ДЕТЕРМИНАНТЫ КАДРОВОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ РЕГИОНА С УЧЕТОМ ОТРАСЛЕВОЙ СПЕЦИАЛИЗАЦИИ

В условиях цифровизации экономики, неизбежно влияющей на рынок труда, необходимо формирование кадрового обеспечения каждого региона страны с учетом его специализации — превалирования в экономике сельского хозяйства, промышленности или иных видов деятельности. Целью исследования являлось обоснование детерминант кадрового обеспечения экономики регионов с учетом доминирования видов экономической деятельности. В качестве основного метода исследования применен статистический анализ данных, использованы методы сравнения и причинно-следственный анализ. Выявлены значимые детерминанты кадрового обеспечения экономики регио- на: система управления, наличие и движение трудовых ресурсов, система профессионального образования и, в частности, роль в ней местных университетов. Предложено внедрение в деятельность региональных органов власти автоматизированной интеллектуальной системы поддержки принятия решений (АИСППР) и представлен методический подход к способам поблочной организации хранилища данных в ней (на примере Оренбургской области). Отмечено, что ведется работа над архитектурой и алгоритмом АИСППР, которые могут использоваться не только для управления кадровым обеспечением, но и для изучения и прогнозирования широкого спектра факторов развития экономики регионов России. В результате апробации сделаны выводы: в Оренбургской области с 2014 г. происходит снижение численности населения с опережающим уменьшением доли сельского населения относительно городского (что с учетом экономической специализации региона негативно отражается на воспроизводстве трудовых ресурсов), низки темпы реализации инноваций, вопрос развития наукоемких отраслей стоит достаточно остро, в связи с чем необходимо активизировать подготовку высококвалифицированных специалистов (прежде всего в региональных университетах), владеющих необходимыми компетенциями для работы в условиях цифровизации экономики. Материалы исследования представляют интерес для ученых и специалистов в области развития человеческого капитала и могут быть использованы при разработке мер государственной политики по кадровому обеспечению экономики региона

ДЕТЕРМИНАНТЫ КАДРОВОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ РЕГИОНА С УЧЕТОМ ОТРАСЛЕВОЙ СПЕЦИАЛИЗАЦИИ

В условиях цифровизации экономики, неизбежно влияющей на рынок труда, необходимо формирование кадрового обеспечения каждого региона страны с учетом его специализации — превалирования в экономике сельского хозяйства, промышленности или иных видов деятельности. Целью исследования являлось обоснование детерминант кадрового обеспечения экономики регионов с учетом доминирования видов экономической деятельности. В качестве основного метода исследования применен статистический анализ данных, использованы методы сравнения и причинно-следственный анализ. Выявлены значимые детерминанты кадрового обеспечения экономики регио- на: система управления, наличие и движение трудовых ресурсов, система профессионального образования и, в частности, роль в ней местных университетов. Предложено внедрение в деятельность региональных органов власти автоматизированной интеллектуальной системы поддержки принятия решений (АИСППР) и представлен методический подход к способам поблочной организации хранилища данных в ней (на примере Оренбургской области). Отмечено, что ведется работа над архитектурой и алгоритмом АИСППР, которые могут использоваться не только для управления кадровым обеспечением, но и для изучения и прогнозирования широкого спектра факторов развития экономики регионов России. В результате апробации сделаны выводы: в Оренбургской области с 2014 г. происходит снижение численности населения с опережающим уменьшением доли сельского населения относительно городского (что с учетом экономической специализации региона негативно отражается на воспроизводстве трудовых ресурсов), низки темпы реализации инноваций, вопрос развития наукоемких отраслей стоит достаточно остро, в связи с чем необходимо активизировать подготовку высококвалифицированных специалистов (прежде всего в региональных университетах), владеющих необходимыми компетенциями для работы в условиях цифровизации экономики. Материалы исследования представляют интерес для ученых и специалистов в области развития человеческого капитала и могут быть использованы при разработке мер государственной политики по кадровому обеспечению экономики региона

In vitro modeling of tumor interclonal interactions using breast cancer cell lines

In the setting of limited resources, natural selection begins to occur between tumor clones. An experimental model of in vitro tumor heterogeneity would allow us to evaluate various types of biological interactions arising from the joint cultivation of phenotypically different tumor clones. Aim: To study the peculiarities of ecological relationships of breast cancer (BC) cell lines MCF-7, BT-474 and MDA-MD-231 under co-culturing conditions. Materials and Methods: Three BC cell lines: luminal A — MCF-7, luminal B — BT-474 and triple-negative — MDA-MD-231 were co-cultured pairwise. Immunocytochemistry was used to differentiate the cell lines in the wells. The effect of the cell-free culture medium on the growth rate of the alternate cell line in the pair was also evaluated. Results: It was shown that when BT-474 cells were co-cultured with MCF-7 and BT-474 cells were co-cultured with MDA-MD-231, two types of ecological interactions could be observed: commensalism and amensalism, respectively. While the cells do not interact with each other in contact, the supernatants of single cultures of MCF-7 and MDAMD-231 exert the same effect on BT-474 as co-cultivation of BT-474 with these cells. Conclusions: The paracrine mechanism of intercellular interaction between different human BC cell lines has been demonstrated. The models used in population ecology can be applicable to identify the types of interaction between cell lines

Design and baseline characteristics of the finerenone in reducing cardiovascular mortality and morbidity in diabetic kidney disease trial

Background: Among people with diabetes, those with kidney disease have exceptionally high rates of cardiovascular (CV) morbidity and mortality and progression of their underlying kidney disease. Finerenone is a novel, nonsteroidal, selective mineralocorticoid receptor antagonist that has shown to reduce albuminuria in type 2 diabetes (T2D) patients with chronic kidney disease (CKD) while revealing only a low risk of hyperkalemia. However, the effect of finerenone on CV and renal outcomes has not yet been investigated in long-term trials. Patients and Methods: The Finerenone in Reducing CV Mortality and Morbidity in Diabetic Kidney Disease (FIGARO-DKD) trial aims to assess the efficacy and safety of finerenone compared to placebo at reducing clinically important CV and renal outcomes in T2D patients with CKD. FIGARO-DKD is a randomized, double-blind, placebo-controlled, parallel-group, event-driven trial running in 47 countries with an expected duration of approximately 6 years. FIGARO-DKD randomized 7,437 patients with an estimated glomerular filtration rate >= 25 mL/min/1.73 m(2) and albuminuria (urinary albumin-to-creatinine ratio >= 30 to <= 5,000 mg/g). The study has at least 90% power to detect a 20% reduction in the risk of the primary outcome (overall two-sided significance level alpha = 0.05), the composite of time to first occurrence of CV death, nonfatal myocardial infarction, nonfatal stroke, or hospitalization for heart failure. Conclusions: FIGARO-DKD will determine whether an optimally treated cohort of T2D patients with CKD at high risk of CV and renal events will experience cardiorenal benefits with the addition of finerenone to their treatment regimen. Trial Registration: EudraCT number: 2015-000950-39; ClinicalTrials.gov identifier: NCT02545049

Slowly Reducible Genetically Encoded Green Fluorescent Indicator for In Vivo and Ex Vivo Visualization of Hydrogen Peroxide

Hydrogen peroxide (H2O2) plays an important role in modulating cell signaling and homeostasis in live organisms. The HyPer family of genetically encoded indicators allows the visualization of H2O2 dynamics in live cells within a limited field of view. The visualization of H2O2 within a whole organism with a single cell resolution would benefit from a slowly reducible fluorescent indicator that integrates the H2O2 concentration over desired time scales. This would enable post hoc optical readouts in chemically fixed samples. Herein, we report the development and characterization of NeonOxIrr, a genetically encoded green fluorescent indicator, which rapidly increases fluorescence brightness upon reaction with H2O2, but has a low reduction rate. NeonOxIrr is composed of circularly permutated mNeonGreen fluorescent protein fused to the truncated OxyR transcription factor isolated from E. coli. When compared in vitro to a standard in the field, HyPer3 indicator, NeonOxIrr showed 5.9-fold higher brightness, 15-fold faster oxidation rate, 5.9-fold faster chromophore maturation, similar intensiometric contrast (2.8-fold), 2-fold lower photostability, and significantly higher pH stability both in reduced (pKa of 5.9 vs. &ge;7.6) and oxidized states (pKa of 5.9 vs.&ge; 7.9). When expressed in the cytosol of HEK293T cells, NeonOxIrr demonstrated a 2.3-fold dynamic range in response to H2O2 and a 44 min reduction half-time, which were 1.4-fold lower and 7.6-fold longer than those for HyPer3. We also demonstrated and characterized the NeonOxIrr response to H2O2 when the sensor was targeted to the matrix and intermembrane space of the mitochondria, nucleus, cell membranes, peroxisomes, Golgi complex, and endoplasmic reticulum of HEK293T cells. NeonOxIrr could reveal endogenous reactive oxygen species (ROS) production in HeLa cells induced with staurosporine but not with thapsigargin or epidermal growth factor. In contrast to HyPer3, NeonOxIrr could visualize optogenetically produced ROS in HEK293T cells. In neuronal cultures, NeonOxIrr preserved its high 3.2-fold dynamic range to H2O2 and slow 198 min reduction half-time. We also demonstrated in HeLa cells that NeonOxIrr preserves a 1.7-fold ex vivo dynamic range to H2O2 upon alkylation with N-ethylmaleimide followed by paraformaldehyde fixation. The same alkylation-fixation procedure in the presence of NP-40 detergent allowed ex vivo detection of H2O2 with 1.5-fold contrast in neuronal cultures and in the cortex of the mouse brain. The slowly reducible H2O2 indicator NeonOxIrr can be used for both the in vivo and ex vivo visualization of ROS. Expanding the family of fixable indicators may be a promising strategy to visualize biological processes at a single cell resolution within an entire organism