The object of research, development or design (in Russian) : пациенты с заболеванием периферических артерий (ЗПА), который входит в группу сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ)

The object of research, development or design (in Kazakh) : жүрек-қан тамырлары ауруларымен (ЖТА) құрамына кіретін, перифериялық артерия аурулары (ПАА) бар пациенттер

Aim of work (in Russian) : Основная цель этого исследования — создать инклюзивный pipeline для выявления соматических мутаций у пациентов с заболеванием периферических артерий (ЗПА) с использованием таких инструментов, как Gemini, Cosmic и Monocle, а также различных методов машинного обучения. Цель первого года: просмотреть и написать обзорную статью об инструментах предварительных вычислений и инструментах кластеризации экспрессии генов.

Aim of work (in Kazakh) : Бұл зерттеудің негізгі мақсаты - Gemini, Cosmic және Monocle сияқты құралдар және әртүрлі машиналық оқыту әдістерін пайдалана отырып, перифериялық артерия ауруы (ПАА) бар пациенттеріндегі соматикалық мутацияларды анықтау үшін инклюзивті pipeline құру. Бірінші жылдың мақсаты: Алдын ала есептеу құралдарына шолу жасау және солар бойынша және ген экспрессиясын кластерлеу құралдары бойынша шолу қағазын жазу.

Методы исследования (на русском) : Для реализации исследования используется подход с экспериментальной и контрольной группами пациентов (с ранами и здоровые соответственно), основанный на методах машинного обучения, включая техники уменьшения размерности и кластеризации, для выявления значимых взаимосвязей между группами. Предварительная обработка и кластеризация данных в формате FASTQ осуществляется с помощью инструментов GalaxyProject (Hisat2, BWA-MEM, DESeq2, Featurecounts, CufDiff, Gemini, Cosmic), а для других форматов используются Seurat и scanpy. Поиск путей развития и соматических мутаций проводится с помощью Monocle после идентификации релевантных генов и клеток. Данные получаются из открытых источников NCBI и ENA, что исключает этические вопросы. Экспериментальная часть включает сбор данных различных форматов (FASTQ, AnnData, hd5), их обработку с использованием CellRanger при объединении форматов и проведение кластерного анализа экспрессии генов. Завершающим этапом является анализ соматических мутаций и путей у нелеченых пациентов с последующим сравнением результатов с данными GWAS, при этом эффективность моделей оценивается по специальным ключевым показателям.

Методы исследования (на казахском) : Зерттеуді жүзеге асыру үшін топтар арасындағы маңызды қарым-қатынастарды анықтау үшін өлшемді азайту және кластерлеу әдістерін қамтитын машиналық оқыту әдістеріне негізделген (тиісінше жаралары бар және сау адамдар) пациенттердің эксперименттік және бақылау топтарымен тәсіл қолданылады. FASTQ пішіміндегі деректерді алдын ала өңдеу және кластерлеу GalaxyProject құралдарының (Hisat2, BWA-MEM, DESeq2, Featurecounts, CufDiff, Gemini, Cosmic) көмегімен жүзеге асырылады, ал басқа форматтар үшін Seurat және scanpy қолданылады. Даму жолдары мен соматикалық мутацияларды іздеу сәйкес гендер мен жасушаларды анықтағаннан кейін Monocle көмегімен жүзеге асырылады. Деректер NCBI және ENA қоғамдық көздерінен алынған, бұл этикалық мәселелерді жоққа шығарады. Эксперименттік бөлім әртүрлі пішімдерде деректерді жинауды (FASTQ, AnnData, hd5), пішімдерді біріктіру кезінде CellRanger көмегімен өңдеуді және ген экспрессиясының кластерлік талдауын жүргізуді қамтиды. Соңғы қадам емделмеген пациенттердегі соматикалық мутациялар мен жолдарды талдау болып табылады, содан кейін нәтижелерді GWAS деректерімен салыстыру, ал модельдердің өнімділігі нақты негізгі көрсеткіштер арқылы бағаланады.

Obtained results and novelty (in Russian) : На современном этапе исследований загружены оптимальные методы подготовки генетических данных для кластерного анализа (выполненные на сверхвысокопроизводительной вычислительной технике, документы об аренде высокопроизводительной вычислительной техники. С помощью этих инструментов были получены кластеры с использованием экспрессии генов и различных алгоритмы кластеризации) и по этому поводу написана обзорная статья (25 декабря 2024 года она будет опубликована в Вестнике КБТУ, так как встать в очередь очень сложно, и статья стала возможной только после финансирование получено). В результате этой работы нам удалось проанализировать пути развития генов и выявить мутации на следующем этапе.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Зерттеудің қазіргі кезеңінде кластерлік талдау (Өте жоғары есептеу құраладырмен жасалды, жоғары есептеу құралдарын жалға алу құжаттары жүктелген. Бұл құралдармен гендік экспрессияны және түрлі кластерлерлеу алгоритмдері арқылы кластерлер алынды) үшін генетикалық мәліметтерді дайындаудың оңтайлы әдістері әзірленді, осыған байланысты шолу мақаласы жазылды (25-ші желтоқсан 2024-ші жылы КБТУ вестник журналында жарияланады, себебі кезектерге іліну өте қиын және мақаланы тек қаржыландыру түскннен кейін ғана жасау мүмкін болды). Осы жұмыстың нәтижесінде келесі кезеңі гендердің даму жолдарын талдауға және мутацияларды анықтауға мүмкіндік алдық.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Pipeline позволяет быстро определять гены, связанные с ЗПА и ССЗ, ускоряя поиск методов лечения и обеспечивая возможность использования экономичной ПЦР вместо дорогого секвенирования. Раннее выявление заболеваний предотвращает развитие тяжелых форм, снижает потребность в дорогостоящем лечении и операциях, улучшая здоровье населения и экономя государственные средства. Точная идентификация генов позволяет заменить дорогое секвенирование на экономичное ПЦР-тестирование.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Pipeline ЖТА және ПАА -мен байланысты гендерді жылдам анықтауды, емдеу әдістерін іздеуді жеделдетеді және қымбат секвенирлеудің орнына үнемді ПЦР қолдануға мүмкіндік береді. Ауруларды ерте анықтау, ауыр түрлерінің дамуын болдырмайды, қымбат емдеу мен операцияларды қажет етпейді, халықтың денсаулығын жақсартады және мемлекет қаражатын үнемдейді. Гендерді дәл анықтау қымбат секвенирлеуді үнемді ПЦР тестімен ауыстыруға мүмкіндік береді.

Level of implementation (in Russian) : На этапе исследования и разработки эффективного pipeline для определения генетических факторов сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ), включающий заболевания периферических артерий (ЗПА).

Level of implementation (in Kazakh) : ПАА-ны қамтитын ЖТА генетикалық негізін анықтау үшін тиімді pipeline зерттеу және құру кезеңінде

Efficiency (in Russian) : Эффективность pipeline заключается в точности, скорости обработки, также анализе генетических данных, что позволяет более быстро и точно идентифицировать и классифицировать гены, тракторию развития и мутацию генов. Оптимизированный и точный pipeline обеспечивает её устойчивость и актуальность в долгосрочной перспективе

Efficiency (in Kazakh) : Pipeline тиімділігі гендерді, даму траекториясын және гендік мутацияны тезірек және дәлірек анықтауға және жіктеуге мүмкіндік беретін генетикалық мәліметтердің дәлдігінде, өңдеу жылдамдығында және талдауында жатыр. Оңтайландырылған және дәл pipeline оның ұзақ мерзімді перспективада тұрақтылығы мен өзектілігін қамтамасыз етеді

Field of application (in Russian) : Полученные результаты представляют ценность для: Научных сотрудников различной квалификации, включая магистрантов и докторантов, проводящих исследования схожих заболеваний и их генетических основ. Медицинских специалистов при интерпретации результатов генетических исследований пациентов с аналогичными заболеваниями.

Field of application (in Kazakh) : Алынған нәтижелер мыналар үшін құнды: 1. Әртүрлі біліктіліктегі зерттеушілер, соның ішінде магистранттар мен докторанттар, ұқсас аурулар және олардың генетикалық негіздері бойынша зерттеулер жүргізе алады. 2. Ұқсас аурулары бар науқастардың генетикалық зерттеулерінің нәтижелерін түсіндіру кезінде медицина мамандарына.