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Análisis del procedimiento para la determinación de la dl50 (página 2)

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BIBLIOGRAFIA

1. SILVA Aguayo, Gonzalo y Pedro Casals Bustos. BIOENSAYO, Universidad de Concepción, Facultad de Agronomía, 2002. URL:

2. HUBERT, Jhon J., Bioassay, Kendall/Hunt Publishing Company; Dubuque, Iowa, U.S.A., 1980.

3. MILLER, T. 1994. Bioassay In Insect Toxicology (Ent 128). Lecture 2. University of California. Riverside, 2002. URL: http://insects.ucr.edu/ento128/bioassay.html

4. SALAS, Jesús y Carlos Garrido, Dr. PezÒ , 2002, URL: http://www.drpez.com

5. "TIO SEAMONKEY", La pagina del SeamonkeyÒ , 2002, URL: http://home.coqui.net/menace/sseamonkey.htm

6. CLESCERI, Lenore S., Arnold E. Greenberg and Andrew D. Eaton; Standard Methods For The Examination Of Water And Wastewater; 20° edition; American Public Health Association, American Water Works Association, Water Environment Federation; 1998.

7. MEYER, B. N., and others. (1982). "Brine Shrimp: A Convenient General Bioassay For Active Plant Constituents", In: Journal of Medicinal Plant Research, Vol. 45, No. 31.

8. OSORIO Grisales, Jaiver y Deysi Yined Zuluaga, Bioactividad y Análisis Fitoquímico Preliminar de la especie Cordia spinescens Boraginaceae, Empleada Como Medicinal En La Región De Córdoba Quindío, Tesis de Grado, Universidad de Quindío, Facultad de Ciencias Básicas y Tecnológicas, Programa de Química, Armenia, Quindío, 2002.

9. MARTINEZ Yépez, Pedro Nel. Informe final del Proyecto de Investigación "Apoyo a la Investigación sobre Materias Primas para la Reactivación Productiva del Sector Artesanal en la zona Cafetera", y del subproyecto "Inmunización Natural para el Bejuco Tripeperro", correspondiente al contrato CNR-04-99 entre la Universidad del Quindío, Colciencias, Centro de Ciencia y Tecnología de Antioquia, Laboratorio Colombiano de Diseño del Departamento del Quindío. Armenia, Quindío, Colombia, 2000.

10. CARDENAS, Gerardo Ariel. Pirolisis de la Guadua. Proyecto de Grado, Programa de Química, Facultad de Ciencias Básicas y Tecnologías, Universidad del Quindío, Armenia, Quindío, Colombia, 2000.

11. GUTIERREZ de Gerardino, Astrid, Métodos Para Determinar La dosis Mediana Efectiva En Ensayos Biológicos, ICA, Bogotá, Colombia

12. MILLER, J.C. y J.N. Miller, Estadística Para Química Analítica, 2° edición, Addison-Wesley Iberoamericana, Wilmington, Delaware, USA. 1993.

ANEXO 1.

1. Incubación de huevos para la obtención de larvas. Se adecua un recipiente plástico, de tal forma que quede dividido en dos secciones por un tabique del mismo material al cual se le acondicionan pequeños agujeros, la mitad del recipiente se oscurece con papel carbón en su exterior. Se agregan, en la parte oscura del recipiente, aproximadamente 0.1 gramos de huevos de Artemia salina por cada litro de solución salina, la cual se prepara disolviendo 38 gramos de sal marina en un litro de agua potable comercial (manantial®, Brisa®, caribe®, etc.); la utilización de agua comercial en lugar de agua destilada se debe al bajo nivel de DO (Oxigeno Disuelto) en el agua destilada, la cual para su obtención es sometida a un fuerte proceso de destilación que elimina la mayor parte del oxigeno disuelto en ella; este cambio permite eliminar del procedimiento el suministro de aire a través de bombas. A las 48 horas a temperatura ambiente e iluminación constante las larvas de Artemia salina Leach son tomadas de a diez para someterlas a las diferentes concentraciones de los extractos.

2. Preparación de extractos y adición de larvas. A partir del residuo seco del extracto etanólico obtenido por lixiviación de la especie vegetal, se prepara con agua destilada un patrón de 1000 mg de extracto por litro de solución, del cual se preparan ocho diluciones de 6, 10, 24, 50, 100, 240, 500 y 1000 PPM de concentración; con el ácido piroleñoso se realiza el mismo procedimiento a partir del reactivo analítico. Se adiciona un mililitro de cada dilución de extracto en un vial, se transfirieren diez larvas de Artemia salina, tomadas con una jeringa, en aproximadamente un mililitro de solución salina y se completa hasta cinco mililitros con la misma solución salina en la que estaban las larvas, paralelamente se prepararan cinco blancos por dilución de extracto de la siguiente forma: se toman 10 larvas en un vial y se completa el volumen de cada uno a 5 mililitros con solución salina en la cual estaban las larvas. Se incuban los tubos a la luz de una bombilla durante 24 horas, al cabo de los cuales se cuenta el número de larvas muertas en cada tubo, después de este primer conteo se dejan los viales en las mismas condiciones y se cuentan las larvas muertas al cabo de 48 horas de sembradas.

3. Análisis estadístico, obtención de la DL50. Con los datos obtenidos se determina la DL50 con el 95% de confianza utilizando el método Probit.

ANEXO 2

1. Con el efecto obtenido, mortalidad en este caso, se encuentra el respectivo valor de Probit (denominado Probit observado o empírico).

2. Se realiza la gráfica de los Probits observados y las dosis metamétricas (X), es decir el Log10 de las dosis; se traza una línea recta que tome la mayoría de los puntos. El programa OriginÓ , de Microcal™, simplifica enormemente este paso.

3. Usando esta línea recta o su ecuación se encuentran los Probits esperados para cada valor de X. El programa OriginÓ o ExcelÓ , da la ecuación de la gráfica.

4. Se obtienen los Probits de "trabajo", utilizando para ello las tablas de Probit de trabajo para cada valor de Probit esperado y porcentaje de efecto (% mortalidad).

5. Para cada valor de Probit de trabajo se encuentra el correspondiente valor del coeficiente de ponderación (W).

6. Con estos valores es posible encontrar los estimativos de a y b , es decir, A y B, con el método de los mínimos cuadrados:

(Eq. 14)

A = Ymedia – B.Xmedia (Eq. 15)

Donde:

(Eq.16)

(Eq. 17)

(Eq. 18)

(Eq. 19)

(Eq. 20)

7. Con estos valores para cada X se puede encontrar una segunda aproximación a la línea de regresión.

8. Utilizando esta línea se puede encontrar un segundo grupo de Probits esperados para cada X y se repite el ciclo desde el paso 3, este procedimiento se repite hasta que no ocurra cambio significativo en la línea. Se puede comprobar la adecuación de la línea mediante el estadístico de prueba c 2.

(Eq. 21)

9. Para la línea final se obtiene el estimativo de la DL50, resolviendo para Y = 5, Log10DL50 = (5 – A)/B, o simplemente interpolando en la gráfica lineal final para Y = 5. Para hallar la SLogDL50, utilizada para expresar el intervalo de confianza, se utiliza la ecuación:

(Eq. 22)

El intervalo de confianza se expresa igual que en el método gráfico (Eq. 13).

Para la realización de estos cálculos se elaboró una tabla de calculo en el programa Excel®, la cual puede observarse en el anexo 3. Se muestran la primera y segunda Tabla de una serie de cuatro aproximaciones realizadas.

ANEXO 3

MÉTODO DE MÁXIMA VEROSIMILITUD PARA HALLAR LA DL50. Primera Aproximación

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

L

M

N

O

P

Q

R

ug/mL (PPM)

X Log [ ] (Dosis metamétri-cas)

n

Larvas muertas en el extracto (media)

Larvas muertas en el blanco (media)

Larvas vivas en el blanco (media)

%M

Y Probit empírico (observa-do)

Y´ Probit esperado

y Probit de trabajo

W

n.W

n.W.X

n.W.y

X.W.y

n.W.X2

n.W.y2

n.W.X.y

1000

LOG10(A3)

10

 

 

10-E3

D3/F3*100

 

(B*B3)+A

 

 

C3*K3

L3*B3

L3*J3

B3*K3*J3

L3*B3*B3

L3*J3*J3

L3*B3*J3

500

LOG10(A4)

10

 

 

10-E4

D4/F4*100

 

(B*B4)+A

 

 

C4*K4

L4*B4

L4*J4

B4*K4*J4

L4*B4*B4

L4*J4*J4

L4*B4*J4

240

LOG10(A5)

10

 

 

10-E5

D5/F5*100

 

(B*B5)+A

 

 

C5*K5

L5*B5

L5*J5

B5*K5*J5

L5*B5*B5

L5*J5*J5

L5*B5*J5

100

LOG10(A6)

10

 

 

10-E6

D6/F6*100

 

(B*B6)+A

 

 

C6*K6

L6*B6

L6*J6

B6*K6*J6

L6*B6*B6

L6*J6*J6

L6*B6*J6

50

LOG10(A7)

10

 

 

10-E7

D7/F7*100

 

(B*B7)+A

 

 

C7*K7

L7*B7

L7*J7

B7*K7*J7

L7*B7*B7

L7*J7*J7

L7*B7*J7

24

LOG10(A8)

10

 

 

10-E8

D8/F8*100

 

(B*B8)+A

 

 

C8*K8

L8*B8

L8*J8

B8*K8*J8

L8*B8*B8

L8*J8*J8

L8*B8*J8

10

LOG10(A9)

10

 

 

10-E9

D9/F9*100

 

(B*B9)+A

 

 

C9*K9

L9*B9

L9*J9

B9*K9*J9

L9*B9*B9

L9*J9*J9

L9*B9*J9

6

LOG10(A10)

10

 

 

10-E10

D10/F10*100

 

(B*B10)+A

 

 

C10*K10

L10*B10

L10*J10

B10*K10*J10

L10*B10*B10

L10*J10*J10

L10*B10*J10

S =

Suma(L3:L10)

Suma(M3:M10)

Suma(N3:N10)

Suma(O3:O10)

Suma(P3:P10)

Suma(Q3:Q10)

Suma(R3:R10)

Xbarra =

M11/L11

B =

J17/J15

ybarra =

N11/L11

A =

J14-(Q13*J13)

SXX =

(P11)-((M11*M11)/L11)

Y1 = B.X + A

Syy =

(Q11)-((N11*N11)/L11)

Sxy =

(R11)-((M11*N11)/L11)

c 2 =

(J16)-((J17*J17)/J15)

LogDL50 =

(5-Q14)/Q13

SLogDL50 =

(1/Q13)*(RAIZ(1/L11)+(((P19-J13)*(P19-J13))/J15))

DL50 =

POTENCIA(10;P19)

Valor mínimo

Valor máximo

Intervalo con el 95% de confianza para la DL50 =

POTENCIA(10;P19-(1,96*P21))

POTENCIA(10;P19+(1,96*P21))

ANEXO 3 (CONTINUACIÓN)

MÉTODO DE MÁXIMA VEROSIMILITUD PARA HALLAR LA DL50. Segunda Aproximación

T

U

V

W

X

Y

Z

AA

AB

AC

Y´´ esperados (segunda aproximación)

y´ Probit de trabajo

n.W

n.W.X

n.W.y´

X.W.y´

n.W.X2

n.W.y´2

n.W.X.y´

(Q13*B3)+Q14

 

 

C3*V3

W3*B3

W3*U3

B3*V3*U3

W3*B3*B3

W3*U3*U3

W3*B3*U3

(Q13*B4)+Q14

 

 

C4*V4

W4*B4

W4*U4

B4*V4*U4

W4*B4*B4

W4*U4*U4

W4*B4*U4

(Q13*B5)+Q14

 

 

C5*V5

W5*B5

W5*U5

B5*V5*U5

W5*B5*B5

W5*U5*U5

W5*B5*U5

(Q13*B6)+Q14

 

 

C6*V6

W6*B6

W6*U6

B6*V6*U6

W6*B6*B6

W6*U6*U6

W6*B6*U6

(Q13*B7)+Q14

 

 

C7*V7

W7*B7

W7*U7

B7*V7*U7

W7*B7*B7

W7*U7*U7

W7*B7*U7

(Q13*B8)+Q14

 

 

C8*V8

W8*B8

W8*U8

B8*V8*U8

W8*B8*B8

W8*U8*U8

W8*B8*U8

(Q13*B9)+Q14

 

 

C9*V9

W9*B9

W9*U9

B9*V9*U9

W9*B9*B9

W9*U9*U9

W9*B9*U9

(Q13*B10)+Q14

 

 

C10*V10

W10*B10

W10*U10

B10*V10*U10

W10*B10*B10

W10*U10*U10

W10*B10*U10

 

S =

SUMA(W3:W10)

SUMA(X3:X10)

SUMA(Y3:Y10)

SUMA(Z3:Z10)

SUMA(AA3:AA10)

SUMA(AB3:AB10)

SUMA(AC3:AC10)

 

 

Xbarra =

X11/W11

B =

U17/U15

ybarra =

Y11/W11

A =

U14-(AB13*U13)

SXX =

(AA11)-((X11*X11)/W11)

Y2 = B.X + A

Syy =

(AB11)-((Y11*Y11)/W11)

 

Sxy =

(AC11)-((X11*Y11)/W11)

c 2=

(U16)-((U17*U17)/U15)

 

 

 

LogDL50 =

(5-AB14)/AB13

 

 

 

SLogDL50 =

(1/AB13)*(RAIZ(1/W11)+(((AA19-U13)*(AA19-U13))/U15))

 

 

 

DL50 =

POTENCIA(10;AA19)

 

 

 

 

 

Valor mínimo

Valor máximo

Intervalo con el 95% de confianza para la DL50 =

POTENCIA(10;AA19-(1,96*AA21))

POTENCIA(10;AA19+(1,96*AA21))

ANEXO 4

Cálculo de la DL50

[ug/mL]

Larvas muertas en el extracto (media)

Larvas muertas en el blanco (media)

Larvas vivas en el blanco (media)

%M (método a)

%M (Corrección de Abbott)

Probit Empírico (tablas) supervivencia

Probit Empírico (tablas) Abbott

Log [ ]

1000

 

 

10-C3

B3/D3*100

(B3-C3)/(D3)*100

 

 

LOG10(A3)

1000

 

 

10-C4

B4/D4*100

(B4-C4)/(D4)*100

 

 

LOG10(A4)

500

 

 

10-C5

B5/D5*100

(B5-C5)/(D5)*100

 

 

LOG10(A5)

240

 

 

10-C6

B6/D6*100

(B6-C6)/(D6)*100

 

 

LOG10(A6)

100

 

 

10-C7

B7/D7*100

(B7-C7)/(D7)*100

 

 

LOG10(A7)

50

 

 

10-C8

B8/D8*100

(B8-C8)/(D8)*100

 

 

LOG10(A8)

24

 

 

10-C9

B9/D9*100

(B9-C9)/(D9)*100

 

 

LOG10(A9)

10

 

 

10-C10

B10/D10*100

(B10-C10)/(D10)*100

 

 

LOG10(A10)

6

 

 

10-C11

B11/D11*100

(B11-C11)/(D11)*100

 

 

LOG10(A11)

S

DESVEST(I3:I10)

B = 1/S

1/I11

LogDL50

Log de la DL50 Hallado en la gráfica Ldp

B*LogDL50

I12*I13

A

5-I14

Y = A + B.X

Prueba de la adecuación de Probit

Log [ ]

Y (calculado)

P (respuesta esperada)

n (número de sujetos)

r (muertes observadas)

n.P (muertes esperadas)

r – n.P (Discrepancia)

(r-n.P)2 n.P.(1-P)

LOG10(1000)

(B*A3)+A

 

10

 

C3*D3

E3-F3

(G3*G3)/(F3*(1-C3))

LOG10(500)

(B*A4)+A

 

10

 

C4*D4

E4-F4

(G4*G4)/(F4*(1-C4))

LOG10(240)

(B*A5)+A

 

10

 

C5*D5

E5-F5

(G5*G5)/(F5*(1-C5))

LOG10(100)

(B*A6)+A

 

10

 

C6*D6

E6-F6

(G6*G6)/(F6*(1-C6))

LOG10(50)

(B*A7)+A

 

10

 

C7*D7

E7-F7

(G7*G7)/(F7*(1-C7))

LOG10(24)

(B*A8)+A

 

10

 

C8*D8

E8-F8

(G8*G8)/(F8*(1-C8))

LOG10(10)

(B*A9)+A

 

10

 

C9*D9

E9-F9

(G9*G9)/(F9*(1-C9))

LOG10(6)

(B*A10)+A

 

10

 

C10*D10

E10-F10

(G10*G10)/(F10*(1-C10))

Donde A es el termino independiente y B es la pendiente de la grafica Ldp

Ji – Cuadrado =

SUMA(H3:H10)

ANEXO 4 (CONTINUACIÓN)

Límites de confianza para la DL50

X (Log [ ])

n

Y (Probit)

W (coeficiente de ponderación)

n.W

n.W.X

n.W.X2

LOG10(1000)

10

 

 

B3*D3

B3*D3*A3

E3*A3*A3

LOG10(500)

10

 

 

B4*D4

B4*D4*A4

E4*A4*A4

LOG10(240)

10

 

 

B5*D5

B5*D5*A5

E5*A5*A5

LOG10(100)

10

 

 

B6*D6

B6*D6*A6

E6*A6*A6

LOG10(50)

10

 

 

B7*D7

B7*D7*A7

E7*A7*A7

LOG10(24)

10

 

 

B8*D8

B8*D8*A8

E8*A8*A8

LOG10(10)

10

 

 

B9*D9

B9*D9*A9

E9*A9*A9

LOG10(6)

10

 

 

B10*D10

B10*D10*A10

E10*A10*A10

Sumatoria =

SUMA(E3:E10)

SUMA(F3:F10)

SUMA(G3:G10)

LogDL50:

1,45911

X media:

F11/E11

Sn.W.(x-Xmedia)2

(G11)-((F11*F11)/E11)

SLogDL50 Primer método:

(1/1,252881612)*RAIZ((1/E11)+(((1,45911-E14)*(1,45911-E14))/E15))

SLogDL50 Método de Hubert:

(1/1,12638)*RAIZ((1/E11)+(((1,45911-E14)*(1,45911-E14))/E15))

DL50:

POTENCIA(10;E13)

Desde

Hasta

Intervalo con el 95% de confianza DL50, primer método:

POTENCIA(10;1,45911-(1,96*E16))

POTENCIA(10;1,45911+(1,96*E16))

Intervalo con el 95% de confianza DL50, método de Hubert:

POTENCIA(10;1,45911-(1,96*E17))

POTENCIA(10;1,45911+(1,96*E17))

Pedro Nel Martínez Yepes

Jaiver Osorio

Químico de la Universidad del Quindío, Armenia, Colombia.

Este articulo salió publicado en la revista de investigaciones de la Universidad del Quindío Vol 4, N° 12, Septiembre.

ISSN 0121-795.

Partes: 1, 2
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