Элинж с2 характеристики: Рефрижератор Элинж С2: продажа, цена в Самаре. автомобильное рефрижераторное оборудование от “ООО “Комфорт Авто””

Содержание

Рефрижераторы Элинж для грузовиков и полуприцепов, холодильные установки Элинж для фургонов

Производственный холдинг Элинж – один из крупнейших и, наверное, самый известный отечественный производитель холодильного оборудования для автомобилей. Был основан в 1993 году. В 1998 году на заводе в Нижнем Новгороде впервые были выпущены автомобильные рефрижераторы Элинж (использовались японские комлектующие Sanden).

Сегодня компания производит большой ассортимент холодильных агрегатов разного ценового диапазона. Производственная система «Элинж» аттестована на соответствие ISO9001.

 

Модельный ряд и технические характеристики рефрижераторов Элинж

Бюджетная серия

Параметры Модель
C07 Air C07 Airmax
Хладопроизводительность, Вт 1950 1600
Объем фургона, м3 до 10 до 10
Минимальная поддерживаемая температура, °С
5 0
Расход воздуха в испарителе, м3/ч 720 810
Используемая мощность от двигателя авто, кВт 4 4
Хладогент

фреон

R-134A

фреон

R-134A

Контроль температуры блок управления блок управления

Стандартная серия

Параметры Модель
C07/С07T C1/C1T C2/C2T C3/C3T C4/C4T
Хладопроизводительность, Вт для 0°С 1800 2400 3300 3700 4300
Хладопроизводительность, Вт для -20°С 800 1800 1750 2000 2300
Объем фургона, м3 до 8 8 – 12 11 – 16 16 – 21 20 – 28
Минимальная поддерживаемая температура, °С -20 -20 -20 -20 -20
Минимальная поддерживаемая температура, °С (версия Т) +5 +5 +5 +5 +5
Используемая мощность от двигателя авто, кВт до 5 до 5 до 5 до 5 до 5
Хладогент

фреон R-404A

Модели С5

Параметры Модель
С5 С5T С5 max C5T max
Хладопроизводительность, Вт для 0°С 4500 4500 6000 6000
Хладопроизводительность, Вт для -20°С 3000 3000 3400 3400
Объем фургона, м3 30 – 43 30 – 43 39 – 50 39 – 50
Минимальная поддерживаемая температура, °С
-20
-20 -20 -20
Минимальная поддерживаемая температура, °С (версия Т) +5 +5
Используемая мощность от двигателя авто, кВт до 6 до 6 до 6 до 6
Хладогент

фреон R-404A

Рефрижераторы Элинж: серии, технические характеристики, фото

Важным условием транспортировки автотранспортом скоропортящихся продуктов является поддержание требуемой температуры внутри фургона. Данное условие при перевозке продукции соблюдается в том случае, когда фургон является изотремическим и оснащен холодильным оборудованием. Очень многие производители коммерческого транспорта в списках своих моделей имеют автомобили, оснащенные требуемым оборудованием для перевозки скоропортящихся продуктов – рефрижераторы.

Рефрижераторы Элинж

Одним из производителей холодильного оборудования, которое устанавливается на любые авто является холдинг «Элинж». Данный холдинг является отечественным, располагается он в Нижнем Новгороде, и занимается выпуском оборудования для рефрижераторов, а также кондиционеров для авто.

Назначение, достоинства и недостатки

Предназначены рефрижераторы «Элинж» для поддержания определенного температурного режима внутри фургона для перевозки охлажденной продукции. При этом линейка продукции данного холдинга позволяет подбирать рефрижераторы для использования на фургонах с разным внутренним объемом.

К преимуществам продукции «Элиндж» относится возможность использования рефрижераторов на фургонах с внутренним объемом от 6 до 50 куб. м. Также к положительным качествам можно отнести температурный диапазон от -20 до +5, поддерживаемый таким оборудованием. Поскольку этот производитель – отечественный, стоимость рефрижераторов их производства ниже зарубежных.

К недостаткам рефрижераторов «Элинж» можно отнести разве что невозможность применения оборудования в качестве морозильного устройства, продукция, которая будет перевозиться в рефрижераторах «Элиндж» должна предварительно быть заморожена.

Конструкция и принцип работы

Конструктивно рефрижераторы «Элинж» очень схожи, основным отличием у них является только производительность. Так, холодильное оборудование состоит из компрессора, у которого привод осуществляется от силовой установки автомобиля, конденсатора, обычно располагающегося над крышей кабины авто, испарителя, установленного внутри фургона, и блока управления. Между собой компрессор, конденсатор и испаритель соединены фреонопроводами низкого и высокого давления. В качестве хладагента выступает у рефрижераторов «Элиндж» фреон.

Коротко о принципе работы. Компрессор подает под давлением фреон в конденсатор. В задачу конденсатора входит перевод фреона из газообразного состояния в жидкое. В жидком виде фреон подается на испаритель, где хладагент начинает испаряться, при этом поглощая тепло внутри фургона. Испарившись, фреон идет снова к компрессору и цикл повторяется.

Схема подключения рефрижератора Элинж

Блок управления предназначен для включения компрессора в работу, а также дозировки количества подаваемого жидкого фреона в испаритель. За счет дозировки и производится регулировка температурного режима.

Использование того или иного оборудования «Элиндж» зависит от внутреннего объема фургона, поэтому применять их можно и на малых коммерческих авто, и на большегрузных фургонах.

Модельный ряд

Бюджетная серия

Рефрижераторы «Элинж» выпускаются в трех сериях. Первая серия является бюджетной и применяется она на малых авто, поскольку поддержание температурного режима оборудованием данной серии производится в небольших объемах.

Состоит эта серия из двух моделей рефрижераторов – С07 Air и С07 Airmax. Применяются они на термоизоляционных фургонах, установленных на базу легковых авто. Отличаются эти модели между собой производительностью и температурным режимом, которые они поддерживают.

Характеристики рефрижераторов Элинж бюджетной серии:

Параметры Ед. измерения C07 Air C07 Airmax
Хладопроизводительность Вт для 0°С 1950 1600
Объем фургона м. куб до 10 до 10
Минимально поддерживаемая температура °С 5 0
Расход воздуха в испарителе м.куб./ч 720
810
Используемая мощность от двигателя авто кВт 4 4
Хладагент тип Фреон R-134A Фреон R-134A
Контроль температуры тип блок управления блок управления
Фото рефрижератора Элинж С07 Air

Стандартная серия

Вторая серия – стандартная, включает в себя самой большое количество моделей, всего 6 моделей, но каждая из них включает в себя две версии оборудования, а модель С5 и вовсе состоит из 4 версий.

Разница между версиями состоит в том, что одна из них предназначена только для поддержания низкой температуры, а вторая может еще и работать в режиме обогревателя.

Так, к примеру, версия С07 может только поддерживать низкую температуру внутри фургона, а вот версия С07Т способна работать и в качестве обогревателя при низкой наружной температуре. Она способна обеспечивать внутри фургона +5°С при наружной температуре в -25°С.

Ниже в таблице приведены характеристики 5 моделей, которые работают только в режиме поддержания низкой температуры. Версии, которые способны работать и в режиме обогревателей, по характеристикам идентичны, отличаются только возможностью поддержания температуры в +5°С при низкой нижней температуре. Причем данный показатель идентичен для всех 5 версий.

Характеристики рефрижераторов «Элинж» стандартной серии:

Параметры С07/С07Т С1/С1Т С2/С2Т С3/С3Т С4/С4Т
Хладопроизводительность, Вт для 0°С 1800 2400 3300 3700 4300
Хладопроизводительность, Вт для -20 800 1800
1750
2000 2300
Объем фургона, м. куб. до 8 от 8 до 12 от 11 до 16 от 16 до 21 от 20 до 28
Минимально поддерживаемая температура, °С -20 -20 -20 -20 -20
Минимально поддерживаемая температура**, °С +5 +5 +5 +5 +5
Используемая мощность от двигателя авто, кВт до 5 до 5 до 5 до 5 до 5
Хладагент Фреон R404A

** — показатель относится только к версиям с приставкой «Т».

Фото рефрижератора Элинж С2Т

Технические характеристики моделей С5:

Параметры С5 С5Т С5 max С5Т max
Хладопроизводительность, Вт для 0°С 4500 4500 6000 6000
Хладопроизводительность, Вт для -20°С 3000 3000 3400 3400
Объем фургона, м. куб. от 30 до 43 от 30 до 43 от 39 до 50 от 39 до 50
Минимально поддерживаемая температура, °С — 20 -20 -20 -20
Максимально поддерживаемая температура, °С +5 +5
Используемая мощность от двигателя авто, кВт до 6 до 6 до 6 до 6
Хладагент, тип Фреон R404A
Фото рефрижератора Элинж С5

Возможно вас заинтересует: РефрижераторыЭлинж с установкой +7 (495) 228-48-02.

Холодильный агрегат Элинж С2 и С2T

Предназначена для поддержания стабильной температуры в изотермическом фургоне до 11 м3 и до 16 м3. Имеются Вертикальный и горизонтальный варианты конденсора.

Элинж С2 Технические характеристики Элинж С2Т
3300 Холодопроизводительность, Вт для 0 °С 3300
1750 Холодопроизводительность, Вт для -20 °С 1750
Теплопроизводительность, Вт для + 5 °С 900
-20 °С Минимальная поддерживаемая t, °С -20 °С
Максимальная поддерживаемая t, °С + 5 °С
1600 Расход воздуха на испарителе, м3 1600
не более 5 Потребляемая от двигателя мощность, кВт не более 5
электронный блок управления Система контроля температуры электронный блок управления
при 12V/40A
при 24V/20A
Номинальный потребляемый ток при значениях напряжения бортовой сети 12/24V режим холод 12V/40A
режим тепло 12V/20A
режим холод 24V/20A
режим тепло 24V/10A
12/24V Напряжение бортовой сети автомобиля 12/24V
Автоматический / ручной Режим разморозки Автоматический / ручной
Sanden SD-5h24 Модель компрессора Sanden SD-5h24
Фреон R-404A Хладагент Фреон R-404A
planetelf acd 68 Тип смазочного материала planetelf acd 68
22,5 Масса конденсорного блока, кг 30,2
18,4 Масса блока испарителя, кг 18,4
67,1 Масса брутто с учетом установочного комплекта на автомобиль, кг 74,1
939×230×568 Габаритные размеры блока испарителя, мм 939×230×568
1250×425×455 Габаритные размеры блока конденсора, мм 1250×425×455

Рефрижераторы “ЭЛИНЖ С1”, “ЭЛИНЖ С1Т”

Рефрижератор “ЭЛИНЖ С1” предназначен для поддержания стабильной температуры до 0 °С в изотермическом фургоне объемом до 10 м3, а также температуры до -20 °С в изотермическом фургоне объемом до 6 м3 при внешней температуре до +30 °С.

Рефрижератор подходит для автомобилей ГАЗель, ISUZU, HYUNDAI и состоит из двух систем – рабочей и управляющей, которые скомпонованы в четырёх блоках. Блоки размещаются в разных частях автомобиля и соединяются фреонопроводами и электрическими кабелями.

Технические характеристики рефрижераторов Элинж С Элинж С1Т
Холодопроизводительность, Вт для 0°С 2400  
Холодопроизводительность, Вт для -20°С 1500  
Теплопроизводительность, Вт для +5°С 800
Минимальная поддерживаемая температура*, °С -20  
Максимальная поддерживаемая температура, °С +5
Расход возуха на испарителе, м3 1500  
Потребляемая от двигателя мощность, кВт не более 5
Система контроля температуры  электронный блок управления  
Номинальный потребляемый ток при указанных значениях напряжения бортовой сети, А** 

При 12В-40А

При 24В-20А

При 12В:

Реж. холод:40А

Реж.тепло:20А

При 24В:

Реж.холод:20А

Реж.тело:10А

Напряжение бортовой сети автомобиля, В  12/24   
Режим размораживания  автоматический/ручной  
Модель компрессора  Sanden SD-5H-11  
Хладагент  Фреон R404A  
Тип смазочного материала  PAG SP-20   
Масса конденсорного блока, кг  14,1  21,4 
Масса блока испарителя, кг  16,3   
Масса брутто с учетом установочного комплекта на автомобиль, кг  56  63,2 
Габаритные размеры блока испарителя, мм  934 х 166 х 632  
Габаритные размеры блока конденсатора, мм  1250 х 425 х 453  

*Значения справедливы для изотремического фургона с коэффициентом телопроводности стенок не выше 0,5 Вт/м2 при температуре внешей среды +30°С

** Отклонение тока в пределах 15-20% от этой величины.

Сезон 2 | Другая жизнь вики

Сезон 2

Выпущено

14 октября 2021 г.

Season 2 — второй сезон научно-фантастического сериала «Другая жизнь» от Netflix. О продлении сезона было объявлено в октябре 2019 года. [1] Он был выпущен 14 октября 2021 года на Netflix.

Сводка[]

Ставки не могут быть выше, поскольку Нико и ее команда становятся свидетелями уничтожения планеты.Как вы ведете переговоры с инопланетянами, способными на такую ​​жестокость?

Литой[]

Экипаж[]

Команда первого сезона
Режиссеры: Ави Юабиан • Шеннон Кохли • Кевин Даулинг • Келли Сайрус • Метин Хусейн

Эпизоды[]

Изображение Информация об эпизоде
      “Жить, чтобы сражаться в другой день”
  • Дата выхода в эфир: 14 октября 2021 г.
  • Номер эпизода/серии: 01/11
  • Режиссер: Кевин Даулинг
  • Автор: Аарон Мартин
Ударные волны обрушились на Сальваре, борющегося с последствиями эпического акта разрушения.Нико подвергает сомнению решение Уильяма, пока Эрик смотрит на Ахайю.
      “Дым и зеркала”
  • Дата выхода в эфир: 14 октября 2021 г.
  • Номер эпизода/серии: 02/12
  • Режиссер: Кевин Даулинг
  • Автор: Лорен Госнелл
Выйдя на ринг, чтобы договориться с Ахайей, Нико видит невообразимое. Кас рискует всем, отправляя Иару на задание. Яна оглушает Эрика.
      “Мой злейший враг”
  • Дата выхода в эфир: 14 октября 2021 г.
  • Номер эпизода/серии: 03/13
  • Режиссер: Келли Сайрус
  • Автор: Алекс Левин
Нико и Кас, оставленные позади, но держащиеся, каждый по-своему запутался с Ахайей. На «Сальваре» команда обнаруживает ключевую уязвимость пришельцев.
      “Воля к власти”
  • Дата выхода в эфир: 14 октября 2021 г.
  • Номер эпизода/серии: 04/14
  • Режиссер: Келли Сайрус
  • Автор: Lucie Page
Находясь под подозрением в разрыве спасательного троса, Иара оказывается на грани своей жизни.Уильям обнаруживает внутри сюрприз. Пригодная для жизни планета взывает к Касу.
      “Лучшая Земля”
  • Дата выхода в эфир: 14 октября 2021 г.
  • Номер эпизода/серии: 05/15
  • Режиссер: Шеннон Кохли
  • Автор: Алехандро Алкоба
Новая планета таит в себе надежду и неожиданные угрозы. Столы меняются, когда Ричард тянется к Иаре. Ахайя открывается Эрику.
      “Дар богов”
  • Дата выхода в эфир: 14 октября 2021 г.
  • Номер эпизода/серии: 06/16
  • Режиссер: Шеннон Кохли
  • Автор: Ромео Кандидо
Наконец-то один или нет? Команде Сальваре предстоит тяжелая дорога домой — и осторожное возвращение. В другом месте Эрик тестирует ахейскую технологию, а затем просит об услуге.
      “Никогда тебя не брошу”
  • Дата выхода в эфир: 14 октября 2021 г.
  • Номер эпизода/серии: 07/17
  • Режиссер: Ави Юабиан
  • Автор: Аарон Мартин
Сдаваться нельзя: Нико вынашивает план и сражается с Ричардом.Погоня начинается, когда экипаж пытается выстоять, а шум действует на нервы.
      “Просто крыса в клетке”
  • Дата выхода в эфир: 14 октября 2021 г.
  • Номер эпизода/серии: 08/18
  • Режиссер: Ави Юабиан
  • Авторы: Мэгги Гилмор и Дж. П. Ларок
В один миг мир Нико и Ричарда принимает ужасающий оборот, когда они просыпаются в холодной и жестокой ловушке. На Земле команда борется с пробелами в памяти.
      “Что Борн/Что осталось”
Желая любой ценой вернуться домой, Нико и Ричард отправляются на планету с артефактом. Эрик и Кас работают под прикрытием, а Уильям заключает сделку.
      “День Д”
  • Дата выхода в эфир: 14 октября 2021 г.
  • Номер эпизода/серии: 10/20
  • Режиссер: Метин Хусейн
  • Автор: Аарон Мартин
По мере того, как «Ахайя» приближается, команда быстро движется вперед, чтобы создать новое оружие и спасти Землю.Пришло время герою принести высшую жертву.

Заметки/Викторина[]

  • Производство должно начаться в 2020 году в Ванкувере, Канада, но было отложено из-за пандемии Covid-19
  • Производство началось в начале 2021 г. , а выпуск состоится осенью 2021 г. [3]
  • Норин Халперн, исполнительный продюсер Halfire Entertainment.
    • Мартин также назначен исполнительным продюсером.

Галерея[]

изображений[]

Видео[]

Another Life Season 2 — Official First Look Clip — Netflix

Another Life Season 2 — Official Trailer — Netflix

Ссылки[]

Разговор с Александром Элингом | by Yanis Khamsi

Мы с Александром Элингом рассказали о том, как мы росли в Торонто, как начинали работать в этой индустрии, а также о его сверхсекретной роли в сериале Netflix Tiny Pretty Things .

Янис: Похоже, мы оба торонтцы.

Александр: Ты шутишь! Ты серьезно?

Y: Да, нам есть о чем поговорить. Но обо всем по порядку. Маленькие прелести . Что вы можете рассказать мне о сериале?

A: Конечно, да, это хорошее место для начала. Он основан на одноименной серии книг. Действие книги происходит в Нью-Йорке, но действие шоу происходит в Чикаго, в Школе балета Арчера. Это элитная балетная академия, и шоу в основном о том, как далеко люди зайдут, чтобы осуществить свои мечты, и о жестоком темном мире элитного балета.

Y: Очень мило. Как зовут вашего персонажа? О чем он?

А: Его зовут Маттео. Он не танцор. Я не могу сказать слишком много, потому что этого персонажа нет в книгах. Он один из тех, что были добавлены позже. Все, что я скажу, это то, что он вступает в бой с гитарой и сообразительностью.

Y: Это интересно. Так ты уже отснял весь сезон?

A: Да, мы делали это в прошлом году.

Y: Какой эпизод или сюжетная арка вам действительно нравится? Как вы думаете, фанаты будут в восторге?

A: Дело в том, что существует так много разных сюжетных линий с таким количеством разных персонажей. Все так проработано. Я имею в виду, это может быть предвзятым, но я фанат сюжетной линии моего персонажа, потому что это очень весело. Но, честно говоря, у каждого есть что-то, к чему кто-то может относиться, и опять же, есть так много сюжетных линий, которые могут находить отклик у людей, потому что есть так много тем, которые подробно рассматриваются.

Y: Не могли бы вы дать нам немного лакомого кусочка? Чего ждать? Ваш персонаж играет на гитаре. Есть ли музыкальный момент, которого мы можем с нетерпением ждать?

A: Да, возможно.Там может быть.

Y: Это шоу из серии Netflix. Что вам нравится смотреть на Netflix? Что вы смотрели?

A: Буквально вчера я смотрел Дьявол на все времена , новый фильм, который только что вышел со звездным составом. Том Холланд, чувак, он отлично сыграл. Не то чтобы я раньше не считал его хорошим актером, потому что он великий. Я просто никогда не видел его в чем-то подобном. Это был такой отход от Питера Паркера, и этот фильм был мрачным, ужасным и просто сумасшедшим, и я смотрел его на днях.Это было очень хорошо.

Я начал смотреть Конь БоДжек вчера. Это шоу веселое. Я смотрю Лучник , так странно называется школа в Маленькие прелести , который тоже является мультфильмом. Я смотрю много всего. Я бы не сказал, что я действительно ориентируюсь на определенные жанры. Я просто смотрю кучу всего. Это некоторые из недавних.

Y: О, чувак, тебе понравится Конь БоДжек . Я так рада за тебя.

А: Это так забавно. Это так нелепо. Я также люблю Archer , и он похож на него.

Y: BoJack так сатирически рассказывает об этой индустрии. Я очень люблю это.

А: И Уилл Арнетт тоже из Торонто. Он озвучивает БоДжека.

Y: Да, он тоже канадец. Право на! Будет ли серия Tiny Pretty Things снята сразу, чтобы люди могли ее проглотить, или это будет одна серия в неделю?

A: Насколько я знаю, это будет сразу.По большей части Netflix просто отказывается от всего, чтобы люди могли это проглотить. Итак, выпивайте. Это допинг! Выпей все!

Y: А как вы относитесь к запою? Одна серия за ночь? Три за ночь? Забронировать выходные?

A: Очевидно, вы делаете это, основываясь на своей жизни. Если это отнимет у вас здоровье и вашу работу, то, возможно, поднимите себе темп. Для себя, например, если мне что-то нравится, даже если я попытаюсь растянуть это, если у меня будет время, я посмотрю это, если мне что-то понравится, потому что я просто хочу продолжать смотреть это.

Если у вас есть на это время и вы хотите продолжать смотреть, то, во что бы то ни стало, выпей его к черту.

Y: Есть несколько сериалов, которые я проглатываю, а потом говорю себе: «Эти эпизоды явно предназначены для того, чтобы их можно было смотреть один раз за ночь или один раз в неделю».

Итак, вы бы сказали, что Tiny Pretty Things поддается запойному просмотру. Какова продолжительность серий?

A: От 45 минут до часа. Они парят там.

Y: Как вы попали в актерский бизнес?Как вы начали работать в Торонто?

A: Вы знаете Уэксфордскую коллегиальную школу искусств?

Y: О да, Векс. Конечно.

A: Так вот куда я пошел.

2011 год был моим девятиклассником. До Уэксфорда единственным творческим выходом, который у меня был в детстве, была игра на барабанах. До этого был только спорт, видеоигры, мальчишеские штучки. Мои старшие сводный брат и сводная сестра учились в Уэксфорде. Я помню, как ходил на некоторые выступления и видел, как они на сцене исполняют скетч-комедию, и помню, как это резонировало.Я помню, как думал про себя, когда мне было 12-13 лет. «выглядит забавно».

Но я никогда не видела, чтобы я делала это, но перед школой моя мама сказала: «Почему бы тебе не попробовать?» Я никогда не пел, не танцевал и не играл до прослушивания. но я пошел на прослушивание и по милости божьей прошел. А остальное уже история. Это щелкнуло.

Когда я начал это делать, это было так естественно. Это дало мне чувство цели и уберегло меня от неприятностей. Это дало мне драйв и чувство цели, когда я проснулся утром.Когда я что-то делал, я всегда держал это в голове. И тогда это было, может быть, в 10-м или 11-м классе, когда я начал думать, что хочу попробовать себя в профессиональном плане.

Y: Как прошло твое прослушивание? С чем вы проходили прослушивание в Wex?

A: Мне нравится, что ты называешь его Векс. Вот как ты узнаешь, что ты из Торонто. Это наркотик.

И: Отличная школа. Я знаю многих людей, которые ездили туда.

A: Мне дали пакет для прослушивания. Дают на выбор монолог.Один комедийный, другой более серьезный.

Я нервничал, поэтому выбрал комедийный вариант. Я не знал, способен ли я быть серьезным актером еще в 14 лет без опыта за плечами. А потом я спел «Consider Yourself» Оливера Твиста. Это был один из вариантов песни, который они предложили.

В тот день нас учили танцевальному номеру, и ты просто делал все это. И я помню свой голос, я имею в виду, что у меня все еще высокий голос для 22-летнего парня, я думаю, но я помню, что в этом возрасте им приходилось менять тональность, потому что мой голос был слишком высоким.И я был одним из немногих парней в группе, которым они должны были поменять ключ.

И: Итак, Векс в Скарборо. Из какого города вам приходилось ехать?

О: Я жил в Северном Йорке. Если бы я прошел десять минут в одном направлении, я бы технически оказался на границе. Северный Йорк и Скарборо находятся рядом друг с другом. Я вырос в Северном Йорке. Я либо ехал в школу на автобусе, либо иногда моя мама водила машину.

Y: Вас заинтересовал переход в Скарборо?Был ли переходный период?

О: Все школы, в которые я ходил до старшей школы, находились в моем районе. Так что мне было удобно ходить в школу пешком, но тогда в старших классах я впервые сел на автобус по утрам, а я никого не знал.

Особенно, когда ты учишься в школе искусств, ты чувствуешь, что должен многое доказать. Потому что я бы не смог пойти в эту школу, если бы не участвовал в программе, поэтому у меня постоянное чувство «я должен проявить себя», потому что это было искусство. Определенно переходный период, но через несколько недель я нашел свою основную группу друзей в девятом классе, с которыми дружу до сих пор. Мы все еще в групповом чате, и я дружу с ними уже 11 лет.

И да, как только я подружился, все было так, и переход прошел нормально. Скарборо, безусловно, интересное место, и у них повсюду чертовски хорошая шаурма. Лучший в городе человек.

Y: Теперь ты заставляешь меня голодать!

Ваш персонаж — борющийся музыкант, который проникает в мир исполнительского искусства.Вы когда-то были 14-летним музыкантом, который нервничал, входя в этот мир. Должно быть, это повлияло на то, как вы подошли к своему выступлению. Были параллели?

A: Да, черт возьми, это хорошая мысль. Это отличный вопрос. Это совершенно верно, на самом деле. Даже на бумаге характер Маттео не соответствует тому, о чем, по вашему мнению, будет книга. Я обещаю, что это подходит и имеет смысл. Дайте ему часы, и вы увидите. Это отличный вопрос, вы совершенно правы. То же самое с поступлением в среднюю школу.У всех моих друзей раньше был целый аспект гомофобии, который был большой проблемой.

Я помню, как ходил в среднюю школу, и потому что я делал то, что я делал, люди, которых я знал раньше, говорили нехорошие вещи и использовали омофонические оскорбления и то, и это, потому что то, что я делал, было им чуждо. Я предполагаю, что не то, чтобы это углублялось в то же самое в сериале, но шоу действительно углублялось в те темы гомофобии, которые были одной из них. Есть абсолютные параллели. Это был действительно хороший момент.

Y: Что вам больше всего нравится делать в Торонто?

A: Играйте в Raptors! Я думаю, что с точки зрения спортивных событий в Торонто, если вы хотите пойти на игру, это самое веселое.Я большой фанат хищников, сам большой фанат баскетбола. Они только что были устранены, так что мне немного грустно из-за этого. Но эй, мы получили в прошлом году.

Честный Эд был действительно крут, и очень грустно даже не видеть там вывеску.

Бывший великолепен. Просто гулять по Королеве и ходить по магазинам. Отправляйтесь в Вест-Энд и найдите хорошие секонд-хенды.

Посиди в парке! Отправляйтесь в парк Тринити Беллвуд. БЕЗОПАСНО. Особенно со всем происходящим.

Y: Парк Бродвью находится недалеко от того места, где вы выросли.

A: А с большим холмом?

Y: Ага!

A: Это то, что если люди приезжают в Торонто, они должны это увидеть.

Y: Вы написали в Instagram о трагической кончине Коби Брайанта. Что он значил для вас как фанат баскетбола и как человек?

О: Мне это интересно, потому что в детстве я был большим фанатом Леброна. Есть дебаты Леброна против Коби, и я всегда был в команде Леброна, и, очевидно, я никогда не ненавидел Коби, но даже если вы фанат «Селтикс», вы просто ненавидели «Лейкерс».

Это огромная потеря. Какой положительный пример для подражания. Какой парень. Ему еще так много нужно было сделать, как много он еще делал. То же самое и с Чедвиком Боузманом, они просто слишком много ушли, и они подобны разрушительным потерям, потому что они просто блестящие примеры мужчин, людей, всего. Они просто сделали все шаг за шагом, и если кто-то может что-то вынести из их ухода, так это просто жизнь так драгоценна и может быть отнята просто так, и никто не застрахован от этого. Максимально используйте то, что у вас есть, отложите говядину с людьми, если это не имеет большого значения.

Y: Tiny Pretty Things Премьера состоится в декабре 2020 года. В чем еще мы можем вас ожидать?

A: Я сейчас в Ванкувере, мы работаем над вторым сезоном Другая жизнь . 1-й сезон «Другая жизнь » находится на Netflix, теперь вы можете посмотреть 2-й сезон. Мы снимали его в начале этого года, и нас, очевидно, закрыли из-за COVID, как и всех остальных. Но мы снова в строю. Мы делаем это, и оно скоро будет. Обещаю. Так что не забудьте проверить, когда это выйдет.

Я просто пытаюсь быть занятым и перейти к следующему.

Прислушивайтесь к представителям органов здравоохранения. Помой свои руки. Быть безопасным. И если вы находитесь в США: ГОЛОСУЙТЕ!

Вы можете подписаться на Александра в Instagram @alexandereling.

Другая жизнь: возрасты, партнеры, персонажи

Научная фантастика — это жанр, у которого есть определенная фанатская база, верная до конца. Да, это не всем по душе. Однако для других, преданных энтузиастов, научная фантастика — это способ убежать от этого мира с помощью творчества и широкого мышления.Другой актерский состав Life здесь, чтобы внести свой вклад в эту воображаемую вселенную своим талантом.

Премьера сериала «

Другая жизнь» состоялась на Netflix еще в 2019 году, в нем рассказывается об исследовании инопланетного объекта, упавшего на Землю. Шоу объединяет два мира, а это значит, что мы увидели жизнь как на Земле, так и в космосе. Первый сезон получил неоднозначные отзывы, но рейтинги были в порядке, поэтому Netflix решил оставить сериал. 2-й сезон только что вышел в эфир на потоковой платформе, и актерский состав «Другая жизнь» остался таким же успешным, как и раньше.

В этой статье мы рассмотрим актерский состав «Другой жизни» и посмотрим, чем они занимаются, когда не путешествуют по космосу. Если вы фанат научной фантастики, то вы попали по адресу!

Актерский состав «

Другая жизнь» состоит из актеров, имеющих опыт работы в научно-фантастическом жанре.

Другая жизнь Сезон 2 Актёрский состав

Актерский состав «

Another Life» состоит из таких имен, как Рекха Шарма, Кейт Вернон, Диллон Кейси, Шеннон Чан-Кент, Курт Йегер, Карлена Брич, ДжейР Тинако, Элизабет Ладлоу, А. Дж. Ривера, Тонгайи Чириса и Лина Ренна.

Кэти Сакхофф

Кэти Сакхофф (Нико Брекинридж)

41-летний Сакхофф хорошо знаком любителям научной фантастики. Она известна по роли лейтенанта Кары «Старбак» Трейс в легендарном научно-фантастическом сериале «Звездный крейсер Галактика». В сериале «Другая жизнь» она играет Нико, командира корабля «Сальваре», который отправляется исследовать инопланетную реликвию. Сакхофф вышла замуж за Робина Гэдсби в 2021 году.

ДжейР Тинако

ДжейР Тинако (Зейн Петросян)

Тинако играет роль Зейна, медика Сальваре в актерском составе «Другая жизнь».Небинарному актеру 32 года, он филиппинского и австралийского происхождения. Ранее он снимался в фильме «Лебединая песня».

Элизабет Фейт Ладлоу

Элизабет Фейт Ладлоу (Кас Исакович)

32-летняя Ладлоу известна своими ролями в фильмах «Ходячие мертвецы», «Удовлетворение» и «Стражи Галактики. Часть 2». В актерском составе «Другая жизнь», «В другой жизни» она играет роль заместителя Нико в «Сальваре».

А.Дж. Ривера

А.Дж.Ривера (Берни Мартинес)

Ривера играет Берни в фильме «Другая жизнь», микробиолога Сальваре и шеф-повара на полставки. 32-летний актер ранее снимался в таких проектах, как «Дедушка», «Это мы» и «Голиаф».

Сэмюэл Андерсон

Сэмюэл Андерсон (Уильям)

Андерсон известен своими ролями в фильмах «Мальчики-историки», «Доктор Кто» и «Тролль». 39-летний британский актер изображает голографический интерфейс в «Другой жизни», которого Нико может видеть только как реального человека.

Александр Элинг

Александр Элинг (Хавьер Альманзар)

28-летняя Элинг играет компьютерного инженера в сериале «Другая жизнь». Он известен своей главной ролью в Сумеречных Охотниках.

Голубая охота

Голубая охота (Август Катони)

Персонаж Ханта Август — самый молодой член команды Сальваре. 26-летний Хант ранее снимался в «Первородных».

Алексей Озеров

Алексей Озеров (Оливер Соколов)

Персонаж Озерова Оливер был частью основного состава в первом сезоне, но стал приглашенным участником во втором сезоне. Озеров — 29-летний российско-канадский актер, получивший известность благодаря участию в короткометражном фильме «Петр495». Он встречается с Сидни Мейер с 2021 года. 

Джастин Чатвин

Джастин Чатвин (Эрик Уоллес)

38-летний Чедвин — один из самых опытных актеров в актерском составе «Другая жизнь». В сериале он играет роль Эрика, ученого, работающего над изучением разумной инопланетной жизни. Эрик также является мужем Нико. Ранее Чатвин участвовал в таких проектах, как «Джози и кошечки» и «Война волков».В настоящее время он холост.

Сельма Блэр

Сельма Блэр (Харпер Гласс)

Блэр — одна из икон 90-х. Она прославилась благодаря культовым проектам, таким как «Жестокие игры» и «Блондинка в законе». В «Другой жизни» 49-летняя актриса играет роль медийного влиятельного лица. Блэр недолго была замужем за Ахметом Заппой в 2004-2006 годах. Затем он встречался с Джейсоном Блейком в течение двух лет, начиная с 2010 года. У пары есть сын по имени Артур.

Читайте также: Ви Ха-Джун (Джун-Хо) 7 вещей, которые вы не знали о звезде «Игры кальмаров»

Смотреть Другая жизнь | Официальный сайт Netflix

1.Жить, чтобы сражаться в другой день

40 м

Ударные волны обрушились на Сальваре, борющегося после эпического акта разрушения. Нико подвергает сомнению решение Уильяма, пока Эрик смотрит на Ахайю.

2. Дым и зеркала

38 м

Выйдя на ринг для переговоров с Ахайей, Нико видит невообразимое. Кас рискует всем, отправляя Иару на задание. Яна оглушает Эрика.

3. Мой злейший враг

37 м

Оставшись позади, но держась, Нико и Кас каждый по-своему запутались с Ахайей.На «Сальваре» команда обнаруживает ключевую уязвимость пришельцев.

4. Воля к власти

38 м

Находясь под подозрением в разрыве спасательного круга, Иара оказывается на грани своей жизни. Уильям обнаруживает внутри сюрприз. Пригодная для жизни планета взывает к Касу.

5. Лучшая Земля

43 м

Новая планета таит в себе надежду — и неожиданные угрозы в кустах. Столы меняются, когда Ричард тянется к Иаре. Ахайя открывается Эрику.

6. Дар богов

46 м

Наконец-то один или нет? Команде Сальваре предстоит тяжелая дорога домой — и осторожное возвращение.В другом месте Эрик тестирует ахейскую технологию, а затем просит об услуге.

7. Никогда тебя не брошу

48 м

Сдаваться нельзя: Нико вынашивает план и сражается с Ричардом. Погоня начинается, когда экипаж пытается выстоять, а шум действует на нервы.

8. Просто крыса в клетке

39 м

В одно мгновение мир Нико и Ричарда принимает ужасающий оборот, когда они просыпаются в холодной, жестокой ловушке. На Земле команда борется с пробелами в памяти.

9.What’s Bourne / What’s Left Behind

37m

Стремясь любой ценой вернуться домой, Нико и Ричард направляются на планету с артефактом. Эрик и Кас работают под прикрытием, а Уильям заключает сделку.

10. День “Д”

39 м

Когда “Ахайя” приближается, команда быстро движется вперед, чтобы создать новое оружие и спасти Землю. Пришло время герою принести высшую жертву.

Поэтапное картирование развития и динамика транскрипции Х-хромосомы во время сперматогенеза у мышей

Мышиный материал

Все животные содержались в Отделе биологических ресурсов (BRU) Института исследований рака Великобритании – Кембриджского института в соответствии с лицензиями Министерства внутренних дел PPL 70/7535 до февраля 2018 г. и PPL P9855D13B от марта 2018 г.Животные C57BL/6J были приобретены у Charles River UK Ltd (Маргейт, Соединенное Королевство), а линия мышей Tc1 была получена от Fisher and Tybulewizc 71 и поддерживалась путем скрещивания самок мышей Tc1 с самцами (129S8 x C57BL/6J) мышей F1. Однопометников, не унаследовавших человеческую хромосому 21 в этих скрещиваниях, использовали в качестве контрольных животных (Tc0).

Флуоресцентно-активированная сортировка сперматогенных клеток

Популяции сперматогенных клеток выделяли из семенников взрослых мышей, как описано Ernst et al. 45 . Вкратце, белочную оболочку удаляли и ткань инкубировали в буфере для диссоциации, содержащем 25 мг/мл коллагеназы А, 25 мг/мл диспазы II и 2,5 мг/мл ДНКазы I, в течение 30 минут при 37°С. Ферментативное переваривание гасили с помощью модифицированной Дульбекко среды Игла (DMEM, Gibco) с добавлением 10% фетальной телячьей сыворотки (FCS, 10270106, Gibco). Клетки ресуспендировали в концентрации 1 миллион клеток на мл и окрашивали Hoechst 33342 (h4570, ThermoFisher Scientific) в конечной концентрации 5 мкг/мл в течение 45 мин при 37°С.Клетки ресуспендировали в PBS, содержащем 1% FCS и 2 мМ ЭДТА, и перед сортировкой добавляли йодид пропидия до конечной концентрации 1 мкг/мл.

Клетки сортировали на сортировщике клеток Aria IIu (Becton Dickinson) с использованием насадки 100 мкм. Hoechst возбуждали УФ-лазером с длиной волны 355 нм и флуоресценцию регистрировали с помощью фильтра 450/50 (синий Hoechst) и фильтра 635LP (красный Hoechst). Первичные сперматоциты (4N) и круглые сперматиды (1N) сортировали и собирали в PBS, содержащем 1% FCS и 2 мМ ЭДТА.

Total RNA-Seq из массивных образцов

Семенники мышей в препубертатном периоде в возрасте от 6 до 35 дней после рождения были мгновенно заморожены или непосредственно использованы для выделения РНК с использованием тризола (Thermo Fisher, 15596026) в соответствии с инструкциями производителя. Очищенную РНК обрабатывали ДНКазой с использованием набора TURBO DNA-free в соответствии с инструкциями производителя (Thermo Fisher, AM1907), а качество РНК оценивали с помощью ленты Agilent Tapestation RNA Screentape. Восемьсот нанограмм обедненной ДНК РНК использовали для подготовки библиотеки RNA-Seq с использованием набора TruSeq Stranded Total RNA Library Kit с Ribo-Zero Gold для удаления цитоплазматической и митохондриальной рибосомной РНК в соответствии с инструкциями производителя (Illumina, RS-122-2303). Затем библиотеки секвенировали на Illumina HiSeq2500 с использованием цикла парных концов 125 bp.

10X Genomics single-cell RNA-Seq

Семенники мышей ферментативно диссоциировали, как описано выше, и 34 мкл суспензии одиночных клеток в концентрации ~297 000 клеток/мл загружали в один канал Chromium TM Single Cell Чип (10X Genomics ® ), направленный на восстановление 4000–5000 клеток. Набор Chromium Single Cell 3′ Library & Gel Bead Kit v2 (10X Genomics ® , 120237) использовали для штрих-кодирования отдельных клеток, синтеза кДНК и подготовки библиотеки в соответствии с инструкциями производителя в соответствии с Руководством пользователя наборов реагентов Single Cell 3′. 2, редакция Д.Библиотеки были секвенированы на Illumina HiSeq2500 с использованием секвенирования парных концов, состоящего из 26 п.н. при чтении 1 и 98 п.н. при чтении 2. Информация о библиотеках, в которых были секвенированы отдельные образцы, доступна в дополнительных данных 1.

Гистология

нейтральный забуференный формалин (NBF) в течение 24 часов, перенесенный в 70% этанол, обработанный машиной и залитый парафином. Фиксированные формалином залитые парафином (FFPE) срезы толщиной 3 мкм использовались для всех гистологических окрашиваний и иммуногистохимии (IHC).

Для окрашивания по Шиффу йодной кислотой (PAS) предметные стекла депарафинизировали, промывали водой и помещали в 0,5% йодную кислоту (Sigma P0430) на 5 мин. После трех промывок в сверхчистой воде предметные стекла помещали в реактив Шиффа (Thermo Fisher Scientific, J/7300/PB08) на 15–30 мин в закрытом контейнере и повторно трижды промывали в сверхчистой воде. Контрастное окрашивание проводили с использованием гематоксилина Mayers (Thermo Fisher Scientific, LAMB/170-D) в течение 40 с с последующим промыванием водопроводной водой, обезвоживанием и заливкой.

IHC выполняли на срезах FFPE с использованием набора Bond™ Polymer Refine Kit (DS9800, Leica Microsystems) на автоматизированной платформе Bond. Антитело против фосфогистона h4 (Ser10) (ph4) (Upstate, 06-570, разведение 1:200) использовали с DAB Enhancer (Leica Microsystems, AR9432), а индуцированное нагреванием выделение эпитопа выполняли в течение 10 мин при 100°С. C на платформе Бонда с цитратом натрия. Все слайды сканировали с помощью Aperio XT (Leica Biosystems), а интенсивность Ph4 определяли количественно с помощью Aperio eSlide Manager (Leica Biosystems).

РНК in situ Hybridisation с использованием Rnascope

®

Обнаружение стенограмм для генов мыши PRSS50 , POU5F2 и SSXB1 и SSXB1 проводились в однорычащихся анализах на секциях FFPE с использованием расширенной диагностики клеток (ACD) Rnascope ® 2,5 LS Reagent Kit-RED (Cat No. 322150), RNAscope ® 2,5 LS Probe Mm-Prss50 (Cat No. 557338), RNAscope ® 2,5 LS Probe Mm-Pou5f2 (Cat No. 557328) и RNAscope ® 2.5 LS-зонд Mm-Ssxb1 (кат. № 557348) (ACD, Хейворд, Калифорния, США).

Вкратце, срезы нарезали толщиной 3 мкм, выдерживали в течение 1 ч при 60°C перед загрузкой на прибор Bond RX (Leica Biosystems). Предметные стекла депарафинизировали и регидратировали на борту перед предварительной обработкой с использованием раствора для извлечения эпитопов 2 (кат. № AR9640, Leica Biosystems) при 88 °C в течение 10 минут и фермента ACD из набора реагентов LS при 40 °C в течение 15 минут. Гибридизацию зонда и усиление сигнала проводили в соответствии с инструкциями производителя.Быстрое обнаружение красных мышей Prss50 / Pou5f2 / Ssxb1 выполняли на Bond Rx с использованием набора Bond Polymer Refine Red Detection Kit (Leica Biosystems, кат. № DS9390) в соответствии с протоколом ACD. Затем предметные стекла извлекали из Bond Rx и нагревали при 60 °C в течение 1 часа, погружали в ксилол и монтировали с использованием монтажной среды EcoMount (Biocare Medical, Калифорния, США, № по каталогу EM897L).

Слайды были визуализированы на Aperio AT2 (Leica Biosystems) для создания полных изображений слайдов с увеличением ×40 и разрешением 0. 25 мкм на пиксель. Количественный анализ изображений выполняли на платформе HALO Image Analysis Platform Version 2.3.2089.18 (Indica Labs). Регистрация изображений использовалась для синхронизации серийных срезов, а окрашивание PAS использовалось для определения стадии семенных канальцев в соответствии с их эпителиальной стадией в срезах тканей. Интенсивность сигнала окрашивания RNAScope ® была количественно определена в слоях аннотаций, содержащих канальцы одной и той же эпителиальной стадии, с использованием модуля RNA ISH v. 1.5 (Indica Labs). Средняя интенсивность сигнала по всем канальцам одной и той же эпителиальной стадии представлена ​​в виде точек на мкм 2 .

Профилирование хроматина с низким числом клеток с помощью CUT&RUN

Профилирование хроматина in situ популяций сперматогенных клеток, очищенных с помощью FACS, с использованием расщепления под мишенями и высвобождения с использованием нуклеазы, CUT&RUN, выполняли в соответствии со Skene et al. 8 с небольшими изменениями. Вкратце, сперматоциты и сперматиды животных P24, P26 и P28 сортировали, как описано выше, и собирали в PBS. Клетки центрифугировали при 600 ×  г в течение 3 минут в бакетном роторе и дважды промывали 1.5 мл промывочного буфера (20 мМ HEPES-KOH (pH 7,5), 150 мМ NaCl, 0,5 мМ спермидина и 1X смесь ингибиторов протеазы без ЭДТА cOmplete™ (04693159001, Roche)). Во время промывки клеток магнитные шарики, покрытые конканавалином А (Bangs Laboratories, кат. № BP531) (10 мкл на условие), дважды промывали в 1,5 мл буфера для связывания (20 мМ HEPES-KOH (pH 7,5), 10 мМ KCl, 1 мМ CaCl, 1 мМ MnCl 2 ) и ресуспендировали в 10 мкл буфера для связывания при каждом условии. Затем клетки смешивали с шариками и вращали в течение 10 минут при комнатной температуре (КТ), а образцы делили на аликвоты в соответствии с количеством антител, профилированных для каждого типа клеток.Мы использовали 20 000–30 000 сперматоцитов и 40 000–60 000 сперматид на метку хроматина.

Затем клетки собирали на магнитные шарики и ресуспендировали в 50 мкл буфера для антител (промывочный буфер с 0,05% дигитонина и 2 мМ ЭДТА), содержащего одно из следующих антител в разведении 1:100: h4K4me3 (Millipore 05-1339 CMA304, Lot2780484) , h4K27ac (Abcam ab4729, GR3211741-1) и h4K9me3 (Abcam, ab8898, партия GR306402-1). Клетки инкубировали с антителами в течение 10 мин при комнатной температуре, а затем один раз промывали 1 мл дигитонинового буфера (промывочный буфер с 0.05% дигитонин). Для мышиного антитела против h4K4me3 образцы инкубировали с разведением 1:100 в дигитониновом буфере вторичного кроличьего антимышиного антитела (Invitrogen, A27033, Lot RG240909) в течение 10 мин при комнатной температуре, а затем один раз промывали 1 мл дигитонинового буфера. Затем образцы инкубировали с 700 нг/мл слитого белка ProteinA-MNase (любезно предоставленного Steven Henikoff) в течение 10 минут при комнатной температуре с последующими двумя промывками 1 мл дигитонинового буфера. Затем клетки ресуспендировали в 100 мкл дигитонинового буфера и охлаждали до 4°С перед добавлением CaCl 2 до конечной концентрации 2 мМ.Целевое переваривание проводили в течение 30 минут на льду до тех пор, пока не добавляли 100 мкл 2X буфера STOP (340 мМ NaCl, 20 мМ ЭДТА, 4 мМ ЭГТА, 0,02% дигитонина, 250 мг РНКазы А, 250 мкг гликогена, 15 мкг/мл Добавлена ​​ДНК (любезно предоставленная Стивеном Хеникоффом). Затем клетки инкубировали при 37 °C в течение 10 минут для высвобождения расщепленных фрагментов хроматина, центрифугировали в течение 5 минут при 16 000 × г при 4 °C и собирали на магните. Затем супернатант, содержащий расщепленные фрагменты хроматина, переносили и очищали с использованием набора Zymo Clean & Concentrator.

Подготовку библиотеки проводили с использованием набора для подготовки библиотеки ThruPLEX® DNA-Seq (R400407, Rubicon Genomics) с модифицированной программой амплификации библиотеки: удлинение и расщепление в течение 3 мин при 72°C, затем 2 мин при 85°C, денатурация для 2 мин при 98°C, затем четыре цикла по 20 с при 98 °C, 20 с при 67 °C и 40 с при 72 °C для добавления индексов. Затем амплификацию проводили в течение 12–14 циклов по 20 с при 98°С и 15 с при 72°С. Отбор библиотек двойного размера проводили с использованием шариков Agencourt AMPure XP Beads (Beckman Coulter, A63880) в соответствии с инструкциями производителя.Средний размер библиотеки был протестирован на ленте Agilent 4200 Tapestation с использованием высокочувствительной ленты DNA1000 Screentape, а количественный анализ был выполнен с использованием набора для количественного анализа библиотеки KAPA (Kapa Biosystems). Библиотеки CUT&RUN секвенировали на HiSeq2500 с использованием парного цикла 125 bp.

Чтение выравнивания и подсчет данных 10X геномики scRNA-Seq

Чтобы создать геномный эталон для выравнивания последовательностей, полный геном Mus musculus (GRCm38) был конкатенирован с последовательностью хромосомы 21 человека (взятой из GRCh48).Точно так же геномная аннотация для Mus musculus (GRCm38.88) была объединена с аннотацией для хромосомы 21 человека (взятой из GRCh48. 88). Для обработки геномной последовательности и файла аннотаций для выравнивания чтения использовалась функция Cell Ranger v1.3.1 mkref с настройками по умолчанию. Чтобы получить количество транскриптов, специфичных для гена, использовалась функция Cell Ranger v1.3.1 count с настройками по умолчанию для выравнивания и подсчета уникальных молекулярных идентификаторов (UMI) для каждого образца.

Контроль качества ячеек, отфильтрованных Cell Ranger

Программное обеспечение Cell Ranger v1.3.1 сохраняет ячейки с похожими распределениями UMI 72 . Мы используем этот порог по умолчанию для получения высококачественных ячеек с большим количеством UMI. После объединения всех образцов мы отфильтровали клетки, экспрессирующие менее 1000 генов. Кроме того, мы исключаем клетки с более чем 10% прочтений, сопоставленных с митохондриальным геномом. Эти отфильтрованные данные использовались для всех анализов, кроме представленного на рис.4, дополнительный рисунок 9a и дополнительные данные 7, где использовались фильтрованные ячейки EmptyDrops (ниже).

Контроль качества клеток, отфильтрованных EmptyDrops

Использование порогового значения по умолчанию Cell Ranger приводит к исключению клеток с более низкой транскрипционной сложностью. Поэтому мы использовали функцию EmptyDrops , представленную в пакете DropletUtils Bioconductor 6 , чтобы статистически отличить пустые капли от настоящих клеток (контролируя FDR до 1%).После объединения истинных клеток во всех образцах мы отфильтровали клетки с экспрессией менее 500 генов. Кроме того, мы исключили клетки с экспрессией более 10% или митохондриальных генов.

Нормализация данных scRNA-Seq

Транскриптомы клеток, отфильтрованных по качеству, были нормализованы с использованием пакета scran 73 . Клетки с аналогичной транскриптомной сложностью были предварительно кластеризованы с использованием подхода на основе графа (как реализовано в функции quickCluster с максимальным размером кластера, равным 2000 клеток). Коэффициенты размера рассчитывались в каждом кластере перед масштабированием между кластерами с помощью функции ComputeSumFactors . На протяжении всей этой статьи журнал 2 -преобразованных, нормализованных подсчетов (после добавления одного псевдосчета) отображается. Для последующего анализа мы удалили гены, которые не были обнаружены ни в одной клетке.

Обнаружение генов с высокой вариабельностью

Чтобы обнаружить 1000 наиболее изменчивых генов во всех протестированных клетках, мы сначала установили сглаженный тренд регрессии лесса между дисперсией логарифмических 2 -преобразованных нормализованных подсчетов и обилием каждого из них. эндогенный ген с использованием функции trendVar в scran без подгонки параметрической кривой до плавной подгонки тренда.Затем мы использовали выходные данные функции trendVar вместе с log 2 -нормализованных подсчетов для вычисления биологической вариации для каждого гена с использованием функции decomposeVar в scran с настройками по умолчанию 74 . Гены упорядочиваются на основе их биологической изменчивости, и выбираются 1000 наиболее изменчивых генов.

Вычислительное картирование отдельных клеток в образцах

Сначала мы подтвердили, что обработка образцов в независимых партиях не приводила к техническим эффектам партии, визуализируя повторы P5 и взрослого B6 (дополнительный рис.2а, б). Однако при визуализации всех образцов (в разные моменты времени и генетического фона, дополнительные данные 1) мы наблюдаем эффект биологического образца (дополнительный рисунок 2c). Чтобы удалить эти специфичные для образца эффекты (здесь и далее также называемые пакетными эффектами), мы использовали функцию mnnCorrect , реализованную в пакете scran 9 (дополнительный рисунок 2d). Чтобы определить набор входных генов для mnnCorrect , мы вычислили 1000 лучших генов с наивысшей биологической изменчивостью во всех клетках в каждом образце.Впоследствии мы использовали функцию combVar (с настройками по умолчанию), реализованную в scran , для объединения результатов разложения дисперсии (результаты функции decomposeVar ) по всем образцам. 1000 лучших генов с наивысшей биологической изменчивостью после слияния использовались в качестве информативных генов для пакетной коррекции. Порядок наборов данных в качестве входных данных для функции mnnCorrect имеет значение, поскольку первый набор данных используется в качестве эталона и в идеале должен содержать большинство типов ячеек.Пакетная коррекция была выполнена для (i) всех образцов (с использованием порога CellRanger или подхода EmptyDrops; с использованием взрослого B6 в качестве эталона), (ii) сперматогоний P10 и P15 (с использованием сперматогоний P10 в качестве эталона) или (iii) соматических клеток P5 и P10. -типы (с использованием типов соматических клеток P10 в качестве эталона) с использованием mnnCorrect со следующими параметрами: cos.norm.in = TRUE, cos.norm.out = TRUE, sigma = 0,1.

Кластеризация транскриптомов отдельных клеток с пакетной коррекцией

Полный набор выбранных CellRanger транскриптомов с пакетной коррекцией (объяснено выше) был кластеризован с использованием итеративного подхода на основе графа.

Во-первых, чтобы определить широкие кластеры, мы построили граф общих ближайших соседей (SNN) 75 с учетом пяти общих ближайших соседей, используя функцию buildSNNGraph в scran со следующими параметрами: d  = 50, type = «ранг», транспонированный = ЛОЖЬ, pc.прибл = ИСТИНА, rand.seed = Н/П. На следующем этапе был использован многоуровневый алгоритм оптимизации модульности для нахождения структуры сообщества в графе 76 , реализованной в функции cluster_louvain пакета igraph R (веса ребер не были предоставлены).Широкие кластеры были аннотированы на основе экспрессии известных маркерных генов и сгруппированы в соматические и зародышевые клетки.

Сгруппировав клетки по категориям соматических или зародышевых клеток, мы повторно обработали матрицу подсчета без групповой коррекции (отдельно для соматических и зародышевых клеток), выполнив (i) групповую коррекцию для всех образцов, как описано выше, и (ii) график на основе кластеризации, как описано выше. При кластеризации соматических клеток мы построили график, используя 10 SNN, тогда как при кластеризации половых клеток использовали 5 SNN.Мы аннотировали кластеры на основе известных маркерных генов, картирования ювенильных образцов по траектории зародышевых клеток и картирования RA-синхронизированных клеток, как описано ниже. Клетки в небольших кластерах, которые демонстрируют неясную идентичность (совместная экспрессия маркерных генов, специфичных для других типов клеток, указывающая на возможные дублеты), были исключены из последующего анализа.

Кластеризация выборки P15 после фильтрации EmptyDrops в журнале 2 – преобразованные, нормализованные подсчеты с использованием 10 общих ближайших соседей и той же стратегии, что описана выше.Кластеризация подсчета сперматогоний P10 и P15 с поправкой на партии была выполнена с использованием 15 общих ближайших соседей. Кластеризация журнала 2 -нормализованного количества сперматогоний P5 была выполнена с использованием 15 общих ближайших соседей.

Уменьшение размерности и иерархическая кластеризация

Для визуализации tSNE был рассчитан на подсчетах всех образцов с поправкой на партии с использованием пакета R Rtsne . Для этого был рассчитан исходный анализ основных компонентов (PCA) с использованием функции prcomp _ irlb , реализованной в пакете irlba R.Первые 50 ПК использовались в качестве входных данных для вычисления tSNE (со следующими параметрами: pca = FALSE, недоумение = 350). На протяжении всего этого исследования мы визуализируем подмножества этого tSNE, за исключением рис. 2d и дополнительного рисунка 2a, b, где график был создан с использованием log 2 -преобразованных нормализованных подсчетов как взрослых B6, так и обоих образцов P5.

PCA рассчитывали либо на основе log 2 -преобразованных, нормализованных подсчетов 1000 самых высоковариабельных генов, либо скорректированных по партиям подсчетов данных scRNA-Seq с использованием базовой функции R prcomp или функции prcomp_irlba как описано выше.

Тестирование ДЭ и экстракция маркерных генов

Тестирование ДЭ при множественных попарных сравнениях использовалось для идентификации кластер-специфических маркерных генов в образцах взрослых B6, соматических клетках ювенильных образцов P5 и P10, сперматогониях животных P10 и P15 и клетках, обнаруженных в Образец P15 после фильтрации EmptyDrops. Для обнаружения маркерных генов, специфичных для кластера, функция findMarkers , реализованная в scran , была применена к log 2 -преобразованным нормализованным подсчетам при предоставлении меток кластера.В тех случаях, когда тестирование DE проводилось для клеток из нескольких образцов, мы снабжали функцию findMarkers метками образцов в качестве блокирующих факторов для учета эффектов, специфичных для образца. Групповые маркерные гены определяются как гены с log 2 -кратным изменением экспрессии между интересующей группой и всеми другими группами, а также с частотой ложных открытий < 0,1. Мы также использовали функцию findMarkers для обнаружения генов, дифференциально экспрессируемых между всеми сперматоцитами и сперматидами взрослого B6 (дополнительные данные 8).

Для обнаружения дифференциально экспрессируемых генов между животными Tc1 и Tc0 и для соматических типов клеток между образцами P5 и P10 мы суммировали количество в каждом кластере клеток и каждой партии, чтобы сформировать псевдообъемных образцов. Мы использовали пакет Bioconductor edgeR 77 для проведения анализа ДЭ. Для этого мы сначала рассчитали коэффициенты нормализации, используя функцию calcNormFactors . Затем мы оценили дисперсию по всем псевдообъемным выборкам, используя функцию AssessmentDisp , предоставив матрицу плана, содержащую тестируемые факторы.Затем мы подобрали обобщенную лог-линейную модель квазиправдоподобия с отрицательным биномом к данным подсчета, предоставив матрицу плана с использованием функции glmQLFit со следующим дополнительным параметром: Robust = TRUE. Тестирование DE проводили между условиями с использованием функции glmTreat со следующими параметрами: coef = 2, lfc = 0,5 (тестирование абсолютного логарифмического изменения среднего выражения >0,5). Частота ложных открытий была снижена до 10%. Этот подход позволяет избежать смешения эффектов партии между двумя генотипами 78 .Результаты представлены путем построения графика log 2 -кратного изменения экспрессии между животными Tc1 и Tc0 по сравнению с log 2 -преобразованными отсчетами на миллион, усредненными по обоим условиям (дополнительный рисунок 7c).

Дифференциальное определение доли клеток между образцами

Для надежного тестирования различий в соотношении типов клеток между животными Tc0 ( n  = 3) и Tc1 ( n  = 4) мы подсчитали количество клеток, выделенных для каждого тип ячейки в каждой партии. EdgeR использовался для выполнения дифференциальной проверки пропорций с использованием принципа, аналогичного подходу, описанному в предыдущем разделе. Сначала мы создали объект DGEList , используя количество клеток в каждой группе зародышевых клеток на образец и предоставив общее количество клеток на образец в качестве аргумента lib.size. Затем мы запустили функцию AssessmentDisp , предоставив матрицу плана, содержащую тестируемые факторы. Как описано выше, функция glmQLFit использовалась со следующим параметром: Robust = TRUE, а функция glmQLFTest вызывалась для проверки дифференциальных пропорций ячеек между образцами Tc1 и Tc0 для каждого типа клеток.Частота ложных открытий была снижена до 10%.

Упорядочивание клеток по их траектории развития

Чтобы упорядочить клетки по их траектории развития, мы подобрали основную кривую 79 к набору главных компонентов (вычисленных на основе 1000 самых высоковариабельных генов) с помощью функции Principal.curve реализован в пакете princurve R. Основная кривая была подогнана к первым 3 PC после проведения PCA на (i) скорректированных по партиям данных сперматогоний P10 и P15 (ii) log 2 – нормализованное количество сперматоцитов или сперматид взрослых образцов B6; к первым 10 ПК после выполнения АКП в журнале 2 – нормализованные подсчеты половых клеток, отфильтрованных EmptyDrops на P15. Такой подход позволяет упорядочить ячейки вдоль главной кривой. Направленность кривой была определена с использованием априорной информации, основанной на аннотации кластера.

Мы сравнили надежность упорядочения ячеек по главной кривой с упорядочением ячеек после вычисления псевдовремени ячеек с использованием монокля 80 . Для этого мы сначала сконструировали CellDataSet (как реализовано в монокле), используя скорректированные по партиям подсчеты сперматогоний P10 и P15.Чтобы избежать дополнительной нормализации, мы установили коэффициенты размера равными 1. Затем мы вычислили низкоразмерное представление ячеек, используя функцию reduceDimension с настройками по умолчанию. Наконец, мы упорядочили ячейки на основе псевдовремени, вычисленного с помощью функции orderCells с настройками по умолчанию. Порядок ячеек, полученный путем подбора основной кривой, сильно коррелирует с порядком, полученным с использованием монокля (дополнительный рисунок 5b).

Корреляционный анализ

Чтобы соотнести log 2 -трансформированных нормированных экспрессий генов с количеством экспрессированных генов, мы использовали функцию correctedPairs , реализованную в scran 74 .Сначала мы построили эмпирическое нулевое распределение ( n  = 100 000), используя функцию correctNull , реализованную в scran , предоставляющую количество ячеек в наборе данных. Затем мы проверили наблюдаемый ро Спирмена для каждого гена (исключая низкоэкспрессированные гены; усредненное значение log 2 – преобразованное нормализованное количество > 0,1) в сравнении с этим нулевым распределением. Мы рассматриваем гены с rho < −0,3 и эмпирическим значением p с поправкой Бенджамини-Хохберга < 0.1 как отрицательно коррелированные, а гены с rho > 0,3 и эмпирическое значение p с поправкой Бенджамини-Хохберга < 0,1 как положительно коррелированные.

Подсчет количества стволовых клеток и клеток-предшественников

Чтобы отделить ССК от клеток-предшественников среди группы сперматогоний на П10 и П15, мы исследовали экспрессию известных маркерных генов ССК: Id4, Gfra1, Lhx1, Egr2, Etv5, Nanos2, Ret, Eomes , а также маркеры-предшественники: Neurog3, Rarg, Nanos3, Lin28a, Upp1 35 . Для каждой клетки мы рассчитали долю экспрессированных маркеров SSC и маркеров-предшественников (> 0 отсчетов). Цветовая шкала на дополнительном рисунке 5C указывает долю маркерных генов SSC по сравнению с долей экспрессированных маркерных генов-предшественников.

Вычисление отношения половых хромосом к аутосомам

Чтобы вычислить соотношение экспрессии между хромосомой 9, хромосомой X или хромосомой Y и всеми аутосомами, мы выбрали гены, которые экспрессировались более чем в 30% сперматогоний или 30% сперматид, т.е. типы клеток с обнаруживаемой экспрессией Х-хромосомы.Для каждой клетки рассчитывали среднюю экспрессию этих генов на хромосому. Средняя экспрессия интересующих хромосом (9, X и Y) была разделена на среднюю экспрессию аутосом.

Анализ данных scRNA-Seq, синхронизированных с RA

В этом разделе описывается компьютерный анализ зародышевых клеток, синхронизированных с ретиноевой кислотой (RA), которые были получены и секвенированы Chen et al. 21 . Необработанные данные подсчета можно получить из Gene Expression Omnibus под регистрационным номером GSE107644.

После загрузки необработанных данных мы объединили все образцы в один набор данных и удалили 2 ячейки с экстремальным количеством обнаруженных генов (<1250 или >12000). Клетки с аналогичной транскриптомной сложностью были предварительно кластеризованы с использованием подхода на основе графа (как реализовано в функции quickCluster в scran при ограничении максимального размера кластера до 1000 клеток). Коэффициенты размера рассчитывались в каждом кластере перед масштабированием между кластерами с помощью функции ComputeSumFactors .

Как описано в разделе «Вычислительное картирование отдельных клеток в образцах», функция mnnCorrect , реализованная в scran , использовалась для объединения данных из клеток, синхронизированных с RA, и данных зародышевых клеток, полученных в этом исследовании. Данные, полученные в нашем исследовании, использовались в качестве эталона картирования. Группы RA-синхронизированных клеток были помечены следующим образом: A1: A 1 сперматогоний; ln: Промежуточные сперматогонии; TypeBS: сперматогонии типа B в S-фазе; TypeBG2M: сперматогонии типа B в фазе G2/M клеточного цикла; G1: сперматоциты (SC) в фазе G1 клеточного цикла; L: лептотен SC; Z: Зиготен СК; ePL: ранний прелептотеновый SC; mPL: средний прелептотен SC; lPL: поздний прелептотен SC; eP: ранний пахитен SC; mP: средняя пахитена SC; lP: поздние пахитены SC; D: диплотен SC; ИМ: метафаза I; MII: Метафаза II; RS1o2: RS 1–2; RS3o4: RS 3–4; RS5o6: RS 5–6; RS7o8: RS 7–8.

Эти клетки были нанесены на карту следующим образом: Рис. 2: все RA-синхронизированные клетки со всеми зародышевыми клетками взрослого B6; Рис. 3: A1, ln, TypeBS, G1, TypeBG2M, ePL, mPL, lPL RA-синхронизированные клетки со сперматогониями с временных точек P10 и P15; Рис. 4: A1, ln, TypeBS, G1, TypeBG2M, ePL, mPL, lPL, L, Z, eP, mP, lP RA-синхронизированные клетки с зародышевыми клетками, отфильтрованными EmptyDrops, с момента времени P15.

Выравнивание считываний и подсчет объемных данных RNA-Seq

Прочтения секвенирования были сопоставлены с геномом Mus musculus (GRCm38) с использованием выравнивателя STAR v2.5.3 81 с настройками по умолчанию. Подсчет транскриптов на уровне гена был получен с использованием HTSeq версии 0.9.1 82 с параметром –s, установленным на «обратный», и с использованием файла геномной аннотации GRCm38.88.

Контроль качества и нормализация объемных данных секвенирования РНК

Мы визуализировали некоторые особенности выровненных и подсчитанных данных (количество интронных/экзонных прочтений, количество прочтений с множественным картированием, низкокачественные прочтения и общий размер библиотеки) и сделали не обнаруживать низкокачественные библиотеки RNA-Seq.Затем мы использовали подход нормализации коэффициента размера, реализованный в DESeq2 83 для нормализации данных. Для последующего анализа и визуализации были исключены гены с низкой экспрессией (усредненное количество < 10).

Вероятностная классификация объемных образцов

Мы использовали регрессионный подход, чтобы связать объемные образцы с транскриптомными профилями отдельных клеток. Используя 50 лучших кластер-специфических маркерных генов сперматогоний, все группы сперматоцитов, все группы сперматид, клетки Сертоли и Лейдига, мы обучили классификатор случайного леса (реализованный в пакете randomForest R 84 ) на 2000 клетках, выделенных из взрослых клеток. В6 яички.Модельное тестирование проводили на оставшихся 1215 клетках, выделенных из взрослых семенников B6. Перед обучением и тестированием log 2 -преобразованных нормализованных подсчетов масштабировали путем вычисления Z-показателя для каждого гена. Вероятностное предсказание выполняли с использованием Z-показателя log 2 -трансформированных, нормализованных объемных чтений RNA-Seq введенных генов.

Аналогичный подход применялся при классификации объемных данных RNA-Seq для ранних ювенильных временных точек (P6-P20) на основе экспрессии маркерного гена в типах клеток, идентифицированных из клеток, отфильтрованных EmptyDrops на P15. Здесь мы обучили случайный лес на 4000 ячеек из P15 и использовали тот же подход, что описан выше.

Анализ DE между временными точками

Анализ DE между клетками, присутствующими в объемных образцах до 20-го дня после рождения и после 20-го дня, выполняли с использованием edgeR . Функция glmTreat была использована для тестирования с минимальным абсолютным порогом изменения log 2 -кратного изменения > 2. Гены, специфичные для сперматид, идентифицированы с log 2 -кратным изменением > 5 в образцах после 20-го дня по сравнению с образцами до день 20 (управление FDR до 10%).

Выравнивание прочтений данных CUT&RUN

Прочтения парных концов были выровнены с геномом Mus musculus (GRCm38) с использованием Bowtie2 со следующими настройками: –local–very-sensitive-local–no-unal -q–phred33. Из-за ошибки мультиплексирования одна библиотека образца h4K27ac была секвенирована примерно в 10 раз глубже, чем остальные образцы. Поэтому мы уменьшили число чтений этой библиотеки до 10%. Этот образец помечен в дополнительных данных 1.

Подсчет прочтений CUT&RUN в указанных областях

Парные прочтения концов были подсчитаны в указанных областях с использованием функции regionCounts , реализованной в пакете csaw Bioconductor 85 .Для этого дублированные чтения, чтения с минимальной оценкой качества Phred 10, чтения, сопоставленные на расстоянии более 1000 пар оснований друг от друга, и чтения, сопоставленные с областями, занесенными в черный список (доступно по адресу: http://mitra.stanford.edu/kundaje/akundaje/release/blacklists). /mm10-mouse/mm10.blacklist.bed.gz) были удалены. Интересующими областями были: промоторы (полученные с использованием функции промоторов пакета GenomicFeatures ), 1000  п.н. окон по всей хромосоме (с использованием функции windowCounts csaw ) и целые хромосомы.

Нормализация масштаба подсчитанных прочтений

Количество на область было нормализовано на основе размера библиотеки (количество на миллион, CPM) для промоторных областей и окон 1000 bp; кроме того, при рассмотрении целых хромосом длина хромосомы учитывалась путем вычисления количества фрагментов на килобазу на миллион сопоставленных чтений (FPKM). В целях визуализации CPM и FPKM были логарифмически преобразованы после добавления псевдосчетчика 1.

Регионы с высоким количеством h4K9me3

mergeWindows из пакета csaw с допуском 1500 bp.В целях визуализации мы провели этот анализ для одного повтора сперматоцитов P26 и одного повтора сперматид P26.

Обогащение повторов в высоких областях h4K9me3

Чтобы найти повторы, которые обогащены в областях, которые показали высокий сигнал h4K9me3 (см. выше) по сравнению с остальной частью Х-хромосомы, мы вычислили долю высоких областей h4K9me3 (в основаниях) которые были аннотированы как принадлежащие к семейству повторяющихся элементов. Этот анализ был выполнен с использованием одного повтора сперматоцитов P26 с использованием функции countOverlaps , реализованной в пакете GenomicRanges R.Местоположение повторов было получено из RepeatMasker (mm10-4.0.5–Repeat Library 20140131 86 ), а простые, теломерные и центромерные повторы были удалены. Обогащение каждого семейства повторов внутри бинов по сравнению со всей Х-хромосомой выполняли с использованием точного критерия Фишера, реализованного в функции fisher.test в R.

Processing of Hammoud et al. Данные ChIP-Seq

В этом разделе описывается анализ данных ChIP-Seq, полученных Hammoud et al. 57 . Мы получили необработанные файлы fastq данных ChIP-Seq мыши непосредственно из Gene Expression Omnibus под ключом доступа: GSE49624.

Аналогично данным CUT&RUN, односторонние чтения были сопоставлены с геномом Mus musculus (GRCm38) с использованием Bowtie2 со следующими настройками: –local–very-sensitive-local–no-unal -q–phred33.

Прочтения с одним концом в промоторных областях (полученных с использованием функции промоторов пакета GenomicFeatures ) подсчитывали с использованием функции regionCounts , реализованной в пакете csaw Bioconductor 85 .Для этого были удалены дублированные чтения, чтения с минимальным показателем качества Phred 10 и сопоставления чтений с областями из черного списка.

Количество на промоутер было нормализовано на основе размера библиотеки (количество на миллион, CPM). В целях визуализации CPM на промотор были преобразованы в логарифмическом масштабе после добавления псевдосчета 1.

Статистический анализ данных CUT&RUN и ChIP-Seq

Тест Уитни между CPM, измеренными в промоторах генов, специфичных для сперматид, и CPM, измеренными в промоторах генов, не специфичных для сперматид.Для тестирования и визуализации были отобраны только промоторы генов, которые были обнаружены как экспрессированные (усредненное количество > = 10) во всех массовых образцах.

Генная аннотация

Мы получили гены с известным фенотипом фертильности, собранные Мацуком и Лэмбом 87 (исходная рукопись: дополнительные таблицы 1). Мы проверили обогащение этих генов, связанных с фертильностью, среди всех маркерных генов, специфичных для клеточного типа (дополнительная таблица 2), с помощью точного теста Фишера. Для визуализации вариантов гистонов и канонических гистонов мы использовали аннотацию, найденную в El Kennani et al. 88 . Мишени Rnf8 и Scml2 были взяты из Adams et al. 52 .

Анализ мультикопийных генов

Для анализа семейств мультикопийных генов мы использовали аннотацию Mueller at al. 51 , дополнительная таблица 1. Последовательность кДНК этих генов была получена от Ensembl (www.ensembl.org), и инструмент BLAST использовался для идентификации последовательностей генов с высоким сходством (> 90%). Для каждого семейства мультикопийных генов суммировали нормализованные числа для всех генов Х-хромосомы с высоким сходством последовательностей.

Визуализация информации на уровне гена и промотора

Для визуализации подсчета транскриптов на уровне гена мы либо строим log 2 -трансформированных нормализованных подсчетов, либо Z-оценку log 2 -трансформированных, нормализованных подсчетов транскриптов. Показатель Z рассчитывается как: \) где x — log 2 — преобразованное, нормализованное количество для гена i в клетке j, μ i — среднее значение гена i по всем клеткам, а σ i — стандартное отклонение для гена i во всех клетках.

Распределения log 2 – преобразованных, нормализованных значений экспрессии, а также CUT&RUN преобразованных log CPM в промоторах отображаются в виде диаграмм. Для этого мы наносим медиану в виде центральной линии, нижняя и верхняя петли соответствуют 25 и 75 процентилю, а усы простираются до наибольшего и наименьшего значения, в 1,5 раза превышающего межквартильный диапазон. Значения вне этих показателей отображаются точками.

Заявление об этике

Это исследование было одобрено Наблюдательным советом по благополучию животных и этике и соответствовало рекомендациям Кембриджского института по использованию животных в экспериментальных исследованиях в соответствии с лицензиями Министерства внутренних дел PPL 70/7535 до февраля 2018 г. и PPL P9855D13B с марта 2018 г.Все эксперименты на животных проводились в соответствии с Законом о животных (научные процедуры) 1986 г. (Соединенное Королевство) и в соответствии с рекомендациями «Исследования на животных: отчетность об экспериментах in vivo» (ARRIVE), разработанными Национальным центром замены, уточнения и сокращения Животные в исследованиях (NC3R).

Сервер Shiny

Для визуализации различных образцов, названных в этом исследовании, мы создали приложение Shiny, доступ к которому можно получить через: https://marionilab.cruk.cam.ac.Великобритания/SpermatoShiny.

Сводка отчетов

Дополнительную информацию о планах экспериментов можно найти в сводке отчетов об исследованиях в природе, связанной с этой статьей.

%PDF-1.7 % 624 0 объект > эндообъект внешняя ссылка 624 98 0000000016 00000 н 0000003075 00000 н 0000003385 00000 н 0000003514 00000 н 0000003591 00000 н 0000003613 00000 н 0000003687 00000 н 0000003719 00000 н 0000003805 00000 н 0000004418 00000 н 0000004587 00000 н 0000004742 00000 н 0000004902 00000 н 0000005014 00000 н 0000005127 00000 н 0000005242 00000 н 0000005357 00000 н 0000005472 00000 н 0000005587 00000 н 0000005701 00000 н 0000005816 00000 н 0000005931 00000 н 0000006045 00000 н 0000006204 00000 н 0000006335 00000 н 0000006470 00000 н 0000006603 00000 н 0000007366 00000 н 0000007714 00000 н 0000007772 00000 н 0000007850 00000 н 0000008386 00000 н 0000009192 00000 н 0000009364 00000 н 0000009814 00000 н 0000010197 00000 н 0000010770 00000 н 0000011415 00000 н 0000011596 00000 н 0000011831 00000 н 0000012668 00000 н 0000012854 00000 н 0000012939 00000 н 0000013506 00000 н 0000013725 00000 н 0000014026 00000 н 0000014869 00000 н 0000015713 00000 н 0000015847 00000 н 0000015909 00000 н 0000015936 00000 н 0000016418 00000 н 0000017229 00000 н 0000017745 00000 н 0000018458 00000 н 0000018528 00000 н 0000018627 00000 н 0000022616 00000 н 0000022886 00000 н 0000023211 00000 н 0000028494 00000 н 0000033272 00000 н 0000033679 00000 н 0000035206 00000 н 0000035453 00000 н 0000035517 00000 н 0000036108 00000 н 0000036311 00000 н 0000036597 00000 н 0000036926 00000 н 0000036976 00000 н 0000037090 00000 н 0000037746 00000 н 0000043968 00000 н 00000 00000 н 0000131505 00000 н 0000209230 00000 н 0000209310 00000 н 0000209427 00000 н 0000209485 00000 н 0000209821 00000 н 0000209928 00000 н 0000210033 00000 н 0000210167 00000 н 0000210297 00000 н 0000210437 00000 н 0000210557 00000 н 0000210711 00000 н 0000210856 00000 н 0000211041 00000 н 0000211313 00000 н 0000211458 00000 н 0000211577 00000 н 0000211688 00000 н 0000211835 00000 н 0000212002 00000 н 0000212202 00000 н 0000002256 00000 н трейлер ]/предыдущая 2914913>> startxref 0 %%EOF 721 0 объект >поток hb““bc`g`[email protected]

Демографические характеристики и динамика популяций одиночных птиц

Мы основывали наши анализы на временных рядах популяций одиночных видов птиц, которые учитывались в течение 15 или более лет без каких-либо существенных линейных изменений. тенденция изменения размера популяции со временем и отсутствие оценки популяции менее 10 пар.Чтобы уменьшить систематическую ошибку в параметрах из-за больших ошибок выборки в оценках популяции, мы включили только те временные ряды, которые были основаны на прямом подсчете гнезд (например, гнездящихся в норах) или на наличии большого количества особей с цветными кольцами. Параметры популяции оценивались методами максимального правдоподобия. Мы моделировали колебания размера логарифма колебаний популяции, X = ln N , где N — численность популяции в момент времени t. Пусть Δ X = ln( N + Δ N ) − ln ( N ) и σ e 2 — стохастичность среды (23). Мы предполагаем, что численность населения достаточно велика, чтобы игнорировать любые эффекты демографической стохастичности. Распределение Δ X при условии N считается нормальным со средним значением θ t и дисперсия σ e 2 Δ t. Здесь К – грузоподъемность, r м – средняя удельная скорость роста, θ описывает тип регуляции плотности в тета-логистической функции (10) м ( x ). Тогда сила регулирования плотности при K равна (21) γ=rmθ=r1θ/(1−K−θ), где r 1 – удельная скорость роста при N = 1. Таким образом, сильная регуляция плотности происходит при K , когда скорость роста популяции высока и/или при больших значениях θ.Параметры оценивались по максимальному правдоподобию. Ожидаемое изменение логарифма размера популяции может быть записано как E X ) = r 1 {1 – [( e X θ − 6 1) θln ( K ) – 1)]} = μ ( x , K , θ) для θ ≠ 0 и E x ) = R 1 [1 − ( X /ln K )] для θ = 0 (21, 23). Параметры оцениваются путем максимизации функции правдоподобия L(K,θ,σe2)=∏i=1nf (Xi+1|Xi;K,θ,σe2), где i +1 = X i + Δ X i . Функция F ( x I +1 x I ; K , θ, Σ E 2 ) – это нормальное распределение со средним x T + μ( X i , K , θ) и дисперсия σ e 2 . Неопределенность в параметрах была определена путем моделирования повторяющихся наборов данных из модели с оценками максимального правдоподобия параметров, а затем расчета бутстраповских повторов для каждого моделирования.Надежные оценки 90 635 r 90 636 90 671 1 90 672 часто трудно получить в стационарных временных рядах, потому что популяции большую часть времени колеблются около 90 635 K 90 636 (24). Поэтому мы оценили этот параметр с помощью стандартной матричной модели Лесли (6), используя доступную демографическую информацию. Мы ввели в модель максимальный уровень плодовитости (количество потомков, произведенных до самостоятельности на одну самку) и самый низкий возрастной коэффициент смертности, зарегистрированный в течение периода исследования или в любом возрастном классе.