WWW.PDF.KNIGI-X.RU
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - Разные материалы
 

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 ||

«МАТЕРИАЛЫ XLVII МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНОЙ СТУДЕНЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ «Студент и научно-технический прогресс» 12–15 апреля 2009 г. БИОЛОГИЯ ...»

-- [ Страница 4 ] --

Впервые доказано отсутствие зависимости между продуктивностью, морфологией листа и содержанием в нем хлорофилла у растений гороха с измененной морфологией листа. Приоритетными являются данные об одинаковых параметрах фотосинтетического аппарата (ФСА) (процентной доле хлорофилла в светособирающем комплексе (ССК) и отношению хлорофилла a/b), характеризующих эффективность функционирования ФСА, в различных компонентах листа дикого, af и tl типов у листовых мутантов гороха. Одинаковая с листочковыми генотипами продуктивность af гороха сорта Орловчанин с уменьшенными размерами листового аппарата и сниженным содержанием в нем хлорофилла, определяется неполегаемостью и высокой светопропускающей способностью посева.

Научный руководитель – канд. биол. наук А. С. Ооржак

ИЗУЧЕНИЕ АССОЦИАЦИЙ ОДНОНУКЛЕОТИДНЫХ ПОЛИМОРФИЗМОВ ГЕНОВ TLR1, TLR2 И TLR6 С ГЕНЕРАЛИЗОВАННЫМ

ПАРОДОНТИТОМ

–  –  –

В настоящее время активно ведется поиск вариантов генов, предопределяющих возникновение патологий, для предупреждения заболевания, уточнения методов диагностики и лечения. Гены TLR1, TLR2 и TLR6 экспрессируют клеточно-поверхностные полипептиды, относящиеся к семейству Toll-подобных рецепторов, определяющих ответ компетентных клеток неспецифической иммунной системы на инфекцию. Показано, что TLR1-, TLR2- и TLR6-рецепторы реагируют на структурные компоненты бактерии Рorphyromonas gingivalis - возбудителя пародонтита у человека.



Цель данной работы - изучение ассоциаций нескольких однонуклеотидных полиморфизмов (ОНП), локализованных в кодирующих участках генов, с генерализованным пародонтитом (rs3804099 (N199N), rs5743704 (H631P), rs5743708 (Q753R) гена TLR2, rs3821985 (T361T) и rs5743810 (P249S) TLR6 и rs5743611 (R80T) TLR1). Выборки больных пародонтитом (171 чел.) и контроль (124 чел. не страдающих пародонтитом) сформированы из случайно отобранных жителей г. Омска (русские). Анализ генотипов проводили методом аллель-специфической ПЦР и ПДРФ.

Результаты генотипирования указывают на высокие частоты встречаемости “редких” аллелей в контрольной выборке: 0,314 - N199N (TLR2), 0,484 - T361T (TLR6) и 0,335 - P249S (TLR6), 0,228 - R80T ( TLR1), тогда как ОНП H631P, Q753R (TLR2), выявленные в европейских популяциях, в изученных выборках отсутствовали. Сравнение частот аллелей у больных и в контроле показало наличие достоверных различий по ОНП N199N (TLR2).

Частота С-аллеля у больных пародонтитом составила 0,415 и была выше, чем в контроле - 0,314 ( Р 0,01). Больший вклад в различия между выборками вносят мужчины, имеющие частоту “редкого” аллеля 0,415 у больных и 0,255 - в контроле (Р 0,01). У женщин достоверных отличий не наблюдали, но имеется тенденция к повышению частоты C-аллеля в генотипах больных (0,415 против 0,349 контроль). С-аллель полиморфизма N199N гена TLR2, вероятно, увеличивает восприимчивость организма к пародонтиту.

Научный руководитель - канд. биол. наук Т.А. Потапова

РАЗВИТИЕ ХИМЕРНЫХ ЭМБРИОНОВ, ПОЛУЧЕННЫХ АГРЕГАЦИЕЙ ПАРТНЕРОВ РАЗНОЙ ПЛОИДНОСТИ

–  –  –

Судьба тетраплоидных клеток в диплоидно-тетраплоидных химерах неодинакова в зависимости от их происхождения от эмбрионального или плюрипотентного партнера. Целью нашей работы было получение диплоидно-тетраплоидных химерных эмбрионов и выявление влияния плоидности партнеров на потенциал к развитию химерных эмбрионов.





Для работы использовались эмбриональные стволовые клетки линий tau-GFP (диплоидные), D3t7 и D3t14 (гибридные тетраплоидные), меченые GFP-белком, которые были любезно предоставлены лабораторией Генетики развития ИЦГ СО РАН. В качестве эмбрионального партнера для создания химер использовались диплоидные эмбрионы мышей линии C57BL/J6 и тетраплоидные эмбрионы мышей различных линий и гибридов F1 между ними, полученные методом элекрослияния.

Основная часть экспериментов по получению тетраплоидных эмбрионов была проведена на линиях C57BL/J6, DD/c, и гибридах F1: C57BL CBA и ICR C57BL. Для каждого из вариантов генотипа были подобраны параметры слияния и культивирования полученных эмбрионов. Линиями, обеспечившими приемлемый выход желаемых стадий для манипуляции, стали C57BL и гибриды F1: C57BL CBA.

На основе тетраплоидных эмбрионов и диплоидных ES-клеток методом агрегации было получено in vitro 53 химерных бластоцисты с полным заселением ВКМ мечеными клетками, и еще 170 бластоцист было трансплантировано псевдобеременным реципиентным самкам CBA C57BL.

Диссекция на 10-13 дне беременности выявила присутствие 21 сайта имплантации, в 8 из которых был выявлен GFP-сигнал. Эмбрионы были полностью сформированы потомками ES-клеток, однако нормального развития не наблюдалось.

Ранее при использовании диплоидных эмбрионов и тетраплоидных ESклеток были получены химерные эмбрионы и взрослые химеры, заселение органов и тканей которых мечеными клетками было неоднородным. Исследование бластоцист in vitro показало независимое заселение как ВКМ, так и трофобласта производными тетраплоидных ES-клеток.

Таким образом, была показана существенная разница в характере заселения химерных эмбрионов потомками ES-клеток в зависимости от их плоидности и плоидности эмбрионального партнера.

Научный руководитель – канд. биол. наук Е. А. Кизилова.

АПОЗИГОТИЯ И ЗАВЯЗЫВАЕМОСТЬ СЕМЯН САХАРНОЙ

СВЕКЛЫ У ЛИНИИ СОАН-5

–  –  –

Cеменная репродукция растений может быть осуществлена как зиготическим, так и апозиготическим способом. В ряде исследований показано, что в популяциях свеклы встречаются растения, способные завязывать семена без пыльцевого родителя – однородительская (агамоспермная или апозиготическая) репродукция [1-2]. Термин апозиготия введен в 1967 и озбозначет развитие эмбриона без участия пыльцевого родителя [3]. В совокупности перекрестное оплодотворение, самооплодотворение и агамоспермия образуют единую систему репродукции, и не всегда бывает очевидным, каким путем получены семена. Изучение однородительской репродукции необходимо для понимания биологии размножения, для успешного использования в селекционной и семеноводческой практике для упрощения схем селекционных работ.

Ранее было показано, что для мелкоклеточных материалов (низкий уровень миксоплоидии) завязыемость апозиготических семян повышается с увеличением уровня миксоплоидии и при повторном однородительском размножении. У крупноклеточных же материалов повышение уровня миксоплоидности и повторная однородительская репродукция не приводила к достоверным изменениям [4].

Материал: линия СОАН-5, обработанная 5-азацитидином. Одним из результатов воздействия этого эпимутагена на растение является снижение уровня миксоплоидности и уменьшение средних размеров клеток. Исследование проводили в трех последовательных апозиготических поколениях.

Показано, что в течение трех поколений однородительской репродукции наблюдается достоверное увеличение завязываемости семян (G=66.06, при df=24, Р0.999). Сравнение проводили с помощью критерия G для многопольных таблиц. Использование этого метода обусловлено методической ограниченностью критерия 2.

______________________________

1. Фаворский Н.В. Труды науч.инст. селекции. Киев, 1928. Вып. 2. С. 1–18.

2. Ширяева Э.И. и др. Цитология и генетика. 1989. Т. 24. №3. С.39–44

3. Хохлов С.С. Успехи соврем. генетики. Т. 1. М.: Наука, 1967. С. 43–105.

3. Yudanova S.S. Sugar Tech, 2003. V.5(3), Р. 173-178.

4. Weber E. Grundriss der Biologischen Statistik. Gustav Fisher Verlag, Stutgart, 1986. P. 200-219.

Научные руководители – д.б.н., проф. Р. А. Цильке (НГАУ);

д.б.н., проф. С. И. Малецкий (ИЦиГ СОРАН)

ХАРАКТЕР РЕПЛИКАЦИИ ТЕЛОМЕРНОЙ ДНК В ХРОМОСОМАХ БУРОЗУБКИ ИБЕРИЙСКОЙ (SOREX GRANARIUS, SORICIDAE,

EULIPOTYPHLA)

–  –  –

Теломеры представляют собой специализированные нуклеопротеиновые комплексы, локализованные на концах хромосом. Эти хромосомные районы играют важную роль в сохранении целостности хромосом и обеспечении их полной репликации. Кроме того, они участвуют в прикреплении хромосом к ламине, определяя структуру интерфазного ядра, с них начинается конъюгация гомологичных хромосом в мейозе. Дисфункция теломер приводит к геномной нестабильности, старению клеток и онкотрансформации. Несмотря на важную роль теломер в функционировании генома и клетки, характер их репликации в хромосомах млекопитающих изучен недостаточно полно.

В данном исследовании с помощью метода репликативной FISH (ReDFISH - replicative detargetting fluorescent in situ hybridization) и меченой Cy3 PNA пробы (ЦЦЦТАА)5 изучена репликация теломер бурозубки иберийской. Теломеры этого вида резко отличаются по размеру от теломер других видов млекопитающих. В хромосомах S. granarius локализованы длинные (в среднем 213 т.п.н.) и короткие теломеры (3,8 т.п.н.). Такая особенность теломер позволила приступить к изучению зависимости времени и длительности репликации теломер от их размера.

Полученные данные свидетельствуют о том, что характер репликации длинных и короких теломер у этого вида различается. Длинные теломеры реплицируются практически синхронно в середине S периода клеточного цикла в течение 5 часов, тогда как репликация коротких теломер начинается приблизительно на 4 часа раньше и заканчивается практически одновременно с окончанием репликации длинных теломер. Если предположить, что, также как при репликации теломер человека и мыши, единственный ориджин репликации длинных теломер S. granarius локализован в субтеломерном районе, а скорость движения репликативной вилки составляет около 0,8 т.п.н./мин., то время их репликации должно составлять 4-5 часов, что соответствует полученным данным. Однако данные по характеру репликации коротких теломер с этой точки зрения вызывают удивление. Если они будут подтверждены, то они могут указывать на то, что ориджин репликации коротких теломер локализован существенно дальше от конца хромосомы, чем длинных теломер.

Научный руководитель – д-р биол. наук Н. С. Жданова

МЕТОДЫ ХИМИЧЕСКОЙ ФИКСАЦИИ ДРОЖЖЕЙ ДЛЯ ЭЛЕКТРОННО-МИКРОСКОПИЧЕСКОГО АНАЛИЗА НАРУШЕНИЙ В

ЯДЕРНЫХ ПОРАХ ДРОЖЖЕЙ, МУТАНТНЫХ ПО НУКЛЕОПОРИНАМ

–  –  –

Ядерные поровые комплексы (ЯПК) обеспечивают транспорт молекул между ядром и цитоплазмой. В этом процессе участвуют белки ЯПК (Nups) и, в частности, трансмембранный белок Ndc1, взаимодействующий с пятью Nups центрального канала поры. Функциональная роль каждого из белков до сих пор не установлена. Это может быть исследовано с использованием мутантов дрожжей, в которых гены анализируемых белков экспрессируются на селективной среде. Это позволяет выключать ген, кодирующий изучаемый белок, и исследовать нарушения в организации ядерной поры. Электронно-микроскопический анализ дает возможность фиксировать дефекты в строении ЯПК, что существенно дополняет информацию о функции изучаемых белков. Целью данной работы было исследование функции белка Nup59, взаимодействующего с Ndc1, с использованием мутантной линии дрожжей Y245, в которой экспрессия данного белка находится под контролем метионинового промотора. Приготовление препаратов дрожжей для электронной микроскопии затруднено, так как клетки имеют толстую оболочку, через которую не проникает фиксатор. Проведенный нами электронно-микроскопический анализ образцов, замороженных под давлением, показал, что размер ЯПК у мутантов отличается от контроля, однако детали строения ядерных пор и цитоплазматических мембран на таких препаратах были не видны. Для возможности визуализации этих структур мы модифицировали химические способы фиксации дрожжей: использовали сферопласты или сильный окислитель KMnO4, способный проникать через оболочку этих клеток. Установлено, что оба метода обеспечивают хорошую сохранность поровых комплексов и мембранных компонентов в 50 % дрожжевых клеток и, что, как предполагается, позволит исследовать более подробно нарушения, связанные с ингибированием экспрессии нуклеопорина Nup59, и выяснить его роль в функционировании ЯПК.

Научный руководитель – канд. биол. наук, с.н.с. Е. В. Киселева

ОСНОВНЫЕ МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ

БЛИЗКО-ИЗОГЕННЫХ ЛИНИЙ ГОРОХА

–  –  –

Близко-изогенные линии являются удобным объектом для генетических и селекционных исследований. Серии близко-изогенных линий создаются на основе единого генотипа и отличаются от него по одному гену или небольшому числу тесно сцепленных генов.

Близко-изогенная линия – линия особей, характеризующихся идентичными генотипами, которые получены на основе скрещивания исходного сорта с носителем изучаемого гена.

Особое внимание уделяется афильному морфотипу, у которого в результате гомеозисной мутации по гену Af листочки преобразованы в усики. Благодаря сильному переплетению гипертрофированных усов посевы афильного гороха (генотип Af/Af) приобретает устойчивость к полеганию.

Использование таких листовых мутантов позволяет избежать необходимость применения ретардантов и других физиологически активных веществ, что обеспечивает экологическую чистоту получаемой продукции. В наших экспериментах эти 3 генотипа представлены близко-изогенными линиями в нескольких генетических окружениях: Alsweet, NLEP. Исходя из этого, возникла необходимость углубленного изучения физиологии, и проанализировать основные морфологические характеристики близкоизогенных линий гороха.

Независимо от генетического окружения, у всех серий близкоизогенных линий в предфлоральный период онтогенеза особи af-генотипа уступали по общей поверхности площади и сухой массе растениям дикого и, особенно, tl-типов.

Вызванные мутациями изменения морфологии листа приводили к различиям между генотипами по площади листового аппарата растения: начиная с 7-го настоящего листа, площадь листа у af формы была меньше, а у tl формы больше, чем у особи дикого типа. Растения изогенных линий практически не отличались между собой по площади поверхности стеблей.

Несмотря на значимые различия по суммарной площади листьев, растения дикой и tl-линии практически не отличались по сухой массе листьев.

Научный руководитель – канд. биол. наук А. С. Ооржак

–  –  –

Охарактеризована структура генофонда хакасов по составу и частотам гаплогрупп Y-хромосомы, определяемых при генотипировании 52 SNP и 17 YSTR-маркеров (DYS: 385a, 385b, 388, 389I, 389II, 390, 391, 392, 393, 394(19), 426, 434, 435, 436, 437, 438, 439). Исследовано 8 популяционных выборок (N = 254) из Аскизского, Таштыпского и Ширинского районов Республики Хакасия.

Наиболее частыми гаплогруппами у хакасов являются N1b(N2), N1c1(N3a), R1a1 и Q. Линии R1b1xM269, C3xM77, N* и O3 представлены единичными образцами. Лишь три гаплогрупы обнаружены во всех группах выборок (N1b, N1с1, и R1a1), при этом их частоты в разных группах значительно отличаются. Наиболее частой гаплогруппой у хакасов является N1b (в выборках Ширинского района более 85 %). Максимальная доля гаплогруппы N1c1 представлена в Таштыпском районе (до 30 %), R1a1 – в Аскизском (36 %). На долю гаплогруппы Q* проходится 30 % всех образцов в Таштыпском районе. Проведенный анализ выявил сильную неоднородность изученных популяций по степени генетического разнообразия.

Максимальное разнообразие по частотам гаплогрупп показано для выборок Таштыпского района (H = 0,75), минимальное – для Ширинского (H = 0,32). Результаты факторного и кластерного анализа гаплогрупп и YSTR-гаплотипов показывают, что наиболее генетически близкими друг другу являются выборки, относящиеся к одному району, при этом наиболее удалены от всех остальных выборки Таштыпского района (несмотря на их географическую близость к Аскизскому району и удаленность от Ширинского). Оценку генетической дифференциации исследованных выборок производили с помощью анализа молекулярной дисперсии (AMOVA). При анализе частот гаплогрупп доля различий между популяциями составила 20,25%. Дисперсионный анализ выявил значительную долю межпопуляционных различий в общей вариабельности хакасского генофонда и свидетельствуют о значительной генетической дифференциации коренного населения Хакасии. На основании матриц генетических различий по YSTRгаплотипам в пределах основных гаплогрупп построены филогенетические древа различных популяций Южной Сибири.

Научный руководитель – канд. биол. наук В.Н. Харьков

ВНУТРИВИДОВАЯ ГЕНЕТИЧЕСКАЯ ИЗМЕНЧИВОСТЬ КОШАЧЬЕЙ ДВУУСТКИ OPISTHORCHIS FELINEUS

–  –  –

Кошачья двуустка Opisthorchis felineus (сем Opisthorchiidae, класс Trematoda) - паразит диких и домашних животных, а также человека. Наибольшая зараженность описторхозом наблюдается на территории России и некоторых республик бывшего СССР [1]. Существует гипотеза о существовании значительно дивергировавших популяций O. felineus, приуроченных к крупным речным системам, основанная на ультраструктуре поверхности яиц и перекрестной зараженности и моллюсков описторхами из разных регионов [2, 3].

С целью проверки этой гипотезы мы исследовали генетическую изменчивость последовательностей митохондриального гена цитохром с оксидазы 3 (cox3) в 100 образцах O. felineus из 11 популяций, взятых с территории трех крупных речных бассейнов: Дона, Урала и рек Обь-Иртышской системы. Популяционную структуру и степень подразделенности природных популяций определяли с помощью показателей F-статистик Райта [4].

Полученные нами данные не выявили выраженной генетической дивергенции популяций O. felineus.

Параметры гаплотипической и нуклеотидной изменчивости говорят о недавней демографической экспансии O. felineus. Хотя точные параметры скорости накопления мутаций и средней продолжительности жизни одного поколения O. felineus оценить на данный момент нельзя, на основании предварительных расчетов можно предполагать, что экспансия произошла после окончания последнего плейстоценового оледенения.

______________________________

1. С.А. Беэр, Биология возбудителя описторхоза, Москва: Товарищество научных изданий КМК (2005).

2. С.А. Беэр, М. Гибода, О. Дитрих, Дифференциация яиц Opisthorchis felineus по ультраструктуре наружних мембран, Мед. Паразитология, 5, 48С.А. Беэр, С.М. Герман, Восприимчивость моллюсков Bithynia inflata из разобщенных популяций к заражению Opisthorchis felineus из разных очагов описторхоза, Паразитология, 21, 585-588 (1987).

4. L. Excoffier, G. Laval, S. Schneider, Arlequin ver. 3.0: An integrated software package for population genetics data analysis, Evolutionary Bioinformatics Online, 1, 47-50 (2005)

–  –  –

Анализ изображений широко применяется в биологии. В частности, анализ изображений хромосом, полученных с помощью обычной, электронной или конфокальной микроскопии (выделение хромосом и их классификация), клеток (выявление аномалий, ядерный анализ), тканей (анализ мазков, сосудов, волокон, срезов, опухолей, анализ распределения белков в клетках и тканях).

Целью настоящей работы является автоматизация процесса анализа изображений биологических объектов. Все задачи, связанные с распознаванием и анализом объектов, можно условно разделить на два класса: (1) выделение объекта на изображении и измерение его свойств; (2) трансформация изображения с целью наглядного представления и выделения наиболее важных элементов.

Весь анализируемый в работе процесс можно разделить на три этапа:

предобработка, сегментация, выявление и анализ характеристик объекта.

Предобработка. Цель предобработки в том, чтобы увеличивать качество изображения, уменьшая количество шума и выделяя свойства, которые используются в сегментации образа. Фильтрация и повышение контраста два типичных метода использующихся в предобработке. Предобработка может включать в себя дополнительные методы, такие как морфологические операции, бинаризация, методы выделения контурных линий и так далее. В некоторых случаях на данном этапе встает дополнительная задача

- стандартизация изображения. Так в задаче выявление идентичных объектов в серии снимков, каждый снимок надо подвести к одинаковой ориентации, к одинаковой яркости и т.д.

Сегментация (Распознавание). Целью сегментация является нахождение объектов на изображении. Это может быть сделано следующими методами: thresholding, watershed, region growing, blob detection, region merging (spliting), matching, hough transform, методами граничного анализа.

Выявление и анализ характеристик. В зависимости от задачи у выделенных объектов вычисляются те или иные характеристики (свойства).

Примером характеристик объекта могут быть: форма, компактность, периметр, площадь, средняя интенсивность и т.д.

Данная работа находится в стадии реализации.

Научный руководитель – Н. Л. Подколодный.

КОМПЬЮТЕРНЫЙ АНАЛИЗ РЕАКЦИИ КЛЕТКИ

НА КИСЛОРОДНОЕ ГОЛОДАНИЕ

И. О. Мешков Институт цитологии и генетики СО РАН, Новосибирский государственный университет К настоящему времени накоплены огромные объемы экспериментальных данных о различных аспектах (молекулярных, генетических, клеточных) процесса ответа клеток млекопитающих на недостаток кислорода (гипоксию) [1]. Объемы и разнообразие получаемых экспериментальных данных, а также сложность процесса таковы, что необходимо применение эффективных информационно-компьютерных технологий анализа данных.

В работе проводится компьютерный анализ внутриклеточных процессов ответа на гипоксию. С целью определения ключевых молекулярных механизмов ответа на гипоксию проведена реконструкция генной сети ответа на гипоксию клеток млекопитающих и анализ её графа. Реконструированная генная сеть построена на основе изучения 265 научных публикаций, содержит 90 генов, 89 белков, 18 низкомолекулярных соединений и 219 реакций и регуляторных событий. В генной сети выявлено 14 регуляторных контуров, и одна центральная клика (кластер) включающая в себя транскрипционный фактор, индуцируемый гипоксией – HIF-1 [2].

Выявленные в работе регуляторные контуры контролирующие уровень активности HIF-1 позволили существенно улучшить ранее созданные математические модели регуляции активности транскрипционного фактора HIF-1[3]. Например, показано, что поведение кинетических кривых в нормальных условиях и условиях недостатка кислорода более целостно описывает процесс стабилизации транскрипционного фактора HIF-1 и опосредованную им индукцию генов. Поведение кинетических кривых, описывающих зависимость концентраций компонентов улучшенной модели от времени, является характерным для молекулярно-генетических систем стрессового ответа, что соответствует новым экспериментальным данным [4], недоступным на момент построения предшествующих моделей. Исследование мутационного портрета модели согласуется со всеми известными наблюдениями генетических болезней человека и животных, что позволяет использовать разработанную нами модель для разработки новых лекарственных средств направленных против ишемической болезни сердца.

______________________________

1. Semenza G.L., Agani F., Feldser D., et al. Hypoxia, HIF-1, and the pathophysiology of common human diseases. Adv Exp Med Biol, 475, 123-130 (2000).

2. Wenger R.H., Stiehl D.P., Camenisch G. Integration of oxygen signaling at the consensus HRE. Sci STKE, 306 (2005).

3. Qutub A.A., Popel A.S. A computational model of intracellular oxygen sensing by hypoxia-inducible factor HIF1 alpha. J. Cell. Sci., 119, 3467-3480 (2006).

4. Berchner-Pfannschmidt U., Yamac H., Trinidad B., Fandrey J. Nitric oxide modulates oxygen sensing by hypoxia-inducible factor 1-dependent induction of prolyl hydroxylase 2. J. Biol. Chem., 282, 1788-1796 (2007).

Научный руководитель – канд. биол. наук К. В. Гунбин.

–  –  –

Ретротранспозоны составляют значительную часть геномов растений и являются важным инструментом их эволюции из-за широкого спектра создаваемых мутаций. Семейство Chromoviridae (хромовирусы) - одно из самых распространённых семейств LTR ретротранспозонов в растениях. Его главным отличительным признаком является наличие хромодомена, функция которого, предположительно, состоит в осуществлении направленной инсерции мобильных элементов в определённые участки хромосом (гетерохроматин).

К настоящему времени описано 4 различных группы хромовирусов растений. Однако почти отсутствуют данные о разнообразии LTR ретротранспозонов в геномах примитивных растений (мхов, плаунов, папоротников и другие).

В данной работе был проведён биоинформатический поиск хромовирусов в геноме мха Physcomitrella patens (Bryophyta). Кроме того, поиск хромовирусов был осуществлён при помощи экспериментального исследования различных представителей мхов. Такой подход, сочетающий в себе биоинформатический и экспериментальные методы, позволяет осуществить наиболее полное описание разнообразия мобильных элементов в малоизученных таксонах.

Оказалось, что мхи содержат ретротранспозоны эволюционно отличающиеся от хромовирусов других растений. Анализ генома P. patens показал наличие новой группы специфичных для мхов хромовирусов. Филогенетический анализ показал, что найденная группа ближе к хромовирусам грибов, чем к хромовирусам других растений (основная часть которых описана для покрытосеменных). Дополнительный ПЦР скрининг и дотблот гибридизация 34 видов мхов показали широкое распространение этой группы.

Предположительно данная группа возникла до расхождения растений и грибов от общего предка и была потеряна семенными растениями в процессе эволюции, однако сохранилась в геномах мхов. Другое объяснение наличия данной группы в геномах Bryophyta – горизонтальный перенос LTR ретротранспозонов. Для подтверждения той или иной гипотезы требуются дальнейшие исследования примитивных растений.

Научный руководитель - канд. биол. наук О. С. Новикова.

КОМПЬЮТЕРНЫЙ АНАЛИЗ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СТРУКТУРНЫХ АНАЛОГОВ АКТИВНЫХ САЙТОВ В ПРОСТРАНСТВЕННЫХ

СТРУКТУРАХ ФЕРМЕНТОВ

–  –  –

Проблема определения родства между ферментами с низкой степени гомологии по первичной структуре представляет интерес, поскольку её решение может выявить эволюционные пути переходов от одного фермента к другом. Однако она до сих пор до конца не решена. В данной работе рассматриваются структурные аналоги активных сайтов, как выключенные в процессе эволюции активные сайты ферментов. В работе обнаружена зависимость в распределении этих структур в ферменте от положения его активного сайта. Этот результат поможет определять положение активного сайта в ферментах in silico по данным рентгеноструктурного анализа о координатах атомов.

В работе использовалась информация о координатах атомов в выбранном белке из RSCB Protein Data Bank, которая передавалась программе PDBsitescan для поиска структурных аналогов активных сайтов ферментов [1]. Затем измерялись расстояния от активного сайта выбранного белка до найденных структурных аналогов. Информация о положении активного сайта фермента была взята из базы данных PDBsite [2]. При построении гистограмм распределения по расстояниям была посчитана концентрация структурных аналогов в слоях и нормирована на количество аминокислотных остатков в каждом из них.

Были проанализированы 30 ферментов из разных организмов: построены гистограммы распределения расстояний, из которых видно скопление структурных аналогов активных сайтов вблизи работающего сайта фермента и приведены сравнения распределений для разных групп ферментов.

Проведены контрольные расчёты с белками, в которых подобные скопления не выявляются. В работе приведено возможное объяснение скопления структурных аналогов с позиции классической теории эволюции.

______________________________

1. 1. Ivanisenko V. A. et al. PDBSiteScan: a program for searching for active, binding and posttranslational modification sites in the 3D structures of proteins. Nucleic Acids Res., 32, W549-W554 (2004).

2. Ivanisenko V. A. et al. PDBSite: a database of the 3D structure of protein functional sites. Nucleic Acids Res., 33, D183–D187 (2005).

Научный руководитель – канд. биол. наук, доц. В. А. Иванисенко.

СОБСТВЕННЫЕ МОДЫ КОЛЕБАНИЙ В ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ

САЙТАХ БЕЛКОВ: ПРИМЕНЕНИЕ ПРИБЛИЖЕННЫХ МОДЕЛЕЙ

–  –  –

Конформационная гибкость пространственных структур белков имеет большое значение для осуществления белками каталитической активности, способности осуществлять внутриклеточный транспорт высоко- и низкомолекулярных соединений, обеспечивать передачу сигналов, регулировать экспрессию генов за счет специфического связывания с ДНК и активации транскрипционных машин. Функциональные сайты белков принимают непосредственное участие в межмолекулярных взаимодействиях, лежащих в основе выполнения белками разнообразных молекулярных функций. Исследования особенностей конформационных изменений функциональных сайтов белка, описываемые низкочастнотными коллективными колебаниями аминокислотных остатков представляет актуальную задачу для предсказания сайтов и понимания механизмов их функционирования. Применение упрощенных решеточных моделей, представляющих белок в виде трехмерной сети мономеров, связанных между собой эластичными связями позволяет провести широкомасштабный сравнительный анализ белковых сайтов.

Проведенный анализ показал, что сайты белок-белок и белок-ДНК взаимодействий преимущественно располагаются в таких участках пространственной структуры белков, которые обладают модами колебаний, характерными для всего белка в целом. Сделано предположение о повышенной эволюционной специализации пространственных структур белков для выполнения функции связывания с другими макромолекулами.

Научный руководитель – канд. биол. наук, доц. В. А. Иванисенко.

КОМПЬЮТЕРНЫЙ ПОИСК МОТИВОВ В ГРАФАХ

–  –  –

Многие биологические сети имеют инвариантную архитектуру, сходную со строением сетей другой природы [1]. Для понимания особенностей строения и функционирования конкретной биологической сети может оказаться важным выявление мотивов - «неслучайных» подграфов, т.е. таких, которые встречаются с частотой, превышающей ожидаемую для случайных графов. Для подсчета встречаемости подграфов обычно объединяют подграфы в изоморфные группы, отображая вершины и рёбра из одного подграфа в другой [2]. Ввиду комбинаторной сложности задачи, существующие методы поиска мотивов пригодны для мотивов малого размера, не представляющих большого интереса для биологов. Из-за низкой скорости существующие алгоритмы вынуждены ограничивать выборки всех возможных графов, что приводит к погрешности оценки встречаемости мотивов.

В своей работе мы представляем новый компьютерный метод расчета встречаемости подграфов, основанный на использовании полной библиотеки изоморфных графов. В результате за сравнимое время работы метод позволяет с высокой точностью искать мотивы большего размера.

Разработанное программное средство протестировано на случайных графах и некоторых биологических (генных и нейронных) сетях. Исследована зависимость частот изоморфных групп от способа генерации случайного графа. Уточнены аналитические и компьютерные оценки встречаемости некоторых подграфов.

1. Титов И. И. Структура, динамика и эволюция стохастических сетей. В: Системная компьютерная биология. под ред. Н.А. Колчанова и др. Новосибирск, 2008.

2. Wernike S., Rasche F. FANMOD: a tool for fast network motif detection. Bioinformatics, 22, 1152 (2006).

Научные руководители – канд. физ.-мат. наук И. И. Титов, А. И.

Куликов.

КОМПЬЮТЕРНЫЙ АНАЛИЗ СЛОВАРНЫХ СЕТЕЙ

–  –  –

Как было недавно обнаружено, большое число стохастических сетей, в том числе генные и метаболические сети, обладают сходной, безмасштабной архитектурой [1]. Динамические свойства этих сетей определяется вершинами высокой связности (ядром сети). Классу безмасштабных сетей принадлежат и словарные сети. В них словам текста сопоставляются вершины, которые соединяются ребрами в случае соседства слов в тексте.

Известно, что статистика подслов в ДНК при ранжировании по частоте использования подчиняется закону Ципфа - точно так же, как и аналогичная статистика для англоязычных текстов. Таким образом, словарные сети могут оказаться удобной моделью для разнообразных объектов, которые традиционно исследуются теоретической генетикой, но при этом эволюция словарных сетей существенно быстрее биологических.

В настоящей работе проведен статистический анализ словарных сетей 50 разножанровых текстов классиков русской литературы. Определены структурные характеристики словарных сетей; проведено сравнение этих характеристик, словарей авторов с целью определения зависимостей от жанра и времени создания текста. Результаты работы могут быть полезны для анализа эволюции литературного русского языка и разработки компьютерных средств определения авторства текста..

1. Титов И. И. Структура, динамика и эволюция стохастических сетей. В: Системная компьютерная биология. под ред. Н.А. Колчанова и др. Новосибирск, 2008.

Научные руководители – канд. физ.-мат. наук И. И. Титов, А. И.

Куликов.

ВЫЯВЛЕНИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ

КЛЮЧЕВЫХ СЛОВ

–  –  –

К настоящему времени предложено большое число подходов к автоматической экстракции информации, которые мотивированы быстрым ростом биомедицинских баз данных. Более глобальная точка зрения на проблему заключается в анализе структуры и динамики исследовательских тематик для выявления горячих тем, возможностей сотрудничества и минимизации повторения результатов.

В рамках решения этой задачи мы разработали программное средство для анализа временных рядов с целью идентификации моментов времени взрывного использования ключевых слов. Программа основана на алгоритме сегментации линейных последовательностей с помощью скрытых Марковских моделей.

Используя разработанное программное средство, был проведен компьютерный анализ встречаемости ключевых слов в базе данных PubMed и выявлены временные тренды в их использовании. Темы исследований были специфицированы в виде графа ключевых слов. В этом графе словам сопоставляются вершины, а ребра отвечают совместному использованию ключевых слов в одной работе. Были исследованы структура и эволюция графа ключевых слов, проведено сравнение со структурой и эволюцией графа соавторства [1].

1. Титов И. И. Структура, динамика и эволюция стохастических сетей. В: Системная компьютерная биология. под ред. Н.А. Колчанова и др. Новосибирск, 2008.

Научные руководители – канд. физ.-мат. наук И. И. Титов, А. И.

Куликов.

НАНОБИОТЕХНОЛОГИИ: ИЗВЛЕЧЕНИЕ ЗНАНИЙ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ TEXT-MINING

–  –  –

Нанобиотехнологии - бурно развивающаяся область знаний. Они активно применяются в биомедицине, охватывают системы доставки лекарств, маркеры, диагностику, лечение, микрофлюидные системы, биосенсоры и др. Быстрый рост научных публикаций в области нанобиотехнологий делает актуальной задачу разработки автоматизированных средств извлечения знаний из научных текстов.

Информация о нанотехнологиях извлекалась из текстов специально разработанными методами text-mining. Также применялись разработанные нами ранее словари названий белков, генов, microRNA, метаболитов, биологических процессов, заболеваний, клеток и организмов. Интеграция информации осуществлялась с помощью построения сетей семантических ассоциаций, связывающих между собой, извлеченные из литературы факты о молекулярно-генетической регуляции, физических взаимодействиях и ассоциациях между нанообъектами, молекулярно-генетическими объектами, биологическими процессами и заболеваниями.

Нами были проанализированы рефераты из базы данных PubMed, создана база знаний ANDNanobiotechnology (Associative Network Discovery in the Nanobiotechnology), оснащенная средствами реконструкции и визуализации ассоциативных сетей. ANDNanobiotechnology содержит информацию о существующих разработках в области нанобиотехнологий, а также, данные о молекулярно-генетических системах, вовлеченных в функционирование бионаноконструкций, и проявление их фармакологических свойств в живых организмах. Разработанная система ANDNanobiotechnology является пионерской работой в области автоматического извлечения знаний по нанобиотехнологии из текстов и их интеграции. Система ANDNanobiotechnology доступна по запросу к авторам.

Работа частично поддержана Государственным контрактом № 01.647.11.2013 и интеграционным проектом СО РАН № 111 Научный руководитель — д-р биол. наук, акад. РАН Н. А. Колчанов.

СОДЕРЖАНИЕ

ФИЗИОЛОГИЯ ЖИВОТНЫХ И ЧЕЛОВЕКА

М. А. Андреевских, Е. А. Мишина 5 И. А. Белоусова 6 И. А. Васильев, Ю. С. Хозумова 7 О. Б. Вуиева, Н. Н. Коптяева 8 О. И. Галай, О. В. Еремеева 9 А. К. Гончаренко 10 Н. С. Горовенко 11 Е. В. Гуль 12 А. А. Гуркова, О. А. Алексеева 13 С. В. Домрачева, А. А. Гуркова 14 Е. А. Дубовенко 15 А. М. Желтухина 16 А. Е. Зеленская 17 А. В. Иляскин 18 Ю. Н. Калёнов 19 Н. А. Калиниченко, А. В. Лебедев 20 А. А. Камагина 21 Н. Ю. Кандрина 22 В. С. Кормилец, А. И. Гафаров, К. Е. Шульгин, А. В. Огрызков, А. В.

Новоселов 23 М. А. Кривоногова, И. В. Проничев, В. Г. Широносов, Д. С. Казанкин24 А. А. Лекомцева 25 А. Р. Лунина, Е. А. Прокопьева 26 А. Н. Мамедов 26 В. С. Мордвинова, Е. С. Бендюженко 27 В. В. Музыка, Д. А. Ланшаков 28 Ю. А. Мухачева, Е. В. Герасимова 30 Е. А. Отрощенко 31 Ю. В. Петров, А. А. Вишняков 32 Е. Р. Поскачина, Т. Ю. Строева, В. Д. Рязанский, Ж. М. Охлопкова 33 И. В. Пургина, О. А. Денисова, Н. В. Семесько 34 А. А. Серяпина 35 Ю. Е. Спицына 36 Н. А. Стрельцова 37 Л. И. Сулимова, Н. А. Сигарева, В. Н. Афонюшкин 38 А. Г. Тогулева 39 Е. А. Топчий 40 Л. В. Тыдыков, И. В. Берёзова 41 А. С. Цыбко 42 Е. В. Чепелева 43 Т. В. Шеменкова 44 Т. В. Шилкова, М. Г. Викторова 45 Д. А. Штырлин 46

ЭКОЛОГИЯ

С. Ц. Бадмаева 48 А. П. Аграшева 49 А. И. Байжиенова, Е. А. Сиренева 50 С. Ч. Бальжинова 51 Н. С. Батурина 52 Л. А. Белозерцева, А. А. Носова 53 А. А. Божко 54 В.А. Висич 55 А. А. Божко 56 Н. В. Даниленко 57 К. Н. Дианова 58 А. Н. Евтихова 59 Н. Н. Егорова 60 М. Н. Егунова 61 Я. С. Заиченко 62 Н. А. Заузолкова 63 Т. Е. Зыкова 64 Д. Д. Казакова 66 Г. И. Игнатьева 67 Е. А. Калмыкова 68 Л. Н. Касатина, Е. А. Лебедева 69 Н. В. Климова, Н. А.Чернова 70 М. П. Кобежикова 71 Е. В. Кобозева 72 О. М. Ковалева 74 Е. В. Ковалевский 75 М. А. Копылов 76 Т. В. Костякова 77 А. В. Ларионов 78 А. П. Левашкин 79 С. Ф. Лихачев, С. М. Овчинников 80 С. Ф. Лихачев, Л. В. Трофимова 81 Л. А. Лутошина 82 А. Ю. Максименя 83 Е. В. Матросова, Е. Б. Мадистова 84 М. С. Никонова 85 С. И. Оюн 86 Р. Е. Петров 87 И. С. Резниченко 88 Е. П. Родионова 89 М. В. Рубанов 90 С. М. Русина 91 А. В. Савельева, А. В. Мокеева, М. В. Тарасова 92 А. А. Сапронова 93 Ю. В. Саранчина 95 Ю. Е. Серова 96 Н. Е. Сивцева 97 А. А. Ситар 98 Б. Б. Сультимова 99 В. Л. Темерова 100 А. Турабоев 101 Е. П. Халтанова 103 Н. Н. Ходенева 104 Я. А. Цепилов, Л. А. Шаламова, М. К. Колтунова, Е. А. Куликова, М. В. Леденцова, О. С. Фрумузаки 105 М. Д. Цыдендоржиева 106 У.-М. Г. Чаш 107 О. А. Черемных 108 Ц. Ц. Чутумов 109 А. Н. Широков 110 М. А. Юхимчук 111

МОЛЕКУЛЯРНАЯ БИОЛОГИЯ И БИОХИМИЯ

А. Ю. Алейникова, Я. О. Зубо 112 М. Н. Алексеева 113 Д.Н. Барякин 115 Д. А. Бегматова 116 А. М. Безуглова 117 Ю. А. Билтуева 118 Броновицкий Е.В. 119 А.В. Бушуев 120 И. А. Бычкова 121 А. С. Вайнер 122 И. В. Васильева, М. Н. Алексеева, М. А. Никифорова 123 О. Ю. Гавриленко 124 Т. А. Гущина 126 В. Б. Дубина 127 А.В. Ендуткин 128 А. А. Жигмитов 129 А. В. Залесова, О. А. Броль 130 М. E. Колесова 131 Е. А. Кудрявцева 132 Г. Н. Кулмамбетова 133 П. П. Лактионов 134 О. В. Лапухина, И. В. Литвиненко 135 И. В. Литвиненко, О. Ю. Гавриленко, А. В. Ланкин 136 Е. М. Лосева 137 Е. В. Машинец 138 В. А. Милейко 140 О. В. Митрофанова, О. А. Мовчан, Н. В. Белоногова, Н. М. Замалютдинова 141 О. А. Мовчан, О. В. Митрофанова 142 Е. Г. Никитина, И. Г. Видяева 143 T. O. Пыльник 144 С.Г.Сайфутдинова 145 М. В. Сивай 146 П. В. Сидоров 147 Г. А. Степанов 148 Г. И. Cыровнев 149 М. В. Тарасова, З. К. Джанобилова, Ю. Э. Томилова, В. С. Дедков, В. А.Чернухин, С. Х. Дегтярев 150 Т. В. Трегубчак 151 А.А. Фомина, А.C. Бойко 152 Т. С. Фролова 153 Холявка М. Г., Беленова А. С. 154 А. Н. Чикаев, Н. С. Козлова, А. А. Ильичев 155 А. В. Шмакова 157

ЦИТОЛОГИЯ И ГЕНЕТИКА

Е. В. Броновицкий 158 Р. А. Быков, А. М. Курильщиков 159 Т. В. Вагнер, Е. В. Дементьева 160 Е. А. Васькова 161 В. А. Гвоздев, Т. Э. Скворцова, Р. В. Ужаченко 162 В. В. Горелова, С. В. Герасимова 163 Ю.С. Деревнина 164 А. В. Дорошков 165 О.В. Достовалова 166 М. Б. Дюкалова 167 Т. Ю. Жариков 168 А. А. Журавлев, А. С. Пилипенко 169 Д. Г. Иванчикова 170 А. А. Калымбетов 171 Е. Ю. Короткевич 172 А. М. Короткова 173 А. А. Коханенко, А. Е. Ведерников, Т. В. Ананьина 174 Д. А. Максимов 175 О. Ф. Медведева 176 Г. Г. Миронов 177 А. В. Моисеенко 178 А. С. Монгуш 179 С. Р. Мурсалимов 180 Н. С. Назарко 181 П. В. Найденко 182 А. К. Оюн 183 Е. А. Пашкина 184 П. Ю. Поварницына 185 С. И. Позняк 186 И. Г. Сиднивец 187 А.А. Струнов 188 А. В. Танова 189 К.В. Хамина 190 С. В. Шеховцов 191

БИОИНФОРМАТИКА

А. Г. Богомолов 192 И. О. Мешков 193 Г. А. Смышляев 194 Е. С. Тийс 195 Н. В. Иванисенко 196 А. А. Залевский, М. Е. Елисафенко 197 М. И. Климонов 198 П. В. Крутов, Ф. И. Фурсов 198 Т. В. Иванисенко 199

–  –  –



Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 ||
Похожие работы:

«В ПОИСКАХ ВЫСШЕЙ РЕАЛЬНОСТИ Вадим РОЗИН Эзотерическое мироощущение в контексте культуры Мы живем в странное и тревожное время. С одной стороны, глубокий кризис цивилизации: кризис экологический, антропологический, чуть осл...»

«ВЕСТНИК СВНЦ ДВО РАН 2012, №2, C. 69-77: УДК 582.29 (571.62) ЛИШАЙНИКИ ЛАНЖИНСКИХ ГОР (ОХОТИЯ) LICHENS OF LANZHINSKIYE MOUNTAINS (OKHOTIA) А.В. Великанов 1, И.Ф. Скирина 2 A.V. Velikanov1, I.F. Skirina2 Биолого-почвенный институт ДВО РАН, г. Владиво...»

«1 Цели и задачи дисциплины Целью освоения дисциплины «Проблемы повышения продуктивности полевых культур является научить аспирантов решать комплексные задачи в области агрономии на основе современных знаний по техно...»

«ПРАКТИКУМ ПО БИОЛОГИЧЕЕСКОЙ ЗАЩИТЕ РАСТЕНИЙ С ОСНОВАМИ ОБЩЕЙ ЭНТОМОЛОГИИ СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ Раздел I. ОСНОВЫ ОБЩЕЙ ЭНТОМОЛОГИИ (6) Тема 1. МОРФОЛОГИЯ, АНАТОМИЯ И БИОЛОГИЯ НАСЕКОМЫХ (6) 1.1. Морфология насекомых (6) 1.2. Анатомия на...»

«Ученые записки Таврического национального университета им. В. И. Вернадского Серия «Биология, химия». Том 27 (66). 2014. № 1. С. 112-126. УДК 578.52 + 577.216.9 + 632.951.1 + 632.951.2 СОВРЕМЕННЫЕ ИНСЕКТИЦИДЫ: ИХ ПРЕ...»

«Министерство образования Российской Федерации УТВЕРЖДАЮ Заместитель Министра образования Российской Федерации _ В.Д. Шадриков 10 марта “ 2000 г. Номер государственной регистрации 89 ЕН/СП ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ С...»

«КАЗАНСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНСТИТУТ ЭКОЛОГИИ РИ ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИЯ Кафедра прикладной экологии В.В. ЗОБОВ ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ТОКСИКОЛОГИЯ Конспект лекций Казань – 2014 УДК 821.111.09 ББК Ш3(4) Принято на заседании кафедры прикладной экологии Протокол № 5 от «26» декабря 2014 года Рецензенты: доктор химических наук, проф...»

«Ученые записки Таврического национального университета им. В.И. Вернадского Серия «Биология, химия». 2007. Том 20 (59). № 1. С. 47-57. УДК 57.045 : 57.056 ИНДИВИДУАЛЬНЫЕ ОСОБЕННОСТИ СВЯЗЕЙ ДИНАМИКИ ВЕГЕТАТИВНЫХ РЕГУЛЯТОРНЫХ ПРОЦЕССОВ С ГЕЛИОМЕТЕОФАКТОРАМИ Григорьев П.Е., Поскотинова Л.В. В результате 32-суточн...»








 
2017 www.pdf.knigi-x.ru - «Бесплатная электронная библиотека - разные матриалы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.