Новый снип нагрузки и воздействия 2019: СП 20.13330.2016 Нагрузки и воздействия Актуализированная редакция СНиП 2.01.07-85* (с Изменениями N 1, 2, 3)

Содержание

Зачем Минстрой России в 2018 году внес изменения в СП 20.13330.2016 «Нагрузки и воздействия» и почему это важно

На данный момент происходит актуализация очень важного для строительного рынка Свода Правил «Нагрузки и воздействия». Комментирует изменение в документе Андрей Петров, ведущий инженер-проектировщик Центра проектирования ROCKWOOL.

Проект содержит несколько дополнений и указаний, в частности:

  • Дополнения в раздел 10 «Снеговые нагрузки» требованиями к заданию нормативных значений веса снегового покрова для отдельных городов РФ, которые установлены по данным многолетних наблюдений о запасах воды в снеговом покрове на станциях Росгидромета, а также новое приложение К.
  • Указания по порядку определения нормативных значений веса снегового покрова по данным организаций гидрометеорологии.
  • Уточнения о порядке задания коэффициентов, входящих в формулу задания нормативных значений снеговой нагрузки на горизонтальную проекцию покрытия. Указания по области применения пониженных значений снеговых нагрузок.
  • Дополнения в раздел «Воздействия ветра» по методике проведения испытаний моделей зданий и сооружений в аэродинамических трубах с учетом зданий

Как отмечает Андрей Петров, изменение в СП – привычная для специалистов практика. Нормативные требования должны совершенствоваться на основе опыта применения более ранних, утвержденных СП, а отдельные положения и статьи разделов необходимо уточнять и дополнять, чтобы все нормативные документы согласовывались друг с другом.

СП 20.13330.2016 «Нагрузки и воздействия» — по сути это обновление СНиПа от 1985 года. За это время в разных регионах страны произошли заметные климатические изменения. В России потепление происходит быстрее, чем в среднем на планете: среднегодовые температуры с 1976 по 2017 год увеличивались на 0,45 градуса каждое десятилетие. В мире этот показатель намного ниже — 0,18 градуса . В документ было необходимо внести климатические правки, т.к. в СП содержатся рекомендации для проектирования надежных, безопасных и долговечных конструкций, а расчеты ведутся по предельным состояниям. Особенно критичны эти изменения для ограждающих конструкций (крыша, стены), а значит, для утепления кровли и фасадов, продлевающего жизненный цикл здания.

За 30 лет в ЦНИИСК им. В.А. Кучеренко на основе многолетней работы создали базу данных наблюдений о запасах воды в снеговом покрове для более 2,5 тысяч станций и постов Росгидромета. Для этих станций выполнили статистическую обработку данных и установили превышаемые в среднем один раз в 50 лет значения веса снегового покрова. На этой основе и установили нормативные значения веса снегового покрова для наиболее крупных городов и населенных пунктов, чтобы уточнить карты районирования.

Кроме того, в действующей нормативной базе отсутствуют требования к проведению модельных испытаний зданий и сооружений в аэродинамических трубах, а также методика проведения испытаний моделей зданий и сооружений в аэродинамических трубах, которые необходимы для соблюдения требований СП 20.13330.2016 «Нагрузки и воздействия». Такие требования и методика были разработаны на основе результатов научно-исследовательской работы 2017 года по теме: «Разработка методики проведения модельных испытаний применительно к моделированию ветровых и снеговых нагрузок в аэродинамических трубах» и могут быть положены в основу разработки соответствующих приложений к СП 20.13330.2016.

Изменения к СП «Нагрузки и воздействия» коснутся разделов: «Нагрузки от оборудования, людей, животных, складируемых материалов и изделий, транспортных средств», а также «Снеговые нагрузки» и «Воздействие ветра».

Ожидается, что применение документа позволит оптимизировать проектирование зданий и сооружений, что повысит их экономическую эффективность. А дополнения в документ способствуют повышению надежности, качества строительства и эксплуатации зданий и сооружений – подытожил Андрей Петров.

Приказ Минстроя России от 28.01.2019 N 49/пр «Об утверждении Изменения N 2 к СП 20.13330.2016 «СНиП 2.01.07-85* Нагрузки и воздействия»

МИНИСТЕРСТВО СТРОИТЕЛЬСТВА И ЖИЛИЩНО-КОММУНАЛЬНОГО

ХОЗЯЙСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ПРИКАЗ

от 28 января 2019 г. N 49/пр

ОБ УТВЕРЖДЕНИИ ИЗМЕНЕНИЯ N 2

К СП 20.13330.2016 «СНИП 2.01.07-85* НАГРУЗКИ

И ВОЗДЕЙСТВИЯ»

В соответствии с Правилами разработки, утверждения, опубликования, изменения и отмены сводов правил, утвержденными постановлением Правительства Российской Федерации от 1 июля 2016 г. N 624, подпунктом 5.2.9 пункта 5 Положения о Министерстве строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации, утвержденного постановлением Правительства Российской Федерации от 18 ноября 2013 г. N 1038, пунктом 7 Плана разработки и утверждения сводов правил и актуализации ранее утвержденных строительных норм и правил, сводов правил на 2018 г., утвержденного приказом Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации от 25 декабря 2017 г. N 1712/пр (в редакции приказов Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации от 2 февраля 2018 г. N 65/пр, от 12 июля 2018 г. N 424/пр, от 16 августа 2018 г. N 532/пр), приказываю:

КонсультантПлюс: примечание.

Изменение не приводится.

1. Утвердить и ввести в действие через 6 месяцев со дня издания настоящего приказа прилагаемое Изменение N 2 к СП 20.13330.2016 «СНиП 2.01.07-85* Нагрузки и воздействия», утвержденному приказом Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации от 3 декабря 2016 г. N 891/пр.

2. Департаменту градостроительной деятельности и архитектуры Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации:

а) в течение 15 дней со дня издания приказа направить утвержденное Изменение N 2 к СП 20.13330.2016 «СНиП 2.01.07-85* Нагрузки и воздействия» на регистрацию в федеральный орган исполнительной власти в сфере стандартизации;

б) обеспечить опубликование на официальном сайте Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» текста утвержденного Изменения N 2 к СП 20.13330.2016 «СНиП 2.01.07-85* Нагрузки и воздействия» в электронно-цифровой форме в течение 10 дней со дня регистрации свода правил федеральным органом исполнительной власти в сфере стандартизации.

Министр

В.В.ЯКУШЕВ

Открыть полный текст документа

3 изменения к СП: «Нагрузки», «Защита конструкций», «Конструкции стальные»

28-го июня 2019-го года начнут действовать три изменения к сводам правил:

  • Изменение № 2 к СП 20.13330.2016 «СНИП 2.01.07-85* Нагрузки и воздействия».
  • Изменение № 1 к СП 72.13330.2016 «СНИП 3.04.03-85 Защита строительных конструкций и сооружений от коррозии».
  • Изменение № 1 к СП 260.1325800.2016 «Конструкции стальные тонкостенные из холодногнутых оцинкованных профилей и гофрированных листов. Правила проектирования».

Целями изменения № 2 к СП 20.13330.2016 «СНИП 2.01.07-85* Нагрузки и воздействия» являются:

  • защита жизни и здоровья граждан, имущества физических или юридических лиц, государственного или муниципального имущества, обеспечение требований надежности и механической безопасности зданий и сооружений в соответствии с ФЗ № 384,
  • совершенствование нормативных требований на основе опыта применения утвержденных ранее СП,
  • уточнение и дополнение отдельных положений и статей разделов и обеспечение взаимной согласованности действующих нормативных технических документов в сфере строительства.

Изменения в СП «Нагрузки и воздействия»:

  • Уточнена формулировка пункта 8.4.3 о порядке назначения расчетных значений нагрузок от транспортных средств.
  • Дополнен раздел 10 «Снеговые нагрузки» требованиями к заданию нормативных значений веса снегового покрова для отдельных городов РФ, которые установлены по данным многолетних наблюдений о запасах воды в снеговом покрове на станциях Росгидромета, и подготовлено новое приложение К. Указан порядок определения нормативных значений веса снегового покрова по данным организаций гидрометеорологии.
  • Уточнена и дополнена формулировки раздела 10 «Снеговые нагрузки» о порядке задания коэффициентов, входящих в формулу задания нормативных значений снеговой нагрузки на горизонтальную проекцию покрытия; уточнены отдельные формулировки статей и терминология.
  • Установлена область применения пониженных значений снеговых нагрузок.
  • Дополнен раздел «Воздействия ветра» указаниями на методику проведения испытаний моделей зданий и сооружений в аэродинамических трубах с учетом зданий окружающей застройки.
  • Дополнены приложения Б и В новыми схемами по результатам проведенных в 2017 году научных исследований.
  • Установлены требования к проведению модельных испытаний зданий и сооружений в аэродинамических трубах на действие ветровой и снеговой нагрузки и подготовить новое приложение Ж.
  • Разработана общая методика проведения модельных испытаний зданий и сооружений в аэродинамических трубах и подготовлено новое приложение И.
  • Уточнены формулировки отдельных положений документа и исправлены замеченные опечатки.

Изменение № 1 К СП 72.13330.2016 «СНИП 3.04.03-85 Защита строительных конструкций и сооружений от коррозии» уточняет нормативные ссылки в разделе 2, добавляет новые термины в раздел 3, а также вносит поправки в разделы 4 и 5.

Введен новый раздел 18 «Торкрет-бетонные защитные покрытия».

В рамках изменений № 1 К СП 260.1325800.2016 «Конструкции стальные тонкостенные из холодногнутых оцинкованных профилей и гофрированных листов. Правила проектирования» внесены следующие корректировки:

  • Раздел «Содержание» дополнен приложением Д «Методика определения ударной вязкости тонколистовых элементов толщиной до 4,5 мм при отрицательных температурах».
  • Раздел 2 «Нормативные ссылки» дополнен ссылкой на ГОСТ 9454-78 Металлы. Метод испытания на ударный изгиб при пониженных, комнатной и повышенных температурах.
  • Раздел 3 «Термины и определения» дополнен термином «пакетный образец» и его определением.
  • Раздел 6 дополнен следующими положениями:
  1. указаны районы размещения неотапливаемых зданий и сооружений с применением конструкций из стальных профилей с использованием марок сталей 01 (по ГОСТ 14918), 220-350 (по ГОСТ Р 52246) и аналогичных им импортных сталей;
  2. определено нормативное значение ударной вязкости и дана ссылка на новое приложение Д;
  3. определены районы размещения неотапливаемых зданий и сооружений с применением конструкций из стальных профилей с использованием марок 390, 420 и 450 и аналогичных им импортных сталей ограниченных расчетной температурой не ниже минус 65 оС для профилей толщиной до 2,0 мм и не ниже минус 55 оС для профилей толщиной более 2 мм;
  4. определены требования к испытаниям для контроля хладостойкости стальных тонкостенных профилей.
  • Таблица 6.2 дополнена характеристиками сталей марок 390, 420, 450.
  • Раздел «Приложения» дополнен новым приложением Д «Методика определения ударной вязкости тонколистовых элементов толщиной до 4,5 мм при отрицательных температурах».

Цель изменений свода правил – повышение механической надежности и долговечности стальных конструкций из тонкостенных холодногнутых оцинкованных профилей и профилированных листов. Данная цель выдвинула на передний план задачу определения фактических механических свойств в зонах гиба и характеристик сопротивления хрупкому разрушению.

Нашли ошибку? Выделите её и нажмите Ctrl+Enter.

коррозиялсткнагрузкисп

Похожие статьи:

Поделиться comments powered by HyperComments

Навигация по записям

Снеговые и ветровые районы России

Субъект федерации Город Снеговой район Ветровой район
АдыгеяМайкоп21
Алтайский крайБарнаул43
Алтайский крайБийск41
Алтайский крайРубцовск33
Амурская областьБлаговещенск13
Архангельская областьАрхангельск42
Архангельская областьСеверодвинск42
Астраханская областьАстрахань13
БашкортостанНефтекамск52
БашкортостанСалават53
БашкортостанСтерлитамак53
БашкортостанУфа52
Белгородская областьБелгород32
Белгородская областьСтарый Оскол32
Брянская областьБрянск31
БурятияУлан-Удэ13
Владимирская областьВладимир31
Владимирская областьКовров41
Владимирская областьМуром31
Волгоградская областьВолгоград23
Волгоградская областьВолжский23
Волгоградская областьКамышин32
Вологодская областьВологда41
Вологодская областьЧереповец41
Воронежская областьВоронеж32
ДагестанДербент25
ДагестанМахачкала25
ДагестанХасавюрт25
Забайкальский крайЧита12
Ивановская областьИваново41
Иркутская областьАнгарск23
Иркутская областьБратск32
Иркутская областьИркутск23
Калининградская областьКалининград22
КалмыкияЭлиста23
Калужская областьКалуга31
Калужская областьОбниск31
Камчатский крайПетропавловск-Камчатский77
Кемеровская областьКемерово43
Кемеровская областьКиселевск42
Кемеровская областьЛенинск-Кузнецкий43
Кемеровская областьНовокузнецк43
Кемеровская областьПрокопьевск42
Кировская областьКиров51
Костромская областьКострома41
Краснодарский крайКраснодар26
Краснодарский крайНовороссийск25
Краснодарский крайСочи24
Красноярский крайАчинск43
Красноярский крайКрасноярск33
Красноярский крайНорильск53
Курганская областьКурган32
Курская областьКурск32
Ленинградская областьСанкт-Петербург32
Липецкая областьЕлец32
Липецкая областьЛипецк32
Магаданская областьМагадан55
Марийская РеспубликаЙошкар-Ола41
МордовияСаранск32
Московская областьБалашиха31
Московская областьЖелезнодорожный32
Московская областьЖуковский31
Московская областьКоломна31
Московская областьКрасногорск31
Московская областьЛюберцы31
Московская областьМосква31
Московская областьМытищи31
Московская областьНогинск31
Московская областьОдинцово41
Московская областьОрехово-Зуево31
Московская областьПодольск31
Московская областьСерпухов31
Московская областьХимки31
Московская областьЩелково31
Московская областьЭлектросталь31
Мурманская областьМурманск54
Нижегородская областьАрзамас42
Нижегородская областьДзержинск41
Нижегородская областьНижний Новгород41
Новгородская областьВеликий Новгород31
Новосибирская областьНовосибирск43
Омская областьОмск32
Оренбургская областьОренбург43
Оренбургская областьОрск42
Орловская областьОрел32
Пензенская областьПенза32
Пермский крайПермь52
Приморский крайАртем34
Приморский крайВладивосток24
Приморский крайНаходка25
Приморский крайУссурийск23
Псковская областьВеликие Луки31
Псковская областьПсков31
Республика КарелияПетрозаводск25
Республика КомиСыктывкар51
Республика КомиУхта52
Ростовская областьБатайск23
Ростовская областьВолгодонск23
Ростовская областьНовочеркасск23
Ростовская областьНовошахтинск23
Ростовская областьРостов-на-Дону23
Ростовская областьТаганрог23
Ростовская областьШахты23
Рязанская областьРязань31
Самарская областьВолжский43
Самарская областьНовокуйбышевск43
Самарская областьСамара43
Самарская областьСызрань33
Самарская областьТольятти43
Саратовская областьБалаково33
Саратовская областьСаратов33
Саратовская областьЭнгельс33
Сахалинская областьЮжно-Сахалинск44
Свердловская областьЕкатеринбург32
Свердловская областьКаменск-Уральский31
Свердловская областьНижний Тагил42
Свердловская областьПервоуральск42
Северная осетияВладикавказ2–
Смоленская областьСмоленск31
Ставропольский крайНевинномысск25
Ставропольский крайСтаврополь25
Тамбовская областьТамбов32
ТатарстанАльметьевск52
ТатарстанКазань42
ТатарстанНабережные Челны52
ТатарстанНижнекамск52
Тверская областьТверь41
Томская областьТомск43
Тульская областьНовомосковск31
Тульская областьТула21
ТываКызыл21
Тюменская областьТобольск42
Тюменская областьТюмень32
УдмуртияИжевск51
Ульяновская областьДимитровград42
Ульяновская областьУльяновск42
Хабаровский крайКомсомольск-на-Амуре43
Хабаровский крайХабаровск23
ХакасияАбакан23
Ханты-Мансийский АОНефтеюганск42
Ханты-Мансийский АОНижневартовск52
Ханты-Мансийский АОСургут42
Челябинская областьЗлатоуст42
Челябинская областьКопейск32
Челябинская областьМагнитогорск43
Челябинская областьМиасс32
Челябинская областьЧелябинск32
Чеченская РеспубликаГрозный24
ЧувашияНовочебоксарск42
Чувашская РеспубликаЧебоксары42
ЯкутияЯкутск22
Ямало-Ненецкий АОНовый Уренгой52
Ямало-Ненецкий АОНоябрьск52
Ярославская областьРыбинск41
Ярославская областьЯрославль41

Расчет снеговой и ветровой нагрузки при строительстве ангара

{«141»:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_141.html»,»name»:»\u041e\u0434\u043d\u043e\u0441\u043b\u043e\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0430\u0440\u043a\u0430\u0441\u043d\u043e-\u0442\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0433\u0430\u0440 \u041430\u0445\u042810\u0445\u04125,3\u043c.»,»coords»:»54.9827, 35.3715″,»photo»:»\/netcat_files\/44_141.jpg»,»type»:»\u041f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441 \u0430\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u043e\u0432\u043b\u0435\u0439″,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0418\u0437\u043d\u043e\u0441\u043a\u0438, \u041a\u0430\u043b\u0443\u0436\u0441\u043a\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b.»,»date»:»02.11.2021″,»width»:»10″,»height»:»5,3″,»length»:»30″},»138″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_138.html»,»name»:»\u0414\u0432\u0443\u0445\u0441\u043b\u043e\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0430\u0440\u043a\u0430\u0441\u043d\u043e-\u0442\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u043d\u0435\u0436 69\u044524\u043c.»,»coords»:»56.3464, 60.8467″,»photo»:»\/netcat_files\/44_138.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430″,»place»:»\u041a\u043e\u0441\u043c\u0430\u043a\u043e\u0432\u0430 (\u0421\u0432\u0435\u0440\u0434\u043b\u043e\u0432\u0441\u043a\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c)»,»date»:»15.09.2021″,»width»:»24″,»height»:»9,5″,»length»:»69″},»137″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_137.html»,»name»:»\u0423\u0442\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0430\u0440\u043a\u0430\u0441\u043d\u043e-\u0442\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0433\u0430\u0440 30\u044512\u04457\u043c.»,»coords»:»61.3328, 70.314″,»photo»:»\/netcat_files\/44_137.jpg»,»type»:»\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0430″,»type_sector»:»\u0425\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438″,»place»:»\u041f\u0440\u0438\u043e\u0431\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043d\u0435\u0444\u0442\u044f\u043d\u043e\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0425\u041c\u0410\u041e»,»date»:»02.09.2021″,»width»:»12″,»height»:»7″,»length»:»30″},»136″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_136.html»,»name»:»\u0423\u0442\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043d\u0433\u0430\u0440\u044b 42\u044518\u043c. \u0441 \u043a\u0440\u0430\u043d-\u0431\u0430\u043b\u043a\u043e\u0439 5\u0442\u043d.»,»coords»:»71.1829, 66.8971″,»photo»:»\/netcat_files\/44_136.jpg»,»type»:»\u041f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441 \u0430\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u043e\u0432\u043b\u0435\u0439″,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438″,»place»:»\u0425\u0430\u0440\u0430\u0441\u0430\u0432\u044d\u0439, \u042f\u041d\u0410\u041e»,»date»:»12.08.2021″,»width»:»18″,»height»:»14″,»length»:»42″},»134″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_134.html»,»name»:»\u0410\u043d\u0433\u0430\u0440 \u041430\u0445\u042818\u0445\u041212,5\u043c.»,»coords»:»58.0532, 97.4048″,»photo»:»\/netcat_files\/44_134.jpg»,»type»:»\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0430″,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438″,»place»:»\u041a\u0430\u0440\u0430\u0431\u0443\u043b\u0430, \u0411\u043e\u0433\u0443\u0447\u0430\u043d\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0440-\u043d \u041a\u0440\u0430\u0441\u043d\u043e\u044f\u0440\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043a\u0440\u0430\u044f»,»date»:»05.08.2021″,»width»:»18″,»height»:»12,5″,»length»:»30″},»133″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_133.html»,»name»:»\u0425\u043e\u043b\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434 57\u044518\u04459\u043c. \u0432 \u041e\u0440\u0435\u043d\u0431\u0443\u0440\u0433\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438″,»coords»:»52.7807\u00b0, 52.2635\u00b0″,»photo»:»\/netcat_files\/44_133.jpg»,»type»:»\u041f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441 \u0430\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u043e\u0432\u043b\u0435\u0439″,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0411\u0443\u0437\u0443\u043b\u0443\u043a»,»date»:»05.08.2021″,»width»:»18″,»height»:»9″,»length»:»57,2″},»130″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_130.html»,»name»:»\u0443\u0442\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043a\u0430\u0440\u043a\u0430\u0441\u043d\u043e-\u0442\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 18\u04457,5\u04457\u043c.»,»coords»:»71.1829, 66.8971″,»photo»:»\/netcat_files\/44_130.jpg»,»type»:»\u0410\u0440\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439″,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438″,»place»:»\u0425\u0430\u0440\u0430\u0441\u0430\u0432\u044d\u0439, \u042f\u041d\u0410\u041e»,»date»:»16.07.2021″,»width»:»7,5″,»height»:»7″,»length»:»18″},»129″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_129.html»,»name»:»\u0423\u0442\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0430\u0440\u043a\u0430\u0441\u043d\u043e-\u0442\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0433\u0430\u0440 30\u044510\u043c.»,»coords»:»56.611, 36.859″,»photo»:»\/netcat_files\/44_129.jpg»,»type»:»\u041f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441 \u0430\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u043e\u0432\u043b\u0435\u0439″,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0414\u0443\u0431\u043d\u0430, \u041c.\u041e.»,»date»:»01.02.2019″,»width»:»10″,»height»:»5,3″,»length»:»30″},»127″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_127.html»,»name»:»\u0423\u0442\u0435\u043f\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0433\u0430\u0440 36\u044524\u044511,5\u043c.»,»coords»:»55.594, 39.238″,»photo»:»\/netcat_files\/44_127.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u041e\u0440\u0435\u0445\u043e\u0432\u043e-\u0417\u0443\u0435\u0432\u043e»,»date»:»11.06.2021″,»width»:»24″,»height»:»11,5″,»length»:»36″},»126″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_126.html»,»name»:»\u0446\u0435\u043d\u0442\u0440 \u043f\u0440\u0438\u0451\u043c\u0430 \u043c\u0430\u043a\u0443\u043b\u0430\u0442\u0443\u0440\u044b 60\u044514\u043c.»,»coords»:»56\u00b016\u203239\u2033 \u0441. \u0448. 43\u00b058\u203241\u2033 \u0432. \u0434.H»,»photo»:»\/netcat_files\/44_126.jpg»,»type»:»\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0430″,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u041d\u0438\u0436\u043d\u0438\u0439 \u041d\u043e\u0432\u0433\u043e\u0440\u043e\u0434″,»date»:»22.04.2021″,»width»:»14″,»height»:»6,5″,»length»:»60″},»122″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_122.html»,»name»:»\u0422\u0451\u043f\u043b\u044b\u0439 \u044d\u043b\u043b\u0438\u043d\u0433 32\u044513\u044514,3\u043c.»,»coords»:»53.0038, 158.6501″,»photo»:»\/netcat_files\/44_122.JPG»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u0425\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438″,»place»:»\u041f\u0435\u0442\u0440\u043e\u043f\u0430\u0432\u043b\u043e\u0432\u0441\u043a-\u041a\u0430\u043c\u0447\u0430\u0442\u0441\u043a\u0438\u0439″,»date»:»12.01.2021″,»width»:»13″,»height»:»14,3″,»length»:»32″},»120″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_120.html»,»name»:»\u0423\u0442\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043a\u0430 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438 60\u044513\u043c.»,»coords»:»45.4323, 46.5425″,»photo»:»\/netcat_files\/44_120.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u0425\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438″,»place»:»\u041d\u0430\u0440\u044b\u043d-\u0425\u0443\u0434\u0443\u043a, \u0440. \u041a\u0430\u043b\u043c\u044b\u043a\u0438\u044f»,»date»:»01.12.2020″,»width»:»13″,»height»:»8,9″,»length»:»60″},»118″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_118.html»,»name»:»\u0444\u0443\u0442\u0431\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u043d\u0435\u0436 54\u044536,6\u044513\u043c.»,»coords»:»47.138235, 39.750748″,»photo»:»\/netcat_files\/44_118.JPG»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430″,»place»:»\u0411\u0430\u0442\u0430\u0439\u0441\u043a, \u0420\u043e\u0441\u0442\u043e\u0432\u0441\u043a\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c»,»date»:»07.10.2020″,»width»:»36,6″,»height»:»13″,»length»:»54″},»116″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_116.html»,»name»:»\u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430 \u0442\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0432 \u0430\u043d\u0433\u0430\u0440\u0435 42\u044518\u044511\u043c. \u0434\u043b\u044f \u0442\u044f\u0436\u0451\u043b\u043e\u0439 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438″,»coords»:»70\u00b029\u2032, 68\u00b000\u2032″,»photo»:»\/netcat_files\/44_116.jpg»,»type»:»\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0430″,»type_sector»:»\u0425\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438″,»place»:»\u041d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0423\u0440\u0435\u043d\u0433\u043e\u0439″,»date»:»21.09.2020″,»width»:»18″,»height»:»11″,»length»:»42″},»110″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_110.html»,»name»:»\u041e\u0434\u043d\u043e\u0441\u043b\u043e\u0439\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434 27\u044521\u044510\u043c.»,»coords»:»68.9791700, 33.0925100″,»photo»:»\/netcat_files\/44_110.jpg»,»type»:»\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0430″,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u041c\u0443\u0440\u043c\u0430\u043d\u0441\u043a»,»date»:»28.05.2020″,»width»:»21″,»height»:»10″,»length»:»27″},»108″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_108.html»,»name»:»\u0423\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0435 50\u044527,5\u043c. \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f»,»coords»:»55.7522200, 37.6155600″,»photo»:»\/netcat_files\/44_108.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430″,»date»:»11.03.2020″,»width»:»27,5″,»height»:»18,5″,»length»:»50″},»107″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_107.html»,»name»:»\u0425\u043e\u043b\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434 36\u044524\u044511,5\u043c.»,»coords»:»55.697187, 37.711016″,»photo»:»\/netcat_files\/44_107.JPG»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430″,»date»:»12.02.2020″,»width»:»24″,»height»:»11,5″,»length»:»36″},»106″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_106.html»,»name»:»\u0421\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 50\u044524\u044512\u043c.»,»coords»:»56.3283, 36.7125″,»photo»:»\/netcat_files\/44_106.JPG»,»type»:»\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0430″,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u041a\u043b\u0438\u043d, \u041c\u043e\u0441\u043a\u043e\u0432\u0441\u043a\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c»,»date»:»01.02.2020″,»width»:»24″,»height»:»12″,»length»:»50″},»105″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_105.html»,»name»:»\u0423\u0442\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434 30\u044516\u04458,5\u043c.»,»coords»:»56.7946, 105.8334″,»photo»:»\/netcat_files\/44_105.jpeg»,»type»:»\u041f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441 \u0430\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u043e\u0432\u043b\u0435\u0439″,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0423\u0441\u0442\u044c-\u041a\u0443\u0442, \u0418\u0440\u043a\u0443\u0442\u0441\u043a\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c»,»date»:»01.11.2019″,»width»:»16″,»height»:»8,5″,»length»:»30″},»104″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_104.html»,»name»:»\u0426\u0435\u0445 \u043f\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0437\u043e\u043b\u043e\u0442\u0430 \u0438 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0438\u043d\u044b»,»coords»:»50.2039, 136.8999″,»photo»:»\/netcat_files\/44_104.JPG»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438″,»place»:»\u0410\u043c\u0443\u0440\u0441\u043a»,»date»:»30.12.2019″,»width»:»24″,»height»:»9,5″,»length»:»64″},»103″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_103.html»,»name»:»\u0421\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 40\u044528\u043c.»,»coords»:»56\u00b000\u203243\u2033 \u0441. \u0448. 37\u00b028\u203228\u2033 \u0432. \u0434.»,»photo»:»\/netcat_files\/44_103.JPG»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u041b\u043e\u0431\u043d\u044f, \u041c\u043e\u0441\u043a\u043e\u0432\u0441\u043a\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c»,»date»:»28.11.2019″,»width»:»28″,»height»:»11,5″,»length»:»40″},»102″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_102.html»,»name»:»\u0421\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438″,»coords»:»55.6973, 51.324″,»photo»:»\/netcat_files\/44_102.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u041d\u0438\u0436\u043d\u0435\u043a\u0430\u043c\u0441\u043a, \u0420\u0422″,»date»:»01.11.2019″,»width»:»39″,»height»:»15″,»length»:»42,5″},»101″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_101.html»,»name»:»\u0421\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438″,»coords»:»55.9808, 37.3714″,»photo»:»\/netcat_files\/44_101.JPG»,»type»:»\u041f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441 \u0430\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u043e\u0432\u043b\u0435\u0439″,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0414\u0443\u0431\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438, \u0421\u043e\u043b\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e\u0440\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0439\u043e\u043d»,»date»:»09.10.2019″,»width»:»19,2″,»height»:»9″,»length»:»20″},»100″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_100.html»,»name»:»\u0421\u043a\u043b\u0430\u0434 20\u044515\u044510\u043c.»,»coords»:»51.2919, 37.8349″,»photo»:»\/netcat_files\/44_100.JPG»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0421\u0442\u0430\u0440\u044b\u0439 \u041e\u0441\u043a\u043e\u043b»,»date»:»23.09.2019″,»width»:»15″,»height»:»10″,»length»:»20″},»99″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_99.html»,»name»:»\u041a\u0430\u0440\u043a\u0430\u0441\u043d\u043e-\u0442\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u0430\u044f \u043a\u0440\u043e\u0432\u043b\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043a\u0438 30\u044530\u043c.»,»coords»:»54.9157, 73.3763″,»photo»:»\/netcat_files\/44_99.jpg»,»type»:»\u041f\u043e\u043b\u0438\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439″,»type_sector»:»\u0425\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438″,»place»:»\u041e\u043c\u0441\u043a»,»date»:»18.09.2019″,»width»:»30″,»height»:»2″,»length»:»30″},»98″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_98.html»,»name»:»\u0410\u0432\u0442\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043a\u0430 30\u044520\u043c.»,»coords»:»45.8432, 40.1166″,»photo»:»\/netcat_files\/44_98.JPG»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0422\u0438\u0445\u043e\u0440\u0435\u0446\u043a, \u041a\u0440\u0430\u0441\u043d\u043e\u0434\u0430\u0440\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0440\u0430\u0439″,»date»:»28.08.2019″,»width»:»20″,»height»:»12″,»length»:»30″},»97″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_97.html»,»name»:»\u0410\u0432\u0442\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043a\u0430 \u0438 \u0443\u0442\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434 80\u044525\u044510\u043c.»,»coords»:»56.7946, 105.8334″,»photo»:»\/netcat_files\/44_97.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u0425\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438″,»place»:»\u0423\u0441\u0442\u044c-\u041a\u0443\u0442, \u0418\u0440\u043a\u0443\u0442\u0441\u043a\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c»,»date»:»05.09.2019″,»width»:»25″,»height»:»10″,»length»:»80″},»95″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_95.html»,»name»:»\u0421\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b \u0434\u043b\u044f \u0437\u043e\u043b\u043e\u0442\u043e\u0434\u043e\u0431\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438″,»coords»:»62.7807500, 148.1539600″,»photo»:»\/netcat_files\/44_95.JPG»,»type»:»\u041f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441 \u0430\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u043e\u0432\u043b\u0435\u0439″,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0421\u0443\u0441\u0443\u043c\u0430\u043d, \u041c\u0430\u0433\u0430\u0434\u0430\u043d\u0441\u043a\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c»,»date»:»22.08.2019″,»width»:»15″,»height»:»11,5″,»length»:»30″},»94″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_94.html»,»name»:»\u041a\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u041a\u043b\u0443\u0431 \u0438\u043c.\u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u043b\u0430 \u0411\u0430\u043a\u043b\u0430\u043d\u043e\u0432\u0430 \u042f.\u041f. \u0434\u043b\u044f \u041e\u043b\u0438\u043c\u043f\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0438\u0433\u0440″,»coords»:»48.607209, 42.850259″,»photo»:»\/netcat_files\/44_94.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430″,»place»:»\u0412\u043e\u043b\u0433\u043e\u0433\u0440\u0430\u0434″,»date»:»25.07.2019″,»width»:»40″,»height»:»17,1″,»length»:»80″},»93″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_93.html»,»name»:»\u0421\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0428\u043b\u044e\u043c\u0431\u0435\u0440\u0436\u0435″,»coords»:»60.758589, 72.836526″,»photo»:»\/netcat_files\/44_93.JPG»,»type»:»\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0430″,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u041f\u044b\u0442\u044c-\u042f\u0445″,»date»:»20.07.2019″,»width»:»10″,»height»:»6″,»length»:»30″},»91″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_91.html»,»name»:»\u041a\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u043d\u0435\u0436 56\u044522\u044510\u043c. \u0414\u0435\u0440\u0431\u0438″,»coords»:»56.8519000, 60.6122000″,»photo»:»\/netcat_files\/44_91.JPG»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430″,»place»:»\u0415\u043a\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u043d\u0431\u0443\u0440\u0433″,»date»:»15.06.2019″,»width»:»22″,»height»:»10″,»length»:»56″},»92″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_92.html»,»name»:»2 \u0430\u043d\u0433\u0430\u0440\u0430 30\u044518\u043c. \u0441 \u0443\u0442\u0435\u043f\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c»,»coords»:»56.6058500, 57.7668600″,»photo»:»\/netcat_files\/44_92.jpg»,»type»:»\u041f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441 \u0430\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u043e\u0432\u043b\u0435\u0439″,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438″,»place»:»\u041a\u0440\u0430\u0441\u043d\u043e\u0443\u0444\u0438\u043c\u0441\u043a»,»date»:»01.06.2019″,»width»:»18″,»height»:»9″,»length»:»30″},»84″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_84.html»,»name»:»2 \u0448\u0442. \u0430\u043d\u0433\u0430\u0440\u043e\u0432″,»coords»:»56.1937, 44.0027″,»photo»:»\/netcat_files\/44_84.JPG»,»type»:»\u041f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441 \u0430\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u043e\u0432\u043b\u0435\u0439″,»type_sector»:»\u0425\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438″,»place»:»\u041a\u0440\u0430\u0441\u043d\u043e\u0443\u0444\u0438\u043c\u0441\u043a»,»date»:»01.06.2019″,»width»:»12″,»height»:»7,8″,»length»:»25″},»78″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_78.html»,»name»:»\u041a\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u043d\u0435\u0436 64\u044524\u043c. \u0421\u0438\u0431\u0438\u0440\u0441\u043a\u0438\u0439 \u041a\u0430\u0432\u0430\u043b\u0435\u0440\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043a\u043b\u0443\u0431″,»coords»:»55\u00b0 2′ 48, 82\u00b0 56′ 7″,»photo»:»\/netcat_files\/44_78.JPG»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430″,»place»:»\u041d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0438\u0431\u0438\u0440\u0441\u043a»,»date»:»08.05.2019″,»width»:»24″,»height»:»10″,»length»:»64″},»77″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_77.html»,»name»:»\u0423\u0442\u0435\u043f\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439 \u043a \u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044e \u041465\u0445\u04289,5\u0425\u041211,8\u043c.»,»coords»:»55.756670, 52.054460″,»photo»:»\/netcat_files\/44_77.JPG»,»type»:»\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0430″,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0415\u043b\u0430\u0431\u0443\u0433\u0430″,»date»:»28.03.2019″,»width»:»9,5″,»height»:»11,8″,»length»:»65″},»76″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_76.html»,»name»:»\u0425\u043e\u043b\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434 42\u044528\u044511,5\u043c.»,»coords»:»56\u00b000\u203243\u2033 \u0441. \u0448. 37\u00b028\u203228\u2033 \u0432. \u0434.»,»photo»:»\/netcat_files\/44_76.JPG»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u041b\u043e\u0431\u043d\u044f, \u041c\u043e\u0441\u043a\u043e\u0432\u0441\u043a\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c»,»date»:»11.02.2019″,»width»:»28″,»height»:»11,5″,»length»:»42″},»75″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_75.html»,»name»:»\u0423\u0442\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0433\u0430\u0440 51\u044523\u044514,7\u043c. \u0441 \u043a\u0440\u0430\u043d\u043e\u043c»,»coords»:»58.201698, 68.253762″,»photo»:»\/netcat_files\/44_75.JPG»,»type»:»\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0430″,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438″,»place»:»\u0422\u044e\u043c\u0435\u043d\u044c»,»date»:»28.11.2018″,»width»:»23″,»height»:»14,7″,»length»:»51″},»74″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_74.html»,»name»:»\u0421\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0432 \u043c\u043e\u0440\u0441\u043a\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u0442\u0443 42\u044512\u04456,7\u043c.»,»coords»:»43\u00b006\u203220, 131\u00b052\u203224″,»photo»:»\/netcat_files\/44_74.JPG»,»type»:»\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0430″,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0412\u043b\u0430\u0434\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u043e\u043a»,»date»:»10.01.2019″,»width»:»12″,»height»:»6,7″,»length»:»42″},»73″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_73.html»,»name»:»\u0423\u0442\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434-\u0430\u043d\u0433\u0430\u0440 \u041429,8\u0445\u042817\u0445\u04128,5\u043c.»,»coords»:»44\u00b025\u203226\u2033 \u0441. \u0448. 39\u00b032\u203214\u2033 \u0432. \u0434.»,»photo»:»\/netcat_files\/44_73.JPG»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0425\u0430\u0434\u044b\u0436\u0435\u043d\u0441\u043a, \u041a\u0440\u0430\u0441\u043d\u043e\u0434\u0430\u0440\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0440\u0430\u0439″,»date»:»27.12.2018″,»width»:»18″,»height»:»8,5″,»length»:»30″},»72″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_72.html»,»name»:»\u041e\u0434\u043d\u043e\u0441\u043b\u043e\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0430\u0440\u043a\u0430\u0441\u043d\u043e-\u0442\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u043d\u0435\u0436 \u041436\u0445\u042818\u0445\u04128,5\u043c.»,»coords»:»55\u00b037\u203244\u2033 \u0441. \u0448. 37\u00b007\u203255\u2033 \u0432. \u0434.»,»photo»:»\/netcat_files\/44_72.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430″,»place»:»\u041e\u0434\u0438\u043d\u0446\u043e\u0432\u043e, \u0434. \u041b\u0438\u043a\u0438\u043d\u043e»,»date»:»20.11.2018″,»width»:»18″,»height»:»8,5″,»length»:»36″},»71″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_71.html»,»name»:»\u0414\u0432\u0443\u0445\u0441\u043b\u043e\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0430\u0440\u043a\u0430\u0441\u043d\u043e-\u0442\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u042d\u041b\u041b\u0418\u041d\u0413 \u041478\u0445\u042824\u0445\u041214\u043c.»,»coords»:»57.626549, 39.893885″,»photo»:»\/netcat_files\/44_71.JPG»,»type»:»\u0410\u0440\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439″,»type_sector»:»\u0425\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438″,»place»:»\u042f\u0440\u043e\u0441\u043b\u0430\u0432\u043b\u044c»,»date»:»20.11.2018″,»width»:»24″,»height»:»14″,»length»:»24″},»70″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_70.html»,»name»:»\u0414\u0432\u0443\u0445\u0441\u043b\u043e\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0430\u0440\u043a\u0430\u0441\u043d\u043e-\u0442\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0433\u0430\u0440 \u041420\u0445\u042812\u0445\u041210,5\u043c.»,»coords»:»60\u00b027\u203246\u2033 \u0441. \u0448. 112\u00b028\u203219\u2033 \u0432. \u0434.»,»photo»:»\/netcat_files\/44_70.JPG»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438″,»place»:»\u0427\u0430\u044f\u043d\u0434\u0438\u043d\u0441\u043a\u043e\u0435 \u041d\u0413\u041a\u041c»,»date»:»01.11.2018″,»width»:»12″,»height»:»10″,»length»:»20″},»69″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_69.html»,»name»:»\u0413\u0430\u043b\u0435\u0440\u0435\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438″,»coords»:»55\u00b046\u203200\u2033 \u0441. \u0448. 52\u00b002\u203200\u2033 \u0432. \u0434.»,»photo»:»\/netcat_files\/44_69.JPG»,»type»:»\u041f\u043e\u043b\u0438\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439″,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438″,»place»:»\u0415\u043b\u0430\u0431\u0443\u0433\u0430″,»date»:»10.10.2018″,»width»:»10″,»height»:»6″,»length»:»12,5″},»68″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_68.html»,»name»:»\u0410\u043d\u0433\u0430\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043a\u0438 \u0441\u043f\u0435\u0446.\u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438″,»coords»:»57\u00b051\u203200\u2033 \u0441. \u0448. 114\u00b012\u203200\u2033 \u0432. \u0434.»,»photo»:»\/netcat_files\/44_68.JPG»,»type»:»\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0430″,»type_sector»:»\u0425\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438″,»place»:»\u0411\u043e\u0434\u0430\u0439\u0431\u043e»,»date»:»01.10.2018″,»width»:»18″,»height»:»15,2″,»length»:»36″},»67″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_67.html»,»name»:»\u041e\u0434\u043d\u043e\u0441\u043b\u043e\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0430\u0440\u043a\u0430\u0441\u043d\u043e-\u0442\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u043d\u0435\u0436 64\u044524\u04459,5\u043c.»,»coords»:»56.103862, 92.960944″,»photo»:»\/netcat_files\/44_67.JPG»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430″,»place»:»\u041a\u0440\u0430\u0441\u043d\u043e\u044f\u0440\u0441\u043a»,»date»:»28.09.2018″,»width»:»24″,»height»:»9,5″,»length»:»64″},»66″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_66.html»,»name»:»\u0414\u0432\u0443\u0445\u0441\u043b\u043e\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0430\u0440\u043a\u0430\u0441\u043d\u043e-\u0442\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0433\u0430\u0440 50\u044520\u044514\u043c.»,»coords»:»56.1937, 44.0027″,»photo»:»\/netcat_files\/44_66.JPG»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u0425\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438″,»place»:»\u041d\u0438\u0436\u043d\u0438\u0439 \u041d\u043e\u0432\u0433\u043e\u0440\u043e\u0434″,»date»:»07.09.2018″,»width»:»20″,»height»:»14″,»length»:»50″},»65″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_65.html»,»name»:»\u041e\u0434\u043d\u043e\u0441\u043b\u043e\u0439\u043d\u043e\u0435 \u043a\u0430\u0440\u043a\u0430\u0441\u043d\u043e-\u0442\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0443\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0435 15\u04458,2\u04456,4\u043c.»,»coords»:»45.2097, 36.7716″,»photo»:»\/netcat_files\/44_65.JPG»,»type»:»\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0430″,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438″,»place»:»\u0422\u0430\u043c\u0430\u043d\u044c»,»date»:»01.09.2018″,»width»:»8.2″,»height»:»6.4″,»length»:»15″},»64″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_64.html»,»name»:»\u0425\u043e\u043b\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u043d\u0435\u0436 40\u044520\u043c.»,»coords»:»59\u00b024\u203240\u2033 \u0441. \u0448. 30\u00b020\u203250\u2033 \u0432. \u0434.»,»photo»:»\/netcat_files\/44_64.jpg»,»type»:»\u041f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441 \u0430\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u043e\u0432\u043b\u0435\u0439″,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430″,»place»:»\u0412\u044b\u0440\u0438\u0446\u0430, \u041b\u0435\u043d\u0438\u043d\u0433\u0440\u0430\u0434\u0441\u043a\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c»,»date»:»01.08.2018″,»width»:»20″,»height»:»8,1″,»length»:»40″},»63″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_63.html»,»name»:»\u041b\u0435\u0441\u043e\u043f\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e (\u043a\u0430\u0440\u043a\u0430\u0441\u043d\u043e-\u0442\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0433\u0430\u0440)»,»coords»:»54.4312, 20.3600″,»photo»:»\/netcat_files\/44_63.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438″,»place»:»\u041a\u0430\u043b\u0438\u043d\u0438\u043d\u0433\u0440\u0430\u0434\u0441\u043a\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c, \u0413\u0443\u0440\u044c\u0435\u0432\u0441\u043a»,»date»:»18.05.2018″,»width»:»12″,»height»:»7″,»length»:»36″},»61″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_61.html»,»name»:»\u0422\u0435\u043f\u043b\u044b\u0439 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434, \u043e.\u0421\u0430\u0445\u0430\u043b\u0438\u043d, \u0433.\u0425\u043e\u043b\u043c\u0441\u043a»,»coords»:»47.0335, 142.0979″,»photo»:»\/netcat_files\/44_61.JPG»,»type»:»\u041f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441 \u0430\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u043e\u0432\u043b\u0435\u0439″,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438″,»place»:»\u0425\u043e\u043b\u043c\u0441\u043a, \u043e. \u0421\u0430\u0445\u0430\u043b\u0438\u043d»,»date»:»01.03.2018″,»width»:»32″,»height»:»14,6″,»length»:»34″},»60″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_60.html»,»name»:»\u0421\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 (\u0430\u043d\u0433\u0430\u0440 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0444\u043d\u0430\u0441\u0442\u0438\u043b\u0430)»,»coords»:»55.0944, 36.6717″,»photo»:»\/netcat_files\/44_60.JPG»,»type»:»\u041f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441 \u0430\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u043e\u0432\u043b\u0435\u0439″,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u041e\u0431\u043d\u0438\u043d\u0441\u043a»,»date»:»27.02.2018″,»width»:»18″,»height»:»12,5″,»length»:»66″},»59″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_59.html»,»name»:»\u041b\u0435\u0434\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0434\u0432\u043e\u0440\u0435\u0446 \u0438\u0437 \u0441\u044d\u043d\u0434\u0432\u0438\u0447-\u043f\u0430\u043d\u0435\u043b\u0435\u0439″,»coords»:»51.0881, 40.0871″,»photo»:»\/netcat_files\/44_59.png»,»type»:»\u041f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441 \u0430\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u043e\u0432\u043b\u0435\u0439″,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430″,»place»:»\u0412\u043e\u0440\u043e\u043d\u0435\u0436″,»date»:»01.03.2018″,»width»:»30″,»height»:»12,2″,»length»:»60″},»58″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_58.html»,»name»:»\u041a\u0430\u0440\u043a\u0430\u0441\u043d\u043e-\u0442\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0443\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u041a\u0435\u0440\u0447\u0435\u043d\u0441\u043a\u043e\u043c \u043c\u043e\u0441\u0442\u0443″,»coords»:»45.2097, 36.7716″,»photo»:»\/netcat_files\/44_58.JPG»,»type»:»\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0430″,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438″,»place»:»\u0422\u0430\u043c\u0430\u043d\u044c»,»date»:»13.11.2017″,»width»:»16″,»height»:»9,7″,»length»:»27″},»57″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_57.html»,»name»:»\u0425\u043e\u043b\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0445\u0438\u043c.\u0440\u0435\u0430\u0433\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432″,»coords»:»44.7095, 37.8215″,»photo»:»\/netcat_files\/44_57.jpg»,»type»:»\u041f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441 \u0430\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u043e\u0432\u043b\u0435\u0439″,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438″,»place»:»\u041d\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0441\u0441\u0438\u0439\u0441\u043a»,»date»:»13.11.2017″,»width»:»10″,»height»:»12,5″,»length»:»12″},»56″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_56.html»,»name»:»\u0417\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u044f»,»coords»:»65.9988, 57.5551″,»photo»:»\/netcat_files\/44_56.JPG»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0423\u0441\u0438\u043d\u0441\u043a»,»date»:»31.10.2017″,»width»:»21″,»height»:»»,»length»:»48″},»55″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_55.html»,»name»:»\u0422\u0435\u043f\u043b\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0433\u0430\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u044f\u0445\u0442″,»coords»:»55.948055, 37.568228″,»photo»:»\/netcat_files\/44_55.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0414\u043e\u043b\u0433\u043e\u043f\u0440\u0443\u0434\u043d\u044b\u0439″,»date»:»17.10.2017″,»width»:»21″,»height»:»10,8″,»length»:»26″},»54″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_54.html»,»name»:»\u0423\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043e\u0440\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f»,»coords»:»55.7503, 37.6728″,»photo»:»\/netcat_files\/44_54.jpg»,»type»:»\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0430″,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430″,»date»:»23.08.2017″,»width»:»8″,»height»:»8″,»length»:»15″},»53″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_53.html»,»name»:»\u0421\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438″,»coords»:»56.9841, 41.0353″,»photo»:»\/netcat_files\/44_53.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0418\u0432\u0430\u043d\u043e\u0432\u043e, \u0418\u0432\u0430\u043d\u043e\u0432\u0441\u043a\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b.»,»date»:»13.07.2017″,»width»:»12″,»height»:»10″,»length»:»60″},»52″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_52.html»,»name»:»\u0422\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0443\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0445\u043e\u043a\u043a\u0435\u0439\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u0442\u043a\u0430″,»coords»:»53.2381, 34.4215″,»photo»:»\/netcat_files\/44_52.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430″,»place»:»\u0411\u0440\u044f\u043d\u0441\u043a»,»date»:»13.06.2017″,»width»:»28″,»height»:»12,7″,»length»:»56″},»51″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_51.html»,»name»:»\u0410\u043d\u0433\u0430\u0440 \u0438\u0437 \u0441\u044d\u043d\u0434\u0432\u0438\u0447 \u043f\u0430\u043d\u0435\u043b\u0435\u0439″,»coords»:»55.804019, 37.673740″,»photo»:»\/netcat_files\/44_51.jpg»,»type»:»\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0430″,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430″,»date»:»06.03.2017″,»width»:»33,8″,»height»:»13″,»length»:»84″},»50″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_50.html»,»name»:»\u041c\u043e\u043d\u0442\u0430\u0436 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u043e\u0440\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f»,»coords»:»60.074460, 71.463397″,»photo»:»\/netcat_files\/44_50.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0421\u0430\u043b\u044b\u043c»,»date»:»13.03.2017″,»width»:»24″,»height»:»13,6″,»length»:»51″},»48″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_48.html»,»name»:»\u0414\u0432\u0443\u0445\u0441\u043b\u043e\u0439\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0430\u0440\u043a\u0430\u0441\u043d\u043e-\u0442\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0433\u0430\u0440″,»coords»:»56.1937, 44.0027″,»photo»:»\/netcat_files\/44_48.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u041d\u0438\u0436\u043d\u0438\u0439 \u041d\u043e\u0432\u0433\u043e\u0440\u043e\u0434″,»date»:»01.11.2016″,»width»:»30″,»height»:»14″,»length»:»50″},»47″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_47.html»,»name»:»\u0422\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0448\u043a\u043e\u043b\u044b \u0442\u0430\u043d\u0446\u0435\u0432″,»coords»:»45.2019, 36.2805″,»photo»:»\/netcat_files\/44_47.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430″,»place»:»\u041a\u0435\u0440\u0447\u044c, \u041a\u0440\u044b\u043c»,»date»:»16.02.2017″,»width»:»10″,»height»:»8″,»length»:»35″},»17″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_17.html»,»name»:»\u0423\u0442\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0433\u0430\u0440″,»coords»:»60.074460, 71.463397″,»photo»:»\/netcat_files\/44_17.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438″,»place»:»\u0421\u0430\u043b\u044b\u043c»,»date»:»13.02.2017″,»width»:»24″,»height»:»13,6″,»length»:»51″},»18″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_18.html»,»name»:»\u0425\u043e\u043b\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0433\u0430\u0440″,»coords»:»55.761128, 52.104489″,»photo»:»\/netcat_files\/44_18.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0415\u043b\u0430\u0431\u0443\u0433\u0430″,»date»:»01.10.2016″,»width»:»25″,»height»:»14,9″,»length»:»80″},»19″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_19.html»,»name»:»\u041c\u0443\u0441\u043e\u0440\u043e\u043f\u0435\u0440\u0435\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0437\u0430\u0432\u043e\u0434″,»coords»:»65.534169, 72.556454″,»photo»:»\/netcat_files\/44_19.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u041d\u0430\u0434\u044b\u043c»,»date»:»01.11.2016″,»width»:»30″,»height»:»15,7″,»length»:»54″},»20″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_20.html»,»name»:»\u0421\u043a\u043b\u0430\u0434 \u043c\u043e\u0442\u043e\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0441\u0435\u043b»,»coords»:»55.058182, 73.347531″,»photo»:»\/netcat_files\/44_20.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u041e\u043c\u0441\u043a»,»date»:»13.02.2017″,»width»:»30″,»height»:»14″,»length»:»100″},»21″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_21.html»,»name»:»\u0421\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438″,»coords»:»55.753577, 52.106205″,»photo»:»\/netcat_files\/44_21.jpg»,»type»:»\u041f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441 \u0430\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u043e\u0432\u043b\u0435\u0439″,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0422\u044e\u043c\u0435\u043d\u044c»,»date»:»13.02.2017″,»width»:»15″,»height»:»8,5″,»length»:»30″},»40″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_40.html»,»name»:»\u0410\u043d\u0433\u0430\u0440 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0444\u043d\u0430\u0441\u0442\u0438\u043b\u0430″,»coords»:»55.762017,52.520965″,»photo»:»\/netcat_files\/44_40.jpg»,»type»:»\u041f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441 \u0430\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u043e\u0432\u043b\u0435\u0439″,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u041d\u0430\u0431\u0435\u0440\u0435\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0427\u0435\u043b\u043d\u044b»,»date»:»13.02.2017″,»width»:»10″,»height»:»6,5″,»length»:»20″},»23″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_23.html»,»name»:»\u0423\u0442\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0433\u0430\u0440″,»coords»:»67.697439, 72.917075″,»photo»:»\/netcat_files\/44_23.jpg»,»type»:»\u041f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441 \u0430\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u043e\u0432\u043b\u0435\u0439″,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438″,»place»:»\u041c\u0435\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \»\u041d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u041f\u043e\u0440\u0442\»»,»date»:»13.02.2017″,»width»:»18″,»height»:»13,5″,»length»:»36″},»24″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_24.html»,»name»:»\u0410\u043d\u0433\u0430\u0440-\u043a\u043e\u0440\u043e\u0432\u043d\u0438\u043a»,»coords»:»42.360056, 69.675694″,»photo»:»\/netcat_files\/44_24.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u0410\u043d\u0433\u0430\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f C\/\u0425″,»place»:»\u0428\u044b\u043c\u043a\u0435\u043d\u0442″,»date»:»01.08.2015″,»width»:»45″,»height»:»16″,»length»:»201″},»25″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_25.html»,»name»:»\u0420\u0435\u043c\u043e\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0435\u0445″,»coords»:»52.788127, 52.262411″,»photo»:»\/netcat_files\/44_25.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438″,»place»:»\u0411\u0443\u0437\u0443\u043b\u0443\u043a»,»date»:»03.11.2015″,»width»:»24″,»height»:»13″,»length»:»38″},»27″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_27.html»,»name»:»\u0410\u043d\u0433\u0430\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u044f\u0445\u0442″,»coords»:»55.948055, 37.568228″,»photo»:»\/netcat_files\/44_27.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0414\u043e\u043b\u0433\u043e\u043f\u0440\u0443\u0434\u043d\u044b\u0439″,»date»:»13.02.2017″,»width»:»20″,»height»:»13,9″,»length»:»50″},»28″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_28.html»,»name»:»\u0410\u043d\u0433\u0430\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432″,»coords»:»55.551327, 38.218961″,»photo»:»\/netcat_files\/44_28.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0420\u0430\u043c\u0435\u043d\u0441\u043a\u0438\u0439″,»date»:»13.02.2017″,»width»:»24″,»height»:»14″,»length»:»60″},»29″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_29.html»,»name»:»\u0410\u043d\u0433\u0430\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438″,»coords»:»56.103862, 92.960944″,»photo»:»\/netcat_files\/44_29.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u041a\u0440\u0430\u0441\u043d\u043e\u044f\u0440\u0441\u043a»,»date»:»13.02.2017″,»width»:»30″,»height»:»15″,»length»:»33″},»30″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_30.html»,»name»:»\u0430\u043d\u0433\u0430\u0440\u044b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u043c\u043e\u043d\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0431\u043e\u043a\u0441\u043e\u0432″,»coords»:»62.263872, 74.482878″,»photo»:»\/netcat_files\/44_30.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u041a\u043e\u0433\u0430\u043b\u044b\u043c»,»date»:»13.02.2017″,»width»:»24″,»height»:»13,5″,»length»:»65″},»31″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_31.html»,»name»:»\u0410\u043d\u0433\u0430\u0440 \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u043d\u0435\u0436\u0430″,»coords»:»56.185147, 36.976678″,»photo»:»\/netcat_files\/44_31.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430″,»place»:»\u0421\u043e\u043b\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e\u0440\u0441\u043a»,»date»:»13.02.2017″,»width»:»21″,»height»:»11″,»length»:»41″},»32″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_32.html»,»name»:»\u0410\u043d\u0433\u0430\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u043c\u043e\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u043e\u043a\u0441\u0430″,»coords»:»60.939742, 76.569601″,»photo»:»\/netcat_files\/44_32.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u041d\u0438\u0436\u043d\u0435\u0432\u0430\u0440\u0442\u043e\u0432\u0441\u043a»,»date»:»13.02.2017″,»width»:»24″,»height»:»14″,»length»:»55″},»33″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_33.html»,»name»:»\u0410\u043d\u0433\u0430\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u043c\u043e\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u043e\u043a\u0441\u0430″,»coords»:»56.077626, 92.896870″,»photo»:»\/netcat_files\/44_33.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438″,»place»:»\u041c\u0435\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \»\u0412\u0430\u043d\u043a\u043e\u0440\u0441\u043a\u043e\u0435\»»,»date»:»13.02.2017″,»width»:»18″,»height»:»13″,»length»:»40″},»34″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_34.html»,»name»:»\u0410\u043d\u0433\u0430\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u043c\u043e\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u043e\u043a\u0441\u0430″,»coords»:»56.077626, 92.896870″,»photo»:»\/netcat_files\/44_34.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u041c\u0435\u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \»\u0412\u0430\u043d\u043a\u043e\u0440\u0441\u043a\u043e\u0435\»»,»date»:»13.02.2017″,»width»:»12″,»height»:»10″,»length»:»20″},»35″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_35.html»,»name»:»\u0410\u043d\u0433\u0430\u0440 \u0441 \u043a\u0440\u0430\u043d-\u0431\u0430\u043b\u043a\u043e\u0439″,»coords»:»58.221728, 92.503657″,»photo»:»\/netcat_files\/44_35.jpg»,»type»:»\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0430″,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438″,»place»:»\u041b\u0435\u0441\u043e\u0441\u0438\u0431\u0438\u0440\u0441\u043a»,»date»:»13.02.2017″,»width»:»18″,»height»:»6,5″,»length»:»40″},»36″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_36.html»,»name»:»\u0410\u043d\u0433\u0430\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u043c\u043e\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u043e\u043a\u0441\u0430″,»coords»:»66.083963, 76.680974″,»photo»:»\/netcat_files\/44_36.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438″,»place»:»\u041d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0423\u0440\u0435\u043d\u0433\u043e\u0439″,»date»:»13.02.2017″,»width»:»24″,»height»:»13,5″,»length»:»40″},»37″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_37.html»,»name»:»\u0410\u043d\u0433\u0430\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u043c\u043e\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u043e\u043a\u0441\u0430″,»coords»:»61.003180, 69.018902″,»photo»:»\/netcat_files\/44_37.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0425\u0430\u043d\u0442\u044b-\u041c\u0430\u043d\u0441\u0438\u0439\u0441\u043a»,»date»:»13.02.2017″,»width»:»24″,»height»:»13,7″,»length»:»37″},»38″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_38.html»,»name»:»\u0421\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438″,»coords»:»55.567283, 38.294835″,»photo»:»\/netcat_files\/44_38.jpg»,»type»:»\u0410\u0440\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439″,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0420\u0430\u043c\u0435\u043d\u0441\u043a\u0438\u0439″,»date»:»13.02.2017″,»width»:»12″,»height»:»6″,»length»:»40″},»39″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_39.html»,»name»:»\u0421\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438″,»coords»:»55.564949, 38.327107″,»photo»:»\/netcat_files\/44_39.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0420\u0430\u043c\u0435\u043d\u0441\u043a\u0438\u0439″,»date»:»13.02.2017″,»width»:»18″,»height»:»6″,»length»:»6,5″},»41″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_41.html»,»name»:»\u0410\u043d\u0433\u0430\u0440 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u043c\u043e\u043d\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u043e\u043a\u0441\u0430″,»coords»:»60.758589, 72.836526″,»photo»:»\/netcat_files\/44_41.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u041f\u044b\u0442\u044c-\u042f\u0445″,»date»:»13.02.2017″,»width»:»21″,»height»:»11″,»length»:»48″},»42″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_42.html»,»name»:»\u0410\u043d\u0433\u0430\u0440″,»coords»:»47.112129, 39.423267″,»photo»:»\/netcat_files\/44_42.jpg»,»type»:»\u041c\u043e\u0434\u0435\u0440\u043d»,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0410\u0437\u043e\u0432″,»date»:»13.02.2017″,»width»:»24″,»height»:»11″,»length»:»40″},»43″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_43.html»,»name»:»\u0412\u044b\u0441\u0442\u0430\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043e\u043d»,»coords»:»55.804019, 37.673740″,»photo»:»\/netcat_files\/44_43.jpg»,»type»:»\u041f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441 \u0430\u0440\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0440\u043e\u0432\u043b\u0435\u0439″,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430″,»date»:»13.02.2017″,»width»:»18″,»height»:»6,5″,»length»:»39″},»44″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_44.html»,»name»:»\u0425\u043e\u043b\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0433\u0430\u0440″,»coords»:»56.859611, 35.911896″,»photo»:»\/netcat_files\/44_44.jpg»,»type»:»\u041f\u043e\u043b\u0438\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439″,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0422\u0432\u0435\u0440\u044c»,»date»:»13.02.2017″,»width»:»14″,»height»:»8″,»length»:»44″},»45″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_45.html»,»name»:»\u0410\u043d\u0433\u0430\u0440″,»coords»:»53.987177, 123.943632″,»photo»:»\/netcat_files\/44_45.jpg»,»type»:»\u0410\u0440\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439″,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0421\u043a\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0434\u0438\u043d\u043e»,»date»:»13.02.2017″,»width»:»12″,»height»:»6″,»length»:»32″},»46″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_46.html»,»name»:»\u0423\u0442\u0435\u043f\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0433\u0430\u0440″,»coords»:»66.138657, 76.795669″,»photo»:»\/netcat_files\/44_46.jpg»,»type»:»\u041f\u043e\u043b\u0438\u0433\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439″,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u041d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0423\u0440\u0435\u043d\u0433\u043e\u0439″,»date»:»13.02.2017″,»width»:»18″,»height»:»8″,»length»:»36″},»62″:{«link»:»\/nashi-raboty\/nashi-raboty_62.html»,»name»:»\u0421\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b 50\u044518 \u0438 60\u044512\u043c.»,»coords»:»64.5700, 34.3600″,»photo»:»\/netcat_files\/44_62.jpg»,»type»:»\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u043a\u0430″,»type_sector»:»\u041f\u043e\u0434 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b»,»place»:»\u0420\u0435\u0441\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430 \u041a\u0430\u0440\u0435\u043b\u0438\u044f, \u041a\u0435\u043c\u044c»,»date»:»30.05.2017″,»width»:»12″,»height»:»6″,»length»:»60″}}

Важная информация | ГБУ НСО Государственная вневедомственная экспертиза Новосибирской области (ГБУ НСО «ГВЭ НСО»)

  • Письмо Минстроя НСО от 17.09.2021г. №7938-01-11/45 «Об изменении цены контрактов, вызванных ростом стоимости строительных ресурсов»

  • Письмо Минстроя НСО от 24.03.2021г. №2395/45 «О понижающех коэффициентах применяемых при расчете стоимости проведения экспертной оценки, проектной документации и результатов инженерных изысканий выполненной для проведения капитальный ремонт, проводимой в рамках п. 12.6 Устава ГБУ НСО «ГВЭ НСО»

  • Перечень наиболее часто выявляемого экспертами ГБУ НСО «ГВЭ НСО» несоответсвия проектных решений требованиям технических регдаментов 2021г.

  • Письмо Минстроя НСО от 24.03.2021г. №2395/45 «О понижающех коэффициентах применяемых при расчете стоимости проведения экспертной оценки, проектной документации и результатов инженерных изысканий выполненной для проведения капитальный ремонт, проводимой в рамках п. 12.6 Устава ГБУ НСО «ГВЭ НСО»
  • Письмо Минстроя НСО от 01.02.2021г. №350/45-Вн «О региональном фонде пространственных данных Новосибирской области»
  • Письмо ФАУ «Главгосэкспертиза России» от 17.12.2020г. №ОГЭ-01-01-07/18057-ИТ «Об объектах благоустройства»
  • Письмо ГБУ НСО «ГВЭ НСО» от 18.11.2020г. №5185/20 «О требованиях к формату электронных документо предоставляемых в ГБУ НСО «ГВЭ НСО» для проведения  государственной экспертизы»
  • Письмо Минстроя НСО от 27.10.2020г. №8750/45 «О наиболее качественном подходе к определению сметной стоимсоти»
  • Письмо ГБУ НСО «ГВЭ НСО» от 14.10.2020г. №4570/20 «О методике определения сметной стоимсоти»
  • Перечень наиболее часто выявляемого экспертами ГБУ НСО «ГВЭ НСО» несоответсвия проектных решений требованиям технических регдаментов 2020г.
  • Письмо Минстроя РФ от 10.07.2020г. №26444-ВЯ08 «Об обновлении перечня национальных стандартов и сводов правил (частей таких стандартов и сводов правил), в результате применения которых на обязательной основе обеспечивается содлюдение требований Федераьного закона «Технический регламент о безопасности зданий и сооружений»
  • Письмо Минстроя НСО от 03.07.2020г. №5141/45 «О перечне документов необходимых для прохождения экспертизы проектной документации объектов строительства, реконструкции, капитального ремонта и ремонта автомобильных дорог»
  • Постановление Правительтсва Новосибирской области от 18.03.2020г. №72-п «О введении режима повышенной готовности на территории Новосибирской области»
  • Письмо Минстроя НСО от 28.02.2020г. №855/45-Вн «О экспертизе по кап. ремонту»
  • Требования к составу документации, предоставляемой для проведения государственной экспертизы ППРФ от 05.03.2007 года № 145 (пункты Положения)
  • Требования к составу документации, предоставляемой для экспертного сопровождения ППРФ от 05.03.2007 года № 145 (пункты Положения)
  • Письмо Минстроя НСО от 23.12.2019г. №11278/45 «О прохождении экспертизы»
  • Письмо Минстроя России от 26.11.2019г. №45157-ВК/03 «О дистанционной подготовке экспертов к аттестации» 
  • Письмо АЭСП от 11.10.2019г. №АЭ-01-19/59 «О размере платы за проведение государственной экспертизы»
  • Письмо ГБУ НСО «ГВЭ НСО» от 08.10.2019г. №2718/19 «Запрос о возможности снижении размера платы за проведение государственной экспертизы»
  • Письмо-Минстроя-НСО-от-15.10.2019-№9225-45
  • Письмо-Минстроя-НСО-от-17.10.2019-№9305-45
  • Приказ ГБУ НСО «ГВЭ НСО» от 24.09.2019г. № 9-ОД «О использовании пространственных данных регионального фонда»
  • Письмо Минстроя НСО от 18.09.2019г. №3748/45-Вн «О использовании пространственных данных регионального фонда»
  • Приказ ГБУ НСО «ГВЭ НСО» от 20.09.2019г. № 8-ОД «О техническом отчёте по инженерно-гидрометеорологических изысканиях 
  • Перечень наиболее часто выявляемого экспертами ГБУ НСО «ГВЭ НСО» несоответствия проектных решений требованиям технических регламентов 2019г.
  • Письмо ГБУ НСО «Геофонд НСО» от 22.05.2019г. №66/45-3-Вн «О фонде пространственных данных Новосибирской области»
  • Письмо Министерства строительства Новосибирской области от 24.04.2019г. №3688/45 «По вопросу прохождения экспертизы проектной документации при проверке достоверности определения сметной стоимости» 
  • Министерство строительства Новосибирской области «О порядке определения платы за проведение государственной экспертизы»
  • Министерство транспорта и дорожного хозяйства «О предоставлении субсидий областного бюджета»
  • Ответ  Министерства строительства Новосибирской области на Письмо ГБУ НСО «ГВЭ НСО» от 03.12.2018г. №1653/18 (изменение п.3.3. статьи 49 Градостроительного Кодекса РФ)
  • Инструкция по прохождению процедуры получения государственной услуги «Проведение государственной экспертизы проектной документации и результатов инженерных изысканий, выдачу заключений в отношении модифицированной проектной документации объектов капитального строительства» с использованием «Единого портала государственных и муниципальных услуг»
  • Письмо ГБУ НСО «ГВЭ НСО» от 06.08.2014г. №990/14  «О применении ограждающих конструкций с показателем тепловой инерции D<4 »
  • Письмо ГБУ НСО «ГВЭ НСО» от 27.08.2014г. №1085/14 «О использовании систем пофасадного авторегулирования»
  • Технический регламент Главгосэкспертизы России по Новосибирской области  от 06.01.2006г. «Рекомендации по составу и оформлению строительных расчётов, в том числе выполняемых с применением программных комплексов и представляемых на экспертизу»
  • Методические рекомендации ГБУ НСО «ГВЭ НСО» от 03.09.2014 № МР-ГВЭ-01-14 (1-я редакция) «Состав и содержание раздела «Требования к обеспечению безопасной эксплуатации объектов капитального строительства»
  • Приказ ГБУ НСО «ГВЭ НСО» от 14.10.2014г. № 7-ОД
  • Приказ ГБУ НСО «ГВЭ НСО» от 28.10.2014г. № 8-ОД
  • Письмо ГБУ НСО «ГВЭ НСО» от 12.11.2014 № 1485/14
  • Приказ ГБУ НСО «ГВЭ НСО» от 27.01.2015 № 1-ОД
  • Письмо ГБУ НСО «ГВЭ НСО» от 10.02.2015 №209/15 «О разделе ИТМ ГО и ЧС»
  • Пособие ГБУ НСО «ГВЭ НСО» от 25.01.2016 № П-ГВЭ-01-16 (1-я редакция) «Общеобразовательные школы»
  • Письмо Министерства строительства Новосибирской области от 20.04.2016 №1591/45 «О выпуске Каталога средних цен на материалы, изделия, конструкции и другие ресурсы, применяемые в строительстве на территории Новосибирской области, в текущем уровне цен»
  • Мнение специалистов ФГБУ ВНИИПО МЧС России по письму Инспекции государственного строительного надзора Новосибирской области от 25.03.2016г. №392-18/47
  • Письмо Минстроя России от 28.06.2016 № 20176-ДЛ/03 «По вопросу необходимости дополнительной разработки специальных технических условий на архитектурно-строительное проектирование и инженерных коммуникаций»
  • Письмо Минстроя России от 07.07.2016г. № 21323-АС/08 «По вопросу соблюдения требований СП 15.13330.2012 «СНиП II-22-81* «Каменные и армокаменные конструкции»
  • Письмо ЦНИИСК им. В.А. Кучеренко от 28.06.2016г. №4.829 «По вопросам применения лицевого кирпичного слоя толщиной 120 мм в многослойных стенах»
  • Письмо Министерства строительства Новосибирской области от 17.11.2016г. № 3168/45 «О минимальном количестве пассажирских лифтов в жилых зданиях различной этажности»
  • Методические рекомендации ГБУ НСО «ГВЭ НСО»  ноябрь 2016 № МР-ГВЭ-01-16 (1-я редакция) «Состав и содержание раздела «Сведения о нормативной периодичности выполнения работ по капитальному ремонту многоквартирного дома, необходимые для обеспечения безопасной эксплуатации такого дома, об объеме и о составе указанных работ (в случае подготовки проектной документации для строительства, реконструкции многоквартирного дома)»
  • Письмо АО «ЦНС» от 12.07.2017г. № 888 «по вопросу определения количества лифтов расчётом в соответствии с указаниями ГОСТ Р 52941-2008»
  • Письмо Минстроя России от 22.11.2017г. № 42752-ЕС/06 «О замене плоской крыши на скатную»
  • Письмо Минстроя России ль 14.03.2018г. № 10312-АС/08 «По вопросу разъяснения положений СП 54.13330.2011 «»Здания жилые многоквартирные»
  • Письмо ЦНИИСК им. В.А. Кучеренко от 22.03.2018г. №13-373 «п. 8.4.3. СП 20.13330,2011 «СНиП 2.01.07-85* Нагрузки и воздействия»
  • Письмо Минстроя НСО от 25.06.2018г. №5742/45  Главам муниципальных образований и городских округов Новосибирской области «О направлении информации Главам муниципальных образований и городских округов»
  • Письмо ФГБУ ВНИИПО МЧС России от 29.03.2017г. №1690эп-13-4-4 «О разъяснении требований Нормативных документов»
  • Письмо ГБУ НСО «ГВЭ НСО» от 26.07.2018г. №955/18 «О нумерации разделов проектной документации»

Министерство строительства НСО и ГБУ НСО «ГВЭ НСО» информируют о начале действия нового информационного ресурса в сфере строительства – Единого государственного реестра заключений проектной документации объектов капитального строительства

С 1 июля 2018 года все заключения экспертизы проектной документации объектов капитального строительства будут вноситься в Единый государственный реестр заключений экспертизы проектной документации объектов капитального строительства (далее — ЕГРЗ). Порядок ведения реестра утвержден Приказом Минстроя России № 115 от 22.02.2018.
В реестре будут размещаться сведения о заключениях экспертизы, о представленной для проведения экспертизы проектной документации и результатах инженерных изысканий, об экономически эффективной проектной документации повторного использования.
Проектная документация, загружаемая в реестр, по составу и содержанию должна полностью соответствовать требованиям действующего градостроительного законодательства.
Оператор (ФАУ «Главгосэкспертиза России») будет осуществлять мониторинг качества подготовки экспертными организациями проектов разделов реестра, и по результатам мониторинга ежеквартально информировать Минстрой России.
С введением системы пользователи получат единый доступ к консолидированной информации о заключениях экспертизы, проектной документации и инженерных изысканиях в отношении объектов капитального строительства, в том числе в отношении экономически эффективной проектной документации повторного использования. Ознакомиться с системой можно по ссылке http://egrz.ru/.
Использование информации, содержащейся в ЕГРЗ повысит информационную открытость деятельности экспертных организаций.

Министерство строительства НСО и ГБУ НСО «ГВЭ НСО» информируют о возможности с 1 января 2017 года получения государственной услуги «Проведение государственной экспертизы проектной документации, результатов инженерных изысканий и достоверности определения сметной стоимости объектов капитального строительства» на территории НСО в электронной форме.

   ГБУ НСО «ГВЭ НСО» ежедневно в рабочее время проводит обучение заявителей по вопросу возможности предоставления проектной документации и (или) результатов инженерных изысканий для проведения государственной экспертизы в электронной форме (телефон службы технической поддержки (383) 221-56-08. Указанное нововедение призвано максимально упростить предоставление проектной документации на экспертизу, позволит заявителям в реальном времени (обновление каждые 10 минут) получать информацию о наличии замечаний и готовности заключения.

    Во исполнение постановления Правительства РФ от 05.03.2007 №145 «О ПОРЯДКЕ ОРГАНИЗАЦИИ И ПРОВЕДЕНИЯ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ЭКСПЕРТИЗЫ ПРОЕКТНОЙ ДОКУМЕНТАЦИИ И РЕЗУЛЬТАТОВ ИНЖЕНЕРНЫХ ИЗЫСКАНИЙ» начиная с 1 января 2017 года, на территории Новосибирской области, проектная документация и (или) результаты инженерных изысканий, а также иные документы, необходимые для проведения государственной экспертизы проектной документации и (или) результатов инженерных изысканий, представляются в уполномоченные на проведение такой государственной экспертизы органы исполнительной власти субъектов Российской Федерации или подведомственные этим органам государственные учреждения в электронной форме, за исключением случаев, когда проектная документация и (или) результаты инженерных изысканий содержат сведения, доступ к которым ограничен в соответствии с законодательством Российской Федерации. На территории Новосибирской области, органом, уполномоченным на проведение государственной экспертизы проектной документации и (или) результатов инженерных изысканий, является ГБУ НСО «Государственная вневедомственная экспертиза Новосибирской области» (официальный сайт: http://expertiza-nso.ru, телефон горячей линии по вопросам проведения государственной экспертизы проектной документации и результатов инженерных изысканий: (383) 221-56-08). С 1 января 2017 года, предоставление всех необходимых документов для получения государственной услуги «Проведение государственной экспертизы проектной документации, результатов инженерных изысканий и достоверности определения сметной стоимости объектов капитального строительства» будет являться возможным посредством Единого портала государственных и муниципальных услуг, пройдя по следующей ссылке: https://www.gosuslugi.ru/263396/1/info
Государственное бюджетное учреждение Новосибирской области «государственная вневедомственная экспертиза Новосибирской области» (ГБУ НСО «ГВЭ НСО») создано на основании постановления Губернатора Новосибирской области от 11.01.2001 № 1.
Учреждение является единственным территориальным государственным экспертным органом Новосибирской области, осуществляющим проведение государственной экспертизы проектной документации и (или) результатов инженерных изысканий в пределах компетенции субъекта Российской Федерации в соответствии с Градостроительным кодексом Российской Федерации.

Учредителем Учреждения является субъект Российской Федерации Новосибирская область. Полномочия учредителя в пределах установленной федеральным законодательством и законодательством Новосибирской области компетенции осуществляют Правительство Новосибирской области, министерство строительства и жилищно-коммунального хозяйства Новосибирской области и департамент имущества и земельных отношений Новосибирской области. 

Учреждение подведомственно министерству строительства и жилищно-коммунального хозяйства Новосибирской области.

Основной вид (предмет) деятельности ГБУ НСО «ГВЭ НСО» — проведение в установленном порядке государственной экспертизы проектной документации и (или) результатов инженерных изысканий с учётом норм ст. 49 Градостроительного кодекса Российской Федерации.

Учреждение может осуществлять проведение экспертизы сметной, рабочей, проектной документации и (или) результатов инженерных изысканий в соответствии с ч.ч. 2,3,3.1. ст.49 Градостроительного кодекса Российской Федерации. 

 

Автономное учреждение РК «Управление государственной экспертизы РК». Новые правила проектирования

В январе вступили в силу три новых свода правил проектирования, строительства и эксплуатации объектов и пять изменений к уже действующим СП.

Защита зданий и сооружений от прогрессирующего обрушения

Вступил в силу новый свод правил «Защита зданий и сооружений от прогрессирующего обрушения. Правила проектирования. Основные положения». (СП 385.1325800.2018. Приказ от 5 июля 2018 г. № 393/пр).

В документе прописаны основные положения по проектированию зданий и сооружений нормального и повышенного уровня ответственности классов КС-2 и КС-3 различных конструктивных систем в целях обеспечения их защиты от прогрессирующего обрушения.

Сводом правил также установлены требования к проектированию, строительным материалам и их характеристикам при расчете сооружений на устойчивость против прогрессирующего обрушения. Кроме того, обозначены требования к расчетным моделям, нагрузкам и воздействиям, конструктивным мероприятиям по защите зданий различных конструктивных систем от прогрессирующего воздействия.

Требования СП не распространяются на проектирование транспортных и гидротехнических сооружений, а также объектов культурного наследия.

Подпорные сооружения

Вступил в силу свод правил «Сооружения подпорные. Правила проектирования». (СП381.1325800.2018. Приказ от 23 июля 2018 г. № 444/пр).

Документ содержит требования к инженерным изысканиям, проектированию подпорных сооружений, гибких, массивных и уголковых подпорных сооружений. Требования СП также распространяются на проектирование конструкций крепления, конструирование подпорных сооружений и конструкций крепления.

Кроме того, в своде правил учтено влияние строительства подпорного сооружения на окружающую застройку и уточнены особенности проектирования стен подвалов.

Светопрозрачные конструкции из поликарбоната

Вступил в силу свод правил «Конструкции светопрозрачные из поликарбоната. Правила проектирования» (СП 386.1325800.2018. Приказ от 11 июля 2018 г. № 417/пр).

В документе прописаны требования к материалам, применяемым в светопрозрачных конструкциях из поликарбоната, к качеству и безопасной эксплуатации таких конструкций, а также требования к их проектированию.

Требования документа распространяются на светопрозрачные конструкции с монолитными, многослойными, профилированными поликарбонатными панелями и модульные поликарбонатные конструкции.

        

Трамвайные пути

Вступили в силу изменения к СП 84.13330.2016 «СНиП III-39-76 Трамвайные пути» (Приказ от 5 июля 2018 г. № 394/пр).

В частности, в документе уточнены термины и определения, внесены дополнения в общие положения, в раздел, касающийся проектирования и строительства земляного полотна и водоотводного устройства, верхних строений пути, дорожных покрытий трамвайных путей. Также в своде правил прописаны технические требования по сооружению контактной сети трамваев.

Холодильники

Вступили в силу изменения к СП 109.13330.2012 «СНиП 2.11.02-87 Холодильники» (Приказ от 5 июля 2018 г. № 395/пр). Документ дополнен требованиями к объемно-планировочным и конструктивным решениям, водопроводам и канализации. Кроме того, уточнены нормы о защите грунтов оснований зданий холодильников от морозного течения.

Земляные сооружения, основания и фундаменты

Вступили в силу изменения к СП 45.13330.2017 «СНиП 3.02.01-87 Земляные сооружения, основания и фундаменты» (Приказ от 5 июля 2018 г. № 396/пр).   

В частности, были уточнены нормы в разделах, касающихся закрепления грунтов, их уплотнения, устройства грунтовых подушек и предпостроечного уплотнения слабых водонасыщенных грунтов. Также в документе уточнены технические требования при устройстве насыпей и обратных засыпок.

В январе также вступили в силу изменения к СП 20.13330.2016 «СНиП 2.01.07-85* Нагрузки и воздействия» (Приказ от 5 июля 2018 г. № 402/пр) и к СП 55.13330.2016 «СНиП 31-02-2001 Дома жилые одноквартирные» (Приказ от 10 июля 2018 г. № 415/пр).

Новая технология генотипирования SNP Target SNP-seq и ее применение в генетическом анализе сортов огурцов

  • 1.

    Vignal, A., Milan, D., SanCristobal, M. & Eggen, A. Обзор SNP и других типов молекулярных маркеров и их использования в генетике животных. Genet. Selection Evolution, 34,3 34 , 275–305 (2002).

    CAS Статья Google ученый

  • 2.

    Перкель, Дж. Исправление: генотипирование SNP: шесть технологий, совершивших революцию. Nat. Методы 5 , 447–453 (2008).

    CAS Статья Google ученый

  • 3.

    Ляо, П. Ю. и Ли, К. Х. От SNP к функциональному полиморфизму: понимание приложений биотехнологии. Biochemical Eng. J. 49 , 149–158 (2010).

    CAS Статья Google ученый

  • 4.

    Йем, I. Текущие достижения и перспективы вирусной устойчивости садовых культур. Садоводство, Окружающая среда, Биотехнология. 57 , 113–122, https://doi.org/10.1007/s13580-016-0105-x (2016).

    CAS Статья Google ученый

  • 5.

    Шавруков Ю.В. Сравнение применения маркеров SNP и CAPS в генетических исследованиях пшеницы и ячменя. Завод БМК. Биол. 16 , 11 (2016).

    Артикул Google ученый

  • 6.

    Томсон, М. Дж. Генотипирование SNP с высокой пропускной способностью для ускорения улучшения сельскохозяйственных культур. Завод. Порода. Biotechnol. 2 , 195–212 (2014).

    Артикул Google ученый

  • 7.

    Тиан, Х. Л. и др. . Разработка кукурузы SNP3072, массива SNP, совместимого с высокой пропускной способностью, для идентификации китайских сортов кукурузы по отпечаткам ДНК. Мол. Порода. 35 , 136 (2015).

    Артикул Google ученый

  • 8.

    Shirasawa, K., Monna, L., Kishitani, S. & Nishio, T. Однонуклеотидный полиморфизм в случайно выбранных генах среди сортов риса японская (Oryza sativa L.), идентифицированных с помощью ПЦР-RF-SSCP. Dna Res. 11 , 275–283 (2004).

    CAS Статья Google ученый

  • 9.

    Лю, Л. и др. . Режим высокопроизводительной идентификации сортов пшеницы по маркерам SNP. Журнал Triticeae Crops (2018).

  • 10.

    Kuang, M. et al. . Разработка основного набора SNP-маркеров для идентификации сортов хлопчатника на возвышенностях в Китае. J. Integr. Сельское хозяйство 15 , 954–962 (2016).

    Артикул Google ученый

  • 11.

    Wei, Z. Y., Hui Hui, L. I., Jun, L. I. & Yasir. Точная идентификация сортов по нуклеотидным полиморфизмам и установление сканируемых идентификаторов сортов зародышевой плазмы сои. Acta Agronomica Sinica (2018).

  • 12.

    Liu, W. et al. . Влияние выбора формы плодов на генетическую структуру и разнообразие, выявленное при генотипировании идеальных SNP по всему геному в баклажанах. Мол. Порода. 39 , 140, https://doi.org/10.1007/s11032-019-1051-y (2019).

    Артикул Google ученый

  • 13.

    Du, H. et al. . Целевое секвенирование выявляет генетическое разнообразие, структуру популяции, маркеры ядра-SNP и локусы, связанные с формой плода, у разновидностей перца. Завод БМК. Биол. 19 , 578, https://doi.org/10.1186/s12870-019-2122-2 (2019).

    CAS Статья PubMed PubMed Central Google ученый

  • 14.

    Юнг, Дж. К., Парк, С. В., Лю, В. Ю. и Канг, Б. С. Открытие однонуклеотидного полиморфизма в маркерах перца и SNP для идентификации сорта. Euphytica 175 , 91–107 (2010).

    CAS Статья Google ученый

  • 15.

    Ван, К. К. и др. . Разработка экономичного нового метода для быстрого одновременного генотипирования пяти общих однонуклеотидных полиморфизмов гена нейротрофического фактора головного мозга (BDNF) с помощью системы устойчивых к амплификации тетрапраймеров мутаций. Внутр. J. Methods Psychiatr. Res. 24 , 235 (2015).

    Артикул Google ученый

  • 16.

    Семагн, К., Бабу, Р., Херн, С. и Олсен, М.Генотипирование по однонуклеотидному полиморфизму с использованием Kompetitive Allele Specific PCR (KASP): обзор технологии и ее применения для улучшения сельскохозяйственных культур. Мол. Порода. 33 , 1–14 (2014).

    CAS Статья Google ученый

  • 17.

    Лоу, Ю. Л., Ведрен, С. и Лю, Дж. Геномная технология с высокой пропускной способностью в исследованиях и клиническом лечении рака груди. Развивающийся ландшафт генетических эпидемиологических исследований. Breast Cancer Res. BCR 8 , 209–209 (2006).

    Артикул Google ученый

  • 18.

    Law, W. D., Fogarty, E. A., Vester, A. & Antonellis, A. Полногеномная оценка консервативных аллелей SNP выявляет панель регуляторных SNP, относящихся к периферическому нерву. BMC genomics 19 , 311–311, https://doi.org/10.1186/s12864-018-4692-z (2018).

    CAS Статья PubMed PubMed Central Google ученый

  • 19.

    Мамедов Дж., Аггарвал Р., Буйярапу Р. и Кумпатла С. SNP-маркеры и их влияние на селекцию растений. Внутр. Дж. Плант. Геномика, 2012, 2012 , 728398 (2012).

    Google ученый

  • 20.

    Мардис, Э. Р. Влияние технологии секвенирования следующего поколения на генетику. Trends Genetics: TIG 24 , 133–141, https://doi.org/10.1016/j.tig.2007.12.007 (2008).

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • 21.

    Менг, К. и др. . Разработка маркеров SNP с использованием технологии RNA-seq и тетрапраймера ARMS-PCR в сладком картофеле. J. Integr. Сельское хозяйство 16 , 464–470 (2017).

    Артикул Google ученый

  • 22.

    Чен, К. и др. . Новая трехэтапная мультиплексная ПЦР для генотипирования SNP с секвенированием следующего поколения. Анал. Биоанал. Chem. 408 , 4371–4377, https: // doi.org / 10.1007 / s00216-016-9536-6 (2016).

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • 23.

    Онда, Ю., Такахаги, К., Симидзу, М., Иноуэ, К. и Мочида, К. Мультиплексное целевое секвенирование ампликона ПЦР (MTA-Seq): простое, гибкое и универсальное генотипирование SNP с помощью Секвенирование ампликонов с высокой степенью мультиплексирования с помощью ПЦР. Frontiers in Plant Science 9 , https://doi.org/10.3389/fpls.2018.00201 (2018).

  • 24.

    Янг, С. и др. . Платформа маркерного генотипирования следующего поколения (AmpSeq) в гетерозиготных культурах: тематическое исследование селекции с помощью маркеров в виноградной лозе. Horticulture Research 3 , 16002.

  • 25.

    Guo, Z. et al . Разработка панелей множественных маркеров SNP, доступных для селекционеров, путем генотипирования с помощью целевого секвенирования (GBTS) кукурузы. Мол. Порода. 39 , 37, https://doi.org/10.1007/s11032-019-0940-4 (2019).

    Артикул Google ученый

  • 26.

    Редди, П. П. Огурец. (2016).

  • 27.

    Lv, J. et al. . Генетическое разнообразие и популяционная структура огурца (Cucumis sativus L.). PLoS One 7 , e46919 (2012).

    ADS CAS Статья Google ученый

  • 28.

    Мяо, Х., Чжан, С. П., Син-Фанг, Г. У., Ван, Ю.И Чен, Л. Анализ генетического разнообразия и построение по отпечаткам пальцев основных сортов китайского огурца с помощью полиморфизма повторения простой последовательности. Журнал генетических ресурсов растений (2014).

  • 29.

    Chandel, G. & Banerjee, S. Понимание роли генов-кандидатов, связанных с гомеостазом металлов, в поглощении, транспорте и перераспределении Fe / Zn в рисе с использованием полуколичественной ОТ-ПЦР. J. Plant. Мол. Биол. Biotechnol. 2 , 33–46 (2011).

    Google ученый

  • 30.

    Кавагнаро, П. Ф. и др. . Полногеномная характеристика простых повторов последовательности у огурца (Cucumis sativus L.). Bmc Genomics 11 , 569 (2010).

    Артикул Google ученый

  • 31.

    Huang, S. et al . Геном огурца Cucumis sativus L. Nat. Genet. 41 , 1275 (2009).

    CAS Статья Google ученый

  • 32.

    Ци, Дж. и др. . Карта геномных вариаций дает представление о генетической основе одомашнивания и разнообразия огурцов. Nature Genetics 45 , 1510, https://doi.org/10.1038/ng.2801, https://www.nature.com/articles/ng.2801#supplementary-information (2013).

  • 33.

    Ян, Дж. и др. . Target SSR-Seq: новая технология генотипирования SSR, связанная с идеальными SSR в генетическом анализе сортов огурца. Фронт. Растение.Sci. 10 , 531, https://doi.org/10.3389/fpls.2019.00531 (2019).

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • 34.

    Li, H. & Durbin, R. Быстрое и точное согласование коротких считываний с помощью преобразования Барроуза – Уиллера. Биоинформатика 25 , 1754–1760, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btp324 (2009).

    CAS Статья PubMed PubMed Central Google ученый

  • 35.

    Де Сумма, С. и др. . Жесткая фильтрация GATK: настраиваемые параметры для улучшения варианта, требующего секвенирования данных целевой генной панели следующего поколения. BMC Bioinforma. 18 , 119, https://doi.org/10.1186/s12859-017-1537-8 (2017).

    CAS Статья Google ученый

  • 36.

    Паллави, Х. М., Гауда, Р., Вишванат, К., Шадакшари, Ю. Г. и Бханупракаш, К. Идентификация маркеров SSR для тестирования гибридности и генетической чистоты семян подсолнечника (Helianthus annuus L.). Seed Sci. Technol. 34 , 59–66 (2011).

    Google ученый

  • 37.

    Ботштейн Д., Уайт Р. Л., Сколник М. и Дэвис Р. В. Построение карты генетического сцепления у человека с использованием полиморфизмов длины рестрикционных фрагментов. г. J. Hum. Genet. 32 , 314–331 (1980).

    CAS PubMed PubMed Central Google ученый

  • 38.

    Хантер П. Числовой индекс дискриминационной способности систем набора текста: приложение индекса разнообразия Симпсона. Журнал клинической микробиологии 26 (1988).

  • 39.

    Притчард, Дж. К., Стивенс, М. и Доннелли, П. Вывод структуры популяции с использованием данных мультилокусного генотипа. Генетика 155 (2000).

  • 40.

    Эванно, Г., Регнаут, С. и Годе, Дж. Определение количества групп людей с помощью программного обеспечения СТРУКТУРА: исследование моделирования. Мол. Ecol. 14 , 2611–2620 (2005).

    CAS Статья Google ученый

  • 41.

    FUJII, H. et al. . Минимальный маркер: алгоритм и компьютерная программа для идентификации минимальных наборов дискриминирующих маркеров ДНК для эффективной идентификации сорта. J. Bioinforma. Computational Biol. 11 , 1250022, https://doi.org/10.1142/s0219720012500229 (2013).

    Артикул Google ученый

  • 42.

    УПОВ. Возможное использование молекулярных маркеров при исследовании отличимости, однородности и стабильности (DUS). УПОВ Женева, Швейцария (2011).

  • 43.

    Рольф, Ф. Дж. NTSYSpc .: Система числовой таксономии и многомерного анализа. Версия 2.1. Exeter Software, Сетокет, Нью-Йорк . (2000).

  • 44.

    Патер, Дж. А. и др. . Распространенный вариант CLDN14 вызывает резкую предъязыковую сенсоневральную тугоухость в нескольких семьях из-за эффекта основателя. Hum. Genet. 136 , 107–118 (2017).

    CAS Статья Google ученый

  • 45.

    Wongsaprom, C. et al. . Два интрогрессированных локуса количественных признаков придают широкий спектр устойчивости к бластной болезни в генетическом фоне сорта RD6 тайский клейкий жасминовый рис. Урожай полевой. Res. 119 , 245–251 (2010).

    Артикул Google ученый

  • 46.

    Маманова Л. и др. . Стратегии целевого обогащения для секвенирования следующего поколения. Nature Methods 7 , 111, https://doi.org/10.1038/nmeth.1419, https://www.nature.com/articles/nmeth.1419#supplementary-information (2010).

  • 47.

    Tsuchihashi, Z. & Dracopoli, N.C. Прогресс в высокопроизводительных методах генотипирования SNP. Pharmacogenomics J. 2 , 103, https://doi.org/10.1038/sj.tpj.6500094 (2002).

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • 48.

    Лю, Дж. и др. . Усовершенствованный метод конструирования аллель-специфических праймеров ПЦР для анализа маркеров SNP и его применение. Завод. Методы 8 , 34, https://doi.org/10.1186/1746-4811-8-34 (2012).

    CAS Статья PubMed PubMed Central Google ученый

  • 49.

    Liu, Q. et al . Шаги по обеспечению точности вызова генотипа и SNP из данных секвенирования Illumina. BMC Genomics 13 , S8, https: // doi.org / 10.1186 / 1471-2164-13-S8-S8 (2012).

    Артикул PubMed PubMed Central Google ученый

  • 50.

    Реннер, С.С., Шефер, Х. и Коциан, А. Филогенетика Cucumis (Cucurbitaceae): Огурец (C. sativus) принадлежит к азиатско-австралийской кладе, далекой от дыни (C. melo). Bmc Evolut. Биол. 7 , 58 (2007).

    Артикул Google ученый

  • 51.

    Эмануэлли, Ф. и др. . Генетическое разнообразие и популяционная структура, оцененная с помощью маркеров SSR и SNP в большой коллекции зародышевой плазмы винограда. Завод БМК. Биол. 13 , 39–39 (2013).

    CAS Статья Google ученый

  • 52.

    Cericola, F. et al. . Структура популяции и разнообразие баклажанов из Азии и Средиземноморского бассейна. PLoS one 8 , e73702 – e73702, https: // doi.org / 10.1371 / journal.pone.0073702 (2013).

    ADS CAS Статья PubMed PubMed Central Google ученый

  • 53.

    Чен, Х. М. и др. . Сходство и различие между Китайскими методиками тестирования на ООС и руководящими принципами УПОВ по фаленопсису. Рефераты по китайскому садоводству (2013).

  • 54.

    Tommasini, L. et al. . Разработка мультиплексных маркеров простых повторов последовательности (SSR) в дополнение к испытаниям на отличимость, однородность и стабильность рапса (Brassica napus L.) разновидностей. Теор. Прил. Genet. 106 , 1091–1101 (2003).

    CAS Статья Google ученый

  • 55.

    Кришнан, С. и др. . Интеграция фонового анализа с помощью маркеров с отбором на переднем плане для идентификации рекомбинантов с превосходной устойчивостью к бактериальному ожогу в рисе басмати . Vol. 127 (2008).

  • 56.

    Jeong, S.C. & Saghai Maroof, M.A. Обнаружение и генотипирование SNP, тесно связанных с двумя локусами устойчивости к болезням, Rsv1 и Rsv3, сои. Завод. Порода. 123 , 305–310, https://doi.org/10.1111/j.1439-0523.2004.00981.x (2004).

    CAS Статья Google ученый

  • 57.

    Фанг, Д. Д., Сяо, Дж., Канчи, П. К. и Кантрелл, Р. Г. Новый гаплотип SNP, связанный с геном устойчивости к синей болезни у хлопка (Gossypium hirsutum L.). Теор. Прил. Genet. 120 , 943–953, https://doi.org/10.1007/s00122-009-1223-y (2010).

    CAS Статья PubMed Google ученый

  • 58.

    Jänsch, M. et al. . Идентификация SNP, связанных с восемью локусами устойчивости к болезням яблони. Мол. Порода. 35 , 45, https://doi.org/10.1007/s11032-015-0242-4 (2015).

    CAS Статья Google ученый

  • 59.

    Wen, C. et al. . Тонкое генетическое картирование гена устойчивости к пятнистости листьев cca-3 у огурца Cucumis sativus L. Теор. Прил. Genet. 128 , 2495–2506, https://doi.org/10.1007/s00122-015-2604-z (2015).

    CAS Статья PubMed Google ученый

    • Анализ ассоциаций выявил 31 новый локус риска для восприимчивости к колоректальному раку

  • Отдел генетики и эпидемиологии, Институт исследований рака, Лондон, SW7 3RP, Великобритания

    Филип Дж. Лоу, Питер Бродерик, Джеймс Стадд, Джулия Орландо , Амит Суд, Эми Холройд, Стивен Пенегар, Энтони Свердлоу, Розалинд А.Eeles, Zsofia Kote-Jarai, Sara Benlloch & Richard S. Houlston

  • Группа генетики рака толстой кишки, Отдел генетики человека Совета медицинских исследований, Институт генетики и молекулярной медицины, Западная больница общего профиля, Эдинбургский университет, Эдинбург, Eh5 2XU, Великобритания

    Мария Тимофеева, Сьюзан Фаррингтон, Виктория Свинти, Европи Теодорату, Питер Воан-Шоу, Гарри Кэмпбелл, Лина Згага и Малкольм Дж. Данлоп Сантьяго, Сантьяго-де-Компостела, 15706, Испания

    Церес Фернандес-Розадилья и Мануэла Гаго-Домингес

  • Лаборатория генетики и эволюции рака, Институт рака и геномных наук, Университет Бирмингема, Винсент Драйв, Бирмингем, 15 2 , UK

    Церера Фернандес-Розадилья, Лаура Гэткомб, Мария Пинна, Сара Бриггс, Линн Мартин, Эмма Джагер, Арчана Шарма-Оутс и Иа n Tomlinson

  • Wellcome Center for Human Genetics, McCarthy Group, Roosevelt Drive, Oxford, OX3 7BN, UK

    Хуан Фернандес-Тайес и Саймон Лидхэм

  • Лаборатория генетики и генетики рака желудочно-кишечного тракта, Институт генетики рака, Институт рака of Birmingham, Vincent Drive, Edgbaston, Birmingham, B15 2TT, UK

    Claire Palles

  • Центр глобальных исследований в области здравоохранения, Институт Ашера, Эдинбургский университет, Эдинбург, EH8 9AG, Великобритания

    Evropi Campbelloratou

    & Harry 900

  • Департамент общественного здравоохранения и первичной медико-санитарной помощи, Институт здоровья населения, Тринити-колледж Дублина, Дублинский университет, Дублин, D02 PN40, Ирландия

    Лина Згага

  • Совет по медицинским исследованиям Подразделение генетики человека, Институт генетики и молекулярной медицины , Western General Hospital, Эдинбургский университет, Эдинбург, Eh5 2XU, UK

    Кэролайн Хейворд

  • Generation Scotland, Центр геномной и экспериментальной медицины, MRC Институт генетики и молекулярной медицины, Эдинбургский университет, Эдинбург, Eh5 2XU, UK

    Archie Campbell, Sarah Harris, Ian J.Дири и Джон Старр

  • Центр когнитивного старения и когнитивной эпидемиологии, Эдинбургский университет, Эдинбург, EH8 9JZ, Великобритания

    Сара Харрис и Ян Дж. Дири

  • Департамент психологии, Эдинбургский университет, Эдинбург, Эдинбург 9JZ, Великобритания

    Сара Харрис

  • Секция медицинской генетики, Центр геномики и экспериментальной медицины, Институт генетики и молекулярной медицины, Эдинбургский университет, Эдинбург, Eh5 2XU, Великобритания

    Джон Старр

  • Шотландия Исследовательский центр, Эдинбургский университет, Эдинбург, EH8 9JZ, Великобритания

    John Starr & Simon Leedham

  • Отделение трансляционной гастроэнтерологии, отделение Наффилда.of Medicine, Оксфордский университет, Больница Джона Рэдклиффа, Оксфорд, OX3 9DU, Великобритания

    Джеймс Ист

  • Лаборатория биоинфоматики рака, Институт рака и геномных наук, Университет Бирмингема, Винсент Драйв, Эджбастон, Бирмингем, B15 2TT, Великобритания

    Роланд Арнольд

  • Отделение онкологии, Оксфордский университет, исследовательский центр Old Road Campus Research Building, Оксфорд, OX3 7LE, Великобритания

    Элейн Джонстон, Хайтао Ван, Рэйчел Керр и Тим Моган

  • Клиническое отделение Наффилда Лабораторные исследования, Больница Джона Рэдклиффа, Оксфордский университет, Оксфорд, OX3 9DU, Великобритания

    Дэвид Керр

  • Отдел клинических испытаний Совета медицинских исследований, Aviation House, 125 Kingsway, Лондон, WC2B 6NH, Великобритания

    Ричард Каплан

  • Отделение генетики, Специализированная больница и исследовательский центр имени короля Фейсала, Эр-Рияд, 11211, Саудовская Аравия

    Нада Аль-Тассан

    90 011

  • Департамент медицинской и клинической генетики, Medicum и программа исследований в области биологии в масштабе генома, Отдел исследовательских программ, Университет Хельсинки, Хельсинки, 00014, Финляндия

    Киммо Палин, Ульрика А.Ханнинен, Татьяна Каюсо, Томас Тансканен, Йоханна Конделин, Эви Каасинен и Лаури А. Аалтонен

  • Институт молекулярной медицины, Финляндия (FIMM), Университет Хельсинки, Хельсинки, 00014, Финляндия

    Антти-Пекка Сипат, Самулика Сипат Aarno Palotie

  • Folkhälsan Research Center, 00250, Helsinki, Finland

    Johan G. Eriksson

  • Отделение общей практики и первичной медико-санитарной помощи, Университет Хельсинки и больница Хельсинкского университета, Хельсинки, 00000014, Финляндия

    Йохан

    , Финляндия ГРАММ.Эрикссон

  • Национальный институт здравоохранения и социального обеспечения, Хельсинки, 00271, Финляндия

    Харри Риссанен, Пауль Кнект, Пекка Юсилахти и Вейкко Саломаа

  • Финский регистр рака, Институт статистических и эпидемиологических исследований рака, Финляндия и факультет социальных наук Университета Тампере, Тампере, 33014, Финляндия

    Ээро Пуккала

  • Факультет социальных наук, Университет Тампере, Тампере, 33014, Финляндия

    Ээро Пуккала

  • Департамент общественного здравоохранения, Университет Хельсинки, Хельсинки, 00014, Финляндия

    Самули Рипатти

  • Широкий институт Массачусетского технологического института и Гарвард, Кембридж, Массачусетс, 02142, США

    Самули Рипатти

  • Подразделение аналитической и трансляционной генетики, Департамент медицины Больница общего профиля, Бостон, Массачусетс, 02114, США

    Аарно Палоти

  • De Отделение хирургии, Абдоминальный центр, Университетская больница Хельсинки, Хельсинки, 00029, Финляндия

    Лаура Ренконен-Синисало и Анна Лепистё

  • Отделение патологии, Центральная больница Центральной Финляндии, Ювяскюля, 40620, Финляндия

  • Янв Бё11

    Отделение хирургии, Центральная больница Ювяскюля, Ювяскюля, 40620, Финляндия

    Юкка-Пекка Меклин

  • Отделение медицинских наук, Факультет спорта и наук о здоровье, Университет Ювяскюля, Ювяскюля, 40014ekka Jukka

    , Финляндия

    Mecklin

  • Группа колоректальной онкогеномики, Департамент клинической патологии, Мельбурнский университет, Парквилл, Виктория, 3010, Австралия

    Daniel D.Бьюкенен

  • Викторианский комплексный онкологический центр, Университет Мельбурна, Центр исследований рака, Парквилл, Виктория, 3010, Австралия

    Дэниел Д. Бьюкенен

  • Клиника геномной медицины и семейного рака, Королевская больница Мельбурна, Парквилл, Виктория , 3010, Австралия

    Дэниел Д. Бьюкенен

  • Центр эпидемиологии и биостатистики Мельбурнского университета, Мельбурн, Виктория, 3010, Австралия

    Аунг-Ко Вин, Джон Хоппер и Марк Э.Дженкинс

  • Департамент исследований здравоохранения, клиника Мейо, Скоттсдейл, Аризона, 85259, США

    Норалейн М. Линдор

  • Программа профилактики рака, Центр исследования рака Фреда Хатчинсона, Сиэтл, Вашингтон, 98109, США

    Полли А. Ньюкомб

  • Госпиталь Маунт-Синай, Исследовательский институт Луненфельд-Таненбаум, Торонто, ON M5G 1X5, Канада

    Стивен Галлинджер

  • Исследовательский институт трансляционной геномики (TGen), филиал города Надежды, Феникс AZ, 85004, США

    Дэвид Дагган

  • Центр геномики общественного здравоохранения, Университет Вирджинии, Вирджиния, Вирджиния, 22903, США

    Грэм Кейси

  • Группа исследований геномики человека, Департамент биомедицины, Базельский университет , Basel, 4031, Switzerland

    Per Hoffmann

  • Департамент геномики, Центр жизни и мозга, Университет Бонна, Бонн, 53127, Ge rmany

    Пер Хоффманн и Маркус М.Nöthen

  • Институт генетики человека, Медицинский факультет Боннского университета и Университетская клиника Бонна, Бонн, 53127, Германия

    Маркус М. Нётен

  • Институт медицинской информатики, биометрии и эпидемиологии, Университетская клиника Эссена, Университет of Duisburg-Essen, Essen, 45147, Germany

    Karl-Heinz Jöckel

  • Центр генетической эпидемиологии рака, Отделение онкологии, Кембриджский университет, Кембридж, CB1 8RN, UK

    Douglas F.Easton & Paul DP Pharoah

  • Центр генетической эпидемиологии рака, Департамент общественного здравоохранения и первичной медико-санитарной помощи, Кембриджский университет, Кембридж, CB1 8RN, Великобритания

    Douglas F. Easton & Paul DP Pharoah

  • Department of Non -Эпидемиология инфекционных заболеваний, Лондонская школа гигиены и тропической медицины, Лондон, WC1E 7HT, Великобритания

    Джулиан Пето

  • Группа геномной эпидемиологии, Немецкий онкологический исследовательский центр (DKFZ), Гейдельберг, 69120, Германия

    Федерико Канциан

  • Отдел исследований рака груди, Институт исследований рака, Лондон, SW3 6JB, Великобритания

    Энтони Свердлоу

  • Royal Marsden NHS Foundation Trust, Лондон, SW3 6JJ, Великобритания

    Розалинд А.Eeles

  • Отделение здоровья населения, исследований служб здравоохранения и первичной медико-санитарной помощи, Манчестерский университет, Манчестер, M13 9PL, Великобритания

    Кеннет Мьюир

  • Медицинская школа Уорика, Университет Уорика, Ковентри, CV4 7HL, Великобритания

    Кеннет Мьюир

  • Департамент прикладных медицинских исследований, Университетский колледж Лондона, Лондон, WC1E 7HB, Великобритания

    Нора Пашаян

  • Центр генетической эпидемиологии рака, Отделение онкологии, Лаборатория Strangeways, Кембриджский университет, Кембридж, CB1 8RN, UK

    Нора Пашаян, Али Амин Аль Олама и Сара Бенллох

  • Отдел клинических исследований Великобритании по исследованию рака, Институт онкологических наук, Университет Глазго, Глазго, G61 1BD, Великобритания

    Андреа Харкин, Карен Аллан, Джон Маккуин и Джеймс Пол

  • Университетская больница Саутгемптона NHS Foundation Trust, Саутгемптон, SO16 6YD, Великобритания

    Тимоти Ивсон

  • The Christie NHS Foundation Trust, Манчестер, M20 4BX, UK

    Марк Сондерс

  • Отдел клинической эпидемиологии и исследований старения, Deutsches Krebsforschungszentrum, 69120, Hidelberg

    & Butter, Германия Герман Бреннер

  • Отделение генетической эпидемиологии, Немецкий центр исследования рака (DKFZ), Гейдельберг, 69120, Германия

    Дженни Чанг-Клод

  • Университетский онкологический центр Гамбурга, Университетский медицинский центр Гамбург-Эппендорф, Гамбург, 20251, Германия

    Jenny Chang-Claude

  • Немецкий онкологический консорциум (DKTK), Немецкий онкологический исследовательский центр (DKFZ), Гейдельберг, 69120, Германия

    Герман Бреннер

  • Подразделение профилактической онкологии, Немецкий онкологический центр ) и Национальный центр опухолевых заболеваний (NCT), Гейдельберг, 69120, Германия

    Hermann Бреннер

  • Отделение хирургической онкологии, Университетская онкологическая больница, Университетский госпитальный центр Сестре Милосрднице, Загреб, 10000, Хорватия

    Ива Кирач

  • Отделение хирургии, Университетский госпитальный центр Загреб, 10000, Загреб, Хорватия

    Петар Матошевич

  • Медицинский факультет I, Институт исследования рака, Венский медицинский университет, Borschkegasse 8a, 1090, Вена, Австрия

    Филипп Хофер, Стефани Брезина и Андреа Гсур

  • Отделение рака и генетики, Школа of Medicine, Кардиффский университет, Кардифф, CF14 4XN, UK

    Джереми П.Чидл

  • Департамент профилактической медицины, Медицинская школа Кека, Университет Южной Калифорнии / Центр комплексного лечения рака Норриса, Лос-Анджелес, Калифорния,

    , США

    Брайан Э. Хендерсон, Кристофер А. Хайман, Дэвид В. Конти, Стивен Чанок и Сью Энн Инглз

  • Департамент эпидемиологии и биостатистики, Университет Кейс Вестерн Резерв, Кливленд, Огайо, 44106, США

    Фредрик Р. Шумахер

  • Онкологический центр Сейдмана, Университетские больницы, Кливленд, Огайо, 44106 , США

    Фредрик Р.Шумахер

  • Кафедра клинической неврологии, Кембриджский университет, Кембридж, CB2 1TN, Великобритания

    Али Амин Аль Олама

  • Отдел эпидемиологии и генетики рака, Национальный институт рака, NIH, Бетесда, Мэриленд, 20892, США

    Соня И. Берндт, Деметриус Албейнс и Стелла Кутрос

  • Отделение медицинской эпидемиологии и биостатистики, Каролинский институт, Стокгольм, 30303, Швеция

    Программа Фредрика Виклунда и Хенрика Гронберга, Американское общество исследований рака

  • 250 Williams Street, Атланта, Джорджия, 30303, США

    Susan Gapstur & Victoria L.Стивенс

  • Статистический центр SWOG, Онкологический исследовательский центр Фреда Хатчинсона, Сиэтл, Вашингтон, 98109, США

    Кэтрин М. Танген

  • Австралийский исследовательский центр рака простаты-Qld, Институт здоровья и биомедицинских инноваций и Школа биомедицины Наука, Технологический университет Квинсленда, Брисбен, 4059, Квинсленд, Австралия

    Джиотсна Батра и Джудит Клементс

  • Институт трансляционных исследований, Брисбен, 4102, Квинсленд, Австралия

    Джотсна Батра и Джудит Клементс

  • Медицинский департамент Биохимия и генетика, Институт биомедицины, Университет Турку, Турку, 20520, Финляндия

    Йоханна Шлейткер

  • Тыкс Микробиология и генетика, Отделение медицинской генетики, Университетская больница Турку, Турку, 20520, Финляндия

    Йоханна Шлейткер

  • Отдел эпидемиологии питания, Институт медицины окружающей среды, Каролинский институт, Стокгольм, 171 77, Швеция

    Алисия Волк

  • Кафедра хирургических наук, Уппсальский университет, Упсала, 751 85, Швеция

    Алисия Волк

  • Отделение онкологических наук, Университет Манчестер, Манчестерский академический медицинский научный центр, исследования, связанные с лучевой терапией, Манчестерский центр биомедицинских исследований NIHR, Доверие фонда NHS Hospital Christie, Манчестер, M13 9NT, UK

    Catharine West

  • Департамент эпидемиологии, Гарвард Т.H Chan School of Public Health, Boston, MA, 02115, USA

    Lorelei Mucci

  • CeRePP, Tenon Hospital, Paris, 75020, France

    Géraldine Cancel-Tassin

  • Sorbonne Université, GRC n ° 5 -URO, Tenon Hospital, Paris, 75970, France

    Géraldine Cancel-Tassin

  • Отделение молекулярной медицины, Университетская больница Орхуса, Орхус, 8000, Дания

    Карина Далсгаард Соренсенхус

  • Отделение клинической медицины, Орхус Университет, Орхус, 8000, Дания

    Карина Далсгаард Соренсен

  • Отделение медицинской генетики, Университетская больница Осло, Осло, 0424, Норвегия

    Эли Мари Гриндедал

  • Отделение онкологии, Больница Адденбрук Кембриджского университета Кембридж, CB2 0QQ, UK

    Дэвид Э.Нил

  • Онкологические исследования, Великобритания Кембриджский научно-исследовательский институт, Центр Ли Ка Шинга, Кембридж, CB2 0RE, Великобритания

    Дэвид Э. Нил

  • Наффилд Департамент хирургических наук, Оксфордский университет, Оксфорд, OX3 7LF, Великобритания

    Дэвид Э. Нил и Фредди К. Хэмди

  • Факультет медицинских наук, Больница Джона Рэдклиффа, Оксфордский университет, Оксфорд, OX3 9DU, Великобритания

    Дэвид Э. Нил и Фредди К. Хэмди

  • Школа Социальная и общественная медицина, Бристольский университет, Бристоль, BS8 2PS, UK

    Jenny L.Донован

  • Отделение эпидемиологии рака, Наффилд Департамент здравоохранения Оксфордского университета, Оксфорд, OX3 7LF, Великобритания

    Рут К. Трэвис

  • Отделение хирургической онкологии, Онкологический центр принцессы Маргарет, Торонто, M5G 2M9, Канада

    Роберт Дж. Гамильтон

  • Отделение радиационной онкологии, Медицинская школа Икана на горе Синай, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, 10029, США

    Барри С. Розенштейн

  • Отделение генетики и геномных наук школы Икана of Medicine at Mount Sinai, New York, NY, 10029, USA

    Barry S.Розенштейн

  • Центр молекулярной онкологии, Институт рака Бартса, Научный центр Джона Вейна, Лондонский университет Королевы Марии, Лондон, EC1M 6BQ, Великобритания

    Юн-Цзе Лу

  • Отдел эпидемиологии рака и разведки, Совет по раку Victoria, Melbourne, 3004, Victoria, Australia

    Graham G. Giles

  • Центр эпидемиологии и биостатистики, Мельбурнская школа народонаселения и глобального здравоохранения, Мельбурнский университет, Мельбурн, 3053, Австралия

    Graham G.Giles

  • Отделение урологической хирургии, Бригам и женская больница, Бостон, Массачусетс, 02115, США

    Адам С. Кибель

  • Fundación Pública Galega de Medicina Xenómica-SERGAS, Grupo de Medicina Xen Сантьяго-де-Компостела, 15782, Испания

    Ана Вега

  • Центр исследований в области экологической эпидемиологии (CREAL), Барселонский институт глобального здравоохранения (ISGlobal), Барселона, 60803, Испания

    Манолис Когевинас

  • CIB Salud Pública (CIBERESP), Мадрид, 28029, Испания

    Манолис Кожевинас

  • IMIM (Исследовательский институт больницы дель Мар), Барселона, 08003, Испания

    Манолис Кожевинас

  • Universitat Pompeu00, Барселона, Испания

    Манолис Кожевинас

  • Ченнинг, отделение сетевой медицины, отделение медицины, Бригам и женская больница / Харв ard Medical School, Бостон, Массачусетс, 02115, США

    Кэтрин Л.Пенни

  • Департамент эпидемиологии рака, Онкологический центр Моффитта, Тампа, 33612, США

    Джонг Й. Парк

  • Отдел здравоохранения, Центр исследований рака Фреда Хатчинсона, Сиэтл, 98109, Вашингтон, США

    Джанет Л. Стэнфорд и Лиза Ф. Ньюкомб

  • Департамент эпидемиологии, Школа общественного здравоохранения, Вашингтонский университет, Сиэтл, 98195, Вашингтон, США

    Джанет Л. Стэнфорд

  • Международный центр наследственного рака, Департамент Генетика и патология, Поморский медицинский университет, Щецин, 70-001, Польша

    Цезарий Цибульски

  • Факультет здравоохранения и медицинских наук Копенгагенского университета, Копенгаген, 1165, Дания

    Børge G.Nordestgaard

  • Отделение клинической биохимии, Больница Херлев и Гентофте, Университетская больница Копенгагена, Херлев, 2900, Дания

    Бёрге Г. Нордестгаард

  • Институт генетики человека, Университетская больница Ульма, 8

    3, Германия

    Кристиан Майер

  • Отделение мочеполовой медицинской онкологии, Онкологический центр доктора медицины Андерсона Техасского университета, Хьюстон, Техас, 77030, США

    Джери Ким

  • Калифорнийский институт профилактики рака, Фремонт, Калифорния, 94538, США

    Эстер М.Джон

  • Департамент исследований и политики здравоохранения (эпидемиология) и Стэнфордский институт рака, Медицинская школа Стэнфордского университета, Стэнфорд, Калифорния, 94305, США

    Эстер М. Джон

  • Департамент генетики Португальского онкологического института Порту, Порту, 4200-072, Португалия

    Мануэль Р. Тейшейра

  • Институт биомедицинских наук, Университет Порту, Порту, 4200-072, Португалия

    Мануэль Р. Тейшейра

  • Департамент народонаселения Наук, Исследовательский институт города надежды имени Бекмана, Дуарте, Калифорния,

    , США

    Susan L.Нойхаузен

  • Факультет медицины и медицинских наук, фундаментальных медицинских наук, Гентский университет, Гент, 9000, Бельгия

    Ким Де Рейк

  • Медицинский факультет, отделение хирургии, Университет Малайи, Куала-Лумпур, 50603, Малайзия

    Азад Разак

  • Отделение урологии Вашингтонского университета, Сиэтл, Вашингтон, 98105, США

    Лиза Ф. Ньюкомб

  • Отделение медицинской онкологии, урогенитальное отделение, отделение онкологии, Университетский госпитальный центр Загреба , 10 000, Загреб, Хорватия

    Мария Гамулин

  • Центр молекулярной медицины, Кафедра медицинской химии и биохимии, Медицинский университет, София, 1431, Болгария

    Радка Канева

  • Отделение онкологии, Институт перекрестного рака, Университет Альберты, Эдмонтон, T6G 2R3, Альберта, Канада

    Nawaid Usmani

  • Division of R adiation Oncology, Институт перекрестного рака, Эдмонтон, T6G 1Z2, Альберта, Канада

    Навайд Усмани

  • Лаборатория молекулярной эндокринологии, Отдел клеточной и молекулярной медицины, KU Leuven, 3000, Leuven, Belgium

    Frank Claessens

  • Frank Claessens

  • Институт онкологических наук, Манчестерский исследовательский центр рака, Манчестерский университет, Манчестерский академический научный центр здравоохранения, больница Святой Марии, Манчестер, M13 9WL, Великобритания

    Paul A.Townsend

  • Калифорнийский университет в Сан-Диего, Онкологический центр Мурса, Ла-Холья, Калифорния,

    , США

    Мануэла Гаго-Домингес

  • Отделение урологии, Медицинский центр Университета Эразма, Роттердам, 3015, Нидерланды

    Моник Ж. Руболь

  • Группа по раку и окружающей среде, Центр исследований в области эпидемиологии и здоровья населения (CESP), INSERM, Университет Париж-Юг, Университет Париж-Сакле, Вильжюиф, 94805, Франция

    Флоренс Менего

  • Отделение клинической геронтологии, Кембриджский университет, Кембридж, CB2 2QQ, UK

    Kay-Tee Khaw

  • Отдел генетической эпидемиологии, медицинский факультет, Медицинская школа Университета штата Юта, Солт-Лейк-Сити, Юта, 84108-1266, США

    Лиза Кэннон-Олбрайт

  • Джордж Э.Медицинский центр Департамента по делам ветеранов Уолена, Солт-Лейк-Сити, Юта, 84148, США

    Лиза Кэннон-Олбрайт

  • Университет Суррея, Гилфорд, GU2 7XH, Суррей, Великобритания

    Hardev Pandha

  • Департамент Лаборатория медицины и патологии, Клиника Майо, Рочестер, Миннесота, 55905, США

    Стивен Н. Тибодо

    • Концепция и дизайн исследования: RSH, IT и M.G.D. Набор пациентов: S.P. и L.M.Подготовка образцов и генотипирование: A.Холройд., П. Анализ первичных данных: P.J.L., M.T., C.F.-R. и J.F.-T. Дополнительный анализ: J.Studd., G.O., A.Sud., S.F., V.S., C.P., S.Briggs., L.M., E.Jaeger., A.S.-O., J.E. and S.L. Приведены образцы данных: ET, PV-S., LZ, AC, HC, CH, SH, IJD, J.Starr., RA, E.Johnstone., HW, LG, MP, DK, R.Kerr., TM, R.Kaplan., NA-T., JPC, KP, LAA, UAH, TC, TT, JK, EK, A.-PS, JGE, HR, PK, EP, PJ, VS, SR, AP, LR-S ., AL, JB, J.-PM, DDB, A.-KW, JH, MEJ, NML, PAN, SG, DD, GC, P.Hoffmann., MMN, K.-HJ, DFE, PDPP, J.Peto., FC, A.Swerdlow., RAE, ZK-J ., KM, NP, PRACTICAL Consortium, A.Harkin., KA, JM, J.Paul., TI, MS, KB, JC-C., MH, HB, IK, PM, P.Hofer., S.Brezina . и A.G. Написание рукописи: R.S.H., I.T., M.G.D и P.J.L. Все авторы прочитали и одобрили окончательную версию рукописи.

    Переписка на Ричард С. Хоулстон.

    Манифест SNP 2019: объяснение 12 ключевых политик

    Источник изображения, BBC

    SNP выпустила свой предвыборный манифест 2019 года под лозунгом «Сильнее для Шотландии».В нем изложена политика, которую партия стремится внедрить.

    Полный документ занимает 52 страницы. Но каковы же обещания, которые привлекут внимание общественности и потенциально смогут привлечь внимание избирателей в день голосования, 12 декабря?

    1. Остановить Brexit

    Удержать Шотландию в ЕС, поддержав второй референдум по Brexit, оставив в бюллетенях для голосования.

    Около трети миллиона избирателей Шотландии, вышедших на референдум по Брекситу в 2016 году, также были сторонниками независимости Шотландии.Однако Никола Стерджен решительно выступил за то, чтобы Великобритания осталась в составе ЕС или снова присоединилась к нему, если Шотландия станет независимой.

    В Вестминстере депутаты партии поддержали предложения о проведении еще одного референдума по Brexit, при условии, что в бюллетенях для голосования есть опция «Остаться». Это по-прежнему позиция в манифесте нынешних выборов. Если перед депутатами встанет выбор между отменой Brexit и «отказом от сделки» с Европейским союзом, SNP заявляет, что поддержит отзыв.

    Вдобавок, Брексит рассматривается SNP как такое большое изменение конституции Великобритании, что оно требует еще одного голосования по вопросу независимости Шотландии, или indyref2, как его окрестили.Даже если Brexit повернет вспять, SNP по-прежнему будет использовать любые рычаги, которые у него есть после этих выборов, для обеспечения indyref2, утверждая, что «хаос» Brexit будет продолжаться в течение многих лет.

    Эта политика распространяется на всю Великобританию.

    Media caption,

    Первый министр Шотландии Никола Стерджен назвал премьер-министра Бориса Джонсона «опасным»

    2. Удерживайте indyref2 в 2020 году

    Попросите правительство Великобритании предоставить шотландскому парламенту право провести референдум в следующем году о независимости.

    Точно никто не удивится, увидев поддержку референдума о независимости в манифесте SNP. Для ясности: партия уже считает, что у нее есть несколько мандатов на новое голосование, но надеется, что крупная победа 12 декабря действительно укрепит ее позицию.

    Это потому, что большой вопрос о indyref2 заключается в том, как это происходит. Никола Стерджен хочет достичь соглашения с правительством Великобритании до проведения голосования, но видел, как консерваторы полностью исключают это, а лейбористы говорят, что этого не будет в «первые годы» нового правительства.

    Если г-жа Стерджен хочет провести референдум по ее расписанию на 2020 год, ей нужно что-то дать — и она хочет, чтобы результаты этих выборов стали большим сигналом для обоих потенциальных премьер-министров о том, что «будущее Шотландии находится в руках Шотландии».

    Конституция сохраняется за Вестминстером.

    3. Увеличить расходы на здравоохранение

    Требовать от правительства Великобритании увеличения расходов на здравоохранение в Великобритании, чтобы они соответствовали расходам на здравоохранение в Шотландии.

    Здравоохранение является переданной проблемой, что означает, что расходы и политика являются решениями правительства Шотландии.SNP находится у власти в Шотландии более десяти лет и находится под пристальным вниманием к его внутреннему послужному списку.

    Но это не останавливает желание SNP влиять на то, что происходит в Вестминстере. Шотландия тратит на здоровье на душу населения больше, чем любая другая часть Великобритании. Частично это делается для поддержки сельских служб, но исторически Шотландия сталкивалась с рядом проблем общественного здравоохранения.

    SNP утверждает, что для получения поддержки в случае приостановки работы парламента расходы на NHS по всей Великобритании необходимо увеличить на миллиарды фунтов.Увеличение расходов на душу населения в Великобритании до того же уровня, что и в Шотландии, затем дало бы дополнительный импульс гранту на блокировку от Казначейства Холируду. Это будет означать, что расходы на здравоохранение в Шотландии останутся пропорционально выше, чем в остальной части Великобритании.

    Здравоохранение передано парламенту Шотландии.

    4. Привести «реальный» конец жесткой экономии

    Убедить правительство Великобритании инвестировать в общественные услуги и экономику.

    SNP не смогла сформировать правительство большинства, поэтому этот манифест не предусматривает бюджета.Это будет на выборах в Холируд в мае 2021 года. Таким образом, есть требования о дополнительных расходах, но не уточняется источник этих средств.

    Большая просьба следующего канцлера — обратить вспять сокращение расходов за последнее десятилетие. В манифесте говорится, что меры по сокращению дефицита, принятые Министерством финансов, привели к сокращению расходов на государственные услуги в Шотландии на 13,9 млрд фунтов стерлингов (в период с 2010-2011 по 2019-2020 годы), чем это было бы в противном случае.

    В то время как консерваторы планируют повысить уровень, с которого сотрудники начинают платить национальному страхованию, SNP хочет как заморозить этот уровень, так и передать власть над этой системой, чтобы ее можно было интегрировать с полномочиями Холируд по подоходному налогу.

    Другим большим изменением налогов и расходов было бы использование 8,5 млрд фунтов стерлингов в виде налоговых поступлений, прогнозируемых (Управлением по бюджетной ответственности) за пять лет от морских нефтегазовых месторождений Великобритании, и применение их к «чистому нулю». фонд », чтобы помочь в переходе к использованию энергии. Это изменение по сравнению с прошлыми планами расходов SNP, которые ориентировались на доходы от нефти и газа для финансирования государственных услуг.

    Большинство налогов принимает Вестминстер, включая национальное страхование.

    5. Лом Трайдент

    Избавьтесь от средств ядерного сдерживания Великобритании и потратите деньги на общественные услуги.

    SNP уже давно призывает к удалению британских подводных лодок с ядерным вооружением из шотландских вод. Никола Стерджен недавно заявила, что это станет красной линией для SNP, если она поддержит любое лейбористское правительство.

    Джереми Корбин тоже долгое время был противником ядерного оружия, но официальная политика Лейбористской партии (изложенная в ее манифесте) — как и политика консерваторов — заключается в поддержке обновления Trident.

    Либерал-демократы говорят, что они сохранят «Трайдент», но уменьшат ядерную позицию круглосуточных патрулей с помощью трех вместо четырех подводных лодок.Проблема в том, что Вестминстерский парламент уже дал зеленый свет на строительство четырех новых подводных лодок с ракетами Trident стоимостью 35 миллиардов фунтов стерлингов. Эта работа уже идет полным ходом.

    SNP по-прежнему считает, что утилизация Trident высвободит десятки миллиардов фунтов для укрепления обычных вооруженных сил и для расходов на больницы и школы.

    Но критики позиции SNP предупреждают, что утилизация Trident нанесет удар по местной экономике на Клайде, где базируются подводные лодки.Они также утверждают, что это может поставить под угрозу положение Великобритании как признанной ядерной державы и постоянного члена Совета Безопасности ООН.

    Защита — это зарезервированная сила Вестминстера.

    6. Защитите NHS

    Внесите законопроект для защиты медицинских услуг от приватизации и будущих торговых сделок.

    Будущее NHS — и ее участие в любых торговых сделках после Brexit — уже было основным полем битвы на этих выборах.

    Хотя правительство Шотландии отвечает за работу службы здравоохранения в Шотландии, существуют опасения, что после Брексита торговые переговоры между Великобританией и США могут привести к тому, что американские компании будут участвовать в торгах за контракты и поднимут стоимость лекарств.

    Закон SNP о защите NHS закрепит в законе, что NHS находится под защитой как государственная и управляется своими услугами, предоставляемыми государством.

    SNP заявляет, что прекратит превращение службы здравоохранения в рычаг в любой международной торговой сделке.Крайне важно, что в законодательстве говорится, что любая торговая сделка потребует согласия всех делегированных парламентов и собраний, чтобы гарантировать, что она не повлияет на услуги здравоохранения.

    Однако консерваторы категорически отрицают, что NHS когда-либо будет использоваться в качестве инструмента торга. Ожидайте услышать об этом больше во время кампании.

    Торговля — это зарезервированная власть, однако правительство обязалось задействовать переданные полномочия в переговорах.

    7. Преодоление наркологического кризиса в Шотландии

    Передать полномочия по классификации наркотиков Холируду.

    В Шотландии кризис смерти от наркотиков. В Шотландии растет число смертей от наркотиков — в 2018 году это рекордное число — 1187. Уровень смертности в Шотландии самый низкий в ЕС и в три раза выше, чем в Великобритании в целом.

    SNP выразила разочарование тем, что некоторые радикальные решения не могут быть исследованы. В настоящее время политика в отношении наркотиков закреплена за Вестминстером в соответствии с Законом о злоупотреблении наркотиками 1971 года. Манифест SNP требует от власти разрешить в Глазго комнату для употребления, где пользователи могут вводить или курить свои собственные запрещенные наркотики.Но это было приостановлено, потому что Министерство внутренних дел отказало в разрешении старшему должностному лицу Шотландии, лорду-адвокату, предоставить ему правовую защиту.

    SNP утверждает, что это предложение свяжет труднодоступных потребителей с услугами по лечению наркозависимости и поможет сократить число смертей среди пожилых наркоманов. Это громкое обещание, но они признают, что это всего лишь одна часть проблемы, которая потребует долгосрочных действий.

    Политика в отношении лекарств закреплена за Вестминстером, в то время как общественное здравоохранение передано в компетенцию.

    8. Преодолеть чрезвычайную климатическую ситуацию

    Требовать от правительства Великобритании достижения целей Холируд в области изменения климата.

    В то время как некоторые стороны придумывают новые сроки для достижения нулевых выбросов парниковых газов, SNP этого не сделал. Но тогда чернила на шотландском законодательстве, устанавливающем 2045 год в качестве нового целевого года, еще не иссякли.

    Вместо этого он поручает своим депутатам подтолкнуть новое правительство Великобритании к оказанию помощи Шотландии в достижении этой цели за счет ускорения внедрения улавливания, использования и хранения углерода — ключевой технологии для борьбы с климатическим кризисом — и согласования даты выпуска всех новых автомобилей в Шотландии к 2032 году. быть наэлектризованным.

    Он также хочет реформировать налогообложение, чтобы поддержать «более экологичный выбор», например, сделать наши дома более энергоэффективными.

    Но SNP настаивает на том, чтобы Брекситу нельзя было позволить сходить с рельсов поезд, ведущий нас к нулю. И, что неудивительно, предполагает, что ключом к дальнейшему решению проблемы изменения климата является … независимость.

    Некоторая политика в области энергетики зарезервирована, однако Шотландия имеет ряд полномочий по сокращению выбросов в атмосферу.

    9.Передать контроль над миграцией

    Передать полномочия по иммиграции шотландскому парламенту, чтобы в Шотландии была миграционная система, которая работает на ее экономику и общество.

    Шотландия сталкивается с более острыми проблемами из-за демографических изменений, чем остальная часть Великобритании. Поскольку прогнозируется сокращение рабочей силы и рост численности пожилого населения, приток иммигрантов из-за рубежа замедляется, чем из Англии. Существует политический консенсус в отношении необходимости решения этой проблемы с более доброжелательным отношением к иммигрантам.Опросы общественного мнения, однако, не показывают такой большой разницы между Шотландией и остальной частью Великобритании.

    С прекращением свободного передвижения граждан ЕС Brexit ставит особые задачи перед несколькими секторами экономики, включая NHS, социальную помощь, строительство и сельское хозяйство. Проблемы с непропорциональным присутствием в Шотландии включают пищевую промышленность, туризм и университеты.

    SNP хочет, чтобы Холируд имел полномочия по выдаче разрешений на работу иностранцам, исходя из особых потребностей шотландской экономики.Он хочет сократить расходы для работодателей на набор сотрудников из-за границы и упростить процесс получения визы и гражданства. Партия также заявляет, что к просителям убежища следует относиться более приветливо.

    Если Шотландия станет независимой и затем снова присоединится к Европейскому Союзу, считается, что членство потребует свободного передвижения граждан ЕС, что может привести к проблемам на границе между Шотландией и Англией.

    Иммиграция зарезервирована в Вестминстер.

    10. Увеличить отпуск по уходу за ребенком

    Увеличить предоставление оплачиваемого отпуска родителям и побудить пап брать больше отпуска.

    Все вечеринки делают какие-то предложения молодым родителям. SNP идет дальше, чем большинство других.

    Nicola Sturgeon заявляет, что его предложение изменит правила игры — новый 12-недельный период «папины отпуск».

    Родители в настоящее время имеют право преобразовать до 50 недель своего 52-недельного отпуска по беременности и родам в совместный отпуск по уходу за ребенком, но их использование отцами остается «неизменно низким».SNP предлагает продлить это время до 64 недель с 12 неделями для отцов, чтобы побудить их взять отпуск со своими новорожденными.

    Кроме того, он предлагает увеличить установленную законом заработную плату и ввести более строгие меры защиты от увольнения для новых родителей.

    Каким образом SNP может ввести это, остается под вопросом. Отпуск по уходу за ребенком регулируется трудовым законодательством, и решение об этом принимает Вестминстер, а не Холируд, поэтому SNP потребуется заручиться поддержкой других сторон или внести законопроект о частных членах, чтобы представить это предложение.

    Отпуск по уходу за ребенком зарезервирован в Вестминстере.

    11. Дальнейшая передача полномочий в сфере труда и социального обеспечения

    Предоставить парламенту Шотландии контроль над трудовым законодательством и другие льготы.

    SNP хочет, чтобы полномочия по трудовым правам были переданы Холируду. С ними или без них он хочет, чтобы установленный законом прожиточный минимум (который составляет 8,21 фунта стерлингов для лиц в возрасте 25 лет и старше) повысился до «реального прожиточного минимума», рассчитываемого на основе потребностей рабочих, путем увеличения его на 1 фунт стерлингов.09 в час по данным этого года.

    Также существует призыв к лучшей защите для тех, кто имеет незащищенные трудовые контракты.

    Что касается социального обеспечения, шотландское правительство собирает недавно переданные полномочия в Холируд, увеличивая бюджет, переведя в следующем году около 3 миллиардов фунтов стерлингов. Это используется для смягчения системы, применяемой Уайтхоллом, хотя сложность передачи полномочий оказывается проблематичной, и некоторые изменения были отложены с 2021 по 2024 год.

    В отношении тех полномочий, которые все еще сохраняются в Вестминстере, SNP хочет приостановить к развертыванию универсального кредита.Он настаивает на отмене некоторых спорных мер в отношении права на пособия, введенных в последние годы, включая замораживание пособий по трудоспособному возрасту.

    Большинство льгот, включая пенсии и универсальный кредит, а также права работников принадлежат Вестминстеру.

    12. Передача дополнительных транспортных полномочий

    Предоставьте Холируду власть над железнодорожными службами для создания более качественного и экологичного общественного транспорта.

    Может ли передача власти из Вестминстера в Холируд помочь сделать общественный транспорт чище и экологичнее? В SNP так думают.

    В нем говорится, что пассажиры поездов получат более выгодную сделку, если шотландский парламент будет контролировать и рельсы, и поезда, то есть оператором поездов, Scotrail и Network Rail, которые обслуживают линии, сигнализацию и многие станции.

    В настоящий момент Network Rail полностью контролируется Вестминстером. SNP хочет, чтобы это изменилось.

    Почему? Горький опыт показывает, что пассажиры устают от задержек, связанных с ремонтом и модернизацией, и часто винят Scotrail, независимо от того, виновата ли она.

    Более тесное сотрудничество между путевыми инженерами и машинистами поездов, по мнению SNP, упростило бы планирование и уменьшило бы неудобства для пассажиров.

    SNP отклонила планы лейбористов по национализации железных дорог. В нем говорится, что одна компания, охватывающая всю территорию Великобритании, лишит Шотландию электроэнергии.

    Но он оставил открытой возможность оператора государственного сектора, использующего услуги Scotrail в будущем.

    Он уже доказывал это раньше, но политическая торговля после этих выборов может дать ему необходимый прорыв.

    Большая часть железнодорожных полисов зарезервирована для Вестминстера.

    Что предлагают другие стороны?

    Вот краткое руководство по позиции сторон по ключевым вопросам, таким как Brexit, образование и NHS.

    Этот документ был обновлен 28 ноября, чтобы исправить цифру минимальной заработной платы для людей в возрасте 25 лет и старше. ( PCA) — один из наиболее часто применяемых статистических методов анализа данных SNP.Эти анализы PCA служат множеству исследовательских целей, включая углубление биологических знаний, ускорение селекции сельскохозяйственных культур и улучшение медицины. Эта статья посвящена одной цели исследования, указанной в ее названии, — выяснению структуры населения, хотя ее обсуждение и цитаты делают очевидным более широкую актуальность представленных здесь результатов и принципов.

    PCA — это не единственный метод, который всегда выполняется одинаково. Скорее, три методологических выбора обязательно задействованы в каждом анализе PCA и графике данных SNP.Они указаны в заголовке этой статьи: тип создаваемого графика, способ считывания SNP (A, C, G или T) кодируются численно, а также преобразование, применяемое к данным до анализа PCA. Эти три варианта влияют на то, какие виды структуры и закономерностей в данных SNP могут отображаться и обнаруживаться на графиках PCA.

    Текущая практика — как это задокументировано обзором литературы, состоящим из 125 репрезентативных статей, в которых PCA применяется к данным SNP — достаточно, чтобы оправдать заслуженную популярность и большой успех PCA для выяснения структуры населения (таблица S1).Но детали имеют значение. Возможны улучшения. Более глубокое понимание последствий этих трех вариантов открывает для исследователей возможность сделать осознанный и оптимальный выбор и, таким образом, получить еще больше биологических знаний и практическую ценность своих данных SNP. К счастью, эта возможность предоставляется за небольшую плату: переход от одного вида графа к другому, или от одного кодирования SNP к другому, или от одного преобразования данных к другому, если необходимо для оптимизации анализа PCA, является простым делом, требующим незначительных усилий. изменение процедуры, усилий и вычислений.Эффективный PCA данных SNP имеет смысл из-за множества жизненно важных приложений, которые охватывают микробы, растения, животных и людей. Чтобы понять современные практики и определить оптимальные методы, в этой статье исследуются три темы: два вида графов PCA, три кодирования SNP и шесть вариантов PCA.

    Сначала мы рассмотрим два вида графов PCA. PCA применим к двустороннему факторному плану, то есть к матрице данных, и обеспечивает двойной анализ как строк, так и столбцов матрицы.Стандартный термин для изображения, показывающего и то, и другое, — это «двойная диаграмма». Контрастный термин, используемый здесь для отображения только строк или только столбцов, — это «моноплот». И наш общий термин для монослота или двойного графика — это «граф». Биплоты были впервые представлены Габриэлем [1] и стали нормой в бесчисленных приложениях PCA [2], включая экологию и сельское хозяйство. Кроме того, биплоты иногда используются для другого типа данных геномики, данных экспрессии генов, независимо от того, упоминается ли слово «биплот» [3–5].В данном контексте матрица данных содержит ряд SNP, которые наблюдались для ряда Индивидуумов, где «Индивидуумы» — это наш общий термин, применяемый к любым организмам, таким как отдельные люди, лошади, сорта пшеницы или расы возбудитель. Хотя в нашем обзоре литературы встречаются только моноплоты индивидуумов, мы рекомендуем биплоты, потому что и индивидуумы, и SNP могут представлять биологический интерес.

    Во-вторых, мы сравниваем три кодировки SNP. Рассмотрим матрицу данных, состоящую из ряда SNP, наблюдаемых для ряда лиц.Исходные считывания нуклеотидов (A, C, G и T) представляют собой категориальные данные, тогда как PCA требует числовых данных. Но не существует естественного и уникального метода для перевода этих категориальных данных в требуемые числовые данные, поэтому литература по SNP демонстрирует несколько методов для численного кодирования данных SNP. Обсуждаются три варианта кодирования SNP: кодировать редкий аллель как 1 и общий аллель как 0 для каждого SNP, обратное и смесь редких кодированных 1 или 0 (и, следовательно, общий 0 или 1).Мы называем их кодированием SNP: редкий = 1, общий = 1 и смешанный. Мы рекомендуем кодирование SNP редко = 1 и документируем его несколько преимуществ для выяснения структуры популяции. Однако, насколько нам известно, последствия различных кодировок SNP для внешнего вида и интерпретации графов PCA еще не изучены. В большинстве статей нашего обзора не сообщается, какое кодирование SNP использовалось, и ни в одной из них явно не указывается рекомендуемое кодирование SNP, что тем самым ставит под угрозу интерпретацию и повторяемость опубликованных графиков PCA.

    В-третьих, мы исследуем шесть вариантов PCA. Матрица данных по индивидуальным SNP представляет собой двухсторонний факторный план. Хотя дисперсионный анализ (ANOVA) не использовался в настоящем контексте анализа PCA данных SNP, он дает важную информацию, выделяя три источника вариации, которые имеют совершенно разные биологические значения: основные эффекты SNP, отдельные основные эффекты и SNP. эффекты индивидуального (S × I) взаимодействия [6]. Шесть обсуждаемых здесь вариантов PCA являются результатом применения различных преобразований данных до анализа PCA.Три основных варианта возникают в результате вычитания SNP или отдельных или обоих эффектов из матрицы данных до PCA, и это вычитание называется центрированием. Следовательно, эти варианты называются SNP-центрированным, индивидуально-центрированным и двухцентровым PCA (DC-PCA). Также кратко упоминаются три дополнительных варианта PCA: SNP-Standardized, Individual-Standardized и Grand-Mean-Centered PCA. Мы рекомендуем DC-PCA по нескольким причинам, в том числе из-за того, что DC-PCA уникально имеет единый и простой набор принципов интерпретации, и что графики из других вариантов PCA могут сильно отличаться от DC-PCA.Однако в большинстве статей нашего обзора не сообщается, какой вариант PCA использовался, хотя они часто сообщают, какое программное обеспечение использовалось, что опять же ставит под угрозу интерпретацию и воспроизводимость опубликованных результатов PCA.

    Наш обзор литературы не обнаружил четкой реализации даже одной из трех наших рекомендаций — биплот, SNP-кодирование редко = 1 и вариант DC-PCA PCA. Следовательно, вероятность того, что любой опубликованный PCA-анализ данных SNP все же реализовал всех трех рекомендаций, довольно мала.Осведомленность о последствиях этих трех вариантов — которые обязательно выполняются в при каждом анализе данных SNP PCA — создает новые возможности для более эффективного выяснения структуры населения.

    Результаты

    Выбор между двумя графиками PCA

    Увеличение биологической информации, которое достигается при переходе от монопольного графика к рекомендованному двойному графику, можно проиллюстрировать, дважды обсуждая рис.В этом первом подразделе результатов мы просто заявляем , что мы выбрали кодирование SNP редко = 1 и вариант PCA DC-PCA, но следующие два подраздела объяснят точное значение этих вариантов и причины , почему мы предпочитаем их. . Чтобы отличить DC-PCA от других вариантов PCA, его основные компоненты называются главными компонентами взаимодействия (IPC). По определению, после того, как средние значения строк и столбцов были вычтены из матрицы данных, остается только матрица взаимодействий, как будет более подробно объяснено в третьем подразделе и приложении.

    Рис. 1. Двойной график DC-PCA для данных овса с использованием кодирования SNP «редкий» = 1 и экспертных знаний по овсу.

    Чтобы уменьшить беспорядок, на двухуровневом графике используются две панели, с овальными линиями слева и SNP справа. 635 линий овса разделены на три группы: 411 яровых овсов показаны зеленым цветом, 103 овса мирового разнообразия синим цветом и 121 озимый овес красным цветом. Аналогичным образом, 1341 SNP классифицируются на три группы в зависимости от того, какая группа овса имеет самый высокий процент редкого аллеля: 372 наивысшего у ярового овса показаны зеленым цветом, 345 наивысшего в мировом разнообразии овса показаны синим, а 624 самого высокого у озимого овса показаны красным. .

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0218306.g001

    На рис. 1 в левой половине показан типичный график PCA, встречающийся в литературе по структуре населения, с разными группами или подмножествами, обозначенными разными цветами. . Этот пример касается овса ( Avena sativa L.), и Кэти Эсвелт Клос любезно поделилась с нами этим набором данных с 635 линиями овса по 1341 SNP (личная переписка, 4 июня 2018 г.). Все SNP двуаллельны, отсутствуют недостающие данные.Опытные селекционеры разделили 635 овсов на три группы [7]. 411 яровых овсов показаны здесь зеленым цветом, 103 овса мирового разнообразия — синим, а 121 озимый овес, который также называют южноамериканским овсом, — красным. Ожидается, что яровой (зеленый) и озимый (красный) овес будут группироваться и контрастировать, в то время как овес мирового разнообразия (синий) неоднороден и, как ожидается, будет менее группированным. Действительно, этот рисунок визуализирует ожидаемую структуру популяции: IPC1 концентрирует яровой овес слева и озимый овес справа.Вспомогательная информация содержит этот набор данных (текст S1) и версию после изменения полярности SNP, необходимую для кодирования редкого аллеля как 1 (текст S2).

    На всей фигуре на рис. 1 показан биплот для этого набора данных овса, который включает результаты не только для отдельных лиц, но и для SNP. Этот биплот представляет индивидуумов и SNP на двух смежных панелях, чтобы уменьшить беспорядок (тогда как биплоты с меньшим количеством точек обычно различают два типа точек с разными цветами или формами и объединяют их в один график, как показано в следующем подразделе).Для того, чтобы биплоты могли быть полезными в данном контексте для выяснения структуры популяции, необходимо найти методы для окраски точек на обеих панелях с помощью согласованной цветовой схемы, которая имеет единое биологическое значение. Тогда становится очевидной совместная структура SNP-и-индивидуумов, которая имеет большое биологическое значение. Конечно, поскольку биплоты еще не использовались в литературе по PCA-анализу данных SNP, в этой литературе не представлены какие-либо методы для перехода от монодиапазона к биплоту с согласованной цветовой схемой на обеих панелях.К счастью, прецеденты в экологической литературе, которые имеют прямое отношение к литературе по геномике, показывают, как провести обновление двумя фундаментально разными методами, которые глубоко дополняют друг друга и обладают синергетическим эффектом: один метод использует экспертные знания, а другой — автоматизированную статистику.

    Начав с подхода с использованием экспертных знаний, мы разработали метод, который передает экспертные знания о овсе в SNP, чтобы классифицировать 1341 SNP на три соответствующие группы, снова используя ту же цветовую схему, которая была применена к 635 овсу.Это тривиально просто: назначение цвета для каждого SNP основано на том, какая из трех групп овса имеет самый высокий процент редкого аллеля, и результаты были следующими: 372 SNP, окрашенных в зеленый цвет, имели самый высокий процент для ярового овса, 345 окрашенных в синий цвет были самый высокий для мирового разнообразия овса, а 624 красных цвета были самыми высокими для озимого овса. Таким образом, этот график показывает то, что монополигон не может показать, а именно совместную структуру SNP-и-овса с зеленым в основном слева и красным в основном справа на обеих панелях .Более того, когда некоторые SNP были связаны с признаками, имеющими сельскохозяйственное или медицинское значение, например, 25 ассоциаций SNP с важными для сельского хозяйства признаками, обнаруженными в этом наборе данных овса [7], эти SNP могут быть идентифицированы, чтобы сделать диаграмму более биологически информативной.

    Переходя к подходу с использованием автоматизированной статистики, мы должны начать с обсуждения арки PCA. При интерпретации графика PCA, такого как двумерный график для овса на рис.1, искажение дуги PCA, также называемое эффектом подковы, усложняет интерпретацию графиков PCA, поскольку лежащий в основе одномерный градиент (в данном случае от ярового к озимому овсу) искажается в дугу в плоскости PC1-PC2.Следовательно, понимание этого искажения необходимо для правильной интерпретации биплотов и графиков PCA. Деформация арки десятилетиями была хорошо известна археологам (Д. Г. Кендалл, стр. 215–252 в [8]) и экологам [9, 10]. Дэвид Моррисон обсудил арку в контексте данных геномики [11]; также см. [12]. Однако его обширный поиск литературы по геномике обнаружил только две статьи, в которых обсуждаются искажения дуги PCA [13, 14]. Эти статьи и его сообщения в блоге пока не смогли сделать это искажение широко известным в геномике (личная переписка, Дэвид Моррисон, 18 февраля 2018 г.).

    Исходный пример

    Моррисона, который мы используем в следующем подразделе, представляет собой простую матрицу с единицами по диагонали и нулями в другом месте, чтобы представить набор данных SNP, который структурирован одним средовым или причинным градиентом. Он показал, что его график PCA имеет типичное искажение дуги. Таким образом, Моррисон продемонстрировал важное значение: Диагональная структура данных подразумевает арку PCA . Важно отметить, что обратное утверждение также часто имеет место, как ясно показывает экологическая литература, и он заслуживает большего внимания в литературе по геномике: Дуга PCA часто подразумевает диагональную структуру данных .Тем не менее, дуга PCA может возникать из других структур данных, таких как выборки, взятые из набора из девяти популяций в решетке размером три на три, причем две из этих популяций имеют больше выборок, чем другие (рис. 3C в [15]. ]; также см. его Рис. 6). Чтобы понять это искажение дуги, Моррисон обратился к экологической литературе, которая имеет долгую историю анализа этой дуги, в отличие от литературы по геномике. Соответственно, следующий обзор соответствующей экологии, состоящий из одного параграфа, уместен и полезен в данном контексте данных SNP.

    Экологи неоднократно находили вдоль градиента окружающей среды — например, от низкой до большой высоты или от сухих к влажным условиям — смену численности видов, при этом каждый вид имеет свои особые экологические предпочтения (рис. 1.3, 3.2–3.10 и 6.3 в [ 9]), и эта структура данных вызывает искажение дуги в PCA (рис. 4.7 в [9]). Если виды перечислены экологически несоответствующим образом, например, в алфавитном порядке, а образцы также перечислены произвольно, например, в порядке, в котором они были собраны, в результирующей матрице данных по образцам отсутствует какая-либо различимая структура ( Таблица 1.2 в [9]). Экологи разработали два вида процедур для изменения порядка строк и столбцов матрицы, чтобы сделать структуру очевидной, используя либо экспертные знания, либо автоматизированную статистику. Во-первых, если образцы расположены в соответствии с известными условиями окружающей среды (скажем, от сухих к влажным), а также виды расположены в соответствии с их известными экологическими предпочтениями, то итоговая матрица данных по образцам имеет диагональную структуру, с наибольшими значениями, сосредоточенными по диагонали матрицы (табл.1.3 в [9]). Даже если экспертные знания доступны только для одного измерения матрицы, такого как экологические предпочтения видов, с помощью простых методов можно получить соответствующий порядок выборок (например, средневзвешенные значения, таблица 4.4 в [9]) и, таким образом, получить упорядоченную матрицу с диагональная структура. Во-вторых, при условии, что набор данных был структурирован одним доминирующим средовым или причинным фактором — как предполагает наличие дуги PCA — даже если этот фактор неизвестен, диагональная структура все равно может быть обнаружена и отображена с помощью автоматизированной статистики (таблица 1.4 в сравнении с таблицей 1.2 в [9]). Этот анализ упорядочивает строки и столбцы матрицы по их ранжированным оценкам для первого компонента анализа соответствия (CA, также называемого «взаимным усреднением» среди экологов [16, 17]), который связан с PCA и также включает разложение по сингулярным значениям (SVD ), но использует расстояния хи-квадрат, а не евклидовы расстояния. Упорядоченная матрица данных CA1 не создает искусственную или ложную диагональную структуру, а, скорее, оптимизирует отображение диагональной структуры, которая является неотъемлемой и реальной в данных (панель B по сравнению с панелью A на рис.4.9 в [9]). Между прочим, PCA не может быть заменой CA для получения упорядоченной матрицы, потому что он концентрирует небольшие значения в середине матрицы и, таким образом, не может отображать диагональную структуру (панель C на рис. 4.9 в [9]). Важно отметить, что диагональная структура в матрице данных может быть выявлена ​​и отображена с использованием либо экспертных экологических знаний, либо автоматизированного статистического анализа, и обычно эти два подхода полностью совпадают (таблицы 1.3 и 1.4 в [9]). Следовательно, три вещи часто идут вместе: основной причинный фактор или градиент, который накладывает совместную структуру на строки и столбцы матрицы данных, матрицу данных, которая может быть организована для концентрации больших значений вдоль ее диагонали, и дуга PCA.Хотя эта единая история была знакома экологам на протяжении десятилетий, ее актуальность для исследований SNP пока не замечена.

    Овсяные линии на рис. 1 показывают арку, или в данном случае перевернутую арку. Эта арка представляет собой заполненную арку с множеством точек внутри арки; но дуги PCA также могут быть четкими, с небольшим количеством точек внутри или без них (например, рис. 4 в [18]). Наш обзор литературы показал, что около 80% графиков PCA данных SNP имеют явную дугу. По нескольким причинам, которые раскрываются в оставшейся части этой статьи, дуги PCA являются мощным источником как проблем, так и возможностей.

    Первоочередная возможность — это новый метод придания обеим панелям двумерного графика согласованной цветовой схемы с помощью автоматизированной статистики, что резко контрастирует с вышеупомянутым методом, основанным на экспертных знаниях. Поскольку рис. 1 для набора данных овса имеет искажение дуги PCA, можно справедливо ожидать, что этот набор данных, вероятно, имеет диагональную структуру, которая станет очевидной после того, как его строки и столбцы матрицы будут расположены в порядке ранжирования их оценок CA1. Рис. 2 показывает, что это так для этого набора данных овса.Значения данных 1 для редкого аллеля показаны темно-синим цветом, а значения 0 для общего аллеля светло-синим. Обратите внимание, что верхний левый и нижний правый углы этой матрицы явно темнее, чем два других угла: SNP слева имеют концентрацию редкого аллеля (темно-синий) для ярового овса и концентрацию общего аллеля (светло-синий). для озимого овса; также обратное верно для SNP справа. Нижняя пятая часть этой упорядоченной матрицы содержит в основном 121 линию овса, классифицированную как озимый овес, которые явно отличаются по своим SNP-данным от верхних четырех пятых этой матрицы, которая содержит в основном 411 яровых овсов и 103 разнообразных овса.Простое доказательство того, что совместная структура SNP-и-овса на рис. 2 отражает реальную структуру данных, а не возникает как артефакт упорядочения CA1, заключается в том, что рандомизация порядка овсяных линий для каждого SNP индивидуально с последующим повторением упорядочение CA1 приводит к полному исчезновению матричной структуры. Конечно, матрица данных в том виде, в котором она была получена, с SNP и овсяными хлопьями, перечисленными в экологически произвольном порядке, не показывает диагональной структуры. Диагональная структура на рис. 2 скромна из-за заполненной дуги PCA на рис. 1, тогда как диагональная структура более заметна для других наборов данных с четкой аркой PCA.Наш обзор литературы показал, что из 80% графиков PCA для данных SNP, которые имеют явную дугу, около половины заполнены, а половина — прозрачны. Этот пример овса с сильно заполненной аркой демонстрирует, что упорядочение CA1 работает даже для довольно сложного набора данных.

    Рис. 2. CA1 организовал матрицу для 635 строк овса в строках и 1341 SNP в столбцах.

    Яровой овес сосредоточен в верхней части этой матрицы, а озимый овес — в нижней. Соответственно, SNP слева имеют высокий процент редкого аллеля у ярового овса, а SNP справа имеют высокий процент редкого аллеля у озимого овса.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0218306.g002

    Кроме того, дуга PCA на рис. 1 подразумевает диагональную матричную структуру на рис. 2, что, в свою очередь, подразумевает гарантированную возможность обнаружения и отображения структуры сустава. SNP-индивидов с помощью двухмерного графика, даже без каких-либо экспертных знаний ни о SNP, ни об отдельных лицах. Действительно, это работает. На рис. 3 показан точно такой же биплот, что и на рис. 1, за исключением того, что индивиды и SNP окрашены автоматизированной статистикой, а не экспертными знаниями.Этот автоматизированный метод основан на тех же ранжированных оценках CA1 для линий овса и для SNP, которые также использовались для построения Рис. 2. 635 линий овса подразделяются на 5 равных групп по 127 линий в соответствии с порядком CA1 сверху вниз (от весны до озимый овес) на рис. 2, и аналогично 1341 SNP образуют 5 групп по 268 SNP (плюс 1 дополнительный для последней группы) слева направо. Соответствующая цветовая схема: темно-зеленый, светло-зеленый, черный, розовый и красный. Например, темно-зеленые треугольники на левой панели — это овсяные линии 1–127, а темно-зеленые точки на правой панели — это SNP 1–268.Конечно, мы могли бы выбрать 3 или 7 равных групп вместо 5 для рис. 3, но мы обнаружили, что 5 обеспечивает некоторое дополнительное разрешение, сохраняя при этом цветовую схему зеленого (светлого или темного) для ярового овса и красного (или розового). для озимого овса, который использовался на рис. 1.

    Рис. 3. Двойной график DC-PCA для овсяных данных с использованием кодирования SNP Red = 1 и автоматизированного статистического анализа, обеспечивающего порядок CA1.

    Слева 635 линий овса разделены на 5 равных групп в соответствии с порядком CA1 сверху вниз (от весеннего к озимому) на рис. 2, и эти группы окрашены в темно-зеленый, светло-зеленый, черный, розовый и красный.Справа то же самое сделано для 1341 SNP слева направо на рис. 2.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0218306.g003

    Градиент на рис. 3 от лиц, отмеченных темно-зеленым слева, до лиц, отмеченных красным справа, четко соответствует градиенту на рис. 1 от лиц, отмеченных зеленый слева к тем, которые отмечены красным справа, и то же самое относится к SNP. Таким образом, как экспертные знания, так и автоматизированная статистика обнаруживают в этом наборе данных одну и ту же общую структуру SNP-и-овса.Причиной такой совместной структуры является климатический и агроэкологический контраст между южными и северными регионами США, который требует от селекционеров выращивать озимый овес (также называемый южным овсом США) на юге и яровой овес на севере, а также этот агроэкологический контраст. соответствует полногеномным различиям в SNP, как показано на рис. 2 и 3.

    Случайные расхождения могут возникать среди общего сходства при сравнении структуры популяции, показанной экспертными знаниями и автоматизированной статистикой, как на рисунках 1 и 3, и такие расхождения могут представлять биологический интерес.Например, на левой панели рисунка 1, основанной на экспертных знаниях селекционеров овса, рассмотрим аномальную крайнюю правую зеленую точку для овсяной линии 128 (CI8000-4), классифицированную как яровой овес, но окруженную в основном красными точками, или аномальную крайнюю левую красную точку. точка для овса, линия 577 (UPFA_22_Temprana), классифицированная как озимый овес, но окруженная в основном зелеными точками — и для настоящих целей игнорируем синие точки для овса мирового разнообразия, которые, как ожидается, не сгруппируются. Для сравнения, рис. 3, основанный на автоматизированной статистике, совершенно независимо от каких-либо экспертных знаний, избегает этих аномалий, при этом овес 128 окрашен в красный цвет, как его соседи, и овес 577, окрашенный в зеленый цвет, как его соседи.Кроме того, на рис. 2 показано, что овес 128, который находится около дна этой упорядоченной матрицы CA1, имеет профиль SNP по всему геному, характерный для озимого овса, а именно светло-голубой слева и темно-синий справа, что означает общий кодируемый аллель. 0 для SNP слева и редкий аллель, кодируемый 1 для SNP справа; тогда как овес 577 в верхней части имеет противоположный профиль SNP по всему геному, характерный для ярового овса. Следовательно, расхождения между рисунками 1 и 3 могут побудить селекционеров овса пересмотреть свою исходную информацию об этих аномальных линиях овса и подумать, следует ли переклассифицировать овес 128 как озимый, а овес 577 как яровой.Дополнительные аномальные овсяные хлопья на рис. 1 также заслуживают переоценки. Общегеномная информация о SNP на рис. 2 и на правой панели рис. 1 и 3 полезна не только для оценки общей картины структуры SNP во всей популяции, но также для обнаружения аномалий и сосредоточения внимания на конкретных линиях овса, представляющих особый интерес. . Таким образом, автоматизированный подход, основанный на данных, может помочь исследователям перекрестно проверять и уточнять экспертные знания, тем самым делая конечные результаты более объективными, надежными и уверенными.

    В целом, очевидно, что на одном графике отображается больше информации, чем на одном графике. Двухуровневый график может, но не монослот, отображать и обнаруживать совместную структуру в SNP-и-отдельных лицах. Для выявления закономерностей в биплотах PCA можно использовать либо экспертные биологические знания, либо автоматизированный статистический анализ — при условии, что данные структурированы одним доминирующим причинным фактором. Знания экспертов и автоматизированная статистика глубоко дополняют друг друга, поэтому такая комбинация делает результаты более надежными и объективными.Простое изменение перехода от моноплотов только индивидов к биплотам как индивидов, так и SNP предлагает новые возможности для отображения структуры суставов, что может повысить биологическое понимание. В следующем разделе «Материалы и методы» представлена ​​дополнительная информация о построении и интерпретации графиков PCA.

    Выбор между тремя кодами SNP

    Биологическая информация, отображаемая в двумерном графике с использованием рекомендованного кодирования SNP Red = 1, ясна, потому что это кодирование однозначно ориентирует информацию на обеих панелях двумерного графика одинаковым образом, тем самым облегчая прямую и интуитивно понятную интерпретацию, особенно совместной структуры SNP. -и-физические лица.Учитывая рекомендацию биплотов в предыдущем подразделе, этот подраздел оценивает кодирование SNP в первую очередь с точки зрения их последствий для внешнего вида, интерпретации и полезности биплотов. Однако, чтобы учесть исследователей, которые могут предпочесть моноплоты, по крайней мере, в некоторых случаях, мы также обсуждаем последствия кодирования SNP для моноплотов. Кроме того, учитывая рекомендацию варианта PCA DC-PCA в следующем подразделе, в этом подразделе исследуются последствия кодирования SNP только для DC-PCA, оставляя дальнейшие исследования в следующем подразделе.

    Один из вариантов, называемый здесь SNP-кодированием редкий = 1, заключается в кодировании редкого аллеля как 1, а общего аллеля как 0. Это кодирование представляет особый интерес по причинам, которые появляются мгновенно. Другой вариант, называемый здесь SNP-кодированием common = 1, является противоположным: кодировать общий аллель как 1, а редкий аллель как 0. Это кодирование по умолчанию в TASSEL, который широко используется для сельскохозяйственных культур ([19]; ​​Peter Личная переписка Брэдбери, 23 апреля 2018 г.). Третья и последняя возможность, здесь называемая смешанным кодированием SNP, заключается в кодировании аллелей каким-либо другим способом, который дает смесь редких и распространенных аллелей, кодируемых как 1 (и аналогично как 0).Например, формат вариантного вызова (VCF) выделяет одного индивида в качестве эталонного генома, а затем для каждого SNP присваивает 0 аллелю эталонного генома и 1 другому нереференсному аллелю. Например, эталонный геном может быть наследственным геномом. VCF популярен, потому что он был разработан для проекта «1000 геномов» в генетике человека [20] и впоследствии получил широкое распространение.

    Кодирование SNP Red = 1 может быть обобщено для наборов данных SNP, содержащих более двух кодов двуаллельных данных.Одна из возможностей — создать переменную для каждого аллеля, где каждая переменная означает наличие / отсутствие этого аллеля. Для диплоидных видов с тремя кодами — по одному для каждой из двух гомозигот и другой для гетерозиготы — данные представлены как 0 и 2 для гомозигот и 1 для гетерозигот. Затем перекодируйте каждый SNP, чтобы присвоить самой редкой гомозиготе значение 2, а наиболее распространенной гомозиготе значение 0. Эти идеи можно разработать для полиплоидов, таких как гексаплоид (AABBDD) мягкой пшеницы, Triticum aestivum (L.). Два других кодирования также могут быть обобщены.

    Мы начинаем наше исследование последствий кодирования SNP с простого набора данных, который Моррисон использовал в качестве исходного примера в своем первом сообщении в блоге об искажении дуги PCA в данных геномики [11]. В его наборе данных игрушек 20 человек в строках и 24 SNP в столбцах. На рис. 4 показаны три версии этого набора данных с нулями, обозначенными точками, чтобы их можно было легко увидеть. Слева показано SNP-кодирование редко = 1, что является оригинальным примером Моррисона.Посередине показано кодирование SNP common = 1, которое является обратным по отношению к исходной версии. Справа — смешанное кодирование SNP, которое чередуется с редким = 1 и общим = 1. Во всех трех матрицах красный цвет используется для SNP или столбцов с редким = 1, а зеленый — для общего = 1. Здесь принято нумеровать столбцы матрицы слева направо и строки матрицы номеров сверху вниз, начиная с 1 для первого столбца и первой строки.

    Рис. 4. Простая матрица и ее биплот DC-PCA с использованием трех кодировок SNP.

    Матрица содержит 20 индивидов в строках и 24 SNP в столбцах, причем SNP (столбцы) окрашены в красный цвет для кодирования SNP «редкий = 1» или зеленый для общего значения = 1. На биплотах 20 индивидов показаны в виде черных треугольников, и 24 SNP в виде точек, окрашенных в красный цвет для редких = 1 или зеленых для обычных = 1. Определены выбранные точки на биплотах: индивидуумы пронумерованы от 1 до 20 сверху вниз в матрице данных, а SNP с 1 по 24 слева направо. (A) Для кодирования SNP Red = 1, несмотря на искажение дуги в биплоте, связанные индивиды и SNP отслеживают друг друга ясным и интуитивно понятным образом.(B) Для кодирования SNP common = 1, дуга для SNP повернута на 180 ° относительно дуги для отдельных лиц, что сбивает с толку. (C) Для смешанного кодирования SNP эти SNP с кодированием Red = 1 (красные точки) отслеживают людей (черные треугольники), тогда как SNP с кодированием common = 1 (зеленые точки) повернуты на 180 ° относительно двух других дуг. Взятые вместе, не отличая красный от зеленого, точки для SNP приближают к кругу, а не к дуге, поэтому осознания искажения дуги будет недостаточно, чтобы правильно интерпретировать этот очень сбивающий с толку график.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0218306.g004

    Биплоты DC-PCA для этих трех наборов данных также показаны на этом рисунке. Слева арка PCA для 20 человек, показанных черными треугольниками, была включена в первый пост в блоге Моррисона. Но этот рисунок представляет собой двумерный график, поэтому он также включает в себя дугу PCA для 24 SNP, показанных красными точками. Концентрация единиц по диагонали матрицы составляет единый градиент с очевидной структурой суставов, в которую входят человек и индивидуумов и SNP.Однако DC-PCA исказил этот единственный градиент в дугу с ее концами, развернутыми или загнутыми к середине для индивидуумов с 1 по 20, а также для SNP с 1 по 24. Эта дуга представляет собой проблему, которая усложняет интерпретацию графиков PCA, но при условии, что кто-то знает об этом искажении, градиент все еще очевиден: обе дуги движутся по часовой стрелке от индивидуума 1 до 20 и от SNP 1 до 24. Кроме того, те индивидуумы и SNP, которые расположены в аналогичных положениях вдоль градиента (в очевидном смысле наличия концентраций единиц в одном и том же положении по диагонали) размещены в одинаковых направлениях от источника — связанные с ними индивидуумы и SNP отслеживают друг друга ясным и интуитивно понятным образом.

    В центре двумерный график показывает тот же градиент, что и слева, но с противоположным вариантом, общее кодирование SNP = 1. Дуга для лиц с 1 по 20 показана черными треугольниками, а дуга для SNP с 1 по 24 — зеленые точки. По сравнению с исходным набором данных Моррисона, дуга для SNP, показанная зеленым, была повернута на 180 ° по сравнению с индивидуумами, показанными черным. Это вращение происходит потому, что изменение полярности SNP отправляет свою точку в положение, противоположное исходной точке на графике PCA, или, точнее, приблизительно в противоположное место, потому что низкоразмерный граф аппроксимирует свои многомерные данные.Следовательно, индивидуальный 1 и SNP 1 находятся далеко друг от друга с общим = 1, хотя они находятся рядом друг с другом с редким = 1, как и должно быть; и то же самое относится к Индивидууму 20 и SNP 24. С другой стороны, Индивидуум 15 и SNP 8 почти совпадают с common = 1 (около горизонтальной пунктирной линии справа), хотя они далеко друг от друга с редким = 1, поскольку они должно быть; то же самое относится к индивиду 6 и SNP 17 (слева). Следовательно, двоичный график посередине, в отличие от оригинала слева, противоречит здравому смыслу и сбивает с толку, поскольку связанные индивиды и SNP могут быть сильно разделены, а удаленные индивиды и SNP могут быть довольно близкими.

    Справа двоичный график иллюстрирует смешанное кодирование SNP. В этом наборе данных чередуется кодировка «редкий = 1» и «общий = 1», при этом столбцы, в которых используется «редкий» = 1, показаны красным цветом, а столбцы, использующие общий = 1, показаны зеленым. Между прочим, другие схемы смешанного кодирования дают качественно такие же результаты, такие как выбор кодирования случайным образом для каждого SNP или реверсирование кодирования для каждого четвертого SNP вместо каждого другого SNP. Двухплоскостной график DC-PCA справа сочетает в себе особенности левого и среднего двумерных графиков.Лица с 1 по 20 показаны черными треугольниками, SNP с нечетными номерами 1-23 — красными точками, а SNP с четными номерами 2–24 — зелеными точками. Ориентация зеленой арки повернута на 180 ° относительно черной и красной арок. Взятые вместе, не отличая красный от зеленого, точки для SNP примерно соответствуют окружности вокруг начала координат, а не типичной арке, поэтому осознания искажения дуги будет недостаточно для правильной интерпретации. Двухуровневый график справа наследует проблемы среднего двоичного графика, которые связаны с отдельными лицами и SNP, которые могут быть широко разделены, а удаленные индивидуумы и SNP могут быть довольно близкими.Кроме того, у него есть дополнительные проблемы, заключающиеся в том, что SNP, расположенные рядом друг с другом по градиенту, могут быть далеко друг от друга в этом биплоте (например, SNP 1 и 2), тогда как SNP, расположенные далеко друг от друга по градиенту, могут быть рядом друг с другом (например, SNP. 4 и 15). Следовательно, смешанное кодирование SNP дает довольно запутанные биплоты.

    Из рис. 4 можно сделать вывод о том, что кодирование SNP для получения биплотов однозначно лучше — неизменно лучше по математическим причинам, а не по биологическим причинам.Более того, этот вердикт остается в силе, несмотря на произвольную полярность компонентов PCA, которая объясняется в разделе «Материалы и методы», поскольку произвольная полярность применяется к изменению знака как строк, так и столбцов оценок PCA , а не только одного или другого, поэтому ориентация арка строки и арка столбца относительно друг друга инвариантны, а не произвольны.

    Однако вердикт в отношении кодирования SNP для моноплотов другой. Хотя биплоты DC-PCA на рис. 4 показывают заметно разные результаты для SNP (красные или зеленые точки, или и то, и другое), результаты выглядят одинаково на всех трех панелях для лиц (черные треугольники).

    Точно так же на рис. 5 используется набор данных овса, чтобы закрепить принципы, изученные о кодировании SNP с набором данных игрушек. На более раннем рис. 1 использовалось кодирование SNP. Редкое = 1. На этом рисунке заменено смешанное кодирование SNP, а именно исходные данные овса, полученные от Кэти Эсвелт Клос. Как и ожидалось, рисунок линий овса выглядит практически таким же на рисунках 1 и 5. Напротив, рисунок для SNP на правой панели рисунка 5 полностью стерся, без разделения зеленой и красной точек. Объяснение заключается в том, что при смешанном кодировании полученных данных около половины SNP (772 из 1341) имеют общую обратную полярность = 1, что отправляет их точки примерно в противоположное место в биплоте DC-PCA, и тем самым тщательно смешивает три цвета точек для SNP.Такого результата можно было ожидать, исходя из результатов смешанного кодирования SNP на рис. 4C. Этот пример с реальными данными может усилить подозрение, что кодирование SNP несущественно только для моноплотов отдельных лиц, даже несмотря на то, что кодирование SNP редко = 1 явно лучше для биплотов.

    Рис. 5. Биплот DC-PCA для овсяных данных с использованием смешанного кодирования SNP, а именно для принятых данных.

    Цветовая схема такая же, как на рис. 1, а именно: яровой овес показан зеленым, овес мирового разнообразия — синим, а озимый — красным, с соответствующими цветами для SNP.Контраст между яровым и озимым овсом очевиден для особей на левой панели, но соответствующая картина для SNP на правой панели была стерта тщательным смешиванием трех цветов точек.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0218306.g005

    Тем не менее, хотя рисунки 4 и 5 могут предполагать, что кодирование SNP не имеет значения для отдельных лиц, на самом деле это может иметь значение. На рис. 6 показан график для набора данных овса с использованием другого смешанного кодирования SNP, а именно кодирования VCF с использованием линии 189 овса (яровой овес) в качестве эталонного генома.Конечно, паттерн для SNP был уничтожен смешанным кодированием, но паттерн для овсяных линий также заметно изменился по сравнению с рис. 1. Более того, даже для набора данных игрушек, использованного на рис. 4, термин «выглядеть» остался прежним. был использован для сравнения паттернов для лиц в трех биплотах, а не «одинаковы», потому что смешанное кодирование SNP очень немного отличается от редкого = 1 и общего = 1, хотя и недостаточно различного, чтобы быть визуально заметным (как доказано в приложение). Точно так же образцы линий овса на рисунках 1 и 5 выглядят очень похожими, но тщательный осмотр показывает, что они немного отличаются.

    Рис. 6. Двойной график DC-PCA для данных овса с использованием кодирования VCF с линией 189 овса в качестве эталонного генома.

    Цветовая схема такая же, как на рис. 1, а именно: яровой овес показан зеленым, овес мирового разнообразия — синим, а озимый — красным, с соответствующими цветами для SNP. По сравнению с рис. 1, где SNP-кодирование редко = 1, не только образец для SNP был полностью уничтожен, но также заметно изменился образец для линий овса.

    https: // doi.org / 10.1371 / journal.pone.0218306.g006

    В предыдущем подразделе упоминалось, что SNP-кодирование редкое = 1 было использовано для построения упорядоченной матрицы CA1 на фиг.2 и, таким образом, для получения пяти цветов, используемых на фиг.3, тогда как В этом подразделе объясняется , почему кодирование SNP имеет значение для CA. Как давно известно экологам, хотя и PCA, и CA имеют искажение дуги, PCA имеет, но CA не инвертирует арку, и поэтому только CA может создавать упорядоченную матрицу, которая концентрирует большие значения вдоль диагонали матрицы (рис.3.15 и 4.9 в [9]). Но, учитывая данные, собранные экологами для изучения сообществ растений и животных, естественно, они исследовали только те данные, которые представлены в данном контексте с помощью SNP-кодирования редко = 1. На самом деле, как показано для тех же данных игрушек, которые использовались на рис. действительно, упорядоченная матрица CA1 действительно работает для кодирования SNP Red = 1, потому что ее биплот CA не инволюционирован; но он не работает для кодирования SNP common = 1, потому что его биплот CA является инволютивным, и он не работает для смешанного кодирования SNP, потому что его биплот CA сложен (S1 рис.).Точно так же, хотя кодирование SNP Red = 1 позволяет заказу CA1 отображать объединенную структуру по диагонали матрицы для овсяных данных на фиг. 2, как общее кодирование SNP = 1, так и смешанное кодирование SNP терпят неудачу.

    В этом подразделе делается важное наблюдение о том, что кодирование SNP может повлиять на результаты PCA для отдельных лиц, тогда как в следующем подразделе и приложении дается объяснение , почему кодирование SNP может иметь значение, даже для исследователей, которых интересуют только результаты для отдельных лиц.Более того, хотя на рис. 6 показано небольшое изменение в схеме для отдельных лиц, в зависимости от обстоятельств выбор между кодировками SNP также может вызвать радикальные изменения.

    Итак, три варианта кодирования SNP, а именно: редкий = 1 или общий = 1 или смешанный, часто несущественны для моноплотов DC-PCA только для отдельных лиц, но не всегда. Однако выбор кодирования SNP имеет огромное значение для биплотов DC-PCA как для отдельных лиц, так и для SNP, для которых редкое = 1 намного превосходит отображение структуры или шаблонов в SNP таким образом, который легко интерпретируется.

    Выбор из шести вариантов PCA

    Биологическая информация, отображаемая в рекомендованном двоичном графике DC-PCA, имеет исключительную ясность и простую интерпретацию, поскольку DC-PCA однозначно избегает смешения основных и взаимодействующих эффектов и, таким образом, избегает множества сложных принципов интерпретации, которые требуют специальной расширенной таблицы ANOVA для того, чтобы различать для каждого отдельного набора данных, какая информация представлена ​​на его двух диаграммах. Опять же, шесть исследуемых здесь вариантов PCA — это SNP-центрированный, индивидуально-центрированный, двухцентровый, SNP-стандартизованный, индивидуально-стандартизованный и среднецентрированный PCA.Два варианта первого подраздела, монослоты или биплоты, исчерпывают возможности; и три варианта второго подраздела, кодирование SNP: редкий = 1, общий = 1 или смешанный, также исчерпывают возможности. Однако шесть вариантов этого третьего подраздела не исчерпывают возможностей, поэтому этот подраздел предлагает полезное, но не исчерпывающее описание преобразований данных и, следовательно, вариантов PCA.

    Статистические значения трех источников вариации — основных эффектов SNP, основных эффектов отдельных лиц и эффектов взаимодействия S × I — фундаментально различаются.Рассмотрим матрицу данных с p SNP и n индивидуумами. Основные эффекты SNP касаются средних значений по индивидуумам для каждого SNP, поэтому они составляют вектор длиной p . Аналогичным образом, основные эффекты отдельных лиц касаются средних значений по SNP для каждого индивидуума, поэтому они составляют вектор длиной n . Напротив, взаимодействия S × I равны данным за вычетом обоих основных эффектов, поэтому они составляют матрицу размеров p и n .Основные эффекты относительно просты и могут быть легко представлены в виде таблиц или графиков с помощью множества знакомых методов, тогда как эффекты взаимодействия сложны и требуют многомерного статистического анализа, такого как PCA. Эти три источника радикально различаются статистически в том смысле, что они ортогональны и некоррелированы, поэтому знание любого из них не дает никакой информации о двух других.

    Биологические значения этих трех источников следующие в настоящем контексте матрицы данных SNP по отдельным лицам.Для данного SNP его среднее значение по индивидуумам — это просто частота аллеля, кодированного 1 (при условии, что альтернативный аллель имеет код 0). Аналогичным образом, для данного индивидуума его среднее значение по SNP — это просто частота аллеля, кодируемого 1. Обычно имеет смысл избегать обременения или отвлечения графика PCA такой простой информацией, поэтому лучше всего удалить основные эффекты. Кроме того, эти средства часто не имеют прямого или интересного биологического значения. Действительно, может быть особенно трудно придать какое-либо биологическое значение индивидуальным средствам, не в последнюю очередь из-за альтернативных вариантов кодирования SNP.Когда SNP или индивидуальные средние значения биологически бессмысленны, они просто добавляют шум к графику PCA. Тем не менее, иногда могут возникать особые обстоятельства, поэтому решать, какой из трех источников — основные эффекты SNP, отдельные основные эффекты и эффекты взаимодействия S × I — являются прерогативой исследователей, они сочтут интересными для данного набора данных SNP и цель исследования.

    Геометрическая интерпретация PCA может дать интуитивное понимание уникальной концептуальной пригодности DC-PCA для выяснения структуры населения.Рассмотрим матрицу данных с R строками и C столбцами. Эти данные могут быть концептуализированы как многомерное облако из R точек в C -мерном пространстве или, наоборот, как C точек в R -мерном пространстве (Таблица 4.1 и Рис. 4.1 в [9]). DC-PCA представляет собой перевод системы координат в центр тяжести облака точек с последующим жестким вращением осей координат таким образом, что перпендикулярные проекции точек на ПК1 максимизируют отклонение, захваченное этой осью, тогда ПК2 захватывает большинство оставшихся дисперсия и т. д. для более высоких ПК (рис.6 в [9]). Начало вращения PCA расположено в многомерном пространстве, и на всех наших биплотах оно проецируется на плоскость PC1-PC2 на пересечении пунктирных горизонтальных и вертикальных линий, расположенных в точке (0, 0). Поскольку центроид является в высшей степени разумным местом для размещения начала координат, DC-PCA имеет смысл, потому что он однозначно помещает начало координат в центроид облака точек на обеих панелях двумерного графика (как на рисунках 1 и 3, или для обоих треугольники и точки на рис. 4). Напротив, некоторые опубликованные монограммы индивидуумов PCA, которые показывают структуру популяции с вариантами, отличными от DC-PCA, имеют униполярный PC1 (все положительные или все отрицательные оценки, а не оба, которые включают 0) настолько экстремальны, что поворот системы координат к PC находится в начале координат, расположенном за пределами графика.В таких случаях можно было бы ожидать, что будут приведены особые причины для оправдания такого своеобразного местоположения происхождения, и можно только задаться вопросом, как бы выглядела структура популяции при вращении PCA вокруг центроида, что обычно имеет гораздо больший смысл. Как поясняется далее в этом подразделе, смещение источника PCA от центроида данных приравнивается к смешиванию основных эффектов и эффектов взаимодействия, что усложняет интерпретацию структуры популяции способами, которые сообщество геномиков еще не осознает, когда графы PCA строятся с использованием варианты, отличные от рекомендованного DC-PCA.

    Таблица 1 показывает таблицу ANOVA для DC-PCA данных овса с использованием трех кодировок SNP: редкий = 1, VCF с линией 189 овса в качестве эталонного генома (что представляет особый интерес, поскольку имеет более крупные индивидуальные основные эффекты, чем любой из другие 634 возможности), и кодирование SNP для данных в том виде, в каком оно было получено (и сдвинутое на 0 и 1). ANOVA разделяет общую степень свободы (df) и сумму квадратов (SS) на три источника, а затем PCA разделяет взаимодействия S × I на первые семь IPC, за которыми следует остаток.Источники имеют отступ для обозначения промежуточных итогов.

    Таблица 1. Таблица ANOVA для DC-PCA данных SNP для овса с использованием трех кодировок SNP: Rare = 1 (и common = 1 идентичен), VCF с линией 189 овса в качестве эталонного генома и данные в том виде, в котором они были получены.

    И VCF189, и полученные данные являются экземплярами смешанного кодирования SNP.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0218306.t001

    Для кодирования SNP редко = 1, общая SS состоит из 88,0% для эффектов взаимодействия S × I, 10.7% для основных эффектов SNP и 1,3% для отдельных основных эффектов. Кодирование SNP common = 1 не показано в таблице 1, но оно обязательно имеет точно такую ​​же таблицу ANOVA, что и кодирование SNP Red = 1, не только для DC-PCA, показанного здесь, но также для всех шести вариантов PCA, рассмотренных в этой статье. Однако VCF для овса 189 имеет разные процентные значения, а именно 76,4%, 20,0% и 3,6%, а полученные данные — 66,7%, 33,1% и 0,2%. Следовательно, выбор кодирования SNP влияет на относительные величины этих трех источников, а также на относительные величины IPC.

    Применение PCA к комбинации двух источников вариации, в отличие от единственного источника эффектов взаимодействия S × I для DC-PCA в таблице 1, требует нового подхода для понимания того, какая информация находится в каждом ПК, а именно расширенная таблица ANOVA, которая представлена ​​здесь впервые. АС каждого ПК разбивается на части за счет основных и взаимодействующих эффектов. Требуемые вычисления просты: для каждого ПК умножьте его оценки SNP и индивидуальные оценки, которые представляют собой вектор-строку и вектор-столбец, чтобы получить матрицу ожидаемых значений, а затем подвергните эту матрицу дисперсионному анализу.Поскольку расширенные таблицы ANOVA еще не включены в доступное программное обеспечение, мы написали наш собственный R-код (S3 Text). В таблице 2 показана расширенная таблица ANOVA для SNP-центрированного PCA тех же данных овса с использованием SNP-кодирования редко = 1. Этот вариант PCA удаляет только основные эффекты SNP, а затем применяет PCA к отдельным основным эффектам и S × I комбинированные эффекты взаимодействия, обозначаемые I & S × I, что имеет SS 2077,808 + 138492,217 = 140570,025. Исследователи, знакомые с PCA и привыкшие к автоматическому монотонному уменьшению SS для последовательных ПК, должны отметить, что SS для отдельных лиц и частей S × I не обязательно монотонны.

    Таблица 2. Расширенная таблица ANOVA для SNP-центрированного PCA данных SNP для овса с использованием кодирования SNP редко = 1.

    PCA применяется к отдельным основным эффектам и объединенным эффектам взаимодействия S × I (I и S × I), а также к части каждого из них отображается в последних двух столбцах.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0218306.t002

    Все семь ПК и остаток SNP-центрированного PCA содержат смесь индивидуальных и S × I эффектов. Такие смеси всегда возникают для любого набора данных, когда PCA применяется к комбинации основных эффектов и эффектов взаимодействия [21].Для этого конкретного набора данных первые семь ПК и остаток находятся под влиянием эффектов взаимодействия S × I, потому что отдельные главные эффекты оказываются небольшими. Такого результата можно было ожидать из таблицы 1, поскольку все IPC1 — IPC7 больше, чем отдельные основные эффекты. Сравнение ANOVA для SNP-кодирования Red = 1 в таблице 1 с расширенным ANOVA в таблице 2, PC1 и PC2 из SNP-центрированного PCA больше, чем IPC1 и IPC2 из DC-PCA, потому что основные эффекты для отдельных лиц смешаны с взаимодействием S × I. эффектов, но, что более важно, IPC1 и IPC2 для DC-PCA захватывают на больше взаимодействий S × I, чем PC1 и PC2 из SNP-центрированного PCA, потому что DC-PCA не отвлекается на какие-либо основные эффекты.Это сравнение можно понять с геометрической точки зрения, если сказать, что, очевидно, без центрирования PCA тратит усилия на захват нецентрального центроида данных, и что отвлечение внимания ставит под угрозу визуализацию данных PCA.

    PCA, ориентированная на SNP, имеет четыре возможных результата. Пример овса в Таблице 2 иллюстрирует одну возможность, что информация S × I доминирует как на ПК1, так и на ПК2. Действительно, отдельные основные эффекты составляют только 4,3% SS, зафиксированного на графике PC1-PC2. Другой возможный результат, вызванный главными эффектами, имеющими большую SS, чем PC1, состоит в том, что PC1 содержит в основном информацию о главном эффекте, тогда как PC2 содержит в основном информацию S × I.Еще один возможный результат, вызванный основными эффектами, имеющими большую SS, чем PC2, но меньшую SS, чем PC1, — это обратное, что PC1 содержит в основном информацию S × I, а PC2 содержит в основном информацию о главном эффекте. Наконец, ПК также может содержать значительную часть как основных, так и взаимодействующих эффектов. Например, SNP-центрированный PCA с использованием кодирования VCF с линией 189 овса в качестве эталонного генома имеет PC1, состоящий из 31,1% индивидуальных основных эффектов и 68,9% эффектов взаимодействия S × I (таблица 1 в таблице S2).Исследователям крайне важно знать, какой из этих четырех случаев получается для данного набора данных, когда они интерпретируют граф PC1-PC2, который использует SNP-Centered PCA.

    Индивидуально-ориентированный PCA также имеет четыре возможных результата. В таблице 3 показана расширенная таблица ANOVA для индивидуально-центрированного PCA тех же данных овса с использованием кодирования SNP редко = 1. Этот вариант PCA удаляет отдельные главные эффекты, а затем применяет PCA к основным эффектам SNP и объединенным эффектам взаимодействия S × I, обозначается S & S × I, имеющим SS 16872.732 + 138492,217 = 155364,949. Таблица показывает, что в PC1 преобладают основные эффекты SNP (96,2%), тогда как в PC2 преобладают эффекты взаимодействия S × I (99,9%). Такого результата можно было ожидать из таблицы 1, поскольку основные эффекты SNP больше, чем IPC1. Как уже объяснялось для PCA, ориентированного на SNP в таблице 2, этот пример иллюстрирует только один из четырех возможных результатов.

    Таблица 3. Расширенная таблица ANOVA для индивидуально-центрированного PCA данных SNP по овсу с использованием кодирования SNP редко = 1.

    PCA применяется к основным эффектам SNP и объединенным эффектам взаимодействия S × I (S & S × I), и часть каждого из них отображается в последних двух столбцах.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0218306.t003

    Как и их центрированные аналоги, ПК из SNP-Standardized и Individual-Standardized PCA содержат смесь основных эффектов и эффектов взаимодействия, поэтому эти варианты PCA также имеют четыре возможные исходы. Более того, SNP-стандартизованный PCA, в отличие от SNP-центрированного PCA, не может использоваться с кодированием VCF, потому что эталонный геном имеет стандартное отклонение, равное нулю.

    Grand-Mean-Centered PCA производит смесь основных эффектов SNP, отдельных основных эффектов и эффектов взаимодействия S × I на каждом ПК.Таким образом, ситуация для PCA, ориентированного на среднее значение, довольно сложна и нежелательна: у него есть семь возможностей, не считая дополнительных возможностей с участием ПК со значительной смесью основных и взаимодействующих эффектов. Вспомогательная информация включает в себя расширенные таблицы ANOVA для этих дополнительных вариантов с использованием овсяных данных с кодированием SNP Red = 1 (таблицы 2–4 в таблице S2). Между основным текстом и вспомогательной информацией показаны таблицы дисперсионного анализа для всех шести вариантов PCA.

    Когда представляют интерес основные эффекты, мы рекомендуем модель аддитивных основных эффектов и мультипликативного взаимодействия (AMMI), которая объединяет ANOVA для основных эффектов с PCA для мультипликативных эффектов [21].AMMI и DC-PCA похожи и имеют идентичную таблицу ANOVA. Существенное отличие состоит в том, что в то время как DC-PCA отбрасывает основные эффекты, AMMI сохраняет их. Диаграмма AMMI1 показывает оба основных эффекта по оси абсцисс и IPC1 по оси ординат; он может отображать только один компонент (и, следовательно, суффикс 1 в AMMI1), потому что основные эффекты используют одну из двух его осей. Его абсцисса отражает 100% обоих основных эффектов. Кроме того, его ордината отражает как можно больше эффектов взаимодействия S × I, потому что IPC1 — это уникальное решение методом наименьших квадратов, которое максимизирует вариацию вдоль этой оси и минимизирует остаточную вариацию от этой оси.Мы еще не встречали AMMI в геномике, но это обычное дело в литературе по испытаниям сельскохозяйственных урожаев [21]. Между прочим, в статистическом анализе испытаний урожайности сельскохозяйственных культур так называемый биплот AMMI2 показывает IPC1 и IPC2, что в точности показывает биплот DC-PCA (обычно), поэтому «AMMI2» и «DC-PCA» — это два названия, используемые в разные литературы для одного и того же анализа.

    На рис. 7 показан биплот AMMI1 для овсяных данных с использованием кодирования SNP Red = 1 и той же цветовой схемы, что и на рис.По оси абсцисс показана средняя частота редкого аллеля. Линии овса имеют значения от 0,15958 до 0,44893, а SNP — от 0,01732 до 0,49921. Вертикальная линия расположена на среднем значении 0,24484. По оси абсцисс отражено 100% основных эффектов SNP, 100% основных эффектов овсяной линии и 0% эффектов взаимодействия S × I. Ордината на фиг. 7 показывает IPC1, который захватывает 11,2% S × I, и эта ордината идентична абсциссе на фиг. 1; как и раньше, IPC1 отделяет зеленый (яровой овес) от красного (озимый) как для линий овса, так и для SNP.На правой панели SNP имеют широкий диапазон оценок IPC1 справа, но не слева, потому что SNP справа имеют большое количество как редких, так и распространенных аллелей и, следовательно, имеют большую дисперсию, тогда как SNP слева в основном имеют общий аллель и, следовательно, имеют небольшие вариации.

    Рис. 7. Двойной график AMMI1 для овсяных данных с использованием кодирования SNP Red = 1.

    Для уменьшения беспорядка в биплоте используются две панели, с овсяными линиями слева и SNP справа. Цветовая схема такая же, как на рис. 1, а именно: яровой овес показан зеленым цветом, овес мирового разнообразия — синим, а озимый овес — красным, с соответствующими цветами для SNP.По оси абсцисс показаны основные эффекты, а по оси ординат — IPC1.

    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0218306.g007

    Принципы интерпретации двумерного графика AMMI1 заключаются в том, что смещения по оси абсцисс отражают различия в основных эффектах, тогда как смещения по оси ординат отражают различия во взаимодействии S × I. эффекты. Индивидуум и SNP с оценками IPC1 одного знака имеют положительное взаимодействие S × I, тогда как люди с противоположными знаками имеют отрицательное взаимодействие S × I, а индивидуум (или SNP) с оценкой, близкой к нулю, имеет небольшие взаимодействия со всеми SNP. (или отдельные лица) — по крайней мере, для тех взаимодействий, которые фиксируются в биплоте AMMI1.Как и DC-PCA, поскольку AMMI1 имеет единственный вид информации по абсциссе и ординате, биплот AMMI1 имеет единый набор принципов интерпретации, применимых ко всем наборам данных.

    Исследователь может сделать выбор между отсутствием или интересом к основным эффектам, что равносильно разнице между DC-PCA и другими пятью вариантами PCA, рассматриваемыми здесь. Однако наличие AMMI обеспечивает дополнительный выбор между смешанными основными эффектами и эффектами взаимодействия от вариантов PCA, отличных от DC-PCA, включая SNP-центрированный PCA, или еще несмешанных основных и взаимодействующих эффектов от AMMI.Учитывая этот дальнейший выбор между смешанными или несмешанными эффектами, мы не знаем никаких правдоподобных аргументов в пользу смешанных эффектов. Соответственно, мы рекомендуем DC-PCA или AMMI1 для учета разнообразных интересов исследователей, но не одобряем все остальные пять вариантов PCA из-за смешения и вытекающих из этого множественных результатов того, как следует интерпретировать их биплот.

    Пять дополнительных биплотов PCA для набора данных овса показаны во вспомогательной информации с использованием кода SNP Red = 1 и той же цветовой схемы, что и основной текст (S2 Рис).SNP-центрированный и стандартизованный по SNP PCA приблизительно соответствует DC-PCA на рис. Основные эффекты SNP. Биплоты для индивидуально-центрированного и среднецентрированного PCA имеют униполярный PC1 на панели овсяных линий. Однако, хотя эти другие варианты PCA могут приближаться к DC-PCA или AMMI1, они могут приблизиться только к , потому что каждый компонент имеет смесь основных и взаимодействующих эффектов.Между рис. 1 в основном тексте и вспомогательной информацией показаны биплоты для всех шести вариантов PCA, причем для всех шести биплотов используется кодирование SNP «редкий» = 1 и та же цветовая схема, что и на рис. 1.

    Результаты таблиц ANOVA в этом подразделе подтверждают ценность биплотов, которая была подчеркнута в первом подразделе. Совместная структура SNP-и-индивидов — это просто взаимодействия S × I, которые могут отображать только биплоты, а S × I обычно велико. Из таблицы 1 данные по овсу содержат 88.0% информации о взаимодействии (138492,217 / 157442,756), с использованием кодирования SNP редко = 1. Можно привести четыре дополнительных примера для других видов сельскохозяйственных культур, используя любой код SNP, выбранный исходными авторами: рис ( Oryza sativa L.) [22] имеет 91,5% информации о взаимодействии, соя ( Glycine max (L.) Merr.) [23] — 88,7%, кукуруза ( Zea mays L.) [24] — 65,2% и картофель ( Solanum tuberosum L.) ) [25] имеет 30,1%. Кроме того, процент информации о взаимодействии, зафиксированной на графике PC1-PC2, часто выше, чем в наборе данных в целом, что определяется количественно с помощью расширенной таблицы ANOVA.Например, процент взаимодействия в биплоте PC1-PC2 для SNP-центрированного PCA для этих пяти видов в том же порядке составляет 95,72%, 98,34%, 94,49%, 73,73% и 99,93%.

    Итак, как кодирование SNP, так и вариант PCA могут влиять на то, какой тип информации — индивидуальный, или эффекты SNP или S × I — преобладает на каждом ПК для всех вариантов PCA, кроме DC-PCA. Расширенная таблица ANOVA количественно оценивает результат для любого набора данных и тем самым облегчает правильную интерпретацию результатов и графиков PCA.Наша рекомендация по умолчанию — DC-PCA, потому что он однозначно применяет PCA к единственному источнику вариации, а именно к взаимодействиям S × I, которые часто представляют основной биологический интерес, поэтому его IPC всегда содержат этот единственный вид информации и, следовательно, нет необходимости в его таблица ANOVA должна быть увеличена. Когда представляют интерес основные эффекты, мы рекомендуем биплот AMMI1, потому что он однозначно отображает основные эффекты и эффекты взаимодействия, не смешивая их.

    Обсуждение

    Поскольку монограммы PCA только для индивидуумов дают некоторое представление о структуре популяции, они заслуженно популярны в литературе.Однако монослота не может показать структуру взаимодействия, которая часто является доминирующим источником вариации в наборе данных и обычно представляет собой вариацию, представляющую основной интерес. Создание полезной двойной диаграммы — маловероятная перспектива, если не считать понимания последствий кодирования SNP и вариантов PCA.

    Выяснение структуры населения помогает достичь многих других исследовательских целей. Например, популяционная структура важна для полногеномных ассоциативных исследований (GWAS), потому что первые несколько ПК могут использоваться в качестве ковариат в регрессии для решения проблемы ложных ассоциаций, порождаемых популяционной структурой [13].В свою очередь, популяционная структура и GWAS важны для селекции растений и медицины [26]. В более общем плане наши результаты для настоящего контекста по выяснению структуры популяции могут иметь более широкое значение, возможно, с модификациями или адаптациями, для других контекстов. К ним относятся генеалогическая интерпретация PCA [15], географическая интерпретация PCA [27, 28], идентификация маркеров, информирующих о происхождении [29, 30], определение общегеномных структур примесей [18], оценка генетического разнообразия [22, 25] , 31], понимание генетической основы адаптации [32], улучшение сельскохозяйственных культур с помощью методов, основанных на геномике [26], и многие другие исследовательские цели.

    В этой статье рассматривается только один статистический анализ, PCA, применяемый только к одному виду данных геномики, SNP. Но это только верхушка айсберга: генетики и геномики используют множество статистических анализов для многих видов данных. Действительно, графы PCA данных SNP обычно встречаются на многопанельных фигурах, которые также показывают деревья объединения соседей и кластеризацию байесовскими или другими методами, а также географическую или другую соответствующую информацию [32–34], а упорядоченная матрица CA1 еще не создана. другой рисунок, который может включать в себя такой рисунок.Учитывая возможности улучшить современные методы анализа данных SNP методом PCA, не было бы слишком удивительным, если бы более широкое изучение статистического анализа данных геномики открыло дополнительные возможности для повышения продуктивности исследований.

    Наконец, возможно, наиболее значительным и многообещающим результатом этого исследования является возможность для исследователей задать новые вопросы, которые ранее не задавались: какая популяционная структура присутствовала в наборах данных SNP все время, что не может быть отображено современной практикой PCA. анализ, но можно ли объяснить рекомендуемый выбор графа PCA, кодирования SNP и варианта PCA? И насколько жизненно важно это дополнительное биологическое понимание для достижения целей исследования? Ответы на эти вопросы могут появиться только из накопленного опыта многих исследователей, работающих с множеством наборов данных SNP и разнообразными исследовательскими целями.Однако уже можно сделать вывод о том, что обязательно и неизбежно каждый граф PCA данных SNP требует и реализует несколько вариантов графа PCA, кодирования SNP и варианта PCA — независимо от того, сообщается ли и оправдан этот судьбоносный выбор. . И после того, как уже были собраны данные SNP и создан график PCA с любыми вариантами выбора, потребовалось бы очень мало дополнительных усилий, чтобы повторить анализ PCA с тремя вариантами, рекомендованными здесь, а затем определить, какая дополнительная структура населения отображается и обнаруживается.

    Выводы

    Из этого исследования PCA-анализа данных SNP вытекают три основных рекомендации. (1) Используйте биплоты, а не монослоты, так как только они могут отображать информацию о взаимодействии S × I, то есть совместную структуру SNP и отдельных лиц. (2) Используйте код SNP 1 для редкого аллеля и 0 для общего аллеля. (3) Используйте вариант DC-PCA PCA, если интерес представляют только взаимодействия S × I, как это часто бывает; в противном случае используйте AMMI1, если также интересны основные эффекты.Кроме того, укажите, какое кодирование SNP и вариант PCA были выбраны, а в идеале также укажите причины этого конкретного выбора, чтобы читатели могли правильно интерпретировать результаты PCA и надежно воспроизводить анализы PCA. Наконец, если рекомендуемый DC-PCA (или AMMI1) не используется, предоставьте расширенную таблицу ANOVA, чтобы количественно оценить количество основных и взаимодействующих эффектов на каждом ПК. Эти выводы следует понимать как полезные рекомендации по умолчанию, потому что некоторые свойства набора данных или исследовательские цели могут составлять исключения, например, сфокусированный исследовательский интерес только к Лицам, которые требуют публикации моноплота, хотя все же может быть целесообразно создать двумерный график и изучить его. внимательно перед тем, как принять окончательное решение о том, какой график публиковать.Понимание последствий выбора между двумя графами PCA, тремя кодами SNP и шестью вариантами PCA является преимуществом для выяснения структуры популяции.

    Материалы и методы

    Построение и интерпретация графиков PCA

    Удобная форма уравнения для DC-PCA: где D rc — это данные для строки r и столбца c , μ r — среднее значение для строки r , μ c — это среднее значение для столбца c , μ — большое среднее значение, λ n — сингулярное значение для компонента n и его собственное значение, γ rn — значение собственного вектора для строка r и компонент n , δ cn — значение собственного вектора для столбца c и компонента n , с обоими собственными векторами, масштабированными как единичные векторы, и ρ

    0 rc является остатком для строки r и столбца c , когда количество используемых компонентов меньше, чем полная модель (а именно, на единицу меньше минимального количества строк и количества столбцов с).Сингулярные значения и собственные векторы получаются SVD, как объяснено в приложении.

    Принятое здесь соглашение состоит в том, чтобы умножать значения собственных векторов на квадратный корень из сингулярного значения, чтобы получить и так, чтобы их продукты оценивали взаимодействия по столбцам напрямую, без необходимости еще одного умножения на λ , и называть эти значения «PCA оценки. » В литературе по PCA нет согласованной терминологии, поскольку иногда результаты для строк (или отдельных лиц в данном контексте) называют «оценками PCA», тогда как результаты для столбцов (или SNP) называют «нагрузками PCA».«Поскольку PCA симметричен относительно строк и столбцов матрицы, как видно из приведенного выше уравнения, мы предпочитаем использовать единую и последовательную терминологию оценок PCA. Однако в других контекстах может потребоваться другой подход, такой как моноплан PCA индивидуумов, для которого предпочтительнее умножение на сингулярное значение, поскольку это оптимизирует двумерное приближение расстояний между индивидуумами. Подробное объяснение способов обработки сингулярного числа см. В Malik and Piepho [35].

    Оси на графиках PCA часто масштабируются для получения удобной формы, но на самом деле оси должны иметь одинаковый масштаб по многим причинам [35]. Однако наш обзор литературы обнаружил правильное соотношение 1 только в 10% статей, слегка ошибочное соотношение большего масштаба к более короткому в пределах 1,1 в 12% и существенно ошибочное соотношение выше 2 в 16%, при этом худшие случаи — отношения 31 и 44. Кроме того, 7% статей не смогли показать шкалу на одной или обеих осях PCA.Однако две оси двухмерного графика AMMI1 содержат разные виды информации (основные эффекты или эффекты взаимодействия), поэтому они не должны использовать , а не , чтобы использовать один и тот же масштаб.

    Решение SVD уникально, вплоть до одновременной смены знака обоих собственных векторов для данного компонента. Это очевидно из приведенного выше уравнения PCA, потому что члены в уравнении λ n γ rn δ cn являются произведениями двух оценок и, меняя знаки из обе баллов не изменили свои продукты.Из-за произвольной полярности различное программное обеспечение может производить анализ PCA для данного набора данных с противоположной полярностью для некоторых или всех компонентов. Это имеет два значения для создания и интерпретации графиков PCA, включая биплоты. Первое и самое важное: смена полярности оставляет все расстояния между точками неизменными, поэтому математически и геометрически это абсолютно несущественно. В самом деле, изменение полярности ординаты равносильно переворачиванию графика слева направо, а изменение полярности абсциссы равносильно переворачиванию графика сверху вниз, а изменение обеих осей равносильно повороту графика на 180 °. ничего не меняется.Во-вторых, особенно когда несколько графиков PCA одних и тех же или связанных данных сравниваются друг с другом, принятие последовательной ориентации составляет хорошую педагогику, позволяющую читателям легче воспринимать существенные различия между графиками, не отвлекаясь от произвольных ориентаций.

    Дуга или подковообразное искажение PCA важно, потому что оно порождает как проблемы, так и возможности, как описано в разделе «Результаты», а также потому, что оно происходит в плоскости PC1-PC2, что исследователи чаще всего показывают на графиках PCA.Но это искажение, которое составляет квадратичное представление PC1 в PC2, является только первым из полиномиальной последовательности. Используя смоделированные данные геномики, графики от PC1 до PC4 на оси абсцисс и одномерный градиент среды обитания или окружающей среды на оси ординат показывают последовательность линейных, квадратичных, кубических и четвертых многочленов [13]. То же самое было показано тремя десятилетиями ранее в контексте экологии с использованием связанного статистического анализа CA (рис. 4 в [36]). Эти дополнительные полиномы должны быть распознаны при интерпретации графиков, отличных от базовых графиков PC1-PC2, таких как трехмерные графики PC1-PC2-PC3 и графики PC1-PC3 или PC2-PC3, которые иногда появляются в литературе по геномике.Специальная графика может показать структуру населения для многих компонентов, таких как PC1-PC12 (рис. 3 в [31]). Арка PCA в первых двух компонентах и ​​полиномиальная последовательность в более высоких компонентах — это особенность не только PCA и CA, но и NMS [37].

    Следующие принципы интерпретации биплотов относятся конкретно к DC-PCA. Для двух точек одного и того же типа (два индивидуума или еще два SNP) близлежащие точки имеют сходные взаимодействия, тогда как удаленные точки имеют разные взаимодействия.Для двух точек разного типа (индивидуума и SNP), индивиды в заданном направлении от источника имеют положительные взаимодействия для SNP в том же направлении, индивиды в заданном направлении имеют негативные взаимодействия для SNP в противоположном направлении, а индивиды в в данном направлении есть небольшие взаимодействия для SNP под прямым углом. Соответственно, взаимодействия велики, когда индивидуум и SNP оба далеки от источника (но не под прямым углом), тогда как индивидуум рядом с источником имеет небольшие взаимодействия со всеми SNP, и аналогично SNP рядом с источником имеет небольшие взаимодействия со всеми индивидуумами. .Точнее, эти принципы интерпретации обращаются к структуре взаимодействия, захваченной в плоскости IPC1-IPC2 двухплощадки.

    Процент отклонения, зафиксированный каждым ПК, часто включается в метки осей графиков PCA. В общем, эту информацию стоит включить, но есть две оговорки. Во-первых, эти проценты необходимо интерпретировать относительно размера матрицы данных, поскольку большие наборы данных могут улавливать небольшой процент, но при этом оставаться эффективными. Например, для большого набора данных с более чем 107000 SNP и более 6000 человек первые два компонента захватывают только 0.3693% и 0,117% вариации, и все же график PCA показывает четкую структуру (рис. 1A в [38]). Напротив, график PCA может отображать большой процент от общей вариации, даже 50% или более, но это не гарантирует, что он покажет очевидную структуру в данных. Во-вторых, интерпретация этих процентов зависит от выбора варианта PCA, как ясно показывают таблицы с расширенным дисперсионным анализом. Читатели не могут осмысленно интерпретировать процент вариаций, зафиксированных осями PCA, когда авторы не могут сообщить, какой вариант PCA был использован.

    Может возникнуть возражение, что биплоты PCA были бы непрактичными для наборов данных с многими тысячами SNP, что сделало бы графики непоследовательно загроможденными. Фактически, графики PCA с высокой плотностью часто появляются в литературе, например, на рис. 4 в [39], где показаны результаты для 54734 человек. Создание биплотов на двух смежных панелях помогает уменьшить беспорядок, отделяя людей от SNP. К счастью, в литературе предлагается несколько стратегий упрощения графиков PCA. Одна из возможностей — уменьшить количество SNP до PCA с помощью таких инструментов, как PLINK [40] и bigstatsr или bigsnpr [41].Другой способ — выбрать наиболее интересные SNP. Например, только 23 SNP из более чем 1 000 000 создают графики PCA с четкими кластерами для нескольких основных популяций США [30, 42]. Очевидно, что невозможно маркировать тысячи точек, не вызывая серьезного наложения, но когда только небольшое количество индивидов или SNP представляет особый интерес, они могут быть помечены.

    Огромные наборы данных SNP становятся все более распространенными, а быстрые алгоритмы PCA могут легко обрабатывать крупномасштабные данные всего генома.Замечательно эффективное программное обеспечение FastPCA вычисляет несколько верхних ПК с затратами времени и памяти, линейными по количеству элементов матрицы [39]. Программное обеспечение flashpca также очень быстрое [43]. Силовой метод — это простейший алгоритм PCA, который эффективен, когда нужны только первые несколько ПК [44]. Между прочим, степенной метод является простым и быстрым для получения только первого компонента CA (Приложение 2 в [16]) с затратами времени и памяти, которые линейны по количеству элементов матрицы.

    Обзор литературы

    125 статей, в которых применялся анализ PCA к данным SNP, были взяты из литературы более или менее случайным образом, с некоторым акцентом на виды сельскохозяйственных культур и на исследователей из Корнельского университета. Они охватывают множество видов и множество журналов. Этот обзор включен во вспомогательную информацию (таблица S1).

    Наборы данных овса

    Набор данных овса, предоставленный Кэти Эсвелт Клос, представлен в двух форматах: смешанное кодирование SNP — это данные в том виде, в каком они были получены, за исключением того, что исходное кодирование 1 и 2 было сдвинуто на 0 и 1; и SNP-кодирование редко = 1, что требовало изменения полярности для 772 из 1341 SNP (текст S1 и текст S2).

    Анализ PCA и CA

    Наш код R для сравнения шести вариантов PCA и анализа соответствия (CA) включен во вспомогательную информацию (текст S3). Из библиотеки R наш код использует ca для CA и ggplot2 для графиков.

    Приложение: Последствия кодирования SNP для шести вариантов PCA

    Это приложение касается того, какие варианты PCA являются или не являются невосприимчивыми к изменениям в кодировании SNP в отношении моноплотов PCA индивидуумов, где «индивидуумы» является общим термином для образцы, такие как люди или сорта.Основной текст уже показал в Таблице 1, что кодирование SNP влияет на суммы квадратов (SS) для основных эффектов SNP и эффектов взаимодействия S × I. Следовательно, индивидуально-центрированный PCA не застрахован, потому что различные пропорции основных эффектов и эффектов взаимодействия могут изменить, в каком PC преобладают основные эффекты SNP, тем самым резко изменяя моноплан индивидуумов PCA. Тот же вердикт об отсутствии иммунитета также применим к индивидуально-стандартизированному PCA по той же причине. Точно так же PCA, ориентированная на среднее значение, не является иммунным, потому что она также сохраняет основные эффекты SNP (и отдельные основные эффекты), и, опять же, кодирование SNP влияет на SS для основных эффектов и эффектов взаимодействия.В оставшейся части этого приложения рассматриваются оставшиеся три варианта в следующем порядке: SNP-центрированный, SNP-стандартизованный и двухцентровый PCA.

    Во-первых, рассмотрим PCA, ориентированный на SNP. Пусть Y будет матрицей данных SNP p × n с SNP в строках p и отдельными лицами в n столбцах. Без ограничения общности предположим, что p ≥ n . Матрица Y может быть центрирована по SNP следующим образом:, где I n — это размерная единичная матрица n , а 1 n — это вектор единиц n .Пусть Y C = USV T будет разложением по сингулярным числам Y C , где U представляет собой матрицу p × nthon или левую сингулярные векторы, содержащие оценки строк, V — это правый сингулярный вектор ортогональной матрицы n × n , содержащий оценки столбцов, а S — диагональная матрица порядка n , содержащая упорядоченные сингулярные значения.Из ортогональности U получаем U T U = I n , а из ортогональности V имеем V

    30 30 = VV T = I n .

    Если полярность r -го SNP поменять местами 0 и 1 в этой r -й строке Y , эта операция может быть записана как, где P — диагональная матрица порядка p с P { r , r } = 1, если полярность r -го SNP не изменилась, и P { r , r } = -1, если полярность измененный.Важно отметить, что PP T = P T P = I P . Теперь можно записать как, где. Видно, что правая часть этого уравнения представляет SVD из-за. Таким образом, V является матрицей правых сингулярных векторов как Y C , так и. Для PCA, центрированного на SNP, это объясняет, почему (вплоть до возможного изменения знака целых столбцов) баллы столбца или отдельных лиц остаются неизменными после изменения полярности кодирования (то есть замены 0 и 1) для любого или всех SNP.

    Во-вторых, рассмотрим стандартизированный SNP PCA. Для стандартизованных данных Y S = D −1/2 Y C , где D = diag ( W ) с. Изменение полярности некоторых SNP не меняет дисперсии SNP в D . Следовательно, приведенные выше результаты для данных, центрированных по протоколу SNP, полностью переносятся на данные, стандартизованные по протоколу SNP.

    Наконец, в-третьих, рассмотрим двухцентровую PCA.DC-PCA не защищен от изменений полярности SNP в отношении моноплотов PCA для физических лиц. Двойное центрирование относится к матрице. Если полярность некоторых SNP изменяется, то необходимо вычислить PY C до центрирования для физических лиц. Таким образом, нам нужно вычислить. Матрицы P и не коммутируют; это так . Следовательно, SVD нельзя получить из Y DC так же, как SVD можно получить из Y C .Это объясняет, почему индивидуальные оценки до и после изменения полярности некоторых SNP не полностью коррелированы.

    Однако, когда SS для отдельных основных эффектов мало по сравнению с SSP для отдельных эффектов взаимодействия, центрирование по индивидууму мало влияет на индивидуальные баллы, основанные на SVD. Вердикт о невосприимчивости к кодированию SNP будет почти одинаковым для DC-PCA и SNP-центрированного PCA, когда индивидуальные основные эффекты невелики, а устойчивость к SNP-центрированному PCA уже была доказана ранее в этом приложении.Следовательно, ожидается, что корреляции для индивидуальных оценок между различными кодировками SNP будут очень близки к 1 или -1 для DC-PCA, но не совсем к 1. Небольшая SS для отдельных основных эффектов по сравнению с таковой для эффектов взаимодействия SNP-by-Individual составляет необходимое и достаточное условие для того, чтобы моноплоты DC-PCA индивидуумов были практически невосприимчивы к изменениям в кодировании SNP.

    Худший опрос для SNP с октября 2019 года в преддверии дня выборов

    Эксклюзивный опрос, проведенный Savanta ComRes для The Scotsman, предполагает, что партия Никола Стерджена может быть настроена на шокирующий результат, в результате чего им не хватит большинства.

    Такой результат привел бы к тому, что партия, выступающая за независимость, вернулась в правительство с 59 депутатами после 14 лет пребывания у власти и не получила большинства в шесть мест.

    Подпишитесь на нашу информационную рассылку о политике

    Подпишитесь на нашу рассылку о политике

    Они все равно сохранят общее большинство сторонников независимости вместе с шотландскими зелеными, если аналогичные данные будут получены после дня голосования в четверг.

    SNP может быть установлен на худший результат с 2007 года, если новый опрос окажется точным.

    Опрос также продолжает общую тенденцию к снижению SNP в этой серии опросов, но указывает на более низкий уровень поддержки националистов по сравнению с другими опросами и является самым низким со времени опроса Panelbase в октябре 2019 года.

    Такой результат будет «в конечном итоге доминирующим показателем», по мнению экспертов по опросам, и цифры следует рассматривать в контексте заоблачных показателей SNP к концу прошлого года.

    Подробнее

    Подробнее

    Гонка за Холируд: ваш брифинг по выборам в Шотландии во вторник, 4 мая

    В период с 30 апреля по 4 мая в ходе опроса был опрошен 1001 взрослый шотландец в возрасте 16 лет и старше.

    Результаты контрастируют с двумя опросами, опубликованными во вторник, которые показали, что SNP вернул большинство.

    Шотландцы, однако, по-прежнему в значительной степени разделены по вопросу о независимости, и это второе по счету исследование, проведенное Savanta ComRes, которое измеряет явный разрыв между «Да» и «Нет».

    В целом, 50 процентов избирателей заявили, что проголосовали бы против, если Завтра состоится второй референдум о независимости, на котором 42 процента опрошенных заявили, что проголосуют за, а еще 8 процентов затруднились с ответом.

    Если не считать исключения «неизвестно», по результатам опроса профсоюз поддержали 54 процента, а независимость — 46 процентов.

    Партия г-жи Стерджен получила в опросе лишь 42 процента голосов избирателей, что может вызвать беспокойство в штаб-квартире SNP в преддверии открытия избирательных участков в четверг.

    34 процента голосов партии по спискам — всего на три пункта выше, чем то, что она получила в 2007 году.

    Такой результат приведет к тому, что SNP вернет 59 MSP, что на четыре меньше по сравнению с результатом 2016 года, равным 63, при этом голосование по списку не сможет компенсировать возможные потери в округе.

    Однако юнионистские партии вряд ли добьются больших успехов, несмотря на это падение поддержки со стороны SNP.

    Шотландских консерваторов поддержали 25 процентов избирателей в избирательных бюллетенях округа, при этом 22 процента поддержали партию Дугласа Росса в региональном списке, что на два и один пункт больше, чем в последнем опросе этой серии.

    Шотландскую лейбористскую партию Анаса Сарвара поддерживают 22 и 19 процентов соответственно, что на один пункт выше в избирательных бюллетенях и без каких-либо изменений в региональном списке.

    Если этот опрос будет воспроизведен в результатах, г-н Росс, вероятно, потеряет одного MSP из своей когорты, оставив его с 30.

    Лейбористы будут усилены двумя дополнительными MSP, увеличив их представительство с 24 до 26.

    Это еще один сильный опрос шотландских зеленых, при этом большая часть «других» голосов в избирательном бюллетене досталась Патрику Харви и Лорне Слейтер. вечеринка.

    Их результативность в 9% в региональном списке — на 1% ниже, чем в предыдущем опросе — скорее всего, вернет в общей сложности девять депутатов, что станет рекордным показателем партии на выборах в Холируд.

    Шотландские либерал-демократы намерены вернуть все пять своих нынешних MSP в шотландский парламент, но могут устроить сюрприз, если местная поддержка будет сильной в таких местах, как Кейтнесс.

    Поддержка округа 8 процентов (рост на один пункт) является одной из самых высоких опрошенных партий, при этом 6 процентов (также рост на 1 процент) избирателей поддерживают партию Вилли Ренни в региональном списке.

    Новое предприятие Алекса Салмонда, партия «Альба», обречено на провал, как показывают результаты опроса, поскольку только 2% шотландцев поддерживают партию в региональном списке.

    Это приведет к тому, что в Холируд не будет избрано ни одного депутата от новой партии, выступающей за независимость.

    Опрос также спросил избирателей, увеличило ли их возвращение бывшего первого министра с Альбой их вероятность поддержать независимость.

    В целом, только 9 процентов избирателей заявили, что это повысило их вероятность, а 40 процентов заявили, что это сделало их менее вероятными.

    Среди тех, кто проголосовал за референдум 2014 года, четверть (25 процентов) проголосовавших «Да» заявили, что возвращение г-на Салмонда снизило их шансы проголосовать «Да», а 17 процентов заявили, что это повысило их вероятность.

    Только 2% проголосовавших «Нет» заявили то же самое, а 60% заявили, что это снизило их шансы поддержать независимость.

    В общей сложности 27 процентов тех, кто не голосовал в 2014 году, заявили то же самое, а 11 процентов заявили, что Альба повысила их шансы проголосовать за.

    Крис Хопкинс, заместитель директора Savanta ComRes, сказал, что результаты опросов плохи для SNP по сравнению с заоблачной цифрой перед Рождеством.

    Он сказал, что результат этого опроса будет «в конечном итоге доминирующим показателем», несмотря на вероятное разочарование в отношении победы.

    Специалист по опросу общественного мнения сказал: «Если эти данные опроса подтвердятся на голосовании в четверг, это, вероятно, оставит SNP за недостатком большинства, которого они желают, и является справедливым отражением 2021 года, когда работа правительства Великобритании и новые шотландские лейбористы. лидера, помогли поддержать голосование в Шотландии основных юнионистских партий.

    «Небольшое отставание от большинства по-прежнему является доминирующим показателем SNP, и их разочарование следует ощущать только в контексте значительных результатов опросов к концу 2020 года, когда это будет катастрофический год для нового консервативного правительства в Вестминстер, отсутствие сделки по Брекситу и первые недовольство Кейром Стармером способствовали беспрецедентным цифрам для SNP и независимости.

    «Тем не менее, с некоторыми очень жесткими гонками по округам, эти цифры даже не обязательно представляют плохие новости для SNP, и если падение поддержки, которое мы видели в 2021 году, может быть ограничено областями, которые они уже сильны, в четверг может по-прежнему вызывают в Холируде сильное, выступающее за независимость чувство, когда MSP возвращаются ».

    Сообщение от редактора:

    Спасибо за чтение этой статьи.Мы больше полагаемся на вашу поддержку, чем когда-либо, поскольку изменение потребительских привычек, вызванное коронавирусом, влияет на наших рекламодателей.

    Если вы еще этого не сделали, рассмотрите возможность поддержки нашей проверенной и надежной журналистики, оформив цифровую подписку.

    Новый массив генотипирования цыплят 55K SNP | BMC Genomics

    Животные

    Для секвенирования всего генома были взяты образцы из 384 цыплят восьми местных пород или инбредных линий (таблица 1). Цыплята были предоставлены Институтом зоотехники CAAS (местная порода Пекин-Ю, инбредная линия Jingxing-Huang), Jiangsu Lihua Co. Ltd. (линии куропаток Cyan-shank с быстрым и средним темпами роста соответственно), Институтом птицеводства. CAAS (курица Sanhuang и рецессивная белая курица), Xinguang Nongmu Co.Ltd. (отцовская и материнская линия Кобба в родительском поколении). Кроме того, для оценки массива SNP использовали набор от 15 до 21 цыпленка каждой породы / линии, которые были отобраны от 9 местных пород и 3 коммерческих линий. Цыплята были предоставлены Институтом птицеводства CAAS (цыпленок байэр, цыпленок Чахуа, цыпленок Дагу, цыпленок Лиянг, цыпленок Цинюань, Силки, цыпленок Вэньчан, цыпленок Лухуа и цыпленок Сяньцзюй), Xinguang Nongmu Co. Ltd. (отцовские линии в родительском поколении от Кобба и Хаббарда), Института зоотехники CAAS (Белый Леггорн).Две группы по 87 и 100 цыплят из Jingxing-Huang и Cobb также использовались для оценки массива SNP. Все образцы крови, использованные в этом исследовании, были собраны у кур под контролем ветеринара и в соответствии с Руководством для экспериментальных животных, установленным Министерством науки и технологий (Пекин, Китай), и с одобрения Комитета по этике животных Института наук о животных. . Методы анестезии или эвтаназии не применялись. При медицинском осмотре не было доказательств того, что у кого-либо из вовлеченных цыплят были клинические заболевания, вызванные взятием образцов.

    Повторное секвенирование всего генома

    Геномная ДНК была выделена из образцов крови фенол-хлороформным методом. Качество образцов ДНК проверяли с помощью гель-электрофореза и нанофотометра. Индивидуальные образцы ДНК (48 от каждой породы / линии) были объединены для создания трех библиотек, каждая из которых содержала 8 самцов и 8 самок. Библиотеки были сконструированы с использованием набора для подготовки библиотек ДНК Nextera (Illumina Inc., Сан-Диего, Калифорния) в соответствии со стандартным протоколом производителя.Все библиотеки секвенировали на Illumina Hiseq2500 (2 × 125 п.н.).

    Выравнивание последовательностей генома и обнаружение первой группы SNP-кандидатов

    Считывания были отфильтрованы по низкому качеству (& gt; 10 последовательных нуклеотидов с показателями Phred & lt; 10), последовательностям адаптеров и последовательностям без контроля качества, парным считыванием с использованием Набор инструментов NGSQC (v2.3.3) [22]. Каждый обрезанный охват секвенирования пула показан в Таблице S5. Отфильтрованные секвенированные чтения были сопоставлены с эталонным геномом (Gallus_gallus_4.0) с помощью программного обеспечения BWA (v0.7.10) [23]. Дупликации ПЦР были удалены с помощью аргумента -rmdup в Samtools (версия 0.1.1.18) [24]. SNP были идентифицированы и генотипированы для каждого набора данных с помощью функции mpileup в Samtools, а затем вызваны VarScan [25]. Только те варианты с высокой степенью достоверности, которые поддерживаются обоими методами, были оставлены для последующего анализа. Параметр подробностей вызова SNP был описан Лю и др. [16]. SNP с MAF & lt; 0,05 и INDEL для каждой породы / линии были отфильтрованы с помощью vcftools [26].В Пекине курица-ю, курица Цзинсин-Хуанг, курица Санхуан и две линии куропаток с голубым голенком минус MAF по отцовской линии Кобба, а также MAF рецессивной белой курицы и отцовское и материнское поколение Cobb минус. MAF курицы Пекин-Ю, соответственно. SNP с низким ΔF были исключены. Значение ΔF было скорректировано для 140 тыс. SNP, зарезервированных для местных пород и коммерческих линий, чтобы создать первую группу SNP-кандидатов. Порог △ F для местных пород и коммерческих линий равен 0.609 и 0,731 соответственно. SNP, полученные путем повторного секвенирования генома восьми пород / линий, предоставили основные данные для первой группы SNP в массиве. SNP, специфичные для хромосомы W, были удалены и не учитывались при текущем проектировании. Есть также 25 INDEL для особого интереса, которые были определены как априорные 1.

    Выбор второй группы SNP-кандидатов на основе анализа 15 признаков GWAS

    Вторая группа SNP-кандидатов была выбрана в соответствии с анализом GWAS 15 черты.Данные фенотипа и генотипа были получены из ресурсной популяции цыплят CAAS F2, как описано в отчете Sun [27]. Вкратце, популяция была получена от помеси местных цыплят Пекин-Ю и коммерческих бройлеров Кобб (Cobb-Vantress, Inc.). Вес, тушка, иммунитет и качество мяса были измерены у 367 цыплят F2. Эти 15 признаков были следующими: (a.) Масса тела на 28-й и 42-й день, (b.) Характеристики туши, включая общий процент веса после убоя, процент веса грудных мышц, процент веса мышц ног, процент жира в брюшной полости, (c.) характеристики качества мяса, включая соотношение внутримышечного жира в грудных мышцах, предельный pH (24 ч), легкость мяса, значение покраснения и значение желтизны грудной мышцы, (d) иммунные характеристики, включая уровень IgY к эритроцитам барана, гетерофилам и лимфоцитам соотношение, уровень IgY в сыворотке и средний запас эритроцитов.

    SNP были генотипированы с использованием чипа Illumina 60 K SNP Bead для курицы [9]. Все описания фенотипов были представлены Sun et al. в 2013 г. [27]. Чтобы максимизировать ресурсы полиморфизма для массива SNP, процедуры GLM использовались для анализа GWAS и выполнялись с помощью программного обеспечения PLINK (версия 1.07) [28] с 42 585 SNP прошли контроль качества. Подробности описаны Sun et al. [27]. В следующих процедурах использовались SNP с верхним 1% наименьшим значением p .

    Выбор третьей группы SNP-кандидатов на основе связанных генов целевых признаков

    Известные гены-кандидаты экономических признаков были собраны и использованы для дизайна массива SNP. Все гены были идентифицированы в ходе предыдущих исследований нашей группой [12, 13, 29, 30]. Мы извлекли в общей сложности 861 ген, связанный с развитием скелетных мышц и внутримышечного жира, метаболизмом куриного жира, резистентностью к сальмонелле энтеритидис и т. Д.(Дополнительный файл 2). SNP были аннотированы с помощью инструмента Ensembl VEP [31]. Сначала были выбраны мутации и SNP в экзонах, области сплайсинга и UTR. Для каждого гена было выбрано максимум 5 SNP-кандидатов.

    Кроме того, SNP в этой группе также включают пакетные SNP, обнаруженные из набора последовательности захвата Chr. 11, Chr. 16 и Chr. 19 белых леггорнов и цыплят Пекин-Ю с низким или высоким уровнем сывороточного IgY (Liu et al., Неопубликовано, таблица добавок S3).

    Выбор четвертой группы SNP-кандидатов для RFI

    SNP-кандидаты четвертой группы были отобраны из исследования полного геномного ресеквенирования цыплят Cobb и Beijing-You с низким и высоким RFI.Результаты вызова SNP показали, что 8 505 214 и 8 479 041 однонуклеотидный полиморфизм (SNP) были обнаружены у цыплят Пекин-Ю с низким и высоким RFI, соответственно; 8 352 008 и 8 372 769 SNP были обнаружены у цыплят Cobb с низким и высоким RFI, соответственно. SNP со значением Fst & lt; Были исключены 5% представителей каждой породы, за которыми следовали SNP со средним значением ΔF & lt; 0,35 между цыплятами с низким и высоким RFI. Посредством вышеуказанных процессов фильтрации 3,74 тыс. SNP были присвоены 1137 генам-кандидатам у цыплят Пекин-Ю и 0.58 K SNP (448 генов) у кур Cobb были зарезервированы [16].

    Выбор SNP из базы данных SNP цыплят

    Первые четыре группы не могут покрывать весь геном равномерно. В пятой группе SNP были выбраны из базы данных SNP цыплят из NCBI (ftp://ftp.ncbi.nih.gov/snp/organisms/archive/chicken_9031/).

    Скрининг SNP согласно оценке зондов

    Все позиции SNP были преобразованы из WASHUC2.1 (Illumina 60 K) и Gallus_gallus-4.0 (Affy 600 K) в Gallus_gallus-5.0 (Affy 55 K) с помощью инструмента LiftOver в браузере генома UCSC. Взять полезность всех SNP из пяти групп кандидатов выше, проверка in silico была выполнена с использованием алгоритма APT AxiomGTv1, который сгенерировал выходной файл оценок, содержащий значения p-convert, обозначающие качество массива SNP и список рекомендуемых и не рекомендуемых. SNP-зонды. Для создания высококачественного массива SNP все нерекомендуемые зонды SNP были исключены в следующей процедуре.

    Процедура выбора SNP для окончательного массива 55K

    Окончательный выбор SNP производился в несколько этапов с использованием нескольких критериев.Дорожная карта показана на рис. 1.

    Был применен индивидуальный алгоритм, как описано ниже. По данным Gallus_gallus-5.0, длина генома курицы составляет около 1,2 Гб. Для обеспечения равномерного распределения положения зонда в геноме курицы весь геном был распределен окнами длиной 22 Кб. Обратное окно начинается с позиции датчика положения переднего датчика. Отбор окончательного массива производился на каждой хромосоме отдельно. Первые четыре группы SNP были разделены на 2 приоритета.SNP в группе 2, группе 3, группе 4 и INDEL в группе 1 были определены как приоритет 1, а SNP в группе 1 были определены как приоритет 2.

    1. 1.

      a) Выбор SNP с приоритетом 1. Если нет SNP в окне 22 кб, окно будет зарезервировано. б) Если в окне есть один или два SNP, они зарезервированы. c) Если в окне есть 3 или более SNP, только 2 SNP в этом окне будут зарезервированы, что может сделать SNP даже распределенными в этом окне в соответствии со следующей формулой.2} {4} \). В приведенной выше формуле буквы S и E являются начальной и конечной позицией окна соответственно; и N i и N j — целевые позиции SNP в окне. SNP N i и N j , которые могут содержать как минимум SD 2 , будут зарезервированы.

    2. 2.

      Выбор приоритета 2 SNP.Окна, зарезервированные для 1 или 2 SNP, будут пропущены. Окна без SNP будут заполнены одним SNP с приоритетом 2 в соответствии с формулой, описанной выше.

    3. 3.

      Окна без какого-либо SNP будут заполнены 1 SNP из NCBI SNPdb курицы, в то время как проверенные SNP будут иметь приоритет для заполнения.

    Последний набор содержит 55 тыс. Зондов для 52 тыс. SNP, которые были изготовлены Affymetrix® с использованием фотолитографии.Резервные зонды используются для опроса каждого SNP [32, 33]. Последние 52 тыс. SNP были аннотированы онлайн-инструментом Ensembl VEP [34].

    Сравнение массива Affy 55K с существующими массивами (массив Affy 600 K и Illumina 60 K)

    Все позиции SNP были преобразованы из WASHUC2.1 (Illumina 60 K), Gallus_gallus-4.0 (Affy 600 K). ) и Gallus_gallus-5.0 (Affy 55 K) в GRCg6a с помощью инструмента LiftOver в браузере генома UCSC. Сравнивали все позиции SNP трех массивов генотипирования.SNP на массиве 600 К и массиве 60 К также были выполнены Ensembl VEP [31]. Перекрывающийся график Венна был выполнен на веб-сайте «Вычислить и нарисовать пользовательские диаграммы Венна» (http://bioinformatics.psb.ugent.be/webtools/Venn/).

    Проверка массива 55K у 13 пород / линий кур

    Геномная ДНК 12 пород / линий (Чахуа, Дагу, Лиянг, Лухуа, Цинъюань, Силки, Вэньчан, Байэр и Сяньцзюй, Хаббард, Кобб и White Leghorn) и две линии с более крупными популяциями (Jingxing-Huang и Cobb) были изолированы, как упоминалось выше.Генотипирование было выполнено на массивах Axiom® с использованием системы Affymetrix® GeneTitan® в соответствии с процедурой, описанной Affymetrix (https://assets.thermofisher.com/TFS-Assets/LSG/manuals/702899_PI.pdf) в Beijing Compass Biotechnology. Co., Ltd. (Пекин, Китай).

    Базовая статистика генотипа для каждого маркера, включая частоту вызовов, MAF, равновесие Харди-Вайнберга (HWE), количество аллелей и генотипов, рассчитывалась с использованием модуля контроля качества из пакета SNP Variation Suite версии 7 (SVS; Golden Helix Inc., Бозман, Монтана: www.goldenhelix.com). Следующие критерии контроля качества (фильтрация) использовались для удаления SNP с частотой вызовов менее 95% для дальнейшего анализа. SNP с МАФ менее 0,05. SNP были протестированы на HWE ( P & lt; 0,001) для выявления возможной опечатки. Образцы с отсутствующими генотипами более чем на 10% были исключены из исследования.

    MDS был выполнен с использованием данных генотипа SNP из панели 55K по всем выборкам пород ( n = 226), чтобы оценить полезность панели в обнаружении структуры популяции.Структура популяции между 12 породами была проведена с использованием программного обеспечения PLINK (версия 1.90b3) [28] с включенным методом MDS, а построение графика выполнено с помощью ggplot2 [35]. Неравновесие по сцеплению в 2 популяциях было выполнено GAPIT [36]. График распада LD, выполненный программой PopLDdecay, представлен как уровни всего генома, так и уровни хромосом с параметром меньшего размера точки разрыва 5 Кбайт и большего размера точки разрыва 40 Кбайт [37].

    Предварительная геномная характеристика зарождающейся линии SARS-CoV-2 в Великобритании, определяемой новым набором спайковых мутаций — nCoV-2019 Genomic Epidemiology

    Предварительная геномная характеристика новой линии передачи SARS-CoV-2 в Великобритании, определяемой новым набором спайковых мутаций

    Отчет подготовили: Эндрю Рамбаут 1 , Ник Ломан 2 , Оливер Пибус 3 , Венди Баркли 4 , Джефф Барретт 5 , Алесандро Карабелли 660, Том Коннор 7 4 , Дэвид Л. Робертсон 8 , Эрик Волц 4 , от имени COVID-19 Genomics Consortium UK (CoG-UK) 9 .

    1. Эдинбургский университет
    2. Бирмингемский университет
    3. Оксфордский университет
    4. Имперский колледж Лондона
    5. Wellcome Trust Институт Сэнгера
    6. Кембриджский университет
    7. Кардиффский университет
    8. MRC — Центр вирусных исследований Университета Глазго
    9. https://www.cogconsortium.uk


    Эта работа находится под международной лицензией Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0.

    Сводка

    Недавно в наборе данных эпиднадзора COG-UK был обнаружен отдельный филогенетический кластер (названный родословной B.1.1.7). Этот кластер быстро рос за последние 4 недели и с тех пор наблюдался в других местах Великобритании, что указывает на его дальнейшее распространение.

    Некоторые аспекты этого кластера заслуживают внимания по эпидемиологическим и биологическим причинам, и мы сообщаем предварительные результаты ниже. Вкратце:
    На происхождение B.1.1.7 приходится все большая часть случаев в некоторых частях Англии.Число случаев B.1.1.7 и количество регионов, в которых зарегистрированы случаи инфицирования B.1.1.7, растут.
    B.1.1.7 имеет необычно большое количество генетических изменений, особенно в белке шипа.
    Три из этих мутаций обладают потенциальными биологическими эффектами, которые были описаны ранее в различной степени:

    • Мутация N501Y является одним из шести ключевых контактных остатков в рецепторсвязывающем домене (RBD) и была идентифицирована как повышающая аффинность связывания с человеческим и мышиным ACE2.
    • Спайковая делеция 69-70del была описана в контексте уклонения от иммунного ответа человека, но также возникала несколько раз в связи с другими изменениями RBD.
    • Мутация P681H непосредственно примыкает к сайту расщепления фурином, известному месту, имеющему биологическое значение.

    Быстрый рост этой линии указывает на необходимость усиленного геномного и эпидемиологического надзора во всем мире и лабораторных исследований антигенности и инфекционности.

    Фон

    Два самых ранних отобранных генома, принадлежащих к линии B.1.1.7, были собраны 20 сентября 2020 года в Кенте, а другой — 21 сентября 2020 года в Большом Лондоне. Инфекции B.1.1.7 продолжали выявляться в Великобритании до начала декабря 2020 года. Геномы, принадлежащие к линии B.1.1.7, образуют монофилетическую кладу, которая хорошо поддерживается большим количеством определяющих линию мутаций (Рисунок 1). По состоянию на 15 декабря в линии B.1.1.7 насчитывается 1623 генома. Из них 519 были отобраны в Большом Лондоне, 555 — в Кенте, 545 — в других регионах Великобритании, включая Шотландию и Уэльс, и 4 — в других странах.

    Рисунок 1 | Филогенетическое дерево линии B.1.1.7 и ее ближайших внегрупповых последовательностей для образцов, собранных до 30 ноября 2020 г. Подсказки из одного и того же места свернуты в круги, площадь которых пропорциональна количеству представленных геномов. Внутри линии B.1.1.7 очевидны три больших субклада, каждый из которых определяется одной заменой нуклеотида. Одна из этих клад определяется следующим стоп-кодоном в ORF8.

    Определяющие родословные мутации и скорость эволюции

    Отель B.1.1.7 линия несет большее, чем обычно, количество генетических изменений вируса. Накопление 14 замен аминокислот, специфичных для клонов, до его обнаружения на сегодняшний день является беспрецедентным в глобальных данных по вирусному геному для пандемии COVID-19. Большинство ветвей глобального филогенетического дерева SARS-CoV-2 показывают не более нескольких мутаций, и мутации накапливаются с относительно постоянной скоростью с течением времени. По оценкам, циркулирующие клоны SARS-CoV-2 накапливают нуклеотидные мутации примерно 1-2 мутации в месяц (Duchene et al.2020).

    Предварительный анализ этих наблюдений представлен на Рисунке 2, который показывает регрессию генетических расстояний от корня до кончика в зависимости от даты выборки генома для линии B.1.1.7 и для выбора родственных геномов внешней группы. Скорость молекулярной эволюции в пределах линии B.1.1.7 аналогична скорости эволюции других родственных линий. Однако линия B.1.1.7 более отличается от филогенетического корня пандемии, что указывает на более высокую скорость молекулярной эволюции на филогенетической ветви, непосредственно предшествующей B.1.1.7. Кроме того, предполагаемые нуклеотидные изменения на этой ветви преимущественно изменяют аминокислоты (14 несинонимичных мутаций и 3 делеции). На ветке 6 синонимичных мутаций. Это наводит на мысль о процессе, включающем адаптивную молекулярную эволюцию, хотя в настоящее время нельзя исключать роль увеличения скорости фиксации за счет ослабления селективных ограничений.

    Рисунок 2 | Регрессия генетических расстояний от корня до кончика относительно дат отбора проб для последовательностей, принадлежащих к линии B.1.1.7 (синий) и тех, кто находится в непосредственной внешней группе глобального филогенетического дерева (коричневый). Линии регрессии подбираются к двум наборам независимо. Градиент регрессии — это оценка скорости эволюции последовательности. Эти скорости составляют 5,6E -4 и 5,3E -4 нуклеотидных изменений / сайт / год для наборов данных B.1.1.7 и внешних групп, соответственно.

    Какие эволюционные процессы или давление отбора могли привести к возникновению линии B.1.1.7?
    О высоких темпах накопления мутаций в течение коротких периодов времени сообщалось ранее в исследованиях пациентов с иммунодефицитом или иммуносупрессией, хронически инфицированных SARS-CoV-2 (Choi et al.2020; Avanzato et al. 2020; Кемп и др. 2020). Эти инфекции обнаруживают детектируемую РНК SARS-CoV-2 в течение 2-4 месяцев или дольше (хотя есть также сообщения о длительных инфекциях у некоторых иммунокомпетентных людей). Пациентов лечат плазмой выздоравливающих (иногда более одного раза) и обычно также препаратом ремдесивир. Секвенирование вирусного генома этих инфекций выявляет необычно большое количество нуклеотидных изменений и делеционных мутаций и часто высокое соотношение несинонимичных и синонимичных изменений.Плазма выздоравливающих часто назначается при высокой вирусной нагрузке пациента, и Kemp et al. (2020) сообщают, что генетическое разнообразие вирусов внутри пациента увеличилось после лечения плазмой.

    При таких обстоятельствах ожидается, что эволюционная динамика и давление отбора на популяцию вируса внутри пациента будут сильно отличаться от тех, которые испытываются при типичной инфекции. Во-первых, отбор естественных иммунных ответов у пациентов с иммунодефицитом / подавленным иммунитетом будет слабым или отсутствовать.Во-вторых, отбор, возникающий в результате терапии антителами, может быть сильным из-за высоких концентраций антител. В-третьих, если терапия антителами проводится после многих недель хронической инфекции, популяция вируса может быть необычно большой и генетически разнообразной в то время, когда применяется опосредованное антителами селективное давление, создавая подходящие условия для быстрой фиксации множественных генетических изменений вируса посредством прямого селекция и генетический автостоп.

    Эти соображения приводят нас к гипотезе о том, что необычная генетическая дивергенция линии B.1.1.7 мог быть, по крайней мере частично, результатом эволюции вируса у хронически инфицированного человека. Хотя такие инфекции редки и дальнейшая передача от них предположительно еще реже, они не исключены, учитывая продолжающееся большое количество новых инфекций.

    Хотя здесь мы предполагаем, что хроническая инфекция сыграла роль в происхождении варианта B.1.1.7, это остается гипотезой, и мы еще не можем сделать вывод о точной природе этого события.

    Возможное биологическое значение мутаций

    Таблица 1 содержит подробную информацию о B.1.1.7 клоноспецифичные несинонимичные мутации и делеции. Отметим, что многие из них происходят в белке шипа вируса. К ним относятся положение спайка 501, один из ключевых контактных остатков в рецепторсвязывающем домене (RBD), и экспериментальные данные предполагают, что мутация N501Y может увеличивать сродство к рецептору ACE2 (Starr et al.2020) и P681H, один из 4 остатков, составляющих вставку, которая создает сайт расщепления фурином между S1 и S2 в спайке. Сайт расщепления фурином S1 / S2 SARS-CoV-2 не обнаружен в близкородственных коронавирусах, и было показано, что он способствует проникновению в респираторные эпителиальные клетки и передаче на животных моделях (Hoffmann, Kleine-Weber и Pöhlmann 2020; Peacock et al. .2020; Zhu et al. 2020). N501Y был связан с повышенной инфекционностью и вирулентностью на модели мышей (Gu et al. 2020). И N501Y, и P681H ранее наблюдались независимо, но, насколько нам известно, в комбинации.

    Также присутствует делеция двух аминокислот в сайтах 69-70 в спайке — эта мутация является одной из ряда повторяющихся делеций, наблюдаемых в N-концевом домене Spike (McCarthy et al. 2020; Kemp et al. 2020) и был замечен в нескольких клонах, связанных с несколькими мутациями RBD.Например, он возник во время вспышки, связанной с норками, в Дании на фоне мутации Y453F RBD, а у людей — в связи с мутацией N439K RBD, что объясняет ее относительно высокую частоту в глобальных геномных данных (~ 3000 последовательностей).

    Стол 1 | Несинонимичные мутации и делеции, предположительно происходящие в ветви, ведущей к линии B.1.1.7.

    ген нуклеотид аминокислота
    ORF1ab C3267T Т1001И
    C5388A A1708D
    T6954C И2230Т
    11288-11296 делеция Делеция SGF 3675-3677
    шип 21765-21770 делеция делеция HV 69-70
    21991-21993 делеция Делеция Y144
    A23063T N501Y
    C23271A A570D
    C23604A P681H
    C23709T T716I
    T24506G S982A
    G24914C Д1118Н
    Orf8 C27972T Q27stop
    G28048T R52I
    A28111G Y73C
    N 28280 GAT-> CTA D3L
    C28977T С235Ф

    Вне спайка мутация ORF8 Q27stop усекает белок ORF8 или делает его неактивным и, таким образом, позволяет накапливаться дальнейшим нижестоящим мутациям.В начале пандемии во всем мире было выделено несколько изолятов вируса с делециями, ведущими к потере экспрессии ORF8, включая большой кластер в Сингапуре с делецией, приводящей как к усеченной экспрессии Orf7b, так и к подавленной экспрессии ORF8. Сингапурский штамм с делецией 382nt был связан с более легкой клинической инфекцией и меньшим количеством постинфекционных воспалений, однако этот кластер вымер в конце марта после того, как Сингапур успешно внедрил меры контроля (Young et al.2020). Последующая работа показала, что делеция ORF8 оказывает лишь очень умеренное влияние на репликацию вируса в клетках первичных дыхательных путей человека по сравнению с вирусами без делеции, что приводит к небольшому отставанию репликации по сравнению с вирусами с делецией (Gamage et al.2020). Поскольку ORF8 обычно состоит из 121 аминокислоты, вероятно, стоп-кодон в положении 27, наблюдаемый в линии B.1.1.7, приводит к потере функции.

    Наконец, имеется 6 синонимичных мутаций с 5 в ORF1ab (C913T, C5986T, C14676T, C15279T, T16176C) и одна мутация в гене M (T26801C).

    Заключение

    Мы сообщаем о быстро растущем клоне в Великобритании, связанном с неожиданно большим количеством генетических изменений, включая рецептор-связывающий домен и связанных с сайтом расщепления фурином. Учитывая (i) предсказанные экспериментально и правдоподобные фенотипические последствия некоторых из этих мутаций, (ii) их неизвестные эффекты, когда они присутствуют в комбинации, и (iii) высокую скорость роста B.1.1.7 в Великобритании, эта новая линия происхождения требует срочного лабораторного исследования и усиленного геномного надзора во всем мире.

    Список литературы

    Аванзато, Виктория А., М. Джеремайя Матсон, Стефани Н. Зайферт, Рис Прайс, Брэнди Н. Уильямсон, Сара Л. Анзик, Кент Барбиан и др. 2020. «Практический пример: длительное выделение инфекционного SARS-CoV-2 у бессимптомного человека с ослабленным иммунитетом и раком». Cell, ноябрь. https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.10.049.

    Чой, Бина, Маниш К. Чоудхари, Джеймс Риган, Джеффри А. Спаркс, Роберт Ф. Падера, Сюэтинг Цю, Исаак Х. Соломон и др. 2020.«Устойчивость и эволюция SARS-CoV-2 у хозяина с ослабленным иммунитетом». Медицинский журнал Новой Англии 383 (23): 2291–93.

    Дюшен, Себастьян, Лео Фезерстоун, Мелина Харитопулу-Синаниду, Эндрю Рамбо, Филипп Лемей и Гай Бэле. 2020. «Временной сигнал и филодинамический порог SARS-CoV-2». Virus Evolution 6 (2): veaa061.

    Янг, Барнаби Э. и др. 2020. «Влияние значительной делеции в геноме SARS-CoV-2 на серьезность инфекции и воспалительный ответ: когортное исследование».»2020. The Lancet 396 (10251): 603–11.

    Гамаге, Акшамал М., Кай Сен Тан, Уортон О. Ю. Чан, Цзин Лю, Чи Ва Тан, Ю Кван Онг, Марк Тонг и др. 2020. «Инфекция носовых эпителиальных клеток человека с SARS-CoV-2 и 382-Nt изолятом, лишенным ORF8, выявляет сходную вирусную кинетику и профили транскрипции хозяина». Патогены PLoS 16 (12): e1009130.

    Гу, Хунцзин, Ци Чен, Гуань Ян, Лэй Хэ, Ханг Фань, Юн-Цян Дэн, Янсяо Ван и др. 2020. «Адаптация SARS-CoV-2 у мышей BALB / c для тестирования эффективности вакцины».”Science 369 (6511): 1603–7.

    Хоффманн, Маркус, Ханна Кляйне-Вебер и Стефан Пельманн. 2020. «Многоосновной сайт расщепления в спайковом белке SARS-CoV-2 необходим для заражения клеток легких человека». Молекулярная ячейка 78 (4): 779–84.e5.

    Кемп, С. А., Д. А. Кольер, Р. Датир, С. Гайед, А. Джахун, М. Хосмилло, Ятм Феррейра и др. 2020. «Нейтрализующие антитела вызывают спайк-опосредованное уклонение от SARS-CoV-2». Инфекционные заболевания (кроме ВИЧ / СПИДа). medRxiv. https://doi.org/10.1101 / 2020.12.05.20241927

    Маккарти, Кевин Р., Линда Дж. Ренник, Шам Намбулли, Линдси Р. Робинсон-Маккарти, Уильям Г. Бейн, Гэди Хайдар и У. Пол Дюпрекс. 2020. «Естественные делеции в побеге антител к спайковому гликопротеину SARS-CoV-2». Микробиология. bioRxiv.

    Пикок, Томас П., Дэниел Х. Голдхилл, Джи Чжоу, Лори Байон, Ребекка Фризе, Оливия С. Суонн, Рутиран Кугатасан и др. 2020. «Сайт расщепления фурином спайкового белка SARS-CoV-2 является ключевым фактором передачи из-за повышенной репликации в клетках дыхательных путей.Лаборатория Колд-Спринг-Харбор. https://doi.org/10.1101/2020.09.30.318311.

    Старр, Тайлер Н., Эллисон Дж. Грини, Сара К. Хилтон, Дэниел Эллис, Кэтрин Х. Д. Кроуфорд, Адам С. Дингенс, Мэри Джейн Наварро и другие. 2020. «Глубокое мутационное сканирование домена связывания рецептора SARS-CoV-2 выявляет ограничения на сворачивание и связывание ACE2». Cell 182 (5): 1295–1310.e20.

    Чжу, Юнкай, Фэй Фэн, Гаовей Ху, Юян Ван, Инь Ю, Юаньфэй Чжу, Вэй Сюй и др. 2020. «Граница S1 / S2 спайкового белка SARS-CoV-2 модулирует пути входа и передачи клеток.Лаборатория Колд-Спринг-Харбор. https://doi.org/10.1101/2020.08.25.266775.

    .