Диссертация
Евсеев Петр Владимирович
Кандидат наук
Статус диссертации
Член - корреспондент РАН Доктор наук
Доктор наук
Шайтан Константин Вольдемарович
Доктор наук Профессор
Белалов Илья Шамильевич
Кандидат наук
биологические науки
Задача определения таксономического положения фагов имеет как практическое значение, позволяя предсказывать биологические свойства бактериофагов, так и теоретическое фундаментальное значение для эволюционной биологии и вирусологии. На настоящий момент классифицировано только порядка десяти процентов бактериофагов с известными геномами, причём большая часть на уровнях рода без отнесения к подсемействам, семействам и отрядам.
В работе проанализирована применимость биоинформатических методов для таксономического описания бактериофагов на примере новых бактериофагов, инфицирующих патогены растений Curtobacterium и Pectobacterium, а также на примере малоизученного фага Pseudomonas MD8 с помощью комплексного геномного и филогенетического анализа. Проанализированы результаты предсказания структуры белков с помощью новых алгоритмов глубокого обучения и возможность их использования для построения эволюционно-биологически осмысленной иерархической классификации.
Таксономический анализ позволил классифицировать фаги Pectobacterium PP47, PP81, Q19 на уровнях рода, подсемейства и семейства и выше, фаги Pectobacterium Possum и Horatius на уровнях рода и семейства, а также указал высокое таксономическое разнообразие бактериофагов, инфицирующих бактерии рода Pectobacterium. Было показано, что фаг Curtobacterium Ayka представляет новое семейство или подсемейство, а профаговые области геномов бактерий рода Curtobacterium могут представлять собой интактные профаги, родственные умеренным актинофагам, требующие классификации в новые таксоны ранга рода и выше. Геномный и филогенетический анализ указали на высокую интенсивность горизонтальных переносов между различными умеренными фагами, инфицирующими Pseudomonas aeruginosa, вызвавший ярко выраженный генетический мозаицизм фага Pseudomonas MD8, затрудняющий его таксономическую классификацию. Анализ предсказаний структуры белков с помощью новых алгоритмов глубокого обучения показал возможность использования сходства предсказанных структур для выявления глубоких эволюционных связей и построения классификационной системы таксонов высокого ранга.
# | Название | Размер |
---|---|---|
1 | Отзыв официального оппонента | 2 MB |
2 | Диссертация | 12 MB |
3 | Дополнительный отзыв на диссертацию или реферат | 394 KB |
4 | Дополнительный отзыв на диссертацию или реферат | 204 KB |
5 | Отзыв научного руководителя (консультанта) | 136 KB |
6 | Сведения о научных руководителях (консультантах) | 198 KB |
7 | Сведения об официальных оппонентах, включая публикации | 279 KB |
8 | Заключение по диссертации | 247 KB |
9 | Протокол приема диссертации к защите | 55 KB |
10 | Отзыв официального оппонента | 1,020 KB |
11 | Отзыв официального оппонента | 2 MB |
12 | Автореферат | 2 MB |