Поиск и изучение генетических детерминант, определяющих эффективность экспрессии гетерологичных генов в растениях тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 03.02.07, кандидат наук Тюрин, Александр Александрович

• Тюрин, Александр Александрович
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Тюрин, Александр Александрович

ОГЛАВЛЕНИЕ

Список сокращений

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА I. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРНЫХ ИСТОЧНИКОВ

1.1 Информационные ресурсы для хранения и анализа биологической информации растительных объектов

1.2 Генетические детерминанты, определяющие эффективность реализации генетической информации

1.2.1 Регуляторные элементы, обеспечивающие эффективность транскрипции генов в растениях

1.2.2 Детерминанты процессинга и сплайсинга пре-мРНК

1.2.3 Детерминанты, определяющие уровень экспрессии целевых генов в растениях на этапе трансляции

1.2.4 Эффективность трансляции в зависимости от кодонового состава генов

1.2.5 Детерминанты, определяющие уровень экспрессии целевых генов в растениях на этапе стабильности белкового продукта

1.2.6 Термостабильная лихеназа Clostridium thermocellum

1.3 Заключение. Постановка цели исследования

ГЛАВА II. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

2.1 Бактериальные штаммы

2.2 Растительный материал

2.3 Биоинформатический анализ. База данных FlowGene.az

2.4 Методы молекулярного клонирования

2.5 Трансформация бактерий

2.6 Агроинфильтрация растений табака N. benthamiana

2.7 Получение белковых лизатов

2.8 Анализ белковых лизатов

ование модульного белок-стабилизируюшего партнёра на

абильной лихеназы

ование модельного гена эритропоэтина с

зным кодоновым составом

»ование гибридных генов, кодирующих рекомбинантный ;ирующий партнёр с интеграцией или слиянием с нативны $анными вариантами генов интерферона-альфа-2А и

Заключение

ВЫВОДЫ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРНЫХ ИСТОЧНИКОВ

152

153

Список сокращений

мРНК - матричная РНК 5'-НТО - 5'-нетранслируемая область З'-НТО- З'-нетранслируемая область

EST- Expression Sequencing Tag - фрагмент экспрессируемого гена

NGS - Next Generation Sequencing - технологии параллельного

секвенирования

ДБ(ОВ) - база данных (Database)

Е. coli - Esherichia coli - кишечная палочка

ДНК - дезоксирибонуклеиновая кислота

кДНК (cDNA) - комплементарная ДНК

SNP - однонуклеотидный полиморфизм.

siPHK - малые интерферирующие РНК

SCL - Subcellular Localization - субклеточная локализация

GO - gene ontology - онтология генов

пре-мРНК - незрелая мРНК

IRES - сайт внутренней посадки рибосом)

тпРНК - транспортная РНК

TSS — transcription start site - сайт начала транскрипции GTFs - общие факторы транскрипции

35S CaMV- промотор 35S РНК вируса мозаики цветной капусты РБФК - рибулозо-бис-фосфат-карбоксилаза А С- альтернативный сплайсинг.

775{7-элементы - translation initiator of short 5' UTR - трансляционные инициаторы коротких 5'-НТО

uORFs - upstream open reading frames -открытые рамки считывания, локализованные выше основной

uAUGs - upstream start codons - стартовые кодоны, также локализованные

выше основного

ЭР (ЕЯ) - эндоплазматический ретикулум иЬ - биквитин

ЫсВ - лихеназа, ИсВ - ген, кодирующий лихеназу ДСН (БОБ) - додецилсульфат натрия N. ЬеШкат1апа - N ¿со Пап а ЬеМкштапа А. Ште/аЫет - Agюbacterium Ште/аслеп^ ПААГ- полиакриламидный гель БСА - бычий сывороточный альбумин

ц/р - ген зелёного флуоресцентного белка, С^Р - зелёный флуоресцентный белок

Ш и ш, еро и ет — гены интерферона и эритропоэтина с нативным и модифицированным кодоновым составом, соответственно Т-ДНК- переносимая ДНК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Поиск и изучение генетических детерминант, определяющих эффективность экспрессии гетерологичных генов в растениях»

ВВЕДЕНИЕ

Получение рекомбинантных белков - одна из ключевых задач биотехнологии. Наиболее актуальным направлением в этой области является получение полипептидов, естественный источник которых крайне ограничен — как правило, это различные белки человека и животных, имеющие фармацевтическое значение. Для получения таких важных полипептидов используется их биосинтез в различных гетерологичных системах: трансгенные животные, культура клеток (в равной степени это относится как к эукариотическим, так и прокариотическим организмам), а также трансгенные растения. Слеудет подчеркнуть, что трансгенные растения, на наш взгляд, представляются наиболее преспективным кандидатом на роль ключевого продуцента целевых белков. Тем не менее, использование растительных объектов для наработки гетерологичных полипептидов сопряжено с целым рядом как прикладных, так и фундаментальных проблем, решение которых по-прежнему остаётся незавершённым.

Создание экспериментальных моделей трансгенных растений для функциональной геномики, как и успех в создании новых форм растений с заданными свойствами или использовании их в качестве продуцентов, зависит от эффективности экспрессии перенесенных (гетерологичных) генов. Эффективность экспрессии гетерологичных генов регулируется на разных этапах: транскрипции, трансляции, и стабильности их белкового продукта. Несмотря на значительные успехи в области генной инженерии растений, в настоящее время исследователи могут строго контролировать уровень экспрессии гетерологичных генов только на этапе транскрипции за счет использования хорошо изученных промоторов. При этом в большинстве случаев отмечается отсутствие корреляции между уровнем мРНК гетерологичного гена и уровнем белкового продукта гетерологичного гена. Это, вероятно, обусловлено тем, что не все мРНК гетерологичного гена

эффективно транслируются. Хотя данная проблема стоит достаточно остро, генетические детерминанты (факторы), которые важны для эффективной трансляции мРНК гетерологичных генов (такие как 5'-нетранслируемые области — 5'-НТО, кодоновый состав целевых генов) у растений, практически не изучены.

Следует также отметить, что отсутствие корреляции между уровнем мРНК гетерологичного гена и уровнем его белкового продукта может быть обусловлено и различием в стабильности белковых продуктов гетерологичных генов. В настоящее время для увеличения стабильности белковых продуктов гетерологичных генов, исследователи, в основном, используют подходы, которые основаны на изменении локализации синтезирующихся белковых продуктов. Например, за счет тканеспецифичных промоторов можно экспрессировать гетерологичный ген в разных тканях (таких как семена) или за счет лидерных последовательностей направить белковый продукт в разные компартменты растительной клетки (такие как хлоропласты, эндоплазматический ретикулум, апопласт). В этом случае увеличение стабильности белкового продукта гетерологичного гена обусловлено меньшей активностью протеолитических ферментов в таких тканях или компартментах. Однако, для многих исследователей тканеспецифичная экспрессия гетерологичного гена или локализация его белкового продукта в различных компартментах растительной клетки зачастую не удовлетворяет как подход для увеличения стабильности белковых продуктов, в частности, при создании экспериментальных моделей растений для изучения физиологической роли генов. В связи с этим, необходим поиск дополнительных подходов, за счет которых можно изменять стабильность белковых продуктов гетерологичных генов у растений, в частности, использование белок-стабилизирующих партнеров.

В настоящее время имеется огромный объем геномной и экспрессионной информации, в том числе и по растениям, которые

размещены в соответствующих базах данных. Следует отметить, что сейчас имеется возможность, используя геномные и экспрессионные данные провести биоинформатический анализ нуклеотидных последовательностей, и выявить структурно-функциональные закономерности для генов, в том числе и выявить генетические детерминанты, за счет которых потенциально возможно модулировать эффективность трансляции мРНК гетерологичных генов и стабильность их белковых продуктов.

В связи с вышеизложенным, поиск генетических детерминант, важных для оптимальной экспрессии переносимого гена в растениях на уровне трансляции и стабильности белковых продуктов является актуальным направлением исследований.

ГЛАВА I. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРНЫХ ИСТОЧНИКОВ

1.1 Информационные ресурсы для хранения и анализа биологической информации растительных объектов

В настоящее время ряд геномных проектов для разных видов растений завершен и/или находится на разных этапах их выполнения (таблица 1.1, Приложение 1). Помимо этого, постоянно растет число исследований по определению фрагментов экспрессируемых генов (EST - Expression Sequencing Tag) растений (на август 2012 года в открытом доступе представлены данные более чем о 40 ООО EST).

С другой стороны, использование биологических микрочипов как высоко-пропускной технологии, применяемой, в основном, для исследования модельных растений, таких как арабидопсис и рис, предоставляют огромный массив данных по количественному уровню экспрессии множества транскриптов в одном эксперименте. Развитие современных технологий параллельного секвенирования (NGS - Next Generation Sequencing) позволило сделать получение информации о генетических текстах рутинным компонентом многих биологических исследований. Использование этих технологий привело к глобальному изменению количества получаемой биологической информации - нуклеотидных последовательностей ДНК и РНК, а также результатов по количественному анализу экспрессии генов, прежде всего, у немодельных видов растений, так называемые транскриптомные исследования. С использованием транскриптомных исследований получен огромный массив данных по количественному анализу тысяч генов, экспрессирующихся на различных стадиях развития растений (при прорастании, созревании, цветении), а также при действии различных стрессовых факторов, как биотических, так и абиотических.

Масштабность современных задач биологии, и в частности геномных и экспрессионных исследований, в совокупности с развитием современных методов получения биологической информации, привели к появлению впечатляющего объема биологических данных.

Для хранения огромного массива биологической информации используются информационные ресурсы, которые, обычно обозначаются как базы данных (Database, DB), а ресурсы для анализа этой информации обычно обозначают как сервера (web server), хотя термин базы данных также применим к этим ресурсам. Следует отметить, что существует различная классификация информационных ресурсов для хранения и\или анализа биологической информации. Ниже приведены несколько примеров такой классификации:

I. Классификация

1) Архивные базы данных

включают огромный массив различной биологической информации, обычно поделенный на подгруппы - например, GenBank - первичные последовательности нуклеиновых кислот; PDB - пространственные структуры белков;

2) Интегрированные базы данных

включают биологическую информацию, в том числе и дополнительное описание с указанием: организмов, в которых встречается; места локализации в геноме, функции и т.д. - например, NCBI Entrez -информация о нуклеотидных и аминокислотных последовательностях и структурах; Есосус - гены, белки, метаболизм и пр. Е. coli;

3) Локальные базы данных

включают биологическую информацию либо по конкретным организмам, либо биологическим молекулам, таким как ДНК, РНК, белки, либо отдельным группам последовательностей, вовлеченных в определенные биологические процессы - например, PlnTFDB - база данных о

транскрипционных факторах растений; PRGdb - база данных для анализа генов устойчивости у растений; SALAD - база данных для анализа мотивов белков растений и установления их функций.

II. Классификация

1) Курируемые базы данных

для этих баз данных информацию из архивных баз данных отбирают эксперты, проверяя достоверность информации - например, Swiss- Prot -наиболее качественная база данных, содержащая аминокислотные последовательности белков; KEGG - информация о метаболизме; FlyBase -информация о Drosophila; COG - информация об ортологичных генах прокариот.

2) Не курируемые базы данных,

к ним относятся в основном архивные базы данных. Источниками информации служит прямая подача от исследователей, литература, Центры исследований последовательностей, обмен с другими базами - например, GenBank; Ensembl.

III. Классификация

1) Всеобъемлющие базы данных

представлена разнообразная биологическая информация - например, GenBank; Ensembl, GEO.

2) Организм-специфические базы данных

представлена биологическая информация из разных видов организмов - например, TAIR (арабидопсис), MSU (рис).

3. Молекуло-специфичные базы данных

ориентированы на различные группы молекул - ДНК, РНК, белки.

4. Последовательность-специфичные базы данных

ориентированы на различные последовательности - геномы, мРНК,

ESTs (например, SolEST), промоторы (например, Synbioss Designer) и др.

IV. Классификация

«Первичные» базы данных

содержат экспериментально полученную биологическую информацию, например, GenBank; Ensembl, GEO.

«Вторичные» базы данных

основаны на компьютерной обработке биологической информации, например, PromoterCAD, UniProt.

Базы данных с аннотированной информацией по модельным организмам.

например, TAIR (арабидопсис), MSU (рис).

Среди хорошо известных «первичных» баз данных, следует обозначить: GenBank, UniProt, Pfam, PDB, DIP. В текущей версии GenBank (апрель 2013 г.) содержится 164 млн. последовательностей, общей длиной 151 млрд. п.н., дополнительно в разделе WGS (последовательности, полученные методом глубокого параллельного секвенирования) 110 млн., общей длиной 418 млрд. п.н. В базе данных UniProt представлено свыше 40,4 млрд. записей по аминокислотным последовательностям; в Pfam - 14 831 домен и 18,5 млн. записей, в PDB - 91 939 пространственных структур белков, в DIP - 75 ООО белок-белковых взаимодействий. Эти данные демонстрируют объем полученной биологической информации, хранящейся только в части «первичных» баз данных.

Отдельно следует выделить информационные ресурсы, специализирующиеся на компьютерном предсказании различных биологических функций и структур макромолекул («вторичные» базы данных).

Ниже дан краткий обзор ряда информационных ресурсов, которые могут быть полезными для исследователей, работающих в области генетики и биотехнологии растений для предсказания структурно-функциональных характеристик определенных последовательностей, которые можно

использовать для планирования экспериментов.

Базы данных для анализа геномных последовательностей.

База данных TAIR (The Arabidopsis Information Resource, http://www.arabidopsis.org) содержит информацию последовательностей генома модельного растения Arabidopsis thaliana, а также данные о структуре генов и их генных продуктах, экспрессионные данные и дополнительную информацию об этом виде растений, включая публикации.

RAP-DB играет важную роль в исследованиях риса [Hiroaki et al., 2013] Данная база, основанная в 2004 году, содержит основанную на литературных источниках аннотацию генов риса, кДНК и данные по однонуклеотидному полиморфизму (SNP). База данных имеет открытый доступ для пользователей: http ://rapdb. dna. affrc. go. i p/down load/irgsp 1. html. Следует отметить и базу данных MSU (http://rice.plantbiology.msu.edu/), которая также содержит полезную информацию о 12 аннотированных хромосомах риса.

MaizeGDB представляет собой информационный ресурс для хранения и анализа биологической информации о нескольких линиях кукурузы, включая генетическую и метаболическую информацию (www.maizegdb.org).

PlantGSEA (Gene Set Enrichment Analysis - GSEA) - мощный подход для интерпретации биологического значения набора генов [Xin et al., 2013]. Этот подход основан на определения перекрытий с различными предварительно определенными наборами генов. Наборы генов (20 290 наборов генов), основанные на GO, загружены из соответствующих аннотированных баз данных, включая TAIR [Swarbreck et al., 2008], MSU rice [Ouyang et al., 2007] and Phytozome [Goodstein et al., 2012]. Следует подчеркнуть, что база данных PlantGSEA включает (1) хорошо известные аннотационные системы, такие как GO и KEGG, (2) опубликованные данные, такие как TAIR и RGAP, (3) литературные данные и (4) компьютерные предсказания, используя существующие инструменты, например

предсказание целей для микроРНК. Весьма важный аспект этой базы данных - это контролируемый словарь (Plant Ontology - PO), описывающий анатомию, морфологию и развитие растений, полученный из Plant Ontology Consortium [Avraham et al., 2008]. Этот сервер поддерживает IDs генных локусов и IDs проб Affymatrix microarray для четырех модельных видов растений (.Arabidopsis thaliana, Oryza sativa, Zea mays и Gossypium raimondii). PlantGSEA находится в открытом доступе:

http://structuralbiology.cau.edu.cn/PlantGSEA.

Базы данных для анализа регуляторных элементов генома

Промоторы представляют собой наборы цис-регуляторных мотивов, которые определяют взаимодействие между транскрипционными факторами и аппаратом транскрипции. Существует ряд методов, применяемых для распознавания регуляторных мотивов внутри последовательности промотора: построение матрицы позиционных весов на основе экспериментально полученных сайтов связывания [Zou et al., 2011; Bailey et al., 2006; Thijs et al., 2002; Steffens et al., 2004], анализ частоты встречаемости слов в промоторе [Yamamoto et al., 2007] и зависимости присутствия мотива от профиля экспрессии [Czar et al., 2009]. Следует отметить, что применение синтетических аналогов регуляторных элементов дало начало такому направлению биоинформатики как предсказание перспективных промоторных последовательностей. Так, разработанное в последнее время программное обеспечение (включая GenoCAD [Czar et al., 2009], Eugene [Bilitchenko et al., 2011], DeviceEditor [Chen et al., 2012], J5 [Hillson et al., 2012], TinkerCell [Chandran et al., 2009] и некоторые другие) хорошо подходят для дизайна генов, белков и даже метаболических путей, однако, не позволяет создание новых регуляторных мотивов, хотя с использованием некоторых приложений (например, Synbioss Designer [Weeding et al., 2010]) можно создавать синтетические промоторы для бактерий на основе комбинирования

исходных бактериальных промоторов [Сох et al., 2007]. В настоящее время существуют решения и для дизайна растительных промоторов [Сох et al., 2013] — PromoterCAD представляет собой набор инструментов для сравнительного анализа экспрессионных данных и ассоциированными с ним цис-регуляторными мотивами, а также приложения для комбинирования полученной информации. Данный сервер даёт возможность получать наборы регуляторных мотивов из введённых нативных и искусственных промоторов. Инструменты MotifExpress и MotifCircadian позволяют искать промоторные области, ассоциированные с определённым уровнем экспрессии (используя экспрессионные данные, полученные при помощи биологических микрочипов). Для данного сервера PromoterCAD есть ограничения - он в основном предназначен для исследователей, работающих с модельным растением A. thaliana. PromoterCAD построен на LinkData открытой платформе и доступен по ссылке URL: http://promotercad.org. LinkData URL: http ://linkdata. org.

Понимание функций регуляторных элементов в геномах организмов представляет собой актуальную научную задачу. Эти элементы, включающие энхансеры, репрессоры и изоляторы, играют, как предполагается, важную роль в процессах развития, обеспечения гомеостаза и развития защитных механизмов у разных организмов. Полногеномный анализ профилей экспрессии и механизмов связывания различных транскрипционных факторов становится общедоступным инструментом благодаря современным технологиям секвенирования (NGS). Хотя базовые методы определения функциональных участков молекулы ДНК давно стали рутинными, и их применение дало огромный объем данных, раскрытие молекулярных механизмов, лежащих в основе молекулярных процессов, остаётся крайне сложной задачей. Так, например, активность энхансеров определяется совместным связыванием транскрипционных факторов, которые в свою очередь стабилизируют комплекс ко-активирующих белков, формируя, таким

образом, определённый уровень активности РНК-полимеразы II в промоторной области гена. Применение традиционного подхода к поиску мотивов в геномной информации, в данном случае, порождает огромный массив предполагаемых сайтов связывания, который, однако, обладает довольно слабой предсказательной силой. Для устранения этой проблемы [Christopher et al., 2013] разработан альтернативный подход к предсказанию энхансеров, используя метод опорных векторов (support vector machine (SVM)) [Lee et al., 2011]. Данный метод даёт возможность точно предсказывать регуляторные последовательности без каких-либо предварительных данных о сайтах связывания с транскрипционными факторами. После обучения на экспериментально полученной выборке регуляторных областей каждому k-меру присваивается определённый вес, соответствующий его общему вкладу в активность энхансеров. Данный подход успешно апробирован в ряде исследований [Lee et al., 2011; Visel et al., 2009; Stamatoyannopoulos et al., 2012; Gorkin et al., 2012], включавших в себя как биоинформатический анализ, так и экспериментальную верификацию его данных.

Транскрипционные факторы являются господствующими регуляторными элементами, которые непосредственно связываются с индивидуальными cis-регуляторными элементами и активируют экспрессии многих downstream генов, приводя к развитию механизмов, включая стрессовый ответ. Различные транскрипционные факторы, такие как AREB/ABF, MYB, AP2/EREBP, bZIP, MYC,HSF, DREB1/ CBF, NAC, HB и WRKY оказывают влияние на стрессовые ответы в растениях. Традиционными методами для характеристики стресс-ответственных транскрипционных факторов, включая анализ связывания и нитроцеллюлозой, ДНК-футпринтинг метод, гель-shift анализ, Саузерн-Вестерн блоттинг как ДНК и белков, а также иммунопреципитационные чипы (Chip-chip) или ChlP-sequence и другие. Поскольку экспериментальные

методы высокоточные, идентификация и характеристика роли генов в определенном стрессовом событии часто проводятся в лабораториях и требуют временных затрат. Для преодоления этого компьютерные подходы предлагают платформу для сбора информации за счет интеграции различных публичных данных и чувствительных алгоритмов предсказания. Публичные данные и анализ с применением определенных алгоритмов, обеспечили новую платформу для понимания ключевых молекулярных активностей, включая стрессовый ответ, адаптацию и толерантность растений [Hu et al. 2003].

В настоящее время созданы многочисленные базы данных для хранения и анализа информации о транскрипционных факторах разных видов растений: RARTF, DRTF, SoybeanTFDB, SoyDB и TOBFAC, DATFAP, Grassius, PlnTFDB, LegumeTFDB, GramineaeTFDB и PlantTFDB, STIFDB2 [Mahantesha et al., 2013], TreeTFDB [Keiichi et al., 2013]. Следует отметить еще один информационный ресурс, который служит для предсказания на уровне генома последовательностей ДНК за счет образования структур определенной формы, которые способны взаимодействовать с белками, такими как транскрипционные факторы или другие ДНК-связывающие белки. Это - web-сервер DNAshape (http://rohslab.cmb.iisc.edu/DNAshape/) [Tianyin, 2013].

Базы данных для предсказания сплайсинга и вторичной структуры

мРНК.

Как уже упоминалось ранее, базы данных давно перестали быть просто хранилищем информации и в настоящее время выступают в качестве источника данных для разного рода биинформатических инструментов. Одним из подобных приложений является предсказание сайтов сплайсинга и моделирование вторичной структуры мРНК. Решение данной задачи крайне важно, поскольку даёт возможность предсказывать альтернативные

транскрипты и различные регуляторные элементы, в основе которых лежит изменение конфигурации молекулы мРНК, и, как следствие, эффективность процесса трансляции.

База данных ERISdb [Szczesniak et al., 2013] прогнозирует цис-регуляторные мотивы, участвующие в процессе сплайсинга, и содержит информацию о восьми видах растений.

Недавние исследования показали возможность того, что кодирующие области матричной РНК часто могут включать области со вторичной структурой, вовлечённые в ряд постранскрипционных процессов [Chen et al., 2007; Kertesz et al., 2010; Lin et al., 2011]. И хотя существую программы, способные анализировать особенности фолдинга больших некодирующих РНК [Bernhart et al., 2006] или нетранслируемые области мРНК [Rabani et al., 2008], эти инструменты мало подходят для подобного анализа кодирующих областей мРНК. Приложение SPARC S (Structural Profile Assignment of RNA Coding Sequences (Structural Profile) является одним из примеров информационных ресурсов, позволяющих решить эту проблему. SPARC S принимает в качестве входных данных кодирующую последовательность мРНК, а возвращает, помимо различных статистических данных, ещё список сегментов с предсказанной для них вторичной структурой [Yang et al., 2013]. Приведем примеры еще двух web-серверов RNAstructure и RNAsnp, с помощью которых можно предсказать вторичные структуры РНК. Эти информационные ресурсы могут быть полезны для понимания механизма действия РНК, для дизайна siPHK и антисмысловых олигонуклеотидов ДНК, а также для предсказания сайтов в молекулах мРНК, которые могут взаимодействовать с регуляторными белками [Bellaousov et al., 2013; Sabarinathan et al., 2013].

Экспрессионные базы данных

В этой группе баз данных можно выделить два типа информационных

ресурсов: одни ресурсы основаны на данных EST, а вторые - на данных, полученные с использованием биологических микрочипов.

Наиболее представленная информация данных EST растений размещена на сервере NCBI www.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/PLANTS. В ней содержатся и обновляются данные крупных проектов по секвенированию EST. Помимо этого, для ряда таксономических групп растений и отдельных видов созданы базы данных EST, например — для 14 видов растений семейства Solanaceae (SolEST база данных - http://biosrv.cab.unina.it/solestdb), орхидных [Su et al., 2013], редиса [Shen et al., 2013] и других семейств растений. Как правило, проекты EST выполняются на растениях, для которых нет данных о секвенированных геномах.

В настоящее время получены расширенные коллекции экспрессионных данных с использованием биологических микрочипов, в основном, для организмов, геномы которых полностью секвенированы. Эти данные доступны из открытых баз, таких как Gene expression atlas Европейского института биоинформатики [Kapushesky et al., 2010], ArrayExpress~a public database [Parkinson et al., 2007] и других. Особый интерес представляет ресурс BAR (The Bio-Analytic Resource for Plant Biology), http://bar.utoronto.ca/efp/cgi-bin/efpWeb.cgi, который поставляет обширный массив данных по модельному растению арабидопсис.

Следует особо подчеркнуть важность таких информационных ресурсов для интерпретации результатов в разнообразных аспектах, что дает возможность для серьезных открытий в различных областях биологии.

Информационные ресурсы для определения локализации белковых продуктов.

Знание клеточной локализации (SCL - Subcellular Localization) белков растений тесно взаимосвязано с их функциями и, как следствие, оказывает помощь в понимании регуляции ключевых биологических процессов на клеточном уровне. В связи с этим, предсказание субклеточной локализации

белков в клетках растений - одно из активно развивающихся направлений.

В последние годы для решения этой задачи разработан целый ряд подходов, которые можно классифицировать следующим образом: (i) функция генерируется на основе какой-либо последовательности: аминокислотного состава [Mei et al., 2012], N-концевой последовательности [Petsalaki et al., 2006], псевдо-аминокислотного состава [Shi et al., 2007] или PSSM (позиция-специфичной матрицы счёта); (ii) во втором случае, функция получается при использовании аннотаций GO [Blum et al., 2009; Anurag et al., 2012; Fyshe et al., 2008]; (iii) кроме того, может использоваться гибридный метод, когда комбинируется информация и о самой последовательности и её аннотация [Briesemeister et al., 2012; Chi et al., 2012]. Несмотря на то, что подобные подходы играют важную роль в предсказании, их точность по-прежнему нуждается в улучшении, особенно это касается растительных белков [Wu et al., 2011; Chou et al., 2007; Chou et al, 2010].

Так, рядом исследователей предложен эффективный подход для идентификации мотивов локализации [Ни et al, 2012; Tang et al, 2012]. В данном случае мотивы локализации определены как фрагменты (непрерывный или разорванный) аминокислотной последовательности, соответствующие субклеточному домену и расположенные в N-концевой области.

Один из таких информационных ресурсов - PlantLoc - сервер для предсказания клеточной локализации белков растений. Сервер имеет две инновационные характеристики: библиотеку мотивов, связанных с локализацией за счет рекурсивного метода без выравнивания и информации GO; и создания простой архитектуры для быстрой и точной идентификации клеточной локализации белков растений без обучения алгоритмом машины, с точностью предсказания до 80.8%. [Tang et al, 2013]. PlantLoc сервер находится в открытом доступе http://cal.tongji.edu.cn/PlantLoc/.

Базы данных по органеллам растительной клетки.

Пластиды являются важными компонентами растительной клетки и представляют интерес для многих исследователей в области растительной биологии. Одним из ключевых ресурсов, в котором представлено описание фенотипов 2495 мутантов арабидопсиса, а также изображение мутантов и ультраструктуры их пластид - это The Chloroplast Function Database [Myouga et al., 2012]. Более мощный программный инструмент для создания высокоразрешающих карт геномов органелл и для визуализации набора их экспрессионных данных - это OrganellarGenomeDraw (OGDRAW). OGDRAW имеет опции для правильного захвата специфических структурных и функциональных характеристик геномов пластид, таких как кодовый цвет консервативных классов генов, представленных в геномах органелл, инвертированных повторов и полицистронных транскриптов. Вновь реализованный модуль для визуализации набора количественных экспрессионных данных за счет указания их на карте расширяет применение OGDRAW, поскольку позволяет исследователю видеть структуру генома органелл и уровень экспрессии генов на одном рисунке. Это предоставляет уникальную возможность для изучения взаимосвязи между экспрессией и позицией генов в геноме или их локализацией внутри оперонов [Lohse et al., 2013]. OGDRAW расположен в открытом доступе http://ogdraw.mpimp-golm.mpg.de/

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Тюрин, Александр Александрович, 2013 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРНЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Вячеславова А.О.. Серия модульных векторов для стабильной и транзиентной экспрессии гетерологичных генов в растениях./А.О. Вячеславова, О.н. Мустафаев, А.А. Тюрин, Х.Р. Шимшилашвили, И.Н. Бердичевец, Д.М. Шаяхметова, М.А. Голденков, B.C. Фадеев, Ю.В. Шелудько, И.В. Голденкова-Павлова. // Генетика - 2012. -Т. 48. № 9. С. 10461056.

2. Вячеславова А.О. Сравнительное изучение эффективности agrobacterium-опосредованной транзиентной экспрессии гетерологичных генов, кодирующих рекомбинантные белки: дис... канд.био.наук: 03.01.06: защищена 21.11.2012/ Вячеславова Алиса Олеговна. - Москва, 2012, 159 с.

3. Комахин РА. Термостабильная лихеназа Clostridium thermocellum для фундаментальных и прикладных исследований, автореф. дис. канд. био. наук. /Комахин Роман Александрович. - 2005. - 26 с.

4. Льюин, Гены/ Б.Льюин; пер. 9-го англ. Изд. - М. БИНОМ 2012. с.

267

5. Маниатис Т. Молекулярное клонирование./ Маниатис Т., Фрич Э., Сэмбрук Д.//- М. - Мир. - 1984.

6. Abaeva, I.S. Bypassing of stems versus linear base-by-base inspection of mammalian mRNAs during ribosomal scanning. /Abaeva, I.S., Marintchev, A., Pisareva, V.P., Hellen, C.U., Pestova, T.V.// EMBO J. - 2011. - 30, 115-129.

7. Andrew D. Riboswitches: Structures and Mechanisms./Andrew D. Garst, Andrea L. Edwards and Robert T. Batey// Cold Spring Harb Perspect Biol -2011 -doi: 10.1101 /cshperspect. a003 5 3 3;

8. Anurag,M. Location of disorder in coiled coil proteins is influenced by its biological role and subcellular localization: a GO-based study on human proteome./ Anurag,M., Singh,G.P. and Dash,D.// Mol. Biosyst.- 2012. - 8, 346352.

9. Arava Y. Isolation of polysomal RNA for microarray analysis. /Arava Y. // Methods Mol Biol.- 2003. -224:79-87

10. Arora,A. Inhibition of translation in living eukaryotic cells by an RNA G-quadruplex motif./Arora,A., Dutkiewicz,M., Scaria,V., Hariharan,M., Maiti,S. and Kurreck,J.//RNA- 2008. -14, 1290-1296.

11. Avraham,S. The Plant Ontology Database: a community resource for plant structure and developmental stages controlled vocabulary and annotations. /Avraham,S., Tung,C.W., Ilic,K., Jaiswal,P, Kellogg,E.A., McCouch,S., Pujar,A., Reiser,L., Rhee,S.Y., Sachs,M.M. et al. // Nucleic Acids Res..- 2008. - 36, D449-D454.

12. Azzalin,C.M. Telomeric repeat containing RNA and RNA surveillance factors at mammalian chromosome ends./Azzalin,C.M., Reichenbach,R, Khoriauli,L., Giulotto,E. and Lingner,J.// Science- 2007. - 318, 798-801.

13. Bacha H. Escherichia coli maltose-binding protein as a molecular chaperone for recombinant intracellular cytoplasmic single-chain antibodies./ Horacio Bacha, Yariv Mazora, Shelly Shakya, Atar Shoham-Leva, Yevgeny Berdichevskya, David L Gutnicka, Itai Benhar // Journal of Molecular Biology-2001. - Volume 312, Issue 1, 7 September 2001, Pages 79-93

14. Bachmair A. In vivo half-life of a protein is a function of its amino-terminal residue, / Bachmair A., D. Finley, A. Varshavsky //Science 234- 1986. -179-186

15. Bailey,T.L. MEME: discovering and analyzing DNA and protein sequence motifs. /Bailey,T.L., Williams,N., Misleh,C. and Li,W.W.// Nucleic Acids Res.- 2008. - 34, W369-W373.

16. Banerjee A.K. 5'-terminal cap structure in eucaryotic messenger ribonucleic acids. /Banerjee A.K.//Microbiol Rev- 1980. -44:175-205

17. Baneyx F .Recombinant protein folding and misfolding in Escherichia coli. /Baneyx F, Mujacic M.// Nat Biotechnol.- 2004. -Nov;22(ll): 1399-408.

18. Barrett, Lucy W. Regulation of eukaryotic gene expression by the untranslated gene regions and other non-coding elements./Barrett, Lucy W.; Fletcher, Sue; Wilton, Steve D.//Cellular and Molecular Life Sciences- 2012. - 69 (21): 3613-3634

19. Bashkirov,V.I. A mouse cytoplasmic exoribonuclease (mXRNlp) with preference for G4 tetraplex substrates. /Bashkirov,V.I., Scherthan,H., Solinger,J.A., Buerstedde,J.M. and Heyer,W.D. //J. Cell. Biol.- 1997. -136, 761-773.

20. Bayer E.A. Cellulose, Cellulases and Cellulosome./Bayer E.A., Chanzy H.R., Lamed R., Shoham Y. // Current Opinion in Structural Biology-1998. - V.8.- P.548-557.

21. Baker R.T. Yeast N-terminal amidase. A new enzyme and component of the N-end rule pathway,/ R.T. Baker, A. Varshavsky// J Biol Chem 270- 1995. -12065-12074

22. Begiun P. Detection of cellulase activity in polyacrylamide gels using Congo red-stained agar replicas / Begiun P. // Anal. Biochem. - 1983. - V. 131. -№2.-P. 333-6.

23. Beilmann A. Activation of a truncated PR-1 promoter by endogenous enhancers in transgenic plants./Beilmann A, Albrecht K, Schultze S, Wanner G, Pfitzner UM.//Plant Mol Biol. - 1992. - Jan;18(l):65-78

24. Bellaousov S. RNAstructure: web servers for RNA secondary structure prediction and analysis./Bellaousov Stanislav, Jessica S. Reuter, Matthew G. Seetin and David H. Mathews. //Nucleic Acids Research. - 2013. - Vol. 41, Web Server issue W471-W474;

25. Benchabane M, Goulet C, Rivard D, Faye L, Gomord V, Michaud D. Preventing unintended proteolysis in plant protein biofactories. / Benchabane M, Goulet C, Rivard D, Faye L, Gomord V, Michaud D. //Plant Biotechnol. J.- 2008. -; 6:633-648

26. Berahart,S.H. Local RNA base pairing probabilities in large sequences. /Bernhart,S.H., Hofacker,I.L. and Stadler,P.F.// Bioinformatics. - 2006. -22, 614-615.

27. Bertani, G. Studies on Lysogenesis. I. The mode of phage liberation by lysogenic Escherichia coli./Bertani, G.//J. Bacteriology - 1952. - 62:293-300

28. Bilitchenko,L. Eugene-a domain specific language for specifying and constraining synthetic biological parts, devices, and systems./Bilitchenko,L., Liu,A., Cheung,S., Weeding,E., Xia,B., Leguia,M., Anderson,J.C. and Densmore,D.// PLoS One - 2011. -6, el8882.

29. Blum,T. MultiLoc2: integrating phylogeny and Gene Ontology terms improves subcellular protein localization prediction./Blum,T., Briesemeister,S. and Kohlbacher,0.//BMC Bioinformatics - 2009. -10, 274.

30. Bonnal,S. A single internal ribosome entry site containing a G quartet RNA structure drives fibroblast growth factor 2 gene expression at four alternative translation initiation codons./Bonnal,S., Schaeffer,C., Cre'ancier,L., Clamens,S., Moine,H, Prats,A.C. and Vagner,S.// J. Biol. Chem.- 2003. - 278, 39330-39336.

31. Boothe, J. Seed-based expression systems for plant molecular farming./ Boothe, J., Nykiforuk, C., Shen, Y., Zaplachinski, S. et al.// Plant Biotechnol. J.- 2010. -8, 588-606

32. Bradford, M. A. Rapid and sensitive method for the quantitation of microgram quantities of protein utilizing the principle of protein-dye binding / Bradford, M. A. // Anal. Biochem. - 1976. - V.72. - P.248-254.

33. Bradnam K.R. Longer first introns are a general property of eukaryotic gene structure. /Bradnam KR, Korf I //PLoS ONE- 2008. -3:e3093

34. Briesemeister,S. SherLoc2: a high-accuracy hybrid method for predicting subcellular localization of proteins. /Briesemeister,S., Blum,T., Brady,S., Lam,Y., Kohlbacher,0. And Shatkay,H.// J. Proteome Res. - 2009. -8, 53635366.

35. Brinkmann, H. Endosymbiotic origin and codon bias of the nuclear gene for chloroplast glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase from maize. /Brinkmann, H., Martinez, P., Quigley, F., Martin, W. and Cerff, R., 1987, //J Mol. - 1987. -26: 320-328.

36. Brown,V. Microarray identification of FMRP-associated brain mRNAs and altered mRNA translational profiles in fragile X syndrome. /Brown,V., Jin,P., Ceman,S., Darnell,J.C., 0'Donnell,W.T.,Tenenbaum,S.A., Jin,X., Feng,Y., Wilkinson,K.D., Keene,J.D. et al.//Cell- 2001. - 107, 477-487.

37. Bugaut A. 5'-UTR RNA G-quadruplexes: translation regulation and targeting./Anthony Bugaut and Shankar Balasubramanian//Nucleic Acids Research- 2012. -Vol. 40, No. 11 4727^741

38. Calvo, S.E. Upstream open reading frames cause wide spread reduction of protein expression and are polymorphic among humans. /Calvo, S.E., Pagliarini, D.J., Mootha, V.K.//Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. - 2009. - 106, 75077512;

39. Cañizares M.C. Use of viral vectors for vaccine production in plants./ Cañizares MC, Nicholson L, Lomonossoff GP.// Immunol Cell Biol- 2005. -Jun;83(3):263-70.

40. Castets,M. FMRP interferes with the Racl pathway and controls actin cytoskeleton dynamics in murine fibroblasts. /Castets,M., Schaeffer,C., Bechara,E., Schenck,A., Khandjian,E.W., Luche,S., Moine,H., Rabilloud,T., Mandel,J.L. and Bardoni,B.//Hum. Mol. Genet.- 2005. -14, 835-844.

41. Cenik C. Genome-wide functional analysis of human 50 untranslated region introns. /Cenik C, Derti A, Mellor JC, Berriz GF, Roth FP//Genome Biol-2010. -11:R29

42. Chalupnikova,K. Recruitment of the RNA helicase RHAU to stress granules via a unique RNA-binding domain. /Chalupnikova,K., Lattmann,S., Selak,N., Iwamoto,F., Fujiki,Y. and Nagamine,Y.//J. Biol. Chem.- 2008. -283, 35186-35198.

43. Chandran,D. TinkerCell: modular CAD tool for synthetic biology./Chandran,D., Bergmann,F.T. and Sauro,H.M. // J. Biol. Eng. - 2009. -3, 19.

44. Chen,H. Detecting non-coding selective pressure in coding regions./Chen,H. and Blanchette,M.// BMC Evol. Biol. - 2007. -7(Suppl. 1), S9.

45. Chen,J. DeviceEditor visual biological CAD canvas. /Chen,J., Densmore,D., Ham,T.S., Keasling,J.D. and Hillson,N.J. // J. Biol. Eng. - 2012. -6, 1.

46. Chi,S.M. WegoLoc: accurate prediction of protein subcellular localization using weighted Gene Ontology terms. /Chi,S.M. and Nam,D.// Bioinformatics - 2012. -28, 1028-1030.

47. Chou,K.C. Large-scale plant protein subcellular location prediction. /Chou,K.C. and Shen,H.B. //J. Cell. Biochem. - 2007. -100, 665-678.

48. Chou,K.C. Plant-mPLoc: a top-down strategy to augment the power for predicting plant protein subcellular localization. /Chou,K.C. and Shen,H.B.// PLoS One-2010. -5, el 1335.

49. Christiansen,J. A guanosine quadruplex and two stable hairpins flank a major cleavage site in insulin-like growth factor II mRNA./Christiansen,J., Kofod,M. and Nielsen,F.C.// Nucleic Acids Res.- 1994. - 22, 5709-5716.

50. Christopher Fletez-Brant. kmer-SVM: a web server for identifying predictive regulatory sequence features in genomic data sets. /Christopher Fletez-Brant, Dongwon Lee, Andrew S. McCallion and Michael A. Beer.// Nucleic Acids Research - 2013. -Vol. 41, Web Server issue doi:10.1093/nar/gkt519 W544-W556

51. Conley A.J. Induction of protein body formation in plant leaves by elastin-like polypeptide fusions. /Conley AJ, Joensuu JJ, Menassa R, Brandle JE.//BMC Biol. - 2009. -7;7:48;

52. Corrado G. Inducible gene expression systems and plant biotechnology /Corrado G, Karali M. // Biotechnology Adv. - 2009. -V. 27. P. 733-743

53. Cox, R.S. PromoterCAD: data-driven design of plant regulatory DNA. /Cox, Robert Sidney III, Koro Nishikata, Sayoko Shimoyama, Yuko Yoshida, Minami Matsui, Yuko Makita and Tetsuro Toyoda. //Nucleic Acids Research - 2013. -Vol. 41, Web Server issue W569-W574

54. Cox,R.S. Programming gene expression with combinatorial promoters./ Cox,R.S., Surette,M.G. and Elowitz,M.B.// Mol. Syst. Biol. - 2007. -3, 145.

55. Creacy,S.D. G4 resolvase 1 binds both DNA and RNA tetramolecular quadruplex with high affinity and is the major source of tetramolecular quadruplex G4-DNA and G4-RNA resolving activity in HeLa cell lysates./Creacy,S.D., Routh,E.D., Iwamoto,F., Nagamine,Y., Akman,S.A. and Vaughn,J.P.//J. Biol. Chem.- 2008. -283, 34626-34634.

56. Cunha, N. Accumulation of functional recombinant human coagulation factor IX in transgenic soybean seeds. / Cunha, N., Murad, A., Ramos, G., Maranhao, A. Q. et al.//Transgenic Res. - 2011.-20, 841-855

57. Czar,M.J. Writing DNA with GenoCAD. /Czar,M.J., Cai,Y. and Peccoud,J.// Nucleic Acids Res. - 2009. -37, W40-W47.

58. Darnell,J.C. Fragile X mental retardation protein targetsG quartet mRNAs important for neuronal function./Darnell,J.C., Jensen,K.B., Jin,P., Brown,V., Warren,S.T. and Darnell,R.B.//Cell- 2001. - 107, 489-499.

59. De Cian A. Highly efficient G-quadruplex recognition by bisquinolinium compounds./De Cian,A., Delemos,E., Mergny,J.L., Teulade-Fichou,M.P. and Monchaud,D. //J. Am. Chem. Soc.- 2007. -129, 1856-1857.

60. DeRisi J.L. Exploring the metabolic and genetic control of gene expression on a genomic scale. /DeRisi JL, Iyer VR, Brown PO.//Science - 1997. -278:680-686;

61. Dikstein R. The unexpected traits associated with core promoter elements. /Dikstein Rivka. // Transcription. - 2011. -2:5, 201-206

62. Dmitriev S.E. Efficient cap-dependent in vitro and in vivo translation of mammalian mRNAs with long and highly structured 5'-untranslated regions. /Dmitriev SE, Andreev DE, Ad'Ianova ZV, Terenin IM, Shatskii IN// Mol Biol (Mosk)- 2009. -43:119-125

63. Doran PM. Foreign protein degradation and instability in plants and plant tissue cultures. / Doran PM./'/Trends Biotechnol.- 2006. - 24:426-432

64. Du,Z. Enrichment of G4 DNA motif in transcriptional regulatory region of chicken genome./Du,Z., Kong,P., Gao,Y. and Li,N.//Biochem. Biophys. Res. Commun.- 2007. -354, 1067-1070.

65. Du,Z. Genome-wide analysis reveals regulatory role of G4 DNA in gene transcription./Du,Z., Zhao,Y. and Li,N.// Genome Res.- 2008. - 18, 233-241.

66. Du,Z. Genome-wide colonization of gene regulatory elements by G4 DNA motifs. /Du,Z., Zhao,Y. and Li,N.//Nucleic Acids Res.- 2009. - 37, 67846798.

67. Dus Santos MJ. A novel methodology to develop a foot and mouth disease virus (FMDV) peptide-based vaccine in transgenic plants. / Dus Santos MJ, Wigdorovitz A, Trono K, Ríos RD, Franzone PM, Gil F, Moreno J, Carrillo C, Escribano JM, Borca MV //Vaccine.-2002.-Jan 15;20(7-8): 1141-7.

68. Eddy,J. Conserved elements with potential to form polymorphic G-quadruplex structures in the first intronof human genes./Eddy,J. and Maizels,N.//Nucleic Acids Res.-2008. - 36, 1321-1333

69. Eddy,J. Gene function correlates with potential for G4 DNA formation in the human genome./Eddy,J. and Maizels,N.//Nucleic Acids Res.- 2006. -34, 3887-3896.

70. Elfakess, R. Unique translation initiation of mRNAs-containing TISU element. /Elfakess, R., Sinvani, H., Haimov, O., Svitkin, Y., Sonenberg, N., Dikstein, R.// Nucleic Acids Res - 2011. -39, 7598-7609

71. Erlendsson, L. S. Barley as a green factory for the production of functional Flt3 ligand. / Erlendsson, L. S., Muench, M. O., Hellman, U., Hrafnkelsdóttir, S. M. et al.//Biotechnol. J.- 2010. - 5, 163-171

72. Esposito D. Enhancement of soluble protein expression through the use of fusion tags./Dominic Esposito and Deb K Chatterjee// Current Opinion in Biotechnology- 2006. -17:353-358

73. Fejes-Toth K.S.V. Post-transcriptional processing generates adiversity of 5'-modified long and short RNAs. /Fejes-Toth KSV, Sachidanandam R, Assaf G, Hannon GJ, Kapranov P, Foissac S, Willingham AT, Duttagupta R, Dumais E, Gingeras TR // Nature- 2009. -4-57:1028-1032

74. Fischer R, Stoger E, Schillberg S, Christou P, Twyman RM. Plant-based production of biopharmaceuticals. / Fischer R, Stoger E, Schillberg S, Christou P, Twyman RM.//Curr. Opin. Plant Biol.- 2004. - 7:152-158

75. FleiBner A. Expression and export: recombinant protein production systems for Aspergillus./FleiBner A, Dersch P. // Applied Microbiol. Biotechnol. -2010.-87:1255-1270

76. Futterer, J. Nonlinear ribosome migration on cauliflower mosaic virus 35S RNA. /Futterer, J., Kiss-Laszlo, Z., Hohn, T.// Cell - 1993. -73, 789-802.

77. Fyshe,A. Improving subcellular localization prediction using text classification and the gene ontology. /Fyshe,A., Liu,Y., Szafron,D., Greiner,R. and Lu,P.// Bioinformatics - 2008. -24, 2512-2517.

78. Ganapathi M. Comparative analysis of chromatin landscape in regulatory regions of human housekeeping and tissue specific genes./Ganapathi M, Srivastava P, Das Sutar SK, Kumar K, Dasgupta D, Pal Singh G, Brahmachari V Brahmachari SK// BMC Bioinformatics- 2005. -6:126

79. Gomez,D. A G-quadruplex structure within the 5 0-UTR of TRF2 mRNA represses translation in human cells. /Gomez,D., Guedin,A., Mergny,J.L., Salles,B., Riou,J.F., Teulade-Fichou,M.P. and Calsou,P.//Nucleic Acids Res.- 2010. -38,7187-7198

80. Gomez,D. Telomerase downregulation induced by the G-quadruplex ligand 12459 in A549 cells is mediated by hTERT RNA alternative splicing./Gomez,D., Lemarteleur,T., Lacroix,L., Mailliet,P, Mergny,J.L. and Riou,J.F.//Nucleic Acids Res.- 2004. - 32, 371-379.

81. Gonda D.K Universality and structure of the N-end rule,/ Gonda D.K., A. Bachmair, I. Wunning, J.W. Tobias, W.S. Lane, A. Varshavsky// J Biol Chem 264-1989.- 16700-16712

82. Goodstein,D.M. Phytozome: a comparative platform for green plant genomics. /Goodstein,D.M., Shu,S., Howson,R., Neupane,R., Hayes,R.D., Fazo,J., Mitros,T., Dirks,W., Hellsten,U., Putnam,N. et al. // Nucleic Acids Res. - 2012. -40, D1178-D1186.

83. Gorkin,D.U. Integration of ChlP-seq and machine learning reveals enhancers and a predictive regulatory sequence vocabulary in melanocytes. /Gorkin,D.U., Lee,D., Reed,X., Fletez-Brant,C., Bessling,S.L., Loftus,S.K.,

Beer,M.A., Pavan,W.J. and McCallion,A.S.// Genome Res. - 2012. -22, 22902301.

84. Graciet E. Aminoacyltransferases and the N-end rule pathway of prokaryotic/eukaryotic specificity in a human pathogen,/ Graciet E., R.G. Hu, K. Piatkov, J.H. Rhee, E.M. Schwarz, A. Varshavsky, // Proc Natl Acad Sci USA 1032006. -3078-3083

85. Graciet E. Structure and evolutionary conservation of the plant N-end rule pathway./Graciet E., Francesca Mesiti and Frank Wellmer.// The Plant Journal -2010.-61,741-751

86. Graciet E. Structure and evolutionary conservation of the plant N-end rule pathway,/ Graciet E., F. Mesiti, F. Wellmer// Plant J 61- 2010 b. -741-751

87. Graciet E. The plant N-end rule pathway: structure and functions./ Emmanuelle Graciet and Frank Wellmer.// Trends in Plant Science 15- 2010 a. -447^53

88. Granotier,C. Preferential binding of a G-quadruplex ligand to human chromosome ends./Granotier,C., Pennarun,G., Riou,L., Hoffschir,F., Gauthier,L.R., De Cian,A., Gomez,D., Mandine,E., Riou,J.F., Mergny,J.L. et al.//Nucleic Acids Res.- 2005. - 33, 4182-4190.

89. Hanna, J. A proteasome for all occasions./ Hanna, J. and Finley, D.// FEBS- 2007. - Lett. 581, 2854-2861

90. Harvey,I. Inhibition of translation by RNA-small molecule interactions. /Harvey,I., Garaeau,P. and Pelletier,J.//RNA- 2002. -8, 452^63

91. Hayakawa T. Novel strategy for protein production using a peptide tag derived from Bacillus thuringiensis Cry4Aa. / Hayakawa T, Sato S, Iwamoto S, Sudo S, Sakamoto Y, Yamashita T, Uchida M, Matsushima K, Kashino Y, Sakai H.//FEBS J.- 2010. -Jul;277(13):2883-91.

92. Hershko, A. The ubiquitin system./ Hershko A, Ciechanover A, Varshavsky A.// Nat. Med.- 2000. - 6, 1073-1081;

93. Hershman,S.G. Genomic distribution and functional analyses of potential G-quadruplex-forming sequences in Saccharomyces cerevisiae./Hershman,S.G., Chen,Q., Lee,J.Y., Kozak,M.L., Yue,P, Wang,L.S. and Johnson,F.B.// Nucleic Acids Res.- 2008. - 36, 144-156.

94. Hillson,N.J. j5 DNA assembly design automation software. /Hillson,N.J., Rosengarten,R.D. and Keasling,J.D.//ACS Synth. Biol. - 2012. -1, 14-21.

95. Hiroaki S. Rice Annotation Project Database (RAP-DB): An Integrative and Interactive Database for Rice Genomics. /Hiroaki Sakai, Sung Shin Lee, Tsuyoshi Tanaka, Hisataka Numa,Jungsok Kim, Yoshihiro Kawahara, Hironobu Wakimoto,2, Ching-chia Yang,8, Masao Iwamoto, Takashi Abe, Yuko Yamada, Akira Muto, Hachiro Inokuchi, Toshimichi Ikemura, Takashi Matsumoto, Takuji Sasaki and Takeshi Itoh.// Plant Cell Physoilogy - 2013.-54 (2): e6.doi: 10.1093/pcp/pcs 183

96. Hondred D. Use of ubiquitin fusions to augment protein expression in transgenic plants. / Hondred D, Walker JM, Mathews DE, Vierstra RD.//Plant Physiol. - 1999. -Feb; 119(2):713-24.

97. Horsburgh,B.C. Translational recoding induced by G-rich mRNA sequences that form unusual structures. /Horsburgh,B.C., Kollmus,H., Hauser,H. and Coen,D.M.//Cell- 1996. - 86, 949-959

98. Hu,Y. Predicting gram-positive bacterial protein subcellular localization based on localization motifs. /Hu,Y., Li,T., Sun,J., Tang,S., Xiong,W., Li,D., Chen,G. And Cong,P.// J. Theor. Biol. - 2012. -308, 135-140.

99. Huang T.K. Bioreactor engineering for recombinant protein production in plant cell suspension cultures. /Huang TK, McDonald KA.// Biochem. Eng. J. -2009. -45:168-184

100. Huppert,J.L. G-quadruplexes in promoters throughout the human genome. /Huppert,J.L. and Balasubramanian,S.//Nucleic. Acids Res.- 2007. -35, 406413.

101. Huppert,J.L. G-quadruplexes: the beginning and end of UTRs. /Huppert,J.L., Bugaut,A., Kumari,S. and Balasubramanian,S.//Nucleic Acids Res-2008. - 36, 6260-6268.

102. Huppert,J.L. Prevalence of quadruplexes in the human genome. /Huppert,J.L. and Balasubramanian,S.//Nucleic Acids Res.- 2005. -33, 29082916.

103.1acono, M. uAUG and uORFs in human and rodent 5'untranslated mRNAs./Iacono, M., Mignone, F., Pesole, GM Gene - 2005. -349, 97-105.

104. Ilngolia N.T. Genome-wide analysis in vivo of translation with nucleotide resolution using ribosome profiling. /Ilngolia NT, Ghaemmaghami S, Newman JRS.//Science - 2009. -324:218-223

105. Imran Khan, Richard M. Twyman, Elsa Arcalis and Eva Stöger. Using storage organelles for the accumulation and encapsulation of recombinant proteins.

/ Imran Khan, Richard M. Twyman, Elsa Arcalis and Eva Stoger.//Biotechnol. J.-2012.-7, 1099-1108

106. Jackson R.J. The mechanism of eukaryotic translation initiation and principles of its regulation. / Jackson RJ, Hellen CU, Pestova TV// Nat Rev Mol Cell Biol-2010.-11:113-127

107. Jensen, L.G. Transgenic barley expressing a protein-engineered, thermostable (1, 3-1, 4)-beta-glucanase during germination. /Jensen, L. G.// Proc. Natl. Acad. Sci., USA- 1996. -93(8):3487-3491.

108.Joensuu J.J. Hydrophobin fusions for high-level transient protein expression and purification in Nicotiana benthamiana./Joensuu JJ, Conley AJ, Lienemann M, Brandle JE, binder MB, Menassa R// Plant Physiol. - 2010. -152(2):622-33

109.Kapushesky M. Gene expression atlas at the European bioinformatics institute. /Kapushesky M, Emam I, Holloway E, Kurnosov P, Zorin A, Malone J, Rustici G, Williams E, Parkinson H, Brazma A.//Nucleic Acids Res. - 2010. -Jan;38(Database issue):D690-8. doi: 10.1093/nar/gkp936.

110.Keiichi Mochida. TreeTFDB: An Integrative Database of the Transcription Factors from Six Economically Important Tree Crops for Functional Predictions and Comparative and Functional Genomics./Keiichi Mochida, Takuhiro Yoshida, Tetsuya Sakurai, Kazuko Yamaguchi-Shinozaki, Kazuo Shinozaki, and Lam-Son Phan Tran.// DNA RESEARCH - 2013. -20, 151-162

111. Kertesz,M. Genome-wide measurement of rna secondary structure in yeast. /Kertesz,M., Wan,Y., Mazor,E., Rinn,J.L., Nutter,R.C., Chang,H.Y. and Segal,E.//Nature - 2010. -467, 103-107.

112.Kikin,0. QGRS Mapper: a web-based server for predicting G-quadruplexes in nucleotide sequences. /Kikin,0., D'Antonio,L. and Bagga,PS.//Nucleic Acids Res.- 2006. - 34, W676-W682.

113. Kim C.H. Codon optimization for high-level expression of human erythropoietin (EPO) in mammalian cells. Kim C.H., Oh Y., Lee T.H.Gene. - 1997. -199(l-2):293-301.

114. Kim,J. Tetramerization of an RNA oligonucleotide containing a GGGG sequence. /Kim,J., Cheong,C. and Moore,P.B.//Nature- 1991. - 351, 331— 332.

115.Kim,N.W. Specific association of human telomerase activity with immortal cells and cancer. /Kim,N.W., Piatyszek,M.A., Prowse,K.R., Harley,C.B.,

West,M.D., Ho,P.L, Coviello,G.M., Wright,W.E., Weinrich,S.L. and Shay,J.W.// Science- 1994. -266, 2011-2015.

116.Kochetov A.V. Eukaryotic mRNAs encoding abundant and scarce proteins are statistically dissimilar in many structural features. /Kochetov AV, Ischenko IV, Vorobiev DG, Kel AE, Babenko VN, Kisselev LL, Kolchanov NA //FEBS- 1998. -Lett 440:351-355

117.Komar A. A new framework for understanding IRES-mediated translation. /Komar A., Barsanjit Mazumder, William C. Merrick.// Gene - 2012. -502 75-86

118. Komar A.A. Internal ribosome entry sites in cellular mRNAs: mystery of their existence./Komar AA, Hatzoglou Mil J Biol Chem - 2005. - 280:2342523428

119. Kostadinov,R. GRSDB: a database of quadruplex forming G-rich sequences in alternatively processed mammalian pre-mRNA sequences./Kostadinov,R., Malhotra,N., Viotti,M., Shine,R., D'Antonio,L. and Bagga,P.//Nucleic Acids Res.- 2004. - 34, D119-D124.

120. Kozak, M. Downstream secondary structure facilitates recognition of initiator codons by eukaryotic ribosomes. /Kozak, M.//Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A.- 1990.-87, 8301-8305.;

121. Kozak, M. Point mutations close to the AUG initiator codon affect the efficiency of translation of rat preproinsulin in vivo. /Kozak, M.// Nature - 1984. -308, 241-246;

122. Kozak, M. Point mutations define a sequence flanking the AUG initiator codon that modulates translatin by eukaryotic ribosomes. /Kozak, M.//Cell - 1986.-44, 283-292;

123. Kumari,S. An RNA G-quadruplex in the 5'UTR of the NRAS proto-oncogene modulates translation./Kumari,S., Bugaut,A., Huppert,J.L. and Balasubramanian,S.//Nat. Chem. Biol.- 2007. -3, 218-22183.

124. Laemmli, U. K. Cleavage of structural proteins during the assembly of the head of bacteriophage T4/ Laemmli, U. K. // Nature. - 1970. - V.227. №259. -P.680-685.

125. Lee,D. Discriminative prediction of mammalian enhancers from DNA sequence. /Lee,D., Karchin,R. and Beer,M.A.//Genome Res. - 2011. -21, 2167-2180.

126. Li Z.T. Bi-directional duplex promoters with duplicated enhancers significantly increase transgene expression in grape and tobacco./Li Z.T., Jayasankar S., Gray D.J. // Transgenic Res. - 2004. -13(2): 143-54;

127. Lichty J.J. Comparison of affinity tags for protein purification./ Lichty JJ, Malecki JL, Agnew HD, Michelson-Horowitz DJ, Tan S.// Protein Expr Purif-2005. -May;41(l):98-105.

128. Lin, H.H. Effects of the multiple polyadenylation signal AAUAAA on mRNA 3'-end formation and gene expression/ H.H Lin, L.F. Huang, H.C. Su, S.T. Jeng // Planta - 2009. - V.230. - №4. - P.699-712

129. Lin,M.F. Locating protein-coding sequences under selection for additional, overlapping functions in 29 mammalian genomes./Lin,M.F., Kheradpour,P, Washietl,S., Parker,B.J., Pedersen,J.S. and Kellis,M.// Genome Res. -2011.-21, 1916-1928.

130. Llop-Tous I. Relevant elements of a maize gamma-zein domain involved in protein body biogenesis. / Llop-Tous I, Madurga S, Giralt E, Marzabal P, Torrent M, Ludevid MD.//J Biol Chem.- 2010. -Nov 12;285(46):35633-44.

131. Lohse M. OrganellarGenomeDRAW—a suite of tools for generating physical maps of plastid and mitochondrial genomes and visualizing expression data sets./Lohse Marc, Oliver Drechsel, Sabine Kahlau and Ralph Bock.// Nucleic Acids Research - 2013. -Vol. 41, Web Server issue W575-W581

132.Lu,R. The fragile X protein controls microtubule-associated protein IB translation and microtubule stability in brain neuron development. /Lu,R., Wang,H., Liang,Z., Ku,L., 0'donnell,W.T., Li,W., Warren,S.T. and Feng,Y.//Proc. Natl Acad. Sci. USA-2004. -101, 15201-15206.

133. Mahantesha Naika. STIFDB2: An Updated Version of Plant Stress-Responsive Transcription Factor DataBase with Additional Stress Signals, Stress-Responsive Transcription Factor Binding Sites and Stress-Responsive Genes in Arabidopsis and Rice./Mahantesha Naika, Khader Shameer, Oommen K. Mathew, Ramanjini Gowda and Ramanathan Sowdhamini// Plant Cell Physiol. - 2013. -54(2): e8(l—15)

134. Mann D.G. Switchgrass (Panicum virgatum L.) polyubiquitin gene (PvUbil and PvUbi2) promoters for use in plant transformation /Mann D.G., King Z.R., Liu W. et al.// BMC Biotechnol - 2011. -V. 11. №11. P. 74

135. Marnef,A. Distinct functions of maternal and somatic Patl protein paralogs./Mamef,A., MaIdonado,M., Bugaut,A., Balasubramanian,S., Kress,M., Weil,D. and Standart,N.//RNA- 2010. -16, 2094-2107.

136. Marnef,A. Patl proteins: a life in translation, translation repression and mRNA decay. /Marnef,A. and Standart,N.//Biochem. Soc. Trans - 2010. -38, 1602-1607.

137. Martinez-Alonso M. Rehosting of bacterial chaperones for high-quality protein production./Martinez-Alonso M, Toledo-Rubio V, Noad R, Unzueta U, Ferrer-Miralles N, Roy P, Villaverde A.//Appl Environ Microbiol - 2009. -75(24):7850-4.

138.Masura S.S. Isolation and characterization of an oil palm constitutive promoter derived from a translationally control tumor protein (TCTP) gene /Masura S. S., Ahmad P. G. K., Ti L.L.E.// Plant Physiol. Biochem. - 2011. -V. 49

139. McBee R.H. The characteristics of Clostridium thermocellum./McBee R.H. // J Bacteriol - 1954. - V.67(4).- P.505-506.

140. McDaniel B.A. Transcription termination control of the S box system: Direct measurement of S-adenosylmethionine by the leader RNA./McDaniel BA, Grundy FJ, Artsimovitch I, Henkin TM.// Proc Natl Acad Sci- 2003. -100: 3083 -3088.;

141.Mei,S. Predicting plant protein subcellular multilocalization by Chou's PseAAC formulation based multi-label homolog knowledge transfer learning. /Mei,S.//J. Theor. Biol. - 2012. -310, 80-87.

142. Meijer H.A. Control of eukaryotic protein synthesis by upstream open reading frames in the 50 -untranslated region of an mRNA. /Meijer HA, Thomas AA //Biochem J- 2002. -367:1-11

143. Melko,M. The role of G-quadruplex in RNA metabolism: involvement of FMRP and FMR2P./Melko,M. and Bardoni,B.// Biochimie- 2010. -92, 919926.

144.Menzella H. G. Comparison of two codon optimization strategies to enhance recombinant protein production in Escherichia coli /Menzella H. G.// Menzella Microbial Cell Factories - 2011. -http://www.microbialcellfactories.com/content/10/1/15

145. Mergny,J.L. Natural and pharmacological regulation of telomerase. /Mergny,J.L., Riou,J.F., Mailliet,P., Teulade-Fichou,M.P. and Gilson,E.//Nucleic Acids Res.- 2002. -30, 839-865

146. Meyer S. Messenger RNA turnover in eukaryotes: pathways and enzymes. /Meyer S, Temme C, Wahle E /'/'Crit Rev Biochem Mol Biol- 2004. -39:197-216

147. Meza, T. J. A human CpG island randomly inserted into a plant genome is protected from methylation / T. J. Meza, E. Enerly, B. Boru, F. Larsen, A. Mandal, R. B. Aalen and K. S. Jakobsen // Transgenic Res.- 2002. - V.ll. -P.133-142

148. Mi Jung Kim. Seed-specific expression of sesame microsomal oleic acid desaturase is controlled by combinatorial properties between negative cis-regulatory elements in the SeFAD2 promoter and enhancers in the 5J-UTR intron. /Mi Jung Kim, Heeja Kim, Jeong Sheop, Shin Chung-Han Chung, John B. Ohlrogge, Mi Chung Suh.//Mol Gen Genomics - 2006. -276:351-368

149.Mignone F. Untranslated regions of mRNAs. /Mignone F, Gissi C, Liuni S and Pesole G//Genome Biol- 2002. -3 REVIEWS0004

150. Mironov A.S. Sensing small molecules by nascent RNA: a mechanism to control transcription in bacteria. /Mironov AS, Gusarov I, Rafikov R, Lopez LE, Shatalin K, Kreneva RA, Perumov DA, Nudler E.//Cell- 2002. -Ill: 747-756.;

151. Mitchell S.F. The 5'-7-methylguanosine cap on eukaryotic mRNAs serves both to stimulate canonical translation initiation and to block an alternative pathway. /Mitchell SF, Walker SE, Algire MA, Park EH, Hinnebusch AG, Lorsch JR//Mol Cell- 2010. - 39:950-962

152. Molina A. High-yield expression of a viral peptide animal vaccine in transgenic tobacco chloroplasts. / Molina A, Hervas-Stubbs S, Daniell H, Mingo-Castel AM, Veramendi J.//Plant Biotechnol J.- 2004. -Mar;2(2): 141-53.

153. Morris D.R. Upstream open reading frames as regulators of mRNA translation./Morris DR, Geballe AP// Mol Cell Biol - 2000. -20:8635-8642

154. Mullen,M.A. RNA G-Quadruplexes in the model plant species Arabidopsis thaliana: prevalence and possible functional roles. /Mullen,M.A., Olson,K.J., Dallaire,P., Major,F., Assmann,S.M. and Bevilacqua,P.C.//Nucleic Acids Res.- 2010. - 38, 8149-8163.

155.Myouga F. The Chloroplast Function Database II: a comprehensive collection of homozygous mutants and their phenotypic/genotypic traits for nuclear-encoded chloroplast proteins./Myouga F, Akiyama K, Tomonaga Y, Kato

A, Sato Y, Kobayashi M, Nagata N, Sakurai T, Shinozaki K.// Plant Cell Physioljgy -2013. -Feb;54(2):e2. doi: 10.1093/pcp/pcsl71. Epub 2012 Dec 10.

156. Naeem H. Syed. Alternative splicing in plants - coming of age. /Naeem H. Syed, Maria Kalyna, Yamile Marquez, Andrea Barta and John W.S. Brown.// Trends in Plant Science - 2012. -Vol. 17, No. 10. p. 616-623

157.Nahvi A, Sudarsan N, Ebert MS, Zou X, Brown KL, Breaker RR. 2002. Genetic control by a metabolite binding mRNA./Nahvi A, Sudarsan N, Ebert MS, Zou X, Brown KL, Breaker RR.// Chem Biol- 2002. - 9: 1043.;

158. Nallamsetty S, Waugh DSA generic protocol for the expression and purification of recombinant proteins in Escherichia coli using a combinatorial His6-maltose binding protein fusion tag./ Nallamsetty S, Waugh //Nat Protoc. -2002. -2(2):383-91.

159. Neidle,S. and Balasubramanian,S. (2006)Quadruplex Nucleic Acids./Neidle,S. and Balasubramanian,S.//RSC Biomolecular Sciences,- 2006. -Cambridge, UK.

160.Ninnis R.L. Modification of PATase by L/F-transferase generates a ClpS-dependent N-end rule substrate in Escherichia coli,/ Ninnis R.L., S.K. Spall, G.H. Talbo, K.N. Truscott, D.A. Dougan// EMBO J 28- 2009. -1732-1744

161.Nochi, T. Rice-based mucosal vaccine as a global strategy for cold-chain- and needle-free vaccination. / Nochi, T., Takagi, H., Yuki, Y., Yang, L. et al.//Proc. Natl. Acad. Sci. USA- 2007. -104, 10986-10991

162.Nykiforuk, C. Expression and recovery of biologically active recombinant Apolipoprotein AI(Milano) from transgenic safflower (Carthamus tinctorius) seeds./ Nykiforuk, C., Shen, Y., Murray, E. W., Boothe, J. G. et al.// Plant Biotechnol. J.- 2011. -9, 250-263

163.0bregon P. HIV-1 p24-immunoglobulin fusion molecule: a new strategy for plant-based protein production. / Obregon P, Chargelegue D, Drake PM, Prada A, Nuttall J, Frigerio L, Ma JK. //Plant Biotechnol J.- 2006. -Mar;4(2): 195-207.

164,Ofer,N. The quadruplex r(CGG)n destabilizing cationic porphyrin TMPyP4 cooperates with hnRNPs to increase the translation efficiency of fragile X premutation mRNA./Ofer,N., Weisman-Shomer,P, Shklover,J. and Fry,M.//Nucleic Acids Res.- 2009. -37, 2712-2722.

165. Oliver,A.W. Preferential binding of fd gene 5 protein to tetraplex nucleic acid structures. /Oliver,A.W., Bogdarina,I., Schroeder,E., Taylor,I.A. and Kneale,G.G.//J. Mol. Biol.- 2000. - 301, 575-584.

166. Ott R.W. Repeated sequences from the Arabidopsis thaliana genome function as enhancers in transgenic tobacco. /Ott R.W., Hansen L.K.// Mol Gen Genet. - 1996. -252(5):563-71.

167. Ouyang,S. The TIGR Rice Genome Annotation Resource: improvements and new features. /Ouyang,S., Zhu,W., Hamilton,J., Lin,H., Campbell,M., Childs,K., Thibaud-Nissen,F., Malek,R.L., Lee,Y., Zheng,L. et al.//Nucleic Acids Res. - 2007. -35, D883-D887.

168. Pal C. An integrated view of protein evolution./Pal C, Papp B, Lercher MJ.// Nat Rev Genet. - 2006. -7:337-348

169. Park S.H. Analysis of five novel putative constitutive gene promoters in transgenic rice plants /Park S.H., Yi N., Kim Y.S. et al.// J Exp Bot. - 2010. -V. 61. №9. P. 2459-2467

170. Parkinson H. ArrayExpress~a public database of microarray experiments and gene expression profiles. /Parkinson H, Kapushesky M, Shojatalab M, Abeygunawardena N, Coulson R, Fame A, Holloway E, Kolesnykov N, Lilja P, Lukk M, Mani R, Rayner T, Sharma A, William E, Sarkans U, Brazma A.//Nucleic Acids Res. - 2007. -35(Database issue):D747-50. Epub 2006 Nov 28.

171. Pasek M. Galectin-1 as a fusion partner for the production of soluble and folded human |3-l,4-galactosyltransferase-T7 in E. coli. / Pasek Marta, Elizabeth Boeggeman, Boopathy Ramakrishnan, and Pradman K.Qasba // Biochem Biophys Res Commun.- 2010. -April 9; 394(3): 679-684. doi:10.1016/j.bbrc.2010.03.051

172. Pelletier, J. Insertion mutagenesis to increase secondary structure within the 5' noncoding region of a eukaryotic mRNA reduces translational efficiency. /Pelletier, J., Sonenberg, N.//Cell - 1985. -40, 515-526.

173. Percudani R. Selection at the wobble position of codons read by the same tRNA in Saccharomyces cerevisiae. /Percudani R.// Mol Biol Evol. - 1999. -16:1752-1762;

174.Perlak F.J. Modification of the coding sequence enhances plant expression of insect control protein genes. /Perlak FJ, Fuchs RL, Dean DA, Mcpherson SL, Fischhoff DA.// Proc Natl Acad Sci USA - 1991.-88: 3324-3328.

175. Peters. J. Transgenic crops for the production of recombinant vaccines and anti-micro'biai antibodies. / Peters. J., Stoger, E.//Hum. Vaccin.- 2011. -7, 367-374

176. Petsalaki,E.I. PredSL: a tool for the N-terminal sequence-based prediction of protein subcellular localization. /Petsalaki,E.I., Bagos,P.G., Litou,Z.I. and Hamodrakas,S.J.//Genomics Proteomics Bioinformatics - 2006. -4, 48-55.

177. Pickering B.M. The implications of structured 5'-untranslated regions on translation and disease./Pickering BM, Willis AE// Semin Cell- 2005. - Dev Biol 16:39-47

178. Porceddu A. The Signatures of Selection for Translational Accuracy in Plant Genes. /Porceddu Andrea, Sara Zenoni and Salvatore Camiolo.//Genome Biol. Evol. - 2013. -5(6): 1117-1126

179.Puigbo Pere. OPTIMIZER: a web server for optimizing the codon usage of DNA sequences. /Pere Puigbo, Eduard Guzman, Antoni Romeu and Santiago Garcia-Vallve// Nucleic Acids Research - 2007. - Vol. 35, Web Server issue doi:10.1093/nar/gkm219

180. Qing Wang , Codon Preference Optimization Increases Prokaryotic Cystatin C Expression./ Qing Wang, Cui Mei, Honghua Zhen, and Jess Zhu// Hindawi Publishing Corporation Journal of Biomedicine and Biotechnology -2012. -Volume 2012, Article ID 732017, 7 pages doi:l0.1155/2012/732017

181. Rabani,M. Computational prediction of RNA structural motifs involved in posttranscriptional regulatory processes. /Rabani,M., Kertesz,M. and Segal,E.//Proc. Natl Acad. Sci. USA-2008.-105, 14885-14890.

182. Ramessar, K. Molecular pharming in cereal crops. / Ramessar, K., Capell, T., Christou, P.//Phytochem. Rev. - 2008. - 7, 579-592

183.Rawal,P. Genome-wide prediction of G4 DNA as regulatory motifs: role in Escherichia coliglobal regulation./Rawal,P, Kummarasetti,V.B., Ravindran,J., Kumar,N., Haider,K., Sharma,R., Mukerji,M., Das,S.K. and Chowdhury,S.//Genome Res.- 2006. -16, 644-655.

184.Reis M. Solving the riddle of codon usage preferences: a test for translational selection. /Reis M dos, Savva R, Wernisch L. //Nucleic Acids Res. -2004. - 32: 5036-5044

185.Resch A.M. Evolution of alternative and constitutive regions of mammalian 5'-UTRs./Resch AM, Ogurtsov AY, Rogozin IB, Shabalina SA, Koonin EV// BMC Genomics- 2009. -10:162

186. Roh, J. Y. Bacillus thuringiensis as a specific, safe, and effective tool for insect pest control. /Roh, J. Y., [et al.]// J.Microbiol.Biotechnol. - 2007. - Vol. 17.4.-P. 547-59;

187. Rouwendal, G. J. A. Enhanced expression in tobacco of the gene encoding green fluorescent protein by modification of its codon usage. /Rouwendal, G. J. A., Mendes, O., Wolbert, E. J. H. and de Boer, A. D.//Plant Mol. Biol.- 1997.-33: 989-999.

188.Rubio V. An alternative tandem affinity purification strategy applied to Arabidopsis protein complex isolation. / Rubio V, Shen Y, Saijo Y, Liu Y, Gusmaroli G, Dinesh-Kumar SP, Deng XW// Plant J.- 2005. -Mar;41(5):767-78.

189. Sabarinathan Radhakrishnan. The RNAsnp web server: predicting SNP effects on local RNA secondary structure. /Sabarinathan Radhakrishnan, Hakim Tafer, Stefan E. Seemann, Ivo L. Hofacker, Peter F. Stadler and Jan Gorodkin.//Nucleic Acids Research - 2013. -Vol. 41, Web Server issue W475-W479

190. Sahdev S. Production of active eukaryotic proteins through bacterial expression systems: a review of the existing biotechnology strategies./Sahdev S, Khattar SK, Saini KS.// Mol Cell Biochem.- 2008. -307(l-2):249-64.

191. Salazar,M. Thermally induced DNA.RNA hybrid to G-quadruplex transitions: possible implications for telomere synthesis by telomerase. /Salazar,M., Thompson,B.D., Kerwin,S.M. and Hurley,L.H.//Biochemistry- 1996. -35, 16110— 16115.

192.Salehi Jouzani G. Expression of hybrid cry3aM-licBM2 genes in transgenic potatoes ( Solanum tuberusom) /Salehi Jouzani G., Goldenkova I. V., Piruzian E.S.// Journal Plant Cell, Tissue and Organ Culture - 2008. - V. 92, P.321-325

193. Sandhu J.S. A/T-rich sequences act as quantitative enhancers of gene expression in transgenic tobacco and potato plants. /Sandhu JS, Webster CI, Gray JC.// Plant Mol Biol. - 1998. -37(5):885-96;

194. Schaeffer,C. The fragile X mental retardation protein binds specifically to its mRNA via a purine quartet motif. /Schaeffer,C., Bardoni,B., Mandel,J.L., Ehresmann,B., Ehresmann,C. and Moine,H.//EMBO J.- 2001. - 20, 4803-4813.

195. Schoeftner,S. Chromatin regulation and non-coding RNAs at mammalian telomeres./Schoeftner,S. and Blasco,M.A.//Semin. Cell. Dev. Biol-2010.-21, 186-193.

196. Schoeftner,S. Developmentally regulated transcription of mammalian telomeres by DNA-dependent RNA polymerase II./Schoeftner,S. and Blasco,M.A.//Nat. Cell. Biol.-2008. - 10, 228-236

197. Schuenemann V.J. Structural basis of N-end rule substrate recognition in Escherichia coli by the ClpAP adaptor protein ClpS./ V.J. Schuenemann, S.M. Kralik, R. Albrecht, S.K. Spall, K.N. Truscott, D.A. Dougan, K. Zeth // EMBO Rep 10-2009.-508-514

198. Sharp P.M. The Codon Adaptation Index—a measure of directional synonymous codon usage bias, and its potential applications. /Sharp P.M.//Nucleic Acids Res. - 1987. -15:1281-1295;

199. Shen, D. RadishBase: a database for genomics and genetics of radish. /Shen, D., Sun, H., Huang, M., Zheng, Y., Li, X. and Fei, Z.//Plant Cell Physiol. -2013.-54: e3.

200. Shengnan Tang. PlantLoc: an accurate web server for predicting plant protein subcellular localization by substantiality motif./Shengnan Tang, Tonghua Li, Peisheng Cong, Wenwei Xiong, Zhiheng Wang and Jiangming Sun.// Nucleic Acids Research - 2013. -Vol. 41, Web Server issue W441-W447

201. Shi,J.Y. Prediction of protein subcellular localization by support vector machines using multi-scale energy and pseudo amino acid composition. /Shi,J.Y., Zhang,S.W., Pan,Q., Cheng,Y.M. and Xie,J.//Amino Acids - 2007. - 33, 69-74.

202. Smith L. Differential regulation of estrogen receptor beta isoforms by 5'-untranslated regions in cancer./Smith L, Brannan RA, Hanby AM, Shaaban AM, Verghese ET, Peter MB, Pollock S, Satheesha S, Szynkiewicz M, Speirs V, Hughes TAJ/ J Cell Mol Med - 2009. -

203. Smith L. Expression of oestrogen receptor beta isoforms is regulated by transcriptional and post-transcriptional mechanisms./Smith L, Coleman LJ, Cummings M, Satheesha S, Shaw SO, Speirs V, Hughes TA // Biochem J- 2010. -429:283-290

204. Smith L. Post-transcriptional regulation of gene expression by alternative 5'-untranslated regions in carcinogenesis. /Smith L.// Biochem Soc Trans-2008 -36:708-711

205. Stacy D. Singer. Both the constitutive Cauliflower Mosaic Virus 35S and tissue-specific AGAMOUS enhancers activate transcription autonomously in Arabidopsis thaliana./Stacy D. Singer, Kerik D. Cox, Zongrang Liu// Plant Mol Biol-2010.-74:293-305;

206. Stamatoyannopoulos,J.A. An encyclopedia of mouse DNA elements (Mouse ENCODE). /Stamatoyannopoulos,J.A., Snyder,M., Hardison,R., Ren,B., Gingeras,T., Gilbert,D.M., Groudine,M., Bender,M., Kaul,R., Canfield,T. et al.//Genome Biol. - 2012. -13, 418.

207. Steffens,N.O. AthaMap: an online resource for in silico transcription factor binding sites in the Arabidopsis thaliana genome./Steffens,N.O., Galuschka,C., Schindler,M., Bulow,L. and Hehl,R.// Nucleic Acids Res. - 2004. -, 32, D368-D372.

208. Stoeger, E. Cereal crops as viable production and storage systems for pharmaceutical scFv antibodies./ Stoeger, E., Vaquero, C., Torres, E., Sack, M. et al.// Plant Mol. Biol.- 2000. -42, 583-590;

209. Strizhov, N. A synthetic crylC gene, encoding a Bacillus thuringiensis delta-endotoxin, confers Spodoptera resistance in alfalfa and tobacco. / Strizhov, N., [et al.] //Proc.Natl.Acad.Sci.U.S.A. - 1996. - Vol. 93.26. -P. 15012-17

210. Su, C.L. Orchidstra: an integrated orchid functional genomics database. /Su, C.L., Chao, Y.T., Yen, S.H., Chen, C.Y., Chen, W.C., Chang, Y.C. et al.//Plant Cell Physiol. - 2013. - 54: ell.

211. Sun,D. Inhibition of human telomerase by a G-quadruplex-interactive compound./Sun,D., Thompson, B., Cathers,B.E., Salazar,M., Kerwin,S.M., Trent,J.O., Jenkins,T.C., Neidle,S. and Hurley,L.H.//J. Med. Chem.- 1997. -40, 2113-2116.

212. Sundquist,W.I. Evidence for interstrand quadruplex formation in the dimerization of human immunodeficiency virus 1 genomic RNA./Sundquist,W.I. and Heaphy,S.// Proc. Natl Acad. Sci. USA- 1993. - 90, 3393-3397.

213.Surendar Reddy Dhadi. Major cis-regulatory elements for rice bidirectional promoter activity reside in the 5'-untranslated regions /Surendar Reddy Dhadi, Aparna Deshpande, Kyle Driscoll, Wusirika Ramakrishna//GENE -2013.-; No. of pages: 11; 4C.

214. Swarbreck,D. The Arabidopsis Information Resource (TAIR): gene structure and function annotation. /Swarbreck,D., Wilks,C., Lamesch,P.,

Berardini,T.Z., Garcia-Hernandez,M., Foerster,H., Li,D., Meyer,T., Muller,R., Pioetz,L. et al./7 Nucleic Acids Res. - 2008. -36, D1009-D1014.

215. Szczesniak M.W. ERISdb: a database of plant splice sites and splicing signals./Szczesniak MW, Kabza M, Pokrzywa R, Gudys A, Makalowska I. // Plant Cell Physiology - 2013. -54(2):e 10. doi: 10.1093/pcp/pct001. Epub 2013 Jan 7.

216. T.J. Holman. The N-end rule pathway promotes seed germination and establishment through removal of ABA sensitivity in Arabidopsis, / T.J. Holman, P.D. Jones, L. Russell, A. Medhurst, S. Ubeda Tomas, P. Talloji, J. Marquez, H. Schmuths, S.A. Tung, I. Taylor, S. Footitt, A. Bachmair, F.L. Theodoulou, M.J. Holdsworth //Proc Natl Acad Sci USA 106- 2009. -4549^1554

217.Takafumi Tasaki. The N-End Rule Pathway. / Takafumi Tasaki, Shashikanth M. Sriram, Kyong Soo Park, and Yong Tae Kwon. //Annu Rev Biochem. - 2012. -81: 261-289

218.Takaiwa, F. Endosperm tissue is a good production platform for artificial recombinant proteins intransgenic rice./ Takaiwa, F., Takagi, H., Hirose, S., Wakasa, Y.,// Plant Biotechnol. J.- 2007. - 5, 84-92

219. Tang,S.N. Identification of the subcellular localization of mycobacterial proteins using localization motifs./Tang,S.N., Sun,J.M., Xiong,W.W„ Cong,PS. and Li,T.H.// Biochimie - 2012. -94, 847-853.

220. Teather R. Use of Congo red-polysaccharide interactions in enumeration and characterization of cellulolytic bacteria from the bovine rumen/ Teather R., Wood P. // Appl. Environm. Microbiol. - 1982. - V. 43. - №4. - P. 777-780.

221.Terpe K. Overview of tag protein fusions: from molecular and biochemical fundamentals to commercial systems. / Terpe K.// Appl Microbiol Biotechnol.- 2003. -Jan;60(5):523-33.

222.Thijs,G. A Gibbs sampling method to Rouze detect overrepresented motifs in the upstream regions of coexpressed genes. /Thijs,G., Marchal,K., Lescot,M., Rombauts,S., De Moor,B., ,P. and Moreau,Y.//J. Comput. Biol. -2002. -9, 447-464.

223. Thomas,J.R. Targeting RNA with small molecules./Thomas,J.R. and Hergenrother,P.J.// Chem. Rev.- 2008. -108, 1171-1224.

224. Tianyin Zhou. DNAshape: a method for the high-throughput prediction of DNA structural features on a genomic scale./Tianyin Zhou, Lin Yang, Yan Lu, Iris Dror, Ana Carolina Dantas Machado, Tahereh Ghane, Rosa Di Felice

and Remo Rohs.// Nucleic Acids Research - 2013. -Vol. 41, Web Server issue, doi: 10.1093/nar/gkt437

225. Tobias J.W. The N-end rule in bacteria,/ Tobias J.W., T.E. Shrader, G. Rocap, A. Varshavsky// Science 254- 1991.-1374-1377

226. Todd,A.K. Highly prevalent putative quadruplex sequence motifs in human DNA. /Todd,A.K., Johnston,M. and Neidle,S.//Nucleic Acids Res.- 2005. -33,2901-2907.

227. Todd,A.K. The relationship of potential G-quadruplex sequences in cis-upstream regions of the human genome to SP1-binding elements./Todd,A.K. and Neidle,S.//Nucleic Acids Res.- 2008. - 36, 2700-2704

228. Tuller T. An evolutionarily conservedmechanismfor controlling the efficiency of protein translation. /Tuller T, et al.//Cell - 2010. -141:344-354;

229. Tuller T. Composite effects of gene determinants on the translation speed and density of ribosomes. /Tuller T, et al.//Genome Biol. - 2011. -12:R110

230. Van Dyke,M.W. Stmlp, a G4 quadruplex and purine motif triplex nucleic acid-binding protein, interacts with ribosomes and subtelomeric Y 0 DNA in Saccharomyces cerevisiae./Van Dyke,M.W., Nelson,L.D., Weilbaecher,R.G. and Mehta,D.V.//J. Biol. Chem.- 2004. -279, 24323-24333.

231. Varshavsky, A. The early history of the ubiquitin field. / Varshavsky, A. //Protein Sci. - 2006. -15, 647-65

232. Vaughn,J. The DEXH protein product of the DHX36 gene is the major source of tetramolecular quadruplex G4-DNA resolving activity in HeLa cell lysates./VaughnJ.P., Creacy,S.D., Routh,E.D., Joyner-Butt,C., Jenkins,G.S., Pauli,S., Nagamine,Y. and Akman,S.A.//J. Biol. Chem.- 2005. -280, 3811738120.

233.Verma,A. Genome-wide computational and expression analyses reveal G-quadruplex DNA motifs as conserved cis-regulatory elements in human and related species. /Verma,A., Haider,K., Haider,R., Yadav,V.K., Rawal,P., Thakur,R.K., Mohd,F., Sharma,A. and Chowdhury,S.//J. Med. Chem.- 2008. - 51, 5641-5649

234. Vierstra, R.D. The ubiquitin-26S proteasome system at the nexus of plant biology. / Vierstra, R.D.//Nat. Rev. Mol. Cell Biol. 10- 2009. -385-397

235.Visel,A. ChlP-seq accurately predicts tissue-specific activity of enhancers. /Visel,A., Blow,M.J., Li,Z., Zhang,T., Akiyama,J.A., Holt,A., Plajzer-Frick,!., Shoukry,M., Wright,C., Chen,F. et al.// Nature - 2009. -457, 854-858.

236. Vyacheslavova A. O. A Series of Modular Vectors for Cloning of Target Genes and Regulatory Elements for Providing Stable and Effective Expression of Heterological Genes in Plants /Vyacheslavova A. O., Berdichevets I. N., Shimshilashvili H. R. et al. // In Vitro Cell.Dev.Biol.—Plant. - 2011. -V.47. P.549-550;

237. Waugh D.S. Making the most of affinity tags. / Waugh DS.//Trends Biotechnol - 2005. -Jun;23(6):316-20.

238. Weeding,E. SynBioSS designer: a web-based tool for the automated generation of kinetic models for synthetic biological constructs. /Weeding,E., Houle,J. and Kaznessis,Y.N.//Brief. Bioinform. - 2010. -11, 394^02.

239. Weisman-Shomer,P. The cationic porphyrin TMPyP4 destabilizes the tetraplex form of the fragile X syndrome expanded sequence d(CGG)n. /Weisman-Shomer,P., Cohen,E., Hershco,I., Khateb,S., Wolfovitz-Barchad,0., Hurley,L.H. and Fry,M.//Nucleic Acids Res.- 2003. -31, 3963-3970.

240. Werstuck,G. Controlling gene expression in living cells through small molecule-RNA interactions. /Werstuck,G. and Green,M.R. //Science- 1998. -282, 296-298.

241.Wethmar K. Upstream open reading frames: molecular switches in (patho)physiology./Wethmar K, Smink JJ, Leutz A// Bioessays- 2010. -32:885893

242. Wieland,M. RNA quadruplex-based modulation of gene expression./Wieland,M. and Hartig,J.S.//Chem. Biol., 14, 757-763

243. Wilson, S. A. Recent advances towards development and commercialization of plant cell culture processes for synthesis of biomolecules. / Sarah A. Wilson and Susan C. Roberts.//Plant Biotechnol J. - 2012. -April; 10(3): 249-268

244. Winkler W. Thiamine derivatives bind messenger RNAs directly to regulate bacterial gene expression. /Winkler W, Nahvi A, Breaker RR.//Nature-2002. a.-419: 952- 956.

245. Winkler W.C. An mRNA structure that controls gene expression by binding FMN. /Winkler WC, Cohen-Chalamish S, Breaker RR.//Proc Natl Acad Sci U S A-2002.b. - 99: 15908- 15913.

246. Winkler W.C. Genetic control by metabolite-binding riboswitches./Winkler WC, Breaker R.// Chembiochem - 2003. - 4: 1024- 1032.

247.Witte C.P. Rapid one-step protein purification from plant material using the eight-amino acid StrepII epitope. AVitte CP, Noel LD, Gielbert J, Parker JE, Romeis T.// Plant Mol Biol.- 2004. -May;55(l):135-47

248. Wood T.M. Methods for measuring cellulase activities/ Wood T.M., Bhat K.M. // Methods Enzymology. - 1988. - V. 160. - P. 87-112.

249. Wright S.I. Effects of gene expression on molecular evolution in Arabidopsis thaliana and Arabidopsis lyrata. /Wright SI, Yau CBK, Looseley M, Meyers B.//Mol Biol Evol. -2004. -21:1719-1726.;

250. Wu,Z.C. iLoc-Plant: a multi-label classifier for predicting the subcellular localization of plant proteins with both single and multiple sites. /Wu,Z.C., Xiao,X. and Chou,K.C. //Mol. Biosyst. -2011.-7, 3287-3297.

251. Xin Yi. PlantGSEA: a gene set enrichment analysis toolkit for plant community. /Xin Yi, Zhou Du, and Zhen Su.//Nucleic Acids Research, 2013, Vol. 41, Web Server issue W98-W103

252. Xu,Y. Chemistry in human telomere biology: structure, function and targeting of telomere DNA/RNA. /Xu,Y.//Chem. Soc. Rev.- 2011. -40, 27192740.

253. Yadav,V.K. QuadBase: genome-wide database of G4 DNA-occurrence and conservation in human, chimpanzee, mouse and rat promoters and 146 microbes./Yadav,V.K., Abraham,J.K., Mani,P., Kulshrestha,R. and Chowdhury,S.//Nucleic Acids Res.- 2008. - 36, D381-D385.

254. Yamamoto,Y.Y. Identification of plant promoter constituents by analysis of local distribution of short sequences. /Yamamoto,Y.Y., Ichida,H., Matsui,M., Obokata,J., Sakurai,T., Satou,M., Seki,M., Shinozaki,K. and Abe,T.//BMC Genomics - 2007. -8, 67.

255. Yang L. The 3'-untranslated region of rice glutelin GluB-1 affects accumulation of heterologous protein in transgenic rice /Yang L., Wakasa Y., Kawakatsu T., Takaiwa F. // Biotechnol. Lett. - 2009. -V.31. №10. P. 1625-1631

256. Yang Zhang. SPARCS: a web server to analyze (un)structured regions in coding RNA sequences./Yang Zhang, Yann Ponty, Mathieu Blanchette, Eric Le cuyer and JeromeWaldipuhl// Nucleic Acids Research - 2013. -Vol. 41, Web Server issue doi:10.1093/nar/gkt461 W480-W485

257. Zahler,A.M. slnhibition of telomerase by G-quartet DNA structures./Zahler,A.M., Williamson,J.R., Cech,T.R. and Prescott,D.M.// Nature-1991.-350, 718-720.

258. Zhao,Y., Du,Z. and Li,N. (2007) Extensive selection for the enrichment of G4 DNA motifs in transcriptional regulatory regions of warm blooded animals. FEBS Lett.- 2007. -581, 1951-1956.

259. Zhiyu Dai. Codon optimization increases human kallistatin expression in Escherichia coli./Zhiyu Dai, Yifei Chen, Weiwei Qi, Lijun Huang, Yang Zhang, Ti Zhou, Xia Yang, Guoquan Gao// Prep Biochem Biotechnol. - 2013. -;43 (1): 123-36 23215659

260. Zhou M.Non-optimal codon usage affects expression, structure and function of clock protein FRQ. /Zhou M, Guo J, Cha J, Chae M// Nature. - 2013. -Mar 7;495(7439):lll-5. doi: 10.1038/naturell833. Epub2013 Feb 17.

261. Zimmermann, J. Antibody expressing pea seeds as fodder for prevention of gastrointestinal parasitic infections in chickens./ Zimmermann, J., Saalbach, I., Jahn, D., Giersberg, M. et al.// BMC Biotechnol.- 2009. -9, 79

262. Zou,C. Cis-regulatory code of stress-responsive transcription in Arabidopsis thaliana. /Zou,C., Sun,K., Mackaluso,J.D., Seddon,A.E., Jin,R., Thomashow,M.F. and Shiu,S.-H.//Proc. Natl Acad. Sci. USA - 2011. -108, 14992-14997.

Приложение 1. Список геномных проектов

О рганизм Степень охвата генетической информации Состояние

Латинское название Тривиальное название

Arabidopsis thaliana Резуховидка Таля 5 хромосом 1, 2, 3, 4, 5, пластидный и митохондриальный геномы Завершён

Glycine max Соя культурная 20 хромосом: А1,А2, В1, В2, С1, С2, D1a, D1b, D2, Е, F, G, Н, I, J, К, L, М, N, О, пластидный и митохондриальный геномы Завершён

Med ¡cago truncatula Люцерна трункатула 8 хромосом: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, пластидный и митохондриальный геномы Завершён

Oryza sativa Рис посевной 12 хромосом: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, пластидный и митохондриальный геномы, митохондриальные плазмиды В1 и В2 Завершён

Populus trichocarpa (Populus balsamifera subsp. Trichocarpa) Тополь бальзамический (подвид волосистоплодный) 19хромосом: I, II, III, IV, V, VI, VII, VIII, IX, X, XI, XII, пластидный и митохондриальный геномы Завершён

Sorghum bicolor Сорго зерновое 10 хромосом: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, пластидный и митохондриальный геномы Завершён

Vitis vinifera Виноград культурный 19 хромосом, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, пластидный и митохондриальный геномы Завершён

Zea mays Кукуруза сахарная 10 хромосом: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, пластидный и митохондриальный геномы, митохондриальная плазмида (1.9 kb) Завершён

Brachypodium distachyon Пурпурный ложный костёр 5 хромосом 1,2,3, 4, 5, пластидный и митохондриальный геномы В процессе

Carica papaya Папайя 9 хромосом: 1,2,3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, пластидный и митохондриальный геномы В процессе

Lotus japonicus Лядвенец японский 6 хромосом 1, 2, 3, 4, 5, 6, пластидный и митохондриальный геномы В процессе

Manihot esculenta Маниок 20 хромосом: А, В, С, D, Е, F, G, Н, I, J, К, L, М, N, О, Р, Q, R, S, пластидный и митохондриальный геномы В процессе

Solanum lycopersicum Томат 12 хромосом: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, пластидный и митохондриальный геномы В процессе

Solanum tuberosum Картофель 10 хромосом: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, пластидный и митохондриальный геномы В процессе