Разработка композиции растительного сырья функционального назначения для профилактики заболеваний, связанных с дефицитом калия
Автор: Куижева С.К., Схаляхов А.А., Сиюхов Х.Р., Тазова З.Т., Лунина Л.В.
Журнал: Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий @vestnik-vsuet
Рубрика: Пищевая биотехнология
Статья в выпуске: 2 (92), 2022 года.
Бесплатный доступ
В статье представлены результаты исследований по разработке композиции растительного сырья функционального назначения, предназначенной для обогащения различных групп пищевых продуктов с целью профилактики заболеваний, связанных с дефицитом калия в организме человека. Дефицит калия или гипокалиемия - это одна из самых частых форм электролитного дисбаланса, сопровождающаяся тяжелыми органными и системными нарушениями. Дефицит калия возникает по разным причинам, но в последнее время, по данным многочисленных источников, отмечается высокая частота развития гипокалиемии у пациентов при коронавирусной инфекции. Улучшения обеспеченности этим макроэлементом можно достичь прежде всего повышением его поступления в организм за счет специализированных пищевых продуктов. В качестве природного источника калия в продуктах функционального назначения целесообразно использовать композиции дикорастущего растительного сырья, в химическом составе которого содержится значительное количество калия. Экспериментально нами установлены такие виды растительного сырья: душица обыкновенная (лат. Oríganum vulgáre, трава), черная смородина (лат.Ríbes nígrum, листья), ряска малая (лат.Lémna mínor, листья), черника обыкновенная (лат. Vaccinium myrtillus L., листья), тимьян обыкновенный (лат. Thimus serpyllum L, трава). Проектирование состава фитокомпозиции осуществляли методом планирования экспериментов для составления смесей. С помощью процедуры Планы для поверхностей и смесей с ограничениями модуля Планирование экспериментов пакета STATISTICA 10 был сгенерирован план экспериментов, проведены исследования по определению количественного содержания калия в опытных образцах, осуществлена математическая обработка результатов, получен научно обоснованный оптимальный компонентный состав композиции растительного сырья, в которой содержание калия составляет - 1072,8 мг/100 г. (33,53% от уровня рекомендуемого суточного потребления), что соответствует требованиям ГОСТ Р 52349-2005 и подтверждает её функциональную направленность.
Гипокалиемия, растительное сырье, душица обыкновенная, черная смородина, черника обыкновенная, тимьян обыкновенный, калий, план эксперимента, дисперсионный анализ
Короткий адрес: https://sciup.org/140296173
IDR: 140296173 | DOI: 10.20914/2310-1202-2022-2-191-199
Текст научной статьи Разработка композиции растительного сырья функционального назначения для профилактики заболеваний, связанных с дефицитом калия
Одним из главных приоритетов Государственной политики Российской Федерации в области питания является сохранение и
укрепление здоровья населения, профилактика заболеваний, вызванных не только неадекватным и несбалансированным питанием, но и различными стрессовыми ситуациями.
This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International License
В марте 2020 года ВОЗ объявила о том, что распространение в мире заболевания, вызванного SARS-СоV-2, достигло стадии пандемии. После этого специалисты в области питания во всех странах активно включились в исследования, направленные на изучение взаимосвязи рациона питания, развития COVID-19 и профилактики постковидного синдрома. Полученные данные свидетельствуют о том, что одним из важнейших факторов, влияющим на иммунитет в период пандемии COVID-19, является обеспеченность рациона питания различными макро-и микронутриентами: витаминами, минеральными веществами и т. д. [1, 2].
Среди спектра минеральных веществ, принимающих участие в поддержании гомеостаза и адаптации организма как в норме, так и при различных патологических состояниях, особое место занимает калий.
Калий – внутриклеточный микроэлемент, необходимый для нормального функционирования клеток, поддержания кислотно-щелочного и электролитного баланса, общего объема жидкости, обеспечения нервно-мышечной возбудимости и проводимости [3, 4].
По данным [5–7] новая коронавирусная инфекция COVID-19 в 5–20% случаев протекает с развитием двусторонней пневмонии, при этом у госпитализированных пациентов в качестве частого электролитного нарушения выявляется гипокалиемия, распространенность которой варьируется в диапазоне 20–24,31% [4, 8, 9].
Поэтому в периоде профилактики и реабилитации после COVID-19, для снижения дефицита калия, может быть рекомендовано потребление обогащенных продуктов с повышенным содержанием этого макроэлемента, что положительно скажется на поддержании иммунитета, повышении функциональных резервов организма, уменьшении риска инфицирования [7, 8], продолжительности и тяжести заболевания.
В качестве обогащающей добавки считаем необходимым использовать композиции из некоторых видов дикорастущего сырья Республики Адыгея, которые содержат значительные концентрации этого макроэлемента, чем и обусловлена актуальность наших исследований.
Цель работы – разработка научно обоснованного компонентного состава композиции
растительного сырья для профилактики заболеваний, связанных с нарушением обмена калия, повышения адаптационного потенциала организма человека и профилактики развития постковид-ного синдрома.
Одной из важнейших задач при разработке композиции являлся выбор растительного сырья и моделирование оптимального состава смеси, в которой содержание калия было бы максимальным.
По данным литературных источников [12–16] и нашим данным [17] калий содержится в таких растениях, как душица обыкновенная (трава), смородина черная (листья), ряска малая (листья), черника обыкновенная (листья), тимьян обыкновенный (трава) в достаточном количестве.
Материалы и методы
Проектирование состава композиции растительного сырья осуществляли с использованием процедуры Планы для поверхностей и смесей с ограничениями модуля Планирование экспериментов пакета STATISTICA 10 [18, 19].
Массовую концентрацию калия в опытных композициях определяли по [20] с использованием системы капиллярного электрофореза «Капель 105 «М».
Работа выполнена на базе научноисследовательской лаборатории ФГБОУ ВО «Майкопский государственный технологический университет».
Результаты и обсуждения
При проектировании композиции были заданы возможные диапазоны компонентного состава в процентах. Основным критерием, обуславливающим функциональную направленность композиции принят показатель – содержание (концентрация) калия.
В таблице 1 приведена установленная рецептура композиции, полученная на основе анализа данных экспериментальных исследований химического состава отдельных компонентов смеси [17], заданы возможные диапазоны долей всех компонент.
По установленной рецептуре суммарное содержание калия – 1050 мг / 100г.
Таблица 1.
Установленная рецептура композиции растительного сырья функционального назначения
Table 1.
The established formulation of the composition of plant raw materials functional purpose
|
Компонентный состав | Composition |
Рецептура, % | Recipe, % |
|
Душица обыкновенная (трава) | Oregano (herb) |
10 |
|
Смородина черная (листья) | Black currant (leaves) |
20 |
|
Ряска малая (листья) | Small bramble (leaves) |
10 |
|
Черника обыкновенная (листья) | Common bilberry (leaves) |
30 |
|
Тимьян обыкновенный (трава) | Thyme (grass) |
30 |
План экспериментов, построенный при помощи процедуры Планы для поверхностей и смесей с ограничениями модуля Планирование экспериментов [18] при числе факторов (компонент) равном 5 и ограничений (таблица 1),
а также содержание калия в экспериментальных композициях (по данным наших исследований), приведены в таблице 2.
Результаты дисперсионного анализа проектируемой композиции представлены в таблице 3.
Таблица 2.План экспериментов
Plan of experiments
Table 2.
|
Вершина (V) Центроид (C) Vertex (V) Centroid (C) |
5 факт. смесь с ограничениями. N заданных пользователем ограничений: 0. N начальных ог 5 fact. mixture with constraints. N user-defined constraints: 0. N initial constraints for t |
аничений для смеси: e mixture: |
||||
|
Душица обыкновенная |
Смородина черная |
Ряска малая |
Черника обыкновенная |
Тимьян обыкновенный |
Калий |
|
|
Oregano |
Common |
Blackcurrant |
Small Blueberry |
Common Thyme |
Common Potassium |
|
|
1 V |
30,00 |
10,00 |
10,00 |
20,00 |
30,00 |
1017,17 |
|
2 V |
10,00 |
30,00 |
10,00 |
20,00 |
30,00 |
758,23 |
|
3 V |
30,00 |
30,00 |
10,00 |
20,00 |
10,00 |
894,62 |
|
4 V |
10,00 |
10,00 |
30,00 |
20,00 |
30,00 |
869,81 |
|
5 V |
30,00 |
10,00 |
30,00 |
20,00 |
10,00 |
705,45 |
|
6 V |
10,00 |
30,00 |
30,00 |
20,00 |
10,00 |
912,69 |
|
7 V |
10,00 |
10,00 |
10,00 |
60,00 |
10,00 |
732,83 |
|
8 V |
30,00 |
10,00 |
10,00 |
40,00 |
10,00 |
710,11 |
|
9 V |
10,00 |
30,00 |
10,00 |
40,00 |
10,00 |
917,35 |
|
10 V |
10,00 |
10,00 |
30,00 |
40,00 |
10,00 |
728,17 |
|
11 V |
10,00 |
10,00 |
10,00 |
40,00 |
30,00 |
768,39 |
|
12 C(1) |
10,00 |
10,00 |
10,00 |
50,00 |
20,00 |
856,69 |
|
13 C(1) |
10,00 |
10,00 |
30,00 |
30,00 |
20,00 |
852,03 |
|
14 C(1) |
10,00 |
10,00 |
20,00 |
50,00 |
10,00 |
730,50 |
|
15 C(1) |
10,00 |
10,00 |
20,00 |
30,00 |
30,00 |
978,22 |
|
16 C(1) |
10,00 |
30,00 |
10,00 |
30,00 |
20,00 |
1041,21 |
|
17 C(1) |
10,00 |
30,00 |
20,00 |
20,00 |
20,00 |
1038,88 |
|
18 C(1) |
10,00 |
30,00 |
20,00 |
30,00 |
10,00 |
624,42 |
|
19 C(1) |
10,00 |
20,00 |
10,00 |
50,00 |
10,00 |
825,09 |
|
20 C(1) |
10,00 |
20,00 |
10,00 |
30,00 |
30,00 |
1072,81 |
|
21 C(1) |
10,00 |
20,00 |
30,00 |
20,00 |
20,00 |
943,29 |
|
22 C(1) |
10,00 |
20,00 |
30,00 |
30,00 |
10,00 |
820,43 |
|
23 C(1) |
10,00 |
20,00 |
20,00 |
20,00 |
30,00 |
1070,48 |
|
24 C(1) |
30,00 |
10,00 |
10,00 |
30,00 |
20,00 |
833,97 |
|
25 C(1) |
30,00 |
10,00 |
20,00 |
20,00 |
20,00 |
831,64 |
|
26 C(1) |
30,00 |
10,00 |
20,00 |
30,00 |
10,00 |
707,78 |
|
27 C(1) |
30,00 |
20,00 |
10,00 |
20,00 |
20,00 |
926,23 |
|
28 C(1) |
30,00 |
20,00 |
10,00 |
30,00 |
10,00 |
802,37 |
|
29 C(1) |
30,00 |
20,00 |
20,00 |
20,00 |
10,00 |
800,04 |
|
30 C(1) |
20,00 |
10,00 |
10,00 |
50,00 |
10,00 |
721,47 |
|
31 C(1) |
20,00 |
10,00 |
10,00 |
30,00 |
30,00 |
969,19 |
|
32 C(1) |
20,00 |
10,00 |
30,00 |
20,00 |
20,00 |
840,67 |
|
33 C(1) |
20,00 |
10,00 |
30,00 |
30,00 |
10,00 |
716,81 |
|
34 C(1) |
20,00 |
10,00 |
20,00 |
20,00 |
30,00 |
966,86 |
|
35 C(1) |
20,00 |
30,00 |
10,00 |
20,00 |
20,00 |
1029,85 |
|
36 C(1) |
20,00 |
30,00 |
10,00 |
30,00 |
10,00 |
905,99 |
|
37 C(1) |
20,00 |
30,00 |
20,00 |
20,00 |
10,00 |
903,66 |
|
38 C(1) |
20,00 |
20,00 |
10,00 |
20,00 |
30,00 |
1061,45 |
|
39 C(1) |
20,00 |
20,00 |
30,00 |
20,00 |
10,00 |
809,07 |
|
40 C(2) |
10,00 |
10,00 |
20,00 |
40,00 |
20,00 |
854,36 |
|
41 C(2) |
10,00 |
30,00 |
16,67 |
26,67 |
16,67 |
998,464 |
|
42 C(2) |
10,00 |
20,00 |
10,00 |
40,00 |
20,00 |
948,95 |
|
43 C(2) |
10,00 |
16,67 |
30,00 |
26,67 |
16,67 |
872,38 |
|
44 C(2) |
10,00 |
23,33 |
23,33 |
20,00 |
23,33 |
958,96 |
|
45 C(2) |
10,00 |
20,00 |
20,00 |
40,00 |
10,00 |
822,76 |
|
46 C(2) |
10,00 |
16,67 |
16,67 |
26,67 |
30,00 |
1040,59 |
|
47 C(2) |
30,00 |
10,00 |
16,67 |
26,67 |
16,67 |
791,22 |
|
48 C(2) |
30,00 |
16,67 |
10,00 |
26,67 |
16,67 |
854,32 |
|
49 C(2) |
30,00 |
16,67 |
16,67 |
20,00 |
16,67 |
852,76 |
|
50 C(2) |
30,00 |
16,67 |
16,67 |
26,67 |
10,00 |
770,15 |
|
51 C(2) |
20,00 |
10,00 |
10,00 |
40,00 |
20,00 |
845,33 |
|
52 C(2) |
16,67 |
10,00 |
30,00 |
26,67 |
16,67 |
803,26 |
|
53 C(2) |
23,33 |
10,00 |
23,33 |
20,00 |
23,33 |
879.63 |
|
54 C(2) |
20,00 |
10,00 |
20,00 |
40,00 |
10,00 |
719,14 |
|
55 C(2) |
16,67 |
10,00 |
16,67 |
26,67 |
30,00 |
971,47 |
|
56 C(2) |
16,67 |
30,00 |
10,00 |
26,67 |
16,67 |
992,42 |
|
57 C(2) |
16,67 |
30,00 |
16,67 |
20,00 |
16,67 |
991,08 |
|
58 C(2) |
16,67 |
30,00 |
16,67 |
26,67 |
10,00 |
908,27 |
|
59 C(2) |
23,33 |
23,33 |
10,00 |
20,00 |
23,33 |
1005,72 |
|
60 C(2) |
20,00 |
20,00 |
10,00 |
40,00 |
10,00 |
804,41 |
|
61 C(2) |
16,67 |
16,67 |
10,00 |
26,67 |
30,00 |
1034,56 |
|
62 C(2) |
16,67 |
16,67 |
30,00 |
20,00 |
16,67 |
864,80 |
|
63 C(2) |
16,67 |
16,67 |
30,00 |
26,67 |
10,00 |
782,18 |
|
64 C(2) |
23,33 |
23,33 |
23,33 |
20,00 |
10,00 |
837,51 |
|
65 C(2) |
16,67 |
16,67 |
16,67 |
20,00 |
30,00 |
1033,01 |
Таблица 3.
Из таблицы 3 видно, что видно, что линейная модель статистически значима, так как уровень значимости критерия Фишера (F) p = 0,00 и принимает значение, меньшее принятого критического уровня значимости статистических гипотез – 0,05. Квадратичная модель не является статистически значимой, так как уровень значимости критерия Фишера (F) p = 0,184 принимает значение, большее критического
Значение R 2 = 0,67, означает, что модель объясняет примерно 67% изменчивости отклика от среднего. Можно утверждать, что зависимость между откликом «калий» и компонентами смеси близка к линейной модели.
Коэффициенты уравнения регрессии приведены в таблице 4.
Результаты дисперсионного анализа проектируемой композиции
Table 3.
Results of variance analysis of the projected composition
|
Модель Model |
Дисперсионный анализ | Analysis of variance |
||||||
|
SS Эффект |
сс Эффект |
MS Эффект |
SS Ошибка |
F |
p |
R-Кв. |
|
|
Линейная | Linear |
528864,2 |
4 |
132216,1 |
259689,2 |
30,54791 |
0,000000 |
0,670676 |
|
Квадратичная | Quadratic |
58575,1 |
10 |
5857,5 |
201114,2 |
1,45626 |
0,184109 |
0,744958 |
Прм.: Калий (смесь 1 опытов 65). 5 факт. план для см.; общее знач. см. = 100, 65 опыт. Послед. подгонка моделей возраст. Сложности
Note: Potassium (mixture of 1 experiments 65). 5 actual plan for cm; total cm. = 100, 65 experiments. Last fit of models of age complexity.
уровня значимости.
Таблица 4.
Коэффициенты уравнения регрессии для калия
В соответствие с буквенными обозначениями предикторов в таблице 4 и, обозначив отклик «калий» буквой Z, линейное уравнение регрессии примет вид:
Z = 6,0087 · A + 12,908 · B + 5,406 · C + + 5,321 · D + 16,225 · E
Ограничения на предикторы модели можно представить в виде системы линейных неравенств:
10 < Л <30
10 < В <30
10 < С <30
20 < D <60
10 < Е <30
-Л + В + С + D + E = 100
Уравнение регрессии с условиями данной системы представляют математическую формулировку задачи линейного программирования. Так как R 2, равное 0,67 значительно меньше 1,
то некоторые значения отклика, соответствующие 65 опытам, могут быть расположены в недостаточной близи к пятимерной поверхности отклика – гиперплоскости. Это означает, что могут быть большие остатки – разности между экспериментальными значениями и вычисленными при помощи линейной модели.
Воспользовавшись диаграммой Парето (рисунок 1), найдены доли компонент смеси: душица обыкновенная = 16,368; смородина черная = 22,374; ряска малая = 15,845; черника обыкновенная = 20,152; тимьян обыкновенный = 25,261;
Вычисленные значения предикторов удовлетворяют условиям (2). В таблице 5 в строке предсказанное отображено предсказанное калькулятором программы приближенно оптимальное значение калия, равное 989,488 с 95%-м доверительным интервалом (962,854; 1016,122). При этом видно, что найденное значение калия = 989,488 не превосходит установленное значение (1050).
Table 4.
Regression equation coefficients for potassium
|
Фактор Factor |
Коэфф. (исходные комп.) | Coeff. (initial comp.) |
|||||
|
Коэф. |
Ст. Ош. |
t(60) |
p |
-95,% Дов. Пред |
+95,% Дов. Пред |
|
|
(A) Душица обыкновенная (трава) | (A) Oregano (herb) |
6,00870 |
0,877697 |
6,84599 |
0,000000 |
4,25305 |
7,76436 |
|
(B) Смородина черная (листья) | (B) Black currant (leaves) |
12,90797 |
0,877697 |
14,70663 |
0,000000 |
11,15231 |
14,66362 |
|
(C) Ряска малая (листья) | (C) Small bramble (leaves) |
5,40629 |
0,877697 |
6,15963 |
0,000000 |
3,65063 |
7,16195 |
|
(D) Черника обыкновенная (листья) | (D) Blueberry (leaves) |
5,32119 |
0,606386 |
8,77525 |
0,000000 |
4,10824 |
6,53414 |
|
(E) Тимьян обыкновенный (трава) | (E) Common thyme (herb) |
16,22549 |
0,877697 |
18,48643 |
0,000000 |
14,46984 |
17,98115 |
Прм.: Калий; R-кв.=, 6707; Скор., 6487 (смесь 1 опытов 65). 5 факт. план для см.; общее знач. см. = 100, 65 опыт. ЗП Калий; Остаточн. SS = 4328,154 Note.: Potassium; R sq.=, 6707; Scor., 6487 (mixture of 1 experiments 65). 5 Actual plan for cm; total cm. = 100, 65 experiments. ST Potassium;
Residual. SS = 4328.154
Рисунок 1. Диаграмма Парето для смеси по установленной рецептуре Figure 1. Pareto diagram for the mixture according to the set formulation
Таблица 5.
Предсказанное значение калия по диаграмме Парето
Далее попытаемся улучшить результат, воспользовавшись графиком Профили предсказанных значений и функции желательности на рисунке 2. Оптимальные значения компонент, при которых отклик достиг максимального значения = 1078,7, что больше установленного
значения 1050, обозначены в основании графиков желательности: душица обыкновенная = 10; смородина черная = 30; ряска малая = 10; черника обыкновенная = 20; тимьян обыкновенный = 28,5.
Рисунок 2. Профили предсказанных значений и функции желательности для композиции растительного сырья
Figure 2. Predicted value profiles and desirability functions for the composition of plant raw materials
Table 5.
Predicted potassium value from the Pareto diagram
|
Фактор Factor |
Предсказ. знач. | Predicted value |
|||
|
Коэф. |
Псевдо компн. |
Коэф. * Знач. |
Исходн. компон. |
|
|
(A) Душица обыкновенная (трава) | (A) Oregano (herb) |
752,257 |
0,160000 |
120,361 |
16,40000 |
|
(B) Смородина черная (листья) | (B) Black currant (leaves) |
1028,227 |
0,310000 |
318,750 |
22,40000 |
|
(C) Ряска малая (листья) | (C) Small bramble (leaves) |
728,160 |
0,150000 |
109,224 |
16,00000 |
|
(D) Черника обыкновенная (листья) | (D) Blueberry (leaves) |
724,756 |
0,000000 |
0,000 |
20,00000 |
|
(E) Тимьян обыкновенный (трава) | (E) Thyme (grass) |
1160,928 |
0,380000 |
441,153 |
25,20000 |
|
предсказан | predicted |
989,488 |
|||
|
-95,% Дов. |
962,854 |
|||
|
+95,% Дов. |
1016,122 |
|||
Прм.: Калий; R-кв.=, 67068; Скор., 64872 (смесь 1 опытов 65). ЗП Калий; Остаточн. SS = 4328,154
Note: Potassium; R sq =, 67068; Scor, 64872 (mixture of 1 experiments 65). ST Potassium; Residual. SS = 4328.154
Для того, чтобы сумма долей компонент Расчеты, произведенные калькулятором смеси достигла значения 100 (%), округлили модуля, представлены в таблице 6.
долю тимьяна обыкновенного до 30.
Таблица 6.
Предсказанное значение калия по графику профилей
Predicted potassium value from the profile graph
Следует обратить внимание, что приближенно оптимальное значение достигнуто на границах диапазонов изменения долей компонент смеси (соответствует опыту v2). При этом экспериментальное значение, равное 758,2 значительно меньше, чем вычисленное по линейной модели – 1094,578. Такое расхождение можно объяснить недостаточной адекватностью модели.
В таблице 7 представлены разности между экспериментальными и предсказанными моделью значениями отклика. Наибольшее расхождение, равное -336,348 соответствует, как ни странно опыту 2, в котором предсказанное значение калия максимально (1094, 578).
Таблица 7.
Table 6.
|
Фактор Factor |
Предсказ. знач. | Predicted value |
|||
|
Коэф. |
Псевдо компон. |
Коэф. * Знач. |
Исходн. компон. |
|
|
(A) Душица обыкновенная (трава) | (A) Oregano (herb) |
752,257 |
0,000000 |
0,000 |
10,00000 |
|
(B) Смородина черная (листья) | (B) Black currant (leaves) |
1028,227 |
0,500000 |
514,114 |
30,00000 |
|
(C) Ряска малая (листья) | (C) Small bramble (leaves) |
728,160 |
0,000000 |
0,000 |
10,00000 |
|
(D) Черника обыкновенная (листья) | (D) Blueberry (leaves) |
724,756 |
0,000000 |
0,000 |
20,00000 |
|
(E) Тимьян обыкновенный (трава) | (E) Thyme (grass) |
1160,928 |
0,500000 |
580,464 |
30,00000 |
|
предсказан | predicted |
1094,578 |
|||
|
-95,% Дов. |
1050,050 |
|||
|
+95,% Дов. |
1139,106 |
|||
Прм.: Калий; R-кв.=, 67068; Скор., 64872 (смесь 1 опытов 65) ЗП Калий; Остаточн. SS = 4328,154
Note: Potassium; R sq =, 67068; Scor, 64872 (mixture of 1 experiments 65) ST Potassium; Residual. SS = 4328.154
Остатки между экспериментальными и предсказанными моделью значениями отклика
Residuals between experimental and model predicted response values
Table 7.
|
Наблюдаемый план Observable plan |
Наблюдаемые, предсказанные значения и остатки (смесь 1 опытов 65). 5 факт. план для см.; общее знач. см. = 100, 65 опыт. ЗП Калий; R-кв.=, 6707; Скор., 6487 Observed, predicted values and residuals (mixture of 1 experiments 65). 5 actual plan for cm.; total cm. = 100, 65 experiments. WP Potassium; R sq.=, 6707; Scor., 6487 |
||
|
Наблюдаемые | Observed |
Предсказанные | Predicted |
Остатки | Residuals |
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
|
1 |
1017,170 |
956,592 |
60,578 |
|
2 |
758,230 |
1094,578 |
-336,348 |
|
3 |
894,620 |
890,242 |
4,378 |
|
4 |
869,810 |
944,544 |
-74,734 |
|
5 |
705,450 |
740,208 |
-34,758 |
|
6 |
912,690 |
878,194 |
34,496 |
|
7 |
732,830 |
724,756 |
8,074 |
|
8 |
710,110 |
738,506 |
-28,396 |
|
9 |
917,350 |
876,492 |
40,858 |
|
10 |
728,170 |
726,458 |
1,712 |
|
11 |
768,390 |
942,842 |
-174,452 |
|
12 |
856,690 |
833,799 |
22,891 |
|
13 |
852,030 |
835,501 |
16,529 |
|
14 |
730,500 |
725,607 |
4,893 |
|
15 |
978,220 |
943,693 |
34,527 |
|
16 |
1041,210 |
985,535 |
55,675 |
|
17 |
1038,880 |
986,386 |
52,494 |
|
18 |
624,420 |
877,343 |
-252,923 |
|
19 |
825,090 |
800,624 |
24,466 |
|
20 |
1072,810 |
1018,710 |
54,100 |
|
21 |
943,290 |
911,369 |
31,921 |
|
22 |
820,430 |
802,326 |
18,104 |
|
23 |
1070,480 |
1019,561 |
50,919 |
|
24 |
833,970 |
847,549 |
-13,579 |
|
25 |
831,640 |
848,400 |
-16,760 |
|
26 |
707,780 |
739,357 |
-31,577 |
Продолжение таблицы 7 | Continuation of table 7
|
1 |
2 |
3 |
4 |
|
27 |
926,230 |
923,417 |
2,813 |
|
28 |
802,370 |
814,374 |
-12,004 |
|
29 |
800,040 |
815,225 |
-15,185 |
|
30 |
721,470 |
731,631 |
-10,161 |
|
31 |
969,190 |
949,717 |
19,473 |
|
32 |
840,670 |
842,376 |
-1,706 |
|
33 |
716,810 |
733,333 |
-16,523 |
|
34 |
966,860 |
950,568 |
16,292 |
|
35 |
1029,850 |
992,410 |
37,440 |
|
36 |
905,990 |
883,367 |
22,623 |
|
37 |
903,660 |
884,218 |
19,442 |
|
38 |
1061,450 |
1025,585 |
35,865 |
|
39 |
809,070 |
809,201 |
-0,131 |
|
40 |
854,360 |
834,650 |
19,710 |
|
41 |
998,464 |
949,754 |
48,710 |
|
42 |
948,950 |
909,667 |
39,283 |
|
43 |
872,380 |
849,732 |
22,648 |
|
44 |
958,960 |
972,438 |
-13,478 |
|
45 |
822,760 |
801,475 |
21,285 |
|
46 |
1040,590 |
993,988 |
46,602 |
|
47 |
791,220 |
811,769 |
-20,549 |
|
48 |
854,320 |
861,780 |
-7,460 |
|
49 |
852,760 |
862,347 |
-9,587 |
|
50 |
770,150 |
789,652 |
-19,502 |
|
51 |
845,330 |
840,674 |
4,656 |
|
52 |
803,260 |
803,737 |
-0,477 |
|
53 |
879,630 |
880,448 |
-0,818 |
|
54 |
719,140 |
732,482 |
-13,342 |
|
55 |
971,470 |
947,993 |
23,477 |
|
56 |
992,420 |
953,770 |
38,650 |
|
57 |
991,080 |
954,338 |
36,742 |
|
58 |
908,270 |
881,642 |
26,628 |
|
59 |
1005,720 |
980,471 |
25,249 |
|
60 |
804,410 |
807,499 |
-3,089 |
|
61 |
1034,560 |
998,004 |
36,556 |
|
62 |
864,800 |
854,315 |
10,485 |
|
63 |
782,180 |
781,620 |
0,560 |
|
64 |
837,510 |
836,215 |
1,295 |
|
65 |
1033,010 |
998,571 |
34,439 |
Список литературы Разработка композиции растительного сырья функционального назначения для профилактики заболеваний, связанных с дефицитом калия
- Тутельян В.А., Никитюк Д.Б., Бурляева Е.А., Хотимченко С.А. и др. COVID-19: новые вызовы для медицинской науки и практического здравоохранения // Вопросы питания. 2020. Т. 89. N°. 3. С. 6-13. doi: 10.24411/00428833-2020-10024
- Femández-Quintela A., Milton-Laskibar I., Trepiana J., GómezZorita S. et al. Key aspects in nutritional management of COVID-19 patients // J. Clin. Med. 2020. V. 9. № 8. dot: 10.3390/jcm9082589
- Остроумова О.Д., Переверзев А.П., Клепикова М.В. Лекарственно-индуцированный дефицит электролитов. Часть 1. Лекарственно-индуцированная гипокалиемия // РМЖ. 2020. Т. 28. №. 11. С. 20-28.
- Эбзеева Е.Ю., Остроумова О.Д., Кроткова И.Ф. и др. Дефицит электролитов на фоне новой коронавирусной инфекции и постковидного астенического синдрома // Русский медицинский журнал. Медицинское обозрение. 2021. Т. 5. №. 5. С. 245-251. doi: 10.32364/2587-6821 -2021-5-5-245-251
- Wu Z., McGoogan J.M. Characteristics of and important lessons from the coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak in China: summary of a report of 72 314 cases from the Chinese Center for Disease Control and Prevention // jama. 2020. V. 323. №. 13. P. 1239-1242. doi: 10.1001/jama.2020.2648
- Cummings M.J., Baldwin M.R., Abrams D. et al. Epidemiology, clinical course, and outcomes of critically ill adults with COVID-19 in New York City: a prospective cohort study // The Lancet. 2020. V. 395. №. 10239. P. 1763-1770. dot: 10.1016/S0140-6736(20)31189-2
- Старичкова А.А., Цыганкова О.В., Хидирова Л.Д., Старичков А.А., Литвиненко П.И. Кардиометаболические нарушения при SARS-CoV-2-инфекции и постковидном синдроме // Лечащий Врач. 2022. № 3. P. 49-58. dot:" 10.51793/0s.2022.25.3.008
- Noori M., Nejadghaderi S.A., Sullman M.J.M. et al. How SARS-CoV-2 might affect potassium balance via impairing epithelial sodium channels? // Mol Biol Rep. 2021. V. 48. №. 9. P. 6655-6661. doi: 10.1007/sl 1033-021-06642-0
- Noori M., Nejadghaderi S. A., Sullman M.J.M. et al. Epidemiology, prognosis and management of potassium disorders in Covid-19 //RevMed Virol. 2022. V. 32. №. 1. P. e2262. doi: 10.1002/rmv.2262
- Марченкова Л.А., Макарова Е.В., Юрова О.В. Роль микронутриентов в комплексной реабилитации пациентов с новой коронавирусной инфекцией COVID-19 // Вопросы питания. 2021. №2 (534). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-mikronutrientov-v-kompleksnoy-reabilitatsii-patsientov-s-novoy-koronavirusnoy-infektsiey-covid-19
- Wu Z., McGoogan J.M. Characteristics of and important lessons from the coronavirus disease 2019 (COVID 19) outbreak in China: summary of a report of 72314 cases from the Chinese Center for Disease Control and Prevention. J Am Med Assoc. 2020. V. 323. №. 13. P. 1239-1242. doi: 10.1001/jama.2020.2648
- Кароматов И. Д., Асадова Ш.И. Лекарственное растение чабрец обыкновенный // Биология и интегративная медицина. 2017. №11. URL: https://cyberleninka.rU/article/n/lekarstvennoe-rastenie-chabrets-obyknovennyy
- Типсина Н.Н., Яковчик Н.Ю. Исследование черники // Вестник КрасГАУ. 2013. №11. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-cherniki
- Петрова С.Н., Кузнецова А.А. Состав плодов и листьев смородины черной Ribes n igrum (обзор) // Химия растительного сырья. 2014. №4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sostav-plodov-i-listiev-smorodiny-chernoy-ribes-n-igrum-obzor
- Боков Д.О., Морохина С.Л. Фармакотерапевтическое действие и использование в практической медицине травы душицы обыкновенной // Медицина и здравоохранение. 2012. С. 52-59. URL: https://moluch.ru/conf/med/archive/62/2946/
- Климова Е.В. Исследование химического состава ряски малой (lémna minor) и перспективы использования в пищевой промышленности // Технология и товароведение инновационных пищевых продуктов. 2015. №6(35). С.3-7.
- Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2018621175. Биологически активные вещества дикорастущего растительного сырья Северо-Кавказского региона. 03 августа 2018 г.
- Халафян А.А. Statistica 6. Математическая статистика с элементами теории вероятностей. М.: Бином, 2010. 491 с.
- Промышленная статистика: Контроль качества, анализ процессов, планирование экспериментов в пакете STATISTICA. М.: Книжный дом «Либроком», 2013. 384 с.
- СтП00668034-23-14-2009. Материалы растительного происхождения. Метод определения массовой концентрации катионов аммония, калия, натрия, магния, кальция с применением капиллярного электрофореза. Аттестация: ГНУ СКЗНИИСиВ.
