В естественных условиях на растения воздействует комплекс неблагоприятных факторов внешней среды, в ответ на которые изменяется РНК профиль. На сегодняшний день проводятся исследования РНК профилей в условиях воздействия одного фактора, однако работ по метаанализу ответных реакций у дуба черешчатого (Quercus robur L.) не проводилось. В связи с этим целью нашего исследования стало проведение метаанализа данных экспрессии генов RNA Seq, связанных с засухой, стрессом от заражения мучнистой росой и поедания насекомыми для выявления дифференциально экспрессируемых генов (ДЭГ), включая транскрипционные факторы (ТФ). В результате было обнаружено четыре перекрёстных ДЭГ при воздействии всех стресс факторов: histone H4, flavonol synthase, acyltransferase GLAUCE like и неохарактеризованный ген, содержащий домен DUF1223. Результаты анализа РНК профилей с помощью программы iTAK v1.6 показали участие 225 ТФ, из которых 159, ассоциированы с ответом на поедание насекомыми, 24 ТФ, связанных с поражением мучнистой росой и 42 ТФ, участвующих в реакции на засуху. Было обнаружено, что происходит подавление четырех общих ТФ при засухе и повреждении насекомыми. При стрессах вызванными мучнистой росой и насекомыми выявлено 9 ТФ, среди которых с повышенной экспрессией были три гена WRKY и по одному из семейств AP2/ERF, NAC, MYB и GRAS, оставшиеся два ТФ принадлежали семейству MYB related. Пересечения в экспрессии ТФ между засухой и мучнистой росой не обнаружено. Результаты анализа коэксперссии (WGCNA) позволили выявить 14 модулей из которых шесть обладали наибольшей связью с признаком и были использованы для дальнейшего определения генов хабов. В результате анализа коэкспрессии было выявлено шесть генов хабов, из них три автоматически аннотированных NAC, GDSL, CESA3 и оставшиеся не охарактеризованные. Результаты метаанализа показали, что устойчивость растения к различным стрессам обеспечивается как специфическими, так и общими механизмами, при этом ключевую роль играют коэкспрессионные модули и ТФ, что позволяет выделить потенциальные гены кандидаты для дальнейших исследований и селекции.
Предпросмотр статьи
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Электротехника
Растения постоянно подвергаются комбинированному воздействию биотических и абиотических стрессов, что наносит значительный ущерб лесному хозяйству. Изменение климата усиливает их негативный эффект, увеличивая экономические потери [1, 2]. Особенно уязвимы деревья из за их долгого жизненного цикла, и дуб черешчатый (Quercus robur L.) не исключение. Этот вид, широко распространённый в Европе, имеет ключевое экологическое и экономическое значение: он поддерживает биоразнообразие, обеспечивая укрытие и пищу для множества видов [3], а его ценная древесина активно используется в промышленности [4]. Дубы хранят значительное количество углерода в своей древесине, листьях и корнях, помогая сократить выбросы парниковых газов в атмосферу и смягчить глобальное потепление климата [5]. Дубы выполняют важную гидрологическую функцию, способствуя регуляции водного баланса экосистем и предотвращая деградацию территорий [6, 7]. В настоящее время дубовые насаждения находятся под угрозой и сокращаются во многих районах из за сочетания плохих погодных условий, фитопатогенов, вспышек насекомых вредителей и повторяющейся сильной дефолиации, связанной в том числе с изменением климата [8].
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Teshome D.T., Zharare G.E., Naidoo S. The threat of the combined effect of biotic and abiotic stress factors in forestry under a changing climate. Frontiers in Plant Science. 2020. V. 11. Article No. 601009. DOI: 10.3389/fpls.2020.601009
2. Toïgo M., Nicolas M., Jonard M., Croisé L., Nageleisen L.M., Jactel H. Temporal trends in tree defoliation and response to multiple biotic and abiotic stresses. Forest Ecology and Management. 2020. V. 477. Article No. 118476. DOI: 10.1016/j.foreco.2020.118476
3. Mitchell R.J., Bellamy P.E., Ellis C.J., Hewison R.L., Hodgetts N.G., Iason G.R., Littlewood N.A., Newey S., Stockan J., Taylor A.F.S. OakEcol: A database of Oak-associated biodiversity within the UK. Data in Brief. 2019. V. 25. Article No. 104120. DOI: 10.1016/j.dib.2019.104120
4. Mölder A., Meyer P., Nagel R.V.Integrative management to sustain biodiversity and ecological continuity in Central European temperate oak (Quercus robur, Q. petraea) forests: An overview. Forest Ecology and Management. 2019. V. 437. P. 324-339. DOI: 10.1016/j.foreco.2019.01.006
5. Fekete I., Berki I., Lajtha K., Béni Á., Móricz N., Várbíró G., Madarász B., Horváth T., Juhos K., Kotroczó Z. Changes in tree biomass and soil carbon pools of oak ecosystems along a climate gradient in a Central European region. Plant and Soil. 2025. P. 1-19. DOI: 10.1007/s11104-025-07540-1
6. Rodrigues A.R., Botequim B., Tavares C., Pécurto P., Borges J.G. Addressing soil protection concerns in forest ecosystem management under climate change. Forest Ecosystems. 2020. V. 7. No. 1. Article No. 34. DOI: 10.1186/s40663-020-00247-y
7. Verheyen K., Gillerot L., Blondeel H., De Frenne P., De Pauw K., Depauw L., Lorer E., Sanczuk P., Schreel J., Vanneste T., Wei L., Landuyt, D. Forest canopies as nature-based solutions to mitigate global change effects on people and nature. Journal of Ecology. 2024. V. 112. No. 11. P. 2451-2461. DOI: 10.1111/1365-2745.14345
8. Gribbe S., Enderle L., Weigel R., Hertel D., Leuschner C., Muffler L. Recent growth decline and shifts in climatic growth constraints suggest climate vulnerability of beech, Douglas fir, pine and oak in Northern Germany. Forest Ecology and Management. 2024. V. 566. Article No. 122022. DOI: 10.1016/j.foreco.2024.122022
9. Barrès B., Dutech C., Saint-Jean G., Bodénès C., Burban C., Fiévet V., Lepoittevin C., Garnier-Géré P., Desprez-Loustau M.L. Demographic and genetic impacts of powdery mildew in a young oak (Quercus robur L.) cohort. Annals of Forest Science. 2024. V. 81. No. 1. Article No. 44. DOI: 10.1186/s13595-024-01259-2
10. Fernández I., Bouffaud M.L., Martínez-Medina A., Schädler M., Tarkka M.T., Weinhold A., van Dam N.M., Herrmann S., Buscot F. Endogenous rhythmic growth and ectomycorrhizal fungi modulate priming of antiherbivore defences in subsequently formed new leaves of oak trees. Journal of Ecology. 2025. V. 113. No. 6. P. 1382-1396. DOI: 10.1111/1365-2745.14263
11. Le Provost G., Brachi B., Lesur I., Lalanne C., Labadie K., Aury J.M., Silva C., Postolache D., Leroy T., Plomion C. Gene expression and genetic divergence in oak species highlight adaptive genes to soil water constraints. Plant Physiology. 2022. V. 190. No. 4. P. 2466-2483. DOI: 10.1093/plphys/kiac420 EDN: NQVTFR ▼ Контекст
12. Tikhomirova T.S., Krutovsky K.V., Shestibratov K.A. Molecular Traits for Adaptation to Drought and Salt Stress in Birch, Oak and Poplar Species. Forests. 2023. V. 14. No. 1. Article No. 7. DOI: 10.3390/f14010007
13. Zybinskaya P.A., Tretyakova A.V., Krylov P.A. Spectral Evaluation of the Vital State of Quercus Robur L. Under Simulated Drought Conditions. Scientific Visualization. 2025. V. 17. No.1. DOI: 10.26583/sv.17.1.04
14. Krutovsky K.V., Popova A.A., Yakovlev I.A., Yanbaev Y.A., Matveev S.M. Response of Pedunculate Oak (Quercus robur L.) to Adverse Environmental Conditions in Genetic and Dendrochronological Studies. Plants (Basel). 2025. V. 14. No. 1. Article No. 109. DOI: 10.3390/plants14010109
15. Gailing O., Hipp A.L., Plomion C., Carlson J.E. Oak Population Genomics. 2021. In: Population Genomics. Springer, Cham. DOI: 10.1007/13836_2021_100
16. Kersten B., Ghirardo A., Schnitzler J.P., Kanawati B., Schmitt-Kopplin P., Fladung M., Schroeder H.Integrated transcriptomics and metabolomics decipher differences in the resistance of pedunculate oak to the herbivore Tortrix viridana L. BMC Genomics. 2013. V. 14. No. 1. Article No. 737. DOI: 10.1186/1471-2164-14-737
17. Sanchez-Lucas R., Bosanquet J.L., Henderson J., Catoni M., Pastor V., Luna E. Elicitor specific mechanisms of defence priming in oak seedlings against powdery mildew. Plant, Cell & Environment. 2025. V. 48. No. 6. P. 4455-4474. DOI: 10.1111/pce.1549
18. Madritsch S., Wischnitzki E., Kotrade P., Ashoub A., Burg A., Fluch S., Brüggemann W., Sehr E.M. Elucidating drought stress tolerance in European oaks through cross-species transcriptomics. G3: Genes, Genomes, Genetics. 2019. V. 9. No. 10. P. 3181-3199. DOI: 10.1534/g3.119.400456 ▼ Контекст
19. Kim D., Paggi J.M., Park C., Bennett C., Salzberg S.L. Graph-based genome alignment and genotyping with HISAT2 and HISAT-genotype. Nature Biotechnology. 2019. V. 37. P. 907-915. DOI: 10.1038/s41587-019-0201-4 ▼ Контекст
20. Li H. Minimap2: pairwise alignment for nucleotide sequences. Bioinformatics. 2018. V. 34. No. 18. P. 3094-3100. DOI: 10.1093/bioinformatics/bty191 ▼ Контекст
21. Liao Y., Smyth G.K., Shi W. featureCounts: an efficient general purpose program for assigning sequence reads to genomic features. Bioinformatics. 2014. V. 30. No. 7. P. 923-930. DOI: 10.1093/bioinformatics/btt656 EDN: YCINGW ▼ Контекст
22. Chen Y., Chen L., Lun A.T., Baldoni P.L., Smyth G.K. edgeR v4: powerful differential analysis of sequencing data with expanded functionality and improved support for small counts and larger datasets. Nucleic Acids Research. 2025. V. 53. No. 2. Article No. gkaf018. DOI: 10.1093/nar/gkaf018 EDN: ANDDNW ▼ Контекст
23. Zheng Y., Jiao C., Sun H., Rosli H.G., Pombo M.A., Zhang P., Banf M., Dai X., Martin B.G., Giovannoni J.J., et al. iTAK: a program for genome-wide prediction and classification of plant transcription factors, transcriptional regulators, and protein kinases. Molecular Plant. 2016. V. 9. No. 12. P. 1667-1670. DOI: 10.1016/j.molp.2016.09.014 ▼ Контекст
24. Cantalapiedra C.P., Hernández-Plaza A., Letunic I., Bork P., Huerta-Cepas J. eggNOG-mapper v2: functional annotation, orthology assignments, and domain prediction at the metagenomic scale. Molecular Biology and Evolution. 2021. V. 38. No. 12. P. 5825-5829. DOI: 10.1093/molbev/msab293 EDN: PFFLTN ▼ Контекст
25. Huerta-Cepas J., Szklarczyk D., Heller D., Hernández-Plaza A., Forslund S.K., Cook H., Mende D.R., Letunic I., Rattei T., Bork P. et al. eggNOG 5.0: a hierarchical, functionally and phylogenetically annotated orthology resource based on 5090 organisms and 2502 viruses. Nucleic Acids Research. 2019. V. 47. No. D1. P. D309-D314. DOI: 10.1093/nar/gky1085 ▼ Контекст
26. Langfelder P., Horvath S. WGCNA: an R package for weighted correlation network analysis. BMC Bioinformatics. 2008. V. 9. P. 1-13. DOI: 10.1186/1471-2105-9-559 ▼ Контекст
27. Shannon P., Markiel A., Ozier O., Baliga N.S., Wang J.T., Ramage D., Amin N., Schwikowski B., Ideker T. Cytoscape: a software environment for integrated models of biomolecular interaction networks. Genome Res. 2003. V. 13. No. 11. P. 2498-2504. DOI: 10.1101/gr.1239303 ▼ Контекст
28. Chin C.H., Chen S.H., Wu H.H., Ho C.W., Ko M.T., Lin C.Y. cytoHubba: identifying hub objects and sub-networks from complex interactome. BMC Systems Biology. 2014. V. 8. Article No. S11. DOI: 10.1186/1752-0509-8-S4-S11 EDN: WUYRPB ▼ Контекст
29. Rau A., Marot G., Jaffrézic F. Differential meta-analysis of RNA-seq data from multiple studies. BMC Bioinformatics. 2014. V. 15. No. 1. Article No. 91. DOI: 10.1186/1471-2105-15-91 EDN: EAETCX ▼ Контекст
30. Gugger P.F., Peñaloza-Ramírez J.M., Wright J.W., Sork V.L. Whole-transcriptome response to water stress in a California endemic oak, Quercus lobata. Tree Physiology. 2017. V. 37. No. 5. P. 632-644. DOI: 10.1093/treephys/tpw122 ▼ Контекст
31. Magalhães A.P., Verde N., Reis F., Martins I., Costa D., Lino-Neto T., Castro P.H., Tavares R.M., Azevedo H. RNA-Seq and gene network analysis uncover activation of an ABA-dependent signalosome during the cork oak root response to drought. Frontiers in Plant Science. 2016. V. 6. Article No. 1195. DOI: 10.3389/fpls.2015.01195 ▼ Контекст
32. Maboreke H.R., Feldhahn L., Bönn M., Tarkka M.T., Buscot F., Herrmann S., Menzel R., Ruess L. Transcriptome analysis in oak uncovers a strong impact of endogenous rhythmic growth on the interaction with plant-parasitic nematodes. BMC Genomics. 2016. V. 17. No. 1. Article No. 627. DOI: 10.1186/s12864-016-2992-8 EDN: DYYHAG ▼ Контекст
33. Sevilla F., Camejo D., Ortiz-Espín A., Calderón A., Lázaro J.J., Jiménez A. The thioredoxin/peroxiredoxin/sulfiredoxin system: current overview on its redox function in plants and regulation by reactive oxygen and nitrogen species. Journal of Experimental Botany. 2015. V. 66. No. 10. P. 2945-2955. DOI: 10.1093/jxb/erv146 ▼ Контекст
34. Kumari P., Gupta A., Yadav S. Thioredoxins as molecular players in plants, pests, and pathogens. In: Plant-Pest Interactions: From Molecular Mechanisms to Chemical Ecology: Chemical Ecology. Singapore: Springer Singapore, 2021. P 107-125. DOI: 10.1007/978-981-15-2467-7_6 ▼ Контекст
35. Sevilla F., Martí M.C., De Brasi-Velasco S., Jiménez A. Redox regulation, thioredoxins, and glutaredoxins in retrograde signalling and gene transcription. Journal of Experimental Botany. 2023. V. 74. No. 19. P. 5955-5969. DOI: 10.1093/jxb/erad270 EDN: GBUQTC ▼ Контекст
36. De Brasi-Velasco S., Sánchez-Guerrero A., Castillo M.C., Vertommen D., León J., Sevilla F., Jiménez A. Thioredoxin TRXo1 is involved in ABA perception via PYR1 redox regulation. Redox Biology. 2023. V. 63. Article No. 102750. DOI: 10.1016/j.redox.2023.102750 EDN: DDCVXO ▼ Контекст
37. Sánchez-Guerrero A., Nadal M., Florez-Sarasa I., Ribas-Carbó M., Vallarino J.G., Brasi-Velasco S.D., Fernie A.R., Flexas J., Jiménez A., Sevilla F. Decreased levels of thioredoxin o1 influences stomatal development and aperture but not photosynthesis under non-stress and saline conditions.International Journal of Molecular Sciences. 2021. V. 22. No. 3. Article No. 1063. DOI: 10.3390/ijms22031063 EDN: YJDBRX ▼ Контекст
38. Talbert P.B., Henikoff S. Histone variants at a glance. Journal of Cell Science. 2021. V. 134. No. 6. Article No. jcs244749. DOI: 10.1242/jcs.244749 EDN: QCTTYJ ▼ Контекст
39. Gandhivel V.H.S., Sotelo-Parrilla P., Raju S., Jha S., Gireesh A., Harshith C.Y., Gut F., Vinothkumar K.R., Berger F., Jeyaprakash A.A., Shivaprasad P.V. An Oryza-specific histone H4 variant predisposes H4 lysine 5 acetylation to modulate salt stress responses. Nature Plants. 2025. V. 11. No. 4. P. 790-807. DOI: 10.1038/s41477-025-01974-2
40. Liao H., Wu F., Xie J., He W., Zhang X., Dai J., Liu H., Li M., Wang L.Integrated metabolomic and transcriptomic analysis elucidates transcriptional regulation of flavonoid biosynthesis in differentially pigmented honeysuckle (Lonicera japonica) varieties. Frontiers in Plant Science. 2025. V. 16. Article No. 1636028. DOI: 10.3389/fpls.2025.1636028
41. Liu W., Feng Y., Yu S., Fan Z., Li X., Li J., Yin H. The flavonoid biosynthesis network in plants.International Journal of Molecular Sciences. 2021. V. 22. No. 23. Article No. 12824. DOI: 10.3390/ijms222312824 EDN: CCIWCE ▼ Контекст
42. Aluko O.O., Ninkuu V., Jianpei Y., Chen S., Zeng H., Dakurah F.D. Phenylpropanoids metabolism: recent insight into stress tolerance and plant development cues. Frontiers in Plant Science. 2025. V. 16. Article No. 1571825. DOI: 10.3389/fpls.2025.1571825 EDN: IQWEBI ▼ Контекст
43. Rao M.J., Zheng B. The role of polyphenols in abiotic stress tolerance and their antioxidant properties to scavenge reactive oxygen species and free radicals. Antioxidants. 2025. V. 14. No. 1. Article No. 74. DOI: 10.3390/antiox14010074
44. Chen G., Li D., Yao P., Chen F., Yuan J., Ma B., Yang Z., Ding B., He N. Metabolic and transcriptional analysis reveals flavonoid involvement in the drought stress response of mulberry leaves.International Journal of Molecular Sciences. 2024. V. 25. No. 13. Article No. 7417. DOI: 10.3390/ijms25137417 EDN: TPPHHX ▼ Контекст
45. Hrmova M., Hussain S.S. Plant transcription factors involved in drought and associated stresses.International Journal of Molecular Sciences. 2021. V. 22. No. 11. Article No. 5662. DOI: 10.3390/ijms22115662 EDN: YFNERF ▼ Контекст
46. Thilakarathne A.S., Liu F., Zou Z. Plant signaling hormones and transcription factors: key regulators of plant responses to growth, development, and stress. Plants. 2025. V. 14. No. 7. Article No. 1070. DOI: 10.3390/plants14071070 EDN: VPFGHI ▼ Контекст
47. Müller N.A., Kersten B., Fladung M., Schroeder H. RNA-seq of eight different poplar clones reveals conserved up-regulation of gene expression in response to insect herbivory. BMC Genomics. 2019. V. 20. No. 1. Article No. 673. DOI: 10.1186/s12864-019-6048-8 EDN: YPVPPB ▼ Контекст
48. Zhao H., Jiang J., Li K., Liu G. Populus simonii × Populus nigra WRKY70 is involved in salt stress and leaf blight disease responses. Tree Physiology. 2017. V. 37. No. 6. P. 827-844. DOI: 10.1093/treephys/tpx020 EDN: AEHSXY ▼ Контекст
49. Xie Q., Dong W., Wang M., Wang J., Sun L., Liu Z., Gao C., Cao C. BpWRKY6 regulates insect resistance by affecting jasmonic acid and terpenoid synthesis in Betula platyphylla. Plant Biotechnology Journal. 2025. V. 23. No. 9. P. 3682-3696. DOI: 10.1111/pbi.70169 EDN: QQITBX ▼ Контекст
50. Lan L., Cao L., Zhang L., Fu W., Luo C., Wu C., Zeng X., Qu S., Yu X., Deng W., et al. A novel mode of WRKY1 regulating PR1-mediated immune balance to defend against powdery mildew in apple. Molecular Horticulture. 2025. V. 5. No. 1. Article No. 17. DOI: 10.1186/s43897-024-00141-z EDN: DRIVCA ▼ Контекст
51. Ambawat S., Sharma P., Yadav N.R., Yadav R.C. MYB transcription factor genes as regulators for plant responses: an overview. Physiology and Molecular Biology of Plants. 2013. V. 19. No. 3. P. 307-321. DOI: 10.1007/s12298-013-0179-1 ▼ Контекст
52. Tian X., Zhang L., Feng S., Zhao Z., Wang X., Gao H. Transcriptome analysis of apple leaves in response to powdery mildew (Podosphaera leucotricha) infection.International Journal of Molecular Sciences. 2019. V. 20. No. 9. Article No. 2326. DOI: 10.3390/ijms20092326 ▼ Контекст
53. Chezem W.R., Memon A., Li F.S., Weng J.K., Clay N.K. SG2-type R2R3-MYB transcription factor MYB15 controls defense-induced lignification and basal immunity in Arabidopsis. The Plant Cell. 2017. V. 29. No. 8. P. 1907-1926. DOI: 10.1105/tpc.16.00954
54. Su Z.L., Li A.M., Wang M., Qin C.X., Pan Y.Q., Liao F., Chen Z., Zhang B., Cai W., Huang D.L. The role of AP2/ERF transcription factors in plant responses to biotic stress.International Journal of Molecular Sciences. 2025. V. 26. No. 10. Article No. 4921. DOI: 10.3390/ijms26104921
55. Reboledo G., Agorio A., Vignale L., Alvarez A., Ponce De León I. The moss-specific transcription factor PpERF24 positively modulates immunity against fungal pathogens in Physcomitrium patens. Frontiers in Plant Science. 2022. V. 13. Article No. 908682. DOI: 10.3389/fpls.2022.908682
56. Vranic M., Perochon A., Benbow H., Doohan F.M.Comprehensive analysis of pathogen-responsive wheat NAC transcription factors: new candidates for crop improvement. G3. 2022. V. 12. No. 11. Article No. jkac247. DOI: 10.1093/g3journal/jkac247
57. Dong B., Liu Y., Huang G., Song A., Chen S., Jiang J., Chen F., Fang W. Plant NAC transcription factors in the battle against pathogens. BMC Plant Biology. 2024. V. 24. No. 1. Article No. 958. DOI: 10.1186/s12870-024-05636-x
58. Welner D.H., Lindemose S., Grossmann J.G., Møllegaard N.E., Olsen A.N., Helgstrand C., Skriver K., Lo Leggio L. DNA binding by the plant-specific NAC transcription factors in crystal and solution: a firm link to WRKY and GCM transcription factors. Biochemical Journal. 2012. V. 444. No. 3. P. 395-404. DOI: 10.1042/BJ20111742
59. Shan W.E.I., Chen J.Y., Kuang J.F., Lu W.J. Banana fruit NAC transcription factor MaNAC5 cooperates with MaWRKYs to enhance the expression of pathogenesis-related genes against Colletotrichum musae. Molecular Plant Pathology. 2016. V. 17. No. 3. P. 330-338. DOI: 10.1111/mpp.12281
60. Khan Y., Xiong Z., Zhang H., Liu S., Yaseen T., Hui T. Expression and roles of GRAS gene family in plant growth, signal transduction, biotic and abiotic stress resistance and symbiosis formation-a review. Plant Biology. 2022. V. 24. No. 3. P. 404-416. DOI: 10.1111/plb.13364
61. Guan Y., Wang K., Zhao J., Miao X., Li X., Song P., Hu H., Zhang S., Li C. Genome-wide identification of TaeGRASs responsive to biotic stresses and functional analysis of TaeSCL6 in wheat resistance to powdery mildew. BMC Genomics. 2024. V. 25. No. 1. Article No. 1149. DOI: 10.1186/s12864-024-11041-3
62. Bao Y. Links between drought stress and autophagy in plants. Plant Signaling & Behavior. 2020. V. 15. No. 8. Article No. 1779487. DOI: 10.1080/15592324.2020.1779487
63. Dong Y., Gupta S., Wargent J.J., Putterill J., Macknight R.C., Gechev T.S., Mueller-Roeber B., Dijkwel P.P.Comparative transcriptomics of multi-stress responses in Pachycladon cheesemanii and Arabidopsis thaliana.International Journal of Molecular Sciences. 2023. V. 24. No. 14. Article No. 11323. DOI: 10.3390/ijms241411323
64. Duan Z., Chen K., Yang T., You R., Chen B., Li J., Liu L. Mechanisms of endoplasmic reticulum protein homeostasis in plants.International Journal of Molecular Sciences. 2023. V. 24. No. 24. Article No. 17599. DOI: 10.3390/ijms242417599
65. Liu J.X., Howell S.H. Managing the protein folding demands in the endoplasmic reticulum of plants. New Phytologist. 2016. V. 211. No. 2. P. 418-428. DOI: 10.1111/nph.13915
66. Dai Vu L., Gevaert K., De Smet I. Protein language: post-translational modifications talking to each other. Trends in Plant Science. 2018. V. 23. No. 12. P. 1068-1080. DOI: 10.1016/j.tplants.2018.09.004
67. Shafiq M., Sadiq S., Ali Q., Haider M.S., Habib U., Ali D., Shahid M.A. Identification and characterization of Glycolate oxidase gene family in garden lettuce (Lactuca sativa cv.‘Salinas’) and its response under various biotic, abiotic, and developmental stresses. Scientific Reports. 2023. V. 13. No. 1. Article No. 19686. DOI: 10.1038/s41598-023-47180-y
68. Czarnocka W., Karpiński S. Friend or foe? Reactive oxygen species production, scavenging and signaling in plant response to environmental stresses. Free Radical Biology and Medicine. 2018. V. 122. P. 4-20. DOI: 10.1016/j.freeradbiomed.2018.01.011
69. Ibe C.N., Bailey S.L., Korolev A.V., Brett P., Saunders D.G. Isocitrate lyase promotes Puccinia striiformis f. sp. tritici susceptibility in wheat (Triticum aestivum) by suppressing accumulation of glyoxylate cycle intermediates. The Plant Journal. 2024. V. 119. No. 4. P. 2033-2044. DOI: 10.1111/tpj.16908
70. Rojas C.M., Senthil-Kumar M., Tzin V., Mysore K.S. Regulation of primary plant metabolism during plant-pathogen interactions and its contribution to plant defense. Frontiers in Plant Science. 2014. V. 5. Article No. 17. DOI: 10.3389/fpls.2014.00017
71. Zhang P., Li J., Gou X., Zhu L., Yang Y., Li Y., Zhang Y., Ding L., Ansabayeva A., Meng Y., Shan W. The Phytophthora infestans effector Pi05910 suppresses and destabilizes host glycolate oxidase StGOX4 to promote plant susceptibility. Molecular Plant Pathology. 2024. V. 25. No. 11. Article No. e70021. DOI: 10.1111/mpp.70021
72. Hettenhausen C., Schuman M.C., Wu J. MAPK signaling: a key element in plant defense response to insects. Insect Science. 2015. V. 22. No. 2. P. 157-164. DOI: 10.1111/1744-7917.12128
73. Widemann E., Miesch L., Lugan R., Holder E., Heinrich C., Aubert Y., Miesch M., Pinot F., Heitz T. The amidohydrolases IAR3 and ILL6 contribute to jasmonoyl-isoleucine hormone turnover and generate 12-hydroxyjasmonic acid upon wounding in Arabidopsis leaves. Journal of Biological Chemistry. 2013. V. 288. No. 44. P. 31701-31714. DOI: 10.1074/jbc.M113.499228
74. Pastierovič F., Mogilicherla K., Hradecký J., Kalyniukova A., Dvořák O., Roy A., Tomášková I. Genome-wide transcriptomic and metabolomic analyses unveiling the defence mechanisms of Populus tremula against sucking and chewing insect herbivores.International Journal of Molecular Sciences. 2024. V. 25. No. 11. Article No. 6124. DOI: 10.3390/ijms25116124
75. Zhao Y., Sun T., Liu J., Zhang R., Yu Y., Zhou G., Liu J., Gao B. The key role of plant hormone signaling transduction and flavonoid biosynthesis pathways in the response of Chinese pine (Pinus tabuliformis) to feeding stimulation by pine caterpillar (Dendrolimus tabulaeformis).International Journal of Molecular Sciences. 2024. V. 25. No. 12. Article No. 6354. DOI: 10.3390/ijms25126354
76. Zhou S., Lou Y.R., Tzin V., Jander G. Alteration of plant primary metabolism in response to insect herbivory. Plant Physiology. 2015. V. 169. No. 3. P. 1488-1498. DOI: 10.1104/pp.15.01405
77. Ferreira M.A., Teixeira R.M., Brustolini O.J., Saia T.F., Jean-Baptiste J., Ribeiro N.G., Breves S.S., Sampaio F.R., Santos E.G., Leon B.A. et al. The immune NIK1/RPL10/LIMYB signaling module regulates photosynthesis and translation under biotic and abiotic stresses. Nature Communications. 2025. V. 16. No. 1. Article No. 4433. DOI: 10.1038/s41467-025-59571-y
78. Sanchez-Lucas R., Mayoral C., Raw M., Mousouraki M.A., Luna E. Elevated CO2 alters photosynthesis, growth and susceptibility to powdery mildew of oak seedlings. Biochemical Journal. 2023. V. 480. No. 17. P. 1429-1443. DOI: 10.1042/BCJ20230002
79. Diao P., Chen C., Zhang Y., Meng Q., Lv W., Ma N. The role of NAC transcription factor in plant cold response. Plant Signaling & Behavior. 2020. V. 15. No. 9. Article No. 1785668. DOI: 10.1080/15592324.2020.1785668
80. Ma J., Yuan M., Sun B., Zhang D., Zhang J., Li C., Shao Y., Liu W., Jiang L. Evolutionary divergence and biased expression of NAC transcription factors in hexaploid bread wheat (Triticum aestivum L.). Plants. 2021. V. 10. No. 2. Article No. 382. DOI: 10.3390/plants10020382
81. Guo F., Liu S., Zhang C., Dong T., Meng X., Zhu M. Genome-wide systematic survey and analysis of NAC transcription factor family and their response to abiotic stress in sweetpotato. Scientia Horticulturae. 2022. V. 299. Article No. 111048. DOI: 10.1016/j.scienta.2022.111048
82. Estravis-Barcala M., Mattera M. G., Soliani C., Bellora N., Opgenoorth L., Heer K., Arana M.V. Molecular bases of responses to abiotic stress in trees. Journal of Experimental Botany. 2020. V. 71. No. 13. P. 3765-3779. DOI: 10.1093/jxb/erz532
83. Duan M., Zhang R., Zhu F., Zhang Z., Gou L., Wen J., Dong J., Wang T. A lipid-anchored NAC transcription factor is translocated into the nucleus and activates glyoxalase I expression during drought stress. The Plant Cell. 2017. V. 29. No. 7. P. 1748-1772. DOI: 10.1105/tpc.17.00044
84. Chen Y., Xia P. NAC transcription factors as biological macromolecules responded to abiotic stress: A comprehensive review.International Journal of Biological Macromolecules. 2025. V. 308. Article No. 142400. DOI: 10.1016/j.ijbiomac.2025.142400
85. Hermann J.C., Marti-Arbona R., Fedorov A.A., Fedorov E., Almo S.C., Shoichet B.K., Raushel F. M. Structure-based activity prediction for an enzyme of unknown function. Nature. 2007. V. 448. No. 7155. P. 775-779. DOI: 10.1038/nature05981
86. Zierer W., Hajirezaei M.R., Eggert K., Sauer N., von Wirén N., Pommerrenig B. Phloem-specific methionine recycling fuels polyamine biosynthesis in a sulfur-dependent manner and promotes flower and seed development. Plant Physiology. 2016. V. 170. No. 2. P. 790-806. DOI: 10.1104/pp.15.00786
87. Waduwara-Jayabahu I., Oppermann Y., Wirtz M., Hull Z.T., Schoor S., Plotnikov A.N., Hell R., Sauter M., Moffat B.F., Moffatt B.A. Recycling of methylthioadenosine is essential for normal vascular development and reproduction in Arabidopsis. Plant Physiology. 2012. V. 158. No. 4. P. 1728-1744. DOI: 10.1104/pp.111.191072
88. Seo S.Y., Kim Y.J., Park K.Y. Increasing polyamine contents enhances the stress tolerance via reinforcement of antioxidative properties. Frontiers in Plant Science. 2019. V. 10. Article No. 1331. DOI: 10.3389/fpls.2019.01331
89. Yi Q., Park M.J., Vo K.T.X., Jeon J.S. Polyamines in plant-pathogen interactions: roles in defense mechanisms and pathogenicity with applications in fungicide development.International Journal of Molecular Sciences. 2024. V. 25. No. 20. Article No. 10927. DOI: 10.3390/ijms252010927
90. Gangurde S.S., Nayak S.N., Joshi P., Purohit S., Sudini H.K., Chitikineni A., Hong Y., Guo D., Chen X., Varshney R.K.Comparative transcriptome analysis identified candidate genes for late leaf spot resistance and cause of defoliation in groundnut.International Journal of Molecular Sciences. 2021. V. 22. No. 9. Article No. 4491. DOI: 10.3390/ijms22094491
91. Yin Y., Huang J., Xu Y. The cellulose synthase superfamily in fully sequenced plants and algae. BMC Plant Biology. 2009. V. 9. No. 1. Article No. 99. DOI: 10.1186/1471-2229-9-99
92. Amoroso C.G., D’Esposito D., Aiese Cigliano R., Ercolano M.R.Comparison of tomato transcriptomic profiles reveals overlapping patterns in abiotic and biotic stress responses.International Journal of Molecular Sciences. 2023. V. 24. No. 4. Article No. 4061. DOI: 10.3390/ijms24044061
93. Mafa M.S., Rufetu E., Alexander O., Kemp G., Mohase L. Cell-wall structural carbohydrates reinforcements are part of the defence mechanisms of wheat against Russian wheat aphid (Diuraphis noxia) infestation. Plant Physiology and Biochemistry. 2022. V. 179. P. 168-178. DOI: 10.1016/j.plaphy.2022.03.018
94. Li W., Wei J., Lei Y., Yang Z., Zhang S., Feng J., Li Y., Liu Y., Sheng H. Phosphorylation of cellulose synthases in plant responses to environmental changes.International Journal of Biological Macromolecules. 2024. Article No. 139313. DOI: 10.1016/j.ijbiomac.2024.139313
95. Perez-Alonso M.M., Talavera-Mateo L., Ojeda-Martinez D., Barcenilla-Valcárcel L., Montesinos Á., Garcia A., Frey C., Boter M., Martinez M., Diaz I., Santamaria M.E. The role of plant cell walls in pest resistance: current insights and future perspectives. Journal of Experimental Botany. 2025. Article No. eraf306.
Выпуск
Другие статьи выпуска
В рамках данной работы исследуется модель динамики численности структурированной лимитированной популяции с дискретным временем. Предполагается, что к началу очередного репродуктивного периода популяция представлена двумя группами: младший (неполовозрелые) и старший (участвующие в размножении) возрастные классы. При этом изменение численности популяции обусловлено рождаемостью и смертностью, а также процессами лимитирования выживаемости как молоди, так и взрослых особей. Отметим, что подобная постановка задачи, объединяющая два механизма плотностно-зависимой регуляции – до сих пор не рассматривалась. В ходе исследования данной модели показано наличие двух стационарных состояний – нулевого, соответствующего гибели популяции, и ненулевого равновесия. Анализ устойчивости этих решений, а также построенные параметрические портреты, свидетельствуют, что повышение выживаемости старшей возрастной группы вызывает незначительные изменения области устойчивости, тогда как рост выживаемости младшей группы ведет к ее сужению. При этом показано, что увеличение скорости роста популяции и интенсивности лимитирования способны как подавлять, так и провоцировать возникновение колебаний численности. Исследованы возникающие режимы динамики и сценарии потери устойчивости. Дополнительно проведен сравнительный анализ динамического поведения для предложенной в данной работе модели с моделью, учитывающей лимитирование выживаемости только молоди. Показано, что ключевое отличие заключается в существенном сужении области устойчивости ненулевого равновесия и возникновении квазипериодических колебаний при более низких значениях скорости роста, что делает предложенную модель более согласованной с динамикой природных популяций, в которых колебания возможны при умеренных показателях рождаемости.
В представленной работе мы исследуем характер движения и распределения заряда по цепочке в процессе его блоховских осцилляций в постоянном электрическом поле. Проведённые ранее вычисления показали, что характер движения и распределения заряда по цепочке зависит от всего множества параметров системы. Например, при изменении только напряжённости электрического поля или начального распределения заряда может наблюдаться или равномерное движение, или колебательное, при неизменных остальных параметрах системы. В данной работе моделирование динамики заряда в постоянном электрическом поле проводилось в полинуклеотидных цепочках с различными параметрами частоты колебаний сайтов цепочки и коэффициента трения. Проведённые исследования показали существенные различия скорости и характера движения заряда в цепочках с различными значениями указанных параметров. Естественно, наибольший интерес представляет исследование движения заряда в полинуклеотидных цепочках, параметры которых близки к параметрам цепочек ДНК. Но численное моделирование динамики заряда в таких цепочках, как правило, более затратно по вычислительным ресурсам. Поэтому, для ускорения проводимых вычислений, сначала моделирование проводится в цепочках с более удобными параметрами. Показано, что в цепочках, с параметрами близкими к параметрам цепочек ДНК, заряд может только незначительно перемещаться по цепочке, осциллируя в области своего начального положения. При модельных значениях частоты колебаний сайтов цепочки и коэффициента трения, которые значительно превышают соответствующие значения параметров цепочек ДНК, заряд может продвигаться по цепочке на достаточно большое расстояние.
Связанные с полом различия в старении человеческого мозга были изучены с использованием большого массива экспериментальных данных. В качестве источника данных был использован открытый архив CamCan: магнитные энцефалограммы, зарегистрированные совместно с магнитно -резонансными изображениями головы, были получены для каждого из 434 испытуемых (в возрасте от 18 до 87 лет лет, средний возраст 54,7 ±18,4 ): 217 женщин (средний возраст от 18 до 87 лет 54,5 - 18,4) и 217 м/с (возраст 18,4 лет, средний возраст 54,8 ± 18,3)18,3). Записи были разделены на 10-летние возрастные группы, каждая из которых состояла из равного числа мужчин и женщин, чтобы правильно рассчитать средние интерсексуальные характеристики. С помощью массового решения обратной задачи на функциональных томограммах было рассчитано пространственное распределение элементарных спектральных компонентов. Физиологический шум был устранен путем совместного анализа функциональной томограммы на основе МЭГ и магнитно-резонансного изображения для каждого пациента. Затем многоканальные спектры были преобразованы во временные ряды мощности элементарных диполей тока. Суммарная электрическая мощность была рассчитана в шести общепринятых частотных диапазонах (дельта-ритм 1–4 Гц, тета-ритм 4–8 Гц, альфа-ритм 8–13 Гц, бета-ритм 1–21 Гц, бета-ритм 2–30 Гц, гамма-ритм 30–48 Гц), а также были изучены половые различия в возрастных изменениях. Было установлено, что в самой молодой возрастной когорте (18–29 лет) суммарная электрическая мощность мозга у мужчин в 1,5 раза выше, чем у женщин. У взрослых (30–69 лет) показатели у мужчин и женщин примерно равны, а в более старших возрастных группах (70–87 лет) суммарная электрическая мощность мозга у мужчин выше. Зависимости от возраста в различных частотных диапазонах у мужчин и женщин, как правило, различаются, за исключением более высоких частот 21–48 Гц. Можно сделать основной вывод о том, что после усреднения по половому признаку суммарная электрическая мощность человеческого мозга остаётся неизменной на протяжении всей жизни — от 18 до 87 лет. Предложенный метод совместного анализа данных магнитоэнцефалографии и магнитно-резонансной томографии может быть использован для дальнейшего изучения половых различий в источниках мозговой активности в связи с возрастными изменениями.
Одно из современных направлений в клеточной биоэнергетике – это исследования молекулярных механизмов эффективного переноса протонов в белках и поверхностных протонпроводящих структурах в биологических мембранах. В данной работе разработана математическая модель молекулярного механизма направленного транспорта протонов вдоль липидных мембран. Рассмотрено движения протонов в квазиодномерных латеральных доменных структурах в многокомпонентных липидных мембранах, которые, как предполагается, играют роль протонпроводящих поверхностных структур. В работе предложена модель тройной системы, включающей подсистему цепочек водородных связей поверхностных молекул воды, взаимодействующих с подсистемами полярных групп и углеводородных цепей липидных молекул. Показано, что в рассмотренной тройной системе могут возникать коллективные возбуждения солитонного типа, приводящие к латеральному транспорту протонов, сопровождающемуся движением солитонов, которые представляет собой локальные области сжатия в подсистеме полярных групп липидов и структурные дефекты в подсистеме углеводородных цепей липидных молекул мембраны. Результаты моделирования показали, что латеральный перенос протонов в этой связанной системе не зависит от электрического поля вдоль мембраны и может определяться упругими полями деформации и кривизной мембраны, создаваемых белками и ионными каналами, встроенными в биомембраны.
Мы представляем новую структуру для синтетического формирования популяции, использующую условно-генеративные состязательные сети (CGAN) для получения микроданных о состоянии здоровья на индивидуальном уровне от маргиналов на популяционном уровне. В частности, наш подход позволяет синтезировать реалистичные микроданные для целевых групп населения, где доступны только агрегированные статистические данные, такие как распределение по возрасту и полу и распространенность заболеваний. Для решения проблем, связанных с нехваткой данных и ограничениями конфиденциальности, мы разрабатываем архитектуру cGAN, которая фиксирует и переносит сложные взаимозависимые взаимосвязи (например, зависимости от возраста и заболеваний) от исходной популяции с микроданными к целевой популяции, описываемой маргиналами. Гибридная функция потерь обеспечивает точность целевых показателей, сохраняя при этом эпидемиологическую реалистичность сгенерированных выборок. Мы оценили наш метод, используя поведенческий риск 2023 года Набор данных системы эпиднадзора за факторами риска (BRFSS) из США, демонстрирующий четкое соответствие с реальными распределениями по нескольким штатам. Модель точно воспроизводит закономерности сопутствующей заболеваемости и корреляции между возрастом и заболеваемостью, хотя они не были частью данных о влиянии факторов риска. Наши результаты показывают, что этот метод позволяет создавать масштабируемые и конфиденциальные синтетические данные, которые могут найти применение в моделировании общественного здравоохранения и агентном моделировании, особенно в регионах, где нет подробных данных на индивидуальном уровне.
Прогрессирующий фиброз определяет риск летального исхода при хронических заболеваниях печени. Существующие методы диагностики не позволяют выявить молекулярные изменения, происходящие при переходе от ранних повреждений к необратимому рубцеванию. Зачастую они основаны на бинарных классификациях, которые не позволяют выявить биологические факторы, определяющие прогрессирование заболевания. Мы сопоставили профили экспрессии генов, отличающие прогрессирующий (F3-F4) фиброз от раннего (F0-F2), чтобы определить их клеточное происхождение и возможность трансляции на уровне белков при различных этиологиях заболевания. Мы проанализировали общедоступные данные массового секвенирования РНК (E-MTAB-6863), чтобы выделить гены, отличающие ранний фиброз от прогрессирующего. Затем мы деконвертировали эти сигналы с помощью секвенирования РНК отдельных ядер (single-nucleus RNA-sequencing, snRNA-seq; GSE179548), чтобы определить конкретные типы клеток. Мы проверили отобранные гены протеомным анализом на мультиомном наборе данных по гепатоцеллюлярной карциноме, сравнивая вирусную и метаболическую этиологию. Мы выявили сигнатуру из 105 генов, связанных с прогрессирующим фиброзом и отвечающих за организацию внеклеточного матрикса и развитие эпителия. Данные snRNA-seq указывают на то, что этот сигнал в первую очередь характерен для холангиоцитов, а не для звёздчатых клеток печени, что указывает на дуктулярную реакцию. Протеомная валидация показала различия. Структурные маркеры (COL1A1, THY1) оставались повышенными независимо от этиологии. Метаболические и дуктулярные маркеры (AKR1B10, KRT23, SPP1) были специфичны для метаболических нарушений (неалкогольная жировая болезнь печени, алкогольная болезнь печени). Прогрессирующий фиброз обусловлен реакцией эпителия желчевыводящих путей, а не только отложением матрикса. Фиброзный каркас одинаков у всех пациентов. Сопутствующие метаболические изменения зависят от этиологии. Это говорит о том, что эффективные биомаркеры должны быть адаптированы к специфическому метаболическому контексту заболевания, а не представлять собой универсальную панель для оценки фиброза.
Монослои дихалькогенидов переходных металлов (ДПМ) очень перспективны для многих областей применения, как и графен и слои гексагонального нитрида бора (h-BN), особенно в оптике в качестве излучателей и детекторов, а также в электронике в качестве транзисторов. Это связано в первую очередь с тем, что они обладают прямой запрещённой зоной Eg, которая зависит от внешних приложенных электрических полей. Для создания такого электрического поля предлагается использовать индуцированную полем поляризацию сегнетоэлектрического полимерного слоя, такого как поливинилиденфторид (ПВДФ) и поли(винилиденфторид-трифторэтилен) P(VDF-TrFE). Эти полимеры в сегнетоэлектрической фазе могут создавать значительную поляризацию в очень тонких слоях толщиной около 5 Å. Комбинируя такие сегнетоэлектрические слои со слоями ДПМ, можно создавать гибридные наноструктуры, которые удобны для разработки новых фотодетекторов с контролируемыми свойствами. Выдающиеся свойства этой гибридной структуры обусловлены, в частности, сверхвысоким электрическим полем, возникающим из-за сегнетоэлектрической поляризации в ПВДФ или P(VDF-TrFE), которое воздействует на слои ДПМ и регулирует ширину запрещённой зоны Eg. В этой работе мы смоделировали такую гибридную структуру на основе ПВДФ и слоёв MoTe2, h-BN и графена и изучили её особенности и свойства. Для расчета всех основных свойств используются методы теории функционала плотности (ТФП), реализованные в программе Quantum ESPRESSO. Полуэмпирический метод PM3, реализованный в программном пакете HyperChem, применяется для моделирования и изучения как отдельных слоев гибридной структуры, так и особенностей их совместного взаимодействия, а также для изучения колебательных мод. Полученные результаты убедительно демонстрируют сильное влияние на ширину запрещенной зоны Eg и частоты колебательных мод всех исследуемых наноструктур за счет воздействия сегнетоэлектрической поляризации P и индуцированного поляризацией электрического поля E, которое влияет на все слои гибридной гетероструктуры.
В статье обсуждается влияние замены ионов кальция Ca2+ в определенных позициях гидроксиапатита на ионы железа Fe2+ и Fe3+. Показано, как методом моделирования молекулярной динамики с применением косоугольной ячейки в периодических граничных условиях найти плотность гидроксиапатита. Полученные значения плотности хорошо согласуются с известными данными и результатами расчетом методами теории функционала плотности. Также описан процесс выпаривания ионов, плавления и сублимации разных образцов гидроксиапатита. Результаты молекулярно-динамического моделирования показывают заметные различия в температурах структурных перестроек для гидроксиапатита с замещениями ионами Fe2+ и Fe3+. Так, образец гидроксиапатита с ионами Fe2+ испытывает значительные структурные перестройки уже в диапазоне температур 727–827 °С, что согласуется с экспериментальными данными по распаду катион-замещенного гидроксиапатита с ионами железа при температурах около 800 °С.
Денге, одно из самых распространенных вирусных инфекционных заболеваний XXI века, переносимых комарами, поражает примерно 100-400 миллионов человек во всем мире. Отсутствие окончательного лечения привело к проведению нескольких исследований в лабораторных условиях и in silico в поисках потенциальных противовирусных препаратов. РНК-геликаза вируса денге (DENV) является жизненно важным белком, который играет важную роль в репликации вируса. В этом исследовании была проанализирована противовирусная активность флаванона нарингенина и его производных методами in silico и in vitro, направленная на фермент геликазу DENV NS3. В этом исследовании скрининг in silico, основанный на молекулярном докинге и свойствах ADMET 20 производных нарингенина, выявил молекулы, такие как 6-фторнарингенин, в качестве подходящего соединения. Кроме того, сравнительное моделирование MD и исследование MM-PBSA таких комплексов, как NS3-нарингенин, NS3-6-фторнарингенин и NS3-ST-610 (стандартная молекула ингибитора), показало, что нарингенин способен образовывать стабильный комплекс с ферментом геликазой NS3 из DENV2. Эти результаты настоящего исследования предсказывают многообещающую противоденговую природу соединения нарингенина в качестве ингибитора репликации.
Проведен сравнительный анализ регрессионных моделей машинного обучения для прогнозирования изменений относительной численности природных популяций красной полевки на один год вперед. Для обучения, валидации и тестирования моделей случайного леса и многослойного персептрона использовали демографические и климатические данные для восточного сектора Субарктики в целом, а также отдельно для двух пунктов региона. Каждый набор данных, содержащий ежегодные наблюдения за различными показателями, в модели представлен как вектор признаков (целевой признак – относительная численность на один год вперед; предикторы – популяционные и климатические данные), без привязки к временной структуре. При традиционном прогнозировании временных рядов будущие значения получают на основе последовательности прошлых значений, в то время как предсказание по векторам рассматривает каждое наблюдение как отдельную точку в пространстве признаков, формируя векторные представления данных. Показано, что многослойный персептрон демонстрирует лучшие результаты и точность прогноза по всем выборкам. Случайный лес характеризуется меньшей устойчивостью и точностью. В целом по региону и отдельным пунктам предпочтительнее использовать нейросетевые методы, например, многослойный персептрон. В случае необходимости выполнения быстрого моделирования или интерпретируемости можно использовать модель случайного леса. На примере популяций красной полевки показано, что точный прогноз относительной численности мелких грызунов на один год вперед можно получить, используя ограниченный по времени набор данных о состоянии популяций и условиях их обитания. Модели машинного обучения могут применяться для решения задач эпидемиологии и защиты растений.
Генные сети, контролирующие экспрессию генов, играют первейшую роль в детерминации эпигенетических и биохимических свойств клеток. В то же время взаимосвязанность генных сетей с сетями других типов и уровней требует подходов, учитывающих эту комплексность. В статье данная проблема решается в аспекте вложенности генных сетей в клетки, которые сами являются узлами сети более высокого уровня, а именно клеточного ансамбля. Созданы информационные модели (объектная, реляционная и объектно-реляционная) управляющей генной сети над генетическими блоками, а также модели клеточного ансамбля как сети над клеточными управляющими генными сетями. Объединенная двухуровневая модель описывает генно-сетевые структуры в составе клеточных ансамблей с динамическими характеристиками основных молекулярно-генетических процессов. На основе моделей разработана платформа SETIES для исследования in silico молекулярно-генетических систем управления экспрессией генов про- и эукариот. Платформа включает в себя программные компоненты для дизайна и визуализации клеточных и межклеточных генных сетей, автоматического построения их математических моделей, моделирования сетевой динамики в бесклеточных системах, в клеточных линиях и клональных клеточных популяциях, а также в клеточных ансамблях с постоянной и динамической структурой. Счетные модули реализуют формализм обобщенных пороговых моделей, сочетающий в себе преимущества дискретных и непрерывных методов моделирования этих систем. Среди решаемых задач – построение диаграмм активности генов во времени, расчет кинетических кривых для концентраций мРНК и белков, выявление паттернов генной экспрессии как функциональных состояний генной сети, оценка параметрической устойчивости режимов, моделирование механизмов эпигенетического наследования, фенотипической гетерогенности и морфогенетического позиционирования. В целом, платформа реализуют парадигму «сети сетей», служащую основой для перспективных исследований в области системной и синтетической биологии.
Рассмотрены Интернет-ресурсы, предоставляющие свободный доступ к экспериментальным функциональным данным, включая данные электро- и магнитной энцефалографии, структурной и функциональной магнитно-резонансной томографии, полученным в ряде исследовательских проектов при изучении мозга человека. Использование таких ресурсов полезно для развития и отладки новых методов обработки и анализа энцефалограмм, а также для верификации и сравнения результатов.
Рассмотрены основные подходы к исследованию сердца человека с помощью неинвазивных измерений. Для изучения структуры сердца используются такие методы, как эхокардиография, компьютерная томография, магнитно-резонансная томография. Функция сердца изучается в основном с помощью электрокардиографии и магнитной кардиографии. Описаны наборы данных, доступные для использования при математическом моделировании сердца при изучении его работы и при диагностике. Предложен метод функциональной томографии, который преобразует набор временных рядов в пространственное распределение электрических или магнитных источников. Экспериментальные данные магнитной кардиографии, полученные в Центре нейромагнетизма Нью-Йоркского университета, в НИЦ «Курчатовский институт» и в Институте радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН, были использованы для реконструкции трехмерной функциональной структуры сердца и временных рядов электрической активности сердца. Токовый диполь, найденный по магнитной кардиограмме, был успешно локализован в пространстве реконструированной структуры сердца, а его амплитуда и направление изменялись в соответствии с фазой сердечного цикла. Метод может быть использован для детального изучения пространственного распределения элементарных источников электрической активности сердца человека по данным многоканальных неинвазивных измерений.
Предложен оригинальный подход к классификации коронавирусов, основанный на представлении анализируемого гена (N-гена белка нуклеокапсида) соответствующим вектором частот кодонов аминокислот и его последующего сравнения с вектором усредненных частот кодонов для аналогичных известных генов вирусного таксона (одного из четырех родов коронавируса). Для определения принадлежности анализируемого вектора частот к каждому рассматриваемому таксону нестандартным образом применяется метод главных компонент. Метод протестирован на 5769 N-генах коронавирусов четырех родов и показал надежность распознавания рода выше 95 %. Предлагаемый подход к классификации коронавирусов позволяет сократить размерность вектора частот кодонов до 28 компонент без снижения надежности, ограничиваясь рассмотрением наиболее значимых частот встречаемости кодонов аминокислот в N-гене. Подход относится к методам без выравнивания, которые в последнее десятилетие завоевывают все большую популярность для классификации вирусов.
Издательство
- Издательство
- ИМПБ РАН
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 142290, Московская обл, г Серпухов, г Пущино, ул Институтская, д 4
- Юр. адрес
- 142290, Московская обл, г Серпухов, г Пущино, ул Институтская, д 4
- ФИО
- Костеркина Ирина Марковна (ГЛАВНЫЙ БУХГАЛТЕР)
- Контактный телефон
- +7 (___) _______
- Сайт
- https://www.impb.ru/