К 60-ЛЕТНЕМУ ЮБИЛЕЮ ЧЛЕНА-КОРРЕСПОНДЕНТА РАН ЕВГЕНИЯ ВИКТОРОВИЧА СКЛЯРОВА

The article is devoted to the 60th Jubilee of Evgeny V. Sklyarov, a recognized expert in a wide variety of igneous and metamorphic processes and geodynamics. He is a Corresponding Member of the Russian Academy of Sciences, Professor, Doctor of Geology and Mineralogy, Chief Researcher of Laboratory of Paleogeodynamics in IEC SB RAS, and Chief Editor of Geodynamics and Tectonophysics.Статья посвящена 60-летию авторитетного специалиста в широкой области магматических и метаморфических процессов и геодинамики, члена-корреспондента РАН, доктора геолого-минералогических наук, главного научного сотрудника лаборатории палеогеодинамики ИЗК СО РАН, главного редактора журнала «Геодинамика и тектонофизика», профессора Евгения Викторовича Склярова

ИНСТИТУТУ ЗЕМНОЙ КОРЫ СИБИРСКОГО ОТДЕЛЕНИЯ РАН 65 ЛЕТ: СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ И ВЗГЛЯД В БУДУЩЕЕ

 In February 2014, the Institute of the Earth’s Crust of Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences celebrated its 65th anniversary. As of 01 January 2014, there are 300 employees in its staff, including one Full Member of RAS, one Corresponding Member of RAS, 27 Doctors and 74 Candidates of Sciences. Postgraduate courses are taken by 33 young researchers. The Institute has 13 laboratories and the Analytical Centre to research recent endo- and exogeodynamics, geological environment and seismicity, mineral resources, underground water dynamics and geoecology, internal structure, paleogeodynamics, endogenic processes and fluid dynamics of the continental lithosphere. From 2009 to 2013, the Institute has published 775 scientific papers in Russia and abroad, implemented 145 projects supported by grants from the Russian Foundation for Basic Research, 21 projects under the Fundamental Research Program of the RAS Presidium and the Earth Sciences Section of RAS, 27 integration projects of SB RAS, and 22 programs of fundamental studies of RAS. The Institute fulfilled more than 50 scientific research contracts with industrial companies in Siberia and several state contracts with governments of the RF regions. Educational research, science organization and international activities are successfully implemented. Renovation and retrofit replacement of equipment, instruments and tools is ensured. A fitting testimony to scientific achievements of IEC SB RAS is that it ranks among leading research institutes in the Earth sciences in Russia and abroad, as confirmed by all the RAS performance indicators.   В феврале 2014 г. Институту земной коры Сибирского отделения Российской академии наук исполнилось 65 лет. На начало 2014 г. в институте трудится около 300 сотрудников, среди которых 1 действительный член РАН, 1 член-корреспондент РАН, 27 докторов и 74 кандидата наук. Обучение в аспирантуре проходят 33 будущих молодых ученых. В структуре института функционирует 13 лабораторий и Аналитический центр, сотрудники которых выполняют исследования по следующим основным научным направлениям: современная эндо- и экзогеодинамика, геологическая среда и сейсмический процесс, ресурсы, динамика подземных вод и геоэкология, внутреннее строение, палеогеодинамика, эндогенные процессы и флюидодинамика континентальной литосферы. За период с 2009 по 2013 г. в институте опубликовано 775 статей в российских и зарубежных научных журналах, выполнено 145 грантов РФФИ, 21 проект по программам фундаментальных исследований Президиума РАН и Отделения наук о Земле РАН, 27 интеграционных проектов СО РАН, 22 программы фундаментальных исследований РАН, заключено и успешно исполнено более 50 договоров НИОКР с крупными промышленными организациями Сибири, а также ряд государственных контрактов с правительствами субъектов РФ. В институте активно развивается научно-педагогическая, научно-организационная и международная деятельность, обновляется и модернизируется материально-техническая и приборно-аналитическая база. По всем показателям, обозначенным в ходе реформы РАН в качестве основных критериев оценки результативности научных организаций, ИЗК СО РАН занимает достойное место среди институтов-лидеров страны и мира, выполняющих исследования в области наук о Земле.

Learning Moore Machines from Input-Output Traces

The problem of learning automata from example traces (but no equivalence or membership queries) is fundamental in automata learning theory and practice. In this paper we study this problem for finite state machines with inputs and outputs, and in particular for Moore machines. We develop three algorithms for solving this problem: (1) the PTAP algorithm, which transforms a set of input-output traces into an incomplete Moore machine and then completes the machine with self-loops; (2) the PRPNI algorithm, which uses the well-known RPNI algorithm for automata learning to learn a product of automata encoding a Moore machine; and (3) the MooreMI algorithm, which directly learns a Moore machine using PTAP extended with state merging. We prove that MooreMI has the fundamental identification in the limit property. We also compare the algorithms experimentally in terms of the size of the learned machine and several notions of accuracy, introduced in this paper. Finally, we compare with OSTIA, an algorithm that learns a more general class of transducers, and find that OSTIA generally does not learn a Moore machine, even when fed with a characteristic sample

Изменение функционального профиля моноцитов крови при раке молочной железы

The purpose of the study was to identify functional features of circulation monocytes in patients with nonmetastatic breast cancer.Material and Methods. The study cohort consisted of 10 breast cancer patients treated at Tomsk Cancer Research Institute. 7 healthy female volunteers were enrolled as a control group. CD14+16-, CD14+16+ and CD14-16+ monocytes subsets were obtained from blood by sorting. Whole transcriptome profling was provided in monocytes from patients and healthy females. Macrophages were differentiated from the obtained monocytes under in vitro conditions. The ability of conditioned media obtained from macrophages to infuence apoptosis and proliferation of MDA-MB 231 cell line was evaluated.Results. Transcriptomic profling revealed signifcant changes in monocytes of breast cancer patients. CD14+16- subset showed higher expression of transporters ABCA1 and ABCG1; chemokines CCR1, CRRL2, CXCR4; maturation and differentiation factors Mafb and Jun; endocytosis mediating factors CD163 and Siglec1; proteases and tetrasponins ADAM9, CD151, CD82, and growth factor HBEGF in patient group. Macrophages derived from monocytes of breast cancer patients produced factors that supported proliferation of the MDA-MB 231 cell line, which was not observed for monocytes from healthy volunteers.Conclusion. Thus, breast carcinoma has a systemic effect on peripheral blood monocytes, programming them to differentiate into macrophages with tumor supporting capacity. Цель исследования ‒ оценить особенности функционального профиля моноцитов периферической крови у больных неметастатической формой рака молочной железы.Материал и методы. В исследование вошли 10 больных раком молочной железы II–III стадии (T1–3N0–2M0). В качестве контроля была обследована группа из 7 здоровых женщин. Моноциты были получены из периферической крови путем сортировки популяций с фенотипом CD14+16-, CD14+16+ и CD14-16+. Проведено полнотранскриптомное профилирование полученных моноцитов от больных раком молочной железы и здоровых женщин. Из полученных моноцитов in vitro были дифференцированы макрофаги. Проведена оценка способности полученных от макрофагов кондиционных сред влиять на апоптоз и пролиферацию клеток линии MDA-MB 231.Результаты. Показано, что транскриптомный профиль моноцитов больных РЖЖ имеет выраженные отличия по сравнению со здоровыми женщинами. Моноциты пациенток с раком молочной железы отличаются повышенной экспрессией мРНК белков-транспортеров ABCA1, ABCG1; хемокинов CCR1, CRRL2, CXCR4; факторов созревания и дифференцировки моноцитов Mafb и Jun; факторов, опосредующих эндоцитоз CD163, Siglec1; протеаз и тетраспонинов ADAM9, CD151, CD82 и ростового фактора HBEGF. Макрофаги, полученные в результате культивирования моноцитов больных раком молочной железы в условиях in vitro, продуцировали факторы, которые позволили поддерживать пролиферацию клеточной линии опухолевых клеток, чего не наблюдалось для моноцитов здоровых доноров.Заключение. Опухоль молочной железы оказывает системное влияние на моноциты периферической крови, программируя их к дифференцировке в макрофаги с проопухолевой функциональной активностью.

Calculation of molecular thermochemical data and their availability in databases

Thermodynamic properties of molecules can be obtained by experiment, by statistical mechanics in conjunction with electronic structure theory and by empirical rules like group additivity. The latter two methods are briefly re-viewed in this chapter. The overview of electronic structure methods is intended for readers less experienced in electronic structure theory and focuses on concepts without going into mathematical details. This is followed by a brief description of group additivity schemes; finally, an overview of databases listing reliable thermochemical data is given

Диагностический потенциал кишечной микробиоты при болезни Паркинсона

Background. Nowadays many efforts are taken in searching for Parkinson’s disease biomarkers, especially for an early recognition of the disease. The gut microbiota is one of the potential sources of biomarkers, changes in the composition of which in PD are actively studied.The aim of this study is to identify microbiota biomarkers in the Parkinson’s disease with an estimated accuracy of the diagnostics, including differential diagnostics, relative to other neurological diseases for patients of the Russian population.Material and methods. One hundred ninety-two metagenomics profiles from patients with Parkinson’s disease (n = 93), people with other neurological diagnoses (n = 33), and healthy controls (n = 66) were included in this study. These profiles were obtained with amplicon sequencing of bacterial 16S rRNA genes. Classifying models were made using the naive Bayes classifier, the artificial neural network, support vector machine, generalized linear model, and partial least squares regression.As a result we established that an optimal classification by the composition of the gut microbiota on the validation sample (sensitivity 91.30%, specificity 91.67% at 91.49% accuracy) amid patients was demonstrated with a naive Bayes classifier using the representation of the following genera as predictors: Christensenella, Methanobrevibacter, Leuconostoc, Enterococcus, Catabacter, Desulfovibrio, Sphingomonas, Yokenella, Atopobium, Fusicatenibacter, Cloacibacillus, Bulleidia, Acetanaerobacterium, and Staphylococcus.Conclusions. Information of the gut microbiota taxonomic composition may be used in differential diagnosis of Parkinson’s disease. Введение. В настоящий момент ведется активная работа по поиску биомаркеров болезни Паркинсона(БП), в частности для проведения ранней диагностики данного заболевания. Одним из потенциальных источников биомаркеров является кишечная микробиота, изменения в составе которой при БПактивно изучаются.Целью данной работы является идентификация микробиотных биомаркеров БП с оцененной точностью диагностики, в том числе и дифференциальной, относительно других неврологических заболеваний для пациентов российской популяции.Материалы и методы. В исследование было включено 192 метагеномных профиля кишечноймикробиоты, полученных в результате ампликонного секвенирования бактериальной 16S рРНК отпациентов с болезнью Паркинсона (n = 93), лиц контрольной группы (n = 66) и другими неврологи-ческими заболеваниями (n = 33). Для создания классифицирующих моделей использовали наивныйбайесовский классификатор, искусственную нейронную сеть, машину опорных векторов, обобщенную линейную модель и регрессию методом частичных наименьших квадратов.Результаты. Оптимальные показатели классификации пациентов по составу кишечной микробиотына валидационной выборке (чувствительность 91,30%, специфичность 91,67% при точности в91,49%) продемонстрировал наивный байесовский алгоритм при использовании представленностимикроорганизмов родов Christensenella, Methanobrevibacter, Leuconostoc, Enterococcus, Catabacter,Desulfovibrio, Sphingomonas, Yokenella, Atopobium, Fusicatenibacter, Cloacibacillus, Bulleidia, Acetanaerobacterium и Staphylococcus в качестве предикторов.Выводы. Информация о таксономическом составе кишечной микробиоты может быть использованадля проведения дифференциальной диагностики болезни Паркинсона