Proc. XIII Congress FeMeSPRum, Bari (Italy)1

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Proc. XIII Congress FeMeSPRum, Bari (Italy)1-3 September 2005
Approccio multivariato all’analisi di valori ematologici in differenti specie di ruminanti
Multivariate approach to the hematological values of different ruminant species
Rubino G.1, Lacinio R.1, Caroli A.1, Pieragostini E.2, Petazzi F.1
1
DiSBA - Università degli Studi di Bari - Strada provinciale per Casamassima km 3 - 70010 Valenzano (Bari) - Italy
2
DiProGeSa - Università degli Studi di Bari - Italy
Abstract. The haematological picture of an animal gives a complex hint on its physiological, healthy, and productive
conditions. Unlike many “standard” statistical techniques, the goal of most multivariate procedures is not statistical
inference, but rather to summarize the information contained in several variables. One method of achieving this goal
is Principle Component Analysis or PCA. In PCA, the aim is to reduce a complex, multi-dimensional problem to a
few understandable components. We used the multivariate approach to describe the variability of haematological
data in cattle (Italian Friesian, Italian Brown, Podolian breeds), sheep (Altamurana, Gentile di Puglia, Leccese
breeds), and goats (Garganica, Jonica, Camosciata breeds). About 1500 animals belonging to different Apulian farms
were considered. The multivariate analysis showed high discriminating efficiency. In particular, the local bovine
breed Podolian was discriminated from the cosmopolitan ones, Italian Friesian and Italian Brown, whereas among
ovine breeds, the fine wool Gentile di Puglia was separated from the dairy Leccese and Altamurana. Within the goat
breeds, the autochthonous Garganica differed both from the local Jonica and the Camosciata. The investigation
allowed to describe synthetically the variability of some haematological traits of particular clinical significance in
those livestock breeds whose breeding site is conditioned by endemic tick borne parasites.
Key words: haematology, cattle, goats, sheep, Principal Component Analysis (PCA).
Riassunto. Il quadro ematologico di un animale fornisce un’indicazione poliedrica riguardo le sue caratteristiche
fisiologiche, sanitarie e produttive. Nel presente lavoro è stato utilizzato un approccio multivariato, mediante l’analisi
delle componenti principali, per descrivere la variabilità dei dati ematologici nella specie bovina (razze Frisona
italiana, Bruna, Podolica), ovina (razze Altamurana, Gentile di Puglia e Leccese) e caprina (razze Garganica, Jonica
e Camosciata). Sono stati analizzati circa 1500 animali, provenienti da diverse aziende zootecniche pugliesi.
L’analisi multivariata ha discriminato in particolare, nell’ambito della specie bovina e caprina, le razze autoctone
dalle cosmopolite e, nell’ambito della specie ovina, la Gentile di Puglia dalla Leccese e dall’Altamurana. L’indagine
effettuata ha permesso di descrivere in modo sintetico la variabilità di alcuni parametri ematologici di significato
clinico in particolare per quegli animali allevati in aree di allevamento condizionate dalla presenza di parassiti
emotropici endemici.
Introduzione
Il quadro ematologico di un animale fornisce un’indicazione poliedrica riguardo le sue caratteristiche fisiologiche,
sanitarie e produttive. Il gran numero di parametri che possono essere rilevati dall’analisi ematologica può essere
sintetizzato in poche componenti mediante un approccio statistico multivariato.
A differenza di molte tecniche statistiche standard, lo scopo della maggior parte delle procedure multivariate non è
l’inferenza statistica, bensì sintetizzare l’informazione contenuta in numerose variabili. Tali procedure vengono
classificate come tecniche di pattern recognition all’interno delle quali troviamo l’analisi delle componenti principali
(Principle Components Analysis, PCA), particolarmente importante per porre le basi di numerose procedure
multivariate. Questo metodo viene frequentemente impiegato nella prima fase di elaborazione dei dati e serve a dare
una visione generale del problema, a capire le relazioni tra campioni ed a fornire un'indicazione preliminare sul ruolo
delle variabili, mettendo eventualmente in luce la possibilità di eliminarne alcune che, essendo strettamente correlate
tra loro, portano informazioni simili e possono quindi essere considerate ridondanti. La PCA può, a seconda dei casi,
essere usata in tutte le fasi di riduzione, descrizione e classificazione di dati multivariati. Un aspetto di grande
rilevanza nello studio di problemi multivariati riguarda la possibilità di "vedere" graficamente i dati ed in particolare
la PCA fornisce una soluzione algebrica che consente anche rappresentazioni grafiche molto efficaci.
Poiché una delle applicazioni tipiche della PCA è la ricerca di modelli di classificazione su dati clinici ed avendo a
disposizione un ampio repertorio di dati ematologici di varie specie e razze di animali d’allevamento, gli autori
hanno voluto testare la efficacia della suddetta procedura nel delineare diversi pattern ematologici ed in particolare
per descriverne la variabilità nella specie bovina, ovina e caprina.
Materiali e Metodi
In 42 diverse aziende zootecniche pugliesi sono stati prelevati campioni di sangue dalla vena giugulare con il sistema
Vacutainer BD, su un totale di 1515 animali, sia maschi che femmine, di specie bovina, ovina e caprina, in buono
stato di nutrizione e di salute, valutazioni queste ultime scaturite da un esame clinico in campo, ripartiti come da
Proc. XIII Congress FeMeSPRum, Bari (Italy)1-3 September 2005
prospetto (tab. 1).
Il sistema d’allevamento, eccezion fatta per le capre Camosciate, condotte in allevamento strettamente stallino, era di
tipo semibrado con sfruttamento di aree di pascolo naturali tipiche della Puglia.
Le determinazioni ematologiche sono state effettuate mediante l’impiego dell’emocitometro a flusso CELL DYN
3700® ABBOTT.
L’elettroforesi delle sieroproteine è stata condotta su gel di agarosio, secondo il metodo della Helena BioSciences®.
I dati sono stati elaborati statisticamente mediante l’analisi PCA del pacchetto statistico SAS (1990).
Tabella 1: Matrice della dimensione dei campioni per razza entro specie (GA = Garganica, JO = Jonica, CA =
Camosciata, AL = Altamurana, GE = Gentile di Puglia, BR =Bruna italiana, FR = Frisona italiana, PO =
Podolica).
Aziende
♂♂
♀♀
Totale
Caprini
GA
9
90
206
296
JO
7
44
100
144
CA
1
21
39
60
Ovini
AL
2
15
75
90
GE
5
159
143
292
LE
2
10
91
101
Bovini
BR
9
13
237
250
FR
2
0
66
66
PO
6
12
210
222
Totale
43
364
1167
1521
Risultati e Discussione
I dati ematologici, i cui valori medi sono sintetizzati per le tre specie in tabella 2, sono riportati e discussi in dettaglio
da Rubino (2004); come nota “a margine”, senza alcun approfondimento statistico, va tuttavia sottolineato che, pur
non avendo ovviamente alcun senso pratico proporre un confronto tra le specie, è possibile rimarcare la distanza che
separa bovini ed ovini dai caprini mentre, generalmente, si tende ad avvicinare come più simili, nell’immaginario,
pecore e capre, confinando di fatto, dati alla mano questa sensazione di similitudine, solo ad una condivisione
frequente di spazi, di pascoli e ad una suggestione dimensionale.
Nella PCA la distribuzione della variabilità negli assi è un dato importante poiché i componenti principali sono gli
assi relativi alle direzioni di massima varianza, in ordine via via decrescente: la prima componente principale sarà in
grado di spiegare la maggior percentuale di varianza, la seconda ne spiegherà un po' meno, la terza meno ancora e
così via, fino a che le ultime componenti contribuiranno a spiegare poco o nulla della variabilità presente nei dati in
esame. Maggiore è la variabilità condensata nelle prime tre componenti minore è la variabilità residua e
conseguentemente più significativa la descrizione del fenomeno rilevato. Nei casi in esame in questo lavoro le prime
tre componenti ottenute dalla PCA spiegavano rispettivamente il 57%, 25% e 13% della variabilità dei valori
ematologici nella specie bovina, il 42%, 27%, 15% nella specie ovina, e il 31%, 24%, 17% nella specie caprina, con
una conseguente variabilità residua del 5%, 16% e 28%.
Le figure 1, 2, e 3 mostrano la distribuzione associata delle prime due componenti ottenute dalla PCA,
rispettivamente per le specie bovina, ovina e caprina.
Nell’ambito della specie bovina (Fig.1),. le tre razze di distribuiscono lungo la prima componente principale (57%
della variabilità). La razza autoctona pugliese Podolica si discosta nettamente dalle cosmopolite, in particolare dalla
Bruna, mentre la Frisona occupa una posizione intermedia.
In fig.2, le tre razze ovine sono pressoché sovrapposte sul primo asse (42% della variabilità), mentre sul secondo che
condensa un 27% della variabilità la Gentile di Puglia si distingue dalla Altamurana e dalla Leccese, tra loro molto
simili.
In fig.3 si può osservare che, anche nel caso dei soggetti appartenenti alle tre razze caprine, questi presentano una
distribuzione molto simile lungo il primo asse mentre sul secondo abbiamo una netta distinzione tra la Garganica da
una parte e la Camosciata e la Jonica dall’altra.
Per l’interpretazione dei pattern di distribuzione dei vari gruppi razziali nelle tre specie potrebbero essere chiamate in
causa motivi di diversa natura comprendenti l’origine filogenetica, l’attitudine produttiva e le differenze ambientali
in senso lato o più specificatamente pedoclimatiche. Ma scopo di questo lavoro era la valutazione dell’efficacia dello
strumento statistico nel descrivere la variabilità dei dati ematologici. Considerando che nelle prime tre componenti
principali risulta condensata in generale una elevata percentuale della variabilità che nella peggiore delle ipotesi,
quella relativa alla specie caprina si ferma al 72%, assommando all’84% per quella ovina ed addirittura al 95% per
quella bovina, si può concludere che i risultati ottenuti sono confortanti sulla utilità di questo approccio per il
confronto dei pattern ematologici di gruppi, popolazioni, razze che meritano un approfondimento statistico che possa
consentire di valutare opportunamente il peso relativo di ciascuna delle variabili originali sulle due componenti
principali.
Tabella 2: Medie delle variabili ematiche: confronto tra le tre specie; nd = parametro non determinato.
Proc. XIII Congress FeMeSPRum, Bari (Italy)1-3 September 2005
Variabile
Ematocrito (%)
Eritrociti (x106/µl)
Leucociti (x103/µl)
Emoglobina (g/dl)
Volume medio corpuscolare (fL)
Emoglobina media corpuscolare (pg)
MCH Concentration (%)
Neutrofili (%)
Linfociti (%)
Eosinofili (%)
Monociti (%)
Basofili (%)
Proteine totali (g/dl)
Albumina (%)
Alpha1 globulina %
Alpha2 globulina %
Alpha globulina %
Beta1 globulina %
Beta2 globulina %
Beta globulina %
Gamma globulina %
Albumina g/dl
Alpha1 globulina g/dl
Alpha2 globulina g/dl
Alpha globulina g/dl
Beta1 globulina g/dl
Beta2 globulina g/dl
Beta globulina g/dl
Gamma globulina g/dl
Albumina/Globulina
Sigla
HCT
RBC
WBC
HB
MCV
MCH
MCHC
N
L
E
M
B
PTOT
ALB %
ALFA1 %
ALFA2 %
ALFA %
BETA1 %
BETA2 %
BETA %
GAMMA %
ALB g/dl
ALFA1 g/dl
ALFA2 g/dl
ALFA g/dl
BETA1 g/dl
BETA2 g/dl
BETA g/dl
GAMMA g/dl
Alb/Glob
Valore medio nella specie
bovina
ovina
caprina
29,40
29,80
25,47
6,95
8,76
17,00
7,81
8,38
10,29
9,50
10,10
9,32
47,38
34,36
15,95
17,23
11,41
5,54
38,86
33,43
35,28
37,20
43,13
41,00
51,07
52,33
52,51
10,35
3,56
4,35
1,53
0,97
2,03
0,02
0,03
0,09
8,04
7,27
8,51
40,98
54,26
36,22
8,97
1,66
nd
8,64
7,15
nd
12,61
9,25
8,97
8,39
4,38
12,28
10,28
20,98
5,58
18,57
26,14
17,86
26,89
10,17
36,94
3,25
3,91
3,07
0,74
0,12
nd
0,72
0,53
nd
1,03
0,67
0,76
0,68
0,33
1,08
0,84
1,59
0,47
1,52
1,91
1,55
2,20
0,76
3,17
0,73
1,26
0,58
.
Figura 1: Plot delle due prime componenti principali nella specie bovina.
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Figura 2: Plot delle due prime componenti principali nella specie ovina.
Figura 3: Plot delle due prime componenti principali nella specie caprina.
Bibliografia
Rubino G., 2004. Studio degli animali da reddito in Puglia: normalità clinico-laboratoristica ed ematologica in un
ambiente condizionato da TBD. Tesi di dottorato, pp. 3-85.
SAS, 1990: SAS/STAT User’s Guide, version 6, 4th edn. SAS Institute Inc., Cary, N.C.
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