«Advances in Science and Technology» XVIII международная научно-практическая конференция 31 января 2019 Научно-издательский центр «Актуальность. Рф»

Список цитируемой литературы:
1. Бондаренко А. Л., Утенкова Е. О., Жукова В. И. Особенности течения дизентерии Флекснера у людей
пожилого возраста //Сб.: Острые кишечные инфекции. Шигеллезы. — Махачкала, 1997. — С.29 – 32.
2. Бондаренко В. М., Шахмарданов М. З. Шигеллезы: теория и практика. — М., 2002. — 172 с.
3. Yang H, Chen G, Zhu Y, Liu Y, Cheng J, Hu L, et al. Surveillance of antimicrobial susceptibility patterns
among Shigella species isolated in China during the 7 year period of 2005–2011. Ann Lab Med 2013; 33:
11115.
4. Taneja N, Mewara A, Kumar A, Verma G, Sharma M. Cephalosporin–resistant Shigella flexneri over 9 years
(2001–09) in India.// J Antimicrob Chemother 2012; 67: 1347–53.
5. Clinical and Laboratory Standards Institute Performance Standards for Antimicrobial Susceptibility Testing:
20th Informational Supplement M100-S20. CLSI, Wayne, PA, USA; 2010.
CLINICAL AND ETIOLOGICAL STRUCTURE OF SHIGELLOSIS IN ADULTS AT THE
PRESENT STAGE
Turebaevа G. O., Kulzhanova Sh. A., Konkaeva M. E., Smagulova Z. K.
Astana Medical University, Astana, Kazakhstan
The analysis of the causative agents of acute dysentery isolated from adult patients and their
sensitivity to some antibacterial drugs, as well as the study of intestinal microflora in patients with
acute dysentery before and after the use of etiotropic therapy.
Keywords: shigellosis, antibiotic resistance, intestinal microflora, microbiocenosis,
fluoroquinolones, cephalosporins
51

---

УДК 613.32
ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ВОДЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО
ПОДСЧЁТА БИОМАРКЕРОВ
Щеглов Б. О.
Дальневосточный федеральный университет, Владивосток, Россия
В докладе рассмотрены основные понятия о биомаркерах и их использования в алго-
ритмах машинного обучения при определении уровня загрязнения водных источников. Для
оценки и прогнозирования качества воды разработан метод подсчёта биологических орга-
низмов с помощью методов распознавания образов на основе матричных изменений изображе-
ния на языке программирования Python.
Ключевые слова: биомаркеры, вода, автоматизированный подсчет
Актуальность исследования. Биомаркеры — это живые организмы, такие как растения,
планктоны, животные и микробы, которые используются для скрининга уровня загрязнения
естественной экосистемы [1–2]. Они используются для оценки состояния окружающей среды и
биогеографических изменений, происходящих в ней. Каждая органическая субстанция внутри
биологической системы дает указание относительно здоровья его окружения, например, такого
как планктон (рис. 1), который быстро реагирует на изменения, происходящие в окружающей
среде, и служит важным биоиндикатором для оценки качества воды, а также показателя загряз-
нения воды. Планктон в данном случае действует как сигнал раннего предупреждения уровня
загрязнения водных источников [3].
В этой статье приводится объяснение концепции, лежащей в основе биологического мар-
кирования и использования при этом алгоритмов нейронных сетей, с особым упором на их
потенциал для оценки качества воды и результатов, связанных с этим.
Рисунок 1. Схема влияния планктонов при загрязнении (состояние озера) [4]
Результаты. Для оценки качества воды разработан метод подсчёта биологических орга-
низмов с помощью алгоритмов распознавания образов на основе матричных изменений изоб-
ражения мазков культур различных колоний микроорганизмов, который подразумевает исполь-
зование математических и статистических преобразований на языке программирования
Python [5].
Выводы. Использование методов автоматизированного подсчета биоиндикаторов полез-
ны, объективны, просты и воспроизводимы. Биологические маркеры могут использоваться в
любых сферах человеческой деятельности и различных масштабах, от микроуровня клетки до
уровня окружающей среды, для оценки изменений, происходящих в конкретном биологическом
сообществе [6]. Мониторинг планктонных колоний объединяет биологические, физические, хи-
52

---

мические факторы и используется в качестве важной части для оценки уровня загрязнений вод-
ных объектов.
Биоиндикация и биомониторинг с использованием алгоритмов нейронных сетей становят-
ся многообещающими методами для изучения воздействия внешних факторов на экосистему и
предугадывание ее развития и дифференциации загрязненных и незагрязненных районов для
проведения специальных санитарно–эпидемиологических мероприятий.