Отправить статью по E-mail 
МАЛОИНВАЗИВНЫЙ СПОСОБ МОНИТОРИНГА ВОЗРАСТ-АССОЦИИРОВАННЫХ ИЗМЕНЕНИЙ ЭКСПРЕССИИ ГЕНОВ У РЫБ Nothobranchius guentheri
- Авторы: Володин В.В.1, Гладыш Н.С.1,2, Булавкина Е.В.1, Снежкина А.В.1, Алипер Г.М.1, Крысанов Е.Ю.3, Гречишкина П.С.1,2, Фадеев В.С.1, Кудрявцев А.А.1,4, Никифоров-Никишин Д.Л.4, Кочетков Н.И.4, Москалев А.А.1, Краснов Г.С.1, Кудрявцева А.В.1
-
Учреждения:
- Институт молекулярной биологии им. В.А. Энгельгардта Российской академии наук
- Национальный исследовательский университет “Высшая школа экономики”, факультет биологии и биотехнологии
- Институт проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова Российской академии наук
- Московский государственный университет технологий и управления им. К. Г. Разумовского
- Выпуск: Том 61, № 9 (2025)
- Страницы: 78-85
- Раздел: ГЕНЕТИКА ЖИВОТНЫХ
- URL: https://journals.rcsi.science/0016-6758/article/view/353930
- DOI: https://doi.org/10.7868/S3034510325090072
- ID: 353930
Цитировать
Открытый доступ
Доступ предоставлен
Только для подписчиков
Аннотация
Рыбы из рода Nothobranchius являются уникальным модельным объектом генетики долголетия благодаря короткой продолжительности жизни. Они особенно перспективны для тестирования геропротекторов. Однако небольшой размер рыб не позволяет в динамике оценивать показатели, отражающие скорость старения и ответ на экспериментальные воздействия, на одной и той же особи. Целью исследования было разработать подход для малоинвазивного мониторинга возраст-зависимых изменений на модели N. guentheri. Было проведено секвенирование транскриптомов хвостовых плавников самок и самцов N. guentheri различных возрастов, в том числе регенерировавших после резекции. Проведен анализ дифференциальной экспрессии генов. Профили экспрессии генов в хвостовых плавниках N. guentheri, регенерировавших однократно или двукратно, несущественно различаются при сопоставлении с интактными плавниками. Полученные результаты открывают новые перспективы для малоинвазивного мониторинга возраст-зависимых изменений в организме на молекулярно-генетическом уровне, в том числе при исследовании потенциальных геропротекторов.
Ключевые слова
Об авторах
В. В. Володин
Институт молекулярной биологии им. В.А. Энгельгардта Российской академии наук
Автор, ответственный за переписку.
Email: vsevolodvolodin@yandex.ru
Москва, 119991 Россия
Н. С. Гладыш
Институт молекулярной биологии им. В.А. Энгельгардта Российской академии наук; Национальный исследовательский университет “Высшая школа экономики”, факультет биологии и биотехнологии
Email: vsevolodvolodin@yandex.ru
Москва, 119991 Россия; Москва, 101000 Россия
Е. В. Булавкина
Институт молекулярной биологии им. В.А. Энгельгардта Российской академии наук
Email: vsevolodvolodin@yandex.ru
Москва, 119991 Россия
А. В. Снежкина
Институт молекулярной биологии им. В.А. Энгельгардта Российской академии наук
Email: vsevolodvolodin@yandex.ru
Москва, 119991 Россия
Г. М. Алипер
Институт молекулярной биологии им. В.А. Энгельгардта Российской академии наук
Email: vsevolodvolodin@yandex.ru
Москва, 119991 Россия
Е. Ю. Крысанов
Институт проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова Российской академии наук
Email: vsevolodvolodin@yandex.ru
Москва, 119071 Россия
П. С. Гречишкина
Институт молекулярной биологии им. В.А. Энгельгардта Российской академии наук; Национальный исследовательский университет “Высшая школа экономики”, факультет биологии и биотехнологии
Email: vsevolodvolodin@yandex.ru
Москва, 119991 Россия; Москва, 101000 Россия
В. С. Фадеев
Институт молекулярной биологии им. В.А. Энгельгардта Российской академии наук
Email: vsevolodvolodin@yandex.ru
Москва, 119991 Россия
А. А. Кудрявцев
Институт молекулярной биологии им. В.А. Энгельгардта Российской академии наук; Московский государственный университет технологий и управления им. К. Г. Разумовского
Email: vsevolodvolodin@yandex.ru
Москва, 119991 Россия; Москва, 109004 Россия
Д. Л. Никифоров-Никишин
Московский государственный университет технологий и управления им. К. Г. Разумовского
Email: vsevolodvolodin@yandex.ru
Москва, 109004 Россия
Н. И. Кочетков
Московский государственный университет технологий и управления им. К. Г. Разумовского
Email: vsevolodvolodin@yandex.ru
Москва, 109004 Россия
А. А. Москалев
Институт молекулярной биологии им. В.А. Энгельгардта Российской академии наук
Email: vsevolodvolodin@yandex.ru
Москва, 119991 Россия
Г. С. Краснов
Институт молекулярной биологии им. В.А. Энгельгардта Российской академии наук
Email: vsevolodvolodin@yandex.ru
Москва, 119991 Россия
А. В. Кудрявцева
Институт молекулярной биологии им. В.А. Энгельгардта Российской академии наук
Email: vsevolodvolodin@yandex.ru
Москва, 119991 Россия
Список литературы
- Levine M.E., Lu A.T., Quach A. et al. An epigenetic biomarker of aging for lifespan and healthspan // Aging. 2018. V. 10. № 4. P. 573–591. https://doi.org/10.18632/aging.101414
- Horvath S. DNA methylation age of human tissues and cell types // Genome Biol. 2013. V. 14. № 10. P. 3156. https://doi.org/10.1186/gb-2013-14-10-r115
- Horvath S., Haghani A., Peng S. et al. DNA methylation aging and transcriptomic studies in horses: 1 // Nat. Commun. 2022. V. 13. № 1. P. 40. https://doi.org/10.1038/s41467-021-27754-y
- Thompson M.J., von Holdt B., Horvath S. et al. An epigenetic aging clock for dogs and wolves // Aging. 2017. V. 9. № 3. P. 1055–1068. https://doi.org/10.18632/aging.101211
- Prado N.A., Brown J.L., Zoller J.A. et al. Epigenetic clock and methylation studies in elephants // Aging Cell. 2021. V. 20. № 7. https://doi.org/10.1111/acel.13414
- Raj K., Szladovits B., Haghani A. et al. Epigenetic clock and methylation studies in cats // GeroScience. 2021. V. 43. № 5. P. 2363–2378. https://doi.org/10.1007/s11357-021-00445-8
- Bors E.K., Baker C.S., Wade P.R. et al. An epigenetic clock to estimate the age of living beluga whales // Evol. Applications. 2021. V. 14. № 5. P. 1263–1273. https://doi.org/10.1111/eva.13195
- Mayne B., Mustin W., Baboolal V. et al. Age prediction of green turtles with an epigenetic clock // Mol. Ecol. Res. 2022. V. 22. № 6. P. 2275–2284. https://doi.org/10.1111/1755-0998.13621
- Jasinska A.J., Haghani A., Zoller J.A. et al. Epigenetic clock and methylation studies in vervet monkeys // GeroScience. 2022. V. 44. № 2. P. 699–717. https://doi.org/10.1007/s11357-021-00466-3
- Meyer D.H., Schumacher B. BiT age: A transcriptome-based aging clock near the theoretical limit of accuracy // Aging Cell. 2021. V. 20. № 3. https://doi.org/10.1111/acel.13320
- Mayne B., Korbie D., Kenchington L. et al. A DNA methylation age predictor for zebrafish // Aging. 2020. V. 12. № 24. P. 24817–24835. https://doi.org/10.18632/aging.202400
- Cowell J.K. LGI1: From zebrafish to human epilepsy // Prog. Brain Res. 2014. V. 213. P. 159–179. https://doi.org/ 10.1016/B978-0-444-63326-2.00009-0
- Clark K.J., Boczek N.J. Stressing zebrafish for beha- vioral genetics // Revneuro. 2011. V. 22. № 1. P. 49–62. https://doi.org/10.1515/rns.2011.007
- Poss K.D., Keating M.T., Nechiporuk A. Tales of regeneration in zebrafish // Develop. Dynamics. 2003. V. 226. № 2. P. 202–210. https://doi.org/10.1002/dvdy.10220
- Yu L., Tucci V., Kishi S. et al. Cognitive аging in zebrafish // PLоS One. 2006. V. 1. № 1. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0000014
- Lucas-Sánchez A. Nothobranchius as a model for aging studies. A review // Аging Dis. 2014. https://doi.org/10.14336/ad.2014.0500281
- Dolfi L., Ripa R., Medelbekova D. et al. Nonlethal blood sampling from the killifish Nothobranchius furzeri // Cold Spring Harb. Protoc. 2023. V. 2023. № 8. https://doi.org/10.1101/pdb.prot107745
- Bauer M.E. Chronic stress and immunosenescence: A review // Neuroimmunomodulation. 2008. V. 15. № 4–6. P. 241–250. https://doi.org/10.1159/000156467
- Palma-Gudiel H., Fañanás L., Horvath S. et al. Psychosocial stress and epigenetic aging // Int. Rev. Neurobiology. 2020. V. 150. P. 107–128. https://doi.org/10.1016/bs.irn.2019.10.020
- Beery A.K., Lin J., Biddle J.S. et al. Chronic stress elevates telomerase activity in rats // Biol. Lett. 2012. V. 8. № 6. P. 1063–1066. https://doi.org/10.1098/rsbl.2012.0747
- Bakhtogarimov I.R., Kudryavtseva A.V., Krasnov G.S. et al. The effect of meclofenoxate on the transcriptome of aging brain of Nothobranchius guentheri annual killifish // IJMS. 2022. V. 23. № 5. https://doi.org/10.3390/ijms23052491
- Bushmanova E., Antipov D., Lapidus A. et al. rnaQUAST: A quality assessment tool for de novo transcriptome assemblies // Bioinformatics. 2016. V. 32. № 14. P. 2210–2212. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btw218
- Li B., Dewey C.N. RSEM: Accurate transcript quantification from RNA-Seq data with or without a reference genome // BMC Bioinformatics. 2011. V. 12. № 1. https://doi.org/10.1186/1471-2105-12-323
Дополнительные файлы
