Назарага Інна Михайлівна канд.техн.наук, факультет комп'ютерних наук та кібернетики Київський нацiональний унiверситет iменi Тараса Шевченка Назарага Ярослав Русланович здобувач вищої освіти факультет біомедичної інженерії Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» УКРАЇНА Вступ. На сьогодні кількість різноманітних математичних методів, які застосовуються у біологічних науках невпинно зростає [1] у зв'язку із необхідністю систематизації та обробки нової інформації, отриманої під час численних дослідів, а також потребою пояснення нових знань, одержаних після застосувань математичного апарату до відомих раніше положень та законів біології. Використання на практиці математичних методів прогнозування, крім усього іншого, дозволяє передбачати перебіг біологічних процесів під час віртуальних експериментів [1 -2].Мета і завдання дослідження: з'ясувати можливість застосування алгоритму на основі матричної множинної регресії (ММР) для розв'язання задач прогнозування біологічних показників. Для цього необхідно розрахувати прогнозні значення показників із використанням сучасних методів біологічної статистики та із застосуванням алгоритму на основі ММР, проаналізувати результати прогнозування за різними варіантами.Хід виконання. Для розрахунків використано дані експерименту, проведеного у науковій лабораторії кафедри біохімії навчально-наукового центру "Інститут біології та медицини" Київського національного університету імені Тараса Шевченка, під час якого досліджувався вплив водного екстракту стручків Phaseolus vulgaris на фізіологічні параметри та запалення пацюків при опіках стравоходу 2-го ступеня [3]. Пацюків було розділено на 4 групи: G1 -контрольна група тварин (фізіологічне введення); G2 -контрольна група тварин, яким вводили екстракт Phaseolus vulgaris в дозі 1мг / кг; G3 -пацюки з опіками стравоходу 2-го ступеня (фізіологічне введення); G4 -пацюки з опіками стравоходу 2-го ступеня, яким вводили екстракт Phaseolus vulgaris в дозі 1мг / кг. Проводилося вимірювання приросту маси тіла, % (P1); споживання рідини, г (P2); споживання корму, г (P3). Прогнозування показників P1, P2, P3 (на 30 день) для кожної з груп G1, G2, G3, G4 здійснювалося на основі наявних даних за 6 -27 дні.Так, прогнозування життєвих показників методами біологічної статистики здійснювалося засобами Microsoft Office Excel (лінії тренду). Зокрема для варіанту 1 застосовано лінійну, для варіанту 2 -експоненційну, а для варіанту 3 -логарифмічну апроксимації (див. табл. 1). Для розв'язання задачі