2023 г., № 2 Раздел: Экотоксикология УДК: 51-76:574.64
Выявление токсического воздействия тяжёлых металлов на фитопланктон с помощью анализа индукционных кривых флуоресценции хлорофилла методами машинного обучения
Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова, Биологический ф-т, каф. биофизики
Создание сети автономных станций биоиндикации состояния водных объектов требует разработки методов анализа больших массивов данных. В данной работе показано, каким образом сочетание методов машинного обучения с традиционными статистическими методами может быть использовано для выявления неявных закономерностей в массиве данных по действию тяжёлых металлов на природный фитопланктон. Массив экспериментальных данных представляет собой 465 кривых индукции флуоресценции, измеренных на образцах фитопланктона из 9 водоёмов Псковской области, и отражающих динамику переноса электрона в фотосинтетическом аппарате клеток водорослей. Каждая кривая характеризуется 14 параметрами JIP-теста, часть из которых непосредственно описывают форму кривой, другая часть параметров связывает форму кривой с энергетическими потоками, возникающими в фотосинтетическом аппарате в ответ на получение клеткой кванта света. На базе массива параметров JIP-теста методами кластерного анализа был проведён анализ различий в фотосинтетической активности проб фитопланктона из 9 водоёмов Псковской области в контроле и при долгосрочном воздействии солей кадмия и хрома. В контрольных пробах были выявлены две группы, различающиеся фотосинтетической активностью фитопланктона. Предполагается, что более низкая фотосинтетическая активность проб фитопланктона связана с антропогенной нагрузкой на водоёмы, из которых были взяты соответствующие образцы. Показано, что в пробах с изначально низкой активностью фотосинтетического аппарата токсическое действие тяжёлых металлов проявляется на более поздних сроках инкубации по сравнению с более активными пробами. Предложенный подход может быть легко масштабирован для анализа больших массивов экспериментальных данных, что делает его перспективным инструментом для раннего обнаружения токсического загрязнения природных вод.
В настоящее время получают распространение методы выявления плохо формализуемых закономерностей в экспериментальных данных с помощью нейросетевых моделей. В данной работе разработан прототип нейросетевой модели для выявления воздействия тяжёлых металлов на фитопланктон по изменению формы индукционной кривой флуоресценции хлорофилла (OJIP кривой) для использования в автоматической системе биоиндикации состояния водоёмов. Модель апробирована на природном фитопланктоне из 9 водоёмов Псковской области, который подвергли долгосрочному воздействию солей кадмия и хрома (20 и 50 мкМ CdSO4 и K2Cr2O7) в лабораторных условиях. Модель позволяет выявить токсическое действие тяжёлых металлов с точностью до 90%, что указывает на перспективность применения данного подхода в экологическом мониторинге.