Как определить свой фенотип: Где можно по фото узнать свой типаж внешности, расовую антропологию; как вообще, понять свой фенотип, если я правильно выразился?

Содержание

Фенотип — это… Что такое Фенотип?

Разные фенотипы особей в популяции мидий Donax variabilis.

Феноти́п (от греческого слова phainotip — являю, обнаруживаю) — совокупность характеристик, присущих индивиду на определённой стадии развития. Фенотип формируется на основе генотипа, опосредованного рядом внешне средовых факторов. У диплоидных организмов в фенотипе проявляются доминантные гены.

Фенотип — совокупность внешних и внутренних признаков организма, приобретённых в результате онтогенеза (индивидуального развития).

Несмотря на кажущееся строгое определение, концепция фенотипа имеет некоторые неопределенности. Во-первых, большинство молекул и структур кодируемых генетическим материалом, не заметны во внешнем виде организма, хотя являются частью фенотипа. Например, именно так обстоит дело с группами крови человека. Поэтому расширенное определение фенотипа должно включать характеристики, которые могут быть обнаружены техническими, медицинскими или диагностическими процедурами. Дальнейшее, более радикальное расширение может включать приобретенное поведение или даже влияние организма на окружающую среду и другие организмы. Например, согласно Ричарду Докинзу, плотину бобров также как и их резцы можно считать фенотипом генов бобра.

[1]

Фенотип можно определить как «вынос» генетической информации навстречу факторам среды. В первом приближении можно говорить о двух характеристиках фенотипа: а) число направлений выноса характеризует число факторов среды, к которым чувствителен фенотип, — мерность фенотипа; б) «дальность» выноса характеризует степень чувствительности фенотипа к данному фактору среды. В совокупности эти характеристики определяют богатство и развитость фенотипа. Чем многомернее фенотип и чем он чувствительнее, чем дальше фенотип от генотипа, тем он богаче. Если сравнить вирус, бактерию, аскариду, лягушку и человека, то богатство фенотипа в этом ряду растет.

Историческая справка

Термин фенотип предложил датский ученый Вильгельм Иогансен в 1909 г., вместе с концепцией генотипа, чтобы различать наследственность организма от того, что получается в результате её реализации.[2] Идею о различии носителей наследственности от результата их действия можно проследить уже в работах Грегора Менделя (1865) и Августа Вейсмана. Последний различал (в многоклеточных организмах) репродуктивные клетки (гаметы) от соматических.

Факторы, определяющие фенотип

Некоторые характеристики фенотипа напрямую определяются генотипом, например цвет глаз. Другие сильно зависят от взаимодействия организма с окружающей средой — например однояйцевые близнецы могут различаться по росту, весу и другим основным физическим характеристикам, несмотря на то, что несут одни и те же гены.

Фенотипическая дисперсия

Фенотипическая дисперсия (определяемая генотипической дисперсией) является основной предпосылкой для естественого отбора и эволюции. Организм как целое оставляет (или не оставляет) потомство, поэтому естественный отбор влияет на генетическую структуру популяции опосредованно через вклады фенотипов. Без различных фенотипов нет эволюции. При этом рецессивные аллели не всегда отражаются в признаках фенотипа, но сохраняются и могут быть переданы потомству.

Фенотип и онтогенез

Факторы, от которых зависит фенотипическое разнообразие, генетическая программа (генотип), условия среды и частота случайных изменений (мутации), обобщены в следующей зависимости:

генотип + внешняя среда + случайные изменения → фенотип


Способность генотипа формировать в онтогенезе, в зависимости от условий среды, разные фенотипы называют нормой реакции. Она характеризует долю участия среды в реализации признака. Чем шире норма реакции, тем больше влияние среды и тем меньше влияние генотипа в онтогенезе. Обычно чем разнообразнее условия обитания вида, тем шире у него норма реакции.

Примеры

Иногда фенотипы в разных условиях сильно отличаются друг от друга. Так, сосны в лесу высокие и стройные, а на открытом пространстве — развесистые. Форма листьев водяного лютика зависит от того, в воде или на воздухе оказался лист. У людей все клинически определяемые признаки — рост, масса тела, цвет глаз, форма волос, группа крови и т. д. являются фенотипическими.

Литература

  1. The Extended Phenotype (Расширенный фенотип) (1982; переизд., 1999).)
  2. Johannsen W., (1911) «The genotype conception of heredity». Am Nat 45:129-159 [1] .

См. также

Типы кожи по Фитцпатрику (фототипы кожи)

Знаете ли Вы, к какому фототипу кожи можно отнести вашу кожу? Скорее всего нет. А ведь от этого зависит многое: подбор косметики, возможность долгого нахождения на солнце, развитие тех или иных заболеваний и многое другое… 

Существует множество классификаций по типу кожи, но косметологи, чаще всего придерживаются классификации созданной еще в 1975 году Томасом Б. Фицпатриком:

Первый фототип – это кельтский тип. У таких людей нежная, молочно-белая кожа, часто с веснушками, рыжие или очень светлые волосы и голубые или зеленые глаза. Образование пигмента в коже таких людей незначительное, они быстро обгорают и практически не загорают.

Второй фототип – нордический, арийский. Кожа у таких людей светлая, веснушек мало или нет совсем, светлые глаза, светлые, светло-русые, или каштановые волосы. Загар ложится плохо, но незначительный оттенок солнца все же остается.

Третий фототип кожи – темный европейский. У таких людей карие или серые глаза, темно-русые или каштановые волосы. Слегка смуглая кожа без веснушек, легко загорает.

Четвертый фототип — средиземноморский или южно-европейский. У людей этого типа смуглая оливковая кожа без веснушек, темные глаза и темные волосы. Люди такого типа хорошо загорают, практически не обгорая.

Пятый фототип кожи — индонезийский или средне-восточный. У них очень смуглая кожа без веснушек, волосы темные, глаза темные, кожа быстро загорает без обгорания.

Шестой фототип кожи

– афроамериканцы. У них очень темная кожа, черные волосы и глаза. Никогда не обгорает. Людям с этим фототипом кожи при проведении косметологических процедур нужно быть осторожными и доверяться только профессионалам, ведь при проведении эпиляции такая кожа может дать эффект гиперпигментации.

ВАЖНОСТЬ ПРАВИЛЬНОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ ФОТОТИПА КОЖИ

КАК ОПРЕДЕЛИТЬ СВОЙ ФОТОТИП

  • Вам нужно брать только самые светлые участки кожного покрова (живот, бёдра)
  • Оценивать цвет кожи только при естественном дневном свете
  • Обязательно необходимо учесть наличие пигментных пятен, родинок и веснушек
  • Рекомендуем прибегнуть к помощи врача косметолога, который вам точно поможет сделать это безошибочно

Метаболический фенотип и лишний вес

У разных людей разные отношения со своим весом. Одни легко полнеют, другие же без видимых усилий сохраняют постоянный вес в течение всей жизни. Лучшее средство не набирать лишние килограммы — поддерживать баланс потребления и расхода энергии. Даже небольшие, но регулярные нарушения этого равновесия приводят к тому, что человек запасает или теряет энергию (преимущественно жировую ткань) и, как следствие, полнеет или худеет. Однако способность соблюдать энергетический баланс у разных людей разная и зависит от метаболического фенотипа. Легко ли определить этот фенотип и оценить риск изменения веса? Этой проблеме посвящен обзор Паоло Пьяджи, сотрудника Национального института диабета, болезней органов пищеварения и почек (США).

Метаболический фенотип человека — это особенности потребления и расхода энергии, которые определяют ежедневный энергетический баланс и изменение веса. Его можно изучать в двух режимах: при сбалансированном потреблении и расходе энергии или в условиях энергетического дисбаланса, во время краткосрочного голодания или переедания с низким содержанием белка.

Показатели сбалансированного энергетического метаболизма

Изучение энергетического метаболизма у людей основано на точном измерении расхода энергии (energy expenditure, EE) и окисления субстратов. Окисление субстратов характеризует небелковый дыхательный коэффициент (respiratory quotient, RQ) — отношение окисления углеводов к окислению жиров. Оба показателя, EE и RQ, можно непрерывно и точно измерять методами непрямой калориметрии. Суточный расход энергии зависит от размера и состава тела и, в меньшей степени, от возраста, пола, этнической принадлежности и толерантности к глюкозе, которые определяют более 80% индивидуальных различий суточного расхода энергии. Остальные 10 — 15% определяются, по-видимому, наследственными факторами и служат потенциальными предикторами будущего изменения веса.

Индивидуальная изменчивость энергетического метаболизма, влияющая на изменения веса, очень широка. В недавнем продольном исследовании с участием здоровых людей со стабильным весом индивидуальные различия в изменении веса за 6 месяцев составили 4,7 кг, а среднее изменение веса — всего 0,8 кг.

Связи энергетического метаболизма и возможного изменения веса посвящены несколько проспективных исследований, проведенных в условиях, близких к энергетическому балансу. Результаты этих исследований противоречивы. По некоторым данным, при относительно низком относительно размера и состава тела расходе энергии вес со временем увеличивается, то есть связь между энергозатратами и весом отрицательная. Ее обнаружили у взрослого индейского населения, которое часто страдает ожирением. У белых младенцев, детей постарше и взрослых людей снижение метаболизма в покое также предрекает развитие ожирения. У худощавого населения Нигерии и у девочек препубертатного возраста при относительно высоких энергозатратах в покое вес, напротив, увеличивается. А некоторые исследователи не выявили никакой связи между энергозатратами и изменением веса.

Использование дыхательного коэффициента в качестве предиктора изменения веса тоже неинформативно: в некоторых случаях более высокие значения RQ позволяют ожидать прибавку в весе, другие исследования никакой связи между этими показателями не обнаруживают.

Причина этих противоречий неясна. Возможно, дело в особенностях изучаемых популяций — генетических факторах и условиях среды, разных условиях тестирования, различной продолжительности измерений (от 20 — 30 минут до нескольких дней). Кроме того, для оценки энергетического метаболизма исследователи пользовались разными методами и по-разному обрабатывали полученные данные.

Результаты, полученные в разных исследованиях, можно интерпретировать по-разному. С одной стороны, небольшой, но устойчивый положительный энергетический баланс, возникший благодаря снижению ЕЕ, может через несколько месяцев или лет привести к увеличению веса даже том в случае, если в короткий промежуток времени, например, за несколько дней, потребление энергии не увеличивается, а вес существенно не меняется. С другой стороны, в некоторых исследованиях увеличение ЕЕ привело к увеличению веса. Учитывая, что набор веса может происходить только в условиях положительного, а не отрицательного энергетического баланса, человек в этом случае должен съедать больше, чем тратит. Возможно, он восстанавливает энергетическое равновесие, нарушенное повышенными энергозатратами, и в азарте съедает больше, чем нужно.

Таким образом, изменение энергетических показателей в покое не объясняет, почему люди так по-разному меняют вес.

Показатели энергетического метаболизма при изменении потребления энергии

Повторим еще раз: располнеть можно лишь при положительном энергетическом балансе, то есть переедая. Исследования в условиях краткосрочного переедания позволяют оценить способность пациента быстро изменять скорость метаболизма в ответ на избыток питательных веществ и, следовательно, его склонность к набору веса. А реакция на суточное голодание показывает, как метаболизм справляется с дефицитом энергии и противодействует потере веса.

В ответ на краткосрочное перекармливание или голод изменяются траты энергии на физическую активность, переваривание пищи, теплопродукцию, сон. Эти изменения индивидуальны и у разных людей могут отличаться весьма существенно. Хорошим показателем адаптации к резким, краткосрочным изменениям потребления служит термический эффект пищи — энергия, которая необходима для переваривания, транспортировки и усвоения еды. В среднем термический эффект пищи составляет примерно 10% от общего количества потребляемых калорий, однако у разных людей варьирует от 1% до 20%. Степень увеличения суточного ЕЕ при переедании зависит от общей калорийности и состава пищи. При низкобелковой диете с высоким содержанием жиров ЕЕ увеличивается примерно на 3%, а при высокоуглеводной диете с нормальным содержанием белка — на 14%, хотя в обоих случаях калорийность питания одинакова и вдвое превышает суточные потребности. Индивидуальные различия при этом составляют 5%.

На перекорм или голодание организм реагирует, увеличивая или уменьшая EE, и эти адаптивные изменения значительно различаются у разных людей. Исследователи выявили два метаболических фенотипа: расточительный и экономный. В первом случае суточное переедание вызывает максимальное увеличение ЕЕ, а суточное голодание — минимальное снижение. При метаболическом фенотипе ситуация обратная (рис. 1). Экономный метаболический фенотип позволяет сберегать энергию в условиях как ее недостатка, так и избытка.


Метаболический фенотип определяют, количественно измеряя суточный расход энергии во время голодания или переедания. Эти значения образуют континуум, однако в данном обзоре метаболический фенотип для удобства разделен всего на две категории — экономный и расточительный. Например, метаболически бережливые люди — это те субъекты, у которых во время голодания суточный расход энергии меньше, чем среднее значение, рассчитанное для всех испытуемых.

Следует ожидать, что вес людей с разными энергетическими характеристиками будет меняться с разной скоростью, что подтверждают два недавних исследования. В одном из них участвовали здоровые люди от 18 до 55 лет с разным весом, но не более 159 кг. Исследование подтвердило, что реакции ЕЕ на голодание и переедание взаимосвязаны, и люди с экономным метаболическим фенотипом, не будучи стеснены диетами, более склонны к набору веса, чем метаболически расточительные. Во втором исследовании участники с избыточным весом шесть недель сидели на диете с половинным содержанием калорий, при этом «экономные» люди теряли вес медленнее, чем «расточительные». Вторая группа испытуемых в том же исследовании — худощавые, здоровые, метаболически расточительные мужчины. Чем меньше у них снижался расход энергии при суточном голодании, тем меньше они набирали веса и жира после шести недель перекармливания (150% калорийность, низкобелковая диета).

Два этих независимых исследования доказывают, что и у худощавых, и чрезмерно полных людей могут быть разные метаболические фенотипы, и эти различия частично объясняют разную скорость набора веса. Возможно, эта разница возникает благодаря гормональным медиаторам, определяющим ответ на голодание или переедание. Один из вероятных медиаторов — фактор роста фибробластов 21 (FGF21). У перекормленных грызунов он опосредует увеличение ЕЕ.

При переедании метаболически бережливых людей (испытуемым предлагали две диеты: одну с высоким содержанием углеводов, другую с высоким содержанием жира и обе низкобелковые) концентрации FGF21 в плазме крови резко увеличивались примерно в три раза, но уменьшались после суточного голодания или диет с нормальным или высоким содержанием белка. При этом повышение концентрации FGF21 в плазме сопровождалось бóльшим увеличением ЕЕ. Чем меньше была концентрация FGF21 после низкобелкового перекармливания, тем больший вес человек набирал спустя шесть месяцев. Очевидно, неспособность увеличивать концентрацию FGF21 в плазме в ответ на перекорм при недостатке белка представляет собой одну из гормональных особенностей экономного метаболизма, приводящего к набору веса.

Механизмы, с помощью которых FGF21 может увеличивать EE у людей, не известны. Возможно, дело в том, что FGF21 стимулирует захват глюкозы в адипоцитах независимо от инсулина (проверено на мышах). Не исключено, что FGF21 регулирует выработку энергии в скелетных мышцах, влияя на синтез АТФ в митохондриях, и таким образом определяет степень потери веса.

Предиктором изменения веса может служить и так называемая метаболическая гибкость, то есть способность использовать в качестве источника энергии те макроэлементы, которые доступны в данный момент. Исследования показывают, что неспособность активизировать окисление жиров, выявленная при кратковременном (24 или 56 часов) перекармливании, сулит в ближайшие несколько лет увеличение веса.

Использованные для перекармливания диеты бывают весьма калорийными или жирными и могут не отражать реальных жизненных условий жизни — ведь не все люди систематически объедаются жирным и сладким. Тем не менее, такие метаболические «стресс-тесты» позволяют оценить метаболическую гибкость у разных людей и их способность приспосабливаться к ежедневным изменениям в объеме и составе рациона в обычной жизни.

Итак, степень метаболической гибкости и особенности изменения ЕЕ, выявленные при остром переедании или голодании, позволяют определить метаболический фенотип человека и риск увеличения веса.

Показатели адаптивного термогенеза

Термогенез — это одна из составляющих ЕЕ, производство и выделение тепла в ответ на потребление пищи, воздействие тепла или холода, физические нагрузки, психологические и эмоциональные состояния, такие как стресс, тревога или страх, а также на некоторые лекарства. Особое внимание в последнее время вызывает термогенез, вызванный холодом, поскольку он активирует бурую жировую ткань. Два исследования, хотя и малочисленные (13 и 21 участник), показали, что между метаболическими реакциями на перекармливание и воздействие умеренного холода существует взаимосвязь. Те мужчины, которые после еды выделяют больше тепла, чем другие, и на холоде расходуют больше энергии. При этом термогенез, вызванный холодом, связан с активацией бурой жировой ткани. Небольшое исследование с участием 16 здоровых людей показало, что степень активации бурого жира после воздействия холода была обратно пропорциональна изменению жировой массы тела через шесть месяцев при обычном образе жизни: чем меньше человек выделяет тепла на холоде, тем сильнее он полнеет.

Однако другое исследование с участием 9 здоровых мужчин не обнаружило связи между термогенезом, вызванным 150% перееданием, и термогенезом, вызванным холодом.

Хотя влияние бурого жира на ежедневный расход энергии не очень велико, оценка метаболизма при краткосрочном воздействии холода позволяет определить метаболический фенотип человека. Тем не менее, выборки в работах, оценивающих связь ЕЕ и активации бурого жира, очень малы, и для выяснения роли и основных физиологических механизмов индуцированного холодом термогенеза в энергетическом балансе и регуляции массы тела необходимы дальнейшие исследования.

Чувство энергии как предиктор изменения веса

На изменение веса человека влияет соотношение между суточным расходом и потреблением энергии. Многие независимые исследования, проведенные в разные годы, показывают, что ЕЕ может управлять потреблением энергии. Однако связь между ЕЕ и питанием проявляется обычно в течение длительных периодов времени (нескольких недель) и при достаточно высоком уровне физической активности и расходе энергии.

Однако, как уже упоминалось, относительно высокий ЕЕ, определенный в сбалансированном состоянии, порой совпадает с большей склонностью к увеличению веса. Объясняют это тем, что высокий расход энергии побуждает человека к чрезмерному ее потреблению. Эту причинно-следственную связь между расходом и потреблением энергии назвали «чувством энергии» и стали изучать. Много энергии потребляет безжировая масса: чем она больше, тем больше расход. Отсюда следует вопрос, что у человека является ключевым регулятором потребления энергии: состав тела, ЕЕ сам по себе или оба фактора? По данным кросс-секционных анализов, проведенных двумя независимыми исследовательскими группами, ЕЕ косвенно и независимо от массы жира влияет на потребление энергии (чем выше мышечная масса, тем больше ЕЕ). Следовательно, существуют механизмы чувства энергии, которые регулируют потребление, основываясь на энергетических нуждах тела. Что это за механизмы, пока не ясно. Возможно, в качестве медиаторов выступают циркулирующие гормоны (миокины и адипокины), глюкоза и свободные жирные кислоты. Эти молекулы воздействуют на гипоталамус и области мозга, регулирующие аппетит и пищевое поведение, предоставляя им информацию о скорости расхода энергии.

Если чувство энергии действительно существует, то способности людей ощущать, сколько энергозатрат они должны компенсировать, могут различаться. Поэтому некоторые люди съедают меньше, чем им требуется, а другие — больше. А от точности ощущений зависит склонность человека набирать вес (рис. 2).


Недавно Паоло Пьяджи и его коллеги определили взаимосвязь между суточным расходом энергии и потреблением пищи у американских индейцев. Они учитывали показания компьютеризированных торговых автоматов, установленных в стационаре. Все испытуемые были склонны к перееданию, но некоторые ели существенно больше, чем требовалось. По-видимому, эти люди переоценили свои потребности. Чем больше испытуемые передали в стационаре, тем быстрее набирали вес в обычных условиях за 1,7 года наблюдений. Эти данные подтверждают, что люди по-разному оценивают затраты энергии.

Переедание приводит к увеличению веса — это очевидно. Однако понятие «переедание» еще нужно правильно определить. Чтобы рассчитать количество калорий, необходимых для поддержания веса, нужно учитывать потребности организма в энергии, то есть ЕЕ. Энергию человек расходует непрерывно, а ест время от времени. Логично предположить, что человек ест, когда ощущает дефицит энергии, и тогда частота и размер трапез зависит от того, как он эти потребности ощущает. Возможно, люди, склонные к чрезмерному потреблению, неверно определяют свой ЕЕ, оттого и переедают.

Хотя механизм, определяющий склонность к перееданию, пока неясен, его зависимость от причинной связи между расходом и потреблением энергии весьма вероятна. Организм регулирует потребление, основываясь на чувстве голода. Он испытывает физиологическое стремление найти пищу в количестве, достаточном для поддержания жизни и воспроизводства. Когда человек много тратит, его голод силен и побуждает съедать больше, чем нужно. Чтобы определить механизмы, с помощью которых ЕЕ управляет потреблением энергии, необходимы специальные исследования. Паоло Пьяджи надеется, что они помогут лучше понять патофизиологию ожирения. Так, чувство энергии может объяснить, почему некоторые методы лечения ожирения, которые увеличивают ЕЕ, не помогают снизить вес. Предположительно это происходит из-за того, что много расходующий много и съедает, компенсируя затраты. Кроме того, нужно выявить тех субъектов, которые переоценивают свои энергетические потребности и рискуют набрать вес из-за нарушенного чувства энергии.

Заключение

Разные люди по-разному набирают вес, что отчасти объясняется индивидуальными различиями в энергетическом обмене. Эти различия отчетливо проявляются в условиях энергетического дисбаланса, например, во время голодания или перекорма с низким содержанием белка.

Наблюдая, как изменяется расход энергии во время краткосрочного голодания или переедания, можно выявить и количественно оценить индивидуальную склонность или устойчивость к ожирению. Данные, полученные в условиях энергетического дисбаланса, значительно более информативны, чем метаболические характеристики, добытые в условиях энергетического равновесия. При перекармливании с низким содержанием белка отчетливо выявляются два метаболических фенотипа (экономный и расточительный), которые различаются концентрацией FGF21 в плазме. Определение метаболических фенотипов позволяет идентифицировать субъектов, которые более или менее склонны к увеличению веса. А именно люди, у которых при переходе на низкобелковую диету концентрация FGF21 в плазме меняется мало, имеют экономный метаболизм и больше подвержены риску увеличения веса в будущем. Возможно, добавка FGF21 поможет метаболически экономным людям увеличить ЕЕ и сделать свой метаболический фенотип более расточительным и тем самым защитит от увеличения веса в будущем или поможет сбросить уже набранные килограммы.

Но сначала необходимо провести множество исследований, чтобы разработать клинические тесты для определения метаболического фенотипа. Одним из таких тестов могло бы стать измерение концентрации FGF21 в плазме после приема пищи с низким содержанием белка. Определив фенотип, можно будет переходить к практическим рекомендациям: предупредить худощавых людей с экономным метаболизмом, что они при неправильном питании рискуют набрать вес; людей с ожирением и расточительным фенотипом обнадежить — ограничение калорий поможет им похудеть. А если метаболизм у них экономный, одного ограничения калорий для снижения веса будет недостаточно, им понадобится физиотерапия и, возможно, лечение.

Лучшее понимание метаболических различий между людьми позволит предложить индивидуальный подход к нормализации веса, а такой подход наиболее эффективен.

 

Развеиваем мифы: почему быть донором костного мозга не страшно

В России не хватает доноров костного мозга. Ежегодно в трансплантации нуждаются, в среднем, 10 000 человек, но лишь 1 500 из них действительно получают помощь. Найти донора костного мозга проблематично по двум причинам.

Во-первых, сложно найти подходящего человека. Донора костного мозга ищут по HLA-фенотипу, но даже родственники подходят по нему на 25%. У донора должна быть максимальная тканевая совместимость с пациентом: гены, отвечающие за узнавание клеток иммунной системой, должны быть одинаковыми или почти одинаковыми. Научно не доказано, что потенциальный «генетический близнец» должен быть родственником пациента.

Во-вторых, в российском регистре потенциальных доноров костного мозга тех, кто согласился помочь в случае необходимости, чуть больше 90 000 человек. По статистике, только 1 человек из 500 000 подходит по HLA-фенотипу. Поэтому и шансы спасения чьей-то жизни малы.

Рак крови — одна из распространённых форм рака, которым болеют люди разного возраста. Лечат такой диагноз интенсивной химиотерапией, которая нарушает работу костного мозга.

Костный мозг отвечает в организме за образование новых клеток крови. Сначала в нём появляются гемопоэтические стволовые клетки, которые ещё называют кроветворными. Из них впоследствии образуются эритроциты, тромбоциты, лимфоциты и другие компоненты крови. Когда работа костного мозга нарушена, новые кровяные клетки не образуются, что может привести к смерти человека. Потому и нужна трансплантация здорового костного мозга.

Чаще с таким агрессивным лечением сталкиваются пациенты с диагнозом лейкоза, с опухолевыми заболеваниями, апластической анемией и некоторыми генетическими болезнями.

Стать донором костного мозга могут граждане России от 18 до 45 лет, не болевшие гепатитами B и C, туберкулёзом, малярией, онкологическими заболеваниями, не инфицированные ВИЧ.

Благодаря сотрудничеству с НМИЦ гематологии Минздрава России, на Белгородской областной станции переливания крови с марта 2020 года будут брать пробы и вносить данные потенциальных доноров в федеральный регистр. У потенциального донора возьмут до 9 мл крови — это одна пробирка — чтобы провести типирование и определить HLA-фенотип. Его внесут в базу, по нему и будут определять совместимость с пациентом.

Брать костный мозг не опасно и не больно.

Это, практически, то же самое, что и обычное донорство крови. Побочных явлений нет, а объём донорского материала восстановится в течение 7—10 дней

Берут костный мозг двумя способами. Первый — из тазовой кости. Её прокалывают специальной иглой, донор при этом находится под анестезией и ничего не чувствует. Процедура безопасна даже для маленьких детей. Её продолжительность — два часа. После неё несколько дней человек проводит в стационаре для полного восстановления.

Позвоночник иглами не протыкают. Материал берётся из подвздошной кости — нашего тазового каркаса. Эти кости трубчатые, словно губки с дырками. Кость прокалывается, как штопором, и шприцом забирается костный мозг. Его берут определённое количество, рассчитывающееся из параметров нуждающегося пациента: роста и веса. Но не более 10% костного мозга донора.

Второй способ не затрагивает кости и проходит в формате обычной сдачи крови. За несколько дней до сдачи материала донор принимает специальный медицинский препарат, который выгоняет в его кровь стволовые клетки. В обычной жизни они не попадают в периферическую кровь. Затем у донора возьмут кровь из вены, из которой медицинский прибор отделит стволовые клетки. Остальную кровь вернут в организм через вену на другой руке. Этот способ забора материала длительнее и занимает до четырёх—пяти часов.

По словам медиков, в последние годы чаще используют второй метод со стволовыми клетками, потому что они лучше приживаются в организме пациентов.

Если ваш костный мозг нужен другому человеку, т. е. HLA-фенотип совпал с пациентом, которому необходима трансплантация костного мозга, с вами свяжутся специалисты НМИЦ гематологии. Они не раскроют имя и диагноз другого человека, только его возраст и пол. Чтобы ещё раз убедиться в совместимости, донора попросят сдать ещё пять пробирок венозной крови. После подтверждения совпадения его пригласят в Москву, где в лаборатории возьмут необходимый материал: костный мозг или стволовые клетки.

Никаких расходов донор не несёт — ему полностью оплачивают маршрут и покрывают расходы.

Если вы передумали сдавать костный мозг на любом этапе, вы не несёте материальную ответственность, медики удалят вас из регистра потенциальных доноров и не будут с вами работать.

Но помните, что если человеку со страшным заболеванием сообщают, что находится донор, а донор отказывается по неуважительным причинам, просто передумал, пациент теряет единственный шанс выздороветь.

Читать подробнее.

Рыцари алого сердца — Областная газета OGIRK.RU

20 апреля в России отмечается Национальный день донора. Тех, кто совершает «тихий подвиг» ради жизни, в нашей стране именуют рыцарями алого сердца. Название возникло из символики Службы крови, где сердце образовано силуэтами двух людей, взявшихся за руки. По итогам 2021 года в Иркутской области компонентами крови поделились более 17 тыс. человек, впервые в донорстве приняли участие около 3 тыс. человек.

 

Цифра:

18 жителей Иркутской области уже стали реальными донорами костного мозга, а это 18 спасенных человеческих жизней

 

Запасы есть по всем компонентам

– Донорство объединяет людей разных возрастов и профессий – от студента до управленца высокого уровня. Несмотря на то что в основном на станциях переливания крови мы чаще видим молодых людей до 35 лет, приходят и доноры со стажем в возрасте 70 лет и старше, – говорит Максим Зарубин, главный врач Иркутской областной станции переливания крови.

Он напомнил, что безопасно для своего здоровья женщины могут сдавать кровь четыре раза в год, мужчины – до пяти. Периодичность по сдаче плазмы и тромбоцитов – две недели с предыдущей донации. Однако медики призывают соблюдать главный принцип в донорстве – не навредить! Поэтому интервалы в сдаче крови могут быть индивидуальные, в зависимости от скорости восстановления компонентов.

– Мы рекомендуем донорам при посещении станций переливания крови обращать внимание на «донорский светофор», размещенный на нашем сайте. По нему легко определить, какая группа и какой фенотип крови наиболее востребован, – отметил Максим Зарубин.

По его словам, сегодня в наличии запасы всех компонентов крови. Например, эритроциты заготовлены из расчета на десять дней. Срок хранения тромбоцитов – пять-семь дней. Именно в таких объемах станции переливания крови поддерживают запасы, чтобы при необходимости можно было выполнить экстренные заявки. Кроме того, каждая медицинская организация имеет свой запас крови и планово его поддерживает.

– Благодаря четко выстроенной системе запасы крови у нас рационально расходуются. Показатель списания равен нулю, и это один из лучших показателей в России. К примеру, в США списывают до 10% этих компонентов. Мы постоянно отрабатываем различные логистические схемы, работаем над повышением эффективности, – уточнил Максим Зарубин.

В регионе взят курс на развитие кадрового донорства. Этого требуют правила заготовки материала. Например, плазму из крови донора можно выдать, если спустя четыре месяца у человека не обнаружено никаких инфекций. Как правило, 90% доноров, которые приходят на станции переливания крови, становятся кадровыми, то есть они на регулярной основе посещают медорганизацию.

Максим Зарубин также сообщил, что в регионе имеется хороший опыт взаимодействия с добровольцами из вузов, Российского союза молодежи. По его словам, передовиком по донорству на протяжении ряда лет остается Иркутское региональное отделение «Союз машиностроителей России», которое возглавляет директор Иркутского авиационного завода Александр Вепрев.

 

Генетические двойники

Одним из перспективных направлений в лечении многих болезней является донорство костного мозга. Ежегодно около 5 тыс. человек в стране нуждаются в трансплантации клеток костного мозга, и только для 20% из них можно найти донора среди родственников. В остальных случаях большие надежды возлагаются на федеральный регистр доноров костного мозга, в котором состоят более 120 тыс. доноров. Для соответствия международным стандартам необходимо 500 тыс. доноров. Инициатором создания российского регистра выступил Кировский НИИ гематологии и переливания крови, с которым Иркутская областная станция переливания крови сотрудничает с 2017 года. Сегодня в федеральный регистр вступили 13,4 тыс. жителей Приангарья. Вероятность найти подходящего донора – один случай из 10 тысяч. По сути, реципиенту ищут его генетического двойника. И чем больше регистр, тем велик шанс, что поиски увенчаются успехом.

 

 

– 18 жителей Иркутской области уже стали реальными донорами костного мозга, стволовые клетки которых трансплантированы реципиентам. Это 18 спасенных человеческих жизней! – подчеркнул Максим Зарубин.

Заготовка донорского материала (стволовых клеток) ведется в Иркутском областном онкодиспансере. По словам его главного врача Романа Зубкова, пересадка костного мозга разработана для лечения болезней, связанных с кровью, это лейкозы, лимфомы, миомная болезнь. Но сейчас к стволовым клеткам прибегают при раке молочной железы или саркомы.

– Мы многократно проводили расчеты и сейчас полагаем, что для взрослого населения в регионе ориентир – это 100 таких операций, плюс 15–20 – для детей. Но проблема в том, чтобы иметь возможность пересаживать костный мозг надежно, нужен как можно более широкий регистр доноров. Чтобы было из чего выбирать, – сказал Роман Зубков.

 

На грани возможного

Большинство из тех, кто принимает решение и осознанно вступает в регистр, делает это на основе личных мотивов, когда несут утрату близкого и родного человека. Но в России есть уникальный пример спортсмена Артема Алискерова, который устраивает различные акции, привлекая внимание общественности к проблеме донорства костного мозга. Он является рекордсменом Книги рекордов России как организатор самого продолжительного мини-матча для футболистов-любителей, обладателем мирового рекорда по восхождению на Эльбрус на 11-й день после выписки из больницы с диагнозом лейкемия, многократным участником Гонки героев. В марте Алискеров приезжал в Иркутск, чтобы реализовать проект «Байкал на грани возможного».

– В январе 2019 года мне поставили диагноз лимфобластный лейкоз. Я проходил лечение в НИЦ гематологии минздрава России в Москве. Со мной в палате лежал 19-летний парень, и ему требовалась пересадка костного мозга. К сожалению, ни в федеральном регистре, ни в зарубежных донор ему не нашелся. Тогда я понял, что моя миссия – развивать это направление, – рассказал о себе Артем.

После окончания терапии спортсмен пробежал ультрамарафон (333 км за восемь дней) по Золотому кольцу с призывом к донорству. Дальше он решил покорить Байкал. 1 марта стартовал из Култука. Алискеров пересек озеро по льду за 19 дней, из которых 16,5 он бежал.

– Многих доноров пугает название «донорство костного мозга». На самом деле просто проводится забор крови из вены или бедренной кости. Времени на эту процедуру уходит чуть больше, но когда речь идет о спасении человеческой жизни, можно и потерпеть, – сказал Артем Алискеров.

В настоящее время, по словам Максима Зарубина, ситуация с развитием донорства костного мозга находится у государства на контроле. Не так давно премьер-министр России Михаил Мишустин обратился к депутатам Государственной думы РФ с просьбой ускорить принятие закона о федеральном регистре доноров костного мозга. Многим пациентам, среди которых есть дети, трансплантация костного мозга позволяет навсегда забыть о недуге.

BIO101 — От генов к признакам: как генотип влияет на фенотип учебник, которым я пользовался в то время, но не совсем уверен.

Как вы, возможно, знаете, я преподаю БИО101 (а также лабораторию БИО102) нетрадиционным студентам в рамках программы обучения взрослых уже около двенадцати лет.Время от времени я публично размышляю об этом в блоге (см. это, это, это, это, это, это и это несколько коротких сообщений о различных аспектах этого — от использования видео до использования классной комнаты). блог, важность открытого доступа, чтобы студенты могли читать основную литературу). Качество студентов, участвующих в этой программе, неуклонно росло с годами, но я по-прежнему сильно ограничен во времени: у меня восемь 4-часовых встреч со студентами в течение восьми недель. В этот период я ​​должен преподавать им всю биологию, необходимую им для их ненаучных специальностей, а также оставлять достаточно времени для каждого студента, чтобы сделать презентацию (по науке об их любимых растениях и животных) и сдать два экзамена.Таким образом, я должен разобрать лекции до голых костей и надеяться, что эти голые кости и есть то, что действительно нужно знать неспециалистам: концепции, а не факты, отношения с остальной частью их жизни, а не отношения с другими науками. Таким образом, я сопровождаю свои лекции видео и обсуждениями в классе, а их домашняя работа состоит в том, чтобы найти классные видео или статьи по биологии и разместить ссылки в блоге в классе для всеобщего обозрения. Пару раз я использовал малярию как нить, связывающую все темы — от клеточной биологии до экологии, от физиологии до эволюции.Я думаю, что это сработало хорошо, но это трудно сделать. Они также пишут заключительную статью по некоторым аспектам физиологии.

Другим нововведением стало то, что администрация осознала, что большинство преподавателей работают в школе уже много лет. У нас есть опыт, и, видимо, мы знаем, что делаем. Таким образом, недавно они дали нам гораздо больше свободы в разработке собственной программы вместо того, чтобы следовать заранее определенной, до тех пор, пока конечные цели класса остаются прежними.Я не совсем уверен, когда я снова буду читать лекции BIO101 (поздней осенью, весной?), но я хочу начать переосмысливать свой класс пораньше. Меня также беспокоит то, что, поскольку я не провожу активных исследований в лаборатории и, следовательно, не слежу за литературой так внимательно, некоторые вещи, которым я обучаю, сейчас устарели. Не то, чтобы кто-то мог идти в ногу со всеми достижениями во всех областях биологии, которые настолько огромны, но, по крайней мере, большие обновления, которые влияют на преподавание вводных курсов, — это то, что мне нужно знать.

Мне нужно наверстать упущенное и обновить свои конспекты лекций. И что может быть лучше, чем краудсорсинг! Итак, в течение следующих нескольких недель я повторно опубликую свои старые конспекты лекций (обратите внимание, что это всего лишь вступления — обсуждения, видео и т. д. следите за ними в классе) и попрошу вас проверить меня. Если я что-то понял не так или что-то устарело, дайте мне знать (но не выдвигайте только свою предпочтительную гипотезу, если вопрос еще не решен — вместо этого дайте мне полное объяснение спора).Если чего-то явно не хватает, дайте мне знать. Если что-то можно сказать более приятным языком — редактируйте мои предложения. Если вам известны интересные изображения, статьи, сообщения в блогах, видео, подкасты, визуализации, анимации, игры и т. д., которые можно использовать для объяснения этих основных понятий, дайте мне знать. И в конце, как только мы проделаем это со всеми лекциями, давайте обсудим общую программу — есть ли лучший способ организовать весь этот материал для такого динамичного занятия.

Сегодня я берусь за важную, но трудную задачу объяснить, почему идея «ген для» неверна, и как более сложно представить себе, как гены влияют на фенотип.

————————————————————- —

Как генотип влияет на фенотип

В новостях часто можно услышать сообщения об открытии «гена X», например, гена алкоголизма, гена гомосексуализма, гена рака молочной железы и т. д. к одному сопоставлению между генами и признаками.

Это недоразумение связано с историческими прецедентами. Самые первые гены были обнаружены десятилетия назад с помощью довольно примитивных технологий.Таким образом, единственные гены, которые можно было обнаружить, оказывали сильное и резкое влияние на признаки. Например, небольшая мутация (изменение последовательности нуклеотидов) в гене, кодирующем РНК, кодирующую один из четырех элементов белка гемоглобина, приводит к серповидноклеточной анемии. В результате эритроциты деформируются, а способность эритроцитов переносить достаточное количество кислорода к клеткам снижается.

Из-за таких драматических последствий небольших мутаций в то время считалось, что каждый ген кодирует определенный признак.Сегодня можно измерить незначительные эффекты нескольких генов, и хорошо известно, что парадигма «один ген/один признак» в значительной степени неверна. На большинство признаков влияет множество генов, и большинство генов участвуют в развитии нескольких признаков.

Геном – это вся генетическая информация индивидуума. Каждая клетка тела содержит полный геном. Геномы (т. е. последовательности ДНК) немного различаются между особями одного и того же вида, немного больше — между геномами близкородственных видов и еще больше — между отдаленно родственными видами.

Точная последовательность ДНК человека является его генотипом. Совокупность всех наблюдаемых и измеримых черт этого индивидуума называется фенотипом.

Если бы каждое положение и каждая функция каждой клетки нашего тела были генетически предопределены, нам понадобились бы триллионы генов, чтобы определить всю эту информацию. Тем не менее, у нас есть только около 26 000 генов. Все наши гены очень похожи на эквивалентные гены шимпанзе, но очевидно, что мы сильно отличаемся от шимпанзе по анатомии, физиологии и поведению.Кроме того, у нас много общих генов с рыбами, насекомыми и даже растениями, но различия в фенотипах огромны.

Таким образом, логически следует, что метафора генома как плана построения тела неверна. Не то, какие у вас гены, а то, как эти гены взаимодействуют друг с другом в процессе развития, отличает вас от другого представителя того же вида, от лосося или капусты.

Но как гены взаимодействуют друг с другом? Гены кодируют белки.Некоторые белки взаимодействуют с другими белками. Некоторые белки регулируют транскрипцию или репликацию ДНК. Другие белки представляют собой ферменты, модифицирующие другие химические вещества. Однако другие белки являются структурными, т. е. входят в состав мембран и других структур.

Небольшое различие в последовательности ДНК повлияет на последовательность РНК и последовательность полученного белка, влияя на первичную, вторичную и третичную структуру этого белка. Изменения в трехмерной форме белка повлияют на его эффективность в выполнении своей функции.

Например, если два белка взаимодействуют друг с другом и для этого должны связываться друг с другом, а они связываются, потому что их формы подходят друг к другу, как замок и ключ, то изменение формы одного белка будет изменить эффективность связывания двух. Изменение формы обоих белков может как замедлять, так и ускорять реакцию. Изменение скорости этой одной реакции в клетке повлияет на какую-то другую реакцию в клетке, в том числе на то, как клетка реагирует на сигналы извне.

Таким образом, на признак влияют гены, белки, другие химические вещества внутри клетки, межклеточные взаимодействия и внешняя среда. Самое главное, поскольку черты формируются во время развития, именно взаимодействия между всеми этими игроками на всех уровнях организации во время развития определяют окончательный фенотип организма.

Значение среды видно из явления нормы реакции. Один и тот же генотип при выращивании в разных условиях приводит к разным фенотипам.Более того, разные генотипы по-разному реагируют на одни и те же изменения окружающей среды. Один генотип может дать более высокое растение на большей высоте, в то время как немного другой генотип может дать совершенно противоположный результат: дать более низкое растение на большей высоте.

Итак, если гены не кодируют признаки, а геном — это не план, как лучше всего думать о геноме и картировании генотипа/фенотипа? Я дал вам раздаточный материал (см. ниже) с четырьмя различными альтернативными метафорами, по крайней мере одна из которых, я надеюсь, будет понятной и запоминающейся для каждого ученика.Сейчас я дам вам пятую такую ​​метафору, одну из моих собственных:

Представьте себе, что ячейка — это завод по производству самолетов. Он покупает сырье и продает готовые самолеты. Как это делается? Белки — фабричные рабочие. Некоторые из них импортируют материалы, другие занимаются продажей самолетов. Одни охраняют фабрику от воров, другие готовят и подают еду в заводской столовой.

Но наиболее важными белками этой клетки являются те, которые собирают части самолетов.Когда им нужна деталь, например, пропеллер, они идут на склад (нуклеус), проверяют Каталог деталей (ДНК) и нажимают кнопку, чтобы разместить заказ на конкретную деталь. Другие белки (управляющие складом) проникают внутрь, находят нужную деталь и отправляют ее на сборочный цех (эндоплазматический ретикулум).

Но, белковые работники сами по себе роботы, собранные из деталей тут же на том же заводе, а инструкции по их сборке есть и в Каталоге деталей (ДНК) в ядре.

Дальнейшее чтение:

Как вы носите свои гены? (PDF) Ричарда Докинза.

Аналогия генома Ричарда Хартера.

Это не просто гены, это связи между ними Пол Майерс

Собственная оригинальная, космическая и эксцентричная аналогия PZ Майерса о том, как работает геном — ИЛИ — High Geekology Пола Майерса

Это больше, чем гены, это сети и системы Пола Майерса.

Ранее в этой серии:

Биология и научный метод

BIO101 – Структура клетки

BIO101 – Синтез белков: транскрипция и трансляция

BIO101: межклеточные взаимодействия

BIO101 – От одной клетки к двум: деление клеток и репликация ДНК

BIO101 – От двух клеток к множеству: дифференцировка клеток и эмбриональное развитие

Что такое доминантный и рецессивный?

Типы наследования

Серповидноклеточная анемия — это наследственное заболевание, вызывающее боль и повреждение органов и мышцы.Вместо уплощенных круглых эритроцитов у людей с этим заболеванием жесткие, серповидные клетки. Длинные заостренные клетки крови попадают в капилляры, где они блокируют кровоток. Мышцы и клетки органов не получают достаточного количества кислорода и питательных веществ, и они начинают умирать.

Заболевание имеет рецессивный тип наследования: только лица с двумя копиями серповидноклеточный аллель имеет заболевание. Люди с одной копией здоровы.

Аллель серповидноклеточной анемии не только вызывает заболевание, но и делает носителей ее устойчивыми к малярии, тяжелому заболеванию, переносимому комарами.Устойчивость к малярии имеет доминирующее характер наследования: всего одной копии аллеля серповидноклеточной анемии достаточно для защиты от инфекция. Это тот самый аллель, который при рецессивном типе наследования вызывает серповидно-клеточная анемия!

Теперь давайте снова посмотрим на форму клеток крови. Люди с двумя копиями серповидноклеточной анемии аллель имеют много серповидных эритроцитов. Люди с двумя копиями «нормального» аллеля имеют дисковидные эритроциты. Люди с одним серповидно-клеточным аллелем и одним нормальным аллелем имеют небольшое количество серповидных клеток, и их клетки легче серповидны при определенных условиях.Таким образом, мы можем сказать, что форма эритроцитов имеет кодоминантный тип наследования. То есть, люди с одной копией каждого аллеля имеют промежуточный фенотип.

Так является ли аллель серповидноклеточной анемии доминантным, рецессивным или кодоминантным? Это зависит от того, как вы на это смотрите.

Функция белка

Если мы посмотрим на белки, которые кодируются двумя аллелями, картина станет немного более ясной. Пораженным белком является гемоглобин, молекула, несущая кислород, которая наполняет эритроциты.Аллель серповидноклеточной анемии кодирует слегка модифицированную версию белка гемоглобина. Модифицированный белок гемоглобина по-прежнему переносит кислород, но в условиях низкого содержания кислорода белки слипаются.

Когда у человека есть два аллеля серповидноклеточной анемии, весь его гемоглобин представляет собой липкую форму, а белки образуют очень длинные жесткие волокна, которые искажают эритроциты. Когда у кого-то есть один серповидноклеточный аллель и один нормальный аллель, только часть гемоглобина липкая. Нелипкий гемоглобин образуется из нормального аллеля, а липкий гемоглобин образуется из серповидноклеточный аллель (каждая клетка имеет копию обоих аллелей).Склеивание эффект разбавлен, и в большинстве клеток белки не образуют волокон.

Протисты, вызывающие малярию, растут и размножаются в эритроцитах. Как именно Аллель серповидноклеточной анемии приводит к устойчивости к малярии, является сложным и не до конца изученным. Однако оказывается, что паразит размножается медленнее в клетках крови, которые немного модифицированного гемоглобина. А инфицированные клетки, поскольку они легко деформируются, быстрее изымаются из обращения и уничтожаются.

Чтобы увидеть больше примеров того, как изменения в генах влияют на черты, посетите The Outcome of Mutation.

Генотип против фенотипа — разница и сравнение

генотип организма – это генетический код в его клетках. Эта генетическая конституция человека влияет, но не несет единоличной ответственности за многие его черты. Фенотип — это видимый или выраженный признак, например цвет волос.Фенотип зависит от генотипа, но также может зависеть от факторов окружающей среды.

Сравнительная таблица

Таблица сравнения генотипа и фенотипа
Генотип Фенотип
Определение Генетический состав человека. Относится к информации, содержащейся о двух аллелях в клетке. Выявляемое выражение генотипа.Выраженная и заметная черта. например цвет волос.
Примеры ДНК, восприимчивость к болезням Цвет волос, цвет глаз, вес, умение сворачивать язык
Зависит от Наследственная информация, которую передали человеку его родители. Генотип и влияние среды.
Наследование Частично наследуется потомством, так как один из двух аллелей передается во время размножения. Не может быть унаследован.
Содержит Всю наследственную информацию человека, даже если эти гены не выражены. Только экспрессированные гены.
Можно определить с помощью Генотипирование – с помощью биологического анализа, такого как ПЦР, чтобы выяснить, какие гены находятся на аллеле.(внутри кузова) Наблюдение за человеком. (вне кузова)
Примеры подавления генов у трансгенных растений, таких как петуния.

Значение

Генотип относится к генетической структуре клетки. Для каждого отдельного признака (например, цвета волос или глаз) клетка содержит инструкции по двум аллелям, которые являются альтернативными формами гена, полученного от матери и отца. Генотип человека относится к комбинации этих двух аллелей и может быть либо гомозиготным (аллели одинаковые), либо гетерозиготным (аллели разные).

Фенотип означает признак, который можно наблюдать, например, морфологию или поведение.

Видео, объясняющее различия

В этом видео сравниваются генотип и фенотип, а также объясняется, как изменения генотипа человека могут повлиять на его фенотип.

Как определяются генотип и фенотип?

Генотип можно определить с помощью генотипирования – использования биологического анализа для выяснения того, какие гены принадлежат каждому аллелю.

Фенотип можно определить, наблюдая за особью.

Как определить соотношение генотипов и фенотипов

В этом видео показано, как определить соотношение генотипов и фенотипов с помощью квадрата Пеннета:

Какую информацию содержат генотип и фенотип?

Генотип человека включает полную наследственную информацию, даже если она не выражена. Эта информация определяется генами, переданными родителями при зачатии.

Индивидуальный фенотип включает только экспрессированные гены. Например, если у человека есть один аллель «каштановые волосы» и один аллель «светлые волосы», и у него каштановые волосы, его фенотип включает только экспрессированный ген: каштановые волосы. Фенотип человека может меняться в течение жизни в зависимости от того, какие гены экспрессируются и как на них влияет окружающая среда. Например, маленький ребенок со светлыми волосами может вырасти брюнетом.

Наследование генотипа и фенотипа

Причинный путь наследования означает, что геномы передаются из поколения в поколение без влияния или изменения окружающей среды.Организм, размножающийся половым путем, при зачатии получает два аллеля, составляя их генотип. Когда они размножаются, они передают идентичную копию одного из этих аллелей своему потомству.

Поскольку на фенотипы влияют факторы окружающей среды, они не могут наследоваться напрямую. Они обнаруживаются в следующем поколении только в том случае, если снова возникает правильная комбинация генотипа и факторов окружающей среды, и точно так же, как многие разные генотипы могут производить один и тот же фенотип, множество разных фенотипов могут возникать из одного и того же генотипа.Таким образом, хотя однояйцевые близнецы имеют одинаковый генотип, они могут иметь разные фенотипы.

Каталожные номера

Поделитесь этим сравнением:

Если вы дочитали до этого места, подписывайтесь на нас:

«Генотип против фенотипа». Diffen.com. Diffen LLC, н.д. Веб. 24 апреля 2022 г. < >

Фенотип

— Биологическое видео от Brightstorm

фенотип организма представляет собой экспрессируемую форму гена. Фенотипы игнорируют спаривание аллелей гена и сосредотачиваются только на признаке. Мы можем выяснить фенотип организма с помощью физических тестов, но его генотип можно определить только с помощью генетического анализа.

В генетике есть два термина, которые студенты часто используют и путают. Первый — генотип, второй — фенотип. В данном случае я сосредоточусь на фенотипе.

Фенотип — это фактический физический признак организма. Итак, как вы видите, у него тот же корень слова фен, что и в таких словах, как «феномен» или «феноменальный», то есть то, что вы видите или наблюдаете. Так что это обусловлено генотипом. Таким образом, генотип — это типы ваших генов, которые обуславливают ваш фенотип.

Еще одна вещь, которая может влиять на фенотип, помимо вашей ДНК, это окружающая среда. Генотип влияет на это следующим образом: если вы получаете доминантный аллель, вы проявляете доминантный фенотип.Таким образом, если кто-то большой r большой r, например, где r представляет, скажем, аллель скручивания языка, то у вас будет доминантная способность или фенотип свертывания языка. Единственный способ, при котором у вас может быть фенотип, не сворачивающий язык, например, неспособность сворачивать язык. Вам нужно было бы иметь две комбинации, извините, две рецессивные аллели. Значит надо быть гомозиготным рецессивным. Таким образом, снова гомозиготные доминантные и гетерозиготные они демонстрируют доминантный фенотип, а гомозиготные рецессивные демонстрируют рецессивный фенотип.

Итак, я упомянул, что ваше окружение может влиять на ваш фенотип. Некоторыми простыми примерами могут быть мои волосы каштановые. Это мой фенотип. Если я покрашу его в красный цвет, то он будет красным. Это были мои гены? Нет. Это было мое окружение. Но вообще в генетике мы не собираемся говорить об этом. Итак, у вас есть морская свинка, и вы красите ее в красный цвет, какие причины, потому что мы знаем, что вы ее покрасили. Что чаще всего наблюдается и изучается в генетике, так это влияние факторов окружающей среды, таких как температура, количество пищи и так далее.Вещи, которые изменят поведение вашего тела, могут включить гены, могут отключить некоторые гены. Например, в моем генетическом фоне есть склонность к диабету с возрастом. Диабет второго типа. Я знаю, что могу сохранить свой фенотип, мой нынешний фенотип не диабетический. Я могу сохранить это, если у меня будет хорошее окружение, поддерживая правильное сочетание ресурсов. Правильно питайтесь, занимайтесь спортом, все остальное.

Ну вот. Это фенотип.

квадратов Пеннета | Спросите у биолога

Пуннет-скверс

Квадраты Пеннета — полезный инструмент для предсказания того, как будет выглядеть потомство при скрещивании растений или животных.Математик Реджинальд Крундалл Паннетт придумал их в 1905 году, спустя много времени после экспериментов Менделя. Давайте посмотрим, как работают квадраты Пеннета, на примере желтого и зеленого горошка из садовых экспериментов Менделя.

Для каждого гена существуют разные версии, называемые аллелями. Аллели контролируют такие вещи, как цвет горошины или наличие ямочек на лице. Дети наследуют два аллеля каждого гена от своих родителей, один от матери и один от отца.

Генотип относится к двум аллелям организма.Иногда оба аллеля одинаковы, а иногда они разные. Фенотип относится к видимому признаку, который является результатом комбинации присутствующих аллелей.

Родительское поколение

Мендель начал свои эксперименты с настоящими селекционными штаммами, то есть растениями, которые при скрещивании дают потомство только одного фенотипа. В настоящих племенных штаммах оба аллеля одинаковы для гена. Поскольку присутствует только один тип аллеля, скрещивание двух растений одного и того же сорта даст потомство с тем же фенотипом и генотипом, что и их родители.Растения или животные с двумя идентичными аллелями гена называются гомозиготными.

Первое поколение

Мендель впервые скрестил вместе два разных истинно селекционных штамма, один из которых давал желтый горошек, а другой — зеленый горошек. Мы будем использовать буквы для обозначения аллелей. Заглавная «А» будет представлять аллель желтого горошка, а строчная буква «а» будет представлять аллель зеленого горошка.

Фенотип желтого горошка имеет генотип АА.
Фенотип зеленого горошка имеет генотип аа.

Когда Мендель посмотрел на результаты этого спаривания, он увидел, что все потомство имело желтые семена. Как это произошло? Если на одном из родительских растений был зеленый горошек, то почему ни на одном из дочерних растений не было зеленого горошка? Мы можем ответить на эти вопросы и понять, что происходит с аллелями в этом скрещивании с помощью квадрата Пеннета.

Начните с написания генотипов родителей вверху и сбоку квадрата Пеннета.

Затем заполните каждую ячейку двумя аллелями, одной от родителя вверху и одной от родителя сбоку.Буквы в середине показывают вам все возможные комбинации аллелей, которые могут возникнуть при скрещивании этих двух генотипов.

В этом случае все потомки имеют одинаковый генотип и фенотип. Порядок букв не влияет на фенотип (аА — это то же самое, что и Аа), но заглавная буква обычно пишется перед строчной. Это потомство считается гетерозиготным, что означает, что у них есть два разных аллеля цвета гороха.

Несмотря на то, что в потомстве присутствуют оба аллеля, эти признаки не смешались друг с другом, что привело к желтовато-зеленому гороху.Вместо этого был виден только один фенотип, и все горошины были желтыми. Из-за этого фенотип желтого гороха считается доминантным, что означает, что он виден у гетерозиготных особей.

Второе поколение

Для второго поколения Мендель скрестил вместе гетерозиготных потомков первого поколения.

Когда Мендель посмотрел на потомство от этого спаривания, он заметил, что 1/4 дочерних растений имели зеленые семена. Почему это случилось? Как получилось, что у некоторых потомков были зеленые семена, если у обоих родительских растений были желтые семена? Давайте еще раз воспользуемся квадратом Пеннета, чтобы ответить на эти вопросы и понять, что происходит с аллелями в этом скрещивании.

Глядя на квадрат Пеннета, мы видим, что в результате этого скрещивания могут возникнуть три возможных генотипа: АА, Аа, аа. Генотипы АА и Аа приведут к фенотипу желтого горошка, поскольку А является доминантным. Только аа даст фенотип зеленого горошка.

Теперь мы видим, как фенотип зеленого горошка мог пропустить поколение. Аллель зеленого горошка присутствовал в поколении F1, но фенотип был скрыт аллелем желтого горошка.Фенотип зеленого горошка считается рецессивным, что означает, что он виден только у гомозиготных особей, когда отсутствует желтый аллель.

Вероятность

В поколении F2 только 1 из 4 ящиков давал зеленый горошек. Другими словами, 25% потомства имели зеленый горошек. Это число говорит вам о вероятности или вероятности того, что потомство даст зеленый или желтый горох.

Мы можем использовать вероятность, чтобы предсказать, сколько потомков может иметь определенный фенотип при скрещивании растений или животных с разными признаками.Просто возьмите вероятность фенотипа и умножьте ее на общее количество потомков. Давайте представим, что всего в поколении Менделя F2 было 160 потомков. Сколько горошин может быть зеленым?

25% зеленого горошка x 160 всего потомства = 40 потомков зеленого горошка

(Не забывайте, что 25% = 0,25)

Попробуйте сами!

Чтобы узнать больше о менделевской генетике и различных способах, которыми гены определяют фенотип, попробуйте решить эти головоломки на площади Пеннета из проекта «Биология».


Дополнительные изображения из Викимедиа. Картинка с горохом Билла Эббесена.

Идентификация терминов фенотипа человека путем сочетания машинного обучения и правил проверки

Распознавание именованных объектов обычно используется для идентификации биологических объектов, таких как белки, гены и химические соединения, встречающихся в научных статьях. Онтология фенотипа человека (HPO) представляет собой онтологию, которая предоставляет стандартизированный словарь для фенотипических аномалий, обнаруживаемых при заболеваниях человека. В этой статье представлена ​​система идентификации фенотипов человека (IHP), настроенная на распознавание сущностей HPO в неструктурированном тексте.IHP использует Stanford CoreNLP для обработки текста и применяет условные случайные поля, обученные с помощью богатого набора функций, который включает лингвистические, орфографические, морфологические, лексические и контекстные функции, созданные для классификатора на основе машинного обучения. Однако главное новшество IHP — этап проверки, основанный на наборе тщательно разработанных ручных правил, таких как анализ негативных коннотаций, который в сочетании со словарем может фильтровать неправильно идентифицированные объекты, находить пропущенные объекты и объединять смежные объекты.Эффективность IHP оценивали с использованием недавно опубликованного стандартизированного корпуса HPO Gold Standardized Corpora (GSC), где система Bio-LarK CR получила наилучший показатель 0,56. IHP достиг -мера 0,65 на GSC. Из-за несоответствий, обнаруженных в GSC, была создана расширенная версия GSC, в которую добавлен 881 объект и изменено 4 объекта. IHP достиг -мера 0,863 на новом GSC.

1. Введение

Методы анализа текста необходимы для работы с большим количеством ежедневно публикуемой биомедицинской литературы [1].Одним из их вкладов является способность идентифицировать термины в литературе, которые представлены в биомедицинских онтологиях [2]. Онтология фенотипов человека (HPO) [3] представляет собой онтологию, которая предоставляет стандартизированный словарь для фенотипических аномалий, обнаруживаемых при заболеваниях человека. Информация об этой онтологии может облегчить понимание медицинских текстов, таких как электронные медицинские карты. Однако распознавание сущностей HPO в тексте — нетривиальная задача. Объекты HPO варьируются от простых до очень сложных и описательных объектов, которые варьируются от 1 до 14 слов.Гроза и др. [4] провел исследование сложной природы объектов HPO и выпустил Gold Standard Corpora (GSC) для измерения производительности современных систем распознавания именованных объектов (NER). Лучшей системой была Bio-LarK CR, которая достигла показателя 0,56.

В этой работе представлена ​​наша система NER, получившая название «Идентификация фенотипов человека» (IHP), которая сочетает в себе правила машинного обучения и проверки для повышения производительности до более приемлемого уровня. IHP приняла структуру, предоставленную IBEnt [5], которая использует Stanford CoreNLP [6] для обработки текста и применяет условные случайные поля (CRF) для идентификации объектов.IHP использует богатый набор функций (лингвистические, морфологические, орфографические, лексические, контекстные и другие функции), основанный на предыдущих работах в Biomedical NER, адаптированный для идентификации объектов HPO. Он также применяет этап проверки, основанный на ручных правилах, таких как анализ негативных коннотаций, который в сочетании со словарем может удалять ложные срабатывания, выявлять ложноотрицательные значения и объединять смежные объекты. IHP превзошел Bio-LarK CR в GSC, достигнув показателя 0,65. Однако, чтобы полностью понять, почему IHP не добился большего улучшения, мы вручную проанализировали ошибки, допущенные IHP, и обнаружили некоторые проблемы в GSC, в основном отсутствующие сущности.Таким образом, мы создали расширенную версию GSC (GSC+), которая добавила 881 сущность и изменила 4 сущности. Используя GSC+, IHP достиг -показателя 0,86, что соответствует существенному увеличению (0,30) по сравнению с предыдущим высшим -показателем, 0,56. В оставшейся части этой статьи будут подробно описаны использованные данные и методы, полученные результаты и их обсуждение. Исходный код GSC+ и IHP доступен по адресу https://github.com/lasigeBioTM/IHP.

2. Материалы и методы
2.1. Gold Standard Corpora

В 2015 г. Groza et al.[4] предоставил уникальный корпус для HPO, получивший название Gold Standard Corpora (GSC). Он состоит из 228 аннотированных вручную рефератов, содержащих в общей сложности 1933 аннотаций и охватывающих 460 уникальных объектов HPO. Эти 228 тезисов были отобраны вручную, чтобы охватить 44 сложных синдрома дисморфологии, проанализированных в предыдущем исследовании HPO [7]. GSC включает большое разнообразие нетривиальных совпадений из-за сложности лексической структуры выражений фенотипа. Например, в тексте «аномалий почек не обнаружено» система NER должна быть в состоянии распознать термин HP:0000077 (аномалии почек).Для каждого файла документа в GSC (одна строка без заголовка) существует соответствующий файл аннотаций (столько строк, сколько аннотируемых объектов). Аннотация состоит из трех столбцов: точное совпадающее смещение символов, инвентарный номер HPO и текст аннотации (например, «[27::42] HP_0000110 ∣ почечная дисплазия»).

Помимо выпуска GSC, авторы провели всестороннюю оценку трех систем NER: NCBO Annotator [8], OBO Annotator [9] и Bio-LarK CR [4].Bio-LarK CR, как и IHP, представляет собой систему распознавания, предназначенную для идентификации объектов HPO, в то время как аннотатор NCBO и аннотатор OBO идентифицируют биомедицинские объекты из нескольких онтологий. Из этих трех аннотаторов только Bio-LarK CR может находить сложные ссылки на HPO, поскольку он был разработан с использованием HPO в качестве основной цели. Таким образом, как и ожидалось, Bio-LarK CR показал лучшие результаты, достигнув показателя 0,56, отзыва 0,49 и точности 0,65. Тем не менее, производительность Bio-LarK CR не была значительно выше, чем у OBO Annotator, который достиг 0-меры.54. Учитывая, что эти значения -measure все еще далеки от совершенства, существует потребность в системах NER, которые могли бы повысить эти уровни производительности, например, за счет использования методов машинного обучения.

2.2. Аннотаторы HPO Benchmark

В этой работе мы внедрили три аннотатора HPO для тестирования обновленного GSC, GSC+. Мы использовали аннотатор OBO, аннотатор NCBO и минимальный распознаватель именованных объектов (MER) [10]. Аннотатор NCBO может аннотировать текст соответствующими концепциями онтологии из большого количества онтологий, доступных в BioPortal (https://bioportal.bioontology.org/), который является крупнейшим хранилищем биомедицинских онтологий. Мы использовали API NCBO (http://data.bioontology.org/documentation), ориентированный на HPO. Аннотатор OBO — это инструмент семантической обработки естественного языка, способный комбинировать любое количество онтологий OBO от производителя OBO для идентификации их терминов в заданном тексте. Была использована конкретная версия этого инструмента для HPO (доступна по адресу http://www.usc.es/keam/PhenotypeAnnotation/OBOAnnotatorJAR.zip), которая специально предназначена для объектов HPO.Для сопоставления входного текста с терминами HPO этот инструмент использует два типа предварительно созданных инвертированных индексов: лексический и контекстный. Он предоставляет графический интерфейс, который позволяет легко комментировать тезисы. MER — это очень простой инструмент NER, который при наличии лексикона (текстового файла с терминами, представляющими интересующие объекты) и входного текста возвращает список аннотированных объектов. Он предоставляет API (доступный по адресу http://labs.fc.ul.pt/mer/), который уже включает в себя некоторые определенные словари, включая HPO.

Для тестирования этих аннотаторов в качестве входных данных использовались все рефераты в GSC. Результаты, полученные от каждого инструмента, были отформатированы в идентичном формате GSC и сравнены для получения точности, отзыва и меры. Мы попытались выполнить Bio-LarK CR; однако некоторые из внешних ссылок, которые он использует внутри, больше не доступны. Исходный код Bio-LarK CR не обновлялся в последние годы, поэтому мы, к сожалению, не смогли сделать его функциональным. Тем не менее, стоит помнить, что показатель CR Bio-LarK был всего 0.02 выше, чем OBO Annotator, поэтому влияние отказа от использования Bio-LarK CR в нашей работе минимально.

2.3. Идентификация фенотипов человека

IHP опирается на Stanford CoreNLP [6] и на реализацию условных случайных полей (CRF), предоставленную CRFSuite [11]. Биомедицинские системы NER обычно применяют CRF, которые представляют собой тип вероятностной модели, способной маркировать последовательность токенов (последовательность символов с определенным значением, например, слово, символ или число) и производить вывод аннотированных именованных объектов (словосочетания). которые можно отнести к той или иной категории).CRF могут включать в себя богатый набор функций, которые для заданной последовательности и соответствующих меток могут получить условную вероятность последовательности состояний (метки) для заданной входной последовательности. В этом случае метка представляет слова, являющиеся частью именованного объекта. Эти модели необходимо обучать на тренировочном наборе. Обученная модель способна маркировать последовательности токенов наиболее вероятными метками в соответствии с этой моделью [12].

CRFSuite применялся с алгоритмом l2sgd (стохастический градиентный спуск с регуляризацией L2).Стандартные настройки алгоритма этого инструмента были сохранены, за исключением корректировки значения коэффициента L1 в связи с небольшим улучшением производительности и добавления двух логических настроек («feature.possible_states» и «feature.possible_transitions»), которые влияют на способ функции генерируются и могут повысить точность маркировки. Алгоритм использовался со следующими настройками: (i) Коэффициент L1 — «0,9833» (ii) Коэффициент L2 — «1» (iii) feature.possible_states — «1» (iv) признак.возможных_переходов — «1»

На рисунке 1 представлен конвейер аннотаций IHP. Процесс начинается с загрузки GSC в IHP для разделения на обучающую и тестовую выборку. Полученные наборы используются для создания модели с помощью CRFSuite и определенного набора функций. После процесса аннотирования следует этап проверки, на котором используется комбинация словаря и ручных правил (например, анализ негативных коннотаций) для устранения ложных срабатываний, выявления пропущенных объектов и объединения смежных объектов.На этапе оценки результаты рассчитываются, возвращая точность и полноту процесса аннотации.


IHP использует StanfordCoreNLP и GeniaSS [13] (GENIA Sentence Splitter) для предварительной обработки текста. GeniaSS использовался с параметрами по умолчанию. На этапе обучения была создана модель с использованием CRFSuite с применением метода 10-кратной перекрестной проверки на GSC. Для создания модели был выбран созданный вручную набор признаков (лингвистические, орфографические, морфологические, контекстные, лексические и другие признаки) в соответствии с характеристиками признаков и в соответствии с работами предыдущих авторов в области биомедицинских NER [14]. –21].Этот набор функций доступен на GitHub вместе с аннотатором. Полный набор функций включает следующее: (i) Лингвистические функции . Теги леммы и части речи текущего токена. (ii) Орфографические особенности . Регистр текущего токена и наличие символов (цифры, левая скобка, правая скобка, косая черта, тире, кавычка, двойная кавычка, левая скобка, правая скобка) в токене. (iii) Морфологические признаки . Префиксы (длиной от 2 до 3), суффиксы (длиной от 1 до 4), форма слова и биграммы текущего токена.(iv) Контекстные функции . Лемма с размером окна 2, теги части речи с размером окна 4, форма слова с размером окна 2, префиксы (длиной от 1 до 4) с размером окна 1 и суффиксы (с размером окна 1). длина от 1 до 4) с размером окна 1.(v) Лексические признаки . Стоп-слова с размером окна 4.(vi) Другие возможности . Коричневое кластерное представление текущего токена и классификация класса длины слова.

2.4. Проверка

На этапе проверки используется комбинация ручных правил и словаря для устранения ложных срабатываний, выявления пропущенных объектов и объединения смежных объектов.Правила и словарь доступны по адресу https://github.com/lasigeBioTM/IHP. Словарь содержит все термины и синонимы из базы данных HPO, а также аннотации обучающей выборки. Словарь был обработан, чтобы увеличить количество вариаций сущностей (например, к «аномалиям почек» также добавить «аномалии почек» и наоборот). Ручные правила работают в сочетании со словарем и списками слов. Аннотации в тестовом наборе не используются ни в одном из правил, чтобы избежать проблем с предвзятостью.Эти списки слов содержат общие слова HPO, общие теги части речи (POS) и стоп-слова. Эти списки слов можно найти по адресу https://github.com/lasigeBioTM/IHP/tree/master/src/other/word_lists.

Правила были разработаны специально без проверочного набора, т. е. правила используют информацию из обучающего набора и базы данных HPO для создания словаря, но никогда не используют проверочный набор. Правила можно разделить на две категории: идентификация сущностей и удаление сущностей.Теперь будут описаны правила каждой категории. Дальнейшее описание разработки правил можно найти в указанном выше репозитории GitHub.

2.4.1. Идентификация сущностей

(i) Словари сущностей . Он идентифицирует объекты словаря, используя точное соответствие. (ii) Варианты объектов . Он находит определенные структуры сущностей, рассматривая набор общеупотребительных существительных HPO (например, «аномалии» и «пороки развития») и возможные варианты следующих токенов в предложении (например,г., «из», «из», «в»). Затем, используя эти структуры, он пытается сопоставить существительные (например, «аномалии уха») или группу прилагательных (например, «дефекты наружного, среднего и внутреннего уха»). (iii) Более длинные объекты . Оно работает аналогично предыдущему правилу; однако вместо поиска структур в предложении он использует объекты из набора результатов и словаря в качестве базовой точки. После нахождения этих сущностей в предложении он пытается расширить границы сущностей (влево или вправо) путем определения определенных слов и POS-тегов.Например, если ранее были идентифицированы «аномалии ребер», он будет идентифицировать «аномалии позвоночника и ребер» путем расширения вправо, определения слова «и» и существительного «позвоночник». (iv) Меньшие объекты . Он проверяет, может ли сущность быть разделена на другие сущности путем определения определенных слов и тегов POS (например, идентификация сущности «ладонные ямки» внутри «ладонных и подошвенных ямок»). (v) Вторая проверка . Второй процесс проверки выполняется с использованием списка ранее идентифицированных объектов.Этот список позволяет правилам работать с большим количеством сущностей.

2.4.2. Удаление сущностей

(i) Общие ошибки . Он удаляет объекты с очевидными ошибками, такие как объекты, образованные только цифрами, объекты, содержащие только одну кавычку/круглую скобку, объекты, общая длина которых меньше 3 символов, и объекты, содержащие более одного определенного типа нарицательного существительного (например, «аномалии» или «пороки развития»). (ii) Неверная структура . Он проверяет теги POS в объекте и выявляет возможные ошибки, удаляя объекты, которые заканчиваются запятыми, точками, предлогами и определителями.(iii) Анализ отрицательной коннотации . Это похоже на задачу обработки естественного языка анализа настроений. Сущности HPO имеют негативный оттенок, потому что они относятся к болезням и нарушениям. Этот метод работает в небольшом масштабе, удаляя только объекты длиной менее 3 слов. Например, существительное «развитие» всегда встречается в сочетании с другим словом (например, «когнитивное развитие»). Если это слово находится внутри сущности, сущность может иметь отрицательную коннотацию только с дополнительным словом (т.г., «нарушение когнитивного развития»). Это правило удаляет объекты, соответствующие двум условиям: объект имеет 2 токена и объект содержит существительное с положительной коннотацией. (iv) Стоп-слова . Он использует два типа списков стоп-слов с разными уровнями исключения. Один список содержит словосочетания, которые удаляют объекты с использованием точного соответствия, а другой список содержит словосочетания, которые удаляют объекты, содержащие это словосочетание в любой части объекта (частичное совпадение).

3.Результаты

Используя GSC и 10-кратную перекрестную проверку, IHP достиг -мера 0,65. Таблица 1 показывает, что IHP превосходит сравнительный аннотатор в GSC (увеличение на 0,09) благодаря выбранному набору функций и процессу проверки. Также важно помнить, что, несмотря на отсутствие переобучения, IHP был разработан с использованием результатов GSC в качестве эталона.


Precision Напомним -мера

МГП 0.56 0,79 0,65
Био-Lark CR 0,65 0,49 0,56

3.1. Производительность функций

Чтобы изучить производительность функций, каждая функция была протестирована по отдельности, чтобы проверить ее влияние. Результаты выполнения признаков делятся на шесть категорий: лингвистические, орфографические, морфологические, контекстные, лексические и другие. Чтобы свести к минимуму влияние любых проблем с коллинеарностью, которые могут существовать, мы получили как результаты индивидуальной производительности в каждой категории, так и дополнительный вклад каждой категории в общую производительность.Функции были упорядочены от простых функций, таких как лингвистические и орфографические, которые используют базовую структуру токена, до более сложных функций, таких как контекст и лексика, которые используют большее количество токенов. Хотя полное исследование производительности функций потребовало бы оценки всех возможных комбинаций, мы приняли такой порядок, чтобы свести к минимуму время выполнения наших экспериментов. Базовая функция соответствует результатам, когда рассматривается только текущий текст токена. Каждая функция была протестирована на одной итерации перекрестной проверки.Этот жадный подход может привести к некоторому смещению выборки и переобучению; однако цель состоит в том, чтобы определить, какие функции больше подходят для объектов HPO, а не анализировать абсолютные значения точности и полноты.

В таблице 2 показано улучшение -measure по мере добавления функций в аннотатор. Это увеличение производительности в основном связано с увеличением отзыва, поскольку точность остается относительно неизменной. Контекстные функции имеют лучшую производительность по отдельности, за ними следуют морфологические и лингвистические функции, и вместе они отвечают за большую часть производительности.Лексические и другие признаки оказывают меньшее влияние на производительность.

2 3,20152 9,30 Эффективность правил проверки

На этапе проверки комбинация ручных правил и словаря использовалась для исправления некоторых ошибок, допущенных системой распознавания.Таблица 3 показывает, что, хотя этап проверки оказывает незначительное влияние на -меру, наблюдается явное увеличение отзыва и снижение точности. Это приводит к тому, что большее количество сущностей в GSC идентифицируется правильно, но также и большее количество словосочетаний, ошибочно рассматриваемых как сущности. Можно видеть, что правила проверки идентификации отвечают за увеличение отзыва, а правила проверки удаления — за увеличение точности.

-мера 0,458

Точность Напомним

Исходные 0,452 0,594 0,514
л 0,463 0,72 0,564
О 0,452 0,594 0.514
М 0,457 0,766 0,573
С 0,469 0,783 0,587
Ле 0,453 0,606 0,518
Х 0,428 0,697 0,530
L + O 0,720 0,560
л + О + М 0,451 0.760 0,566
л + О + М + С 0,478 0,800 0,598
Л + О + М + С + Ле 0,478 0,805 0,600
L + O + M + C + Le + X 0,482 0,823 0,608

3.3. GSC+

Обычно некоторые объекты в документе не могут быть обнаружены в процессе ручного аннотирования, в результате чего золотой стандартный корпус остается незавершенным.Эта недостаточная аннотация кураторами может привести к автоматической идентификации многих ложных срабатываний, которые на самом деле могут быть правильными аннотациями, которые не были идентифицированы в процессе ручного аннотирования, как обсуждалось в [21]. Мы обнаружили некоторые несоответствия в некоторых аспектах GSC, таких как количество аннотаций сущности и одновременное аннотирование сущностей суперкласса и подкласса. Примером несогласованной аннотации сущности надкласса/подкласса является сущность надкласса «опухоли» и сущности подкласса «опухоли нервной системы» (документ 2888021 в GSC) и «внутричерепные опухоли» (документ 3134615 в GSC).В первом случае GSC аннотирует «опухоли» и «опухоли нервной системы» как объекты; однако в последнем случае аннотируются только «внутричерепные опухоли».

Чтобы понять, действительно ли в GSC была проблема недостаточной аннотации, мы провели тест, который отфильтровывает ложные срабатывания из результатов, удаляя объекты, которых нет в аннотациях тестового набора GSC, но которые существуют в словаре, содержащем объекты HPO (созданные из базы данных HPO и аннотаций GSC). Отфильтрованные ложные срабатывания — это словосочетания, которые следует рассматривать как истинные срабатывания.В предыдущем примере, поскольку объект «опухоли» не рассматривается в GSC, но существует в словаре HPO, он будет удален из результатов. Таблица 4 показывает увеличение производительности примерно на 0,17, что является значительным улучшением.


Precision Напомним -мера

Нет Validation Правила 0.672 0.614 0,642
С правилами идентификации 0,442 0,797 0,568
с удалением Правила 0,754 0,609 0,674
С Validation Правил 0,549

Precision Напомним -меры

Нет фильтра 0,549 0.791 0.649
с фильтром 0,845 0,791 0,817

Для решения этих проблем, мы обновили GSC, получившее название GSC + (https://github.com /lasigeBioTM/IHP/blob/master/GSC+.rar) с учетом обнаруженных несоответствий. GSC+ добавляет новые экземпляры объектов HPO, которые были автоматически идентифицированы IHP. Используя список идентифицированных объектов, объекты были проверены путем точного сопоставления, чтобы увидеть, существуют ли они либо в базе данных HPO, либо в аннотациях GSC.Объекты, которые были идентифицированы путем точного сопоставления, были добавлены в GSC+. GSC+ обеспечивает добавление 881 новых объектов и модификацию 4 объектов. GSC+ был протестирован с использованием четырех различных аннотаторов: IHP, OBO Annotator, NCBO Annotator и MER. В таблице 5 показаны результаты GSC+. Это показывает, что IHP имеет лучшую производительность среди аннотаторов, имея -меру на 0,31 выше, чем у самого эффективного аннотатора.


Precision Напомним -мера

МГП 0.872 +0,854 0,863
ОВО Annotator 0,769 0,344 0,475
NCBO Annotator 0,688 0,455 0,548
MER 0,649 0,405 0,499

4. Обсуждение
4.1. Производительность функций

В таблице 2 показана важность выбранных функций и показано, что лингвистические, морфологические и контекстные функции по отдельности отвечают за наилучшую производительность, а контекстные функции демонстрируют наилучшую индивидуальную производительность из всех трех.Наиболее вероятным объяснением этого является то, что эти функции учитывают маркеры соседей и, следовательно, собирают более ценную информацию, позволяя системе работать лучше, используя контекстные функции по сравнению с другими типами.

Производительность неуклонно улучшается с добавлением функций, в основном за счет увеличения отзыва. Это увеличение припоминаемости, но не точности, означает, что, хотя правильно идентифицируется больше сущностей, существуют также неправильные словосочетания, которые считаются сущностями.

Перед добавлением признаков IHP неправильно идентифицировала такие словесные фразы, как «36 шванном» (вместо «шванном») и «судорожные движения» (вместо «атактические судорожные движения»). После добавления функций удалось исправить предыдущие ошибки «шванномы» и «атактические рывковые движения». Хотя он исправил некоторые ошибки, он также выявил некоторые неправильные словосочетания, такие как «нейроанатомия» и «гиппокамп», вероятно, из-за того, что эти слова использовались в других объектах HPO.

4.2. Проверка производительности

Процесс проверки важен для систем NER. Мы использовали комбинацию ручных правил и словаря для решения некоторых проблем классификатора машинного обучения. Этот процесс устранил ложные срабатывания, определил пропущенные объекты и объединил смежные объекты. Разработанные правила отдают приоритет отзыву, пытаясь идентифицировать как можно больше объектов в соответствии с конкретными синтаксическими структурами, обычно встречающимися в объектах HPO. С правилами идентификации приводит к увеличению на 0.19 в отзыве по сравнению с No Validation Rules и остается относительно таким же после With Removal Rules . Поскольку предоставление приоритета отзыву приводит к идентификации неправильных объектов, впоследствии применяется процесс удаления для удаления ошибочно идентифицированных объектов, что повышает точность аннотатора. Как видно из предыдущего примера, многие из этих неправильных словосочетаний вызваны словами, которые используются в сущностях HPO, таких как «гиппокамп». Применение правил удаления, таких как использование стоп-слов с различными уровнями исключения, помогает удалить эти типы сущностей.Например, если «гиппокамп» находится в списке стоп-слов, который работает с точным соответствием, будет удалена фраза «гиппокамп», но не будет удалена такая фраза, как «увеличенный гиппокамп». Процесс удаления приводит к увеличению точности на 0,08 по сравнению с правилами без проверки и увеличению точности на 0,9 после использования правил идентификации.

Хотя -мера остается практически неизменной до и после использования всех правил проверки, наблюдается явное увеличение полноты и снижение точности.Причина низких значений точности связана с непоследовательной аннотацией GSC и с попыткой IHP идентифицировать как можно больше объектов HPO.

Важно отметить, что IHP был разработан с использованием результатов GSC в качестве эталона производительности, а это означает, что существует определенная степень смещения. Однако ручные правила были разработаны с учетом общей структуры объекта HPO. Эти правила также пытаются идентифицировать все экземпляры сущностей HPO в абстрактном виде, что не всегда происходит в GSC.Поэтому мы старались избегать переобучения для этого конкретного набора данных при разработке правил, чтобы IHP мог иметь аналогичную производительность в других контекстах.

4.3. Несоответствия GSC

Исходный GSC содержит несоответствия, которые могут внести путаницу в аннотатор на основе машинного обучения. Под несоответствием мы подразумеваем упоминания похожих объектов, которые были по-разному аннотированы в нескольких местах данного корпуса. Несоответствия, обнаруженные в GSC, можно разделить на четыре различных типа: количество аннотаций, значение объекта, вложенные объекты и объекты надкласса/подкласса.Некоторые примеры этих несоответствий представлены ниже. (i) Количество аннотаций . Количество раз, когда объект идентифицируется в документе, непоследовательно. Например, сущность «преаурикулярные ямки» (документ 998578 в GSC) используется в тексте три раза и все три раза аннотируется. В другом случае сущность «медуллобластома» (документ 19533801 в GSC) также используется трижды в тексте, но аннотируется только дважды. (ii) Сущность Значение .В некоторых ситуациях аннотированные сущности не совсем соответствуют своему значению в онтологии, что может привести к неправильной идентификации некоторых сущностей. Примером может служить аннотация «обмен кальция» (документ 6882181 в GSC) вместо «нарушение обмена кальция». Сущность «метаболизм кальция» сама по себе не имеет никакого значения в HPO, поскольку она не соответствует какой-либо аномалии. (iii) Вложенные сущности . Вложенные сущности — это сущности, содержащиеся внутри других сущностей.В GSC некоторые объекты, вложенные в другой объект, аннотируются, а в других случаях — нет. Примером этого является сущность «аномалии кожи и половых органов» (документ 12219090 в GSC) и «аномалии позвоночника и ребер» (документ 61 в GSC). Сущность «аномалии позвоночника и ребер» аннотируется в GSC вместе с сущностью «аномалии ребер». Однако этого нельзя сказать о сущности «аномалии кожи и половых органов». Эта сущность аннотирована в GSC (инвентарный номер: HP_0000078), но сущность «генитальные аномалии», существующая в HPO, отсутствует.(iv) Сущности надкласса/подкласса . Последний тип обнаруженного несоответствия связан с сущностями суперкласса/подкласса. Это тесно связано с вложенными сущностями, поскольку также включает в себя идентификацию сущностей внутри других сущностей. Возможно, что некоторые аннотаторы идентифицируют только наиболее конкретный класс (подкласс) определенной сущности, в то время как другие пытаются идентифицировать все возможные классы. Однако GSC не согласуется с аннотацией этих типов сущностей. Примером этого является объект надкласса «опухоли» и объекты подкласса «опухоли нервной системы» (документ 2888021 в GSC) и «внутричерепные опухоли» (документ 3134615 в GSC).В первом случае GSC аннотирует как «опухоли», так и «опухоли нервной системы» как объекты. Во втором случае сущностью считаются только «внутричерепные опухоли».

4.4. GSC+

IHP пытается идентифицировать все экземпляры объектов HPO (обычные, вложенные объекты и объекты подкласса/надкласса) независимо от того, сколько раз они появляются в тексте. Наличие правильного числа раз появления объектов в документе может быть полезным для расчета важных значений, таких как частота терминов, которая используется для определения важности термина в документе.Поскольку IHP пытается аннотировать как можно больше объектов, он идентифицирует множество объектов, не входящих в GSC. Это, конечно, приведет к снижению точности и, следовательно, общей производительности. В таблице 4 представлены результаты проведенного теста для оценки потенциала IHP в случае, если эти несоответствия не были проблемой. Поскольку тест удаляет из результатов все случаи ложных срабатываний, которые существуют либо в аннотациях GSC, либо в базе данных HPO (путем точного сопоставления), точность повышается.Результаты показывают, что IHP имеет потенциал для достижения показателя около 0,82, что соответствует увеличению на 0,18 по сравнению с достигнутыми результатами. Это увеличение говорит о том, что почти пятая часть производительности аннотатора может зависеть от несоответствий.

Чтобы определить эффективность IHP в ситуации, когда эти несоответствия не были проблемой, был разработан GSC+, обеспечивающий более последовательную аннотацию рефератов. Разработка GSC+ включает добавление автоматических аннотаций из IHP, которые были сопоставлены (с точным совпадением) со словосочетаниями в базе данных HPO и аннотациями GSC.GSC+ устраняет некоторые недостатки GSC, поскольку добавляет объекты, которые уже считались объектами HPO. Дальнейшее тестирование может быть проведено в будущем для проверки влияния наборов функций IHP и этапа проверки на GSC+.

Результаты IHP в таблице 5 были получены с использованием того же процесса аннотации, что и с исходным GSC. Он достиг показателя 0,863, что более чем на 0,04 превышает его потенциальную производительность, описанную выше, благодаря тому факту, что GSC+ включает в себя больше улучшений, чем просто фильтрация ложных срабатываний.У IHP была более высокая производительность, чем у других аннотаторов на GSC+. Результаты показывают, что все три аннотатора имеют более низкий отзыв, чем точность, а это означает, что они идентифицируют небольшое количество объектов по сравнению с общим количеством объектов в GSC+. Хотя все эти аннотаторы используют HPO в качестве целевой онтологии для аннотирования текста, они, скорее всего, используют точное сопоставление для идентификации объектов в тексте и, следовательно, не готовы к уровню синтаксических вариаций, которые возникают в объектах HPO. Хотя IHP не обязательно способен идентифицировать объекты длиной до 14 слов, он пытается сделать это, используя правила проверки, которые расширяют границы идентифицируемых объектов.Аннотаторы, использующие точное соответствие, не могут идентифицировать эти типы объектов, поскольку все слова в объекте должны точно соответствовать строке в онтологии HPO, что маловероятно. Мы не оценивали каждое правило проверки по отдельности, как это было представлено ранее в GSC, но мы ожидаем, что их влияние будет очень схожим в GSC+, поскольку мы используем тот же корпус и онтологию.

Другой проблемой этих аннотаторов является выбор идентификации сущностей подкласса над сущностями суперкласса.Некоторые аннотаторы, такие как OBO Annotator, предпочитают более конкретные аннотации, чем более общие, и поэтому идентифицируют только часть этих объектов.

Причина, по которой производительность IHP была выше, чем у других аннотаторов на GSC+, заключается в том, что он пытается аннотировать все экземпляры объектов HPO. Мы также можем видеть это, сравнивая результаты в GSC и GSC+. Точность повышается, потому что все объекты, которые ранее считались ложноположительными (и которые существуют в базе данных HPO), теперь считаются истинно положительными.

5. Заключение

Мы представили IHP, эффективную систему для идентификации сущностей HPO в неструктурированном тексте, которая использует подход на основе машинного обучения для идентификации сущностей в сочетании с методом проверки, который сочетает в себе словарь и ручные правила. методы. IHP превосходит современные аннотаторы HPO, такие как Bio-LarK CR, в GSC. Эта работа предоставляет богатый набор функций (лингвистических, морфологических, орфографических, контекстных, лексических и других) для идентификации биомедицинских объектов, созданных на основе работ предыдущих авторов, и группу правил проверки, которые используются для исправления ошибок, вызванных аннотатор на основе машинного обучения.

В этой работе также представлен анализ несоответствий, обнаруженных в GSC. Благодаря этому анализу была создана расширенная версия GSC, GSC+, которую мы оставим в качестве вклада. Новые аннотации были добавлены автоматически с помощью IHP, поэтому GSC+ все еще может содержать некоторые проблемы, но, поскольку они были точно сопоставлены с кураторскими аннотациями, мы считаем, что места для ошибок не так много. Этот новый корпус можно использовать для дальнейшей оценки аннотаторов HPO и других приложений, таких как частотный анализ терминов.

GSC+ использовался для тестирования IHP и трех других аннотаторов, чтобы предоставить более надежный инструмент сравнительного анализа для аннотаторов HPO. IHP превзошел все три аннотатора с существенным запасом производительности более чем на 0,3 дюйма.

В будущем было бы интересно улучшить производительность IHP, определив более богатый набор функций, которые могли бы позволить идентифицировать более сложные объекты, а также путем дальнейшей оценки и улучшения каждого правила проверки применительно к другим доменам.Стоит еще раз отметить, что GSC+ не свободен от потенциальных неверных аннотаций, вызванных ошибками IHP, и поэтому в качестве будущей работы мы стремимся провести более тщательное расширение и проверку GSC+ за счет прямого участия аннотаторов HPO. Кроме того, более крупный аннотированный корпус позволит IHP работать с большим количеством реальных сценариев. Также было бы интересно применить фенотипическое сходство для выявления потенциальных ложных аннотаций, которые семантически не связаны с объектами, найденными в тексте [21].Поскольку электронные медицинские записи содержат термины HPO, интересной задачей будет оценить эффективность IHP в многоязычном корпусе [22] и то, как это может помочь нам представить их знания с использованием технологий связанных данных [23].

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Благодарности

Эта работа была поддержана португальским Fundação para a Ciência e Tecnologia (https://www.fct.mctes.pt/) через Ph.Д. Грант Реф. PD/BD/106083/2015 и UID/CEC/00408/2013 (LaSIGE).

Что такое генотип? Что такое фенотип? И почему меня это волнует?

В котором я пытаюсь втиснуть информацию на несколько глав в 500 слов или около того.

Генетические исследования — это интересно, и новости о захватывающих новых открытиях появляются почти ежедневно. Но многим людям просто не хватает словарного запаса, чтобы понять, что происходит. «Что вообще такое генотип?» Вы можете спросить. «Что такое фенотип? И почему меня это должно волновать?» Хорошие вопросы! Давайте немного поговорим об этом.

Начнем с того, что гены — это функциональные единицы в генетическом коде организма. Каждый ген состоит из нуклеиновых кислот (ДНК или РНК), которые могут быть организованы в функциональные субъединицы, называемые экзонами. Если гены закодированы в ДНК, они «транскрибируются» в РНК, которые затем могут транслироваться в определенные белки. У этих белков есть определенные порядки марша, и они станут частью тела организма или каким-то образом внесут свой вклад в его функционирование.

Многие из этих генов, кодирующих белок, можно использовать для создания различных «транскриптов» РНК с использованием различных комбинаций составляющих их экзонов.(Ген, по сути, служит мастер-копией, и в большинстве клеток есть механизм транскрипции, который фактически создает РНК.)

Итак, что такое генотип? Вообще говоря, генотип — это генетическая конституция отдельного организма. Например, мой генотип — это мой специфический генетический состав, а не генетический состав людей в целом.

Фенотип, с другой стороны, состоит из наблюдаемых признаков организма. Сюда входят физические черты (например, рост) и поведенческие черты (например, агрессивность).Он также включает признаки, которые можно наблюдать только с помощью специального оборудования, например, различные уровни экспрессии генов.

Этот последний пример называется промежуточным фенотипом, потому что вы можете сказать, что изменения в ДНК имеют эффект (например, уровень экспрессии генов), но неясно, как этот эффект проявляется. Например, влияет ли изменение уровня экспрессии генов на метаболизм организма, поведение и т. д.?

Генотип и фенотип — явно обособленные понятия, но они часто упоминаются в тандеме.Это потому, что многие современные исследования сосредоточены на том, как генотип влияет на фенотип. Например, мы знаем, что генотип человека отвечает за цвет его глаз, но какие конкретных генов задействованы? Это сложно, потому что наши черты являются результатом комбинаций генов. Редко встречается признак, связанный только с одним конкретным геном.

Чтобы ответить на этот вопрос, исследователи разрабатывают так называемые «карты генотип-фенотип», которые пытаются сообщить нам генетическую основу фенотипа.В частности, исследователи хотят знать не только, какие гены задействованы, но и какие вариации в этих генах связаны с конкретным признаком.

Например, исследователи установили, что ген BRCA1 связан с риском развития рака молочной железы у людей. Но простое наличие этого гена мало что говорит нам, потому что только конкретных вариации из BRCA1 были связаны с повышенным риском.

Вот почему вы должны заботиться обо всем этом: эти усилия по картированию генотипа и фенотипа могут оказать значительное влияние на качество жизни человека в самых разных областях, от медицины до глобального голода.Какие гены подвергают людей риску диабета? У видов риса какие гены делают растение восприимчивым к распространенным заболеваниям? Это всего лишь два (по общему признанию) общих вопроса, но ответ на любой из них затронет миллионы людей — или даже больше.

После написания этого очень простого введения в некоторые общие термины, используемые в генетике, я наткнулся на аналогичный пост известного научного блогера (и биолога) Боры Живкович. Он проделал такую ​​хорошую работу, что я чуть не поцарапал этот пост. Вместо этого я решил, что есть место для более чем одной попытки объяснить эти термины неспециалисту.Прочитайте их оба и дайте мне знать, что вы думаете. И, если вы хотите узнать больше, оставьте комментарий. Постараюсь разобраться в следующем посте.

Примечание: Большое спасибо доктору Нади Сингх, доценту генетики в штате Северная Каролина, за то, что нашли время поговорить со мной о лексиконе ее области. Все ошибки в посте выше мои и только мои.

.

Leave a Reply

Ваш адрес email не будет опубликован.