доктор биологических наук, профессор, главный научный сотрудник
Омск
Vasily S. Vlasenko, Doctor of Science in Biology, Professor, Head Researcher
Omsk
ведущий специалист
Омск
Eugeny S. Borisov, Lead Researcher
Omsk
кандидат ветеринарных наук, ведущий научный сотрудник
644001; ул. Лермонтова, 93; Омск
Natalia N. Novikova, Candidate of Science in Veterinary Medicine, Lead Researcher
644001; 93, Lermontova St.; Omsk
На основании полученных сведений о результатах диагностических исследований в реакции иммунной диффузии (РИД) и гематологическим методом осуществлен анализ эпизоотической ситуации по лейкозу крупного рогатого скота в Омской области с 2018 по 2022 г. Несмотря на повсеместное распространение вирусной инфекции, отмечена тенденция к некоторому снижению числа положительных проб от 16,8 % в 2018 г. до 14 % в 2022 г., тем не менее, уровень серопревалентности на преобладающей части области превысил 5 %. Процент больных лейкозом животных в этот период, напротив, увеличился в 1,5 раза. С целью прогнозирования дальнейшего развития эпизоотической ситуации по лейкозу крупного рогатого скота на следующем этапе исследований создано несколько модификаций искусственных нейронных сетей (ИНС) с нелинейной зависимостью от чисел Вольфа (W), гармоник спектральной модели Фурье, а также дополнительно введенного фактора «Сигма», принимающего значение 1 при W ≥ 110 на входе. Использованы три подхода исследования ИНС: с проведением спектрального анализа от начала известного периода (с 1994 г.); с проведением спектрального анализа с конца известного периода (с 2022 г.); с построением ИНС с первого по девятый слой с нарастанием по нечетной схеме. В общей сложности создано 9 пакетов, включающих свыше 40 нейронных сетей. Исследования проведены по направлению увеличения числа слоев нейронной сети и изменения состава гармоник. В некоторых ИНС при наращивании количества слоев отмечен значительный разброс ожидаемого числа случаев инфицирования вирусом лейкоза крупного рогатого скота. В других, наоборот, разброс прогноза был минимальным. Применение указанных подходов дает возможность рассматривать различные сценарии развития эпизоотической ситуации по лейкозу крупного рогатого скота и осуществить выбор наиболее оптимальных моделей при поступлении новых данных о распространении инфекции.
The analysis of the epizootic situation on bovine leukosis in the Omsk region from 2018 to 2022 was carried out on the basis of the received data on the results of diagnostic tests in the immune diffusion reaction (IDR) and the hematological method. Despite the widespread viral infection, there was a slight downward trend in the number of positive samples from 16.8% in 2018 to 14% in 2022, nevertheless, the seroprevalence rate exceeded 5% in the predominant part of the region. The percentage of animals with leukosis during this period, on the contrary, increased 1.5 times. Several modifications of artificial neural networks (ANN) with nonlinear dependence on the Wolf numbers (W), harmonics of the Fourier spectral model, as well as the additionally introduced factor “Sigma”, which takes the value of 1 at W ≥ 110 at the input, were created at the next stage of the research in order to predict the further development of the epizootic situation in bovine leukosis. Three approaches of the ANN research were used: with spectral analysis from the beginning of the known period (from 1994); with spectral analysis from the end of the known period (from 2022); with construction of the ANN from the 1st to the 9th layers with odd-numbered acceleration. A total of 9 packages including more than 40 neural networks were created. The research was carried out in the direction of increasing the number of layers of the neural network and changing the harmonic composition. In some ANNs, a significant variation in the expected number of bovine leukosis virus infections was observed when the number of the layers was increased. In others, on the contrary, the forecast spread was minimal. Application of these approaches makes it possible to consider different scenarios of epizootic situation development in bovine leukosis and to choose the most optimal models when new data on the spread of infection become available.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.