Информация

Възможно ли е да се установи по -нов животински модел изцяло въз основа на биоинформатични изследвания?

Възможно ли е да се установи по -нов животински модел изцяло въз основа на биоинформатични изследвания?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Исках да знам, дали е възможно да се докаже нов организъм като животински модел за всяко човешко заболяване само чрез биоинформатични методи като NGS и Структурна биоинформатика.

Например, да кажем, че Drosophila е животински модел за болест х тъй като има някои 60-70% сходство в генната и протеиновата структура. Можем ли да докажем, че по-нов организъм е по-добър модел за х, ако показва по-голяма прилика, да речем 80-85%, с генната и протеинова структура на човека?

АКТУАЛИЗИРАНЕ (Първо го публикувах като коментар! Но мисля, че това е най -подходящото тук!)

@David: Благодаря за отговора! Всъщност, аз го разгледах, Големи животински модели на редки генетични заболявания: овце като фенотипно релевантни модели на човешки генетични заболявания. По-интересно ми е да изброя проблемите, ако започнем такъв вид проект в нашата лаборатория. Дали NGS е решение или каква част от биологията трябва да се съсредоточим, за да можем да бъдем по -точни.


Наивно е да се мисли, че степента на сходство на протеини е достатъчна, за да се определи кой е най -добрият животински модел за човешко заболяване. Физиологията на животното и въпросът за компенсаторните гени са фактори, които допринасят.

Всъщност, ако протеинът е функционално сходен, може да е без значение, ако се е отклонил в други региони. И, разбира се, има съображения за етиката и разходите - най -близките до хората животни са маймуните!

Предлагам ви да потърсите литература по темата. Това не е моята област, но Гугълът повдигна този документ, обсъждащ модели за бъбречно заболяване и без съмнение сами бихте могли да намерите много повече.


Обективен

Консумацията на кисели храни и напитки се счита за важен рисков фактор за развитието на ерозия на зъбите. Има няколко инвитро и на място проучвания, насочени към показателите за риск и превантивното лечение, но необходимостта от стандартизиран животински модел се подчертава от много години. Целта беше да се създаде животински модел на външна зъбна ерозия, който може да послужи като стандарт за бъдещи изследвания, за да подобрим нашето разбиране за ерозията.

Дизайн

Две кисели напитки, спортна напитка и кола, бяха дадени на млади мишки в продължение на шест седмици. Експерименталните и контролните (водни) молари и резци бяха разчленени и наблюдавани чрез сканираща електронна микроскопия (SEM). Мандибуларните първи кътници впоследствие се смилат напречно и отново се наблюдават от SEM. Височината на зъба и дебелината на емайла бяха измерени на SEM изображения.

Резултати

Езиковата повърхност на долночелюстните кътници е най -ерозирана след консумация на кисели напитки. Колата напитка показва по-висок ерозионен ефект върху долните кътници в сравнение със спортната напитка. Височината на езичния зъб, в сравнение с контролата, е била с около 34% и 18% по-ниска съответно в кътниците за кола напитка и спортна напитка. В сравнение с контролните кътници, езиковият емайл беше с около 23% по-тънък в моларите за спортни напитки и тотално ерозиран в определени езични области на кътниците за напитки кола.

Изводи

Този нов животински модел на външна зъбна ерозия и представеният метод със заземени молари, наблюдавани в SEM, са подходящи за по -нататъшни изследвания, които ще получат по -задълбочена представа за ерозивното заболяване.


Избор на правилния животински модел за изследване на рак на бъбреците ☆

Увеличаването на продължителността на живота на пациентите с бъбречно -клетъчен карцином (RCC) през последното десетилетие се дължи на промени, настъпили в областта на предклиничните проучвания. Разбирането на патофизиологията на рака и появата на нови терапевтични възможности, включително имунотерапия, не би било възможно без подходящи изследвания. Преди да бъдат разработени и въведени в клиничната практика нови подходи за лечение на болести, те трябва да бъдат предшествани от предклинични тестове, в които проучванията върху животни играят значителна роля. Този преглед описва напредъка в развитието на животински модели в изследванията на рака на бъбреците, като се започне от най-старите сингенни или химически индуцирани модели, през генетично модифицирани мишки, накрая до ксенотрансплантат, особено от пациентите, аватарни и хуманизирани миши модели. Тъй като има редица подтипове на RCC, нашата цел е да помогнем за избора на подходящия животински модел за определен подтип на рак на бъбреците. Обобщават се данните за генетичния произход, биохимичните параметри, хистологията, различните етапи на канцерогенезата и метастазите в различни животински модели на RCC, както и тяхната транслационна значимост. Освен това, ние хвърлихме малко светлина върху методите за изобразяване, които могат да помогнат за дефиниране на туморната микроструктура, да подпомогнат анализа на неговите метаболитни промени и да проследят развитието на метастази.


2 МЕТОДА

2.1 Подготовка на данни

Пълно описание на експерименталния дизайн, генерирането и обработката на набор от данни може да се намери в (Poussin et al., 2014). Накратко, 19 фосфопротеина, 22 цитокина и нива на тРНК в целия геном бяха измерени при 52 различни стимула или контролни лечения на Dulbecco's Modified Eagle's Medium (DME) (в три екземпляра), Таблица 1. Експериментът беше проведен в две части: 40 стимула в първия експеримент и 12 във втория. Във всяка част се отглеждат първични NHBE и NRBE клетки и се излагат на посочения брой стимули. Клетките се събират и лизират в различни времеви точки: 5 и 25 минути. За измервания на фосфопротеини, 6 часа за измервания на генна експресия и 24 часа за измервания на цитокини. Всички клетки бяха изложени на стимули в три екземпляра, а DME контролите бяха проведени в 4-, 5- или 6-копия.

Набор от данни. Състояние. Брой повторения. Брой измервания. Времева точка(и). Общият размер .
Фосфопротеомика 52 стимула 3 биологични повторения 18 фосфопротеини 5 минути 10 000+ точки от данни
25 мин
експресия на иРНК 20 000 човешки гени 6 ч 330+ CEL файлове
19 000 гена на плъхове
Ниво на цитокини 22 цитокина 24 часа 7000+ точки данни
Набор от данни . Състояние. Брой повторения. Брой измервания. Времева точка(и). Общият размер .
Фосфо-протеомика 52 стимула 3 биологични повторения 18 фосфопротеини 5 минути 10 000+ точки данни
25 мин
експресия на иРНК 20 000 човешки гена 6 ч 330+ CEL файла
19 000 гени на плъхове
Ниво на цитокини 22 цитокини 24 часа 7000+ точки за данни
Набор от данни. Състояние . Брой повторения. Брой измервания. Времеви точки (и). Общият размер .
Фосфо-протеомика 52 стимула 3 биологични повторения 18 фосфопротеини 5 минути 10 000+ точки от данни
25 мин
експресия на иРНК 20 000 човешки гени 6 ч 330+ CEL файлове
19 000 гена на плъхове
Ниво на цитокини 22 цитокини 24 ч 7000+ точки за данни
Набор от данни. Състояние. Брой повторения. Брой измервания. Времеви точки (и). Общият размер .
Фосфопротеомика 52 стимула 3 биологични повторения 18 фосфопротеини 5 минути 10 000+ точки от данни
25 мин
експресия на иРНК 20 000 човешки гени 6 ч 330+ CEL файлове
19 000 гени на плъхове
Ниво на цитокини 22 цитокина 24 часа 7000+ точки данни

иРНК проби от първия експеримент бяха обработени в три партиди. Всяка партида включва човешка и плъхова иРНК за подгрупа от стимули. DME контролни иРНК проби (четири повторения) бяха измерени за всяка партида. За втория експеримент всички проби от тРНК бяха обработени заедно, включително DME контролни проби от мРНК (пет повторения). Чиповете с ниско качество бяха изключени след анализ за контрол на качеството (QC). Всички останали данни за експресията, включително две до три повторения на стимул, бяха нормализирани с помощта на GC здрава мултимасивност, осредняваща в рамките на вида. Наборите от проби бяха картографирани към генни символи с помощта на анотации на Affymetrix: HG-U133 Plus 2 (na33) и Rodent 230 2.0 (na32), съответно за хора и плъхове. Пробните набори, картографиращи към множество гени, бяха изключени. В случаите на многобройни пробесети, картографирани към един и същ ген, пробесетът с най -висока средна експресия за всички експериментални условия е избран за представителен. Тези висококачествени нормализирани данни за генна експресия в пространството на имената на символите на гените бяха предоставени на участниците.

Състоянието на фосфорилиране на протеин се измерва независимо за всяка експериментална част в клетъчни лизати, събрани на 5 и 25 минути (в три екземпляра), като се използва Luminex xMap (Dunbar, 2006). Експериментални части 1 и 2 имат съответно 6 и 5 DME контроли. След QC, 16 фосфопротеини се съхраняват за предизвикателството. Данните бяха нормализирани с помощта на стабилна регресия и бяха предоставени нормализирани стойности като съотношение на остатъците към средноквадратната грешка на прилягането. Данните за цитокини бяха обработени по подобен начин, въпреки че нормализирането беше извършено чрез вземане на З-оценка на всеки цитокин във всички стимули в рамките на експериментална партида, включително DME контроли.

Всички данни бяха разделени на две равни групи, подгрупи A и B, чрез лечение със стимули, които да се използват за обучение и тестване на методи. За да се осигури подобно разпределение на сигналите и в двата подмножества от данни, стимулите бяха разделени чрез подход, управляван от данни, който групира стимули според нивото на фосфорилиране, активиране на генния набор, партида генна експресия (GEx) и диференциална генна експресия. За всеки клъстер стимулите бяха произволно разпределени към подмножество А или В.

Ортолозите бяха идентифицирани с помощта на HGNC сравнението на ортологичните прогнози (изтеглено на 19 декември 2012 г.). Използвани са само съпоставяния на генни символи между човек и плъх. Общо 12 458 ортолога бяха общи между човешки и плъхови Affymetrix масиви след картографиране на пробесети към генни символи.

Генните набори се основават на колекцията C2CP (Canonical Pathways) от MSigDB v3.1 на Broad Institute (Subramanian et al., 2005). Тази колекция беше филтрирана за премахване на силно излишни генни набори, т.е. припокриващи се генни набори с много споделени членове, като се гарантира, че останалите генни набори покриват възможно най-много пътища/биологични функции. Получените 246 генни набора бяха използвани за STC. Анализът за обогатяване на набор от гени (GSEA) беше извършен за оценка на ко-регулацията на гени, представителни за пътищата/биологичните функции. За анализа, гените са класирани въз основа на изчислени LIMMA t-стойности, сравняващи съответния DME контрол спрямо условията на стимула (Smyth, 2004). LIMMA беше извършена с помощта на lmFit и eBayes функции от лимма R пакет за R статистически език с параметри по подразбиране. Матрицата за проектиране е конструирана за сравнение на специфичната за партидата DME контрола с всеки стимул поотделно. Изчислените NES и свързаните с тях стойности на значимост за всеки набор от гени са показателни за активирането/смущението (увеличаване или намаляване) на пътищата/биологичните функции от всеки стимул в NHBE и NRBE клетки (Subramanian et al., 2005). Параметрите на размера на GSEA бяха мин = 15 и макс = 500. GSEA NES и FDR q-стойности бяха предоставени на участниците.

2.2 Точкуване

Под-предизвикателства 1 (SC1), 2 (SC2) и 3 (SC3) бяха оценени като проблеми с двоична класификация. Започвайки с постулата, че нито един показател няма да улови всички атрибути на прогнозата, ние използвахме съвкупност от три метрики за оценка. Показателите са предложени от членовете на екипа на IBM, а независим експертен панел, състоящ се от Външен панел за оценяване (ESP), взе решение за окончателния подход за оценяване. Самоличността на участниците беше запазена анонимна за екипа на IBM, който бележи точките. Пет други показатели бяха разгледани, но отхвърлени като излишни спрямо избраните три. Подробностите за тези показатели не бяха разкрити на участниците до края на предизвикателството, за да се избегне влиянието върху разработването на методи за оптимизиране на функцията за оценяване, а не за решаване на поставения научен въпрос. Тази практика е в съответствие с други предизвикателства за оценка на прогнози, като CASP, DREAM и предишна итерация на sbv IMPROVER.

Използвахме ненужни показатели, които подчертават три различни качества на прогнозата: праг спрямо непраг, базиран на поръчки срещу доверие и различни начини за възнаграждаване на правилни срещу неправилни прогнози. Избраните показатели също бяха избрани, за да се избегне възнаграждаването на патологичните прогнози, напр. предвиждане на всички елементи да бъдат от един клас. Допълнително усложнявайки избора на метрика, количествата и на двата класа (активни и неактивни) бяха дисбалансирани в STC, като активните случаи представляват само ∼ 10% от всички случаи.

От участниците се изискваше да дадат доверителни стойности за своите прогнози за състоянието на фосфорилиране на протеин или активиране на генетичен набор (увеличаване или намаляване) на даден стимул, в зависимост от под-предизвикателството. Стойностите на доверие могат да варират между 0 и 1, където 1 представлява пълната увереност на активиран елемент (регулиран нагоре или надолу) и 0 за пълна увереност при деактивиране. Разработен е бинаризиран златен стандарт (GS) за статус на фосфорилиране на протеини и активиране на генния набор. За фосфопротеиновите GS нормализираните нива на експресия, които са близки до стандартното отклонение на нормалното разпределение, с абсолютна стойност ≥3, се считат за активни, както е договорено от ESP. По подобен начин за активиране на генния набор, GSEA FDR q-стойности ≤0,25 са определени като активни, както се препоръчва от GSEA.

Представената матрица от прогнози (стимули срещу протеин или отговор на набор от гени) би могла да бъде оценена колона по колона или ред по ред и след това да се агрегира заедно. Въпреки това, като се има предвид оскъдността на GS както за състоянието на фосфорилиране на протеин, така и за активиране на генния набор, ние решихме (в съгласие с ESP) да трансформираме матрицата във вектор за оценяване, т.е. колоните на матрицата се съединяват, за да се получи единичен вектор.

2.2.1 Метрични описания

Зона под прецизносттаКривата на извикване (AUPR) е добре известна мярка за мощността на класификатора. Списъкът с елементи е подреден по низходяща стойност на доверието (използва се само за класиране, а не директно в метриката). Списъкът се пресича, съответстващ на все по -разрешаващите прагове на доверие, и прецизността (част от „активните“ прогнози, които са верни) се начертава спрямо извикването (част от истинските „активни“ членове на класа, правилно предвидени). Площта под тази крива на прецизно припомняне е оценката на AUPR и е представена от едно число, което обобщава компромисът между двете мерки.

където TP е броят на истинските положителни резултати, P е общият брой положителни, TN е броят на истинските отрицания и н е общият брой на негативите. За STC използвахме праг на доверие от 0,5, за да бинаризираме прогнозите като положителни (≥0,5) или отрицателни (& lt0,5).

За простота ще се позовем на PCCнормализиран като PCC, когато се отнася до метриката за оценка на предизвикателството.

2.2.2 Агрегиране на показатели

Схема за сумиране на ранг за агрегиране на показателите за оценка беше предложена от екипа на IBM, заедно с една алтернатива, и беше избрана от ESP, тъй като тя претегля еднакво всеки показател, за да произведе цялостно класиране. Тази схема за ранг-сумиране е съставена от класиране на всички отбори във всеки съответен показател. Общият ранг на екип след това се изчислява чрез сумиране на неговия ранг по тези три показателя. Тази сума за ранг беше използвана за окончателното подреждане на участниците, като най-добре представилите се постигнаха най-ниската сума по ранг. За да се определи стабилността на тези класации, беше извършено стартиране, за да се гарантира, че най -добрите изпълнители не са силно чувствителни към точната конфигурация на GS. GS беше взета проба без замяна 1000 пъти и класирането се преизчислява всеки път. Като се има предвид дисбалансираният характер на GS, стартирането е ограничено да поддържа същия дял на активните спрямо неактивните елементи, както се наблюдава в целия GS.

2.3 Статистическа значимост на метриките

Нулевото разпределение за всеки показател в SC1-3 е генерирано чрез отбелязване на 10 6 случайни прогнози. За генериране на поверителността на случайно подаване, еднородно случайно число r (0r1) е генериран за всеки „артикул“.

FDR бяха изчислени за всеки показател с помощта на функцията R (Computing, 2013). п.настройте с метод = ‘Fdr’, който изчислява корекцията на Бенямини и Хохберг (1995).

За изчисляване на резултат P-стойност за всеки от показателите, ние преброихме броя на случайните прогнози, които бяха по -добри или равни на наблюдаваната оценка и го разделихме на броя на симулираните прогнози. FDR корекция (Benjamini и Hochberg, 1995) е приложена към P-стойност, а стойност ≤0.05 се счита за статистически значима.

Мярката С представлява общото сходство на отговора между хората З и плъх Р GS и е коефициент на корелация на Матюс (MCC). MCC представлява корелация на Пиърсън между два бинарни вектора. Високо С стойността ще показва предполагаемо запазен отговор и сигнал, който се очаква да бъде преведен. Мерките за сходство също могат да бъдат изчислени за всеки стимул Сс = MCC(Рс, Зс), където Рс и Зс са двоични вектори на фосфопротеинови или генно -натоварени реакции към стимул с на фосфопротеин Сстр = МКЦ (Рстр, Зстр), където Рстр и Зстр са двоични вектори на отговорите на стимули за фосфопротеин р и на набор от гени Сж = МКЦ (Рж, Зж), където Рж и Зж са двоични вектори на отговорите на стимули за генния набор ж.

Предсказуемост Pr представлява цялостното сходство или съгласие между GS и прогнозите на екипа или съвкупността от прогнози на екипите T, и е МКЦ. Високо Pr стойността би показала добро представяне и че отговорът е предвидим. като С, Pr може да се изчисли за стимул Prс = МКЦ (GSс, Tс), където GSс и Tс са двоични вектори на предсказан фосфопротеин или генно наборен отговор на стимул с на фосфопротеин Prстр = МКЦ (GSстр, Tстр), където GSстр и Tстр са двоични вектори на прогнозни отговори на стимули за фосфопротеин стр и на набор от гени Прж = МКЦ (GSж, Tж), където GSж и Tж са двоични вектори на прогнозирани отговори на стимули за генен набор ж.

Емпиричното P-стойностите за присъствието на гени в припокриващи се генни набори бяха изчислени чрез вземане на проби 10 5 пъти, като се избира група от 25 генни набора от 246 генни набора. Записва се честотата, на която генът е член на 25-те произволно избрани генни набора. В P-стойността се получава чрез разделяне на честотата, в която поне е открит ген х генни набори от 10 5.


Хистологични аспекти на модела на образуване на камъни с фиксирани частици: изследвания върху животни

Кристализацията сама по себе си не е вредна, стига кристалите да не се задържат в бъбреците и да се оставят да преминават свободно надолу по бъбречните тубули, за да бъдат екскретирани с урината. Предложени са редица теории и са проведени проучвания за определяне на механизмите, участващи в задържането на кристали в бъбреците. Предполага се, че транзитът на урината през нефрона е твърде бърз, за ​​да могат кристалите да станат достатъчно големи, за да бъдат задържани. По този начин механизмът на свободните частици сам по себе си не може да доведе до образуване на камъни и трябва да има механизъм за фиксиране на кристали в бъбреците. Проучванията на животински модели предполагат, че задържането на кристали е възможно както чрез механизмите на свободни, така и на фиксирани частици. Взаимодействието кристал-клетка води до патологични промени, които насърчават прикрепването на кристали към епителните клетки или тяхната базална мембрана. Алтернативно, кристалите се агрегират и произвеждат достатъчно големи частици, за да блокират тубулите, особено на места, където уринарният поток е засегнат поради промени в луминалния диаметър на тубула. Кристални отлагания, запушващи отворите на каналите на Белини, може да са резултат от подобно явление. Интратубуларните кристали, преместващи се в бъбречния интерстициум, могат да предизвикат остеогенни промени в епителните или ендотелните клетки, което води до образуването на плаки на Randall. По този начин фиксирането изглежда е било чрез образуването на тапи на Рандал, кристални запушалки, запушващи отворите на каналите на Белини или суб-епителни кристални отлагания, и плаките на Рандал.

Това е визуализация на абонаментно съдържание, достъп чрез вашата институция.


Изводи

В настоящата работа въведохме нов метод за сравнение на модули за експресия на междувидови гени, за да се възползваме максимално от данните за експресията на животни и да анализираме ефективността на животинските модели в изследванията на лекарства. Чрез изследване на връзките между молекулите на лекарствата и моделите на болестта при мишки, нашият метод успя да прецени дали съответният модел рекапитулира основните характеристики на човешкото заболяване. Ако е така, този модел може да е подходящ за скрининг на молекули на лекарства или дори за системно тестване на нови терапии. Освен това, чрез интегриране на данни, нашият метод би могъл да извлече някаква значима информация за изследване на лекарства, като потенциални кандидати за лекарства, възможно преместване на лекарства, странични ефекти и информация за фармакологията.


Благодарности

Авторите са благодарни на P. Bieniasz и R. Desrosiers за критичната рецензия на този ръкопис. Авторите също така благодарят на P. Marx за споделянето на данните, включени в таблица 1, и на A. Halper-Stromberg и R. Liberatore за помощ с фигура 1 и уроци по анатомия на мишката. Авторите признават и съжаляват, че редица важни проучвания не са цитирани поради космическите ограничения. Т.Х. се поддържа от Министерството на здравеопазването и социалните услуги на САЩ (PHS) безвъзмездни средства AI078788 и AI093255. Д.Т.Е. е подкрепен от грантове на PHS AI087498, AI095098, AI098485 и RR000168/OD011103 и е учен от Елизабет Глейзър от Фондация за педиатрична СПИН на Elizabeth Glaser.


Клинични въпроси без отговор при сърдечна недостатъчност

До голяма степен не е известно дали индивидуалните промени в генната експресия и физиологията, които се наблюдават при пациенти със сърдечна недостатъчност, са адаптивни или неадаптивни и как това се променя с еволюцията на заболяването. Допълнителните въпроси включват дали съществуват нови биомаркери (Lainscak и Anker, 2009) и кои образни методи са оптимални, които ще улеснят вземането на клинични решения при пациенти със сърдечна недостатъчност.

Два очевидни недостатъка възпрепятстват развитието на нови терапии за сърдечна недостатъчност: (1) все още не е извършено надлъжно фенотипиране с висока разделителна способност на пациенти със сърдечна недостатъчност (т.е. на няколко етапа от еволюцията на състоянието) и (2) разработването на нови животински модели, които по -тясно имитират медицинското лечение на сърдечна недостатъчност, и честите причини за сърдечна недостатъчност (като затлъстяване и хипертония), които взаимодействат с лечението, биха улеснили сближаването между клиничните и животинските моделиращи области. Като се има предвид огромният напредък в нашето разбиране за мишката биология, моделите на мишки може би биха били най -полезни за отговори на тези въпроси.


Систематичен преглед на животински модели на загуба на кост, причинена от неизползване

Няколко различни животински модела се използват за изследване на загуба на кост, причинена от неизползване. Този систематичен преглед има за цел да даде цялостен преглед на животинските модели на загуба на кост, причинена от неизползване, и да предостави подробен повествователен синтез на всеки уникален животински модел.

Методи

PubMed и Embase бяха систематично търсени за животински модели на неизползване от самото начало до 30 ноември 2019 г. Освен това в Google Scholar и архивите на лични файлове бяха търсени съответни публикации, които не са индексирани в PubMed или Embase. Двама рецензенти независимо прегледаха заглавия и резюмета за пълнотекстово включване. Данните бяха извлечени с помощта на предварително дефинирана схема за извличане, за да се осигури стандартизация.

Резултати

Прожектирани са 1964 заглавия и резюмета, от които са включени 653 статии с пълен текст. Най -често срещаните животински видове, използвани за моделиране на неизползване, са плъхове (59%) и мишки (30%). Мъжките (53%), използвани в по-голямата част от проучванията, и генетично модифицираните животни представляват 7%. Идентифицирани са дванадесет различни метода за предизвикване на неизползване. Най -често използваните методи бяха разтоварване на задните крайници (44%), невректомия (15%), превръзки и ортези (15%) и ботулинов токсин (9%). Средното време за неизползване е 21 дни (квартили: 14 дни, 36 дни), а средният брой животни на група, подложени на използване, е 10 (квартили: 7, 14). Случайно разпределение на групите се съобщава в 43% от проучванията. По -малко от 5% от проучванията оправдават броя на животните на група чрез изчисление на размера на извадката, за да се осигури адекватна статистическа мощност.

Заключение

Съществуват множество животински модели на загуба на кост, причинена от неизползване, и няколко вида животни са успешно проучени. Сложността на загубата на кост, причинена от неизползване, изисква строги дизайнерски проучвания. Този систематичен преглед подчерта необходимостта от стандартизиране на изследванията и докладването за неупотреба на животни.


    за етиката на животните, кантианството и утилитаризма относно съображенията за еластичността на цените и буферите на веригата за доставки относно задълженията ни към неодушевените обекти, в диалогова форма, II и III за кантианската потребителска етика за моралните системи, разглеждани като статистически модели за благотворителност, морални системи и морална интуиция
    за обективността и субективността в изкуството за смисъла на живота, в изкуството и в творбите на Джералд Мърнан за Хелена Мунктел, Джехан Ален, Харолд Шаперо и Арнолд Роснер


Гледай видеото: Bioinformatika 2: FORMAT PENULISAN DNA SEQUENCE (Декември 2022).