MATHEMATICAL PLANNING OF THE EXPERIMENT IN STUDYING THE ENVIRONMENT FOR GALLERIA MELLONELLA LARVAE

The paper describe the experiments in studying the impact of growing medium components on feed preferences of Galleria mellonella larvae. The researchers used the methods of mathematical planning of the experiment. The research group carried out the linear plan 29-5 for calculating the coefficients of regression equation taking into account compensation of spatial scattering factor. The experiments were carried out in the same manner in order to reduce dispersion and increase statistical significance of regression equation coefficients. The authors found out the regularity of average density of feed larvae. The average concentration of larvae was rather less in the centre than in the edges of content. Larvae concentration influences their position in the content as their number is much higher than their impact of variation ( ±10%) in the feed composition. The paper suggests 4 hypotheses of choosing the approximating function: hypothesis of average level; median hypothesis; factor hypothesis, that enhances larvae concentration on the edges; and hypothesis of reducing concentration of larvae in the centre of the content. On the basis of the hypotheses the authors define reference level and calculate experimental data for reducing the experiment dispersion. The researchers provided piecewise line approximation of experimental results and calculated compensation coefficients. Minimum sum of squared deviations was used as a criterion of choosing hypotheses. The appropriate hypothesis assumed the factor which enhances larvae concentration on the edges along the axial axis of the content where the larvae were grown. The concentration of larvae on the edges was 2.15 times higher in comparison with that in the centre; experiment dispersion was 3.7 reduced as a result of recalculation. This speaks about the significance of impact produced by spatial distribution of larvae concentration.

feed composition, habitance, population density, speed of biological development, attractiveness of the feed, mathematical planning of the experiment, statistical analysis, growing medium, состав корма, заселенность, скорость биологического развития, привлекательность корма, математическое планирование эксперимента, статистический анализ, питательная среда

1. Уразбаев Ж. З. Использование метода математического планирования эксперимента при разработке комбинированных мясных продуктов // Вестн. НГАУ. - 2010. - Т. 2, № 14. - С. 90-94.

2. Андросенко О. С., Маяченко Е. П. Математические методы планирования эксперимента в исследовании процесса термообработки металла // Приложение математики в экономических и технических исследованиях. - 2014. - № 4. - С. 219-225.

3. Максименко Л. А. Оптимизация экспериментальных исследований на основе методики математического планирования // Интерэкспо гео-Сибирь. - 2010. - Т. 3, № 1. - С. 42-45.

4. Математический метод планирования эксперимента pH пищевых отходов на возможность их биоконверсии с помощью вермикультуры / А. А. Ганджалова, А. Голубь, В. Е. Костин, Н. А. Соколова // Успехи современного естествознания. - 2012. - № 4. - С.45-46.

5. Методы оптимизации экспериментов при оптимизации питательной среды для стрептомицета / И. В. Жерносекова, И. В. Черногор, А. А. Тымчук, А. И. Винников // Вiсн. Днiпропетров. ун-ту. - Бiологiя. Екологiя. - 2010. - Вип. 18, Т. 1. - С. 20-28.

6. Рыкунова И. П., Вергейчик Е. Н. Оптимизация состава раствора кальция глюконата методом математического планирования эксперимента // Вестн. Воронеж. гос. ун-та. - Сер. Химия. Биология. Фармация. - 2006. - № 2. - С.83-85.

7. Способ разведения Galleria mellonella L.: пат. № RU 2210210 Рос. Федерация: МПК8 A01K67/033 / В. Я. Исмаилов, Ж. А. Ширинян, О. И. Квасенков; заявитель и патентообладатель Всерос. НИИ биол. защиты растений. - № 2001131301/13; заявл. 21.11.2001; опубл. 20.08.2003. - 4 с.

8. Коновалова Т. В. Современные средства и методы обеспечения ветеринарного благополучия по инфекционной и протозойной патологии животных, рыб и пчел: метод. рекомендации по лабораторному содержанию и разведению большой восковой огневки Galleria mellonella L. - М., 2011. - С. 156-178.

9. Искусственный корм для большой вощинной пчелиной огневки: пат. СССР № 3662964/30-15 МПК: A01K67 / Е. М. Шагов, Г. И. Уланова, Е. М. Асланян; заявитель и патентообладатель Всесоюз. НИИ прикладной микробиологии. - № 3662964/30-15; заявл.: 11.11.83 опубл.: 23.05.1986. - Бюл. № 19. - 3 с.

10. Marston N. Comparison of nine diets for rearing Galleria mellonella / N. Marston, B. Campbell // Annals of the Entomological society of America. - 1973. - Vol. 66, № 1. - P. 132-136.

11. Осокина А. С. Влияние кормления и условий содержания на рост личинок большой восковой моли (Galleria mellonella L.) / А. С. Осокина, Л. М. Колбина, А. В. Гущин //Достижения науки и техники АПК. - 2016. - Т. 30, № 7. - С 88-92.

12. Тамарина Н. А. Техническая энтомология - новая отрасль прикладной энтомологии / Н. А. Тамарина // Итоги науки и техники. ВИНИТИ. Энтомология. - 1987. - Т. 7. - С. 248.

13. Старе В. А., Менчер Э. М. Метод оптимизации рецептов полусинтетических питательных сред для разведения насекомых-фитофагов Amathes C-nigrum (Lepidoptera, Nictuidae) // Зоол. журн. - 1980. - Т. 59, вып. 5. - С. 771-776.

14. Урба В. Ю. Статистический анализ в биологических и медицинских исследованиях. - М.: Медицина, 1975. - 295 с.

15. Молярий: пат. № 164529 Рос. Федерация: МПК А01М 1/00 (2006.01) / А. В. Гущин, Л. М. Колбина, А. С. Осокина; заявитель и патентообладатель Федерал. гос. бюджет. науч. учр. «Удмурт. НИИ сель. хоз-ва». - № 2015146055/13; заявл. 26.10.2015; опубл. 10.09.2016. Бюл. № 25. - 2 с.