Мед в долгопрудном: Медицинский центр «Триамед» в Долгопрудном

Содержание

Медицинский центр «СаМед» г.Долгопрудный — современный мед центр платных медицинских услуг.

ООО «СаМед» – это частная многопрофильная клиника, предоставляющая широкий спектр услуг для поддержания здоровья и красоты.

В нашем медицинском центре Вы можете сдать все необходимые анализы, пройти обследование, проконсультироваться со специалистом, получить курс лечения или профилактики, побаловать себя косметологическими процедурами.

Прием ведут врачи с богатой практикой – гастроэнтеролог, кардиолог, эндокринолог, терапевт, косметолог, гинеколог, гирудотерапевт, иглорефлексотерапевт, гомеопат, невролог, мануальный терапевт, остеопат.

Мы работаем для Вас без перерывов и выходных.

Если есть какие-то вопросы или необходима помощь, всегда готовы ответить на Ваши вопросы!

Всегда готовы помочь!

Команда медицинского центра «СаМед» желает Вам крепкого здоровья!

Медицинский центр «СаМед» — это спокойствие и комфорт, профессионализм и уверенность в результате. Мы делаем все, чтобы посещение медицинского центра оставило у Вас только приятные впечатления.

Наш медицинский центр предлагает качественные медицинские услуги по доступным ценам, ведь главным приоритетом для нас является здоровье пациентов.

Преимущества нашего центра:

индивидуальный подход к каждому пациенту;
уютная приветливая обстановка;
приемлемые цены;
удобное местонахождение

Почему стоит обращаться в наш медцентр?

Медицина в Долгопрудном в основном представлена муниципальными поликлиниками и частными кабинетами, которые не дают возможности полностью обследоваться в день обращения и постоянно направляют своих пациентов на повторный прием.

Наша клиника в отличие от государственных медучреждений сочетает в себе целый ряд преимуществ. Мы:

Оказываем целый спектр услуг – от профилактического осмотра с выдачей справок до профильного лечения с вызовом врача на дом и оформлением больничных листов.
Проводим необходимые лабораторные и диагностические исследования на новом оборудовании.
Предлагаем пройти медосмотр у всех специалистов за один день. Наш терапевт в Долгопрудном считается одним из высококвалифицированных врачей, как и все остальные узкопрофильные доктора.
Предоставляем возможность экстренно вызвать врача на дом, когда пациенту требуется срочная медицинская помощь.

Оказываем практически любые медуслуги по предварительной записи по выгодной цене. К нам может записаться любой житель Долгопрудного, независимо от места прописки.

Таким образом, обращаясь в наш медицинский центр, вы получаете возможность воспользоваться полным комплексом услуг, включая вызов на дом и получение больничного листа. Благодаря нам, вам больше не придется ждать очередей, записи на прием и терпеть неуважительное отношение к себе и ребенку. Все проблемы решаются на месте в любое удобное для вас время.

Мы работаем для вас без выходных, праздников и перерывов на обед. Поэтому для согласования даты приема,

вызова врача терапевта или другого специалиста на дом, вам достаточно связаться с нами по контактному телефону и обсудить все интересующие вопросы с администратором. Мы ждем ваших звонков прямо сейчас!

Высокое качество услуг, безупречная организация сервиса и уважение пациентов – это кредо нашего медицинского центра.

Центр медицинской профилактики г. Долгопрудный

III ЧЕМПИОНАТ по ГРУДНИЧКОВОМУ и МАЛЫШКОВОМУ ПЛАВАНИЮ СОСТОЯЛСЯ!

14 мая в АОУ детский сад №3 “УМКА” состоялся ТРЕТИЙ городской Чемпиона по грудничковому и малышковому плаванию.
В нём приняли участие дети от 4 месяцев до 6 лет и их родители.

Звание МАСТЕРА СПОРТА по ГРУДНИЧКОВОМУ ПЛАВАНИЮ получили:
ПЕГУШЕВА АНЯ – 1г. 10 мес
ГЕВЛИЧЕВ АНДРЕЙ – 1г 9 мес
Звание МАСТЕРА СПОРТА по МАЛЫШКОВОМУ ПЛАВАНИЮ получили:
ЗАДУМКИНА НАСТЯ – 5 лет
КИРПИЧНИКОВА ДИАНА – 5 лет
КОШЕЧКИНА ЛИЗА – 5 лет
ГАВРИШ МАРГАРИТА – 5 лет
ЖИНГЕЛЬ МИША – 6 лет
НАГИЕВА ИРМА – 5 лет

II ЧЕМПИОНАТ по ГРУДНИЧКОВОМУ и МАЛЫШКОВОМУ ПЛАВАНИЮ СОСТОЯЛСЯ!

24 апреля 2016 года состоялся второй городской ЧЕМПИОНАТ по ГРУДНИЧКОВОМУ и МАЛЫШКОВОМУ ПЛАВАНИЮ.

Организаторами данных соревнований выступили Центр медицинской профилактики ГБУЗ МО «Долгопрудненская центральная городская больница» и АОУ детский сад №3 «Умка».

Третий год на базе бассейна детского сада №3 работает кружок грудничкового и малышкового плавания «Осьминожки», где занимаются родители с детками в возрасте от 2 мес до 3х лет и детки от 3 до 6 лет. Соревнования – определённый этап, на котором судьи оценивали полученные ребёнком навыки. Официальных критериев к разрядам по грудничковому и малышковому плаванию не существует. Однако медицинские работники и психологи Центра медицинской профилактики, разработали шкалу умений малыша. Родителям с детьми были предложены на выбор от 5 до 9 заданий, которые было необходимо выполнить для получения того или иного разряда. Две номинации: грудничковое (для детей до 3х лет) и малышковое (дети от 3 до 6 лет). Разрядов в каждой номинации по пять: 3, 2, 1 разряд, кандидат в мастера спорта и мастер спорта.

В результате соревнований, звание мастера спорта по ГРУДНИЧКОВОМУ плаванию получила ДОРОФЕЕВА ЭЛЬВИРА – 2 года 3 мес, НАСИПОВА ОЛЕСЯ – 1 год 10 мес., ПЕСКОВ ЕГОР – 1 год 11 мес., БУЛКИН САША – 2 года 6 мес. Ещё 11 мальчиков и девочек получили звание кандидата в мастера спорта. Самыми маленькими участниками ЧЕМПИОНАТА в номинации “грудничковое плавание” были Гребенкина Анна и Ткаченко Виктор. Им всего по 3 месяца. Они только начали заниматься в бассейне, но смогли выполнить задания на 3 разряд. ПОЗДРАВЛЯЕМ!

Звание мастера спорта по

МАЛЫШКОВОМУ плаванию получили:

ЖИНГЕЛЬ МИША – 5 лет 3 мес

БУЛКИН АНДРЕЙ – 5 лет 3 мес

ГАНИН ДАНИИЛ – 5 лет 1 мес

ГАНИНА СОФЬЯ – 7 лет

Кроме детских заплывов в соревнованиях приняли участие и родители. Им также пришлось выполнять шуточные и серьёзные задания в воде. По замыслу организаторов было необходимо показать мамам и папам, что, например, проплыть под водой под 3 арки или собрать под водой игрушки на скорость, совсем не простая задача для их маленьких деток.

В соревнованиях приняли участие 65 детей и 25 родителей.

Участники соревнований и организаторы благодарят депутата Городского Совета депутатов г.Долгопрудного, Президента благотворительного фонда «Родители и дети» Василия Крылова за помощь в организации и проведении данного чемпионата.

Очень надеемся на продолжение подобных мероприятий, которые дарят улыбки и радость, сплачивают семьи и помогают сохранить здоровье.

Главный судья соревнований,

Зав Центром медицинской профилактики

К.м.н. Наталья Олеговна Сапунова.

Одним из приоритетов государственной политики в настоящее время является сохранение и укрепление здоровья населения на основе формирования здорового

образа жизни и повышения доступности и качества медицинской помощи.

К сожалению, подавляющее большинство людей склонны перекладывать ответственность за своё здоровье на медицину, не желая изменять своё поведение, свой образ жизни. Но ведь именно наше поведение и образ жизни человека определяет то, насколько мы можем сохранить запас здоровья, данный нам природой! Поэтому, в целях формирования моды на здоровье и мотивирование граждан на здоровый образ жизни, в г.Долгопрудном Московской области в рамках партийного проекта «ЕДИНОЙ РОССИИ» второй год проводится конкурс «МЫ НАГРАЖДАЕМ ЗА ЛУЧШЕЕ ЗДОРОВЬЕ».

В конкурсе имели право принимать участие все желающие в возрасте от 18 лет.

В 2012 году было зарегистрировано 70 участников (в прошлом 58 человек) в возрасте от 20 до 86 лет.

Все конкурсанты были разделены на три возрастные группы (18-29 лет, 30-49 лет и старше 50 лет) и выявление лучших проводилось в каждой из них.

В 2012 году были определены 4 победителя. 20 декабря 2012 г. участники 2 этапа и победители приглашены в Администрацию города на Торжественное награждение. Победители получили годовые абонементы в фитнес-клуб “Скай-джим” и бытовую технику.

Мы убеждены, что подобные конкурсы послужат на пользу нашим горожанам и заставят задуматься о своём здоровье. Надеемся, что подобный конкурс станет традиционным и будет привлекать жителей города. Человек, который ответственно относится к своему здоровью, достоин поощрения и такие конкурсы позволяют привлечь молодёжь вести здоровый образ жизни. Ведь быть здоровым модно и выгодно!

Рейтинг

1	АлкоМед на Осеннем бульваре Специализированная клиника	12.16 0.00	отзывы	не определено
2	Бест Клиник в Спартаковском переулке Многопрофильный медицинский центр	12.04 0.00	отзывы	высокие
3	Бест Клиник на Новочерёмушкинской Многопрофильный медицинский центр	11.56 0.00	отзывы	высокие
4	К+31 на Лобачевского Многопрофильный медицинский центр	11.15 0.00	отзывы	очень высокие
5	КБ МГМУ им. Сеченова Многопрофильный медицинский центр	10.96 0.00	отзывы	очень высокие
6	Поликлиника №6 Лечебно-диагностический центр	10.95 0.00	отзывы	высокие
7	МЕДСИ в Марьино Многопрофильный медицинский центр	10.71 0.00	отзывы	высокие
8	Бест Клиник на Ленинградском шоссе Многопрофильный медицинский центр	10.62 0.00	отзывы	высокие
9	МЕДСИ в Бутово Многопрофильный медицинский центр	10.58 0.00	отзывы	высокие
10	Европейский МЦ на Щепкина Многопрофильный медицинский центр	10.57 0.00	отзывы	очень высокие
11	GMS Clinic на 2-й Ямской Многопрофильный медицинский центр	10.43 0.00	отзывы	очень высокие
12	МЕДСИ на Дубининской Многопрофильный медицинский центр	10.43 0.00	отзывы	высокие
13	ЦЭЛТ на шоссе Энтузиастов Многопрофильный медицинский центр	10.33 0.00	отзывы	высокие
14	НМХЦ им. Пирогова на Нижней Первомайской 70 Многопрофильный медицинский центр	10.28 0.00	отзывы	низкие
15	МедЦентрСервис на Земляном Валу Лечебно-диагностический центр	10.25 0.00	отзывы	низкие
16	Клинический госпиталь на Яузе Многопрофильный медицинский центр	10.23 0.00	отзывы	очень высокие
17	МЕДСИ на Солянке Многопрофильный медицинский центр	10.23 0.00	отзывы	высокие
18	МЕДСИ на Полянке Многопрофильный медицинский центр	10.22 0.00	отзывы	высокие
19	МЕДСИ в Хорошевском проезде Лечебно-диагностический центр	10.21 0.00	отзывы	высокие
20	Детская клиника МЕДСИ в Благовещенском переулке Детский медицинский центр	10.16 0.00	отзывы	высокие
21	ФМБЦ им. А.И. Бурназяна на Маршала Новикова Многопрофильный медицинский центр	10.15 0.00	отзывы	низкие
22	Клиника №1 в Люблино Многопрофильный медицинский центр	10.13 0.00	отзывы	высокие
23	Клиника Столица на Арбате Многопрофильный медицинский центр	10.10 0.00	отзывы	высокие
24	Клиника Столица на Летчика Бабушкина Многопрофильный медицинский центр	10.09 0.00	отзывы	высокие
25	Европейский МЦ в Спиридоньевском переулке Многопрофильный медицинский центр	10.08 0.00	отзывы	очень высокие
26	Детская клиника ЕМЦ на Трифоновской Детский медицинский центр	10.03 0.00	отзывы	очень высокие
27	МЕДСИ на Ленинградском проспекте Многопрофильный медицинский центр	10.03 0.00	отзывы	высокие
28	КДС Клиник на Белозерской Многопрофильный медицинский центр	10.00 0.00	отзывы	средние
29	Магия красоты на Дмитровском шоссе Центр красоты	10.00 0.00	отзывы	высокие
30	СМ-Клиника на Клары Цеткин Многопрофильный медицинский центр	10.00 0.00	отзывы	высокие

Медицинский центр «Вита-Мед» Долгопрудный — 3 отзыва

📍 Долгопрудный, ул. Дирижабельная, д. 15-Б

👨‍⚕️ Косарева Галина Владимировна

☎ (495) 567-84-00, (925) 144-68-66

📩 [email protected]

✔ многопрофильный медицинский центр

Сеть семейных клиник «Мама Папа Я» в Москве и Московской области

Наши клиники — это многопрофильные медицинские центры в Москве и Люберцах, имеющие успешную историю работы. У нас работают российские врачи с большим опытом сотрудничества с известными мировыми клиниками и входящие в различные Международные Медицинские Ассоциации.

Мы предлагаем новейшие методы обследования пациентов, позволяющие сделать наиболее точную диагностику.
Наши частные медицинские клиники оказывают мед помощь руководствуясь протоколами, которые признаны мировым медицинским сообществом.
Наши врачи обеспечат быструю, эффективную реабилитацию после операции.
Все медицинские учреждения, входящие в нашу сеть клиник, используют только качественные препараты и имеют высокотехнологичное медицинское оборудование.
При обращении к нам вам гарантирована внимательность персонала и безукоризненное вежливое отношение.

Частные медицинские центры «Мама Папа Я» предлагают вам программы по медицинскому обслуживанию на год. Они разработаны для тех людей, кто серьезно следит за своим самочувствием и считает отличное здоровье важнейшим приоритетом, а потому хочет обеспечить себе получение медицинских услуг высочайшего уровня.

Все программы по медицинскому обслуживанию состоят из специализированной помощи, оказываемой в нашей поликлинике, необходимых лабораторных, диагностических, а также инструментальных исследований. Кроме того, есть предложение стоматологической и неотложной помощи. Также предусмотрено оказание последней на дому. Если вы прошли сложное, в том числе операционное лечение, наши специалисты готовы организовать для вас полную реабидитацию.

По рекомендации ВОЗ (Всемирной организации здравоохранения) профосмотры или диагностика с целью профилактики здоровья необходимо проводить ежегодно. Проводя полное мед обследование вашего организма, вы получаете максимальный шанс на выявление опасных болезней в ранней стадии развития.

Наши программы диагностики это:

функциональная диагностика;
полная диагностика инструментальная, лабораторная;
консультации у профильных специалистов, включая осмотр врача общей практики.

По итогам обследования пациент получает полное письменное заключение, где есть все рекомендации, помогающие сохранить здоровье. Также по согласованию с пациентом и врачами могут быть назначены дополнительные исследования.

Наши частные клиники доступны для людей с ограниченными возможностями. У нас могут получить медицинскую помощь пациенты, которые перемещаются в инвалидных колясках. Именно для этой категории пациентов у входа в наши клиники пристроены удобные пандусы, есть специализированные туалеты.

Медицинские центры «Мама Папа Я» предлагает широкий выбор медицинских услуг. Мы стараемся поддерживать обслуживание наших пациентов на стабильно высоком уровне. Так мы считаем, что серьезной составляющей оказания качественного медицинского сервиса является информированность людей о наших правилах и распорядке работы.

Поэтому если вы обращаетесь к нам впервые — позвоните по нашим контактным телефонам. Так вы сможете записаться к специалисту, который вас интересует на удобное время.

Если, обращаясь впервые, вы не уверены в выборе специалиста, запишитесь для начала к врачу общей практики. Он проведет полный осмотр, а потом при необходимости именно этот врач отправит вас к нужным специалистам.

Кроме того, обеспечивая удобство приема для пациентов, мы организовали запись в наши частные клиники к специалистам на корпоративном сайте.

Записываясь на прием в первый раз, пожалуйста, возьмите с собой паспорт и свидетельство о рождении для детей, а также полис добровольного медицинского страхования.

На первый прием лучше прийти за полчаса до нужного времени. Это необходимо, чтобы своевременно оформить вам мед карту. Потребуется несколько минут и для того, чтобы подписать с нами Договор по оказанию мед услуг.

При всех следующих обращениях постарайтесь приходить в наш частный медицинский центр за пять-десять минут до приема. В случае, когда вы не сможете по личным причинам посетить консультирующего вас врача, пожалуйста, предупредите нас заранее.

В клинике «Мама Папа Я» вы всегда встретите благожелательный прием и полное внимание к вашим проблемам. Мы работаем для вас круглый год без выходных 24 часа в сутки!

Сдать анализ на пролактин — цены в Долгопрудном в Инвитро

Метод определения Иммуноферментный анализ.

Исследуемый материал Сыворотка крови

Доступен выезд на дом

Синонимы: Анализ крови на пролактин; Лактотропный гормон; Лактогенный гормон; Маммотропин; Маммотропный гормон. Lactotropin; PRL; Luteotropic hormone; LTH.

Краткая характеристика определяемого вещества Пролактин

Пролактин – полипептидный гормон с молекулярной массой 23 кДа. Вырабатывается преимущественно в передней доле гипофиза, а также в небольшом количестве в децидуальной оболочке, эндометрии и некоторых других тканях. Во время беременности пролактин стимулирует рост и развитие молочных желез, подготавливая их к лактации, играет определенную роль в формировании и функционировании желтого тела; после родов стимулирует секрецию молока. Синтез пролактина находится под ингибирующим действием допамина. Эстрогены стимулируют выработку пролактина (прямое действие на ядерные рецепторы лактотрофных клеток), с чем связано высокое содержание пролактина во время беременности и лактации, и низкое — во время менопаузы. Физиологическим стимулом выделения пролактина является раздражение сосков при кормлении грудью, которое через нейрональные механизмы снижает содержание допамина.

Суточная секреция пролактина имеет пульсирующий характер и варьирует в течение суток с минимумом в середине дня и максимумом вскоре после начала глубокого сна. Во время менструального цикла в лютеиновую фазу уровень пролактина несколько выше, чем в фолликулярную. С 8 недели беременности уровень пролактина повышается, достигая пика к 20-25 неделям, затем снижается непосредственно перед родами и вновь увеличивается в период лактации. Ненаступление беременности в этот период отчасти связано с ановуляторным эффектом пролактина на яичники через его ингибирующее действие на секрецию гонадотропных гормонов (лютеинезирующего и фолликулостимулирующего).

Вне беременности пролактин активирует анаболические процессы в организме, регулирует водно-солевой обмен (задерживает выделение воды и натрия почками), стимулирует всасывание кальция.

Что может повлиять на результат исследования на Пролактин

Гиперпролактинемия – повышение уровня пролактина, считается наиболее распространенным гипоталамо-гипофизарным расстройством в клинической эндокринологии. Гиперпролактинемия является частой причиной нарушения менструального цикла и ненаступления беременности, встречается у 60% пациенток с синдромом поликистозных яичников, а также может наблюдаться у мужчин с олигоспермией или импотенцией. Клиническими проявлениями повышения пролактина у небеременных женщин является ановуляция при сохранном или нарушенном менструальном цикле, аменорея, галакторея.

Патологическое повышение уровня пролактина помимо патологии на гипоталамо-гипофизарном уровне (микро- и макроаденома гипофиза, синдром «пустого» турецкого седла, объемное образование гипоталамо-гипофизарной области и т.д.) может быть связано с хроническими почечной и печеночной недостаточностями, травмой грудной клетки, действием лекарственных препаратов (таких как нейролептики, противорвотные, антигистаминные препараты, эстрогены и комбинированный оральные контрацептивы) а также вследствие каких-либо операций на грудной клетке, частых выскабливаний матки и абортов. Кроме этого, в связи с чувствительностью пролактотрофов к стимулирующему действию тиреотропин-рилизинг гормона гипоталамуса, повышение уровня пролактина может наблюдаться при первичном гипотиреозе.

При выявлении гиперпролактинемии следует учитывать вероятность присутствия макропролактина. Пролактин присутствует в сыворотке крови в различных молекулярных формах: мономерный little-пролактин (23 кДа), который в норме составляет около 85% от общего количества; big-пролактин (50 кДа) – димер, который составляет 10-15%, и высокомолекулярный big-big-пролактин (bb-prolactin), или макропролактин (150 кДа), который присутствует в небольшом вариабельном количестве. Считается, что макропролактин – это пролактин, связанный в иммунные комплексы с аутоантителами класса IgG к пролактину. Макропролактин выводится из крови медленнее, чем мономерный пролактин, и потому может накапливаться в ней в большом количестве. Эта форма пролактина обладает ограниченной биоактивностью, поэтому пациенты с макропролактинемией могут не иметь классических симптомов гиперпролактинемического cиндрома (галакторея, нарушения менструального цикла, бесплодие). Клинически доказано, что до 20% случаев гиперпролактинемий, выявляемых иммунометрическими методами, могут быть связаны с феноменом макропролактинемии.

Дифференцировать разные формы гиперпролактинемии важно, чтобы исключить диагностические ошибки, ненужные лабораторные и инструментальные исследования, предотвратить неадекватную лекарственную терапию или хирургическое вмешательство.

Оценить присутствие макропролактина можно, используя осаждение иммунных комплексов с помощью полиэтиленгликоля (ПЭГ). В лаборатории ИНВИТРО определение макропролактина проводится во всех пробах с результатом пролактина > 700 мЕд/л для подтверждения истинной гиперпролактинемии (см. тест № 6161). Если в пробе после такой обработки выявляется менее 40% от исходного количества пролактина, это подтверждает присутствие значимого количества макропролактина в крови пациента. Если после осаждения иммунных комплексов в пробе остается больше 60% от исходного количества пролактина, это говорит о том, что присутствие значимого количества макропролактина не обнаружено. Промежуточные значения трактуются как не исключающие возможности наличия в пробе значимых количеств макропролактина.

Дефицит пролактина обычно не имеет клинического значения, за исключением дополнительных исследований у пациентов с подтвержденной патологией гипофиза.

С какой целью определяют уровень Пролактина в сыворотке крови

Исследование применяют в диагностике гипоталамо-гипофизарных расстройств и нарушений репродуктивной функции.

Нарколог в городе Долгопрудном – вызвать нарколога на дом

Наркологическая помощь при алкогольной и наркотической зависимости начинается с консультации у врача нарколога. В некоторых случаях психологическая помощь требуется экстренно, и тогда доктора приходиться вызывать на дом для вывода из запоя или выведения из организма токсических веществ.

Специалист нарколог, как правило имеет индивидуальный подход к каждому пациенту из Долгопрудного, подбирает медикаментозное лечение, опираясь на его состояние. На этом лечение не заканчивается, а начинается. Возникновение таких ситуаций говорит лишь о том, что больше откладывать проблему на потом, нет возможности.

Стоимость услуг кодирования

Наименование услуги	Стоимость
Кодирование алкоголизма (6 мес.)	от 4 000р.
«Алгоминал», «Аквилонг»	от 7 000р.
Вшивание «Эспераль»	от 12 000р.
Вывод из запоя + «Аквилонг»	13 000р.
Метод гипноза Довженко	от 7000р.

Стоимость услуг детоксикации организма

Наименование услуги	Стоимость
Консультация по телефону	Бесплатно!
Выезд нарколога на дом	Бесплатно!
Вывод из запоя	от 3800 р.
Детоксикация от алкоголя	от 3800 р.
Вывод из запоя + кодирование на 12 мес.	от 9500 р.

Каждый препарат имеет свою дозировку, показания к применению и противопоказания. Обратитесь к врачу для консультации и оказания профессионального лечения.

Наши лучшие специалисты:

Кошель Наталья Александровна

Психиатр, НаркологСтаж: 19 лет

Волкова Татьяна Викторовна

Старшая мед. сестраСтаж: 13 лет

Наседкин Алексей Алексеевич

Психиатр, НаркологСтаж: 27 лет

Бек Антон Романович

Нарколог, Глав. врачСтаж: 12 лет

Все специалисты имеют высшее образование и лицензию на осуществление медицинской деятельности. Выездные наркологические службы имеют в своем арсенале целый комплекс медикаментозных препаратов и все необходимое оборудование.

Преимущества нашей клиники

Безопасные препараты
Применение только сертифицированных, проверенных и безопасных для здоровья препаратов
Подход к клиентам
Особая психологическая подготовка специалистов и индивидуальный подход к каждому пациенту
100% эффективность
Основываясь на многолетнем опыте и квалификации специалистов мы даем гарантию на все процедуры
Более 10 лет
Мы помогаем нашим клиентам справиться с зависимостью от алкоголя и наркотиков

Услуги нарколога в г. Долгопрудном

Медицинский центр «Либерти-Мед» оказывает услуги в области нарколога в городе Долгопрудный.

Некоторым пациентам обязательно нужна помощь психолога. Человек становиться зависимым не только по причине разгульной жизни, но и в связи с непреодолимыми жизненными ситуациями. Психологи помогают человеку справится, разобраться со своим внутренним миром. Когда пациент будет готов воспринимать информацию и у него появится желание распрощаться с такой жизнью, можно применить кодирование или вшивание Эспераль для алкоголе зависимых и Налтрексона для зависимых от наркотиков.

Все эти услуги применяет нарколог в городе Долгопрудном. Наши врачи с пониманием относятся к каждому Пациенту. С какой бы проблемой вы ни обратились к нам, мы обязательно поможем. Для тех, кто не может устоять, доктора предложат лечение в стационаре современные методики для снятия ломки . К любым больному, даже с многолетним стажем, медицинский персонал относится с пониманием. В наших стационарах палаты с удобствами, а персонал вежлив.

Вызов нарколога в Долгопрудном на дом

Бороться с зависимостями можно и дома. Конечно, это сложнее, учитывая факторы постоянных соблазнов и общения с подобным окружением. Но у многих людей просто нет времени и желания выставлять свои недостатки напоказ своих данных. В таком случае курс лечение можно произвести вызов нарколога на дом в город Долгопрудный для восстановление. Решились вы сами или возникла ситуация сильнейшего отравления организма, звоните нам.

Наши специалисты мгновенно отреагируют на вашу проблему и в самое ближайшее время приедут к вам домой для оказания профессиональной, медицинской помощи. Бригада врачей наркологов оснащена всеми необходимыми медикаментозными средствами и оборудованием для оказания помощи.

Клиника «Либерти-Мед»

TrueSight: новый алгоритм обнаружения сплайсинговых соединений с использованием RNA-seq | Исследование нуклеиновых кислот

Аннотация

RNA-seq оказался мощным методом профилирования транскриптома на основе технологий секвенирования следующего поколения (NGS). Однако из-за малой длины чтения NGS сложно точно сопоставить чтения RNA-seq со сплайсинговыми соединениями (SJ), что является критически важным шагом в анализе альтернативного сплайсинга (AS) и конструирования изоформ.В этой статье мы описываем новый метод под названием TrueSight, который впервые объединяет качество отображения чтения RNA-seq и кодирующий потенциал геномных последовательностей в единую модель. Модель в дальнейшем используется в подходе машинного обучения для точной идентификации SJ. Как моделирование, так и оценка реальных данных показали, что TrueSight обеспечивает более высокую чувствительность и специфичность, чем другие методы. Мы применили TrueSight к новым данным РНК-секвенирования медоносных пчел с высоким охватом, чтобы обнаружить новые формы сплайсинга.Мы обнаружили, что 60,3% мультиэкзонных генов медоносных пчел подвергаются альтернативному сплайсингу. Используя генные модели, улучшенные TrueSight, мы охарактеризовали типы AS в транскриптоме медоносных пчел. Мы уверены, что TrueSight будет очень полезен для всестороннего изучения биологии альтернативного сращивания.

ВВЕДЕНИЕ

RNA-seq — это мощный инструмент для профилирования транскриптомов, основанный на технологиях сверхвысокопроизводительного секвенирования следующего поколения (NGS). Было показано, что RNA-seq является более точным методом для количественного и высокопроизводительного исследования всего транскриптома, чем секвенирование с помощью экспрессируемых тегов последовательности (EST) и технология микрочипов (1).Одним из ключевых преимуществ RNA-seq является эффективность предоставления информации о событиях сплайсинга в масштабе всего генома. Информация о сплайсинговых соединениях (SJs), особенно тех, которые участвуют в альтернативном сплайсинге (AS), имеет решающее значение для идентификации и количественного определения изоформ (2–4). Хотя сборщики транскриптомов de novo были разработаны совсем недавно (5, 6), методы картирования на основе ссылок остаются наиболее широко используемыми для надежного конструирования изоформ, когда доступен эталонный геном (2–4).Точное картирование прочтений, охватывающих SJ, служит основой для многих исследований, связанных с RNA-seq. Однако небольшая длина NGS-чтений делает задачу сопоставления охватывающих SJ-чтений чрезвычайно сложной задачей.

Значительное количество всех считываний РНК-seq охватывает сайты SJ и не может быть картировано непосредственно на эталонный геном как целую последовательность без пробелов. Ранние методы картирования РНК-seq использовали аннотации существующих генов, чтобы сузить возможности картирования (7-10). Однако даже для генома человека и геномов других хорошо изученных модельных организмов аннотация генов все еще не завершена (11).Следовательно, подходы, основанные на аннотации генов, не могут полностью использовать возможности RNA-seq для поиска новых изоформ.

Существует два подхода к картированию чтения РНК-seq без использования аннотации генов. Первый — это метод «вывода экзонов», реализованный в TopHat (12), который использует полностью выровненные считывания для «повторного предсказания» экзонов и конструирования потенциальных экзон-экзонных переходов. Чтобы идентифицировать чтение, охватывающее соединение, TopHat использует Bowtie (13) для сопоставления первоначально не отображенных (IUM) чтений с новыми эталонными последовательностями, созданными из потенциальных соединений экзон-экзон.Ожидается, что SJ, обнаруженные с помощью этого подхода, будут иметь высокую степень достоверности, поскольку они поддерживаются предполагаемыми экзонами с достаточно высоким охватом. Однако, когда экзоны не предсказаны правильно, либо потому, что конкретный ген / изоформа имеет низкий охват в данных РНК-seq, либо длина экзона короче, чем длина считывания, значительное количество соединений будет пропущено.

Второй метод — это выравнивание с зазором, которое использует стратегию «расширения привязки», используемую в отображении EST [например, BLAT (14)].Этот подход, реализованный в MapSplice (15) и некоторых других методах (16–19), эффективен при обнаружении прочтений, охватывающих SJ, независимо от уровня экспрессии соответствующего транскрипта. Таким образом, это особенно полезно для обнаружения минорных изоформ, которые экспрессируются на низких уровнях и часто используют неаннотированные сайты сплайсинга. Примечательно, что этот тип формы сплайсинга недавно был признан важным источником разнообразия изоформ в результате глубокого исследования человеческих пре-мРНК (11). Чтобы принять эту логику, в новой версии TopHat (версия 2) только короткие чтения отображаются с использованием стратегии «повторного прогнозирования», в то время как отображение длинных считываний также использует стратегию выравнивания с разрывом.

Стратегия «расширение-привязка» имеет тенденцию создавать несколько способов, которыми можно разделить предполагаемое чтение RNA-seq (рис. 1), особенно когда чтение охватывает всего несколько оснований на одной стороне соединения. Разумно ожидать, что по крайней мере одна из множественных конформаций расщепления является истинным выравниванием с зазором. MapSplice предоставляет модуль «вывод соединения сплайсинга» для прогнозирования истинного выравнивания путем интеграции «значимости сопоставления тегов» (т. Е. Чем больше мест может быть выровнено для короткой последовательности на одной стороне считывания, тем меньше значимость ее тега) и RNA- энтропия распределения seq (см. «Отображение энтропии» в разделе «Материалы и методы»).Хотя значение тега работает для окончательной оценки соединений, оно не помогает при выборе правильного кандидата. Фактически, чтение часто может быть отображено на ссылку с другим размером промежутка (т. Е. Тег на одной стороне может быть сопоставлен с несколькими гомологичными местоположениями). Как показано на рисунке 1, оранжевая часть считываемого изображения (11 п.н.) рассматривается как «тег» в MapSplice, который оценивает надежность соединения путем оценки общей значимости сопоставления. Однако и «зеленые», и «красные» переходы имеют один и тот же тег размером 11 пар оснований (в то время как «зеленый» правильный).

Рис. 1.

Неоднозначное разделенное чтение, разрешенное TrueSight. Считывание 75 п.н. (SRR065504.21341241.2) из образца последовательности РНК человека (подробное описание в разделе «Реальные наборы данных») имеет два различных паттерна расщепления, отмеченных зеленым и красным. Длина картирования на левой и правой стороне обоих переходов составляет 11 и 64 п.н. соответственно. Одна и та же последовательность из 11 п.н. (оранжевый) и сигнал донорского сайта сплайсинга (красный GT) существуют в обоих выравниваниях с пробелами. Перекресток, показанный зеленым цветом, имеет более высокий балл TrueSight (0.171), чем красное соединение (0,143), и поддерживает определение пропуска экзона для гена KLC2, которое аннотировано моделью известного гена UCSC (обозначено зеленой стрелкой слева). MapSplice сообщил о соединении, показанном красным, и выполнил неправильное выравнивание для этого чтения, тогда как TopHat не нашел выравнивания для этого чтения. Обратите внимание, что модель гена предназначена только для сравнения и не использовалась в процедуре картирования TrueSight.

Рисунок 1.

Неоднозначное разделенное чтение, разрешенное TrueSight.Считывание 75 п.н. (SRR065504.21341241.2) из образца последовательности РНК человека (подробное описание в разделе «Реальные наборы данных») имеет два различных паттерна расщепления, отмеченных зеленым и красным. Длина картирования на левой и правой стороне обоих переходов составляет 11 и 64 п.н. соответственно. Одна и та же последовательность из 11 п.н. (оранжевый) и сигнал донорского сайта сплайсинга (красный GT) существуют в обоих выравниваниях с пробелами. Соединение, показанное зеленым, имеет более высокий балл TrueSight (0,171), чем красное соединение (0,143), и поддерживает определение пропуска экзона для гена KLC2, которое аннотировано моделью известного гена UCSC (обозначено зеленой стрелкой слева) .MapSplice сообщил о соединении, показанном красным, и выполнил неправильное выравнивание для этого чтения, тогда как TopHat не нашел выравнивания для этого чтения. Обратите внимание, что модель гена предназначена только для сравнения и не использовалась в процедуре картирования TrueSight.

Для повышения чувствительности и специфичности картирования SJ, охватывающих считывания RNA-seq, мы разработали новый метод, получивший название TrueSight. Этот метод включает информацию из (i) качества картирования РНК-seq и (ii) потенциала кодирования из эталонных последовательностей генома в единую модель, которая использует адаптивное обучение с помощью итеративной логистической регрессии для de novo идентификации SJ и отфильтровывает ненадежные SJ.Насколько нам известно, это первый метод, который объединяет качество выравнивания РНК-seq и возможности кодирования последовательности ДНК для достижения более надежного картирования считывания. Наш метод также может отображать чтения RNA-seq, охватывающие более одного SJ, что довольно часто случается, когда чтения длиннее 100 п.н. (обратите внимание, что около 30% экзонов человека короче 100 п.н.). Насколько нам известно, среди текущих инструментов выравнивания RNA-seq только TopHat (v1.4.1) [Нам известно, что TopHat имеет недавнее обновление до v2.0 и поддерживает Bowtie2.Однако, исходя из нашей оценки, при использовании Bowtie обнаружились лишь незначительные различия в обнаружении SJ между TopHat v1.4.1 и v2.0. Кроме того, мы заметили, что производительность TopHat значительно упала, если в качестве программы сопоставления использовался Bowtie2 (который все еще является бета-версией). Поэтому мы решили использовать TopHat v1.4.1 в этом исследовании], MapSplice (v1.15.2) и PASSion (v1.2.0, специально разработанные для парных чтений) (20) могут обрабатывать чтение, охватывающее более одного соединения. В этой статье мы сравниваем производительность TrueSight с этими тремя методами.

Медоносная пчела ( Apis mellifera ) — отличный модельный организм для изучения генов и молекулярных путей, которые участвуют в пластичности поведения. В последнее десятилетие технология микрочипов широко использовалась для идентификации дифференциально экспрессируемых генов в головном мозге, связанных с различными поведенческими состояниями (21, 22), а в некоторых недавних исследованиях вместо этого использовалась технология RNA-seq (23). Однако детальная характеристика AS в геноме медоносной пчелы еще не проведена, несмотря на то, что AS является важным механизмом для увеличения разнообразия и сложности фенотипов.Например, AS гена киназы анапластической лимфомы служит важным регулятором в дифференцировке личинок медоносных пчел (24), а пропуск одного экзона в транскрипционном факторе gemini приводит к бесплодию рабочих пчел (25). Используя новое профилирование транскриптома с высоким охватом RNA-seq и генные модели, улучшенные TrueSight, мы провели всестороннее исследование AS у медоносных пчел. Мы также оценили точность алгоритма TrueSight и сравнили его с существующими инструментами (TopHat, MapSplice и PASSion) с ранее опубликованными наборами данных RNA-seq человека, Drosophila melanogaster , Arabidopsis thaliana и Caenorhabditis elegans (см. Раздел результатов).

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Процедуру сопоставления TrueSight можно разделить на две части. Первая часть включает в себя поиск выравнивания чтения полной длины и начального выравнивания чтения IUM с пропусками. Во второй части применяется алгоритм максимизации ожидания для логистической регрессии, использующий информацию как из последовательностей ДНК, так и из выравниваний РНК-seq, чтобы найти более точные выравнивания для считываний IUM. Параметры модели не определены заранее; вместо этого они оцениваются итеративно.

Отображение полноразмерных считываний РНК-seq

Во-первых, TrueSight пытается сопоставить каждое чтение с эталонным геномом Bowtie (версия 0.12.8). Операции чтения успешно сопоставлены, составляют набор полностью сопоставленных операций чтения. Оставшиеся считывания IUM, рассматриваемые как кандидаты на считывания охвата SJ, подвергаются новому алгоритму выравнивания с пропусками. Обратите внимание, что в отличие от существующих методов выравнивания с разрывом, которые работают независимо от полностью выровненных чтений, отображение полноразмерных чтений включено в классификатор в модели логистической регрессии, чтобы облегчить вывод SJ (см. Раздел «Оценка покрытия»).

Сопоставление чтения IUM с потенциальными SJ

Чтения IUM сопоставляются с потенциальными SJ с использованием стратегии расширения привязки. Каждое чтение IUM разбивается на N сегментов и отображается индивидуально с помощью Bowtie. Длина сегментов может быть установлена в диапазоне от 18 до 25 п.н. Мы ожидаем, что N — M сегментов будут иметь выравнивание по всей длине эталона, если исходное чтение охватывает M SJ (обратите внимание, что мы предполагаем, что расстояние между любыми двумя SJ за одно чтение больше, чем размер сегмента ; таким образом, M < N ), и мы используем эти N — M выровненных сегментов в качестве « якорей » для прохождения всех возможных путей из N — M якорей (Рисунок 2) .Для каждого пути мы ищем выравнивания с зазорами для этих M неотображенных сегментов из исходного считанного на основе их положения в пути. Например, на рисунке 2, чтобы найти отображение фрагмента 1 L, мы индексируем эталонную область [ — I, 0 ] из якорей, используя хеш-таблицу размером k , где I — это ожидаемая максимальная длина интрона (например, 200 kb) и k установлена на 5. Используя хеш-таблицу k -mer, мы можем найти предварительные выравнивания для 1 L, с расстоянием редактирования между 1 L и эталонной последовательностью, не превышающим число несоответствий допускается.

Рисунок 2.

Чтение IUM делится на четыре сегмента ( N = 4). Сегменты 2 и 4 могут быть полностью сопоставлены с эталоном (сегмент 4 имеет два потенциальных выравнивания, обозначенных как 4_1 и 4_2), в то время как сегменты 1 и 3 не могут быть полностью выровнены и считаются сегментами, охватывающими соединение ( M = 2). Сегменты 1 и 3 разделены (показаны сплошными красными линиями) на левую часть (1 L, 3 L) и правую часть (1 R, 3 R). Мы используем сегменты 2 и 4 в качестве «якорей» и проходим каждый «путь» (2 → 4_1 и 2 → 4_2), ища выравнивания с пробелами для сегментов 1 и 3.Для этого чтения IUM существует четыре возможных варианта выравнивания с пробелами: A → C, A → D, B → C и B → D. В TrueSight модель логистической регрессии, объединяющая несколько функций, оценивает каждого кандидата и делает вывод о согласовании с максимальной достоверностью.

Рисунок 2.

Чтение IUM делится на четыре сегмента ( N = 4). Сегменты 2 и 4 могут быть полностью сопоставлены с эталоном (сегмент 4 имеет два потенциальных выравнивания, обозначенных как 4_1 и 4_2), в то время как сегменты 1 и 3 не могут быть полностью выровнены и считаются сегментами, охватывающими соединение ( M = 2).Сегменты 1 и 3 разделены (показаны сплошными красными линиями) на левую часть (1 L, 3 L) и правую часть (1 R, 3 R). Мы используем сегменты 2 и 4 в качестве «якорей» и проходим каждый «путь» (2 → 4_1 и 2 → 4_2), ища выравнивания с пробелами для сегментов 1 и 3. Для этого чтения IUM существует четыре возможных выравнивания с пробелами: A → C, A → D, B → C и B → D. В TrueSight модель логистической регрессии, объединяющая несколько функций, оценивает каждого кандидата и делает вывод о согласовании с максимальной достоверностью.

Canonical (GT-AG) SJs (26) имеют наивысший приоритет в этой процедуре сопоставления.О полуканонических (AT-AC или GC-AG) и неканонических сайтах сплайсинга сообщается только тогда, когда для этого чтения IUM не существует канонических переходов. Обратите внимание, что пользователи TrueSight могут отключить поиск полуканонических переходов, если их интересуют только канонические SJ от GT-AG. После начального сопоставления с разрывом весь набор чтений IUM делится на три набора: (i) набор «канонических однозначно разделенных чтений» (USR), в котором все чтения имеют уникальное выравнивание с разрывом на канонических SJ; (ii) набор «канонических множественных операций расщепления» (MSR), где все возможные SJ, возможно возникшие из альтернативных совмещенных выравниваний (как на рисунке 1), сохраняются как неопределенные соединения для дальнейшего выбора и (iii) набор « неканонические (включая полуканонические) чтения с уникальным разделением (NUSR).Мы сохраняем только NUSR без несоответствий.

Обоснование TrueSight состоит в том, что мы считаем, что простое выравнивание последовательностей не использует всю информацию, доступную для картирования чтения RNA-seq. Считывание IUM может иметь несколько альтернативных выравниваний с разрывом относительно эталонного генома, в то время как только одно из этих выравниваний кандидатов распространяется на реальный интрон. Следовательно, для достижения повышенной специфичности чрезвычайно важно строго постобработать MSR, полученные в результате начального выравнивания с зазором, которые имеют высокую чувствительность.

Наборы данных начального выравнивания сращиванием

Начальный положительный набор

Для полууправляемого обучения параметров модели мы определили положительный набор совмещенных выравниваний, выбрав USR, удовлетворяющие следующим критериям: (i) отсутствие несовпадений для выравниваний по обе стороны от SJ и (ii) SJ поддерживается как минимум пятью USR. Эмпирически, отобранные по вышеуказанным критериям SJ имеют высокую точность и обладают характеристиками истинно положительных переходов.Мы смоделировали набор данных RNA-seq человека, состоящий из 20 миллионов считываний длиной 100 п.н. (см. Раздел «Моделируемые наборы данных»), для них было выбрано 134 794 SJ. На основе информации из RefSeq, Ensembl, сплайсированных моделей EST и UCSC Known Gene, 96,39%. подтверждено, что все выравнивания соответствуют существующей аннотации.

Начальная отрицательная установка

Отрицательный набор совмещения сращиванием был сделан из MSR и NUSR, для которых выполняется одно из следующих двух условий: (i) MSR не поддерживался никаким USR и (ii) NUSR был единственным чтением, которое поддерживает SJ и его длина отображения на одной стороне перехода короче 10 п.н.В том же наборе данных смоделированной человеческой РНК-seq, упомянутом выше, 142 308 SJ, происходящие из MSR, были выбраны как; 99,71% этих SJ не были аннотированы; также были добавлены 61 712 SJ, происходящие из NUSR; 99,14% этих SJ не были аннотированы.

Особенности логистической регрессии

Характеристики сигнала сварки

Мы обозначаем интересующий SJ как, где p относится к положению донорного сайта (первое основание интрона), а q относится к положению акцепторного сайта (первое основание расположенного ниже экзона).Для простоты имя хромосомы опускается в следующем обсуждении (хотя мы рассматриваем его в исходном коде TrueSight), и во всех формулах ниже мы предполагаем, что SJ находятся на прямой цепи.

Точное определение сайтов сплайсинга имеет решающее значение для предсказания структуры мультиэкзонного гена эукариот и AS. Несколько инструментов для предсказания генов ab initio (27–34) могут предсказывать сайты сплайсинга с высокой точностью, используя только информацию о последовательности ДНК. Однако все эти алгоритмы основаны на предположении об отсутствии AS.Альтернативные изоформы могут быть эффективно предсказаны, если доступна информация о EST (35). Тем не менее, количество EST было ограничено до появления NGS и RNA-seq (1). Успех предсказания сайтов сплайсинга на основе ДНК убедительно указывает на то, что информация о сайтах сплайсинга встроена в последовательность ДНК. Это наблюдение побудило нас разработать новый подход к обнаружению SJ, который объединяет картирование РНК-seq с сигналами сайтов сплайсинга и потенциалами кодирования, определяемыми последовательностью ДНК.

Начиная с набора высоконадежных SJ, мы используем -порядок [, выбранный размером] цепи Маркова (MC) для моделирования как донорных, так и акцепторных сайтов:

, и Во избежание чрезмерной подгонки в обучающей модели MC -order, мы требуем, чтобы каждый (-mer имел в среднем не менее 100 экземпляров в; таким образом, выбирается наибольшее целое число, удовлетворяющее:.

Мы также определяем параметры фоновой модели Маркова с использованием GT-AG, содержащего последовательности, случайно выбранные из эталонного генома. Нуклеотиды в положении (последние три пары оснований от расположенного выше экзона и первые 20 пар оснований на интроне) и (последние 20 пар оснований на интроне и первые три пары оснований от нижележащего экзона) были выбраны для представления последовательностей донорного и акцепторного сайтов соответственно. Модель Маркова определяет оценку SJ:

Возможности кодирования

Ранее было показано, что алгоритмы, которые включают потенциал кодирования белков, предсказывают сайты сплайсинга лучше, чем алгоритмы, использующие только сигналы сплайсинга (37).Измерение потенциала кодирования белков дает и другие преимущества. Например, при неравномерном распределении считываний RNA-seq по транскриптам некоторые участки экзонов могут не полностью покрываться считываниями RNA-seq, особенно экзоны, относящиеся к транскриптам с низкой экспрессией. Кроме того, экзоны короче длины чтения RNA-seq не могут быть согласованы с чтениями полной длины. В этих случаях только RNA-seq не предоставляет достаточно информации для выделения экзонов, тогда как свойства последовательностей кодирующих областей могут помочь расширить отображение и идентифицировать истинные местоположения для неоднозначно разделенных чтений.

Характеристики, полученные при картировании РНК-seq

Оценка охвата

Полностью выровненные чтения RNA-seq используются для вычисления «показателя охвата». Интуитивно понятно, что для позиций, близких к границам экзонов, можно было бы ожидать, что покрытие картированием (считыванием, которое имеет выравнивание без пропусков) будет ниже, чем в остальной части области. Пусть i будет геномной позицией «первой» базы полностью выровненного считывания, будет общим количеством считываний, сопоставленных с положением i, и l, будет длиной считывания.Покрытие для интервала ( a, b ) определяется как:. Тогда оценка покрытия для сайта-донора будет:. Если p соответствует реальному донорскому сайту, это будет область экзона, обогащенная выравниванием полноразмерного чтения, тогда как в области будет обнаружено меньше полных выравниваний (чтение с их первым основанием, выровненным в этой области, будет охватывать сайт сплайсинга донора. ). Точно так же оценка покрытия для акцепторного сайта:. Сумма баллов покрытия донора и акцептора представляет собой балл покрытия соединения:

Размер интрона

Набор интронов предоставляет данные для вычисления распределения размеров интронов.Эмпирически кандидат SJ с чрезмерно длинным геномным диапазоном, вероятно, будет неправильным, хотя наш алгоритм выравнивания с разрывом может принимать большие интроны (по умолчанию 200 kb). Мы используем процентильный ранг интронов и определяем критический размер интрона как один, превышающий длину 95% интронов. Если размер интрона кандидата, мы устанавливаем; в противном случае

Номер схемы соединения

Этот счет равен количеству сопоставленных USR.

Длина более короткой стороны центровки

Эта функция определяется как максимальная длина более короткой стороны промежутка выравнивания с зазором среди всех считываний, отображаемых на это соединение.Чем меньше значение, тем больше вероятность ложного срабатывания.

Отображение энтропии

Позвольте быть долей USR, которые охватывают позиции i чтения. Тогда энтропия Шеннона равна (15):. При достаточной глубине секвенирования предполагается, что положение SJ при считывании RNA-seq имеет равномерное распределение (9). Следовательно, ожидается, что значения для истинных SJ с высоким охватом будут больше, чем значения для ложноположительных переходов.

Оценка множественного сопоставления

, где — количество отображенных операций чтения и количество отображенных множественных шаблонов разделения для i -го считывания; для ЕГР. Оценка отражает неоднозначность отображения. Маленький означает, что считывания, на которые картировано, имеют много других сплайсинговых выравниваний с геномом, таким образом, поддержка картирования для конкретного является слабой.

Количество несовпадений

определяется как среднее количество несовпадений выравнивания всех отображенных операций чтения.

Сводка

Для каждого SJ 10 значений баллов образуют вектор из 10 характеристик. Чтобы различать положительные (правильные) и отрицательные (неправильные) наборы возможных выравниваний с пробелами, мы предлагаем итерационный алгоритм, который находит параметры функции логистической регрессии одновременно с использованием функции для классификации выравнивания.

Максимизация ожидания с логистической регрессией

Все соединения, выведенные из USR, MSR и NUSR ( n из них) составляют набор данных для анализа.Пусть где означает значение j -го признака для SJ. Обратите внимание, что значения масштабируются до интервала (0: 1).

Исходные наборы и были отобраны по эмпирическим критериям, описанным выше. Мы рассматриваем и соединения как «помеченные» [обозначенные как], в то время как соединения, изначально не выбранные, считаются «немаркированными» [обозначенными как]. Могут применяться полу-контролируемые методы обучения, работающие как с помеченными, так и с немаркированными данными (38).

Мы используем общий алгоритм математического ожидания-максимизации (CEM) (39) с логистическими классификаторами (40) для оценки вероятностей (SJ scores, или SJS; подробности см. В дополнительных методах) для изначально «немаркированных» переходов как истинных переходов.Подобно алгоритму EM (за исключением дополнительного шага классификации между E-шагом и M-шагом), алгоритм CEM может рассматриваться как метод кластеризации k -средних и может эффективно оптимизировать максимальную вероятность классификации (39). Подробное описание алгоритма приведено в дополнительных методах.

Сортировка MSR и прогнозирование сплайсинговых соединений по данным RNA-seq

Есть две причины использовать SJS. Во-первых, SJS используются для определения истинных переходов из данных MSR.Поскольку разумно ожидать, что одно из множественных выравниваний разделения будет истинным выравниванием с зазором, SJ с наивысшим баллом сохраняется как предсказанный SJ. Чтобы оценить вклад каждой из 10 функций в алгоритме CEM в классификацию MSR, мы запустили TrueSight на смоделированном наборе данных (см. Ниже) и построили значения площади под кривой (AUC) (рассчитанные из кривых ROC на основе 10000 точек данных) полная модель, а также каждая отдельная функция (Дополнительные методы и Дополнительная таблица.S1). На рисунке 3 показано, что алгоритм CEM, использующий модель со всеми функциями, обеспечивает наилучшую производительность при выборе истинно положительных стыковочных соединений из всех MSR.

Рисунок 3.

Сравнение значений AUC для каждой функции при выводе истинных MSR. Полная модель (черный столбец), использующая функции, полученные из последовательности ДНК (светло-серые столбцы) и функций RNA-seq (темно-серые столбцы), имеет наилучшую общую производительность.

Рисунок 3.

Во-вторых, после сортировки всех MSR все стыковые соединения в USR, NUSR и MSR объединяются вместе как кандидаты SJ (даже с низким SJS). При назначении SJS несколько критериев выбора (например, для подавления неканонических переходов с низким показателем) применяются для выбора наилучших возможных переходов, и только чтения, охватывающие эти выбранные переходы, будут сообщаться в окончательном выводе (в двоичном выравнивании / карте (BAM) формат).Для чтений, охватывающих более одного SJ, мы можем использовать три варианта объединения SJS для охваченных SJ: «минимум», «средний» и «продукт». Мы решили использовать «минимум», потому что он обеспечивает самые высокие значения AUC при различении истинных и ложных совмещений с несколькими пробелами в наших смоделированных наборах данных (описанных в разделе «Результаты»). В случае нескольких SJ на чтение ( n ) выравнивание чтения представлено в файле BAM с тегом «AS» и общей оценкой соединения чтения: где SJS для i -го соединения, через которое проходит чтение.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Оценка производительности

Реальный набор данных

Для оценки точности алгоритма TrueSight и сравнения с существующими инструментами (TopHat, MapSplice и PASSion) мы выбрали наборы данных RNA-seq человека, D. melanogaster , A. thaliana и C. elegans . Для каждого генома мы создали комбинированную аннотацию интронов из нескольких источников, чтобы получить более полную оценку (дополнительная таблица S3).Интроны, предсказанные как SJ, были разделены на четыре класса (дополнительная таблица S4): (i) интроны, соответствующие аннотированным известным интронам; (ii) интроны не аннотированы, в то время как сайты сплайсинга донора и акцептора были аннотированы как части других интронов; (iii) интроны только с одним аннотированным сайтом сплайсинга и (iv) интроны, где оба сайта сплайсинга являются новыми.

Несмотря на то, что текущая аннотация транскриптомов, в том числе от человека, все еще неполна (10, 11), можно сделать несколько разумных выводов (Рисунок 4).Интроны с аннотированными обоими концами (столбец «известные интроны» в дополнительной таблице S4), вероятно, являются истинными интронами (SJ). Для этого типа SJ TrueSight и MapSplice более чувствительны, чем TopHat и PASSion. Мы ожидаем, что SJ с обоими новыми сайтами сплайсинга (столбец «оба новые» в дополнительной таблице S4) с высокой вероятностью будут неправильными; MapSplice делает наибольшее количество прогнозов в этой категории SJ.

Рисунок 4.

Производительность четырех инструментов обнаружения SJ на четырех реальных наборах данных RNA-seq.Мы помечаем «известные интроны» как истинные соединения (серые полосы) и «оба новых» в дополнительной таблице S4 как ложные соединения (серые линии).

Рисунок 4.

Производительность четырех инструментов обнаружения SJ на четырех реальных наборах данных RNA-seq. Мы помечаем «известные интроны» как истинные соединения (серые полосы) и «оба новых» в дополнительной таблице S4 как ложные соединения (серые линии).

Моделируемые наборы данных

Мы использовали Cufflinks (3) для оценки уровней экспрессии из набора данных РНК-seq человека (дополнительная таблица S3) на основе изоформ, определенных моделями известных генов UCSC.Для создания наборов тестовых данных, аналогичных реальным данным секвенирования транскриптомов, мы использовали Maq (41) для создания имитированных считываний Illumina с частотой ошибок 0,02 и с численностью, пропорциональной набору данных человека, на основе моделей известных генов UCSC. Были сгенерированы три набора данных с парным концом из 20 миллионов считываний с длиной считывания 50, 75 и 100 пар оснований соответственно.

Все четыре программы были протестированы с настройками по умолчанию (количество несовпадений задано равным двум). Как показано на рисунке 5 (общая производительность, таблица 1) для всех трех наборов данных, TrueSight показывает более высокую чувствительность среди четырех инструментов, что еще более заметно для SJ с низким охватом.Что касается специфичности, TrueSight, TopHat и PASSion показали себя значительно лучше, чем MapSplice. TrueSight также показал лучшие результаты, чем три других инструмента, для выравнивания считываний, охватывающих более одного SJ (дополнительная таблица S2).

Рисунок 5.

Оценка TrueSight, TopHat, MapSplice и PASSion на смоделированных наборах данных. Чувствительность и специфичность нанесены на график как функция совокупного охвата соединений. Чувствительность — это отношение обнаруженных положительных переходов ко всем переходам, охватываемым моделированными считываниями; Специфичность — это соотношение положительных переходов ко всем зарегистрированным.Общие SN и SP представлены в таблице 1.

Рисунок 5.

Оценка TrueSight, TopHat, MapSplice и PASSion на смоделированных наборах данных. Чувствительность и специфичность нанесены на график как функция совокупного охвата соединений. Чувствительность — это отношение обнаруженных положительных переходов ко всем переходам, охватываемым моделированными считываниями; Специфичность — это соотношение положительных переходов ко всем зарегистрированным. Общие SN и SP представлены в таблице 1.

Таблица 1.

Общая точность четырех методов (TrueSight, TopHat, MapSplice и PASSion) для имитированных наборов данных RNA-seq

Набор данных .	Инструменты .	Итого .	Верно .	Ложь .	SN ^a (%) .	СП ^b (%) .
50 бит / с	TrueSight	151565	148372	3193	93.55	97,92
	TopHat	139 426	136 335	3091	87,45	97,81
							MapSplice	78,79
	СТРАСТЬ	135 823	130 525	5298	88.08	96,13
75.51	98,55
	TopHat	150 723	147 481	3242	92,43	97,88
			89,34
	PASSion	140 037	135 481	4556	89,30	96,78
100 бит / с						98,79
	TopHat	156506	152 739	3767	94.60	97,62
					MapSplice 94,88
	PASSion	141 344	137035	4309	89,30	96,98

135 137

Набор данных .	Инструменты .	Итого .	Верно .	Ложь .	SN ^a (%) .	СП ^b (%) .
50 бит / с	TrueSight	151565	148372	3193	93,55	97.92					87.45	97,81
	MapSplice	171550	135 130	36 420	87,85	78,79
	ПАССИОН	529
	75 бит / с	TrueSight	156 558	154 245	2313	95,51	98,55
							150 TopHat43	97,88
MapSplice		161043	143834	17209	91,03	89,34
ПАССИОН
100 бит / с	TrueSight	159403	157430	1973	96,53	98,79
									TopHat60	97,62
	MapSplice	164 456	155 984	8472	96,28	94,88
	ПАССИОН

Таблица 1.

Общие характеристики точности четырех методов (TrueSight, TopHat, MapSplice и PASSion) на имитированных наборах данных RNA-seq

135 137

Dataset .	Инструменты .	Итого .	Верно .	Ложь .	SN ^a (%) .	СП ^b (%) .
50 бит / с	TrueSight	151565	148372	3193	93,55	97.92					87.45	97,81
	MapSplice	171550	135 130	36 420	87,85	78,79
	ПАССИОН	529
	75 бит / с	TrueSight	156 558	154 245	2313	95,51	98,55
							150 TopHat43	97,88
MapSplice		161043	143834	17209	91,03	89,34
ПАССИОН
100 бит / с	TrueSight	159403	157430	1973	96,53	98,79
									TopHat60	97,62
	MapSplice	164 456	155 984	8472	96,28	94,88
	ПАССИОН

45295

Набор данных .	Инструменты .	Итого .	Верно .	Ложь .	SN ^a (%) .	СП ^b (%) .
50 бит / с	TrueSight	151565	148372	3193	93,55	97.92					87,45	97,81
	MapSplice	171550	135 130	36 420	87.85	78,79
	СТРАСТЬ	135 823	130 525	5298	88,08	96,13
	75 б.п.	98,55
TopHat		150 723	147 481	3242	92,43	97,88
							MapSplice	MapSplice	03	89,34
СТРАСТЬ		140 037	135 481	4556	89,30	96,78
100 бит / с			98,79
	TopHat	156506	152 739	3767	94,60	97,62
				MapSplice		MapSplice28	94,88
	PASSion	141 344	137035	4309	89,30	96,98

При построении дополнительных симулированных данных TrueSight и ложных Рисунок S1), мы наблюдали отчетливые паттерны SJS: 95% истинных переходов имеют SJS> 0,5, тогда как только 60% ложных переходов имеют SJS> 0,5. Сравнивая распределение SJS в трех наборах данных с разной длиной чтения, мы обнаружили, что способность TrueSight разделять истинные и ложные SJ выше в выборках с более длинными чтениями, что согласуется с тенденцией в чувствительности и специфичности на рисунке 5.Эффективность прогнозирования неканонических / полуканонических переходов показана в дополнительной таблице S5. TopHat, по-видимому, не лучший инструмент для поиска неканонических переходов в трех наборах данных [в соответствии с более ранними наблюдениями (15)]. Хотя TopHat восстановил большую часть полуканонических переходов среди четырех инструментов, у него также было наибольшее количество ложных прогнозов. TrueSight имеет почти такую же чувствительность, но более высокую специфичность в прогнозировании неканонических / полуканонических переходов, чем MapSplice.

Мы также использовали Cufflinks (3), чтобы оценить влияние картирования SJ на построение транскрипта. Поскольку выходной формат PASSion не подходит для Cufflinks, мы оценивали производительность Cufflinks только на основе результатов сопоставления RNA-seq, полученных с помощью TrueSight, TopHat и MapSplice. Сравнивая с моделями известного гена UCSC, мы показали, что чувствительность и специфичность собранных интронных цепочек, выведенная из карты TrueSight, была выше, чем у других инструментов для большинства наборов данных (дополнительный рисунок S2).Эти результаты показывают, что более точное картирование чтения RNA-seq на SJ, как и ожидалось, приведет, как и ожидалось, к лучшему конструированию транскриптов.

Срок внедрения и выполнения

Все части TrueSight, требующие интенсивных вычислений, включая выравнивание с разрывом RNA-seq и полу-контролируемое обучение EM, были написаны на C ++, а затем были упакованы сценариями Perl в виде конвейера. При тестировании на смоделированном наборе данных с 20 миллионами пар чтения (длина чтения 100 битов) TrueSight занял 35 процессорных часов (TopHat — 26 процессорных часов, MapSplice — 19 процессорных часов, а PASSion — 26 процессорных часов).Пользователи могут использовать многоядерные процессоры для ускорения работы TrueSight.

Приложение к транскриптомам медоносных пчел

Было показано, что

RNA-seq очень эффективен в выявлении AS (42, 43). Тем не менее, подробный анализ AS для ряда видов еще не опубликован. Имея особый интерес к медоносной пчеле, мы сгенерировали 380 миллионов, 100 пар оснований считываний (т.е. 190 миллионов пар) посредством секвенирования РНК с использованием Illumina HiSeq 2000 на основе 10 препарированных тканей жирового тела медоносной пчелы (дополнительные методы и дополнительная таблица S6).Программа TrueSight была запущена с параметрами по умолчанию и сопоставила все чтения РНК-seq из каждого образца на сборку генома медоносной пчелы версии 4 (44).

Улучшение моделей генов медоносных пчел GLEAN

Консенсусный набор генов GLEAN медоносной пчелы (45) был создан путем интеграции результатов нескольких алгоритмов прогнозирования генов с целью сбалансировать чувствительность и специфичность. Примечательно, что модели GLEAN не улавливают изоформы AS в достаточной степени из-за ограниченного количества информации о транскриптоме, ранее доступной для проекта секвенирования генома медоносной пчелы (44).Имея новые данные глубокой последовательности РНК, мы применили TrueSight для поиска SJ, необходимых для идентификации AS, и для улучшения генных моделей GLEAN (дополнительные методы). Улучшенные генные модели были использованы для изучения паттернов AS в геноме медоносной пчелы (см. Ниже; улучшенные генные модели доступны в дополнительной таблице S8).

По сравнению с исходным набором генных моделей GLEAN было добавлено 5873 новых экзона, 1059 из них были кассетными экзонами. В общей сложности 4122 из вновь добавленных экзонов были новыми концевыми экзонами.После этой доработки моделей GLEAN количество SJ увеличилось с 53 884 до 70 022. Вновь добавленные соединения, вероятно, будут задействованы в различных типах AS. Кроме того, мы идентифицировали 2803 новых мультиэкзонных транскрипта в межгенных областях, аннотированных по отношению к моделям GLEAN, что свидетельствует о неполной аннотации GLEAN 10 098 генов. Эти улучшенные генные модели будут общедоступны в браузере BeeBase для сообщества.

Альтернативное сращивание в транскриптомах медоносных пчел

На основе набора данных RNA-seq с глубоким охватом медоносных пчел и генных моделей, улучшенных TrueSight, мы провели исследование вариантов AS у медоносных пчел.Существует четыре основных типа AS (46): (i) удержание интрона (IR), при котором интрон может удерживаться как часть зрелого транскрипта или сплайсироваться; (ii) пропуск экзона, при котором кассетный экзон (CE) может быть включен или не включен в транскрипты; (iii) альтернативное использование сайтов сплайсинга (донор / акцептор), ведущее к альтернативным границам экзонов (AEB) и (iv) альтернативные концевые экзоны (ATE), в которых используются альтернативные первые экзоны или альтернативные последние экзоны. В целом, 81% генов AS был обнаружен по крайней мере в восьми образцах (из 10) (Рисунок 6; дополнительная таблица S7 содержит список генов AS).Мы также заметили, что разные типы AS показали различия в частотах среди 10 отдельных образцов (Рисунок 6). Почти 75% CE и 73% IR приходятся как минимум на восемь образцов (из 10), тогда как около 50% событий AEB и ATE приходятся как минимум на восемь образцов, что указывает на более высокий уровень вариации для AEB и ATE. . Критерии, используемые при обнаружении IR, кратко изложены в дополнительных методах. Распределение различных типов AS в транскриптоме медоносной пчелы охарактеризовано в таблице 2.Мы обнаружили, что 2596 (из 3645) генов AS медоносных пчел имеют ортологов Drosophila и являются общими для всех 10 образцов последовательностей РНК, использованных в этом исследовании, причем 41,1% из них (1068) классифицируются как гены AS в Drosophila . генные модели (версия flybase r5.42). Мы оставляем дальнейший анализ СА у медоносной пчелы для будущих исследований.

Рисунок 6.

Вариация AS и различных подтипов (включая IR, CE, AEB и ATE) среди 10 образцов медоносных пчел, использованных в этом исследовании.Разные цвета относятся к разному общему количеству образцов, в которых используется общая функция. В частности, красный цвет указывает процент типа AS, который присутствует во всех 10 образцах, пурпурный цвет указывает на присутствие в 9 из 10 и так далее.

Рисунок 6.

Вариация AS и различных подтипов (включая IR, CE, AEB и ATE) среди 10 образцов медоносных пчел, использованных в этом исследовании. Разные цвета относятся к разному общему количеству образцов, в которых используется общая функция. В частности, красный цвет указывает процент типа AS, который присутствует во всех 10 образцах, пурпурный цвет указывает на присутствие в 9 из 10 и так далее.

Таблица 2.

Подсчет различных типов альтернативных событий сплайсинга в транскриптоме медоносной пчелы

Событие AS .	Номер .	Участвующие экзоны ^a .	Участвующие гены (%) .
Удержание интрона	5258	9047	2848 (48,0)
Кассетный экзон	1731	1731	1336 (14.3)
AEB
Альтернативный сайт донора	2684	2441	1972 (21,1)
Альтернативный сайт акцептора	4461	3959
Альтернативный первый экзон	1382	1382	1061 (11,3)
Альтернативный последний экзон	507	507	456 (4.87)

AS событие .	Номер .	Участвующие экзоны ^a .	Участвующие гены (%) .
Удержание интрона	5258	9047	2848 (48,0)
Кассетный экзон	1731	1731	1336 911	9029			2684	2441	1972 (21.1)
Альтернативный акцепторный участок	4461	3959	2806 (30,0)
ATE
Альтернативный первый экзон	1382	1382 10294	последний экзон	507	507	456 (4.87)

Таблица 2.

Подсчет различных типов альтернативных событий сплайсинга в транскриптоме медоносной пчелы

Событие AS .	Номер .	Участвующие экзоны ^a .	Участвующие гены (%) .
Удержание интрона	5258	9047	2848 (48,0)
Кассетный экзон	1731	1731	1336 911	9029			2684	2441	1972 (21.1)
Альтернативный акцепторный участок	4461	3959	2806 (30,0)
ATE
Альтернативный первый экзон	1382	1382 10294			1382	последний экзон	507	507	456 (4,87)

ОБСУЖДЕНИЕ

Насколько нам известно, TrueSight — это первый метод, позволяющий комбинировать РНК-seq-картирование с сигналом сплайсинга в масштабе всего генома и вычислением потенциала кодирования из последовательности ДНК.При тестировании как реальных, так и смоделированных данных TrueSight показал лучшую общую производительность, чем существующие инструменты, с точки зрения чувствительности и специфичности обнаружения SJ, особенно в SJ, имеющих низкий охват чтением RNA-seq. Поскольку многие изоформы AS имеют низкий охват, мы ожидаем, что TrueSight будет чрезвычайно полезен при обнаружении AS. Отображение RNA-seq считываний на SJ является ключевым моментом в алгоритме конструирования изоформ с использованием эталонного генома. Например, в IsoLasso (4), недавно разработанном алгоритме построения изоформ с использованием выходных данных TopHat, предполагаемые SJ явно используются для значительного уменьшения общего числа возможных изоформ, подвергаемых процедуре LASSO.Мы показали, что чувствительность и специфичность собранных структур транскриптов (с использованием запонок) из карты чтения TrueSight лучше, чем у тех, которые используют другие инструменты обнаружения SJ. Мы ожидаем, что TrueSight будет полезен для улучшения построения изоформ и, следовательно, для повышения точности оценки уровней экспрессии изоформ.

Есть несколько других функций, которые мы могли бы включить для дальнейшего улучшения алгоритма. Во-первых, мы могли бы добавить явное моделирование SJ в непереведенной области (UTR).Во-вторых, мы могли бы использовать трехпериодическую модель кодирующей области для отслеживания рамок считывания экзонов; это дополнение улучшит моделирование SJ в кодирующих областях и уменьшит количество пар сайтов-кандидатов до тех, которые не нарушают рамку считывания. Дальнейшая привязка этих моделей к локальному содержанию сборщика мусора является дополнительной возможностью для повышения точности.

Мы использовали данные TrueSight и deep RNA-seq для выполнения анализа AS медоносной пчелы, важного модельного организма, в геноме которого до сих пор отсутствует исчерпывающая аннотация генов.Мы идентифицировали 16 023 случая AS для 5644 генов, предполагая, что 60,3% мультиэкзонных генов медоносных пчел могут продуцировать несколько транскриптов. Медоносная пчела является ключевым модельным организмом для изучения мозга и поведения (22, 47). Таким образом, наш вклад в аннотацию транскриптома медоносной пчелы на основе RNA-seq будет способствовать дальнейшим исследованиям, направленным на понимание генетических вариаций (в частности, AS) и важных регуляторных сетей, лежащих в основе различных поведенческих фенотипов (23).

Последние достижения в технологиях NGS позволили секвенировать большое количество геномов древа жизни.Недавно были начаты проекты G10K (секвенирование 10000 геномов позвоночных) (48) и i5k (секвенирование 5000 геномов насекомых) (49), и для многих из этих новых геномов также будут доступны данные RNA-seq. Программа TrueSight может значительно ускорить аннотацию этих новых геномов и помочь выяснить происхождение сложных черт различных видов.

НАЛИЧИЕ

Исходный код программы TrueSight доступен на нашем дополнительном веб-сайте:

http: // bioen-compbio.bioen.illinois.edu/TrueSight/

НОМЕРА ДОСТУПА

Данные

RNA-seq, полученные в этом исследовании, были отправлены в NCBI Sequence Read Archive (SRA) (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Traces/sra/) под номером доступа. SRA053010.

ФИНАНСИРОВАНИЕ

Национальный научный фонд [1054309 Дж. М.]; Национальные институты здравоохранения [1R21HG006464 до J.M., 1DP1OD006416 до G.E.R. и 5R01HG00783 на имя М.Б.]. Финансирование платы за открытый доступ: Национальные институты здравоохранения [1R21HG006464].

Заявление о конфликте интересов . Ничего не объявлено.

БЛАГОДАРНОСТИ

Мы благодарим А. Эрнандеса и Центр сравнительной и функциональной геномики им. В. М. Кека при Университете Иллинойса за подготовку библиотеки и анализ РНК; Т. Ньюман за помощь в лаборатории; Дж. Ким и Дж. Хоу за полезные обсуждения.

ССЫЛКИ

1,,.

RNA-Seq: революционный инструмент для транскриптомики

Nat.Rev. Genetics

2009

, vol.

(стр.

—

) 2,,,,,,,,, и др.

Ab initio реконструкция клеточных типоспецифичных транскриптомов у мышей выявляет консервативную мультиэкзонную структуру lincRNAs

Nat. Biotechnol.

2010

, т.

(стр.

503

—

510

) 3,,,,,,,,.

Сборка и количественное определение транскриптов с помощью RNA-Seq выявляет неаннотированные транскрипты и переключение изоформ во время дифференцировки клеток

Nat.Biotechnol.

2010

, т.

(стр.

511

—

515

) 4,,.

IsoLasso: подход регрессии LASSO к сборке транскриптомов на основе RNA-Seq

J. Comput. Биол.

2011

, т.

(стр.

1693

—

1707

) 5,,,,,,,,, и др.

Сборка de novo и анализ данных РНК-seq

Nat. Методы

2010

, т.

(стр.

909

—

912

) 6,,,,,,,,, и др.

Сборка полноразмерного транскриптома из данных RNA-Seq без эталонного генома

Nat. Biotechnol.

2011

, т.

(стр.

644

—

652

) 7,,,,,,,,, и др.

Профилирование транскриптома стволовых клеток с помощью массового секвенирования мРНК

Nat. Методы

2008

, т.

(стр.

613

—

619

) 8,,,,.

RNA-seq: оценка технической воспроизводимости и сравнение с массивами экспрессии генов

Genome Res.

2008

, т.

(стр.

1509

—

1517

) 9,,,,.

Картирование и количественная оценка транскриптомов млекопитающих с помощью RNA-Seq

Nat. Методы

2008

, т.

(стр.

621

—

628

) 10,,,,,,,,, и др.

Глобальный взгляд на активность генов и альтернативный сплайсинг путем глубокого секвенирования человеческого транскриптома

Science

2008

, vol.

321

(стр.

956

—

960

) 11,,,.

Шумный сплайсинг стимулирует разнообразие изоформ мРНК в клетках человека

PLoS Genet.

2010

, т.

стр.

e1001236

12,,.

TopHat: обнаружение сплайсинговых соединений с помощью RNA-Seq

Bioinformatics

2009

, vol.

(стр.

1105

—

1111

) 13,,,.

Сверхбыстрое и эффективное с точки зрения памяти выравнивание коротких последовательностей ДНК с геномом человека

Genome Biol.

2009

, т.

стр.

R25

14.

BLAT – подобный BLAST инструмент выравнивания

Genome Res.

2002

, т.

(стр.

656

—

664

) 15,,,,,,,,, и др.

MapSplice: точное отображение считываний РНК-seq для обнаружения сплайсинговых соединений

Nucleic Acids Res.

2010

, т.

стр.

e178

16,,,,.

Выравнивание РНК-seq с помощью сплайсинга на суперплате

Bioinformatics

2010

, vol.

(стр.

1500

—

1505

) 17,,,,.

Обнаружение сплайсинговых соединений по данным последовательности РНК с парным концом с помощью SpliceMap

Nucleic Acids Res.

2010

, т.

(стр.

4570

—

4578

) 18,,.

HMMSplicer: инструмент для эффективного и точного обнаружения известных и новых сплайсинговых соединений в данных RNA-Seq

PLoS One

2010

, vol.

стр.

e13875

19,,,,.

Наблюдения за новыми сплайсинговыми соединениями по данным секвенирования РНК

Biochem. Биофиз. Res. Commun.

2011

, т.

409

(стр.

299

—

303

) 20,,,,,.

PASSion: конвейер на основе алгоритма роста паттернов для обнаружения сплайсинговых соединений в данных РНК-Seq с парным концом

Bioinformatics

2012

, vol.

(стр.

479

—

486

) 21,,.

Профили экспрессии генов в головном мозге позволяют прогнозировать поведение отдельных медоносных пчел

Science

2003

, vol.

302

(стр.

296

—

299

) 22,,,,,.

Молекулярные детерминанты разведывательного поведения медоносных пчел

Science

2012

, vol.

335

(стр.

1225

—

1228

) 23,,,,,,,,, и др.

Фактор транскрипции ultraspiracle влияет на социальное поведение медоносных пчел и связанную с поведением экспрессию генов

PLoS Genet.

2012

, т.

стр.

e1002596

24,,,,,,.

Динамика метилирования ДНК, метаболические потоки, сплайсинг генов и альтернативные фенотипы у медоносных пчел

Proc. Natl Acad. Sci. США

2012

, т.

109

(стр.

4968

—

4973

) 25,,,.

Альтернативное сращивание одного фактора транскрипции стимулирует эгоистичное репродуктивное поведение рабочих пчел (Apis mellifera)

Proc. Natl Acad. Sci. США

2011

, т.

108

(стр.

15282

—

15287

) 26,,.

Анализ канонических и неканонических сайтов сплайсинга в геномах млекопитающих

Nucleic Acids Res.

2000

, т.

(стр.

4364

—

4375

) 27,,.

GeneSplicer: новый вычислительный метод для предсказания сайтов сплайсинга

Nucleic Acids Res.

2001

, т.

(стр.

1185

—

1190

) 28,,,.

Улучшено обнаружение места соединения в Genie

J. Comput.Биол.

1997

, т.

(стр.

311

—

323

) 29,.

Прогнозирование полных структур генов в геномной ДНК человека

J. Mol. Биол.

1997

, т.

268

(стр.

—

) 30,.

Моделирование максимальной энтропии мотивов короткой последовательности с приложениями к сигналам сплайсинга РНК

J. Comput. Биол.

2004

, т.

(стр.

377

—

394

) 31,,,.

Прогнозирование генов в новых геномах грибов с использованием алгоритма ab initio с неконтролируемым обучением

Genome Res.

2008

, т.

(стр.

1979

—

1990

) 32,,,.

Идентификация генов в новых геномах эукариот с помощью алгоритма самообучения

Nucleic Acids Res.

2005

, т.

(стр.

6494

—

6506

) 33,,.

GeneID у Drosophila

Genome Res.

2000

, т.

(стр.

511

—

515

) 34,.

Прогнозирование генов со скрытой марковской моделью и новой субмоделью интрона

Bioinformatics

2003

, vol.

Доп. 2

(стр.

ii215

—

ii225

) 35,,,.

Прогнозирование структуры гена и анализ альтернативного сплайсинга с использованием геномно выровненных EST

Genome Res.

2001

, т.

(стр.

889

—

900

) 36.

Методы определения и локализации паттернов мотивов в последовательностях

вычисл. Прил. Biosci.

1988

, т.

(стр.

—

) 37.

Позиционная характеристика ложноположительных результатов компьютерного прогнозирования сайтов сплайсинга человека

Nucleic Acids Res.

2000

, т.

(стр.

744

—

754

) 38,.

Введение в обучение без учителя

Synth.Лект. Артиф. Intell. Мах. Учиться.

2009

, т.

(стр.

—

130

) 39,.

Классификационный алгоритм EM для кластеризации и две стохастические версии

Comput. Стат. Данные An.

1992

, т.

(стр.

315

—

332

) 40,.

Полууправляемая логистическая регрессия

В 15-я Европейская конференция по искусственному интеллекту

2002

IOS Press

(стр.

390

—

394

) 41,,.

Картирование считываний коротких последовательностей ДНК и вызова вариантов с использованием показателей качества картирования

Genome Res.

2008

, т.

(стр.

1851

—

1858

) 42,,,,.

Глубокое исследование альтернативной сложности сплайсинга в человеческом транскриптоме с помощью высокопроизводительного секвенирования

Nat. Genet.

2008

, т.

(стр.

1413

—

1415

) 43,,,.

Оценка вариабельности альтернативного сплайсинга в человеческих популяциях

Genome Res.

2012

, т.

(стр.

528

—

538

) 44,,,,,,,, и др.

Исследования социальных насекомых из генома пчелы Apis mellifera

Nature

2006

, vol.

443

(стр.

931

—

949

) 45,,,,,.

Создание консенсусного набора генов медоносной пчелы

Genome Biol.

2007

, т.

стр.

R13

46,.

Расширение протеома эукариот альтернативным сплайсингом

Nature

2010

, vol.

463

(стр.

457

—

463

) 47,,,,,,.

Поведенческие изменения в модулях транскрипции приводят к отчетливым и предсказуемым нейрогеномным состояниям

Proc. Natl Acad. Sci. США

2011

, т.

108

(стр.

18020

—

18025

) 49,,,,,,,,.

Создание шума о геномах насекомых

Science

2011

, vol.

331

стр.

1386

Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/), которая разрешает некоммерческое повторное использование, распространение и воспроизведение в любых средний при условии правильного цитирования оригинала.По вопросам коммерческого повторного использования обращайтесь по адресу [email protected].

динамо москва прогноз

Информация о футбольных лигах России и ставки на такие команды, как Олимп Долгопрудный, Динамо Москва II или Зенит Санкт-Петербург II. результаты футбольных матчей и прогноз на PFL Grp. Первый матч полуфинала состоится в четверг вечером на стадионе Estadio de la Ceramica в Вильярреале и обещает стать отличным футбольным матчем. Мы собрали лучшие анонсы и советы по ставкам на матч Бернли — Ньюкасл Юнайтед… прогноз «Рубин» отыграл свое неожиданное поражение от краснодара, сыграв дома 2: 0 над московским «Динамо» в прошлый раз.Лучший сайт прогнозов футбола, Tips180 анализ данных тысяч команд, чтобы дать вам лучшие советы по ставкам на футбол. Мы хотим предоставить вам предварительный просмотр лучших ставок на этот матч. На вкладке Статистика голов (вкладка Статистика-> Статистика голов) проверьте, сколько проигрышей и забитых голов за игру, сколько игр выиграно и проиграно до нуля. 2. Зарегистрируйтесь онлайн сейчас и начните выигрывать. Предлагаем вам ознакомиться со статистикой матчей ФК «Ростов» и «Краснодар» (вкладка «Статистика» -> «Статистика матча»), где вы узнаете, кто лучший бомбардир.Также вы можете проверить статистику владения мячом, бросков, угловых, офсайдов и многие другие приложения. Динамо Москва — ЦСКА Прогнозный приговор. Главная страница Ставка дня Выбор по электронной почте Livescore Статистика Букмекеры Контакты FAQ Прогноз: Вильярреал выиграет 2: 0 Лучшие коэффициенты: 11/1 Букмекерская контора: Betfair Вильярреал и Арсенал встретятся на этой неделе в Лиге Европы. Вильярреал Не у многих будет … Футбольный матч между Бернли и Ньюкасл Юнайтед начнется 11 апреля 2021 года в 11:00 по центральноевропейскому времени @.FC Shukura vs Lokomotivi Tbilisi прогнозы, футбольные советы и статистика на этот матч Georgia Erovnuli Liga на 12.05.2021 Что вы думаете об этих советах по ставкам? После тщательного анализа статистики, недавней формы и h3H с помощью алгоритма BetClan, а также рекомендаций типстеров на матч Динамо Москва против ЦСКА, это наш Прогноз: ЦСКА Москва на Победителя матча с вероятностью 43%. ZuluBet — бесплатные футбольные прогнозы, ежедневные советы и ставки!

Начальная школа Милфилда Тамворт, Крепко держитесь исповедания своей веры Kjv, Haflinger Slippers Оттава, Начало работы Ниагарского университета в 2021 году, Основные причины отсева из старших классов, Оптимистическая против пессимистической статистики, Как долго будет проходить запись Screencastify, Расписание звонков средней школы Кабрильо, Эсхил Агамемнон, Анализ, Преимущества S Thermophilus,

Ельцин выбирает русскую религию: водку

С такими людьми, как миссис.Чернышкова продает миллионы бутылок водки каждый день в киосках, на вокзалах и на углах улиц, обычно менее чем за 2 доллара за штуку. Склады, где водка производится нелегально, работают сверхурочно. Бутлегеры получают две или три доставки в день и получают примерно десять центов с каждой проданной бутылки. Пятьсот бутылок в неделю равняются 200 долларам в месяц для продавца, что вдвое больше средней заработной платы в промышленности.

«Мы прекрасно понимаем, что водка может быть дойной коровой», — сказал Левон С.Марутян, директор Долгопрудненского комбината, одного из 85 водочных заводов, официально санкционированных в Московской области. «Но мы почти банкроты. Мы стараемся производить качественный продукт из правильных ингредиентов. Конечно, мы готовы платить налоги. Но как мы можем конкурировать, если тысячи людей с перегонными кубами и дубовыми ведрами могут приготовить то, что они называют водкой, перелить ее в бутылку и продать на любом углу улицы? »

уличных рынков Москвы.На одном из таких рынков Давыдково есть десятки киосков, продающих водку ящиками. Есть перцовая водка, медовая водка и водка с добавлением всевозможных фруктов. Есть водка в пластиковых стаканчиках, бараньи рога и футбольные мячи. Чаще всего просто водка на грузовиках.

«Я женюсь», — сказал мужчина из Воронежа на юге России, таща поддон с 200 бутылками, которые он только что купил за 250 долларов, по заснеженному участку. «Вы не можете побить цены».

Большая часть чистого алкоголя в России сегодня ввозится контрабандой из Беларуси и Украины, где пересечение границы не контролируется.Затем его разбавляют водой и разливают по бутылкам. В российском анклаве на западе Калининграда, зоне свободной торговли, только в декабре таможенники изъяли из Европы более 25 тонн чистого алкоголя.

«Это настоящий кризис для России, — сказал Анатолий Кравченко, начальник государственного управления по производству и продаже спиртных напитков. Работа г-на Кравченко — регулировать находящуюся в затруднительном положении отрасль. И когда однажды он сидел с пятью видами водки, выстроенными в ряд в рюмках, чтобы посетитель мог их попробовать, он признал, что эта битва будет тяжелой.

«Это наш национальный продукт», — мрачно сказал он. » Можете ли вы представить, что Япония пытается производить собственный рис, а Франция — собственное вино? Мы боремся за свою идентичность ».

Произошла ошибка при настройке вашего пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно.Ниже приведены наиболее частые причины:

В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, используйте кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
Дата на вашем компьютере в прошлом.Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу.Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файлах cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта.Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Ученые привлекли лишайников к мониторингу загрязнения воздуха

Лишайники. Кредит: МФТИ

Группа исследователей из МФТИ предложила анализировать состав лишайников для оценки качества атмосферного воздуха, когда обычные станции мониторинга недоступны.Они провели исследование лишайника Xanthoria parietina , образцы которого были собраны в Москве, Нижнем Новгороде и двух подмосковных городах — Долгопрудном и Дубне. Анализ образцов показал содержание в них железа, меди и марганца, а также концентрации свободных радикалов фенола и полифенола — двух типов соединений, встречающихся в естественных условиях в лишайниках. Результаты исследования были опубликованы в журнале Journal of Applied Spectroscopy .

«Показывая, что качество атмосферного воздуха определяет концентрацию радикалов в лишайниках, мы доказываем, что спектроскопия электронного парамагнитного резонанса может быть использована для мониторинга окружающей среды в городах», — говорит доцент кафедры химии МФТИ Светлана Журавлева.«Это делает метод очень удобным для тех районов, где нет станций мониторинга воздуха. Даже в крупных городах с миллионным населением обычно не более 10 таких объектов».

Ионы металлов и свободные радикалы органических молекул участвуют в ферментативных реакциях, жизненно важных для здоровья. Но избыток ионов и радикалов нарушает клеточный метаболизм и нарушает естественный баланс окислительно-восстановительных реакций, повреждая белки, нуклеиновые кислоты и липиды в клеточной мембране.Поскольку это повреждение накапливается в клетках, оно может привести к множеству серьезных заболеваний. Загрязнение атмосферного воздуха в густонаселенных промышленных городах является одним из главных факторов, влияющих на чрезмерное количество ионов металлов и свободных радикалов в живых клетках. По оценкам исследователей, в 2015 году 16 процентов смертей во всем мире были вызваны болезнями, вызванными плохими условиями окружающей среды. Это в три раза больше числа смертей, вызванных СПИДом, туберкулезом и малярией вместе взятых, или в 15 раз больше числа людей, погибших в войнах и других формах насилия.

Измеряемые металлы — магний и два переходных элемента — железо и медь. Их ионы способны вступать в окислительно-восстановительные реакции, в результате чего они могут относительно легко отказываться от электронов или брать их на себя. Если электронный обмен в окислительно-восстановительном процессе приводит к тому, что ион металла имеет нечетное количество электронов, один из них обязательно будет неспаренным. Такие ионы с неспаренными электронами называют парамагнитными. Радикалы в чем-то похожи. Этот термин зарезервирован для всех других ионов, атомов и даже целых молекул органических или неорганических соединений, которые имеют неспаренный электрон.Характерной чертой радикалов и ионов металлов является их очень реакционная природа; то есть они легко вступают в химические реакции с другими молекулами. В результате повышенной концентрации таких активных форм в живых клетках чаще происходят аномальные химические процессы. Они не позволяют отдельным клеткам и, как следствие, всему телу в целом поддерживать состояние динамического равновесия, известное как гомеостаз. Предыдущие исследования показали, что более высокое содержание свободных радикалов и ионов парамагнитных металлов в клетках млекопитающих коррелирует с ухудшением здоровья.

«Лишайники легко впитывают соединения металлов из загрязненного атмосферного воздуха. Кроме того, они автономны и не требуют особых условий: лишайники могут расти на деревьях, камнях, металлических конструкциях. Им не нужна почва, минимум света, поэтому они распространены по всей России. — поясняет доктор физико-математических наук профессор МФТИ Эдуард Трухан.«Все это делает лишайники главным кандидатом для использования в мониторинге окружающей среды и оценке рисков, которые загрязнение представляет для населения».

Чтобы измерить содержание ионов металлов и органических радикалов в лишайниках, исследователи использовали два аналитических метода. Во-первых, с помощью электронного парамагнитного резонанса определяли общее содержание всех реакционноспособных частиц с неспаренными электронами. После этого их индивидуальные концентрации были идентифицированы с помощью оптической эмиссионной спектроскопии.

Исследователи сравнили полученные данные с индексом загрязнения воздуха, стандартным комплексным показателем качества окружающей среды. Значения API измеряются, рассчитываются и публикуются Федеральной службой по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды России и Министерством природных ресурсов и окружающей среды страны. API рассчитывается как сумма среднегодовых концентраций загрязняющих веществ, выраженных в их предельно допустимых концентрациях, которые основаны на их рейтингах опасности.Уровень загрязнения воздуха в Дубне и Долгопрудном считается низким (образцы лишайников API. Приведем некоторые данные в качестве примера, концентрация органических радикалов в образцах из Москвы составляет 1,9, чем в образцах, полученных в Дубне, содержание парамагнитных металлов в которых оказалось равным будет в 5,6 раза ниже, чем в столице России.

Павел Бондаренко, научный сотрудник химического факультета МФТИ, подчеркивает актуальность работы: «Это исследование представляет собой первую рейтинговую шкалу для оценки качества окружающей среды на основе концентрации парамагнитных центров в лишайниках.Его можно использовать для составления карты загрязнения городов и определения тех зон в городах, которые могут представлять опасность для здоровья человека ».

Как определить количество потенциально опасных свободных радикалов в сигаретном дыме

Дополнительная информация: П.В. Бондаренко и др. ЭПР-спектроскопия в экологической индикации лишайников, Журнал прикладной спектроскопии (2017). DOI: 10.1007 / s10812-017-0523-2 Предоставлено Московский физико-технический институт

Ссылка : Ученые привлекают лишайников для мониторинга загрязнения воздуха (2017 г., 3 ноября) получено 3 ноября 2021 г. с https: // физ.org / новости / 2017-11-ученые-лишайники-загрязнения воздуха.html

Этот документ защищен авторским правом. За исключением честных сделок с целью частного изучения или исследования, никакие часть может быть воспроизведена без письменного разрешения. Контент предоставляется только в информационных целях.

— новый алгоритм обнаружения сплайсинговых соединений с использованием RNA-Seq

Финансирование за открытый доступ: Национальные институты здравоохранения

[1R21HG006464].

Заявление о конфликте интересов. Ничего не объявлено.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Wang, Z., Gerstein, M. и Снайдер М. (2009) RNA-Seq: революционный инструмент

для транскриптомики. Nat. Rev. Genetics, 10,

57–63.

2. Гутман, М., Гарбер, М., Левин, Дж. З., Донаги, Дж., Робинсон, Дж.,

Адиконис, X., Фан, Л., Козиол, М., Дж., Гнирке, А., Нусбаум , С. и другие.

(2010) Ab initio реконструкция специфичных для клеточного типа транскриптомов

у мышей выявляет консервативную мультиэкзонную структуру

lincRNAs.Nat. Биотехнология, 28, 503–510.

3. Трапнелл, С., Уильямс, Б.А., Пертеа, Г., Мортазави, А., Кван, Г.,

ван Барен, М.Дж., Зальцберг, С.Л., Уолд, Б.Дж. и Пачтер, Л. (2010)

Сборка и количественное определение транскриптов с помощью RNA-Seq выявляет

неаннотированных транскриптов и переключение изоформ во время дифференцировки клеток

. Nat. Биотехнология, 28, 511–515.

4. Ли В., Фенг Дж. и Цзян Т. (2011) IsoLasso: подход LASSO regression

к сборке транскриптомов на основе RNA-Seq.J. Comput.

биол., 18, 1693–1707.

5. Робертсон, Дж., Шейн, Дж., Чиу, Р., Корбетт, Р., Филд, М.,

Джекман, С. Д., Мунгалл, К., Ли, С., Окада, Х. М., Цянь , JQ и другие.

(2010) Сборка de novo и анализ данных RNA-seq. Nat.

Методы, 7, 909–912.

6. Grabherr, MG, Haas, BJ, Yassour, M., Levin, JZ,

Thompson, DA, Amit, I., Adiconis, X., Fan, L., Raychowdhury, R.,

Zeng , Q. и другие. (2011) Сборка полноразмерного транскриптома из данных

RNA-Seq без эталонного генома.Nat. Biotechnol., 29,

644–652.

7. Клунан, Н., Форрест, А. Р., Колле, Г., Гардинер, Б. Б., Фолкнер, Г. Дж.,

Браун, М. К., Тейлор, Д. Ф., Степто, А. Л., Вани, С., Бетел, Г. и другие.

(2008) Профилирование транскриптома стволовых клеток с помощью массового секвенирования мРНК

. Nat. Методы, 5, 613–619.

8. Marioni, J.C., Mason, C.E., Mane, S.M., Stephens, M. и Гилад, Ю.

(2008) RNA-seq: оценка технической воспроизводимости и сравнение

с массивами экспрессии генов.Genome Res., 18,

1509–1517.

9. Мортазави, А., Уильямс, Б.А., МакКью, К., Шеффер, Л. и

Wold, B. (2008) Картирование и количественная оценка транскриптомов

млекопитающих с помощью RNA-Seq. Nat. Методы, 5, 621–628.

10. Султан, М., Шульц, М.Х., Ричард, Х., Маген, А., Клингенхофф, А.,

, Шерф, М., Зейферт, М., Бородина, Т., Солдатов, А., Пархомчук, Д.

и др. (2008) Глобальный взгляд на активность генов и альтернативный сплайсинг

путем глубокого секвенирования человеческого транскриптома.Наука,

321, 956–960.

11. Пикрелл, Дж. К., Пай, А. А., Гилад, Ю. и Причард, Дж. (2010) Noisy

Сплайсинг

стимулирует разнообразие изоформ мРНК в клетках человека. PLoS

Genet., 6, e1001236.

12. Трапнелл, К., Пачтер, Л. и Зальцберг, С. (2009) TopHat:

обнаружение сплайсинговых соединений с помощью RNA-Seq. Биоинформатика, 25,

1105–1111.

13. Лэнгмид, Б., Трапнелл, К., Поп, М. и Зальцберг, С. (2009)

Сверхбыстрое и эффективное с точки зрения памяти выравнивание коротких последовательностей ДНК

с геномом человека.

Genome Biol., 10,

R25.

14. Kent, W.J. (2002) BLAT — инструмент выравнивания типа BLAST. Геном

Res., 12, 656–664.

15. Ван, К., Сингх, Д., Цзэн, З., Коулман, С.Дж., Хуанг, Ю.,

Савич, Г.Л., Хе, X., Мечковски, П., Гримм, С.А., Перу, СМ

и др. (2010) MapSplice: точное сопоставление считываний RNA-seq для обнаружения

сплайсинговых соединений. Nucleic Acids Res., 38, e178.

16. Брайант Д.У. Младший, Шен, Р., Священник, Х.Д., Вонг, В.K. и

Mockler, T.C. (2010) Supersplat-spliced RNA-seq alignment.

Биоинформатика, 26, 1500–1505.

17. Ау, К.Ф., Цзян, Х., Линь, Л., Син, Ю. и Вонг, W.H. (2010)

Обнаружение сплайсинговых соединений по данным последовательности РНК парных концов с помощью

SpliceMap. Nucleic Acids Res., 38, 4570–4578.

18. Димон М.Т., Сорбер К. и DeRisi, J.L. (2010) HMMSplicer: инструмент

для эффективного и чувствительного обнаружения известных и новых сплайсинговых соединений

в данных RNA-Seq.PLoS One, 5, e13875.

19. Ван, Л., Ван, X., Ван, X., Лян, Ю. и Чжан, X. (2011)

Наблюдения за новыми сплайсинговыми соединениями на основе данных секвенирования РНК

. Biochem. Биофиз. Res. Commun., 409, 299–303.

20. Zhang, Y., Lameijer, E.W., T Hoen, P.A., Ning, Z., Slagboom, P.E.

и Е.К. (2012) PASSion: конвейер

на основе алгоритма роста паттернов для обнаружения сплайсинговых соединений в данных RNA-Seq

с парным концом. Биоинформатика, 28, 479–486.

21. Уитфилд, C.W., Cziko, A.M. и Робинсон, Г. (2003) Профили экспрессии гена

в головном мозге предсказывают поведение отдельных медоносных пчел

. Science, 302, 296–299.

22. Лян, З.С., Нгуен, Т., Маттила, Х.Р., Родригес-Зас, С.Л.,

Сили, Т.Д. и Робинсон, Г. (2012) Молекулярные детерминанты

разведывательного поведения медоносных пчел. Science, 335, 1225–1228.

23. Амент, С.А., Ван, Ю., Чен, К.С., Блатти, К.А., Хонг, Ф.,

, Лян, З.С., Негре, Н., Уайт, К.П., Родригес-Зас, С.Л.,

Mizzen, C.A. и другие. (2012) Фактор транскрипции ultraspiracle

влияет на социальное поведение медоносных пчел и экспрессию гена

, связанного с поведением. PLoS Genet., 8, e1002596.

24. Foret, S., Kucharski, R., Pellegrini, M., Feng, S., Jacobsen, S.E.,

Robinson, G.E. и Малешка Р. (2012) Метилирование ДНК

динамика, метаболические потоки, сплайсинг генов и альтернативные фенотипы

у медоносных пчел.Proc. Natl Acad. Sci. США, 109,

4968–4973.

25. Ярош А., Штолле Э., Крю Р.М. и Мориц Р.Ф. (2011)

Альтернативное сращивание одного фактора транскрипции стимулирует самообеспечение

репродуктивное поведение рабочих пчел (Apis mellifera). Proc.

Natl Acad. Sci. США, 108, 15282–15287.

26. Бурсет М., Селедцов И.А. и Соловьев В.В. (2000) Анализ

канонических и неканонических сайтов сплайсинга в геномах млекопитающих.

Nucleic Acids Res., 28, 4364–4375.

27. Пертя, М., Линь, Х. и Зальцберг, С. (2001) GeneSplicer: новый вычислительный метод

для предсказания места сплайсинга. Nucleic Acids

Res., 29, 1185–1190.

28. Риз, М.Г., Экман, Ф.Х., Кулп, Д. и Хаусслер, Д. (1997)

Улучшено обнаружение места соединения в Genie. J.

Comput. Биол., 4,

311–323.

29. Бердж, С. и Карлин, С. (1997) Прогнозирование полных структур гена

в геномной ДНК человека.J. Mol. Биол., 268, 78–94.

30. Йео, Г. и Бердж, К. (2004) Моделирование максимальной энтропии

коротких мотивов последовательности с приложениями к сигналам сплайсинга РНК.

J. Comput. Биол., 11, 377–394.

31. Тер-Оганесян В., Ломсадзе А., Чернов Ю.О. и

Бородовский, м. (2008) Прогнозирование генов в новых грибковых геномах

с использованием алгоритма ab initio с неконтролируемым обучением. Геном

Res., 18, 1979–1990.

32. Ломсадзе, А., Тер-Оганесян В., Чернов Ю.О. и

Бородовский, м. (2005) Идентификация генов в новых геномах

эукариот с помощью алгоритма самообучения. Nucleic Acids Res., 33,

6494–6506.

33. Парра, Дж., Бланко, Э. и Гиго, Р. (2000) GeneID у дрозофилы.

Genome Res., 10, 511–515.

34. Станке, м. и Waack, S. (2003) Генное предсказание со скрытой

марковской моделью и новой подмоделью интрона. Биоинформатика,

19 (Приложение 2), ii215 – ii225.

35. Кан З., Рушка Е.С., Гиш В.Р. и Штаты, Д.Дж. (2001) Ген

Прогнозирование структуры

и анализ альтернативного сплайсинга с использованием

геномно выровненных EST. Genome Res., 11, 889–900.

36. Staden, R. (1988) Способы определения и локализации паттернов мотивов

в последовательностях. Comput. Прил. Biosci., 4, 53–60.

37. Thanaraj, T.A. (2000) Позиционная характеристика ложных срабатываний

на основе компьютерного прогнозирования участков сплайсинга человека.Nucleic

Acids Res., 28, 744–754.

38. Чжу, X. и Голдберг, А. (2009) Введение в полу-

контролируемого обучения. Synth. Лект. Артиф. Intell. Мах. ЖЖ., 3,

1–130.

39. Celeux, G. и Govaert, G. (1992) EM-алгоритм классификации

для кластеризации и две стохастические версии. Comput. Стат. Данные

ан., 14, 315–332.

40. Амини, М.Р. и Галлинари, П. (2002) Полуконтролируемая логистическая регрессия

.На 15-й Европейской конференции по искусственному интеллекту.

IOS Press, стр. 390–394.

41. Ли, Х., Жуань, Дж. и Дурбин Р. (2008) Картирование короткой ДНК

, секвенирование, считывание и вызов вариантов с использованием качества картирования

баллов. Genome Res., 18, 1851–1858.

СТРАНИЦА 11 ИЗ 12 Nucleic Acids Research, 2013, Vol. 41, No. 4 e51

в Юридической библиотеке Университета Иллинойса, 9 сентября 2013 г. http://nar.oxfordjournals.org/ Загружено с сайта

Функциональная аннотация длинных некодирующих РНК человека посредством молекулярного фенотипирования

Джордан А.Рамиловский1,2,46,
Чи Вай Ип1,2,46,
Saumya Agrawal1,2,
Джен-Чиен Чанг1,2,
Яри Чиани3,
Иван Васильевич Кулаковский4,5,
Микаэль Мендес6,
Жасмин Ли Чинг Оои2,
Джон Ф.Оуян7,
Ник Паркинсон8,
Андреас Петри9,
Леони Роос10,11,
Джессика Северин1,2,
Кайоко Ясудзава1,2,
Имад Абугессайса1,2,
Алтуна Акалин12,
Иван В.Антонов13,
Эрик Арнер1,2,
Алессандро Бонетти2,
Хидемаса Боно14,
Беатрис Борсари15,
Фрэнк Бромбахер16,17,
Крис Дж. Ф. Кэмерон 18,
Карло Витторио Каннистрачи19,20,
Райан Карденас21,
Мелисса Кардон1,
Ховард Чанг22,
Хосе Дости23,
Лука Дуколи, 24,
Александр Фаворов25,26,
Александр Форт2,
Диего Гарридо15,
Ноа Гил27,
Жюльет Хименес28,
Рето Гулер16,17,
Люси Хандоко2,
Джейсон Харшбаргер2,
Акира Хасегава1,2,
Юки Хасэгава2,
Косуке Хашимото1,2,
Норихито Хаяцу1,
Питер Хойтинк29,
Тетсуро Хиросе30,
Эдди Л.Имада26,
Масаёши Ито3,31,
Богумил Качковский1,2,
Адити Канхере21,
Эмили Кавабата2,
Хидея Кавадзи31,
Цугуми Кавасима1,2,
С.Томас Келли1,
Мики Кодзима1,2,
Наото Кондо2,
Харухико Косеки1,
Цукаса Куно1,2,
Антон Кратц2,
Мариола Куровска-Столярская32,
Эндрю Тэ Чжун Квон1,2,
Джеффри Лик26,
Андреас Леннартссон33,
Марина Лизио1,2,
Фернандо Лопес-Редондо1,2,
Иоахим Лугинбюль1,2,
Шиори Маеда1,
Всеволод Ю.Макеев25,34,
Луиджи Маркионни, 26,
Медведева Юлия Александровна13,34,
Аки Минода1,2,
Ференц Мюллер21,
Мануэль Муньос-Агирре15,
Мицуёси Мурата1,2,
Хироми Нишиёри1,2,
Казухиро Р.Нитта1,2,
Шухей Ногучи1,2,
Юкихико Норо2,
Нуртдинов Рамиль 15,
Ясуси Окадзаки1,2,
Валерио Орландо35,
Дени Пакетт23,
Каллум Дж.К. Парр1,
Оуэн Дж. Л. Рэкхэм7,
Патриция Риццу29,
Диего Фернандо Санчес Мартинес26,
Альбин Санделин36,
Пиллэй Санджана21,
Колин А. Семпл37,
Ютаро Шибаяма1,2,
Дивья М.Шивараман1,2,
Такахиро Сузуки1,2,
Сюзанна К. Шумовски2,
Мичихира Тагами1,2,
Мартин С. Тейлор37,
Чикаши Терао1,
Мальте Тодберг36,
Supat Thongjuea2,
Видиша Трипатхи38,
Игорь Улицкий27,
Роберто Верардо3,
Илья Э.Воронцова25,
Чинацу Ямамото2,
Роберт С. Янг39,
Дж. Кеннет Бэйли8,
Алистер Р.Р. Форрест1,2,40,
Родерик Гиго15,41,
Майкл М. Хоффман42,
Чунг Чау Хон1,2,
Такея Касукава1,2,
Сакари Кауппинен9,
Юха Кере33,43,
Борис Ленхард10,11,44,
Клаудио Шнайдер3,45,
Харукадзу Сузуки1,2,
Кен Яги1,2,
Майкл Дж.Л. де Хун1,2,
Джей В. Шин1,2 и
Пьеро Карнинчи1,2

¹ Центр интегративных медицинских наук РИКЕН, Йокогама, Канагава 230-0045, Япония;
² RIKEN Center for Life Science Technologies, Yokohama, Kanagawa 230-0045, Japan;
³ Laboratorio Nazionale Consorzio Interuniversitario Biotecnologie (CIB), Триест 34127, Италия;
⁴ Институт молекулярной биологии им. Энгельгардта РАН, 119991 Москва, Россия;
⁵ Институт белковых исследований РАН, Пущино, 142290, Россия;
⁶ Департамент компьютерных наук, Университет Торонто, Торонто, Онтарио M5S 1A1, Канада;
⁷ Программа по сердечно-сосудистым и метаболическим расстройствам, Медицинская школа Национального университета Дьюка Сингапура, Сингапур 169857, Сингапур;
⁸ Институт Рослина, Эдинбургский университет, Эдинбург Eh35 9RG, Соединенное Королевство;
⁹ Центр медицины РНК, Департамент клинической медицины, Университет Ольборга, Копенгаген 9220, Дания;
¹⁰ Институт клинических наук, медицинский факультет, Имперский колледж Лондона, Лондон W12 0NN, Соединенное Королевство;
¹¹ Вычислительная регулятивная геномика, MRC Лондонский институт медицинских наук, Лондон, W12 0NN, Соединенное Королевство;
¹² Берлинский институт системной биологии, Центр молекулярной медицины Макса Дельбрюка в Ассоциации Гельмгольца, Берлин 13125, Германия;
¹³ Институт биоинженерии НИЦ Биотехнологии РАН, Москва 117312, Россия;
¹⁴ Высшая школа интегрированных наук для жизни, Хиросимский университет, Хигаси-Хиросима 739-0046, Япония;
¹⁵ Центр геномной регуляции (CRG), Барселонский институт науки и технологий, Барселона, Каталония 08003, Испания;
¹⁶ Международный центр генной инженерии и биотехнологии (ICGEB), Университет Кейптауна, Кейптаун 7925, Южная Африка;
¹⁷ Институт инфекционных болезней и молекулярной медицины (IDM), отделение патологии, отдел иммунологии и ЮАР Совет медицинских исследований (SAMRC) Иммунология инфекционных заболеваний, факультет медицинских наук, Университет Кейптауна, Кейп Город 7925, Южная Африка;
¹⁸ Школа компьютерных наук, Университет Макгилла, Монреаль, Квебек h4G 1Y6, Канада;
¹⁹ Группа биомедицинской кибернетики, Центр биотехнологий (BIOTEC), Центр молекулярной и клеточной биоинженерии (CMCB), Центр для системной биологии Дрездена (CSBD), Cluster of Excellence Physics of Life (PoL), Физический факультет, Технический университет Дрезден, Дрезден 01062, Германия;
²⁰ Центр комплексного сетевого интеллекта (CCNI) в Лаборатории мозга и интеллекта Цинхуа (THBI), Департамент Биоинженерия, Университет Цинхуа, Пекин, 100084, Китай;
²¹ Институт рака и геномных наук, Колледж медицинских и стоматологических наук, Бирмингемский университет, Бирмингем B15 2TT, Великобритания;
²² Центр индивидуальной динамической регуляции, Стэнфордский университет, Стэнфорд, Калифорния 94305, США;
²³ Департамент биохимии, Центр исследований рака Розалинды и Морриса Гудмана, Университет Макгилла, Монреаль, Квебек h4G 1Y6, Канада;
²⁴ Институт фармацевтических наук Швейцарского федерального технологического института, Цюрих 8093, Швейцария;
²⁵ Отделение вычислительной системной биологии, Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова РАН, Москва 119991, Россия;
²⁶ Отделение онкологии, Университет Джона Хопкинса, Балтимор, Мэриленд 21287, США;
²⁷ Отдел биологической регуляции, Научный институт Вейцмана, Реховот 76100, Израиль;
²⁸ Лаборатория эпигенетики и репрограммирования генома, IRCCS Fondazione Santa Lucia, Rome00179, Италия;
²⁹ Геномная биология нейродегенеративных заболеваний, Немецкий центр нейродегенеративных заболеваний (DZNE), Тюбинген 72076, Германия;
³⁰ Высшая школа пограничных биологических наук, Университет Осаки, Суита 565-0871, Япония;
³¹ Программа инноваций в области профилактической медицины и диагностики (PMI) RIKEN, Сайтама 351-0198, Япония;
³² Институт инфекции, иммунитета и воспаления, Университет Глазго, Глазго, Шотландия G12 8QQ, Соединенное Королевство;
³³ Кафедра биологических наук и питания, Каролинский институт, Худдинге 14157, Швеция;
³⁴ Московский физико-технический институт, г. Долгопрудный 141701, Россия;
³⁵ Отделение биологических и экологических наук и инженерии, Университет науки и технологий имени короля Абдаллы, Тувал 23955-6900, Королевство Саудовская Аравия;
³⁶ Департамент биологии и БРИК, Университет Копенгагена, Дания, Копенгаген N DK2200, Дания;
³⁷ MRC Human Genetics Unit, Эдинбургский университет, Эдинбург Eh5 2XU, Соединенное Королевство;
³⁸ Национальный центр клеточных исследований, Пуна, Махараштра 411007, Индия;
³⁹ Центр исследований в области глобального здравоохранения, Институт Ашера, Эдинбургский университет, Эдинбург EH8 9AG, Соединенное Королевство;
⁴⁰ Институт медицинских исследований Гарри Перкинса, Медицинский центр QEII и Центр медицинских исследований, Западный университет Австралия, Недлендс, Перт, Западная Австралия 6009, Австралия;
⁴¹ Университет Помпеу Фабра (UPF), Барселона, Каталония 08002, Испания;
⁴² Онкологический центр принцессы Маргарет, Торонто, Онтарио M5G 1L7, Канада;
⁴³ Программа исследования стволовых клеток и метаболизма, Университет Хельсинки и Исследовательский центр Фолькхелсан, 00290 Хельсинки, Финляндия;
⁴⁴ Международный центр молекулярной биологии моря Сарс, Бергенский университет, Берген N-5008, Норвегия;
⁴⁵ Департамент медицины и Consorzio Interuniversitario Biotecnologie p.zle Kolbe 1 University of Udine, Удине 33100, Италия

№46 Эти авторы внесли равный вклад в эту работу.

Авторы, отвечающие за переписку: michiel.dehoon {at} riken.jp, jay.shin {at} riken.jp, carninci {at} riken.jp

Аннотация

Длинные некодирующие РНК (днРНК) составляют большинство транскриптов в геномах млекопитающих, и, тем не менее, их функции остаются в значительной степени неизвестно.В рамках проекта FANTOM6 мы систематически подавляли экспрессию 285 днРНК в кожных покровах человека. фибробласты и количественный рост клеток, морфологические изменения и транскриптомные ответы с использованием Capped Analysis of Gene Выражение (CAGE). Антисмысловые олигонуклеотиды, нацеленные на одни и те же днРНК, проявляли глобальную согласованность и молекулярный фенотип, измеренный с помощью CAGE, резюмировал наблюдаемые клеточные фенотипы, предоставляя дополнительную информацию о затронутых генах и пути.Здесь мы распространяем самый большой на сегодняшний день набор данных о нокдауне днРНК с помощью молекулярного фенотипирования (более 1000 CAGE библиотеки глубокого секвенирования) для дальнейшего изучения и выделения функциональных ролей для ZNF213-AS1 и lnc-KHDC3L-2 .

Сноски

[К данной статье доступны дополнительные материалы.]
Статья перед печатью публикуется в сети.Статья, дополнительные материалы и дата публикации находятся на http://www.
Навигация по записям
Качества меда оценка: Оценка качества мёда
Мед с арахисом: Мед с арахисом купить в Киеве и Украине
Добавить комментарий Отменить ответ
Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *
Комментарий *
Имя *
Email *
Сайт
Рубрики
2024 © Все права защищены
↑

событие AS .	Номер .	Участвующие экзоны ^a .	Участвующие гены (%) .
Удержание интрона	5258	9047	2848 (48,0)
Кассетный экзон	1731	1731	1336 911	9029	2684	2441	1972 (21,1)
Альтернативный акцепторный сайт	4461	3959	2806 (30.0)
ATE
Альтернативный первый экзон	1382	1382	1061 (11,3)
Альтернативный последний экзон	507	507

Медицинский центр «СаМед» г.Долгопрудный — современный мед центр платных медицинских услуг.

ООО «СаМед» – это частная многопрофильная клиника, предоставляющая широкий спектр услуг для поддержания здоровья и красоты.

Почему стоит обращаться в наш медцентр?

Центр медицинской профилактики г. Долгопрудный

III ЧЕМПИОНАТ по ГРУДНИЧКОВОМУ и МАЛЫШКОВОМУ ПЛАВАНИЮ СОСТОЯЛСЯ!

II ЧЕМПИОНАТ по ГРУДНИЧКОВОМУ и МАЛЫШКОВОМУ ПЛАВАНИЮ СОСТОЯЛСЯ!

Одним из приоритетов государственной политики в настоящее время является сохранение и укрепление здоровья населения на основе формирования здорового

Рейтинг

Медицинский центр «Вита-Мед» Долгопрудный — 3 отзыва

Сеть семейных клиник «Мама Папа Я» в Москве и Московской области

Сдать анализ на пролактин — цены в Долгопрудном в Инвитро

Краткая характеристика определяемого вещества Пролактин

Что может повлиять на результат исследования на Пролактин

С какой целью определяют уровень Пролактина в сыворотке крови

Нарколог в городе Долгопрудном – вызвать нарколога на дом

Стоимость услуг кодирования

Стоимость услуг детоксикации организма

Наши лучшие специалисты:

Преимущества нашей клиники

Услуги нарколога в г. Долгопрудном

Вызов нарколога в Долгопрудном на дом

TrueSight: новый алгоритм обнаружения сплайсинговых соединений с использованием RNA-seq | Исследование нуклеиновых кислот

Аннотация

ВВЕДЕНИЕ

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Отображение полноразмерных считываний РНК-seq

Сопоставление чтения IUM с потенциальными SJ

Наборы данных начального выравнивания сращиванием

Начальный положительный набор

Начальная отрицательная установка

Особенности логистической регрессии

Характеристики сигнала сварки

Возможности кодирования

Характеристики, полученные при картировании РНК-seq

Оценка охвата

Размер интрона

Номер схемы соединения

Длина более короткой стороны центровки

Отображение энтропии

Оценка множественного сопоставления

Количество несовпадений

Сводка

Максимизация ожидания с логистической регрессией

Сортировка MSR и прогнозирование сплайсинговых соединений по данным RNA-seq

РЕЗУЛЬТАТЫ

Оценка производительности

Реальный набор данных

Моделируемые наборы данных

Срок внедрения и выполнения

Приложение к транскриптомам медоносных пчел

Улучшение моделей генов медоносных пчел GLEAN

Альтернативное сращивание в транскриптомах медоносных пчел

НАЛИЧИЕ

НОМЕРА ДОСТУПА

ФИНАНСИРОВАНИЕ

БЛАГОДАРНОСТИ

ССЫЛКИ

динамо москва прогноз

Ельцин выбирает русскую религию: водку

Произошла ошибка при настройке вашего пользовательского файла cookie

Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Что сохраняется в файле cookie?

Ученые привлекли лишайников к мониторингу загрязнения воздуха

— новый алгоритм обнаружения сплайсинговых соединений с использованием RNA-Seq

Функциональная аннотация длинных некодирующих РНК человека посредством молекулярного фенотипирования

Аннотация

Сноски

Добавить комментарий Отменить ответ

Рубрики