Выделение и изучение углеводородокисляющих бактерий (стр. 7 )

3.  Определитель бактерий Берджи: В 2 т. Пер. с англ. под ред. / Под ред. Дж. Хоулта, Н. Крига, П. Снита и др. – М.: Мир, 1997. – Т. 1. – 432 с.; Т. 2. – 368 с.

4.  Пирог поверхностно-активных веществ при росте штамма Rhodococcus erythropolis ЭК-1 на гидрофильных и гидрофобных субстратах / , , и др. // Прикладная биохимия и микробиология. – 2004. – Т. 40, № 5. – С. 544-550.

5.  Практикум по микробиологии: Учеб. Пособие для студ. вузов. / , , и др.; Под ред. . – М.: «Академия», 2005. – 608 с.

6.  Руководство к практическим занятиям по микробиологии: Практ. пособие / Под ред. . – 2-е изд. – М.: Изд-во Моск. ун-та, 1983. – 215 с.

7.  Современная микробиология: Прокариоты: В 2 т. Пер. с англ. , , . / Под ред. Й. Ленгелера, Г. Древса, Г. Шлегеля. – М.: Мир, 2005. – Т. 1. – 656 с.; Т.2. – 496 с.

ИСПОЛЬЗОВАННАЯ ЛИТЕРАТУРА

1.  Алтунина нефти углеводородокисляющими актиномицетами, выделенными из разных почв Алтая и Томской области / , , и др. // Теоретические и практические основы физико-химического регулирования свойств нефтяных дисперсных систем. – Томск, 1999. – С. 41-45.

2.  Ананько нефтеокисляющих микроорганизмов к низким температурам / , , и др. // Биотехнология. – 2005. – № 5. – С. 63-69.

3.  Андреева штаммы-нефтедеструкторы для биоремедиации почв и водной среды / , , и др. // Биотехнология. – 2006. - № 1. – С. 43-52.

4.  Ашмарин методы статистической обработки и планирование экспериментов / , , . – Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1971. – 76 с.

5.  Барышникова нефтепродуктов штаммами-деструкторами и их ассоциациями в жидкой среде / , , и др. // Прикладная биохимия и микробиология. – 2001. – Т. 37, № 5. – С. 542-548.

6.  Белоусова микроорганизмов, способных к деструкции нефти и нефтепродуктов при пониженных температурах / , , // Прикладная биохимия и микробиология. – 2002. – Т. 38, № 5. – С. 513-517.

7.  Билай грибов на углеводородных субстратах нефти / , . – Киев: Наук. Думка, 1980. – 340 с.

8.  Борзенков углеводородокисляющих бактерий, изолированных из нефтяных месторождений Татарстана, Западной Сибири и Вьетнама / , , и др. // Микробиология. – 2006. – Т. 75, № 1. – С. 82-89.

9.  Вятчина особенности алканотрофных бактерий, выделенных из гексадекана / , // Изв. / Иркут. гос. ун-та: серия биология, экология. – 2008. – Т. 1, №1. – С. 10-14.

10.  Жуков деградации углеводородов нефти микроорганизмами / , , // Успехи современной биологии. – 2006. – Т. 126, № 3. С. 285-296.

11.  Карпенко использования бактерий рода Rhodococcus и микробных поверхностно-активных веществ для деградации нефтяных загрязнений / , -Марцишин, и др. // Прикладная биохимия и микробиология. – 2006. – Т. 42, № 2. – С. 175-179.

12.  Коронелли и методы интесификации биологического разрушения углеводородов в окружающей среде (обзор) / // Прикладная биохимия и микробиология. – 1996. – Т. 32, № 6. – С. 579-585.

13.  Куюкина биотехнология очистки нефтезагрязнённой почвы с использованием олеофильного биопреперата на основе Rhodococcus-сурфактанта / , , Дж. К. Филп и др. // Материалы межрегионального рабочего совещания «Проблемы биоремедиации в XXI веке». – Красноярск, 2002. – С. 27-28.

14.  Назина разнообразие аэробных сапрофитных бактерий из нефтяного месторождения Дацин / , , Сюэ Ян-Фен и др. // Микробиология. – 2002. – Т. 71, № 1. – С. 103-110.

15.  Назина и метаболическое разнообразие микроорганизмов нефтяных месторождений / , // Тр. / Ин-т микробиологии им. . – 2004. – Вып. 12. – С. 289-317.

16.  Назина разнообразие аэробных органотрофных бактерий из высокотемпературного нефтяного месторождения Даган / , , и др. // Микробиология. – 2005. – Т. 74, № 3. – С. 401-409.

17.  Никовская -гидрофильные свойства микроорганизмов при различных условиях культивирования / , , // Микробиология. – 1989. – Т. 58, Вып. 3. – С. 448-451.

18.  Определитель бактерий Берджи: В 2 т. Пер. с англ. под ред. / Под ред. Дж. Хоулта, Н. Крига, П. Снита и др. – М.: Мир, 1997. – Т. 1. – 432 с.; Т. 2. – 368 с.

19.  Панькина зигомицетов и образование жирных кислот при культивировании на углеводородных субстратах / , // Микробиология. – 1998. – Т. 67, № 6. – С. 748-753.

20.  Петрикевич углеводородокисляющей активности микроорганизмов / , , // Прикладная биохимия и микробиология. – 2003. – Т. 39, № 1. – С. 25-30.

21.  Пирог поверхностно-активных веществ при росте штамма Rhodococcus erythropolis ЭК-1 на гидрофильных и гидрофобных субстратах / , , и др. // Прикладная биохимия и микробиология. – 2004. – Т. 40, № 5. – С. 544-550.

22.  Практикум по микробиологии: Учеб. Пособие для студ. вузов. / , , и др.; Под ред. . – М.: «Академия», 2005. – 608 с.

23.  Шкидченко нефтедеструктивной активности микрофлоры прибрежной зоны Каспийского моря / , // Прикладная биохимия и микробиология. – 2002. – Т. 38, № 5. – С. 509-512.

24.  Hommel R. K. Biosurfactans: production, properties, applications / R. K. Hommel, C. Ratledge // New York: Marsel Dekker. Inc., 1993 – P. 4-63.

25.  Magot M. Microobiology of petrolium reseroirs / M. Magot, B. Ollivier, B. K.C. Patel // Antonie van Leeuwenhoek. – 2000. – V. 77. – P. 103-116.

26.  Mohn W. W. Indirect bioremediation: biodegradation of hydrocarbons on a commercial sorbent // Biodegradation. – 1997. – V. 8 . – P. 15-19.

ПРИЛОЖЕНИЕ

Методы статистической обработки результатов эксперимента

При нормальном распределении исследуемого признака наиболее вероятным значением измеряемой величины является среднее арифметическое ( ), определяемое по формуле [4]:

, (4)

где – сумма результатов всех измерений, n – число измерений.

Для нахождения средней квадратичной ошибки среднего арифметического необходимо вычислить , абсолютные ошибки измерений (хi – ), квадраты этих отклонений (хi – )2 и сумму квадратов отклонений (хi – )2 (табл. 1).

Таблица 1

Таблица для определения квадратов отклонения от , σ и

Значение вариант	хi –	(хi – )2
х1 х2 х3 ….. хn	х1 – х2 – х3 – ….. хn –	(х1 – )2 (х2 – )2 (х3 – )2 ….. (хn – )2
		∑(хi – )2

Если число наблюдений меньше 30 (n < 30), то следует применить формулу:

, (5)

где хi – значение отдельного измерения, – среднее арифметическое, n – число измерений.

Средняя квадратичная ошибка характеризует степень изменчивости признака.

Отношение σ к , выраженное в %, называется коэффициентом вариации υ:

, (6)

Стандартное отклонение среднего арифметического, или средняя квадратичная ошибка среднего арифметического, определяется по формуле:

, (7)

Стандартное отклонение определяет достоверность показателей выборочной совокупности, указывает на возможные границы, в пределах которых находится среднее арифметическое генеральной совокупности, т. е. характеризует величину расхождения между значениями в данной выборке и значениями генеральной совокупности.

В окончательном виде результат измерений исследуемой величины записывается следующим образом: ±.

При статистической обработке большинства получаемых данных исследователя прежде всего интересует не конкретная средняя величина, полученная из имеющихся данных, а нахождение границ интервала, в которых с определенной, заранее заданной вероятностью находится действительное значение исследуемого признака, свойства и т. д., т. е. величина, соответствующая генеральной средней (истинной) величине. Такой интервал обычно называют доверительным интервалом среднего арифметического.

Если число измерений больше 20, то доверительные интервалы рассчитывают следующим образом. Полагают, что истинное значение исследуемой величины с вероятностью 95 % заключено в интервале () и (), с вероятностью 99 % - в интервале () и (). Если число измерений меньше 20, то для нахождения доверительных интервалов необходимо найденную величину стандартного отклонения умножить на поправочный коэффициент t, определяемый по специальным таблицам Фищера-Стьюдента. Ниже приводится таблица, в которой рассчитаны значения коэффициента t для двух уровней вероятности: Р = 0,95 (95 %) и Р = 0,99 (99 %) (табл. 2).

Таблица 2

Значения коэффициента t (критерия Стьюдента)

n-1	Доверительные уровни вероятности	n-1	Доверительные уровни вероятности
0,95	0,99	0,95	0,99
1 2 3 4 5 6 7 8	12,7 4,3 3,2 2,8 2,6 2,4 2,4 2,3	63,6 9,9 5,8 4,6 4,0 3,7 3,5 3,4	9 10 11–14 15–20 21–30 31–60 61–120	2,3 2,2 2,2 2,1 2,1 2,0 2,0	3,2 3,2 3,0 2,9 2,8 2,7 2,6

Величину t находят при выбранном уровне вероятности и при числе при числе измерений, на единицу меньше, т. е. при n – 1. Коэффициент t при умножении на показывает пределы доверительных интервалов при заданном уровне вероятности (Р). Величину () называют нижней границей, а () – верхней границей доверительного интервала. В общем виде доверительные интервалы определяемого признака записываются в таком виде: .

Для оценки достоверности различий между двумя сравниваемыми средними арифметическими применяют формулу:

, (8)

Разница считается достоверной, если td равно критерию t Стьюдента (табл. 2) или превышает его, т. е. td t. Следует иметь в виду, что при сравнении двух средних значение коэффициента t в таблице 2 находят для соответствующего уровня вероятности при (n1 + n2 - 2).