая Л.П. Методические рекомендации утверждены на...»

«МИНИСТЕРСТВО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН АЛМАТИНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНСТИТУТ УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ВРАЧЕЙ КАФЕДРА АНЕСТЕЗИОЛОГИИ И РЕАНИМАТОЛОГИИ Чурсин В.В. Трансфузионная терапия при острой массивной кровопотере методические рекомендации АЛМАТЫ 2008 УДК 615.38.03:617-005.1(035) ББК 54.5 Рецензенты: Джумабеков А.Т. – заведующий кафедрой хирургии АГИУВ, доктор медицинских наук. Джолдыбеков Т.С. – доцент кафедры общей хирургии, анестезиологии и реаниматологии КазНМУ, кандидат медицинских...»

«УО Витебская ордена Знак Почета государственная академия ветеринарной медицины Кафедра химии БИОХИМИЯ ГЕТЕРОЦИКЛИЧЕСКИХ СОЕДИНЕНИЙ: [электронный ресурс] Котович Игорь Викторович, Елисейкин Дмитрий Владимирович Биохимия гетероциклических соединений: учеб.-метод. пособие К 73 / И.В. Котович, Д.В. Елисейкин. – Витебск: УО ВГАВМ, 2006. – 50 с. Витебск УО ВГАВМ 2006 © Котович И.В., Елисейкин Д.В., 2006 © УО Витебская ордена Знак Почета государственная академия ветеринарной медицины, МИНИСТЕРСТВО...»

«H. В. Воронова, Н. M. Климова, A. M. Менджерицкий АНАТОМИЯ ЦЕНТРАЛЬНОЙ НЕРВНОЙ СИСТЕМЫ Рекомендовано Советом по психологии УМО по классическому университетскому образованию в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению и специальности Психология Москва 2005 УДК 612.82(075.8) ББК 28.706я73 В 75 Рецензенты: доктор биологических наук, профессор каф. психофизиологии и психопатологии Ростовского государственного университета В. Н. Кирой кандидат...»

«МИНИСТЕРСТВО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования АЛТАЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Т.А. Бочарова ТЕХНОЛОГИЯ ХРАНЕНИЯ И ПЕРЕРАБОТКИ ПРОДУКЦИИ РАСТЕНИЕВОДСТВА С ОСНОВАМИ СТАНДАРТИЗАЦИИ ТЕХНИЧЕСКИЕ КУЛЬТУРЫ, ПИВОВАРЕНИЕ, КОМБИКОРМА Часть 3 Учебное пособие Барнаул Издательство АГАУ 2008 1 УДК 633.5/9:631.367:658.516. Рецензент – к.с.-х.н., доцент кафедры ботаники, физиологии растений и...»






 
© 2013 www.diss.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, Диссертации, Монографии, Методички, учебные программы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.