МАЛОИНВАЗИВНЫЙ СПОСОБ МОНИТОРИНГА ВОЗРАСТ-АССОЦИИРОВАННЫХ ИЗМЕНЕНИЙ ЭКСПРЕССИИ ГЕНОВ У РЫБ Nothobranchius guentheri

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт 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.

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

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  6. 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
  7. 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
  8. 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
  9. 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
  10. 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
  11. 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
  12. 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
  13. 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
  14. 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
  15. 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
  16. Lucas-Sánchez A. Nothobranchius as a model for aging studies. A review // Аging Dis. 2014. https://doi.org/10.14336/ad.2014.0500281
  17. 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
  18. Bauer M.E. Chronic stress and immunosenescence: A review // Neuroimmunomodulation. 2008. V. 15. № 4–6. P. 241–250. https://doi.org/10.1159/000156467
  19. 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
  20. 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
  21. 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
  22. 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
  23. 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

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».