Научная статья на тему 'Поиск новых генов устойчивости сельскохозяйственных растений к биотическому и абиотическому стрессу на основе широкомасштабного анализа транскриптомов'

Поиск новых генов устойчивости сельскохозяйственных растений к биотическому и абиотическому стрессу на основе широкомасштабного анализа транскриптомов Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
75
21
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по математике , автор научной работы — Д. А. Афонников, М. А. Генаев, Н. А. Шмаков, З. С. Мустафин, А. М. Мухин

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Поиск новых генов устойчивости сельскохозяйственных растений к биотическому и абиотическому стрессу на основе широкомасштабного анализа транскриптомов»

Компьютерная биология

Секция 9. КОМПЬЮТЕРНАЯ БИОЛОГИЯ

Pluripotency gene network dynamics: System views from parametric analysis

I. R. Akberdin1,2,3, N. A. Omelyanchuk2,3, S. I. Fadeev3,4, N. E. Leskova3, E. A. Oschepkova23, F. V. Kazantsev23, Yu. G. Matushkin23, D. A. Afonnikov23, N. A. Kolchanov23 'BIOSOFT.RU, LLC

2Institute of Cytology and Genetics SB RAS 3Novosibirsk State University 4Sobolev Institute of Mathematics SB RAS Email: akberdinir@gmail.com DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10297

Multiple experimental data demonstrated that the core gene network orchestrating self-renewal and differentiation of mouse embryonic stem cells involves activity of Oct4, Sox2 and Nanog genes by means of a number of positive feedback loops among them. However, recent studies indicated that the architecture of the network should also incorporate negative Nanog autoregulation and might not include positive feedbacks from Nanog to Oct4 and Sox2. Thorough parametric analysis of the mathematical model based on this revisited core regulatory circuit identified that there are substantial changes in model dynamics occurred depending on the strength of Oct4 and Sox2 activation and molecular complexity of Nanog autorepression. The analysis showed the existence of 4 dynamical domains with different numbers of stable and unstable steady states. We hypothesize that these domains can constitute the checkpoints in a developmental progression from naïve to primed pluripotency and vice versa. During this transition, parametric conditions exist, which generate an oscillatory behavior of the system explaining heterogeneity in expression of pluripotent and differentiation factors in serum ESC cultures [1].

This research was funded by the Integration Program № 0324-2018-0021. References

1. Akberdin, I.R., Omelyanchuk, N.A., Fadeev, S.I., Leskova, N.E., Oschepkova, E.A., Kazantsev, F.V., Matushkin, Y.G., Afonnikov, D.A. and Kolchanov, N.A., 2018. Pluripotency gene network dynamics: System views from parametric analysis. PloS one, 13(3), p.e0194464.

Поиск новых генов устойчивости сельскохозяйственных растений к биотическому и абиотическому стрессу на основе широкомасштабного анализа транскриптомов

Д. А. Афонников1,2, М. А. Генаев1, Н. А. Шмаков1, З. С. Мустафин1, А. М. Мухин1,2, Д. К. Константинов1,2, А. В. Дорошков1,2, С. А. Лашин1,2

1 Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики СО РАН 2Новосибирский государственный исследовательский университет Email: ada@bionet.nsc.ru DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10298

В настоящее время анализ экспрессии генов сельскохозяйственных культур на основе экспериментов RNA-seq является одним из эффективных направлений поиска генов, имеющих важное биологическое значение. Результаты важны для генетиков и селекционеров при создании сортов, устойчивых к стрессу, поиске маркеров новых полезных генов. Однако большинство публикуемых в статьях и базах результатов анализа экспрессии генов опираются лишь на референсные геномные последовательности. Для сельскохозяйственных растений все больше появляется данных о транскриптомах сортов и линий, генотип которых отличается от генотипа референсного организма. Большинство из таких транскриптомов содержат последовательности, которые не обнаруживаются в референсном геноме и могут быть получены только методом сборки denovo.

В настоящей работе проведен массовый анализ транскриптомов 5 сельскохозяйственных культур (кукуруза, рис, томат, картофель и ячмень), взятых из доступных SRA архивов NCBI и EBI (всего свыше 1300 библиотек).

Для каждой из библиотек было проведена реконструкция последовательностей транскриптов de novo и проведен анализ полученных данных. Показано, что доля транскриптов, которые выравниваются

148

Секция 9

на референсный геном варьирует от 50 до 90 % и отличается в зависимости от культуры. Наибольшая доля выравненных транскриптов характерна для кукурузы (60-90 %), наименьшее значение наблюдается для выборки транскриптомов томата (45-60 %). При этом показано, что доля идетифицированных в геноме транскриптов отрицательно коррелирует со средней долей замен в транскриптах по отношению к референсному геному.

Для последовательностей "новых" транскриптов, которые не были выровнены на геном, проведена идентификация ОРС, аминокислотных последовательностей и проведена их аннотация. Идентифицированы транскрипты, которые гомологичны генам стрессового ответа растений на засуху, оксидативный стресс, высокие температуры и генам устойчивости растений к патогенам.

Работа поддержана грантом РНФ 18-14-00293.

Численное моделирование фокусированного ультразвука при проведении хирургического вмешательства

К. А. Беклемышева, А. О. Казаков, И. Б. Петров Московский физико-технический институт Email: petrov@mipt.ru DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10299

Одним из активно развивающихся направлений неинвазивной хирургии является фокусированный ультразвук (ФУЗ) [1]. Ультразвуковой импульс, проходящий от источника через мягкие ткани, имеет малую амплитуду, но при его фокусировке в определенной точке можно вызвать как локальный разогрев, так и механическое повреждение тканей. Технология, основанная на кавитационном эффекте, менее распространена, так как обладает рядом недостатков, основным из которых является непредсказуемость побочных эффектов [2].

Численное моделирование воздействия ФУЗ на человеческий организм позволит определить основные механизмы и факторы, вызывающие нежелательные разрушения тканей. В данной работе были сделаны первые шаги в этом направлении. Для трехмерных расчетов использовались сеточно-характеристический метод [3] и метод Галеркина [4].

Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (код проекта 18-29-02127).

Список литературы

1. Tyshlek, D., Aubry, J-F, Ter Haar, G., Hananel, A., Foley, J., Eames, M., Kassell, N., Simonin, H.H. Focused ultrasound development and clinical adoption: 2013 update on the growth of the field // Journal of Therapeutic Ultrasound. 2014. T.2, №2.

2. Hynynen K, Chung AH, Colucci V, Jolesz FA. Potential adverse effects of high-intensity focused ultrasound exposure on blood vessels in vivo // Ultrasound Med. Biol. 1996. T.22, №2. P. 193-201.

3. Beklemysheva K.A., Danilov A.A., Petrov I.B., Salamatova VYu., Vassilevski Yu.V., Vasyukov A.V.. Virtual blunt injury of human thorax: Age-dependent response of vascular system // RJNAMM 2015. V. 30, №5, P 259-268.

4. Biryukov V.A., Miryaha V.A., Petrov I.B., Khokhlov N.I. Simulation of Elastic Wave Propagation in Geological Media: Intercomparison of Three Numerical Methods // Computational Mathematics and Mathematical Physics. 2016. T.56, №6. P.1086-1095.

Очистка биомедицинских данных от ошибочно диагностированных объектов в признаковых пространствах большой размерности

И. А. Борисова, О. А. Кутненко Институт математики им. С. Л. Соболева Email: biamia@mail.ru DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10300

При анализе биомедицинских данных методами машинного обучения исследователям часто приходится иметь дело с объектами, описанными в признаковых пространствах большой размерности. Многие метрические методы цензурирования данных в таких пространствах перестают работать, даже если все описывающие признаки являются релевантными [1]. В работе рассматривается задача очистки биомедицинских данных от ошибочно диагностированных объектов в признаковых пространствах

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.