Молекулярные диагностические платформы, созданные на базе систем CRISPR/Cas

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Последние несколько лет системы CRISPR/Cas активно исследуются и используются для широкого спектра прикладных задач. Многообразие вариантов их применения обусловлено способностью нуклеаз типа Cas направленно расщеплять заданные последовательности нуклеиновых кислот. При этом исследователь может задавать необходимую последовательность направляющих элементов cистемы, в роли которых выступают так называемые единые гидовые РНК, что позволяет системе воздействовать на определенные мишени. Такое свойство и стало одной из причин интереса к системам CRISPR/Cas. Одним из первых направлений применения данных систем было использование их для геномного редактирования. В дальнейшем список потенциальных возможностей расширился: например, CRISPR/Cas можно задействовать в генотерапии и эпигенетических исследованиях. Из единых гидовых РНК могут быть составлены библиотеки, выступающие основой для создания вирусных векторов с последующим трансдуцированием бактериальных клеток и нокаутированием указанных мишеней при помощи cas-белков. Такой подход позволяет осуществлять поиск бактериальных генов, ответственных за устойчивость или чувствительность к различным препаратам. Использование этих систем в молекулярной диагностике инфекционных заболеваний считается одним из наиболее многообещающих направлений. Диагностика при помощи  CRISPR/Cas  позволяет обнаруживать в образцах даже небольшие концентрации патогенных организмов за счет детекции их нуклеотидных последовательностей. При этом такие анализы оказываются точными, быстрыми и несложными в применении, а для функционирования ряда платформ даже не требуется дорогостоящее оборудование, поскольку уже разработаны методы быстрой и простой пробоподготовки, а современные подходы преамплификации позволяют уйти от использования термоциклических аппаратов. Примечательно, что уже открыто огромное число естественных систем CRISPR/Cas различных типов. Такое изобилие способствует разработке разнообразных искусственных систем, каждая из которых обладает своими особенными характеристиками. На их базе создается и множество диагностических платформ, различающихся по свойствам, что позволяет исследователям и медицинским работникам подбирать наилучший метод для решения определенных задач. Для выбора подходящей платформы важно иметь представление об устройстве и функционировании систем CRISPR/Cas, а следовательно, необходима актуальная классификация систем, на базе которой, в свою очередь, уже удобно оценивать само многообразие платформ молекулярной диагностики и представлять типовые характеристики и нюансы устройства для каждого метода. Таким образом, данный обзор, посвященный преимущественно платформам молекулярной диагностики инфекционных заболеваний, также затрагивает вопросы функционирования, устройств и классификации систем CRISPR/Cas.

Об авторах

А. А. Волков

НИИ эпидемиологии и микробиологии имени Пастера

Автор, ответственный за переписку.
Email: volkov.art.andr@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9375-2943

Волков Артемий Андреевич - младший научный сотрудник группы молекулярной генетики патогенных микроорганизмов.

197101, Санкт-Петербург, ул. Мира, 14.

Тел.: 8 921 361-73-09.

Россия

А. С. Долгова

НИИ эпидемиологии и микробиологии имени Пастера

Email: annadolgova@inbox.ru

Кандидат биологических наук, старший научный сотрудник, руководитель группы молекулярной генетики патогенных микроорганизмов.

197101, Санкт-Петербург, ул. Мира, 14.

Россия

В. Г. Дедков

НИИ эпидемиологии и микробиологии имени Пастера

Email: vgdedkov@yandex.ru

Кандидат медицинских наук, заместитель директора по научной работе.

197101, Санкт-Петербург, ул. Мира, 14.

Россия

Список литературы

  1. Дятлов И.А. Возможности использования CRISPR-Cas-системы для диагностических целей в медицинской микробиологии // Бактериология. 2017. Т. 2, № 4. С. 5–6.
  2. Тюменцев А.И., Тюменцева М.А. CRISPR нуклеазы // Генетические технологии / Ю.В. Михайлова, А.М. Нагорных, В.В. Петров, А.Е. Судьина, А.И. Тюменцев, М.А. Тюменцева, А.А. Шеленков; под ред. В.Г. Акимкина. М.: ФБУН ЦНИИ Эпидемиологии Роспотребнадзора, 2020. С. 63–85.
  3. Патент № 2707542 Российская Федерация, МПК C12N 9/22, C12N 15/09, C12P 21/02, C07K 1/18, C07K 1/32, C07K 1/36 (2019.08). Способ получения препарата рекомбинантной нуклеазы CAS, по существу, свободного от бактериальных эндотоксинов, полученный данным способом препарат и содержащий его набор для использования в системе CRISPR/Cas. № 2019109018; заявлено 2019.03.28: опубликовано 2019.11.27 / Акимкин В.Г., Тюменцев А.И., Тюменцева М.А., Шагин Д.А. Патентообладатель: ФБУН ЦНИИ эпидемиологии Роспотребнадзора. 131 с.
  4. Патент № 2747820 Российская Федерация, МПК C12Q 1/6816, C12N 9/22, C12N 15/113 (2021.02). Система CRISPR-Cas для выявления ДНК вируса Джона Каннингема (JCPyV) в ультранизких концентрациях. № 2020139162; заявлено 2020.11.30: опубликовано 2021.05.14 / Тюменцев А.И., Тюменцева М.А., Акимкин В.Г. Патентообладатель: ФБУН ЦНИИ эпидемиологии Роспотребнадзора. 21 с.
  5. Ackerman C.M., Myhrvold C., Thakku S.G., Freije C.A., Metsky H.C., Yang D.K., Ye S.H., Boehm C.K., Kosoko-Thoroddsen T.S.F., Kehe J., Nguyen T.G., Carter A., Kulesa A., Barnes J.R., Dugan V.G., Hung D.T., Blainey P.C., Sabeti P.C. Massively multiplexed nucleic acid detection with Cas13. Nature, 2020, vol. 582, no. 7811, pp. 277–282. doi: 10.1038/s41586-020-2279-8
  6. Agarwal N., Gupta R. History, evolution and classification of CRISPR-Cas associated systems. Prog. Mol. Biol. Transl. Sci., 2021, vol. 179, pp. 11–76. doi: 10.1016/bs.pmbts.2020.12.012
  7. Anders C., Niewoehner O., Duerst A., Jinek M. Structural basis of PAM-dependent target DNA recognition by the Cas9 endonuclease. Nature, 2014, vol. 513, no. 7519, pp. 569–573. doi: 10.1038/nature13579
  8. Aquino-Jarquin G. CRISPR-Cas14 is now part of the artillery for gene editing and molecular diagnostic. Nanomed.: Nanotechnol. Biol. Med., 2019, vol. 18, pp. 428–431. doi: 10.1016/j.nano.2019.03.006
  9. Arizti-Sanz J., Freije C.A., Stanton A.C., Petros B.A., Boehm C.K., Siddiqui S., Shaw B.M., Adams G., Kosoko-Thoroddsen T.S.F., Kemball M.E., Uwanibe J.N., Ajogbasile F.V., Eromon P.E., Gross R., Wronka L., Caviness K., Hensley L.E., Bergman N.H., MacInnis B.L., Myhrvold C. Streamlined inactivation, amplification, and Cas13-based detection of SARS-CoV-2. Nature Communications, 2020, vol. 11, no. 1: 5921. doi: 10.1038/s41467-020-19097-x
  10. Barrangou R. Diversity of CRISPR-Cas immune systems and molecular machines. Genome Biology, 2015, vol. 16, no. 1: 247. doi: 10.1186/s13059-015-0816-9
  11. Bauer D.E., Canver M.C., Orkin S.H. Generation of genomic deletions in mammalian cell lines via CRISPR/Cas9. J. Vis. Exp., 2015, vol. 95: e52118. doi: 10.3791/52118
  12. Bonini A., Poma N., Vivaldi F., Kirchhain A., Salvo P., Bottai D., Tavanti A., Di Francesco F. Advances in biosensing: the CRISPR/Cas system as a new powerful tool for the detection of nucleic acids. J. Pharm. Biomed., 2021, vol. 192: 113645. doi: 10.1016/j.jpba.2020.113645
  13. Cofsky J.C., Karandur D., Huang C.J., Witte I.P., Kuriyan J., Doudna J.A. CRISPR-Cas12a exploits R-loop asymmetry to form double-strand breaks. ELife, 2020, vol. 9: e55143. doi: 10.7554/eLife.55143
  14. Dai Y., Somoza R.A., Wang L., Welter J.F., Li Y., Caplan A.I., Liu C.C. Exploring the trans-cleavage activity of CRISPR-Cas12a (cpf1) for the development of a universal electrochemical biosensor. Angew. Chem. Int. Ed., 2019, vol. 58, no. 48, pp. 17399–17405. doi: 10.1002/anie.201910772
  15. Gootenberg J.S., Abudayyeh O.O., Kellner M.J., Joung J., Collins J.J., Zhang F. Multiplexed and portable nucleic acid detection platform with Cas13, Cas12a and Csm6. Science, 2018, vol. 360, no. 6387, pp. 439–444. doi: 10.1126/science.aaq0179
  16. Hajian R., Balderston S., Tran T., DeBoer T., Etienne J., Sandhu M., Wauford N.A., Chung J.Y., Nokes J., Athaiya M., Paredes J., Peytavi R., Goldsmith B., Murthy N., Conboy I.M., Aran K. Detection of unamplified target genes via CRISPR–Cas9 immobilized on a graphene field-effect transistor. Nat. Biomed. Eng., 2019, vol. 3, no. 6, pp. 427–437. doi: 10.1038/s41551-019-0371-x
  17. Harrington L.B., Burstein D., Chen J.S., Paez-Espino D., Ma E., Witte I.P., Cofsky J.C., Kyrpides N.C., Banfield J.F., Doudna J.A. Programmed DNA destruction by miniature CRISPR-Cas14 enzymes. Science, 2018, vol. 362, no. 6416, pp. 839– 842. doi: 10.1126/science.aav4294
  18. Horvath P., Barrangou R. CRISPR/Cas, the immune system of Bacteria and Archaea. Science, 2010, vol. 327, no. 5962, pp. 167– 170. doi: 10.1126/science.1179555
  19. Ishino Y., Krupovic M., Forterre P. History of CRISPR-Cas from encounter with a mysterious repeated sequence to genome editing technology. J. Bacteriol., 2018, vol. 200, no. 7: e00580-17. doi: 10.1128/JB.00580-17
  20. Ishino Y., Shinagawa H., Makino K., Amemura M., Nakatura A. Nucleotide sequence of the iap gene, responsible for alkaline phosphatase isoenzyme conversion in Escherichia coli, and identification of the gene product. J. Bacteriol., 1987, vol. 169, no. 12, pp. 5429–5433. doi: 10.1128/jb.169.12.5429-5433.1987
  21. Jiang Y., Chen B., Duan C., Sun B., Yang J., Yang S. Multigene editing in the Escherichia coli genome via the CRISPR-Cas9 system. Appl. Environ. Microbiol., 2015, vol. 81, no. 7, pp. 2506–2514. doi: 10.1128/AEM.04023-14
  22. Joung J., Ladha A., Saito M., Kim N.-G., Woolley A.E., Segel M., Barretto R.P.J., Ranu A., Macrae R.K., Faure G., Ioannidi E.I., Krajeski R.N., Bruneau R., Huang M.-L.W., Yu X.G., Li J.Z., Walker B.D., Hung D.T., Greninger A.L., Zhang F. Detection of SARS-CoV-2 with SHERLOCK One-Pot Testing. N. Engl. J. Med., 2020, vol. 383, no. 15, pp. 1492–1494. doi: 10.1056/nejmc2026172
  23. Kaminski M.M., Abudayyeh O.O., Gootenberg J.S., Zhang F., Collins J.J. CRISPR-based diagnostics. Nat. Biomed. Eng., 2021, vol. 5, no. 7, pp. 643–656. doi: 10.1038/s41551-021-00760-7
  24. Kellner M.J., Koob J.G., Gootenberg J.S., Abudayyeh O.O., Zhang F. SHERLOCK: nucleic acid detection with CRISPR nucleases. Nat. Protoc., 2019, vol. 14, no. 10, pp. 2986–3012. doi: 10.1038/s41596-019-0210-2
  25. Kim S., Ji S., Koh H.R. Crispr as a diagnostic tool. Biomolecules, 2021, vol. 11, no. 8: 1162. doi: 10.3390/biom11081162
  26. Koonin E.V., Makarova K.S. Origins and evolution of CRISPR-Cas systems. Philos. Trans. R. Soc. Lond. B. Biol. Sci., 2019, vol. 374, no. 1772: 20180087. doi: 10.1098/rstb.2018.0087
  27. Lau A., Ren C., Lee L.P. Critical review on where CRISPR meets molecular diagnostics. Progress in Biomedical Engineering, 2020, vol. 3, no 1: 012001. doi: 10.1088/2516-1091/abbf5e
  28. Lee R.A., De Puig H., Nguyen P.Q., Angenent-Mari N.M., Donghia N.M., McGee J.P., Dvorin J.D., Klapperich C.M., Pollock N.R., Collins J.J. Ultrasensitive CRISPR-based diagnostic for field-applicable detection of Plasmodium species in symptomatic and asymptomatic malaria. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 2020, vol. 117, no. 41, pp. 25722–25731. doi: 10.1073/pnas.2010196117
  29. Li C.L., Hor L.I., Chang Z.F., Tsai L.C., Yang W.Z., Yuan H.S. DNA binding and cleavage by the periplasmic nuclease Vvn: a novel structure with a known active site. EMBO Journal, 2003, vol. 22, no. 15, pp. 4014–4025. doi: 10.1093/emboj/cdg377
  30. Li S.Y., Cheng Q.X., Li X.Y., Zhang Z.L., Gao S., Cao R.B., Zhao G.P., Wang J., Wang J.M. CRISPR-Cas12a-assisted nucleic acid detection. Cell Discovery, 2018, vol. 4: 20. doi: 10.1038/s41421-018-0028-z
  31. Li Y., Li S., Wang J., Liu G. CRISPR/Cas systems towards next-generation biosensing. Trends Biotechnol., 2019, vol. 37, no. 7, pp. 730–743. doi: 10.1016/j.tibtech.2018.12.005
  32. Li Z., Zhang H., Xiao R., Han R., Chang L. Cryo-EM structure of the RNA-guided ribonuclease Cas12g. Nat. Chem. Biol., 2021, vol. 17, no. 4, pp. 387–393. doi: 10.1038/s41589-020-00721-2
  33. Makarova K.S., Wolf Y.I., Alkhnbashi O.S., Costa F., Shah S.A., Saunders S.J., Barrangou R., Brouns S.J.J., Charpentier E., Haft D.H., Horvath P., Moineau S., Mojica F.J.M., Terns R.M., Terns M.P., White M.F., Yakunin A.F., Garrett R.A., Van Der Oost J., Koonin E.V. An updated evolutionary classification of CRISPR-Cas systems. Nat. Rev. Microbiol., 2015, vol. 13, no. 11, pp. 722–736. doi: 10.1038/nrmicro3569
  34. Makarova K.S., Wolf Y.I., Iranzo J., Shmakov S.A., Alkhnbashi O.S., Brouns S.J.J., Charpentier E., Cheng D., Haft D.H., Horvath P., Moineau S., Mojica F.J.M., Scott D., Shah S.A., Siksnys V., Terns M.P., Venclovas Č., White M.F., Yakunin A.F., Yan W., Zhang F., Garrett R.A., Backofen R., van der Oost J., Barrangou R., Koonin E.V. Evolutionary classification of CRISPR–Cas systems: a burst of class 2 and derived variants. Nat. Rev. Microbiol., 2020, vol. 18, no. 2, pp. 67–83. doi: 10.1038/s41579-019-0299-x
  35. Mans R., van Rossum H.M., Wijsman M., Backx A., Kuijpers N.G.A., van den Broek M., Daran-Lapujade P., Pronk J.T., van Maris A.J.A., Daran J.M.G. CRISPR/Cas9: a molecular Swiss army knife for simultaneous introduction of multiple genetic modifications in Saccharomyces cerevisiae. FEMS Yeast Res., 2015, vol. 15, no. 2: fov004. doi: 10.1093/femsyr/fov004
  36. Marraffini L.A. CRISPR-Cas immunity in prokaryotes. Nature, 2015, vol. 526, no. 7571, pp. 55–61. doi: 10.1038/nature15386
  37. Mustafa M.I., Makhawi A.M. SHERLOCK and DETECTR: CRISPR-Cas systems as potential rapid diagnostic tools for emerging infectious diseases and cancer-associated mutations. Preprints, 2020, 2020040080. doi: 10.20944/preprints202004.0080.v1
  38. Myhrvold C., Freije C.A., Gootenberg J.S., Abudayyeh O.O., Metsky H.C., Durbin A.F., Kellner M.J., Tan A.L., Paul L.M., Parham L.A., Garcia K.F., Barnes K.G., Chak B., Mondini A., Nogueira M.L., Isern S., Michael S.F., Lorenzana I., Yozwiak N.L., MacInnis B.L., Bosch I., Gehrke L., Zhang F., Sabeti P.C. Field-deployable viral diagnostics using CRISPR-Cas13. Science, 2018, vol. 360, no. 6387, pp. 444–448. doi: 10.1126/science.aas8836
  39. Nishimasu H., Ran F.A., Hsu P.D., Konermann S., Shehata S.I., Dohmae N., Ishitani R., Zhang F., Nureki O. Crystal structure of Cas9 in complex with guide RNA and target DNA. Cell, 2014, vol. 156, no. 5, pp. 935–949. doi: 10.1016/j.cell.2014.02.001
  40. Piepenburg O., Williams C.H., Stemple D.L., Armes N.A. DNA detection using recombination proteins. PLoS Biology, 2006, vol. 4, no. 7, pp. 1115–1121. doi: 10.1371/journal.pbio.0040204
  41. Pinilla-Redondo R., Mayo-Muñoz D., Russel J., Garrett R.A., Randau L., Sørensen S.J., Shah S.A. Type IV CRISPR-Cas systems are highly diverse and involved in competition between plasmids. Nucleic Acids Res., 2020, vol. 48, no. 4, pp. 2000–2012. doi: 10.1093/nar/gkz1197
  42. Quan J., Langelier C., Kuchta A., Batson J., Teyssier N., Lyden A., Caldera S., McGeever A., Dimitrov B., King R., Wilheim J., Murphy M., Ares L.P., Travisano K.A., Sit R., Amato R., Mumbengegwi D.R., Smith J.L., Bennett A., Gosling R., Mourani P.M., Calfee C.S., Neff N.F., Chow E.D., Kim P.S., Greenhouse B., DeRisi J.L., Crawford E.D. FLASH: a next-generation CRISPR diagnostic for multiplexed detection of antimicrobial resistance sequences. Nucleic Acids Res., 2019, vol. 47, no. 14: e83. doi: 10.1093/nar/gkz418
  43. Shen J., Zhou X., Shan Y., Yue H., Huang R., Hu J., Xing D. Sensitive detection of a bacterial pathogen using allosteric probe-initiated catalysis and CRISPR-Cas13a amplification reaction. Nat. Commun., 2020, vol. 11: 267. doi: 10.1038/s41467-019-14135-9
  44. Shmakov S., Smargon A., Scott D., Cox D., Pyzocha N., Yan W., Abudayyeh O.O., Gootenberg J.S., Makarova K.S., Wolf Y.I., Severinov K., Zhang F., Koonin E.V. Diversity and evolution of class 2 CRISPR-Cas systems. Nat. Rev. Microbiol., 2017, vol. 15, no. 3, pp. 169–182. doi: 10.1038/nrmicro.2016.184
  45. Sontheimer E.J., Barrangou R. The bacterial origins of the CRISPR genome-editing revolution. HGT, 2015, vol. 26, no. 7, pp. 413–424. doi: 10.1089/hum.2015.091
  46. Teng F., Guo L., Cui T., Wang X.G., Xu K., Gao Q., Zhou Q., Li W. CDetection: CRISPR-Cas12b-based DNA detection with sub-attomolar sensitivity and single-base specificity. Genome Biol., 2019, vol. 20, no. 1: 132. doi: 10.1186/s13059-019-1742-z
  47. Varble A., Marraffini L.A. Three New C’s for CRISPR: collateral, communicate, cooperate. Trends Genet., 2019, vol. 35, no. 6, pp. 446–456. doi: 10.1016/j.tig.2019.03.009
  48. Wang M., Zhang R., Li J. CRISPR/cas systems redefine nucleic acid detection: principles and methods. Biosens. Bioelectron., 2020, vol. 165: 112430. doi: 10.1016/j.bios.2020.112430
  49. Wang T., Liu Y., Sun H.H., Yin B.C., Ye B.C. An RNA-Guided Cas9 nickase-based method for universal isothermal DNA amplification. Angew. Chem. Int. Ed., 2019, vol. 58, no. 16, pp. 5382–5386. doi: 10.1002/anie.201901292
  50. Yan F., Wang W., Zhang J. CRISPR-Cas12 and Cas13: the lesser known siblings of CRISPR-Cas9. Cell Biol. Toxicol., 2019, vol. 35, no. 6, pp. 489–492. doi: 10.1007/s10565-019-09489-1
  51. Zhang J., Lv H., Li L., Chen M., Gu D., Wang J., Xu Y. Recent improvements in CRISPR-based amplification-free pathogen detection. Front. Microbiol., 2021, vol. 12: 751408. doi: 10.3389/fmicb.2021.751408
  52. Zhang Y., Zhang C.Y. Sensitive detection of microRNA with isothermal amplification and a single-quantum-dot-based nanosensor. Analytical Chemistry, 2012, vol. 84, no. 1, pp. 224–231. doi: 10.1021/ac202405q
  53. Zhou T., Huang R., Huang M., Shen J., Shan Y., Xing D. CRISPR/Cas13a powered portable electrochemiluminescence chip for ultrasensitive and specific MiRNA detection. Advanced Science, 2020, vol. 7, no. 13: 1903661. doi: 10.1002/advs.201903661
  54. Zhou W., Hu L., Ying L., Zhao Z., Chu P.K., Yu X.F. A CRISPR–Cas9-triggered strand displacement amplification method for ultrasensitive DNA detection. Nat. Commun., 2018, vol. 9, no. 1: 5012. doi: 10.1038/s41467-018-07324-5

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Волков А.А., Долгова А.С., Дедков В.Г., 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».