Газ снг расшифровка: Dal 1977, i migliori impianti a metano e gpl per auto

Согласно рассмотренным выше соображениям, тирозин может быть включен после декодирования GA антикодоном GUA. Это означает, что последовательная пара оснований G / U в первой и второй позиции и пара A / G в третьей позиции допустимы. Обзоры PDB показывают, что пары G / U в основном находятся в форме колебания ( цис Вт / Вт, Saenger тип XXVIII), хотя существуют другие схемы водородных связей, которые встречаются гораздо реже, чем цис Вт / Вт. тип.Обзоры PDB также показывают, что пара оснований A / G в третьей позиции может принадлежать к одному из четырех типов: цис, Вт / Вт («имино», тип VIII по Сенгеру), цис, Вт / в (Saenger тип IX), транс, W / S (Saenger, тип X) или trans, S / H («срезанный», Saenger, тип XI). Всего с помощью MC-Sym было проверено восемь структурных гипотез (два типа G / U, умноженные на четыре типа A / G). Обнаружено, что пара G / U вобуляции предпочтительнее всех других типов пар G / U во втором положении (, в середине).Что касается третьей пары оснований, пара A / G типа trans H / S исключается, поскольку она препятствует взаимодействию G530 с рибозой нуклеотида третьего кодона. Пара A / G цис H / W типа кажется энергетически предпочтительной (): аденозин находится в конформации syn по отношению к своему сахару и образует две прямые водородные связи с противоположным гуанозином (внизу). Ширина малой бороздки составляет ~ 11,1 Å, что близко к 10,3 Å для канонической пары оснований. Конформация цис W / W не может быть исключена исключительно на основе моделирования, но ее расстояние C1′-C1 ‘шире, чем cis H / W, и она менее предпочтительна с энергетической точки зрения ().Наконец, тРНК ^Leu _(UAA) , тРНК ^Ile _(IAU), и тРНК ^Ile _(UAU) , которые нельзя исключить простыми принципами режима спаривания оснований, кажутся энергично переиграл. тРНК ^Cys _(GCA) не может быть исключена из энергетических соображений; тем не менее, остаток цистеина экспериментально не наблюдался в декодированном кодоне ΨGA (Karijolich and Yu 2011). Мы объясним, почему Cys не декодируется, в разделе «Роль Ψ в декодировании» ниже.

Пример III: Декодирование AG

ΨAG выборочно декодируется как серин и треонин, что похоже на AA, но отличается наблюдаемым соотношением включения аминокислот. Применение исключений и эффективное сужение числа кандидатов тРНК до тРНК ^Ser _(UGA) , тРНК ^Ser _(CGA) , тРНК ^Thr _(UGU) и тРНК ^Thr _(ГЕ) . Чтобы быть особенно осторожными, тРНК ^Lys _(CUU) и тРНК ^Lys _(UUU) также используются в расчете энергии набора-приманки в дополнение к этим четырем тРНК ().Энергетически предпочтительны тРНК ^Ser _(CGA) (линия 1) и тРНК ^Thr _(CGU) (линия 2), что хорошо согласуется с экспериментальными результатами. Поскольку режимы спаривания оснований, наблюдаемые для этих двух тРНК, очень похожи на те, которые показаны в ( цис W / W, тип Ψ / U и Ψ / A [, имино-пара A / G [, и обе тРНК образуют регулярную структуру Ватсона). Crick G / C в третьей позиции пары кодон-антикодон), они не проиллюстрированы подробно, чтобы избежать избыточности.

Роль Ψ в декодировании

На первой позиции мини-спирали между ΨGA и тРНК ^Tyr _(GUA) , а также AA / ΨAG с тРНК ^Ser , Ψ находится в антигенах конформации и образует пару оснований Уотсона-Крика с антикодоном A36 в тРНК.Атом N1 в протонирован при физиологическом pH и находится в большой бороздке; N ¹ H часто участвует во взаимодействиях водородных связей с фосфатной группой (ами) остатка или соседнего нуклеотида (Arnez and Steitz 1994; Yarian et al. 1999). Например, пара Ψ / A встроена в основу антикодона некоторых видов тРНК (; Delagoutte et al. 2000). В этом спиральном контексте предыдущие исследования показали, что пара 27 / A43 более стабильна по сравнению с парой U / A и должна рассматриваться как альтернативная пара оснований для CG (Price and Gray 1998).Мы использовали конформацию пары Ψ27 / A43 из файла PDB 1F7U (Delagoutte et al., 2000) и наложили ее на первую пару U / A мини-спирали кодон-антикодон A-сайта из файла PDB 2HGP (Юсупова и др. 2006 г.). Поскольку 5′-фосфатные группы 27 и U очень хорошо перекрываются друг с другом (), во время декодирования GA тРНК ^Tyr _(GUA) , аналогичная молекула воды также должна соединить атом N1 с его 5 ‘фосфат и для увеличения жесткости пары оснований ().Изгиб основной цепи мРНК между A- и P-сайтами, как известно, вносит вклад в различение родственной мини-спирали мРНК-тРНК по сравнению с ней (Sanbonmatsu and Joseph 2003). Следовательно, большая жесткость пары Ψ / A, обусловленная в первую очередь молекулой воды, может способствовать образованию несовпадающих пар оснований во втором и третьем положениях мини-спирали, что в конечном итоге помогает мини-спирали пройти тест на селективность. через излом мРНК. Точно так же молекула воды удерживается в большой канавке в паре Ψ / U (например,g., спаривание AA с тРНК ^Thr _(UGU) ) может вносить благоприятный вклад в формирование мини-спирали. Наконец, с кинетической точки зрения, повышенная жесткость фосфатного остова, соединяющего кодон в A-сайте с кодоном в P-сайте, может помочь замедлить скорость транслокации мРНК (Rodnina and Wintermeyer 2001), тем самым обеспечивая дополнительное время. для образования несовпадающих пар оснований в A-сайте.

Предлагаемые роли в декодировании. ( A ) В структуре с высоким разрешением 1F7U молекула воды соединяет атом N1 и две фосфатные группы основной цепи.( B ) Наложение Ψ27 / A43 (1F7U) на U / A, первую пару в A-участке 2HGP. ( C ) Смоделированная пара Ψ / из мини-спирали, образованная между ΨGA и тРНК ^Tyr _(GUA) , наложенная на Ψ27 / A43 (1F7U). ( D ) Химическая структура i ⁶ A37 на слева и молекулярный вид, сделанный из 3I8G, показывающий положение группы i ⁶ на справа . ( E ) Заполненные пробелом иллюстрации мини-спирали тРНК-мРНК A-сайта показывают, что аккомодация гидрофобной модификации i ⁶ менее благоприятна для в положении первого кодона по сравнению с уридином.Цветовая кодировка такая же, как в A37, за исключением того, что атомы углерода в A37 окрашены в пурпурный цвет.

Нуклеотидные модификации в петле антикодона тРНК могут быть другим фактором, который влияет на декодирование β-модифицированных нонсенс-кодонов. Например, известно, что гипермодифицированные A37 и U34 увеличивают не только стабильность мини-спирали мРНК-тРНК, но и способность декодирования тРНК (Bjork et al. 1987; Agris et al. 1997; Murphy et al. 2004; Weixlbaumer и др. 2007; Дженнер и др. 2010). В дрожжах как треонилкарбамоильная (t ⁶ A), так и изопентенильная (i ⁶ A) группы являются известными модификациями аминогруппы N6 A37: первая играет роль в тРНК, таких как тРНК ^Thr , декодирующих кодоны ANN, в то время как i ⁶ A37 часто присутствует в тРНК, которые читают кодоны UNN, такие как тРНК ^Ser , тРНК ^Cys и тРНК ^Tyr (Hall 1970; Nishimura 1972; Persson et al.1994; Agris et al. 2007). Поскольку RR-кодоны являются предметом данного исследования, мы сосредоточили внимание в первую очередь на изопентенильной модификации. Известно, что отсутствие модификации i ⁶ A37 снижает активность подавления UGA-вставки серина и вставки тирозина, и считается, что химическая группа i ⁶ влияет на взаимодействие кодон-антикодон (Bjork et al. 1987) . Недавняя кристаллическая структура рибосомы (Jenner et al. 2010) показывает, что изопентенильная группа A37 в тРНК A-сайта находится в большой бороздке мини-спирали мРНК-тРНК прямо на вершине первой пары кодон-антикодон, а также проецируется к 5 ‘стороне антикодона ().Когда Ψ присутствует в положении первого кодона, его группа N ¹ H обладает повышенной способностью (по сравнению с группой C ⁵ H уридина) удерживать молекулу (ы) воды в большой бороздке. В результате вокруг модификации i ⁶ , состоящей из этих малоподвижных молекул воды, может образоваться сольватационная оболочка (). Поскольку изопентенильная группа является гидрофобной, эта сольватационная оболочка, вероятно, не в пользу i ⁶ A37, содержащего тРНК, при декодировании Ψ-модифицированных нонсенс-кодонов.

Две из трех рассматриваемых тРНК из верхней тройки для декодирования ΨGA, тРНК ^Cys _(GCA) и тРНК ^Tyr _(GUA) содержат i ⁶ модификацию A37 в дрожжах (; Sprinzl и Василенко 2005).Присутствие i ⁶ A37 должно снизить ранжирование обеих тРНК. К сожалению, мы не можем подсчитать количественные вклады модификации i ⁶ A37 в энергию центра декодирования. Для тРНК ^Cys _(GCA) это зависимое от модификации уменьшение может стать достаточно большим, чтобы упасть в рейтинге ниже тРНК ^Phe _(GAA) , что объясняет, почему Phe используется для декодирования ΨGA вместо Cys.

Перепрограммирование генетического кода с использованием смысловых кодонов Ψ in

Насколько нам известно, в мРНК пока не обнаружено.Учитывая недавние открытия, что определенные модификации в сплайсосомной РНК U2 могут быть индуцированы в условиях стресса (Wu et al. 2011), возможно, что также может присутствовать в мРНК при определенных физиологических условиях. Если это так, модификация мРНК с помощью in смысловых кодонов может перепрограммировать смысловой кодон, позволяя читать его как аминокислоты, отличные от генетического кода. Поэтому мы выполнили моделирование, чтобы предсказать, как Ψ-модифицированные смысловые кодоны могут быть декодированы, начиная с UU, полученного из кодона UUU для фенилаланина (;).

ТАБЛИЦА 6.

Прогнозирование тРНК, которые могут декодировать кодон UU

Прогнозирование декодирования кодона UU с помощью тРНК ^Cys _(GCA) и тРНК ^Tyr _{(GUA) (GUA) (GUA) ( A ) пары оснований тРНК-мРНК между тРНК ^Cys (GCA) и ΨUU. ( B ) пары оснований тРНК-мРНК между тРНК ^Tyr (GUA) и ΨUU. ( C ) пары оснований тРНК-мРНК между тРНК ^Phe (GAA) и UUU, взятые из кристаллической структуры 1IBM, также показаны для сравнения.Используется та же цветовая кодировка, что и у.}

На основе принципов, описанных выше для избирательного декодирования Ψ-модифицированных нонсенс-кодонов, тРНК с антикодонами Leu, Ser и Trp могут быть легко удалены. Остальные кандидаты были подвергнуты анализу распределения энергии ловушек. Двумя кандидатами с наивысшим рейтингом являются тРНК ^Cys _(GCA) и тРНК ^Tyr _(GUA) (). Интересно, что в модели мини-спирали мРНК-тРНК, образованной между ΨUU и тРНК ^Cys _(GCA) или тРНК ^Tyr _(GUA) , цис W / W типа U / C или U / U-пара наблюдается для второй пары кодон-антикодон, а также обнаружено, что молекула воды находится в непосредственной близости от малой бороздки (, в середине), аналогично ситуации с парой Ψ / U для декодирования AA / ΨAG.Возможно, что такие молекулы воды всегда могут помочь мини-спирали пережить тест рибосомного A-участка за счет расширения малой бороздки пары оснований пиримидин-пиримидин. Наше предсказание декодирования ΨUU согласуется с экспериментальными результатами (Y-T Yu, личн. Комм.).

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Молекулярное моделирование

Все попытки молекулярного моделирования начинаются с файла PDB 1IBM (Ogle et al. 2001). Существуют более свежие структуры 70S, но их A-сайт идеально совпадает с сайтом 1IBM (например.г., Selmer et al. 2006 г.). Из этой матрицы мы извлекли нуклеотиды 30–40 из цепи «Y» для тРНК антикодоновой петли, нуклеотиды 1406–1410 и 1490–1495 цепи «A» для спирали 44 и нуклеотиды 516–521 и 528–533 цепи « A ”для петли 530. Нуклеотиды на краях этих различных стержней и петель сохраняются фиксированными в трехмерном пространстве, таким образом обеспечивая структурный контекст для построения события декодирования β-содержащих нонсенс-кодонов в рибосомном A-сайте.

Мы использовали компьютерную программу MC-Sym для построения трехмерных моделей центра декодирования рибосомы с атомарной точностью (Major et al.1991; Major 2003; Parisien and Major 2008). В типичном испытании моделирования частичная структура берется в качестве входных данных MC-Sym, и затем к этой частичной структуре добавляются нуклеотиды. Добавление нуклеотидов осуществляется на основе отношений (укладка, спаривание и т. Д.) Между нуклеотидами. Например, он может загрузить центр декодирования рибосомы и добавить нуклеотид 530 в виде стека поверх нуклеотида 518 (). Стекинг-конформации — это те, которые составлены из существующих на основе решенных структур в PDB (Берман и др.2000). MC-Sym — это программа для решения проблем удовлетворения ограничений (CSP), что означает, что любая структура выходного решения удовлетворяет всем структурным ограничениям, указанным во входном скрипте. Структурные ограничения — это явные ограничения расстояния или стерические столкновения между тяжелыми атомами, а также отношения между нуклеотидами, указанные во входном скрипте. Использование MC-Sym позволяет явно контролировать типы пары оснований с помощью номенклатуры Сэнгера (Saenger, 1984) или Леонтиса-Вестхофа (Leontis and Westhof, 2001) и вариантов (Major and Lemieux, 2002), отсюда и различные структурные гипотезы. можно протестировать.Моделирование центра декодирования было разбито на два этапа, чтобы воспользоваться преимуществом принципа «разделяй и властвуй» алгоритма обратного отслеживания MC-Sym (Major 2007; Ali et al. 2010; Wang et al. 2011), в какие более мелкие фрагменты сначала генерируются, а затем используются в качестве входных данных для последующих прогонов моделирования.

На первом этапе нуклеотиды 34–36 петли антикодона тРНК отбираются вместе с нуклеотидом 530 петли 530 рибосомы (). На этом этапе с использованием ограничений расстояния усиливаются две структурные особенности: петля антикодона, петля 530, рибозная застежка-молния и правило Ходжсона и Фуллера для конформации петли антикодона (Fuller and Hodgson 1967).Ограничения по расстоянию для рибозной застежки-молнии составляют (530: N3) — (35: O2 ′) и (530: O2 ′) — (35: O2 ′) от 2,5 до 3,0 Å. Ограничения расстояния для правила Ходжсона и Фуллера: (34: PSY) — (35: PSY) — (36: PSY) — (37: PSY), от 2,5 до 6,0 Å. Укладкой нуклеотидов в петле антикодона можно управлять с помощью ограничения расстояния между последовательными псевдоатомами PSY, которые могут находиться в центре каждого шестичленного кольца каждого нуклеотида.

На втором этапе модели с первого этапа используются в качестве входных данных для MC-Sym, на которые прививаются бессмысленный кодон мРНК и два аденозина Helix 44 ().На этом этапе многие структурные гипотезы могут быть проверены путем явного определения конкретных типов пар оснований между петлей антикодона тРНК и мРНК бессмысленного кодона. Строгий тест A-сайта, выполняемый аденозинами 1492 и 1493 Helix 44 посредством A-минорных взаимодействий с мини-спиралью тРНК-мРНК и G530 Loop 530, воспринимающего положение третьего кодона, налагает структурные ограничения, которые выполняются с помощью ограничений расстояния . Все скрипты MC-Sym доступны по запросу.

При моделировании мы не применяли спаривание G530 / A1492, так как MC-Sym иногда не давал решения, особенно в случае несоответствия A / G во втором положении кодона.A-минорные взаимодействия происходят сами по себе и не требуют соединения A1492 с G530. Кроме того, G530 заблокирован в положении против посредством водородных связей как с сахарными кольцами второго антикодонного нуклеотида тРНК, так и с третьим нуклеотидом кодона.

Минимизация энергии

Все модели были минимизированы по энергии с помощью молекулярного пакета Tinker версии 5 (Ponder and Richards, 1987) и силового поля Amber-99 (Kollman et al. 2000) в газовой фазе.Алгоритм минимизации — это метод Бройдена – Флетчера – Гольдфарба – Шанно (L-BFGS) с ограничением памяти. Сходимость достигается, когда значение среднеквадратичного градиента <0,1 ккал / моль / Å. Катион натрия прикреплен к вершине каждой фосфатной группы, чтобы нейтрализовать общий заряд комплексов. Во время минимизации все тяжелые атомы азотистого основания сохраняются в исходном положении с использованием константы пружины 1001 ккал / моль / Å, в то время как все ионы, протоны, а также основная цепь и атомы сахара могут свободно перемещаться.

Результатами моделирования и минимизации являются наборы ложных целей, каждый из которых имеет свою структурную гипотезу, то есть типы пар оснований. Построив энергетические распределения каждого набора-приманки, мы можем сравнить и ранжировать их по энергетическим предпочтениям. Таким образом, считается, что набор-приманка, который включает 3D-модели с лучшими энергиями, предпочтительно декодируется по сравнению с набором-приманкой, модели которого энергетически менее предпочтительны. Кроме того, сравниваются все энергетические кривые, а не только лучшие энергетические модели, поскольку кривые могут передавать более надежную информацию об энергии, чем одна лучшая энергетическая модель (которая может упасть в глубокую энергетическую скважину, но не представляет надлежащим образом). «ансамбль»).Поскольку функция энергии не идеальна (функциональная форма, параметры и т. Д.), Энтропия отбрасывается, а вычисления энергии выполнялись в контексте неявной модели сольватации, мы не утверждаем, что кривые энергии коррелируют с эффективностью декодирования, но они должны, по крайней мере, обеспечивать качественное ранжирование различных конкурирующих видов тРНК.

Использование модели неявной сольватации мотивировано следующими наблюдениями: во-первых, модели неявной сольватации используют доступную для растворителя площадь поверхности (SASA) для определения среднего вклада воды в определенные атомные группы.Здесь присутствие нескольких явных молекул воды уменьшит SASA для групп атомов, находящихся в прямом контакте с этими явными молекулами воды, тем самым предотвращая двойной учет вклада воды. Во-вторых, замачивание смоделированной системы в явной воде значительно увеличит количество атомов, тем самым компенсируя энергетические различия при мутациях мРНК: тРНК нуклеотидов. Хотя использование явной модели воды могло бы привести к лучшему моделированию динамики взаимодействий мРНК: тРНК: рРНК, это выходит за рамки данной статьи.

Изображенные модели — это модели, которые имеют определенную сеть водородных связей, в частности рибозные молнии для нуклеотидов 530, 1492 и 1493, и соответствующие водородные связи между мРНК и тРНК. Прочность водородных связей рассчитывается, как предложено (Boobbyer et al. 1989), с учетом направленности водородных связей.

Фигуры молекулярной графики были подготовлены с помощью PyMOL.

Информация о правилах присвоения семейств транспортных средств и двигателей

Семейство — это базовая единица, которую EPA использует для идентификации группы транспортных средств или двигателей в целях сертификации и соответствия.

Производитель должен подать заявку на получение новых сертификатов и уплатить соответствующие сборы за сертификацию для каждой фамилии, которую он намеревается производить для продажи в Соединенных Штатах.

Имя семейства — это 12-значный код, который идентифицирует все части этого конкретного двигателя.

Типичное соглашение об именах показано ниже, хотя некоторые секторы имеют небольшие различия.

* Для семейств с двойным или переменным смещением введите максимальное смещение. Если рабочий объем указан в литрах, десятичная точка считается цифрой.Во всех случаях смещение будет считываться в литрах, если указана десятичная точка, и в кубических дюймах или кубических сантиметрах, если десятичная точка отсутствует.

В приведенной ниже таблице найдите код для позиции 1 вашей фамилии.

Этот код представляет собой трехзначный буквенно-цифровой код, который EPA присваивает каждой компании. Используйте этот код для позиций 2–4 вашей фамилии.

Щелкните по своему отраслевому сектору, чтобы просмотреть конкретные инструкции по определению позиций 5–12 вашей фамилии.

Инструкции по поиску / сортировке таблиц

По умолчанию в таблице отображаются все записи таблицы.

Например, чтобы изменить количество записей, показанных на изображении ниже, вы должны щелкнуть стрелку раскрывающегося списка рядом с «Все».

Столбец с синей стрелкой указывает, по какому столбцу сортируется ваша таблица.
Например, если вы видели изображение ниже, таблица будет отсортирована в возрастающем порядке в столбце «Тип технологии».

Чтобы изменить столбец для сортировки таблицы, щелкните стрелку в другом столбце.
Например, если вы хотите отсортировать по убыванию в столбце «Применимо для» на изображении ниже, вы должны щелкнуть стрелку вниз.

Вы можете отфильтровать таблицу с помощью поля поиска. Начните вводить текст в поле поиска, и ваша таблица будет автоматически отображать только строки, содержащие то, что вы ввели в поле поиска.

параметров сортировки таблиц.png

* Сюда также входят автомобили большой грузоподъемности с полной разрешенной массой не более 14000 фунтов, которые не тестируются на шасси-динамометре для сертификации в соответствии с 40 CFR Part 1037 (т. Е. Сертифицированы в соответствии с требованиями и стандартами § 1037.105, согласно § 1037.104 (f )).

Расшифровка белкового состава целых нуклеосом с помощью Nuc-MS

GR15: край будущего | «Делойт», СНГ

Edge считается самым экологичным офисным зданием в мире и имеет соответствующий сертификат. Но это еще не все.Место, ну, весело. И интересно. И приглашая. Настолько, что профессионалы фактически подают заявление о приеме на работу в «Делойт Нидерланды», потому что они хотят работать в здании.

То, что он превратился в инструмент найма, является удовлетворительным побочным эффектом проекта, призванного как переопределить эффективность, так и изменить способ работы людей. «Мы хотели, чтобы наше здание не только соответствовало требованиям устойчивого развития, но и было настоящим инновационным и вдохновляющим местом для наших сотрудников», — говорит генеральный директор Deloitte в Нидерландах Питер Боммель.«Возможность сотрудничества с множеством экспертов обеспечила чувствительность готового здания к окружающей среде и создала технологически продуктивную и счастливую рабочую среду».

Решение о возведении общественных зданий в Нидерландах не считается случайным. «В Голландии много пустых офисных площадей», — объясняет Тим ​​Слюитер, управляющий недвижимостью подразделения информационных технологий (ИТ) и услуг на рабочем месте, Deloitte, Нидерланды. «Но старые здания менее энергоэффективны, а физическое пространство обычно не соответствует дизайну офиса будущего.Мы хотели продемонстрировать, что новое здание станет образцом устойчивости ».

Deloitte, Нидерланды, обратился к OVG Real Estate, голландскому девелоперу и инвестору коммерческой недвижимости, чтобы воплотить свое видение в жизнь. «По нашему опыту,« Делойт Нидерланды »стремится к лучшему, и здание, которое мы разработали для них, отражает это, — говорит Коен ван Остром, основатель и генеральный директор OVG. «Мы собрали команду экспертов и поставили перед ними задачу определить инновации, которые сделают Edge одной из самых эффективных коммерческих объектов в мире.”

Эталон эффективности

The Edge производит больше электричества, чем потребляет, достижение стало возможным благодаря множеству солнечных панелей, некоторые из которых размещены на соседних зданиях, и подземных накопителях тепловой энергии. Его светодиодная система освещения с питанием от Ethernet на 80 процентов эффективнее обычного освещения. Дождевая вода собирается с крыши и балконов и используется для смыва туалетов в здании и полива садов. Даже контуры конструкции и ее ориентация на солнце играют роль в ее находчивости.

По завершении строительства в конце 2014 года The Edge получил наивысший балл аккредитации BREEAM для офисного здания — 98,36% — от Building Research Establishment (BRE), глобального эксперта по оценке экологичных зданий.

Инновационные, подключаемые к сети осветительные панели способны потреблять больше минимального напряжения; они содержат около 28 000 датчиков, которые определяют движение, свет, температуру, влажность и даже уровни углекислого газа. Именно эти датчики, предоставляющие данные в режиме реального времени, делают Edge, возможно, самым умным и удобным для посетителей офисным помещением, используемым сегодня.

Датчики позволяют менеджерам объекта оценить, как и когда используются определенные части здания. «В нашем здании ИТ и управление помещениями — это совместная функция», — поясняет Слюитер. В краткосрочной перспективе собранную информацию можно использовать для определения того, где уборка проводится вечером, а где нет необходимости. Возникающие в долгосрочной перспективе закономерности, демонстрирующие легкое использование определенных мест в определенные дни, могут привести к тому, что комнаты или даже целые этажи будут закрыты для экономии энергии.

Подключено и настроено

также делают Edge интересным и приятным местом для работы.Например, обновления программного обеспечения для приложения для смартфонов, разработанные Deloitte Netherlands, вскоре позволят кофемашинам распознавать людей, когда они подходят и распределяют смеси и надстройки, которые им нужны.

Приложение уже назначает повседневные рабочие пространства, которые лучше всего соответствуют предпочтениям пользователей, и позволяет им управлять яркостью освещения над своими рабочими поверхностями и регулировать климат в своих конкретных областях. Он может направлять людей по всему зданию, считывая, например, место встречи из онлайн-календаря и предлагая маршрут, чтобы туда добраться.Сотрудники могут даже использовать приложение, чтобы отслеживать свои успехи в тренажерном зале на территории, где некоторые тренажеры фактически подают генерируемую мощность в электрическую сеть здания.

Здание находится недалеко от остановок общественного транспорта, высокоскоростной железной дороги и сети велосипедных маршрутов. Более 500 парковочных мест для велосипедов побуждают арендаторов ездить на работу педалями. Те, кто должен водить машину, прибывают в высокотехнологичный гараж, который идентифицирует их автомобили, указывает им доступные парковочные места и использует светодиодные фонари, оснащенные датчиками, которые загораются и тускнеют по мере того, как водители прибывают и уезжают.

Sluiter подчеркивает, что личные данные не могут быть доступны ни менеджерам, ни кому-либо еще. Законы о конфиденциальности гарантируют, что никто не сможет отследить местонахождение человека, узнать, сколько встреч он пропустил, или узнать, в какое время он использует гараж. «Это здание предлагает технологии, позволяющие делать определенные вещи, которые сделают жизнь арендаторов еще проще, и большинство из них с радостью примут эту функциональность», — говорит он. «Но в то же время чрезвычайно важно защищать частную жизнь людей и соблюдать закон.”

Эти минимальные препятствия, безусловно, не мешают репутации The Edge. «Наша цель заключалась в том, чтобы сделать Edge лучшим местом для работы», — говорит Эрик Убельс, директор отдела ИТ и услуг на рабочем месте, Deloitte, Нидерланды. «Наши конференц-залы заполняются, потому что каждый клиент и сотрудник хочет познакомиться с этим зданием. Он еще не маленький, но экономика растет, и в здании становится много людей. Возможно, мы сделали его слишком популярным ».

Повышение устойчивости в сети

Edge, несомненно, является самым «зеленым» из офисов компаний-членов DTTL и Deloitte по всему миру, но другие помещения Deloitte получили сертификаты BREEAM или LEED (лидерство в области энергетики и экологического дизайна).Университет Делойта в США сертифицирован по системе LEED, как и офисные помещения, занимаемые DTTL и американской фирмой в Рокфеллер-центре, 30 в Нью-Йорке. Многие офисные помещения других фирм-членов в США и за рубежом, включая Гонконг, Стамбул и Сан-Паулу, имеют сертификат LEED. Офис в Цюрихе получил награду LEED Platinum, а несколько офисных помещений Deloitte в Великобритании получили сертификацию BREEAM.

Путешествия и офисные потребности глобальной сети предприятий являются основными факторами воздействия Deloitte на окружающую среду в целом.Воздействие транспорта на окружающую среду, особенно авиаперелетов, представляет собой сложную проблему, которую необходимо будет решить при глобальном сотрудничестве и приветствуемом диалоге. Хотя абсолютные выбросы парниковых газов (ПГ) Deloitte увеличились на 2 процента по сравнению с 2014 финансовым годом, численность персонала Deloitte также выросла на 7 процентов. Таким образом, интенсивность выбросов парниковых газов в пересчете на полный рабочий день (метрические тонны CO2-экв. / FTE) снизилась на 6 процентов. Аналогичным образом, интенсивность выбросов парниковых газов по выручке (кг CO2-экв. / Тыс. Долларов США выручки) снизилась на 1 процент по сравнению с прошлым годом.

«Еще одна наша цель — сократить количество потребляемых ресурсов первичной бумаги», — говорит Дэвид Пирсон, директор по устойчивому развитию Deloitte Global. «В 2015 финансовом году Deloitte добилась этого, сократив количество используемой нами бумаги на 11 процентов и выбрав больше бумаги с содержанием вторичного сырья, что увеличило процент используемых вторичных материалов более чем на 30 процентов по сравнению с 2014 финансовым годом».

За последние пять лет численность персонала «Делойта» во всем мире увеличилась на 24 процента. За тот же период наши меры по повышению экологической эффективности улучшились, о чем свидетельствует снижение на 14 процентов интенсивности выбросов парниковых газов в расчете на один рабочий день, сокращение выбросов на 22 процента на доллар выручки и сокращение общего использования бумаги на 25 процентов.«Мы надеемся развить эту динамику», — говорит Пирсон.

Расшифровка вселенной РНК-структур и транс-РНК-РНК-взаимодействий транскриптомов in vivo: от экспериментальных протоколов к компьютерному анализу

Структурными строительными блоками вторичных структур РНК и взаимодействий транс-РНК-РНК являются пары оснований. Тем не менее, ни один из транскриптомных методов химического зондирования структур РНК in vivo, описанных выше, не сохраняет прямую информацию о парах оснований .Скорее, информация о зондировании структуры РНК линеаризуется и кодируется в отдельных положениях последовательности . Любая прямая информация о соответствующих партнерах по сопряжению теряется. Это основная причина, по которой требуются большие вычислительные усилия для преобразования необработанных экспериментальных данных, специфичных для позиции, обратно в реальные структуры РНК, включающие пары оснований.

4.1 Экспериментальные протоколы PARIS, SPLASH и LIGR-seq

Все три новых метода, например, PARIS (Lu et al., 2016), SPLASH (Aw et al.2016) и LIGR-seq (Sharma et al. 2016), непосредственно исследуют так называемые дуплексы, то есть участки более или менее последовательных пар оснований. Каждый дуплекс может включать одну и ту же или две разные РНК и, таким образом, соответствовать либо структурной характеристике РНК, либо взаимодействию транс, РНК-РНК. Важно отметить, что все три экспериментальных протокола обрабатывают оба типа дуплексов идентичным образом (и что их соответствующие конвейеры вычислительного анализа должны обнаруживать и различать оба случая).Таким образом, все три метода являются методами как прямого зондирования структуры РНК, так и прямого зондирования взаимодействий транс и РНК-РНК. Концептуально все три протокола имеют общие шаги, но отличаются важными деталями. Их общая логическая последовательность такова, см. Также рис. 1.

4.1.1 Экспериментальный протокол PARIS

На первом этапе PARIS дуплексы, соответствующие особенностям структуры РНК или взаимодействиям РНК-РНК транс, , ковалентно перекрещиваются. -связанные с использованием производного псоралена 4′-аминометилтриоксалена (AMT) и УФ-света при 365 нм.Для этого AMT интеркалирует между парами оснований и ковалентно сшивает преимущественно соседние пиримидины (Calvet and Pederson 1979; Cimino et al. 1985). Это эффективно скрепляет вместе два ответвления пары оснований, участвующих в каждом дуплексе. На втором этапе переваривание РНКазой S1 используется для удаления одноцепочечных областей РНК. Впоследствии ShortCut RNase III используется для уменьшения размера дуплексов и полного расщепления протеиназой, а очистка РНК дает короткие дуплексы с прямым спариванием оснований.На третьем этапе для очистки и обогащения используется 2D-электрофорез, поскольку сшитые дуплексы выглядят недиагональными, что соответствует 0,2% –0,5% РНК, используемой в качестве входных данных для 2D-электрофореза. Этот шаг может снизить общую чувствительность. На четвертом этапе концы этих выбранных дуплексов лигируются на близком расстоянии перед обратным сшиванием дуплексов с использованием УФ-света при 254 нм. Эффективность перекрестного лигирования является ключевым фактором для гарантии того, что информация о плечах спаривания оснований, участвующих в одном дуплексе, не теряется.Этап лигирования объединяет два плеча, участвующих в одном дуплексе, в искусственную РНК, в которой линейное упорядочение двух ветвей априори неясно. Наконец, к 3 ’концам добавляются пре-аденилированные адаптеры, полученные РНК подвергаются обратной транскрипции адаптер-специфическим способом, генерируются кольцевые кДНК и выполняется ПЦР-амплификация для создания библиотек кДНК для NGS.

PARIS был первоначально выполнен на клетках HeLa, HEK293T и эмбриональных стволовых клетках мыши (mES). Лу и др.проведите контрольные эксперименты -AMT и не наблюдайте никаких обнаруживаемых недиагональных элементов в соответствующем 2D-электрофорезе.

4.1.2 Экспериментальный протокол SPLASH

Общий логический поток SPLASH аналогичен PARIS. В отличие от PARIS, поперечное сшивание дуплексов на первом этапе осуществляется с использованием биотинилированной версии псоралена (так называемого биопсоралена) также с использованием УФ-света при 365 нм. Группа биотина является ключевой для последующего этапа обогащения. Подобно AMT, биопсорален также предпочитает сшивающие пиримидины (Garrett-Wheeler et al.1984; Херст 1981). Однако, в отличие от AMT, биопсорален обычно требует добавления мягкого детергента (например, дигитонина) для значительного увеличения клеточного поглощения. Детали этого (то есть концентрации и продолжительность лечения биопсораленом и дигитонином) должны быть тщательно отрегулированы для каждого типа клеток отдельно. На втором этапе сшитые дуплексы извлекаются, случайным образом фрагментируются с использованием гидролиза, опосредованного Mg ²⁺ , и обогащаются биотином с использованием магнитных гранул стрептавидина.Обратите внимание, что из-за случайного характера процедуры фрагментации в гибридизированной области может возникнуть разрыв. Следовательно, есть вероятность, что обнаруженная длина дуплекса не соответствует полной длине исходного дуплекса. Таким образом, стадия обогащения SPLASH экспериментально более эффективна и концептуально более прямолинейна, чем стадия обогащения PARIS, включающая более свободно определенную недиагональ в 2D-электрофорезе. На третьем этапе концы образующихся дуплексов лигируют перед использованием УФ-света с длиной волны 254 нм, как в PARIS, для обратного сшивания.Как и в случае с PARIS, четвертый этап включает добавление преаденилированных адаптеров на 3 ’концах, обратную транскрипцию полученных РНК адаптор-специфическим способом и создание кольцевых кДНК. Опять же, амплификация ПЦР выполняется для получения окончательной библиотеки кДНК для NGS.

Протокол SPLASH использовался для исследования клеток HeLa, лимфобластоидных клеток человека, эмбриональных стволовых клеток человека (hES), клеток, дифференцированных с использованием ретиноевой кислоты, и двух типов клеток из S.cerevisiae , а именно клетки дикого типа и мутантные клетки геликазы Prp43. Используя от двух до четырех биологических повторов для каждого типа клеток, они измеряют высокую корреляцию (R = 0,75–0,9). Aw et al. (2016) генерируют несколько контрольных библиотек без перекрестного связывания и без лигирования, чтобы подтвердить, что дуплексы, идентифицированные SPLASH, действительно обогащены для лигированных, перекрестно-связанных случаев, а не из-за случайных фоновых событий. Кроме того, они явно подтверждают, что перекрестное связывание с использованием биопсоралена в значительной степени не зависит от доступности растворителя, и показывают, что SPLASH может обнаруживать особенности структуры РНК с такой же точностью, что и подход, основанный на лигировании близости, Ramani et al.(2015) и имеет еще более высокую чувствительность в отношении взаимодействий транс и РНК-РНК.

4.1.3 Экспериментальный протокол LIGR-seq

Концептуально LIGR-seq преследует те же цели, что и PARIS и SPLASH, а именно прямое обнаружение дуплексов, образованных с помощью структурных особенностей РНК или посредством взаимодействий РНК-РНК trans . В отличие от этих двух протоколов, он использует несколько функций, которые четко различают его и оказывают значительное влияние на последующую вычислительную интерпретацию необработанных считываний.

Подобно PARIS, первый этап LIGR-seq состоит из in vivo сшивания дуплексов с использованием AMT и УФ-света при 365 нм. Таким образом, с точки зрения специфичности образующихся поперечно-сшитых дуплексов LIGR-seq сравним с PARIS (AMT) и SPLASH (биопсорален). На втором этапе РНК извлекается из клеток и подвергается ограниченному перевариванию с применением одноцепочечной эндонуклеазы S1. На третьем этапе используется лигаза circRNA для связывания близких концов РНК. Четвертая стадия — стадия обогащения, на которой используется РНКаза R (экзорибонуклеаза от 3’-к’-5 ’) для расщепления линейных и структурированных РНК, дуплексы которых не были сшиты (Vincent and Deutscher 2006).Пул выживших РНК состоит из полностью кольцевых РНК и линейных РНК с поперечно-сшитыми дуплексами (а также линейных РНК с несшитыми дуплексами, 3’-концы которых слишком короткие, чтобы РНКаза R могла зацепиться за них). Некоторые ложноположительные результаты вполне могут пережить лечение РНКазой R. На пятом этапе происходит обратное сшивание дуплексов с использованием УФ-света при 254 нм. Наконец, полученные РНК (так называемые химеры в статье LIGR-seq) используются для подготовки однонитевых библиотек для NGS. В отличие от PARIS и SPLASH, экспериментальный протокол LIGR-seq по умолчанию включает приготовление образца -AMT без какого-либо AMT-индуцированного перекрестного связывания.Все образцы концептуально являются ключевыми для последующей вычислительной интерпретации необработанных данных LIGR-seq. Без них было бы концептуально невозможно определить специальную вероятностную модель, которая могла бы присвоить оценочные значения p экспериментально обнаруженным взаимодействиям. Из трех методов LIGR-seq в настоящее время является единственным методом, который пытается экспериментально оценить значения значимости для его обнаруженных взаимодействий. Как мы увидим в следующем обсуждении конвейеров вычислительного анализа, также возможно присвоить значения значимости или p -значения предлагаемым характеристикам структуры РНК на основе чисто теоретических соображений, но они концептуально отличаются от p — значения, полученные с помощью LIGR-seq.

4.1.4 Сводка всех трех экспериментальных протоколов

После NGS необработанные данные из PARIS, SPLASH и LIGR-seq соответствуют считываниям, каждое из которых кодирует последовательность двух плеч, участвующих в ранее сшитом дуплексе. Одно из ключевых различий в отношении методов исследования химической структуры РНК заключается в том, что любой дуплекс можно исследовать только один раз, так как молекулы самого дуплекса в конечном итоге исследуются протоколом. В отличие от этого, методы химической структуры РНК могут исследовать любой отдельный транскрипт несколько раз и в разные моменты времени, поскольку они не потребляют исследуемую молекулу.

Для любого данного дуплекса, полученного с помощью PARIS, SPLASH или LIGR-seq, неясно, происходит ли соответствующий дуплекс от интер- или от внутримолекулярного дуплекса , то есть от взаимодействия РНК-РНК транс или от Особенности строения РНК. Также неясно, в каком линейном порядке два плеча, участвующие в соответствующем дуплексе, появляются в результирующей РНК и где находится их граница. Это ключевые проблемы, которые необходимо решить при последующем вычислительном анализе необработанных данных.

Все три экспериментальных протокола включают сшивающий аппарат (например, AMT (PARIS и LIGR-seq) или биопсорален (SPLASH)), который имеет значительный уклон в сторону интеркалирования и перекрестного связывания пиримидинов (Calvet and Pederson 1979; Cimino et al. 1985). Таким образом, совершенно обычные дуплексы, такие как дуплексы, включающие только пары оснований G – C, могут вообще не обнаруживаться с помощью PARIS, SPLASH и LIGR-seq. Любое отсутствие детектируемых дуплексов, следовательно, не обязательно может быть принято как экспериментальное доказательство того, что соответствующая особенность структуры РНК для взаимодействий trans РНК-РНК не существует.

Кроме того, все три экспериментальных протокола включают множество шагов, каждый из которых вносит определенные ошибки и смещения, которые складываются. Как мы увидим ниже, на общую чувствительность и специфичность комбинированного шага каждого экспериментального протокола дополнительно влияют ошибки и смещения, вносимые вычислительным анализом необработанных экспериментальных данных. Таким образом, имеет смысл рассматривать и, в идеале, оптимизировать и то, и другое параллельно.

4.2 Вычислительные протоколы PARIS, SPLASH и LIGR-seq

Основными задачами вычислительного анализа необработанных данных из PARIS, SPLASH и LIGR-seq являются (1) отображение секвенированных считываний обратно в соответствующий геном / транскриптом. и (2) выяснять для каждого считывания, соответствует ли оно интермолекулярному дуплексу или внутримолекулярному дуплексу.По идее, обе задачи должны решаться одновременно, что составляет ключевую задачу анализа этих экспериментальных данных in silico. В отличие от секвенированных считываний, полученных в экспериментах по зондированию химической структуры РНК, необработанные данные, полученные с помощью PARIS, SPLASH и LIGR-seq , не соответствуют последовательной подпоследовательности какого-либо отдельного транскрипта . Скорее, каждое чтение либо кодирует два отдельных дуплекса в одном и том же транскрипте (если дуплекс соответствует признаку структуры РНК) или дуплекс, включающий два транскрипта (если дуплекс соответствует взаимодействию trans РНК-РНК).

В случае дуплекса структуры РНК, отображение соответствующего считывания требует выравнивания с пробелами в один транскрипт (с пробелом, вставленным между двумя спаренными основаниями дуплекса, кодируемого при чтении) или химерного выравнивания в случае две части неканоничны из-за образования круга. Это усложняется тем фактом, что линейный порядок рук при чтении не обязательно должен соответствовать естественному линейному порядку двух рук в лежащей в основе транскрипции (так называемые хиастические чтения).В случае дуплекса trans РНК-РНК, картирование считывания включает идентификацию пары транскриптов, к которой на карте считывания относится одно из двух спаренных оснований. Это концептуально и вычислительно сложно, поскольку пространство поиска всех пар транскриптов огромно по сравнению с пространством поиска отдельных транскриптов. Также здесь линейный порядок, в котором две руки появляются при чтении, не обязательно должен соответствовать порядку, в котором появляются соответствующие две транскрипции (хиастические чтения).Кроме того, для обоих типов дуплексов граница между двумя плечами, то есть место, где должен быть вставлен зазор для отображения, априори не известна. Еще больше усложняет ситуацию то, что вычислительный анализ должен определить для каждого считывания, соответствует ли оно дуплексу РНК-структуры или дуплексу trans РНК-РНК.

Анализ расчетных данных, опубликованный совместно с экспериментальными протоколами PARIS, SPLASH и LIGR-seq, имеет некоторые общие черты, но различается в ключевых деталях.Поскольку эти различия связаны не только с различиями в экспериментальных протоколах, но отчасти с различными базовыми стратегиями интерпретации необработанных данных, мы обсудим их здесь.

4.2.1 Вычислительный анализ исходных данных PARIS

Необработанные считывания PARIS сначала предварительно обрабатываются путем удаления адаптеров с 3 ’концов и дубликатов ПЦР. Последнее возможно благодаря вставке штрих-кода (случайный гексамер) в середину адаптера. Затем эти считывания сопоставляются с соответствующим геномом с помощью компьютерной программы STAR (Dobin et al.2013) с набором входных параметров, которые явно разрешают чтение с пробелами, а также так называемое хиастическое чтение.

При хиастическом чтении необходимо инвертировать линейный порядок отображаемых частей (в нашем случае, двух плеч дуплекса). Итак, чтение, кодирующее дуплекс 5′-RL-3 ‘с правым (R) и левым (L) плечами дуплекса структуры РНК, должно отображаться как 5′-L-3′-gap-5’-R. -3 ‘к исходному транскрипту. Эти хиастические чтения естественно возникают во всех протоколах всякий раз, когда лигирование сшитого дуплекса, полученного из структуры РНК, приводит к слиянию двух плеч спаривания оснований дуплекса в неправильном линейном порядке, т.е.е. 5’-R-L-3 ’, а не 5’-L-R-3’. Хиастические чтения могут также возникать в дуплексах, соответствующих взаимодействиям транс, РНК-РНК всякий раз, когда отображение считывания 5′-RL-3 ‘с (линейно упорядоченными) транскриптами транскриптома требует обратного линейного упорядочения двух плеч участвует в дуплексе. Таким образом, правильное отображение хиастических чтений всегда подразумевает вставку пробела.

Прежде чем сопоставление с STAR может быть выполнено, необходимо сгенерировать соответствующий индекс STAR.Это необходимо сделать с помощью тщательно отрегулированного параметра для genomeSAindexNbases всякий раз, когда создается индекс для так называемого мини-генома. Авторы PARIS используют эти мини-геномы, чтобы искусственно уменьшить пространство поиска для картирования, в частности, при поиске конкретных взаимодействий РНК-РНК trans , а также при исследовании выбранных генов с точки зрения особенностей структуры РНК (например, ген Xist или только подмножество мяРНК). Параметры STAR должны быть явно настроены всякий раз, когда используются мини-геномы.

Из всех результирующих считываний PARIS с отображением STAR сохраняются только пропущенные и хиастические. Из пропущенных чтений сохраняются только те, пропуск которых не связан со сплайсингом.

На следующем этапе сохраненные отображенные чтения группируются в так называемые дуплексные группы (DG). Это делается с помощью жадного алгоритма, состоящего из двух шагов. На первом этапе сопоставленные чтения группируются в начальные DG, так что все чтения в DG имеют общее перекрытие не менее 5 нт в обоих дуплексных плечах (эти две области перекрытия определяют так называемые основные области DG).Таким образом, любое отображаемое чтение либо объединяется с уже существующим DG, либо используется для запуска нового DG. На втором этапе ГД объединяются в единые ГД, если они расположены близко друг к другу и «четко определены» для обоих ответвлений, подробности см. В дополнительной информации ПАРИЖ (Лу и др., 2016).

После создания групп DG каждой дуплексной группе DG назначается так называемая оценка соединения, которая определяется как \ (cs (DG) = N _ {\ mathrm {span}} (DG) / \ sqrt {N_ {\ mathrm {left}} (DG) \ cdot N _ {\ mathrm {right}} (DG)} \), где N _span ( DG ) — это количество считываний, охватывающих два дуплексных плеча DG и N _слева ( DG ) и N _справа ( DG ) — это количество уникальных считываний, перекрывающих левое и правое плечо DG , соответственно.Обратите внимание, что N _слева ( DG ) может отличаться от N _справа ( DG ), поскольку считывания, охватывающие каждое плечо DG , также могут быть назначены другим дуплексным группам, перекрывающим DG только в одной руке. Любая дуплексная группа DG с оценкой соединения cs ( DG ) <0,01 затем отбрасывается, чтобы сосредоточить последующий анализ на дуплексах, которые поддерживаются значительной частью перекрывающихся считываний транскриптов.

Получающиеся дуплексы обычно включают два плеча по 20–30 н. Однако конкретные пары оснований, участвующие в дуплексе между этими двумя плечами, не могут быть непосредственно выведены из любой DG. Скорее, они должны быть предсказаны на основе оружия Генерального директора.

Lu et al. (2016) обнаружили, что известные взаимодействия miRNA-mRNA не могут быть обнаружены либо потому, что дуплекс, участвующий в затравочной области, довольно короткий (около 5 нуклеотидов в длину), и / или потому, что связывание дуплекса с белком Argonaute защищает дуплекс от перекрестного воздействия. связывание.

Lu et al. попытайтесь присвоить статистическую значимость каждому обнаруженному дуплексу (соответствует ли структурная особенность РНК или взаимодействию trans РНК-РНК). Для этого они сравнивают свободную энергию структуры MFE, предсказанную для множественного выравнивания последовательностей, лежащего в основе этого DG, с соответствующими предсказанными свободными энергиями для 100 рандомизированных версий этого множественного выравнивания последовательностей. Таким образом, они получают Z-оценку (Gesell and von Haeseler 2006). Однако при использовании процедуры, которая фокусируется только на выравнивании множественных последовательностей, лежащих в основе DG, Z-оценка не может оценить статистическую значимость случайного наблюдения этого DG в одном и том же транскрипте, не говоря уже о целом транскриптоме, что было бы в идеале хотелось бы знать.Лу и др. оцените общую производительность PARIS, исследуя выбранные РНК (рРНК, мяРНК, микроРНК, теломеразную РНК). Это делается путем визуального сравнения соответствующих DG с известными функциями.

4.2.2 Вычислительный анализ исходных данных SPLASH

Концептуально общий логический процесс вычислительного анализа SPLASH аналогичен описанному выше для PARIS. Однако ключевые детали различаются, и они оказываются важными.

Для начала транскриптомы для целей картирования генерируются путем загрузки соответствующих эталонных транскриптомов (принимая самую длинную известную изоформу для каждого кодирующего или некодирующего гена в качестве репрезентативного транскрипта) и вручную добавляя выбранные классы некодирующих генов.Затем удаляются любые дубликаты последовательностей из набора соединений.

На первом этапе необработанные считывания с парного конца SPLASH предварительно обрабатываются путем удаления адаптеров и объединения перекрывающихся считываний с парного конца в соответствующие отдельные считывания. На следующем этапе только эти единичные объединенные чтения сохраняются и отображаются на соответствующий эталонный транскриптом с использованием BWA MEM (версия 0.7.12) (Li and Durbin, 2010) с использованием параметра -T 20 для снижения минимальной длины отображаемых областей до 20 нт. . Эти сопоставленные чтения затем обрабатываются путем их сортировки и преобразования в формат BAM с помощью samtools.Затем чтения фильтруются на предмет потенциальных дубликатов ПЦР путем изучения наборов считываний с идентичными начальными координатами и идентичными строками CIGAR и путем сохранения только первого чтения в каждом таком наборе (Ramani et al. 2015).

В первоначальном анализе SPLASH авторы решили сознательно сосредоточить весь свой последующий анализ на дальнодействующих характеристиках, то есть особенностях структуры РНК и взаимодействиях транс и РНК-РНК, где два плеча, участвующие в соответствующем дуплексе, далеки друг от друга. основного пространства поиска.Технически это достигается за счет сохранения только разделенных выравниваний более чем на 50 нт, кроме BAM-файла отображенных чтений. Затем авторы SPLASH применяют несколько мер для повышения качества сохраняемых отображенных операций чтения. Считывания с качеством отображения ниже 20 отбрасываются. Кроме того, неоднозначно отображенные чтения и отображенные чтения с одинаково оцененными вторыми лучшими совпадениями отбрасываются (например, псевдогены). Чтобы снизить количество ложных срабатываний, любое считывание, охватывающее известный сплайс-соединение, удаляется с помощью STAR (Dobin et al.2013), чтобы отобразить расщепленные чтения из транскриптома обратно в соответствующий геном. Для этого предполагается, что эталонные наборы известных стыковых соединений являются правильными и полными.

Указанная общая чувствительность SPLASH в 78% основана на его характеристиках для известных особенностей структуры РНК 80S рибосомы. Сообщается, что общая точность составляет 75%. Чтобы оценить частоту ложного обнаружения, независимо сшитые тотальные РНК из человеческих дрожжей были объединены для подготовки и анализа библиотек SPLASH на предмет любых взаимодействий между человеком и дрожжами.Согласно этой стратегии, SPLASH имеет коэффициент ложного обнаружения <3,7%.

Чтобы присвоить статистическую значимость или значение p взаимодействиям, обнаруженным SPLASH, свободная энергия парного взаимодействия в обнаруженном дуплексе сравнивается со свободной энергией многих перемешанных рандомизированных версий последовательностей, лежащих в основе той же последовательности. попарное взаимодействие. Процедура рандомизации сохраняет содержание динуклеотидов. Таким образом, SPLASH использует ту же стратегию, что и PARIS, для оценки значений p для обнаруженных взаимодействий (в PARIS это делается путем перетасовки множественных выравниваний последовательностей; в SPLASH это делается путем рандомизации только последовательностей, участвующих в дуплексе).Обе процедуры основаны на достоверности предположения, что истинные взаимодействия in vivo имеют более низкую минимальную свободную энергию, чем взаимодействия между соответствующими рандомизированными версиями тех же последовательностей. Однако это предположение, как правило, не оправдано (Rivas and Eddy 2000). В любом случае, результирующее значение p нельзя интерпретировать как вероятность случайного наблюдения соответствующего дуплекса структуры РНК или особенности взаимодействия trans РНК-РНК. Для этого необходимо исследовать полные транскрипты (в случае особенностей структуры РНК) или пары транскриптов (в случае взаимодействия транс, РНК-РНК).

Это может быть достигнуто, например, с помощью Transat (Wiebe and Meyer 2010), полностью вероятностного метода, который принимает в качестве входных данных выравнивание нескольких последовательностей и соответствующее дерево эволюции и обнаруживает эволюционно консервативные дуплексы (так называемые спирали) в входное выравнивание. Любым предсказанным спиралям присваивается оценка логарифма правдоподобия, а также значение p . Это значение p соответствует возможности случайного наблюдения дуплекса в той же расшифровке.

4.2.3. Вычислительный анализ необработанных данных LIGR-seq

Необработанные данные LIGR-seq состоят из одноцепочечных считываний с одной стороны. Подобно описанным выше процедурам для PARIS и SPLASH, эти необработанные считывания сначала необходимо подвергнуть вычислительной постобработке, прежде чем можно будет начать их фактическую интерпретацию с точки зрения биологического содержания.

Для этого LIGR-seq предлагает специальный конвейер вычислительного анализа, называемый aligater, состоящий из нескольких шагов. В отличие от PARIS и SPLASH, конвейер содержит специальную вероятностную модель, которая используется для оценки значений p для обнаруженных взаимодействий.На первом этапе удаляются случайные штрих-коды с 5-дюймовых концов. На втором этапе эти обрезанные считывания сопоставляются с соответствующим транскриптомом с использованием bowtie2 с набором специально настроенных входных параметров, которые направлены на максимизацию чувствительности при сохранении разумной вычислительной продолжительности анализа. На третьем этапе эти начальные выравнивания bowtie2 в формате BAM повторно анализируются, так что блоки для каждого считывания рекурсивно объединяются в более длинные выравнивания для обнаружения химер.Эта процедура также может обрабатывать продукты круговой перевязки и определяет лучший путь для чтения. На этом этапе каждому связанному выравниванию присваивается балл, и он концептуально является ключевым для всего последующего анализа. Ключевой соответствующий входной параметр для этой процедуры (так называемый штраф за цепочку) должен быть тщательно отрегулирован в зависимости от качества библиотеки, а также характеристик конкретного класса исследуемых транскриптов. Затем считываниям с наилучшими показателями цепных выравниваний присваивается индивидуальная оценка LIGQ, в которой сохраняется подробная информация о соответствующих выравниваниях.

Эти оценки LIGQ впоследствии используются для тщательного решения нескольких потенциальных проблем путем отбрасывания или переклассификации химер. Например, артефакты из-за неправильного картирования сплайсированного транскрипта и почти идентичных дубликатов последовательностей (из-за повторов, псевдогенов или паралогов) идентифицируются через почти идентичные совпадения с непрерывными участками основного генома, перекрывающими сайт лигирования, и отбрасываются. . Другие артефакты, которые неправильно идентифицируют внутримолекулярные взаимодействия как межмолекулярные , переклассифицированы на основании соответствующих подтверждающих данных.В целом выполняется пять различных шагов постобработки, в результате чего получается стратегия, которая переклассифицирует события, а не просто отбрасывает их, и нацелена на высокую чувствительность.

Еще одно существенное концептуальное отличие LIGR-seq от двух других протоколов, то есть SPLASH и PARIS, заключается в том, что он предлагает экспериментальную стратегию для оценки статистической значимости обнаруженных дуплексов. Это достигается с помощью специальной вероятностной модели, которая оценивает наблюдаемые и ожидаемые отношения химерных считываний.Каждое наблюдаемое отношение к ожидаемому (т.е. OE _{+ AMT} или OE _-AMT ) соответствует соответствующим экспериментам (т.е. + AMT или -AMT) с лигазой и без нее. Для этого проводят отдельные контрольные эксперименты + AMT и -AMT без этапа лигирования, чтобы оценить ожидаемые фоновые уровни ложных событий лигирования. Полученные в результате чтения LIGR-seq затем вычислительно обрабатываются, как описано выше, для обнаружения событий взаимодействия (химер). Любой паре генов g _x и g _y присваивается вероятность ложных транс-взаимодействий P _B ( g _x , g _y ) (с использованием нижнего индекса B для фона), который, как предполагается, является только функцией соответствующей относительной общей численности гена P ( g _x ) гена g _x и P ( g _y ) гена g _y соответственно.Математически это соответствует вероятности двух независимых ничьих из полиномиального распределения, которая пропорциональна относительной численности каждого гена в транскриптоме. Это определяет их так называемую нулевую модель.

$$ \ displaystyle \ begin {align} \ begin {array} {rcl} p_B (g_x, g_y) & \ displaystyle = & \ displaystyle \ frac {P_B (g_x, g_y)} {\ sum_i \ sum_j P_B (g_i, g_j)} \\ & \ displaystyle = & \ displaystyle \ frac {{\ mathrm {RPM}} (g_x) {\ mathrm {RPM}} (g_y)} {\ sum_i \ sum_ {j \, \ mathrm {with} \, j \ neq i} {\ mathrm {RPM}} (g_i) {\ mathrm {RPM}} (g_j)} \ end {array} \ end {align} $$

Эта нулевая модель предполагает что вероятность прямого ложного взаимодействия trans РНК-РНК между t Два гена g _x и g _y в транскриптоме являются только функцией относительного обилия полного гена для каждого гена в транскриптоме.Эта модель не отражает идентичность первичной последовательности каждого гена, которая, вероятно, также влияет на вероятность ложных взаимодействий РНК-РНК trans . Предполагая валидность их нулевой модели, каждому экспериментально обнаруженному взаимодействию между генами g _x и g _y можно затем присвоить значение p на основе количества наблюдаемых прочтений k , которые его поддерживают. Это позволяет явно фильтровать важные взаимодействия, вызванные AMT.Технически это достигается путем определения сначала показателя обогащения r _AMT , который определяется как соотношение между OE _{+ AMT} и OE _−AMT , то есть r _AMT = OE _{+ AMT} ∕ ОЕ _−AMT . Для реальных AMT-индуцированных взаимодействий мы ожидаем OE _{+ AMT} > OE _{— AMT} и требует r _AMT > 1,1, более 2 чтений ( k > 2), a p -значение < α и поддерживаемое число оборотов более 10.Точно так же взаимодействия с r _AMT <0,9 (и более 2 считываний ( k > 2), значение p < α и частота вращения более 10) считаются ложными срабатываниями и допускают чтобы явно оценить частоту ложных срабатываний всего протокола. Кроме того, LIGR-seq использует две биологические копии. Это позволяет оценить общую техническую воспроизводимость протокола (Spearman Rho = 0,38, p <8 ⋅ 10 ⁻⁶ ).

В целом, уровень ложного обнаружения LIGR-seq оценивается в диапазоне от 4,4% для высоко экспрессируемых транскриптов (> 250 об / мин) до 25% для редко экспрессируемых транскриптов (> 10 об / мин). Эти числа можно рассматривать как оценки наихудшего случая, поскольку некоторые известные стабильные взаимодействия могут быть обнаружены как в образцах + AMT, так и -AMT. Высокая чувствительность LIGR-seq может быть явно подтверждена на основе известных взаимодействий в выбранных группах генов, например. известные особенности структуры РНК в рибосоме 80S (Anger et al.2013) и транс РНК-РНК взаимодействий между 28S и 5S рРНК.

В целом, LIGR-seq — единственный из трех протоколов для измерения структурных особенностей РНК и взаимодействий trans РНК-РНК in vivo, который пытается присвоить экспериментально оцененные значения значимости обнаруженным характеристикам. Это делается путем предложения явной нулевой модели и использования специальных экспериментально определенных контрольных образцов. Как упоминалось выше, Transat (Wiebe and Meyer 2010) может быть легко использован для присвоения значений p любым экспериментально определенным дуплексам, чтобы оценить их статистическую значимость с точки зрения вероятности случайного наблюдения каждого дуплекса в исходном транскрипте.

инвестиций в разведку и добычу. Буровые работы и рынки, геофизика и морское строительство (2019)

После небольшого подъема, начавшегося в 2017 году после двух лет значительного спада, в 2019 году глобальные инвестиции в разведку и добычу (разведка и добыча) снова упали, снизившись на 1% по сравнению с 2018 годом, согласно данным к данным, предоставленным Rystad Energy. С учетом того, что затраты на строительство месторождений нефти, измеряемые индексом затрат на строительство разведки и добычи (UCCI) IHS, также увеличились на 1,2% за тот же период, снижение на основе постоянных затрат превысило 2%.Глобальные инвестиции в разведку и добычу оцениваются в 540 миллиардов долларов в 2019 году, то есть на 5 миллиардов долларов меньше, чем в 2018 году, и на 40% ниже рекордного показателя 2014 года (-23% при постоянных затратах). Это замедление в первую очередь связано с Северной Америкой, которая стимулировала рост в 2018 году. В 2019 году капитальные затраты в регионе упали на 7%, в то время как в остальном мире наблюдался умеренный рост на 2%. На офшорный сектор приходится 29% инвестиций, оставшиеся 71% приходятся на наземный сектор, из которых 25% приходится на сланцевую нефть.

Инвестиции в разведку и добычу

Ожидается, что в 2020 году спад глобальных инвестиций ускорится, сократившись примерно на 4% ¹ на фоне продолжающегося сокращения в Северной Америке, а также спада в остальном мире.

На основе постоянных затрат, инвестиции оставались стагнирующими с 2016 г. (-0,4%) после резкого падения, зафиксированного в период с 2014 по 2016 гг. Текущий уровень недостаточен для обеспечения возобновления запасов, которые снизились на 8% с 2014 г. ² .В ближайшие пять лет требуемые среднегодовые инвестиции на основе постоянных затрат оцениваются IFPEN в 660 миллиардов долларов, то есть на 22% выше, чем в 2019 году. В период 2020-2040 годов потребуется около 16 700 миллиардов долларов. инвестировано в сектор разведки и добычи нефти и газа для обеспечения добычи и возобновления запасов ³ .

В 2019 году капитальные затраты варьировались по регионам. В Европе он вырос на 21%, т. Е.е., 6,7 млрд долларов. Азия лидирует по абсолютному росту, показав прирост на 7,5 млрд долларов США, то есть на 11%. В Африке рост также составляет 11%, а в Южной Америке — 6%. В других странах инвестиции в Северной Америке существенно упали на 13,6 млрд долларов (7%). Они также упали в СНГ (-9%), Ближнем Востоке (-7%) и Океании (-4%). Тем не менее, Северная Америка остается лидером в области инвестиций. На его долю приходится 36% от общего объема мировых инвестиций, значительно опережая Азию, СНГ и Ближний Восток (12-14% от общего объема для каждого региона).

В Европе на Норвегию и Соединенное Королевство приходится 82% инвестиций в 2019 году (из которых 56% приходится на Норвегию). Расходы резко выросли в Соединенном Королевстве, увеличившись более чем на 30% по сравнению с 2018 годом, в то время как в Норвегии рост приближается к 20%. Половина общих инвестиций была направлена ​​на разработку новых месторождений (в частности, Йохан Свердуп в Норвегии и Маринер в Соединенном Королевстве), а оставшиеся 50% были использованы для поддержания добычи на месторождениях, введенных в эксплуатацию до 2016 года, а также на демонтаж. инфраструктуры на истощенных месторождениях.

В Азии Китай привлек более 60% региональных инвестиций в разведку и добычу в 2019 году, что составляет почти 80% роста инвестиций. На три китайских ННК (национальные нефтяные компании) приходится почти все (95%) капитальные затраты в нефтегазовом секторе страны, и эти расходы выросли на 15%. Sinopec лидирует в этой области с увеличением бюджета более чем на 3 млрд долларов (+ 63%) по сравнению с 2018 годом, за ней следуют Petrochina (+ 1,1 млрд долларов) и CNOOC (+ 0,8 млрд долларов). В других странах Азии инвестиции выросли на 1 доллар.2 миллиарда в Индии (+ 19%) и 0,5 миллиарда долларов в Индонезии (+ 8%), в то время как в Малайзии они остались на прежнем уровне и резко упали на 17% в Таиланде (-0,5 миллиарда долларов).

В Африке рост инвестиций произошел за счет Мозамбика, Ливии, Алжира, Анголы и Мавритании. Напротив, в Египте и Нигерии инвестиции значительно упали. В Мозамбике большая часть расходов в настоящее время направляется на два текущих проекта СПГ: Mozambique LNG, возглавляемый Total, и Coral FLNG, возглавляемый ExxonMobil и ENI.Эти проекты будут продолжать обеспечивать инвестиции страны в следующие пять лет. В Ливии инвестиции подскочили на 35% за счет государственной компании, но их уровень все еще составляет менее одной трети от уровня 2010 года. В Алжире инвестиции Sonatrach, составляющие 75% от общего объема по стране, увеличились на 10%; большая часть из них была закачана на месторождения Хасси-Мессауд и Хасси-Р’Мел, а также на заводы по производству сжиженного природного газа в Скикде и Арзеве. В Анголе резкое падение инвестиций Sonangol (-26%) было более чем компенсировано увеличением бюджетов международных компаний (+ 38%) во главе с французской компанией Total.В Египте падение капитальных затрат в первую очередь связано с месторождениями Зор и Дельта Западного Нила, разработка которых началась в 2016 и 2015 годах соответственно, а инвестиции в настоящее время прекратились. Нигерия ощутила последствия сокращения бюджетов, выделенных Total и CNOOC на разработку морского месторождения Эгина, добыча на котором была начата в 2018 году после пяти лет разработки.

В Центральной и Южной Америке инвестиции увеличились в Бразилии (+ 11%, т.е. + 1 доллар США.5 млрд), стимулированные разведкой подсолевых отложений в бассейнах Сантос и Кампос (Лула, Бузиос, Джубарте и др.). В других странах инвестиции резко выросли на 1,2 миллиарда долларов в Эквадоре (+ 81%), Гайане (+ 27%) и Колумбии (+ 13%), в то время как в Венесуэле продолжилось свободное падение (-41%).

В Северной Америке инвестиции значительно упали в США (-14 миллиардов долларов) и Канаде (-3 миллиарда долларов), в то время как они увеличились в Мексике (+ 3 миллиарда долларов). В США в сектор сланцевой нефти, который привлекает 3/4 всех инвестиций страны в добычу нефти и газа, такие инвестиции сократились на 6% (-7 миллиардов долларов).Это снижение связано с перераспределением портфеля между независимыми компаниями, чьи капитальные затраты упали на 10 миллиардов долларов, и крупными компаниями, чьи расходы выросли на 3 миллиарда долларов. Инвестиции в традиционную нефть и газ упали на 14%, при этом особенно пострадали глубоководные шельфовые месторождения, которые сократились на 30% (-3,5 млрд долларов).

Инвестиции либо остались на прежнем уровне, либо упали во всех странах СНГ, за исключением Украины, где они увеличились на 4%. Однако в абсолютном выражении уровень остается низким, поскольку на Украину приходится всего 1% инвестиций региона.В России, на которую приходится 68% всех инвестиций в регионе СНГ, инвестиции упали на 12%, то есть на 6,5 млрд долларов. Объемы капвложений резко упали у Газпрома, Роснефти, Лукойла и Сургутнефтегаза (около — 1 млрд долларов каждый). Инвестиции стабильны в Казахстане (-0,9%) и упали на 5% в Туркменистане.

На Ближнем Востоке значительное падение инвестиций связано, прежде всего, с сокращением расходов в Иране (-67%) из-за ограничений на добычу нефти и ухода иностранных инвесторов из-за американских санкций.В других странах региона инвестиции довольно стабильны (-0,5%), хотя падение было более заметным в некоторых странах, в частности, в Саудовской Аравии (-1 млрд долларов США, т. Е. -4%) и Кувейте (-0,7 млрд долларов США, т. Е. -14 %).

В Океании инвестиции в разведку и добычу упали на 7% в Австралии (что составляет 92% инвестиций зоны), что совпало с завершением нескольких проектов СПГ. Например, инвестиции в проект Ихтис, где добыча началась в 2018 году, снизились на 1,5 миллиарда долларов по сравнению с 2018 годом, и на 0 долларов.9 миллиардов на Wheatsone, где в 2018 году было запущено второе производственное предприятие. И наоборот, проекты Prelude и Pluto, которые были запущены в 2019 году, сохранили свой уровень инвестиций.

В заключение, робкий рост, наблюдавшийся в 2017 и 2018 годах, не был поддержан в 2019 году и текущие прогнозы предполагают, что спад может усилиться в 2020 году. С 2016 года инвестиции стагнируют или даже немного сокращаются при неизменных затратах. . Сейчас они примерно на 20% ниже уровня, необходимого для возобновления запасов, и поэтому в будущем их придется увеличивать для удовлетворения постоянно растущего спроса.

Глобальное наземное и морское бурение

В 2019 году было пробурено 68 500 скважин на суше и 2 800 на море (рис. 2а). Напомним, в 2014 году, до падения цен на нефть, объем буровых работ по всему миру достиг 100 000 скважин. В 2019 году объем буровых работ в мире стабилизировался (+ 1%) после скачка, отмеченного в 2017 году (+ 25%) и 2018 году (+ 9%).

Активность остается на 30% ниже уровня 2014 года. Объемы бурения на суше в целом стабильны и не увеличились, тогда как объем бурения на суше подскочил на 17%.

На суше, за годичный период, регионы, в которых наблюдался наибольший рост, — это Азиатско-Тихоокеанский регион (+ 17%), Африка (+ 13%) и Европа (+ 12%), при этом во всех остальных регионах наблюдается либо стагнация, либо снижение (Рис. 2б). Бурение в Азиатско-Тихоокеанском регионе возглавил Китай (+ 20%), где ежегодно пробуривается более 22 000 скважин. Чтобы компенсировать истощение своих месторождений, Китай усилил свои геологоразведочные работы, пробурив 3000 новых скважин, особенно в бассейнах Ордос, Бохайского залива и Джуггар.Кроме того, Китай продолжил разведку и разработку сланцевого газа в бассейне Сычуань, и в 2019 году страна пробурила более 300 скважин на нетрадиционный газ. По оценкам, предоставленным Китаем, предполагается, что бассейн Сычуани представляет более 27 трлн ³ ресурсов, то есть 18% от общего газового потенциала Китая.

Северная Америка — регион, в котором наблюдалось наибольшее снижение объемов буровых работ (-9%). Это падение является результатом замедления темпов бурения в сланцевых бассейнах США.Из 28 000 скважин, ежегодно пробуренных в США, нетрадиционные нефть и газ составляют 15 000 горизонтальных скважин.

Несмотря на снижение объемов бурения, наблюдаемое в сланцевых бассейнах с начала 2019 года, добыча сланцевой нефти в США продолжала расти (рис. 3).

Действительно, количество завершенных метров и объем закачиваемых проппантов продолжали расти. Однако рост в 2019 году скорее всего будет равен 0.9 млн баррелей в сутки по сравнению с 2 млн баррелей в сутки в 2018 году. Операторы используют пробуренные, но незавершенные скважины ⁴ , из которых более 8000 (рис. 4).

Эти буровые работы обычно проводятся при низких ценах на нефть или когда экспортная инфраструктура перегружена, а заканчивание скважин откладывается. Бурение этих скважин обеспечивает рентабельность буровых машин. В 2018 году вывоз и транспортировка добытых жидкостей пострадали из-за недостаточной пропускной способности инфраструктуры.С 2019 года ввод новых трубопроводов начал смягчать эту проблему. Однако заторы по-прежнему остаются проблемой для удаления газа, связанного с добычей нефти. Это связано с тем, что большие объемы добываемого газа, отсутствие транспортной инфраструктуры и низкая цена самого газа не позволяют операторам в полной мере использовать его с минимальными затратами, вынуждая их прибегать к сжиганию на факелах.

В море после сокращения объемов морского бурения в 2017 и 2018 годах в этом секторе произошел значительный подъем в 2019 году (рис.5а). Регионами мира с самыми высокими темпами роста являются Европа (+ 40%), Китай (+ 40%), Ближний Восток (+ 27%) и Африка (+ 19%). В Европе эту деятельность стимулируют Великобритания в Северном море, Норвегия в Баренцевом море и, наконец, Румыния в Черном море. Китай располагает значительным парком морских буровых установок (57). Страна намерена возродить разведку и разработку месторождений нефти и газа, сняв обязательство использовать государственные компании. На Ближнем Востоке компании Qatar Petroleum и Total начали вторую фазу разработки гигантского морского месторождения Аль-Шахин, на которое будет приходиться 50% национальной добычи нефти.И, наконец, единственный регион, где объем морского бурения упал (-4%), — это СНГ.

В 2019 году оборот (T / O), генерируемый наземным бурением во всем мире, вероятно, стабилизируется на уровне около 19 миллиардов долларов США, что на 4% меньше за год (Рис. 5a). Рынок еще не вернулся к уровню 2014 года, когда оборот составлял 35 миллиардов долларов.

После четырех лет падений совокупный доход от морского бурения, вероятно, стабилизируется на уровне около 24 миллиардов долларов — столько же, сколько в 2018 году, т.е.е., больше, чем T / O от наземного бурения всего с 2800 скважинами. После двух лет очень сильного роста рынок гидроразрыва пласта упал на 15% в 2019 году. Тем не менее, он по-прежнему представляет собой T / O в размере 30 миллиардов долларов, что вдвое больше, чем в 2015 году.

На десять крупнейших береговых буровых компаний приходится 62% на мировом рынке (рис. 6а) и сопротивляются хорошо по сравнению с более мелкими компаниями, чьи операционные затраты резко упали. Рост рынка выдохся, в первую очередь из-за замедления темпов бурения в сланцевых бассейнах Северной Америки.В 2019 году аренда наземных буровых установок, возможно, выросла на 10% за годовой период в США, но в остальном мире они упали на 10%. В 2020 году рынок бурения стагнирует и останется на уровне 2019 года.

На десять крупнейших морских буровых компаний приходится 56% мирового рынка (Рис. 6b). Несмотря на трехкратное падение T / O за пятилетний период, Transocean остается лидером в этом секторе. Чтобы оставаться впереди, компания провела несколько операций по слиянию и поглощению, особенно в конце 2018 года с Ocean Rig.

Второй по величине игрок — Valaris, созданный в результате слияния Ensco и Rowan, которые в 2018 году заняли 3-е и 5-е места соответственно. Китайский оператор COSL продолжает увеличивать долю рынка, но среди его буровых установок нет бурового судна.

Несмотря на увеличение количества операций по бурению на море, уровень загрузки буровых установок в мире составляет лишь 55%. Это оказало негативное влияние на рынок морского бурения, препятствуя сдаче в аренду буровых установок.Более того, сейчас на рынок поступают буровые установки, заказанные до 2015 года и строительство которых было остановлено в разгар кризиса.

Кроме того, только небольшой процент законсервированных установок был демонтирован или переоборудован; остальные вернулись в строй. Тем не менее, в конечном итоге, учитывая количество находящихся в стадии реализации морских проектов, должна быть возможность поглотить любые избыточные мощности, и рынок должен вернуться к росту в 2020 году.

Рынок гидроразрыва пласта стал одним из самых нестабильных сегментов сектора разведки и добычи ( Инжир.7а). В 2019 году это очень скоро отразило спад американского рынка наземного бурения.

Однако увеличение количества операций ГРП, проводимых вдоль горизонтальных дренажных каналов, а также расширение дренажей и геометрия трещин привели к значительному увеличению продуктивности скважин. В 2020 году этот рынок, вероятно, стабилизируется при незначительном увеличении активности.

С точки зрения игроков (рис. 7b) рынок гидроразрыва высококонцентрирован: только на три компании приходится 50% мирового рынка и на десять компаний приходится 80% рынка. .

Halliburton остается лидером рынка, значительно опережая Schlumberger. За последние три года Liberty Oilfield Services и ProPetro, занявшие 3-е и 4-е места соответственно, увеличили долю рынка за счет Schlumberger.

Геофизика в мире

Геофизическая отрасль находится в начале разработки нефтяных и газовых месторождений и является показателем геологоразведочной деятельности. В 2019 году активность в этом секторе, наконец, начала восстанавливаться , с увеличением количества работающих лодок и размера мирового флота.Стоимость услуг, упавшая с 2014 года, восстановилась в 2019 году, увеличившись за год на 20-25%. Кризис, последовавший за падением цен на нефть в 2015 году, оказал фундаментальное влияние на позиционирование игроков благодаря слияниям и поглощениям и усилению позиций китайских подрядчиков.

После пяти лет непрерывного сокращения количества судов для сейсморазведки, 2019 год стал поворотным моментом, когда мировой флот увеличился на 10%.

В середине 2019 года насчитывалось около 120 судов различных типов (2D, 3D, источник), по сравнению со 110 в 2018 году и 140 в 2014 году.

В середине 2019 года процент активных судов увеличился с 34% до 51% в год (рис. 8а). Напомним, до падения цен на нефть в 2015 году эта цифра составляла от 60 до 70%. При этом доля бездействующих судов снизилась на аналогичную величину — с 30% до 12%.

Проект внесен в феврале 2020 г.