СПОСОБЫ И СИСТЕМЫ ДЛЯ СОЗДАНИЯ КОРМОВЫХ КОМПОЗИЦИЙ
METHODS AND SYSTEMS FOR DEVELOPMENT OF FODDER COMPOSITIONS

[0001] Настоящая заявка имеет приоритет заявки США Сер.No. 11/469,565 от 1 сентября 2006, которая является частичным продолжением заявки США Сер.No.11/366,655, поданной 2 марта 2006 года и имеющей приоритет заявки США Сер. No. 60/657,980 от 2 марта 2005 года, описание которых включено в настоящую заявку полностью путем ссылки.
[0002] Настоящая заявка в целом относится к питанию животных и, в частности, к способам и системам для разработки кормовых композиций, включая кормовые композиции, которые способствуют здоровью и хорошему состоянию животных.
[0003] Биологически активные пищевые компоненты (БПК), которые при включении их в корм животных в подходящем количестве способствуют здоровью и хорошему состоянию животных, хорошо известны в настоящее время и широко используются в кормах для животных и соответствующих кормовых добавках. Примеры таких БПК включают аминокислоты, простые и сложные сахара, витамины, ко-факторы, антиоксиданты, омега-3 жирные кислоты, различные растительные препараты и т. п. Последние достижения в понимании некоторых аспектов функций БПК, которые они выполняют, улучшая состояние здоровья собак и кошек, в сочетании с открытием новых БПК привели к росту спроса на корма для животных, разработанные или предназначенные для удовлетворения конкретных потребностей и конкретных состояний или болезней у животных разных типов.
[0004] Парадоксально, но эти разработки не облегчили владельцам кошек или собак выбор для своих питомцев продуктов питания, которые могли бы обеспечить оптимальный рацион кормления. Многие животные характеризуются набором или целым комплексом аспектов, определяющих состояние их здоровья, и если при разработке диеты акцентировать внимание на каком-то одном аспекте, например на ожирении или диабете, и не уделять внимания другим вопросам, это может быть вредно для состояния здоровья и в целом может негативно отразиться на качестве жизни животного.
[0005] Предпринимались различные попытки для упрощения выбора корма для животных. В случае корма для собак, например, были разработаны и предлагаются на рынке композиции специально для щенков, взрослых собак и пожилых собак, для активных и неактивных собак, для собак мелких и крупных пород и т.п.
[0006] Были разработаны стратегии адресного предложения корма для конкретных групп животных. Так, например, в патенте США No. 6,493,641 предлагается, чтобы владелец животного предоставлял для своего питомца информацию в виде профиля (например, созданный по определенной анкете) по электронному адресу, а также направлял биологический образец (например, образец слюны, испражнений или волос), так чтобы на основе этой информации такому потребителю предоставлялись рекомендации по диете для его питомца.
[0007] Свенсен с соавт. (Swanson et al. (2003) J. Nutr. 133, 3033-3040) предположили, что функциональные геномы собак и кошек должны рассматриваться как важные аспекты исследования и что информационные ресурсы, такие как геномные карты собак и кошек, могут «рассматриваться в контексте пищевых геномных и протеомических подходов, улучшая наше понимание метаболизма и оптимизируя состояние здоровья у домашних животных» (ID. p. 30-33, реферат). Авторы дальше указывают, что «пищевые геномные, протеомические и метаболические потребности важны при определении питательных потребностей собак и кошек на разных стадиях их жизненного цикла, с целью предупреждения и лечения различных болезненных состояний и тестирования различных функциональных ингредиентов и травных добавок, которые предлагаются для разработки кормов для животных с целью последующего предложения на рынке» (ID. p. 33-38).
[0008] К настоящему времени потребности в питательных компонентах были установлены в основном в ходе эмпирических исследований, включавших скармливание различных композиций группам животных, в соответствии с различными разработанными протоколами. Данные, полученные в ходе таких исследований, способствовали, в значительной мере, прогрессу в данной области, однако, все еще остается потребность в усовершенствовании способов разработки животных кормов, которые бы способствовали улучшению здоровья конкретных субпопуляций животных, определяемых по генотипу, фенотипу или с их сочетанию, включая субпопуляции, определяемые в виде индивидуальных животных.
[0009] В различных аспектах настоящее изобретение относится к серии способов и систем, где важным компонентом является обработка информации, относящейся к функциональному геномному профилю (ФГП (FGP)) животных, в частности животных-компаньонов, таких как кошки и собаки.
[0010] В одном аспекте настоящее изобретение относится к способу выбора пищевой композиции для конкретных субпопуляций животных. Указанный способ включает: (а) доступ по меньшей мере к одной базе данных, которая включает первую группу данных, относящихся к ФГП образца биологической жидкости или образца ткани, взятых у животного для оценки физиологического состояния и, возможно, генотипа животного; (b) доступ по меньшей мере к одной базе данных, которая включает вторую группу данных, относящихся к эффектам БПК на ФГП; и (с) путем использования первого алгоритма на массиве первого и второго набора данных, обработку входных данных, которые определяют физиологическое состояние и, возможно, генотип субпопуляции, для расчета питательной формулы, используемой с целью выбора и приготовления кормовой композиции для субпопуляции животных. В одном варианте, настоящий способ также включает приготовление кормовой композиции на основе питательной формулы. В другом аспекте, настоящее изобретение относится к кормовой композиции, изготовленной по способу. Указанный способ, питательная рецептура и кормовая композиция используются для улучшения общего состояния и/или для предупреждения или лечения заболевания у одного или более животных в данной субпопуляции.
[0011] В другом аспекте, настоящее изобретение относится к компьютерной системе, используемой с целью разработки питательной формулы для субпопуляции животных. Указанная система включает, в составе одного или более пользовательских интерфейсов, (а) первую группу данных, относящихся к ФГП образца биологической жидкости или образца ткани, взятых у животного для оценки физиологического состояния и, возможно, генотипа животного, (b) вторую группу данных, относящихся к эффектам БПК на ФГП и (с) первый алгоритм, с помощью которого возможно, при его применении на массиве первой и второй групп данных, обработать входные данные, определяющие физиологическое состояние и, возможно, генотип субпопуляции, с тем чтобы рассчитать алиментарную формулу, способствующую улучшению здоровья одного или более животных из данной субпопуляции.
[0012] В родственном аспекте настоящее изобретение относится к способу разработки алиментарной формулы для субпопуляции животных. Данный способ включает доступ к описанной выше компьютерной системе для расчета, с помощью первого алгоритма, алиментарной формулы, улучшающей состояние здоровья одного или более животных из субпопуляции.
[0013] В другом аспекте, настоящее изобретение относится к способу улучшения состояния здоровья животного-субъекта, которое является одним из членов данной субпопуляции. Указанный способ включает: (а) доступ по меньшей мере к одной базе данных, которая включает первую группу данных, относящихся к ФГП образца биологической жидкости или образца ткани, взятых у животного для оценки физиологического состояния и, возможно, генотипа животного; (b) доступ по меньшей мере к одной базе данных, которая включает вторую группу данных, относящихся к эффектам БПК на ФГП; и (с) путем использования первого алгоритма на массиве первого и второго набора данных, обработку входных данных, определяющих физиологическое состояние и, возможно, генотип субпопуляции, для расчета алиментарной формулы, способствующей улучшению состояние здоровья одного или более животных из данной субпопуляции; (d) приготовление кормовой композиции на основе полученной алиментарной формулы; и (е) скармливание указанной кормовой композиции указанному субъекту.
[0014] В другом аспекте, настоящее изобретение относится к способу предписания здоровой диеты для животного, которое является членом субпопуляции, определяемой по генотипу и/или по физиологическому состоянию. Данный способ включает (а) доступ по меньшей мере к одной базе данных, которая включает первую группу данных, относящихся к ФГП образца биологической жидкости или образца ткани, взятых у животного, для оценки физиологического состояния и, возможно, генотипа животного; (b) доступ по меньшей мере к одной базе данных, которая включает вторую группу данных, относящихся к эффектам БПК на ФГП; и (с) путем использования указанного алгоритма на массиве первого и второго набора данных, обработку входных данных, определяющих физиологическое состояние и, возможно, генотип субпопуляции, с целью расчета алиментарной формулы, способствующей улучшению состояния здоровья одного или более животных в субпопуляции; и (d) предписание диеты для указанного субъекта на основе полученной алиментарной формулы.
[0015] В одном аспекте, настоящее изобретение относится к способу выбора алиментарной формулы для использования применительно к животному-субъекту, предпочтительно к животному-компаньону. Указанный способ включает: (а) доступ по меньшей мере к одной базе данных, которая включает исследуемую группу данных (иногда в тексте настоящего описания указываемую как «вторая» группа данных), относящихся к эффектам БПК на ФГП и (b) путем использования алгоритма (иногда в настоящем описании называемого как «первый» алгоритм) на массиве исследуемого набора данных, обработку входных данных, определяющих базовый ФГП для данного субъекта, с тем чтобы рассчитать алиментарную формулу. Полученная таким образом рецептура в той ситуации, когда базовый ФГП является нормальным, способствует, по меньшей мере, поддержанию нормального ФГП; а в ситуации, когда базовый набор ФГП является экстранормальным, способствует сдвигу ФГП в сторону нормализации., возможно, данный способ также включает доступ по меньшей мере к одной базе данных, которая включает набор данных по образцам (иногда в тексте настоящего описания рассматриваемый как «первый» набор данных), на основе которых могут быть идентифицированы нормальные и экстранормальные ФГП для животных, в диапазоне генотипов и физиологических состояний, который охватывает генотип и физиологическое состояние, соответственно, характерные для данного субъекта. В этом случае, при обработке входных данных, указанный алгоритм применяется как на массиве набора данных по образцам, так и на наборе исследуемых данных.
[0016] В другом аспекте, настоящее изобретение относится к способу диагностики состояния здоровья, заболевания или физиологического расстройства или предрасположенности к заболеванию или физиологическому расстройству у животного-субъекта, предпочтительно у животного-компаньона. Указанный способ включает: (а) доступ по меньшей мере к одной базе данных, которая включает набор данных по образцам, на основе которых для исследуемых животных могут быть идентифицированы нормальный и экстранормальный функциональные геномные профили, в диапазоне генотипов и физиологических состояний, которые охватывают генотип и физиологические состояния, соответственно, характерные для данного животного; и (b) при использовании алгоритма на массиве указанного набора исследуемых данных, обработку входных данных, с тем чтобы, определив функциональный геномный профиль, у субъекта, поставить диагноз, возможно, на основе поставленного диагноза, могут быть предписаны лечение или профилактические мероприятия.
[0017] В еще одном аспекте, настоящее изобретение относится к банку данных, включающих одну или множество систем, основанных на сетевых технологиях или связанных через электронные схемы с компьютером. Указанные системы могут содержать хранящиеся внутри них или на них данные, относящиеся к функциональному профилю определенного вида животного или соответствующей исследуемой модели, для оценки по меньшей мере одного из следующих параметров: (а) физиологического состояния или, возможно, генотипа животного по имеющемуся одному или более образцам ткани и/или биологической жидкости, где на основе этого параметра определяют функциональный геномный профиль; и (b) воздействия на определенный вид животного или исследуемую модель одного или более биологически активных пищевых компонентов. Данные, соответствующие указанному аспекту, группируются в виде одной или более баз данных, из которых, при поступлении через компьютер запроса, относящегося к функциональному геномному профилю и/или биологически активным пищевым компонентам, может быть предоставлена информация в виде результата поиска.
1. Другой аспект настоящего изобретения относится к менее инвазивному способу прогнозирования физиологического состояния животного, его предрасположенности к заболеванию, его способности реагировать на лечение, для осуществления которого нет необходимости использовать образец твердой ткани, отбираемой у животного. Указанный способ включает отбор образцов биологической жидкости у животных с определенными физиологическими состояниями (например, отбор контрольных образцов и образцов у больного животного), определение геномного, протеомического и метаболического профилей, которые отражают указанное физиологическое состояние, и использование определенных «обучающих» алгоритмов, таких как, без ограничения, Weighted Voting, Class Neighbors, K-Nearest Neighbors and Support Vector Machines, для определения группы генов, генных продуктов или метаболитов, по результатам использования которых указанные профили могут быть однозначно распознаны и дифференцированы от других физиологических состояний, близких к рассматриваемым. Указанный откорректированный профиль или «групповой прогностический признак» может быть впоследствии использован для определения нового или неизвестного физиологического состояния у животного, его предрасположенности к заболеванию или его способности реагировать на лечение, не прибегая к отбору образцов твердой ткани у животного. Таким образом, например, одним аспектом настоящего изобретения может быть способ прогнозирования «физиологического» типа или состояния животного и его предрасположенности к развитию заболевания или его реакции на данное диетологическое лечение, включающий:
a) применение контролируемых «обучающих» алгоритмов обработки геномных, протеомических и/или метаболических данных, полученных из обучающего набора животных или образцов, которые проявляют разные физиологические состояния;
b) определение правила прогнозирования типа;
c) применение правила прогнозирования типа к новой группе исследуемых образцов;
d) классифицирование или отнесение исследуемых образцов и соответственно животного, давшего данный образец, к определенному физиологическому состоянию на основе показателя, полученного на стадии (с); и
e) с использованием результатов, полученных на стадии (d), определение средств выведения животного с использованием БПК из экстранормального физиологического состояния в нормальное физиологическое состояние. Рассматривается также вариант, когда данный способ может включать дополнительную стадию (f), относящуюся к использованию правила прогнозирования типа, с тем чтобы отслеживать реакцию животного на лечение, описанное в данном способе.
[0018] Дополнительные и другие объекты, особенности и преимущества настоящего изобретения будут понятны специалистам в данной области.
На чертежах:
[0019] Фиг. 1 - иллюстрация, помогающая визуализировать отклонение в ФГП от нормального до экстранормального состояния, вызванное, например, заболеванием или физиологическим расстройством, а также от экстранормального состояния к более нормальному состоянию, за счет осуществления способа по изобретению.
[0020] Фиг. 2 - упрощенная схема некоторых процессов, которые вовлекаются в экспрессию гена, функционирование и метаболизм белка в клетке животного до (A) и после (B) введения БПК.
[0021] Фиг. 3 - блок-схема способа по изобретению.
[0022] Настоящее изобретение относится к способам и композициям, применяемым для улучшения состояния здоровья и/или общего жизненного статуса животного, в частности животного-компаньона, такого как собака или кошка.
[0023] Питание и здоровье животных представляют собой наиболее важные аспекты ухода за питомцами. Многим владельцам животных непросто определить, получает ли их животное хорошо сбалансированную и здоровую пищу. Но несмотря на то, что люди все больше внимания уделяют своему собственному питанию, известно относительно немного о пищевых потребностях животных, удовлетворение которых необходимо для сохранения их здоровья и хорошего общего состояния.
[0024] Применяемые в настоящее время продукты для кормления собак и кошек включают композиции, которые создаются с учетом возраста, размера, конституции организма, породы и других характеристик животных, так чтобы они могли соответствовать конкретным различиям, имеющимся между разными животными, например, различиям между разными породами или размерами этих пород. Композиции могут быть основаны на имеющихся фенотипических различиях, таких как скорость роста у собак крупных пород, в сравнении с собаками мелких пород. См., например, патенты США Nos. 5 851 573, 6 156 355 и 6 204 291.
[0025] Повышенная скорость роста у собак крупных пород может создавать определенные ортопедические проблемы (например, дисплазию бедренной кости), в связи с нарушением в процессе формирования кости, вызванным быстрым ростом мышц. У собак отмечается большое разнообразие фенотипических характеристик. Некоторые композиции были разработаны специально для отдельных животных, на основе фенотипических характеристик данного конкретного животного (см, например, патент США No. 6 669 975).
[0026] Породы собак традиционно создавались с учетом роли животных в деятельности человека, их физического фенотипа, а также исторических данных. В настоящее время во мире насчитывается более 400 пород собак, и примерно 152 из них признаны Американским Клубом собаководства (AKC, США). В настоящее время описано свыше 350 генетических расстройств чистопородных собак, при этом большая их часть ограничивается конкретной породой, типом породы или генетически запрограммированным характером. См. Паттерсон с соавт. (Patterson et al. (1998) J. Am. Vet. Med. Assoc. 193(9), 1131-1144). Многие такие расстройства имитируют человеческие расстройства и, как полагают, их привязка к определенным породам или группам пород является результатом агрессивных программ выращивания, использованных для создания определенных морфологических признаков.
[0027] В последнее время появилась новая ветвь геномных исследований человека, которая является промежуточной между подходом, основанным на оценке диетологического фона, и изучением клеточных и генетических процессов. Такого рода геномные исследования получили название пищевая, или алиментарная геномика, или «нутригеномика». Целью нутригеномики является анализ на генетическом уровне, каким образом с помощью генетических компонентов и/или диеты можно достичь баланса, через воздействие на механизмы, определяющие здоровье и заболевание, например, за счет изменения экспрессии и/или структуры генетического профиля индивидуума. Было показано, что некоторые диетические компоненты меняют экспрессию генов различными способами. Так, например, они могут действовать в качестве лигандов для белков, таких как факторы транскрипции или рецепторы, они могут метаболизироваться в рамках первичных или вторичных метаболомических путей, что приводит к изменению концентраций субстратов или интермедатов, или могут вовлекаться в функционирование сигнальных механизмов.
[0028] Функциональный геномный профиль: Термин «фенотип» в контексте настоящего описания используется для описания, в целом или применительно к любой части, наблюдаемых характеристик, функционального или иного рода, в организме, определяемых генотипом данного организма. Термин «генотип» относится к общей генетической конституции организма или любой его части. Генотип включает генетическую информацию, которая содержится как в хромосомах, так и во внехромосомных структурах.
[0029] Термин «функциональный геномный профиль» в контексте настоящего описания относится/используется для описания, в целом или применительно к любой части, функционального проявления экспрессии генных последовательностей, включая образование и функционирование мРНК и метаболитов. Функциональный геномный профиль (ФГП) может быть установлен с использованием геномных, протеомических или метаболомических подходов, или любого их сочетания.
[0030] ФГП, применительно к цели настоящего изобретения, может быть определен как характеристика, основанная на оценке двух или более полинуклеотидов (ДНК или РНК), пептидов, белков, метаболитов, биологических маркеров, SNP (в частности, функциональных SNP) или их сочетания, где такие характеристики связаны с физиологическим состоянием животного или с реакцией животного, взятого в качестве модели, на воздействие одного или более БПК.
[0031] В некоторых случаях ФГП, в целом или в любой части, содержит гены, белки или метаболиты, которые являются истинной причиной заболевания или расстройства, или могут вносить некоторый вклад в их развитие. В таких случаях такой аномалии, терапевтическая стратегия, направленная против ФГП или части ФГП, который является причиной такой аномалии, может быть эффективной при проведении лечения.
[0032] В других случаях, ФГП, который не является причиной развития заболевания или расстройства, может быть, тем не менее, связан с заболеванием или расстройством, так что в этой ситуации ФГП может использоваться как индикатор заболевания или расстройства, при его оценке до или после проведения терапии. При мониторинге характера ФГП, в таких случаях может быть установлена результативность проводимой терапии или ее отсутствие.
[0033] Геномные, протеомические и/или метаболомические данные, которые относятся к ФГП, могут быть получены на основе анализа образцов биологической жидкости и/или ткани с использованием для этого любой методики, известной в области функциональной геномики. Примеры методик, используемых для проведения функционального геномного анализа, включают, без ограничения, приведенные ниже методики, которые могут использоваться по отдельности или в сочетании: (а) чипы и микрочипы на основе одно- или многоцветных генов и белков в низко- и высокоплотном форматах, основанные, например, на стеклянных, силикатных, пластиковых, мембранных подложках, или нанесенных на шарики или подложки, включающие разные указанные выше сочетания, в том числе, например, проведение нозерн-блот анализа или вестерн-блот анализа; (b) методы масс-спектрометрии в формате квадрупольного анализа, масс-спектрометрии, проводимой на основе оценки времени полета, на основе оценки захвата квадрупольного иона или при использовании Фурье-трансформации с использованием циклотронных резонансных масс-спектрометров, или их сочетаний; с использованием различных источников ионизации, включающих, без ограничения, метод матричной лазерной десорбции-ионизации, метод ионизации путем электронапыления, метод ионизации путем распыления наночастиц и метод усиленной на поверхности лазерной десорбции-ионизации; (с) стратегий на основе полимеразно-цепьевой реакции (ПЦР) с использованием отдельных и мультиплексных количественных методик ПЦР в масштабе реального времени; (d) гель-электрофореза (одно- или многомерного), в том числе методы, включающие использование двуцветных 2D-гелей, в рамках электрофореза в ДСН-полиакриламидном геле (ДСН-ПААГ) и 2D-ПААГ; и (e) жидкостную хроматографию (одно- или многомерную), в виде отдельной методики или в сочетании с методами масс-спектрометрии.
[0034] ФГП могут быть определены в рамках методов общей визуализации, при анализе цифровых и/или текстовых массивов данных, в типичном случае после их нормализации и предварительной обработки, для снижения или устранения информационного шума. Методики, которые могут быть использованы для определения ФГП, включают, без ограничения, методы оценки ближайших соседей, стратегии, основанные на анализе невральных сетей, скрытые модели Маркова, сети Байезиана, генетические алгоритмы, векторные поддерживающие устройства и их сочетания.
[0035] Использование ФГП делает системы и способы по изобретению более мощным инструментом, чем использовавшиеся ранее способы, которые были основаны только на геномном или генотипическом анализе. Количество функциональных белков в клетке организма в значительной мере превосходит число последовательностей ДНК, которое отражает индивидуальные гены в клетке. Это связано с тем, что индивидуальная генная последовательность может быть основой для создания более чем одного функционального белка. Генные последовательности могут быть модифицированы за счет добавления, делеции или полиморфизма одного или более нуклеотидов в одном или обоих аллелях генного локуса, и этот процесс дополнительно усложняется механизмом альтернативного сплайсинга, который может приводить к образованию более, чем одного вида мРНК, из каждой отдельной генной последовательности, что создает большое разнообразие форм белка.
[0036] Очевидное расхождение между числом генов и числом функциональных белков дополнительно усиливается тем фактом, что белок может быть модифицирован за счет одной или более пост-трансляционных модификаций, которые могут включать протеолитическое расщепление, фосфорилирование, гликозилирование, ацилирование, метилирование, сульфатацию, фенилирование, витамин С-зависимые модификации (например, гидроксилирование пролина и лизина и амидирование карбоксильного конца), витамин К-зависимые модификации (например, карбоксилирование остатков глютаминовой кислоты) и включение селеноцистеина с образованием селен-содержащих белков.
[0037] ФГП животного или модели животного, или ткани, или клетки, взятой от такого животного, может находиться в «нормальном» или «экстранормальном» состоянии. Нормальный ФГП представляет собой такой ФГП, который имеется у животного, демонстрирующего состояние здоровья по описанию и который в основном является показателем такого состояния. В типичном случае «нормальный» ФГП связан с гомеостазом, с тенденцией к стабильности в функционировании организма, возникающей, например, за счет деятельности внутренних контролирующих систем, активируемых по принципу отрицательной обратной связи. «Экстранормальный» ФГП представляет собой такой ФГП, который выходит за диапазон, указанный в качестве нормального. «Экстранормальный» ФГП может быть связан с нарушением гомеостаза, которое часто связано с прогрессированием с течением времени отклонения «экстранормального» ФГП далее в сторону от нормального уровня, в отсутствие определенных воздействий (например, согласно способу настоящего изобретения), направленных на остановку такого прогрессирования. При отсутствии контроля, такое прогрессирование может в конечном итоге привести к гибели животного. «Экстранормальный» ФГП, в этой связи, часто является показателем состояния, противоположного состоянию здоровья, например, состояния болезни или физиологического расстройства у животного. Такое состояние может быть очевидным или может быть латентным (то есть асимптоматическим). Такой «экстранормальный» ФГП может быть в некоторых ситуациях показателем предрасположенности, наследственной или иной, к заболеванию, и в таких случаях сдвиг ФГП в сторону более «нормального» состояния (например, согласно способу настоящего изобретения) может быть эффективным в плане предупреждения или профилактики заболевания.
[0038] На фиг. 1 проиллюстрирован, с соответствующими цифровыми обозначениями, домен ФГП 10, содержащий внутреннее кольцо 14, которое представляет «нормальный» ФГП. Небольшой участок 15 в центре внутреннего кольца 14 может рассматриваться как «оптимальный» или «совершенный» ФГП, но существенно, что гомеостаз и состояние здоровья в основном соответствуют ФГП в пределах «нормального» диапазона, который представлен внутренним кольцом 14. Указанный домен также содержит зону 12, отражающую «экстранормальный» ФГП, а также участок за пределами зоны 12, самую удаленную зону 11, где ФГП настолько далек от «нормального» состояния, что клетки или ткань, демонстрирующие такой ФГП, находятся в состоянии, близком к гибели. При этом отсутствует резкое разделение между «нормальным» и «экстранормальным» ФГП, как показано на фиг. 1, где присутствует промежуточная или переходная зоны 13 между внутренним кольцом 14 («нормальной») и кольцеобразной зоной 12 («экстранормальной»). Однако, если обнаружено, что рассматриваемые животные имеют ФГП, который явно не относится ни к «нормальному», ни к «экстранормальному» состоянию, то есть находится в переходной зоне 13, то такой ФГП должен рассматриваться как «экстранормальный» и, в этой связи, должна быть проведена соответствующая коррекция, например, согласно способу настоящего изобретения.
[0039] Векторы 21, 22, 23, 24 и 25 отражают тенденции в ФГП, которые начинают действовать, например, как только животное входит в состояние заболевания или физиологического расстройства или при прогрессировании у данного животного такого состояния. Вектор 22 отражает переход от состояния болезни к гибели. Вектор 26 отражает переход от здорового или «нормального» состояния к гибели. Примеры векторов 26 включают здоровое животное, которое погибло в несчастном случае, например, было сбито машиной. Векторы 32, 33 и 34 обозначают перемещения в «экстранормальном» ФГП, которые возникают в ходе осуществления настоящего изобретения. Такие сдвиги, как минимум, направлены непосредственно на достижение более нормального состояния и, в случае их пролонгирования, могут полностью вернуть ФГП к «нормальному» состоянию, то есть во внутреннее кольцо 14, согласно фиг. 1. Следует отметить, что когда ФГП уже находится в «нормальном» состоянии, осуществление настоящего изобретения, возможно, обеспечивает больший сдвиг к состоянию «нормальности», но поддерживает ФГП в указанном «нормальном» диапазоне.
[0040] Групповой прогностический показатель
Термин «групповой прогностический показатель» относится к геномному, протеомическому и метаболомическому профилю, который может быть определен с использованием контролирующих «обучающих» методик, в которых используются алгоритмы, таких как, без ограничения, Weighted Voting, Class Neighbors, K-Nearest Neighbors и Support Vector Machines, на основе группы предварительно отобранных образцов («обучающий набор»), для установления прогностического правила, которое будет применяться для классификации новых образцов («исследуемый набор».
[0041] Животные: термин «животное» означает человека или другое животное, включающее птиц, корову, собаку, лошадь, кошку, борова, мышь, овцу, свинью. Предпочтительно, указанное животное представляет собой животное-компаньона, наиболее предпочтительно, этот термин относится к представителям семейства собак или кошек, например, это может быть собака или кошка. Животные-компаньоны: термин «животное-компаньон» в контексте настоящего описания обозначает позвоночное животное любого вида, которое содержится человеком-хозяином в качестве домашнего питомца или которое используют для работы, связанной с сенсорными способностями или полезными поведенческими свойствами животного (например, охотничьи собаки, сторожевые собаки, собаки-пастухи, пастушьи собаки и др.). В большинстве случаев, представители указанного вида относятся к млекопитающим. В контексте настоящего описания, термин «владелец» обозначает лицо, выполняющее функцию ухода за животным, более конкретно, лицо, осуществляющее кормление животного, которое, возможно, является официальным владельцем животного и которое, в этой связи, может представлять собой держателя, хранителя животного или индивидуума, просто ухаживающего за животным. «Владельцем» в контексте настоящего описания может быть один человек или множество лиц, разделяющих такую ответственность, например, члены семьи или один человек или более лиц, которым такая ответственность была предоставлена или доверена. Важным аспектом, который позволяет отличать домашнее животное от сельскохозяйственного животного в ряде других ситуаций, заключается в том, что его питание во многом или полностью обеспечивается владельцем и, в этой связи, может полностью им контролироваться. В данном аспекте, домашнее животное («животное-компаньон») отличается, например, от пасущихся или пастбищных животных. В контексте настоящего описания, термин «конечный пользователь», например, применительно к кормовой композиции, приготовленной по изобретению, в типичном случае относят к владельцу животного-компаньона согласно приведенному выше описанию.
[0042] Согласно конкретному варианту осуществления настоящего изобретения, указанный вид представляет собой такой вид, который характеризуется высокой степенью фенотипических и, возможно, генотипических вариаций, в рамках вида в целом, но охватывает множество пород, и в пределах этого множества отмечается достаточная гомогенность. Такая ситуация имеет место, например, в случае домашней собаки (Canis familiaris) и применима также в значительной мере к другим видам, включая домашнюю кошку (Felis catus).
[0043] Способы по изобретению используются применительно к некоторым видам животных или популяций, удовлетворяющих по меньшей мере одному из следующих критериев: (a) диета животного в значительной мере или полностью контролируется владельцем (включая держателя или охранника) и (b) указанный вид или популяция охватывают множество пород, в пределах которых имеется значимая фенотипическая и, возможно, генотипическая гомогенность, независимо от того, признаны ли данные виды или данные популяции как животные-компаньоны. Таким образом, настоящее изобретение используется при разработке пищевого рациона для некоторых фермерских животных, таких как куры, свиньи, для экзотических животных в зоологических садах и парках и т. п.
[0044] Субпопуляции: термин «субпопуляция» в тексте настоящего описания относится к группе, включающей от одного до нескольких животных одного вида, где указанная группа меньше, чем полностью вид, такая группа определяется генотипом и/или одним или болееи признаками физиологического состояния, которые в данной субпопуляции, включающей более одного представителя, являются общими для всех членов такой субпопуляции.
[0045] В некоторых вариантах субпопуляция определяется, по меньшей мере частично, типом породы. Например, в случае собак, могут быть идентифицированы различные типы пород, такие как подружейные собаки, терьеры, маленькие комнатные собачки, гончие, пастушьи собаки и т.п., где каждый из типов включает множество специфических пород.
[0046] В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения, субпопуляция определяется, по меньшей мере частично, конкретной породой. Так, например, признанные породы собак (часть из которых может дальше подразделяться на подгруппы), включают следующие: афганская борзая, эрдельтерьер, Акита-ину, аляска-маламут, бассет-хаунд, бигль, бельгийская овчарка, английская кровяная гончая, пограничная колли, пограничный терьер, борзая, боксер, бульдог, бультерьер, кернтерьер, чихуахуа, чау-чау, кокер-спаниель, колли, корги, такса, далматский дог, доберман, английский сеттер, фокстерьер, немецкая овчарка, золотистый ретривер, датский дог, грейхаунд, грифон брюссельский, ирландский сеттер, ирландская борзая-поводырь, спаниель короля Карла, лабрадор, лхаса апсо, мастиф, ньюфаундленд, бобтейл, папильон, пекинес, пойнтер, шпиц, пудель, мопс, ротвейлер, сенбернар, салуки, самоедская лайка, шнауцер, шотландский терьер, шетлендская овчарка, шитцу, сибирская лайка, скайтерьер, спрингер, вест-айлендский терьер, гончая, йоркширский терьер и т.п. В случае животных смешанной породы субпопуляция может быть определена, по меньшей мере частично, происхождением породы, которое может быть установлено на основе данных о родительских породах, по фенотипическим характеристикам, генотипической оценке или с использованием генетических маркеров, таких как SNP.
[0047] В некоторых вариантах субпопуляция определяется, по меньшей мере частично, физиологическим состоянием. Термин «физиологическое состояние» в контексте настоящего описания обозначает, взятые по отдельности или в сочетании, физическими, патологическими, поведенческими и биохимическими параметрами животного, включая его размер, вес, возраст, уровень активности, характер и состояние здоровья или наличие заболевания. Физиологическое состояние является результатом взаимодействия генотипа со средой проживания данного животного. Субпопуляция, определяемая, по меньшей мере частично, физиологическим состоянием, может создавать разделительные линии в породе животного. Так, например, субпопуляция может состоять из взрослых кошек, которые характеризуются избыточной потерей волос, собак с ожирением, маленьких комнатных собачек с респираторным заболеванием, пожилых собак крупной породы, длинношерстных кошек с почечной недостаточностью и т.п. Альтернативно, субпопуляция может определяться, частично, физиологическим состоянием, но ограничивается одной или более породами или определенным происхождением пород. Примеры таких популяций включают агрессивных пуделей, лабрадоров с инвазией эхинококками, самок собак со стерильными яичниками, где источник происхождения породы включает бигль и т.п.
[0048] Субпопуляция может, в некоторых вариантах, быть очень маленькой, например, может быть такой популяцией, члены которой находятся в тесном родстве (например, представляют собой потомство одного племенного кобеля или котят из одного выводка), или в некоторых вариантах указанная субпопуляция может быть определена как отдельное животное. В одной серии вариантов, указанная субпопуляция включает собак. В другом вариант указанная субпопуляция представляет собой кошачью субпопуляцию.
[0049] Образцы биологической жидкости и образцы ткани: образец биологической жидкости или образец ткани в контексте настоящего описания может представлять собой любой такой образец, который пригоден для геномного, протеомического и метаболомического анализа. Для проведения геномного анализа, указанный образец должен обеспечить ДНК в количестве, которое может быть нужно амплифицировать, хотя это, возможно, например, по процедуре ПЦР. Образцы, не содержащие ДНК или РНК, как это часто бывает, например, в случаев образцов мочи, могут, тем не менее, обеспечивать полезную протеомическую и/или метаболомическую информацию.
[0050] Биологические жидкости, которые могут быть отобраны в качестве образцов, включают выделения (фекалии и моча), кровь, слюну, амниотическую жидкость и т.п. Образцы ткани могут быть получены после смерти животного из любой части тела, но для целей настоящего изобретения более полезно отбирать образцы от живых животных, например, путем биопсии, путем хирургического отбора (например, в ходе хирургии, проводимой для других целей), при исследовании щечных мазков, при удалении для анализа некоторого количества волос.
[0051] Первая группа данных: системы и способы по изобретению, описанные выше, включают по меньшей мере два набора данных, рассматриваемых как «первый» (или образец) и «второй» (или исследуемый) набор данных. Указанные наборы данных в типичном случае хранятся в цифровой форме и организуются в виде одной или более баз данных, которые содержатся на среде, доступной для обмена информацией с пользователем, такой как компьютер или устройство с периферической памятью или устройство для хранения данных. База данных может быть виртуальной, то есть она может существовать только в сетевом формате с использованием множества устройств.
[0052] Первая и вторая группы данных могут быть частями одной базы данных или могут представлять собой отдельные базы данных. Одна из указанных первых и вторых груп данных, а также оба этих набора данных, при желании, могут быть структурированы с получением более чем одной базы данных, главное при этом, чтобы указанные данные можно было использовать для обработки согласно приведенному ниже более полному описанию.
[0053] Первая группа данных (набор данных по образцам) включает данные, полученные в результате функционального геномного анализа множества образцов биологической жидкости и/или ткани, взятых у животных, которые будут отражать широкий диапазон генотипов (например, у собак или кошек разных пород) и фенотипов или физиологических состояний, включающий как здоровых животных (в типичном случае демонстрирующих «нормальный» ФГП), так и животных с множеством различных болезненных состояний (в типичном случае демонстрирующих «экстранормальный» ФГП). Указанные данные могут быть структурированы, например, таким образом, чтобы можно было провести корреляцию функциональных геномных параметров с генотипическим и фенотипическим свойствами. При этом, первая группа данных может быть использован с целью определения функционального геномного профиля (ФГП) для любой субпопуляции, отражающей генотип и физиологическое состояние, соответствующие указанному набору данных. По мере нарастания объема первого набора данных, может быть достигнуто множество важных преимуществ, в том числе следующие: (1) диапазон субпопуляций, охватываемых таким набором данных, становится более исчерпывающим; (2) показатели ФГП для конкретных субпопуляций становятся более надежными; и (3) указанные данные могут использоваться с большей достоверностью при разработке прогнозируемых ФГП для субпопуляции, которая конкретно не отражена в наборе данных.
[0054] Функциональный геномный анализ каждого образца, отраженный в первом наборе данных, может включать анализ одной или более ДНК, РНК (например мРНК), белков, метаболитов и биологических маркеров, таких как ферменты.
[0055] Для иллюстрации варианта использования указанного рода данных с целью разработки прогнозируемого набора ФГП, рассматривается набор данных, который включает большой объем функциональных геномных данных, например, на пограничной колли, и который охватывает большой диапазон состояний здоровья и заболевания, но не содержит конкретной информации по возможности наследственной предрасположенности к раку мочевого пузыря и о наличии симптомов остеоартрита, конкретно для пограничной колли. Однако, если имеются функциональные геномные данные, которые коррелируют с предрасположенностью к раку мочевого пузыря и остеоартриту для других пород, то информация применительно к пограничной колли, о предрасположенности к раку мочевого пузыря и остеоартриту может обработана с использованием известных статистических методов с получением прогностических данных или «наиболее вероятных» ФГП для субпопуляции, представляющей интерес.
[0056] Аналогично, может быть использован алгоритм, позволяющий предсказать ФГП для конкретного животного смешанной породы, на основе данных, полученных для чистопородных животных, отражающих родительские породы или типы помесных пород животных. Таким образом, в некоторых вариантах может быть выведена корреляция функциональных геномных данных на основе ФГП животных разных пород или на основе смеси пород тех же видов.
[0057] Данные, используемые для разработки ФГП, могут быть получены из источников, отличных от функционального геномного анализа образцов биологической жидкости и/или ткани, описанных выше. Так, например, в некоторых вариантах, указанные данные могут быть взяты из опубликованных в литературе результатов исследований. В некоторых вариантах, указанные данные могут быть получены из общественно доступных или коммерчески доступных банков данных, например через интернет-страницу. В некоторых вариантах, указанные данные могут быть получены при оценке генома целевого вида животного, а в других вариантах, гомологичные функциональные геномные данные могут быть получены на основе результатов для вида, отличного от целевого животного, такого как человек, крыса или мышь. В некоторых вариантах, указанные данные могут быть получены при оценке геномов у видов, отличных от вида целевого животного.
[0058] Для того чтобы способ по изобретению мог использоваться применительно к широкому диапазону субпопуляций, первая группа данных должена быть очень обширной. В том случае, когда данный способ используется с тем, чтобы применяться на ограниченном числе субпопуляций животных, может использоваться набор данных, полученных на основе относительно небольшого числа образцов, например, включающий около 100 образцов. Однако в большинстве случаев, желательно иметь исчерпывающий набор данных, полученный при использовании образцов в количестве, достигающем примерно до 1000, в частности, примерно до 10000 или более.
[0059] Таким образом, первую группу данных, в одном из вариантов, получают на основе образцов, взятых у множества животных, отражающих диапазон генотипов и физиологических состояний, которые в целом охватывают субпопуляцию, представляющую интерес, так что нет необходимости конкретно включать указанную субпопуляцию.
[0060] В некоторых вариантах, первая группа данных позволяет идентифицировать нормальный и экстранормальный ФГП для животных, демонстрирующих определенный диапазон генотипических и физиологических состояний, которые охватывают генотип и физиологическое состояние, соответственно, исследуемого животного, для которого были представлены входящие данные. Термин «охватывает», применительно к генотипу в контексте настоящего описания, обозначает животных, относящихся, по меньшей мере, к данному типу породы исследуемого животного и в норме, к конкретной породе исследуемого животного, или в случае субъекта помесной породы, животные, имеющие одинаковое происхождение породы, будут отражаться в указанном наборе данных. Что касается физиологических состояний в контексте настоящего описания, то термин «охватывает» обозначает, что животные, по отдельности и в совокупности, с физиологическим состоянием, близким к состоянию у данного субъекта, отражаются в указанном наборе данных, даже если конкретное сочетание физиологических состояний у исследуемого субъекта не отмечается для одного животного в указанном наборе данных. Аналогично, диапазон генотипов и физиологических состояний, отраженных в первом наборе данных, рассматривается как «охватывающий» генотип и физиологическое состояние субъекта, если такой генотип и такое физиологическое состояние независимо могут быть найдены в указанном наборе данных, даже если они и не отмечается для одного животного.
[0061] Каждый образец, взятый от индивидуального животного для анализа, должен сопровождаться записью, которая регистрируется как часть первого набора данных. Запись о происхождении включает зоографические данные, важные для определения генотипа и физиологического состояния на момент отбора образца у животного, для которого был предоставлен образец.
[0062] Термин «зоографические данные» в контексте настоящего описания относится к любой информации и во всей ее полноте, количественной или качественной, которая была собрана применительно к животному, для которого был предоставлен образец биологической жидкости или ткани, из источников, отличных от результатов анализа или эксперимента, проведенных на самом образце. Источники зоографических данных могут включать базовую информацию, предоставленную владельцем, включающую, например, ответы на анкету, записи, сделанные при ветеринарном осмотре, в том числе такого рода, которые являются показательными для прошлого и настоящего состояния здоровья или заболевания у животного, родословную животного, если она имеется, биометрические показатели (рост, вес и т.п.) ко времени отбора образца и т.п.
[0063] Зоографические данные, входящие в первую группу данных, могут включать один или более аспектов, относящихся к генотипу. Примеры таких информационных аспектов включают, без ограничения, породу животного, независимо от того, была ли его родословная зарегистрирована такой организацией как AKC (Американский Клуб собаководства) или другой соответствующей организацией, или нет; родословную, если она известна; в случае, если животное относится к помесной породе, происхождение породы животного, включая одну или более пород его родителей и, при возможности, предков более ранних поколений; пол животного; тип шерстного покрова (например, длинношерстное, короткошерстное, с жесткой шерстью, с завитой шерстью, гладкошерстное животное) и масть; очевидные наследственные состояния и расстройства.
[0064] Зоографические данные, входящие в первую группу данных, могут включать один или более аспектов, относящихся к физиологическому состоянию. Примеры таких информационных аспектов включают, без ограничения, возраст (хронологический и, если возможно определить, физиологический); вес; размеры (например, высоту в холке, длину ног, длину спины и т.п.), записи по ветеринарной истории болезни; данные по репродуктивной функции, включая данные о кастрации, количеству и размерам выводка; состояние здоровья или наличие заболевания в настоящее время и любые происшедшие за последнее время изменения в этом контексте, включая любое диагностированное состояние или расстройство, а также любые симптомы, независимо от того, были они диагностированы или нет; наличие паразитов, включая блох; данные об аппетите и имевшие за последнее время изменения в этом аспекте; уровень физиологической активности; острота психических функций; аномалии в поведении; и характер (например, робость, агрессивность, послушность, нервозность).
[0065] Термин «хронологический возраст» животного относится к фактическому времени (например, в годах или месяцах) с момента рождения. «Физиологический возраст» животного представляет собой оценку среднего хронологического возраста животного или животного близкой породы, демонстрирующего такое же связанное с возрастом физиологические состояние (мобильность, острота психических функций, состояние зубов и т.п.), что и данное животное.
[0066] Зоографические данные могут также включать аспекты, связанные со средой, в которой живет данная субпопуляция животных. Соответствующие аспекты включают, без ограничения, климат, время года, географическое положение и условия обитания. Так, например, эти данные могут представлять собой материал, используемый при разработке кормовой композиции для животного, с тем чтобы определить, где живет данное животное: в теплом или сухом климате, или оно живет в засушливом или во влажном климате; какое в данный момент время года: весна, лето, осень или зима; а также, что важно, содержится ли это животное внутри помещения или за пределами помещения; находится ли оно дома или живет, например, в конуре, на месте службы, например, в случае сторожевых собак, полицейских собак и т.п., или в каких-то других условиях проживания; содержится ли это животное индивидуально или вместе с другими животными; живет ли оно в городе или в сельской зоне; а также включают соответствующие данные о почтовом коде, государстве и/или стране; имеется ли воздействие, и в какой мере, на среду обитания загрязняющих веществ (например, табачного дыма) и т.п.
[0067] Вторая группа данных: вторая группа данных (набор исследуемых данных) включает данные по эффекту биологически активных пищевых компонентов (БПК), по отдельности и в сочетании, на ФГП. Указанные данные могут включать информацию, полученную из любых общественно доступных или коммерчески доступных источников, и/или результаты исследований, проведенных для создания второй группы данных.
[0068] Исторически, огромный эффект определенных БПК на состояние здоровья определяли в исследованиях по скармливанию, где использовались живые животные конкретного вида, представлявшего интерес, например, собаки или кошки. По изобретению, эффекты БПК на субклеточном уровне, то есть на ФГП клеток, может быть определен в рамках управляемых экспериментов, где модельные животные подвергаются воздействию различных уровней и/или в течение варьирующих периодов времени одного или более БПК. Термин «различные уровни», применительно к БПК, в контексте настоящего описания включает также нулевой уровень БПК. При включении в данный тест множественных уровней БПК, возможно определить зависимость доза-ответ.
[0069] В некоторых вариантах модельное животное может включать живых животных того вида, который представляет интерес. Однако обширный набор данных может быть более быстро и экономно собран при использовании одной или более альтернативных исследуемых моделей, как описано ниже в качестве примеров.
[0070] В одном варианте альтернативная исследуемая модель представляет собой модель позвоночного животного, например, мелкого вида, который хорошо адаптирован к функциональным геномным исследованиям, такого как мыши, крысы, морские свинки или куры. В другом варианте, альтернативная исследуемая модель представляет собой модель беспозвоночного животного, например, такой вид беспозвоночных, как круглые черви Caenorhabditis elegans (C. elegans) или плодовая мушка Drosophila melanogaster, геном которых достаточно хорошо изучен. Дополнительно, альтернативная исследуемая модель может представлять собой модель, отличную от животного, например, дрожжи, такие как Candida albicans. В другом варианте, альтернативная исследуемая модель представляет собой клеточную культуру, например, модель, которая создается с использованием первичных и/или иммортализованных клеточных линий, взятых от вида, представляющего интерес (например, от собак или кошек), или из другого источника, включая человека. В другом варианте, альтернативная исследуемая модель представляет собой модель ex vivo, в которой используются тканевые эксплантаты, взятые от животного и поддерживаемые за пределами его тела.
[0071] На фиг. 2 показаны диаграммы (A) и (B), которые демонстрируют некоторые процессы, вовлекаемые в генную экспрессию, функцию и метаболизм белков в клетке животного, до и после введения БПК, соответственно.
[0072] Что касается воздействия на клеточном уровне, то, не ограничивая себя рамками какой-либо определенной теории, следует отметить, что БПК могут действовать в качестве лиганда для белка, такого как фактор транскрипции или рецептор, и могут метаболизироваться по первичным или вторичным метаболическим путям, изменяя при этом концентрацию субстратов и/или интермедиатов, вовлекаемых в генную регуляцию или клеточную сигнальную функцию, или они могут изменять пути сигнальной трансдукции и проведение сигналов за счет положительного или отрицательного воздействия на сигнальные пути.
[0073] Процессы сигнальной трансдукции, генной экспрессии и метаболизма, все, связаны с участием белков. Как показано на фиг. 2(B), БПК могут поступать в цитоплазму клетки и за счет процесса сигнальной трансдукции влиять на экспрессию гена в ядре. Альтернативно, БПК могут оказывать влияние на белковый рецептор в клеточной мембране (на наружной границе цитоплазмы), и рецепторный белок будет посылать сигнал по пути сигнальной трансдукции, который будет оказывать эффект на экспрессию гена в ядре. За счет модификации экспрессии генов, БПК могут влиять на большое число процессов, опосредованных участием белка, как показано в схематическом виде на фиг. 2(B), где использованы более жирные стрелки, чем на фиг. 2(A).
[0074] Вторая группа данных может включать информацию не только по химическим или биологическим компонентам, известным как БПК, но также по множеству материалов, которые раньше не рассматривались как пищевые, нутрицевтики или как фармакологические компоненты. В качестве таких материалов, в тексте настоящего описания рассматриваются БПК, которые могут оказывать полезный эффект на экспрессию по меньшей мере одного гена, на функцию по меньшей мере одного белка или на продукцию по меньшей мере одного метаболита. В одном варианте осуществления настоящего изобретения, БПК, представляющие интерес, относятся к материалам, имеющим статус GRAS (материал, который в основном рассматривается как безопасный) или эквивалентный статус, по данным Федерального Управления США по контролю за пищевыми и фармацевтическими препаратами (FDA; Food and Drug Administration), фиксированные в соответствующих постановлениях или аналогичных регламентах других стран, или которые рассматриваются как подходящие для того, чтобы получить такой статус. В других вариантах, БПК могут представлять собой терапевтически или фармакологически эффективные соединения, например, лекарственные вещества или травные лекарственные средства.
2
3
1
2
[0075] Многие БПК представляют собой химические вещества, которые в основном входят в пищевые продукты как природные компоненты, и, соответственно, могут быть экстрагированы из этих продуктов. БПК во многих случаях могут быть также получены в рамках микробиологических процессов (в ходе ферментации) или процессов синтеза. Примеры БПК, которые представляют собой химические вещества, включают без ограничения: аминокислоты; простые сахара; сложные сахара; триглицериды со средней длиной цепи (MCT); триацилглицериды (TAG); n-3 (омега-3) жирные кислоты, включающие α-линоленовую кислоту (ALA), эйкозапентаноевую кислоту (EPA) и докозагексаноевую кислоту (DHA); n-6 (омега-6) жирные кислоты, включающие линолевую кислоту (LA), γ-линоленовую кислоту (GLA) и арахидоновую кислоту (ARA); источники холина, такие как лецитин; жирорастворимые витамины, включающие витамин А и его предшественники, такие как каротиноиды (например, β-каротин), источники витамина D, такие как витамин D (эргокальциферол) и витамин D (холекальциферол), источники витамина E, такие как токоферолы (например, α-токоферол) и токотриенолы, а также источники витамина К, такие как витамин K (филлохинон) и витамин К (менадион); водорастворимые витамины, включающие витамины группы B, такие как рибофлавин, ниацин (включающие никотинамид и никотиновую кислоту), пиридоксин, пантотеновую кислоту, фолиевую кислоту, биотин и кобаламин; а также витамин С (аскорбиновую кислоту); антиоксиданты, включающие некоторые из перечисленных выше витаминов, в особенности витамины Е и С; а также биофлавоноиды, такие как катехин, кверцетин и теафлавин; хиноны, такие как убихинон; каротиноиды, такие как ликопен и ликоксантин; ресвератрол; α-липоевую кислоту; L-карнитин; D-лимонен; глюкозамин; S-аденозилметионин; и хитозан.
[0076] Что касается наличия аминокислот в приведенном выше иллюстративном перечне БПК, то практически все пищевые продукты содержат белок, который в типичном случае поставляет для организма все необходимые аминокислоты. Однако, имеющийся в пище белок, возможно, содержит незаменимые аминокислоты в тех пропорциях, которые оптимальны для поддержания здоровья животных в конкретных субпопуляциях, и добавка одной или более аминокислот или источников белка, обогащенного такими аминокислотами, может быть желательной.
[0077] Аналогичные подходы применимы в случае простых и сложных сахаров, которые представляют собой БПК и которые могут быть компонентами углеводной фракции пищи, но могут и не представлять собой такие компоненты, а также могут быть некоторыми жирными кислотами, включая n-3 и n-6 жирные кислоты, которые также представляют собой БПК и также могут как входить в состав липидной фракции пищи в качестве компонентов, так могут и не представлять такие компоненты.
[0078] Другие микрокомпоненты, необходимые для сбалансированной диеты животных (белок, углевод, жир и волокна), при расчете пищевой ценности кормового продукта, ниже будут рассмотрены отдельно от БПК, перечисленных ранее.
[0079] Некоторые биологические материалы, в особенности материалы растительного происхождения, могут рассматриваться как БПК и, при желании, могут быть включены в состав второй группы данных. В большинстве таких материалов должен быть идентифицирован биологически активный ингредиент, даже в том случае, когда биологически активным компонентом является другой материал, когда он неизвестен, поскольку биологические компоненты могут присутствовать и вносить свой вклад в биологически активный эффект биологического материала.
[0080] Репрезентативными лекарственными растениями, которые могут использоваться в качестве БПК, являются, без ограничения, растения алоэ вера, дудник китайский, эхинацея, энотера, лен, чеснок, имбирь, гинкго билоба, женьшень, зеленый чай, соя, куркума, проростки пшеницы и чай мате.
[0081] Таким образом, вторая группа данных включает данные, относящиеся к эффектам на ФГП, продемонстрированным на модели животных для соответствующих БПК, исследованных на данной модели. На основе этой группы данных, при использовании соответствующего алгоритма могут быть отобраны один БПК или сочетание БПК, оказывающие желательный эффект на ФГП.
[0082] Входные данные: входные данные, обработанные с использованием методов настоящего изобретения, включают данные, которые определяют генотип и физиологическое состояние субпопуляции, для которой разрабатывается данная диета, предписывается соответствующая питательная рецептура или готовится кормовая композиция. Входные данные могут содержать зоографические данные, включая указанные выше любые типы зоографических данных в виде части записи об источнике образцов в составе первой группы данных. В некоторых вариантах, входные данные для исследуемого животного включают информацию по ФГП, полученную при исследовании одного или более образцов ткани и/или биологической жидкости, взятых у исследуемого животного. Согласно указанным вариантам осуществления изобретения, входные данные могут указывать на то, что ФГП находится в нормальном или экстранормальном диапазоне.
[0083] Компьютеризированная система по изобретению в типичном случае включает интерфейс с пользователем, позволяющий вводить входные данные.
[0084] Ввод зоографических входных данных в систему может быть осуществлен оператором интерфейса на основе анкеты, заполненной владельцем исследуемого животного, в виде бумажного документа или в электронном виде. Альтернативно, ввод таких данных может быть осуществлен непосредственно пользователем через интерфейс.
[0085] Пользовательский интерфейс для ввода зоографических данных может быть удален от основного процессора (где входные данные обрабатываются согласно способу настоящего изобретения), но связан с ним через сеть, такую как интернет. Альтернативно, пользовательский интерфейс может находиться недалеко от основного процессора (например, может быть соединен с ним проводной связью), например, на оптовом складе или в ветеринарном пункте. В различных вариантах, указанный пользовательский интерфейс может включать, в иллюстративном варианте и без ограничения, клавиатуру и монитор; персональный компьютер, например, находящийся дома у владельца животного; терминал с экраном; телефон с тоновым режимом набора или систему, активируемую голосом. Альтернативно, зоографические данные могут быть предварительно введены в компьютер и содержаться на таких носителях, которые включает баркоды или альфа-цифровые характеристики в машиночитаемом виде; флоппи диски, CD-ROM, карты памяти, чипы и т.п., которые могут сканироваться или загружаться в терминал, оборудованный соответствующими устройствами для чтения таких носителей. Указанные носители, в некоторых вариантах, могут быть фиксированы у исследуемого животного, например, на ошейник, через ухо или на через ошейник, или, как в случае некоторых видов чипов, могут хирургически имплантироваться под кожей животного. В качестве еще одного варианта, следует отметить, что зоографические данные могут быть заранее введены в компьютеризированную систему и храниться в составе базы данных, откуда эти данные могут быть получены при поиске путем ввода уникального кода для данного исследуемого животного, применительно к которому были введены зоографические данные. Такой код может вводиться с помощью интерфейса любого типа и на любом подходящем носителе, включая указанные выше носители.
[0086] Обработка входных данных с целью получения питательной формулы. Обработку входных данных для субпопуляции (которая, как было указано выше, может представлять собой всего одно исследуемое животное) проводят с помощью алгоритма, которому в настоящем тексте дано название «первый» алгоритм и который используют на массиве первой и второй группы данных, приведенных выше, с тем чтобы получить из введенных данных формулу пищевого продукта, которая будет способствовать поддержанию здоровья одного или более животных в данной субпопуляции.
[0087] Алгоритм, по меньшей мере для тех вариантов осуществления настоящего изобретения, где указанный алгоритм используется на первой и второй группах данных, приведенных выше, может быть, в иллюстративном варианте, включен в компьютерную программу, которая подходит для решения, по меньшей мере, приведенных ниже задач. Обработка, возможно, проводится в указанной ниже последовательности. Компьютеризированная система по изобретению может в возможном варианте включать использование параллельной обработки, где одновременно выполняются две или более задач.
[0088] В рамках одной задачи, входные данные для субъекта вводятся в систему памяти. В другом варианте, поиск проводят с использованием первой группы данных, применительно к зоографическим данным и/или к данным по ФГП, которые максимально возможно соответствуют входным данным. Могут быть использованы поиск и статистическая обработка согласно известным в данной области методам для подбора одного или множества «наилучших» вариантов, которые в целом обеспечивают наиболее точное приближение к генотипу и физиологическому состоянию исследуемого субъекта. В том случае, когда для данного исследуемого субъекта недоступны данные по ФГП, с помощью данного алгоритма вычисляют ФГП, соответствующий введенным зоографическим данным, и далее идентифицируют любое отклонение от нормального состояния, которое могло иметь место в ФГП. В том случае, когда ФГП вводится в виде части входных данных для субъекта, такой алгоритм вновь позволяет идентифицировать любое отклонение от нормального состояния. В рамках другой задачи, проводят поиск второй группы данных для исследуемых данных, относящихся к ФГП, для данного субъекта, согласно описанным выше подходам. Исследуемые данные, содержащие информацию о БПК или сочетании БПК, которые эффективны для поддержания такого ФГП в нормальном состоянии, или информацию относительно сдвига ФГП от экстранормального состояния в сторону нормализации, рассматривается в рамках поиска, например, с использованием поисковых и статистических стратегий, известных в данной области, с тем чтобы обеспечить наилучшее соответствие для ФГП данного субъекта. В рамках другой задачи, рассчитывается рецептура пищевого продукта, включающего эффективные количества одного или более БПК, идентифицированных согласно приведенному выше описанию. Рецептура пищевого продукта может быть рассчитана в виде полной диеты, включающей основные данные по энергетической ценности, белковой потребности и потребности в пищевых волокнах (что может быть легко установлено на основе введенных зоографических данных), в сочетании с идентифицированными БПК. Альтернативно, рецептура пищевого продукта может быть рассчитана в виде пищевой добавки, исключающей данные по энергетической ценности, белковой потребности и потребности в пищевых волокнах.
[0089] В возможном варианте, рецептура пищевого продукта может быть получена пользователем через интерфейс, такой как экран компьютера, через принтер, голосовой синтезатор и т.п. Код, соответствующий формуле пищевого продукта, может быть получен из среды, в приемлемой для пользователя или в машиночитаемой форме, например, в виде штрихового кода, напечатанного буквенно-цифрового кода, данных карты, устройства памяти, диска, чипа и т.п. В одном варианте такой код наносится на чип, который адаптирован для имплантации животному, в частности, животному-компаньону.
[0090] В тех вариантах осуществления настоящего изобретения, где рецептура пищевого продукта далее подвергается обработке, например, с целью создания кормовой композиции, может быть, возможно, получение формулы пищевого продукта самой по себе.
[0091] В некоторых вариантах, кормовая композиция создается непосредственно путем объединения первого алгоритма со вторым (композиция) алгоритмом, как будет указано ниже. Согласно таким вариантам, вычисление формулы пищевого продукта, в качестве промежуточной стадии, может проводиться, но может и не проводиться.
[0092] В том случае, когда рассчитывается рецептура пищевого продукта, БПК и другие компоненты могут быть выражены в любом подходящем виде. Так, например, компоненты могут быть выражены с точки зрения их содержания в пищевой композиции (например, в процентах или в показателях мг/г, обычно применительно к сухому веществу), в терминах дневной дозировки или потребности (например, в показателях г/день) и, возможно, применительно к живому весу тела (например, в показателях мг/кг/день). В Таблице 1 показан иллюстративный вариант образца формулы пищевого продукта, которая может быть получена при осуществлении настоящего изобретения.
[0093] Общее описание иллюстративного варианта способа по изобретению: на фиг. 3 показана диаграмма, демонстрирующая методику разработки формулы пищевого продукта. Согласно указанному иллюстративному варианту, ключевой стадией является обработка входных данных, показанная в виде ромбов на фиг. 3, с получением формулы пищевого продукта, например, как было только что описано выше. Три подсистемы ведут к стадии обработки данных.
[0094] В рамках первой подсистемы, которая начинается, как показано на фиг. 3, в верхнем левом углу, идентифицируют животных в разных состояниях здоровья или заболевания. Как предположительно указывалось выше, зачастую бывает желательно, чтобы данный набор животных был как можно более обширным и включал максимально широкий диапазон состояний, заболеваний и физиологических расстройств, а также широкий диапазон генотипов. Набор зоографических данных собирают для каждого животного. Каждое животное является источником от одного или множества образцов тканей и/или биологических жидкостей. Каждый образец подвергают функциональному геномному анализу (включающему один или более из приведенных анализов: анализ экспрессии генов, протеомический и метаболомический анализ, например, с использованием установленной методики на основе микрочипов, получение информации по ФГП для животного, у которого был взят образец и который отражает генотип и физиологическое состояние данного животного в момент отбора образца. Данные, определяющие ФГП, становятся частью первой группы данных по описанию, в сочетании с зоографическими данными, относящимися к данному животному.
[0095] В рамках второй подсистемы, которая, как показано на фиг. 3, начинается в правом верхнем углу, БПК тестируют с использованием одной или более моделей животных, как было описано выше. При этом, чем больше тестируется БПК, тем лучше могут быть получены результаты; и чем больше дозировок каждого из исследуемого БПК было тестировано, тем более точными будут результаты. Для тестирования могут быть взяты как сочетания БПК, так и индивидуальные БПК. В рамках каждого из таких тестирований, могут быть установлены БПК, которые оказывают эффект на ФГП в рамках конкретной модели животного. Наилучшие результаты используют для создания второй группы данных по описанию.
[0096] Первая и вторая группы данных в типичном случае организуют в виде одной или более родственных баз данных, которые адаптированы для поиска и информации согласно первому алгоритму, по мере обработки входных данных.
[0097] В рамках третьей подсистемы, которая проиллюстрирована в нижней левой части фиг. 3, вводят входные данные для исследуемого животного или для субпопуляции. Как указывалось выше, входные данные в типичном случае включают зоографические данные, которые могут включать, а могут и не включать информацию по ФГП. Для обработки входных данных, с тем чтобы получить формулу пищевого продукта, требуется соответствующий алгоритм, открывающий доступ в первый и второй массивы данных, согласно фиг. 3. Рассчитанная при этом рецептура пищевого продукта относится к такой формуле, которой соответствуют хранящиеся в системе данные, демонстрирующие или позволяющие предполагать улучшение состояния одного или более исследуемых животных в данной субпопуляции. Некоторые аспекты «улучшения состояния животного» описаны более подробно в настоящем тексте., возможно, (это не показано на фиг. 3), входные данные могут включать и зоографические данные, и данные по ФГП, в дополнение к первому набору данных, и могут быть доступны в более поздних вариантах данного метода.
[0098] В рамках одного варианта осуществленная настоящего изобретения, такие входные данные сопровождаются идентификатором или кодом для того конкретного животного, к которому они относятся. Если то же самое животное представляет собой субъект, для которого в последующем в метод вводятся изменения, алгоритм обработки данных может быть запрограммирован таким образом, чтобы можно было провести поиск до получения информации по ФГП для указанного животного. При этом, может обеспечиваться возможность отслеживания тенденций и изменений в ФГП. Среди других преимуществ, такое отслеживание может стать основой проведения периодического мониторинга эффективности формулы пищевого продукта в поддержании нормального ФГП или в направлении сдвига экстранормального ФГП в сторону нормализации и/или в любом аспекте улучшения состояния здоровья, по описанию.
[0099] Повторное использование способа применительно к конкретному животному может стать основной для создания диетической стратегии, которая отслеживается в течение всей или значительной части жизни животного. Корректировка может быть проведена путем адаптации формулы пищевого продукта в любом случае, когда состояние здоровья животного снижается или ФГП сдвигается в сторону экстранормальности.
[00100] Изготовление кормовой композиции: конечный продукт в одном из вариантов осуществления настоящего изобретения представляет собой формулу пищевого продукта, полученную согласно приведенному выше описанию. Так, например, ветеринарный врач или специалист-диетолог может предписать формулу пищевого продукта для конкретного животного, по описанию. Рецептура пищевого продукта может быть разработана таким образом, чтобы обеспечивать полное решение проблемы, связанной с заболеванием или физиологическим расстройством, или она может быть адаптирована для использования в сочетании с фармакологической (например, путем введения лекарственного вещества или другого медицинского препарата) или хирургической интервенцией.
[0100] В другом варианте, рецептура пищевого продукта используется как основа для изготовления кормовой композиции, которая становится конечным продуктом по варианту. При этом, может быть использован второй, или формулирующий, алгоритм для создания кормовой композиции на основе питательной рецептуры. Как указывалось выше, такой алгоритм может быть интегрирован в единый метод вместе с первым алгоритмом с целью создания кормовой композиции непосредственно путем обработки входных данных. Приведенное здесь описание формулы пищевого продукта, в качестве промежуточной стадии в создании кормовой композиции, не ограничивает настоящее изобретение только теми способами и системами, где такая стадия идентифицируется.
[0101] Алгоритмы, которые приемлемы для создания кормовых композиций, основанных на рассчитанной формуле пищевого продукта и которые показаны, в частности, в Таблице 1, хорошо известны в данной области. Такие алгоритмы доступа в массивы данных, содержащие аналитическую информацию по различным пищевым ингредиентам, используют для работы в рамках указанного массива, с тем чтобы вычислить количества рассматриваемых ингредиентов в кормовой композиции, которая будет соответствовать желательной формуле пищевого продукта. Иллюстративный вариант пищевой композиции, рассчитанной согласно способу настоящего изобретения, представлен в Таблице 2.
[0102] В возможном варианте, набор данных, в работе с которым используют второй алгоритм, включает также информацию о стоимости различных пищевых ингредиентов, так что при этом второй алгоритм включает стандартный подход, позволяющий рассматривать стоимость как критерий в выборе ингредиентов. Это позволяет получить кормовую композицию со сниженной стоимостью, например, с наименьшей стоимостью, причем такая композиция будет соответствовать желательной формуле пищевого продукта.
[0103] Могут быть, при желании, выбраны также и другие критерии. Так, например, ингредиенты могут быть идентифицированы как «органические» ингредиенты или ингредиенты иного рода, так что если желателен только «органический» кормовой продукт, выбирают только «органические» ингредиенты.
[0104] В одном варианте, кормовая композиция может быть выбрана из перечня уже существующих вариантов, например, на основе имеющейся линейки кормовых продуктов для животных, с тем чтобы они наилучшим образом соответствовали или корректировали формулу пищевого продукта, полученную по изобретению. Так, например, может быть использован алгоритм, который позволяет сравнивать рассчитанную кормовую композицию или формулу пищевого продукта с соответствующими композициями или рецептурами доступных продуктов, с последующим выбором продукта, который ближе всего или полностью соответствует данной композиции или формуле.
[0105] В другом варианте, производят кормовую композицию для животного-питомца, соответствующую композиции, полученной согласно приведенному выше описанию. Такая кормовая композиция для животного-питомца может быть, соответственно, предложена для использования в случае индивидуального животного, от которого были получены входные данные, или в случае субпопуляции животных, членом которой является то животное, для которого были введены входные данные. Такое производство может быть внепоточным, то есть не будет находиться на линии, управляемой компьютеризированной системой. Альтернативно, такое производство может частично или полностью находиться под управлением компьютеризированной системы или осуществляться при ее широком использовании, поскольку наличие такой системы будет способствовать созданию питательной формулы, путем расчета кормовой композиции, как было описано выше.
[0106] Полученный таким образом продукт может представлять собой полностью сбалансированный кормовой продукт или добавку, адаптированную для внесения или смешивания с базовым кормом, с получением сбалансированного кормового продукта. Указанный продукт может быть жидким, полутвердым или твердым; в том случае, когда указанный продукт является твердым, он может быть влажным (например, за счет внесения в корм некоторого количества стерилизованной жидкости), полувлажным или сухим (например, в случае муки грубого помола). Может быть разработана добавка для использования, например, в качестве сока для введения в базовый корм или в качестве покрывающей оболочки, включаемой в основу из муки грубого помола.
[0107] Подходящий компьютеризированный аппарат для производства кормового продукта соответствующего состава известен в данной области. В иллюстративном варианте, может использоваться аппарат, по существу описанный в патенте США No. 6 493 641.
[0108] Корм, приготовленный по изобретению, возможно, упаковывается в подходящий контейнер. Так, например, влажный корм может быть упакован в металлическую тару, банку или герметичный пакет; сухой корм может быть упакован в пакет, коробку или пакет в коробке. При желании, эта стадия также может выполняться под управлением компьютеризированной системы.
[0109] Компьютеризированная система по изобретению может быть также снабжена устройством для печатания этикетки или листа-вкладыша для упаковки кормового продукта, где приводится частичная или полная необходимая информация, определяемая требованиями регламентирующих органов и правилами коммерческой практики. Например, этикетка или лист-вкладыш может включать перечень ингредиентов и/или подтверждающий анализ.
[0110] Производство кормового продукта, включая его упаковку и этикетирование, может проводиться в условиях стандартного производственного помещения, такого как фабрика. Альтернативно, может быть удобно организовать производство кормов в территориальной близости к пользователю, например, рядом с местом розничной или оптовой продажи, таким как магазин кормов для животных. В одном варианте, кормовую композицию готовят в распределительном центре и затем доставляют конечному пользователю, например, в ответ на заказ, размещенный пользователем, например, по телефону или через вэб-сайт, доступный по Интернету.
[0111] Кормовая композиция, в одном варианте осуществления настоящего изобретения, готовится при ее смешивании по рецепту, выданному ветеринарным врачом или специалистом-диетологом, согласно формуле пищевого продукта, рассчитанной на основе первого алгоритма.
[0112] В другом варианте, конечный пользователь, находящийся на территории терминала продаж, вводит код, соответствующий формуле пищевого продукта, которая была предварительно отобрана для конкретного животного, например, при считывании карты или сканировании чипа, содержащих такой код. Компьютеризированный аппарат, например, аппарат для смешивания и продажи через автомат, расположенный в пункте продажи, далее включается для изготовления кормовой композиции на основе закодированной таким образом формулы пищевого продукта и осуществляет доставку конечному пользователю.
[0113] Кормовая композиция, изготовленная по способу, согласно любому из вариантов осуществления настоящего изобретения, сама по себе также является одним из вариантов настоящего изобретения.
[0114] Улучшение состояния здоровья: рецептура пищевого продукта, полученная из системы или с использованием способов по изобретению, представляет собой такую формулу, которая разработана для улучшения состояния здоровья одного или более животных из рассматриваемой субпопуляции.
[0115] Термин «состояние здоровья», применительно к животному по изобретению, охватывает все аспекты физического, психического и социального поведения животного и не ограничивается только лишь отсутствием слабости.
[0116] Термин «улучшение состояния здоровья» в контексте настоящего описания относится к поддержанию здоровья, к предупреждению развития заболевания или физиологического расстройства, независимо от того, имеет ли данное исследуемое животное или данная исследуемая субпопуляция предрасположенность к такому заболеванию или расстройству, генетическому или иного рода; или если такое состояние заболевания или физиологического расстройства уже имеется, относится к усилению любого аспекта, связанного со здоровьем. Использование двойной терминологии, а именно: «заболевание» и «физиологическое расстройство», в контексте настоящего описания не означает проведения между ними четкого разграничения. Многие состояния, противоположные состоянию здоровья, обычно рассматриваются как заболевания, например, диабет или остеоартрит, но равным образом они могут рассматриваться и как физиологические расстройства; аналогично, состояния, которые обычно рассматриваются как физиологические расстройства, например, ожирение или неприятный запах изо рта, могут также рассматриваться как заболевания. Улучшение состояния здоровья может включать ослабление и/или устранение болезненного состояния, включая, без ограничения, ослабление болезненных симптомов, снижение уровня патогенной или паразитарной нагрузки, контроль тяжести заболевания в пределах более толерантных значений и излечивание, при наличии ремиссии или без ремиссии.
[0117] Термин «улучшение состояния здоровья» также включает (1) восстановление любого аспекта ФГП, включая экспрессию гена, функцию белка или продукцию метаболита, характерных для более нормального состояния; (2) улучшение питательной поддержки животного на специфических стрессовых стадиях его жизненного цикла, даже если отсутствует заболевание или расстройство, например, в процессе роста и развития котенка или щенка; во время беременности и лактации животного; до и после хирургического вмешательства, например, при удалении яичников; а также до, во время и после длительной транспортировки; и (3) усиление любого аспекта здоровья у потомков исследуемого животного или исследуемой субпопуляции животных, например, за счет введения питания in utero, при кормлении самки животного в процессе беременности.
[0118] Состояние, которое является противоположным состоянию здоровья, охватывает не только уже имеющиеся заболевания и физиологические расстройства (включая психические, поведенческие и определяемые нравом животного), но также предрасположенность или чувствительность к таким заболеваниям или расстройствам. Аналогично, этот термин охватывает также асимптотические, а также неочевидные заболевания и расстройства. Выражение «усиление состояния здоровья» того или иного животного в контексте настоящего описания следует понимать как охватывающее также снижение уровня дискомфорта для людей, проживающих в непосредственной близости от такого животного. Примеры соответствующих видов дискомфорта включают, без ограничения, избыточное выпадение шерсти, запах выделений, включая фекалии, газы кишечника и мочу, а также аллергенность.
[0119] В одном варианте осуществления настоящего изобретения, улучшение состояния здоровья включает одновременно профилактику, ослабление или устранение совокупности двух или более болезненных состояний у животного.
[0120] Заболевания и физиологические расстройства, независимо от того, являются они явными или латентными, и применительно к которым могут использоваться способы по изобретению, включают все такие заболевания и расстройства у животного, которое представляет определенный интерес. Согласно одному из вариантов осуществления настоящего изобретения, состояние здоровья улучшается путем профилактики, ослабления или устранения одного или более болезненных состояний, которые могут подвергаться коррекции правильным питанием.
[0121] В случае собак, такие репрезентативные заболевания и расстройства включают, без ограничения, неблагоприятные реакции на пищу (включая пищевую аллергию и нетолерантность к пище), которые могут проявляться, например, в виде хронического колита, хронического гастроэнтерита, хронического отита наружного уха или гнойного дерматита; артрит, включая остеоартрит; старение мозга и соответствующие поведенческие изменения; рак или неоплазию; сердечно-сосудистые заболевания, включая асциты или отеки (удержание жидкости), болезни сердца, сердечную недостаточность, заболевание, вызванное гельминтами, паразитирующими в сердце, и первичную гипертензию; ортопедические заболевания в ходе развития животного; сахарный диабет; желудочно-кишечные расстройства, включая колит, колит, вызванный употреблением пищевых волокон, запор, вызванный употреблением пищевых волокон, запор, не связанный с повышенным потреблением пищевых волокон, острую или хроническую диарею, диарею, связанную с употреблением пищевых волокон, экзокринную недостаточность поджелудочной железы, метеоризм, острый или хронический гастроэнтерит, воспалительную болезнь кишечника (IBD), нарушение питания или нарушение абсорбции, панкреатит, не связанный с гиперлипидемией, гиперлипидемический панкреатит, процесс восстановления после желудочно-кишечного хирургического вмешательства и острую или хроническую рвоту, печеночные расстройства, включая асциты или отеки (удержание жидкости), заболевания, связанные с накоплением меди; печеночную энцефалопатию и болезнь печени; гиперлипидемию; ожирение, расстройства в ротовой полости, включая гингивит, неприятный запах изо рта и зубной камень, зубной налет или окрашивание зубов; состояния в процессе восстановления, включающие анемию, анорексию, кахексию или снижение веса, реконвалесценцию, ослабление, гиперметаболические состояния, нарушение питания и состояния до и после хирургического вмешательства; болезни почек, включая гипертензию, почечное расстройства и почечную недостаточность; а также мочекаменную болезнь, включая ведение состояний, связанных с наличием оксалата, урата кальция и цистина, растворение струвита, ведение состояний, связанных с наличием струвита, а также ведение состояний, вызванных струвитом, у собак, склонных к ожирению.
[0122] В репрезентативном варианте такие заболевания и расстройства у кошек включают, без ограничения, неблагоприятные реакции на пищу (включая пищевую аллергию и нетолерантность к пище), которые могут проявляться, например, в виде хронического колита, эозинофильной гранулемы, хронического гастроэнтерита или гнойного дерматита; сердечно-сосудистые заболевания, включая асциты или отеки (удержание жидкости), болезнь сердца, сердечную недостаточность и первичную гипертензию; сахарный диабет; болезни нижней части мочеполового тракта у кошек, включая идиопатический цистит, ведение состояний, связанных с наличие оксалата, растворение струвита, ведение состояний, связанных с наличием струвита, а также ведение состояний, связанных с наличием струвита, у кошек с ожирением и ведение состояний, вызванных наличием струвита, у кошек, склонных к ожирению; желудочно-кишечные расстройства, включая колит, колит, связанный с употреблением пищевых волокон, запор, вызванный употреблением пищевых волокон, запор, не связанный с повышенным потреблением пищевых волокон, острую или хроническую диарею, диарею, связанную с употреблением пищевых волокон, острый или хронический гастроэнтерит, воспалительную болезнь кишечника (IBD), восстановление после хирургического вмешательства в области желудочно-кишечного тракта и острую или хроническую рвоту; печеночные расстройства, включая асциты или отеки (удержание жидкости), заболевание, вызванное накоплением меди; печеночную энцефалопатию и болезнь печени; гиперлипидемию; ожирение, расстройства в ротовой полости, включая гингивит, неприятный запах изо рта и зубной камень, зубной налет или окрашивание зубов; процессы восстановления, включающие анемию, анорексию, кахексию или снижение веса, реконвалесценцию, ослабление, геперметаболические состояния, нарушение питания и состояния до и после хирургического вмешательства; болезнь почек, включая гипертензию, почечное расстройство и почечную недостаточность; а также мочекаменную болезнь, включая ведение состояний, связанных с наличием оксалата, урата кальция и цистина, растворение струвита, ведение состояний, связанных с наличием струвита, а также ведение состояний, вызванных струвитом, у кошек, склонных к ожирению.
[0123] В одном варианте, способ по изобретению повторяют с некоторыми интервалами, применительно к одному или более животным в данной субпопуляции, где формулу пищевого продукта корректируют, при необходимости, в ответ на изменения физиологического состояния или ФГП с течением времени. Такие изменения могут быть связаны, по меньшей мере частично, с использованием одной или более формул пищевого продукта в виде одной или более кормовых композиций, приготовленных с целью повторного использования, по изобретению. Данный способ, при его повторном использовании, может обеспечивать диетическую стратегию, например, в процессе перехода от излечивания проблемы здоровья у животного к профилактике рецидивов таких проблем.
[0124] Банк данных: термин «банк данных» в контексте настоящего описания относится к физическому варианту сбора и хранения информации, которая может включать один или множество наборов данных и где указанные данные могут быть структурированы с получением одной или множества баз данных. Таким образом, банк данных включает носитель, в составе которого или на котором такая информация может храниться. Банк данных может включать более чем один такой носитель; однако, при этом указанные носители должны быть функционально объединены. Используемые в таком случае носители могут включать носители, подходящие для чтения пользователем, например, это могут быть распечатки на листах бумаги, но в типичном случае и особенно ввиду большого объема данных, в настоящем изобретении рассматриваются носители, которые имеют вид машиночитаемых форм.
[0125] Банк данных по изобретению может включать один или множество носителей, находящихся в составе компьютера или соединенных через проводную связь с компьютером, где указанные носители содержат хранящие внутри них или на их поверхности данные, относящиеся к функциональному геномному профилю для рассматриваемого вида или рассматриваемой модели животного, обеспечивая информацию по одному из указанных ниже параметров: (a) генотип и/или физиологическое состояние животного, при наличии одного или более образцов ткани и/или биологической жидкости, на основе которых определяют указанный функциональный геномный профиль; и (b) воздействие на указанный вид или указанную модель животного одного или более биологически активных диетических компонентов. Полученные данные структурируются с получением одной или более баз данных. При поступлении через компьютер запроса, относящегося к функциональному геномному профилю и/или к биологически активным диетическим компонентам, в массиве одной или более баз данных может быть проведен поиск с получением информации, соответствующей введенному запросу.
[0126] Согласно одному из вариантов, такой запрос требует получения информации по функциональному геномному профилю, соответствующей введенным данным по генотипу и/или физиологическому состоянию животного-субъекта. Согласно другому варианту, такой запрос требует получения информации о биологически активных диетических компонентах, которая была бы релевантна введенным данным по функциональному геномному профилю рассматриваемого животного. Информация, получаемая при поиске в ответ на введенный запрос, может быть выражена в виде формулы пищевого продукта применительно к рассматриваемому животному.
[0127] В случае типичного банка данных по изобретению, указанные данные включают первую группу данных, относящихся к функциональному геномному профилю, в том числе по генотипу и/или физиологическому состоянию животного, при обеспечении одного или более образцов ткани и/или биологической жидкости, на основе которых определяют указанный функциональный профиль; а также вторую группу данных, относящихся к функциональному геномному профилю, которые описывают эффект, который оказывают на модель животного один или более биологически активных диетических компонентов. Согласно данному варианту осуществления изобретения, информация, получаемая при поиске данных, соответствующих введенному запросу, представляет собой формулу пищевого продукта для рассматриваемого животного, соответствующую введенным данным по генотипу и/или физиологическому состоянию рассматриваемого животного.
[0128] Данные в таком банке данных, возможно, также включают третью группу данных, относящихся к содержанию биологически активных диетических компонентов в ингредиентах кормовой композиции. Согласно этому варианту осуществления изобретения, необходимая информация, получаемая при поиске в ответ на введенный запрос, относится к кормовой композиции для рассматриваемого животного, соответствующей введенным данным по генотипу и/или физиологическому состоянию указанного субъекта.
[0129] Согласно родственному варианту осуществления изобретения, третья группа данных также включает данные о стоимости ингредиентов, и информация, получаемая при поиске на соответствующий запрос, представляет собой данные по кормовой композиции, которая оптимизирована по стоимости для рассматриваемого животного и соответствует введенным данным по генотипу и/или физиологическому состоянию для указанного субъекта.
[0130] В банке данных, согласно еще одному варианту осуществления изобретения, информацию получают в ответ на запрос, который имеет отношение к введенным данным по функциональному геномному профилю рассматриваемого животного, применительно к нормальному функциональному геномному профилю.
[0131] В банке данных, согласно еще одному варианту осуществления изобретения, информацию получают в ответ на запрос, где полученная информация представляет собой данные по формуле пищевого продукта для рассматриваемого субъекта, которая эффективна (a) для подержания нормального функционального геномного профиля или (b) для модификации экстранормального функционального геномного профиля в сторону более нормального состояния.
[0132] Ниже перечислены другие варианты осуществления настоящего изобретения. Один такой вариант представляет собой способ подбора кормовой композиции для рассматриваемого животного, предпочтительно животного-компаньона, которое представляет собой объект исследования. Указанный способ включает: (a) доступ в базу данных, содержащую информацию по нормальным и экстранормальным функциональным геномным характеристикам; (b) возможность сравнения с указанными данными по оценке ФГП у рассматриваемого субъекта, относительно нормального профиля; (c) идентификацию, на основе базы данных, содержащих информацию по результатам тестирования ФГП на модели животных, подвергавшихся воздействию по меньшей мере одного БПК, одного или более БПК, которые могут вызвать сдвиг ФГП в сторону нормализации состояния; и (d) выбор кормовой композиции, включающей один или более БПК.
[0133] В одном аспекте осуществления изобретения, кормовую композицию выбирают с использованием базы данных, содержащей информацию по стоимости кормовых ингредиентов и БПК. В рамках другого аспекта, указанная кормовая композиция обладает эффективностью в направлении сдвига ФГП в сторону нормализации и изготавливается с использованием продукции указанной цены или более низкой цены. В другом варианте, указанные базы данных хранятся на одном или более носителях. В другом варианте, используют компьютер, с помощью которого возможен доступ к одному или более носителям для оценки функциональных геномных данных. В еще одном аспекте, данный способ также включает кормление рассматриваемого животного указанной композицией для предупреждения развития болезненного состояния у такого субъекта, для улучшения состояния здоровья у субъекта, для сдвига ФГП субъекта от экстранормального состояния к нормальному состоянию или с целью изменения ФГП субъекта. В другом аспекте, данные по нормальному и экстранормальному функциональному геномному профилю получают при анализе образцов тканей и/или биологических жидкостей в популяции животных в здоровом состоянии и в состоянии заболевания. Субпопуляция может быть определена, по меньшей мере частично, по генотипическим параметрам, по меньшей мере частично, по фенотипическим параметрам или, по меньшей мере частично, при использовании в качестве критерия породы или группы пород. В последнем указанном случае, кормовая композиция может быть выбрана конкретно для определенной породы или группы пород.
[0134] Другой вариант осуществления настоящего изобретения относится к способу изготовления кормовой композиции для рассматриваемого животного. Указанный способ включает: (a) доступ к первой группе данных, содержащих информацию, которая имеет отношение к ФГП субъекта, определенного на основе анализа одного или более образцов ткани и/или биологической жидкости, относительно нормального ФГП; (b) оценку второй группы данных, содержащих информацию об эффектах отдельных БПК и/или их сочетаний на ФГП, в рамках одной или более модельных тест-систем; и (c) расчет композиции, содержащей БПК или их сочетание, которая эффективна при использовании в качестве кормовой композиции направлении реверсирования или ослабления отклонения ФГП субъекта от нормального ФГП.
[0135] В одном варианте осуществления настоящего изобретения, указанная композиция эффективна с точки зрения ускорения сдвига ФГП субъекта к нормальному ФГП. В другом варианте, данный способ также включает доступ к группе данных, содержащих информацию по фенотипу субъекта. Такая информация может быть, например, выбрана из группы, состоящей из данных о возрасте, типе покрытия, размере и весе животного. В другом аспекте, данный способ также включает доступ к группе данных, содержащих информацию по источнику и стоимости активной формы, предшественника или метаболита каждого из БПК в составе данной композиции. В другом аспекте, композиция, рассчитанная по такому способу, является эффективной с точки зрения стоимости. В другом аспекте, нормальный ФГП устанавливают при проведении анализа образцов тканей и/или биологических жидкостей, взятых от животных в данной популяции. Такая популяция может быть также определена, по меньшей мере частично, по генотипическим параметрам, по меньшей мере частично, по фенотипическим параметрам или, по меньшей мере частично, с использованием в качестве критерия породы или группы пород. В указанном последнем случае, кормовая композиция может быть выбрана конкретно для определенной породы или группы пород. В другом аспекте, по меньшей мере одну из групп данных хранят на одном или более носителях. В другом аспекте, используют компьютер, с помощью которого возможен доступ к одному или более носителям для расчета композиции.
[0136] Настоящее изобретение не ограничивается конкретной методикой, процедурами и реагентами, приведенными в настоящем описании, поскольку они могут широко варьировать. Кроме того, использованная в тексте терминология дана для целей пояснения конкретных вариантов осуществления изобретения и никоим образом не направлена на ограничение области настоящего изобретения. В тексте настоящего описания и прилагаемой формулы изобретения, формы единственного числа включают ссылки на множественные варианты, если из контекста явно не следует иное. Аналогично, слова «включают», «включает» и «включающие» следует интерпретировать как включающие, а не исключающие те аспекты, которые конкретно не названы.
[0137] Если особо не указано иное, все технические и научные термины и любые использованные акронимы в тексте настоящего описания имеют общепринятые значения, известные специалистам в той области, к которой относится настоящее изобретение. Несмотря на то, что в практике осуществления настоящего изобретения могут использоваться любые композиции, способы, производственные изделия или другие средства или материалы, аналогичные или эквивалентные приведенным в настоящем тексте, ниже описаны предпочтительные композиции, способы, производственные изделия или другие среды или материалы.
[0138] Все патенты, заявки на патент, публикации и другие ссылки, цитированные или приведенные в качестве ссылочного материала в указанных разработках, включены в настоящее описание в качестве ссылок, в той степени, которая соответствует существующей нормативной базе. Обсуждение указанных цитированных материалов дано лишь для целей обобщения. Не предполагается, что упомянутые патенты, заявки, публикации и другие ссылки, раскрывают настоящее изобретение, а точность и правильность таких патентов, заявок, публикаций и других ссылок может оспариваться.
[0139] В тексте данного описания были рассмотрены типичные предпочтительные варианты осуществления настоящего изобретения, и хотя были использованы конкретные термины, они приведены в общем описательном смысле и не направлены на ограничение области настоящего изобретения, которая определяется прилагаемой формулой изобретения. Поэтому следует понимать, что в объеме формулы изобретения настоящее изобретение может быть осуществлено иным образом, чем это было конкретно описано в данном тексте.
ПРИМЕРЫ
[0140] Ниже настоящее изобретение будет проиллюстрировано некоторыми примерами, хотя следует понимать, что эти примеры включены лишь с целью иллюстрации и не предназначены для ограничения объема изобретения, если особо не оговаривается другое.
Материалы и методы
Выделение рибонуклеиновой кислоты (РНК) из ткани
[0141] Образцы ткани отбирают, замораживают в жидком азоте, подвергают оттаиванию, гомогенизируют и обрабатывают по процедуре экстракции РНК, включающей использование TRIzol, с получением РНК хорошего качества, которую затем подвергают дальнейшему геномному анализу.
[0142] Материалы: лед, жидкий азот, замороженные образцы тканей собак или кошек, лизирующий реактив TRIzol, хлороформ с минимальной концентрацией 99%, изопропиловый спирт, 70% в этаноле (приготовленный на месте применения композиции с использованием этанола, абсолютного и деионизированного, а также воды, не содержащей РНК-азы), РНКаза Zap, деионизированная вода, раствор для хранения РНК, от компании Амбион (Ambion).
[0143] Оборудование: гомогенизатор Ultra-Turrax T25 Power, центрифуга Beckman Coulter Allegra 25R, эппендорфовские центрифужные пробирки, пинцет, скальпель, твердая поверхность для нарезания образцов, например, доска для нарезания, стерильные микроцентрифужные пробирки объемом 1,5 мл, не содержащие ДНКазы и РНКазы, стерильные одноразовые полипропиленовые пробирки объемом 50 мл, не содержащие ДНКазы и РНКазы, пипетки P1000, P200, P20, P10 и P2 Rainin Pipetman, стерильные, не содержащие ДНКазы и РНКазы, наконечники для пипеток P1000, P200, P20, P10 и P2, и не содержащие линта салфетки.
[0144) Препараты: подготавливают полипропиленовые пробирки объемом 50 мл, содержащие 4 мл TRIzol (в расчете одна пробирка на каждую ткань, взятую для выделения РНК).
[0145] Гомогенизация ткани: заполняют контейнер, который может использоваться для хранения жидкого азота, 3-4 ковшиками жидкого азота. Сразу же опускают в указанный контейнер кусочек замороженной ткани (ткань должна иметь размер, равный примерно по величине горошине), помещая затем ткань в полипропиленовую пробирку объемом 50 мл, соответствующим образом этикетированную (где указанная пробирка уже содержит 4 мл TRIzol). Сразу же начинают гомогенизацию с использованием гомогенизатора Ultra-Turrax T25 Power Homogenizer. Гомогенизируют в течение 10-15 секунд при наивысшей мощности (положение 6 прибора). Охлаждают образец на льду еще в течение 10 15 секунд и повторяют процедуру. Продолжают обработку ткани до ее полной гомогенизации с получением в итоге прозрачного раствора. По завершении полной гомогенизации, закрывают пробирку объемом 50 мл и возвращают ее на лед. Инкубируют гомогенизированные ткани при комнатной температуре в течение 5 минут перед обработкой по процедуре выделения РНК.
[0146] Выделение РНК: выделение проводят в основном по процедуре, приведенной в инструкции от компании Инвитроген (Invitrogen), с использованием реактива TRIzol. Разделяют гомогенизированный образец на четыре аликвоты по 1 мл и вносят их в четыре микроцентрифужных пробирки объемом 1,5 мл. К каждой аликвоте по 1 мл добавляют по 200 мкл хлороформа. Закрывают пробирки, перемешивают в вихревом смесителе в течение 15 секунд и затем взбалтывают, переворачивая пробирку вверх-вниз. В результате, должна получиться розовая молокообразная жидкость. Инкубируют пробирки при комнатной температуре в течение 2-3 минут. Далее пробирки центрифугируют в течение 15 минут при 14000 об/мин и при температуре 4°С. Переносят водную фазу (верхний слой) в стерильную микроцентрифужную пробирку объемом 1,5 мл. В типичном случае, объем водной фазы, который должен быть перенесен в новую пробирку, составляет примерно 500 мкл. Следует убедиться, что не происходит перенос какого-либо интермедиата или содержимого нижней фазы. Осаждают РНК из раствора путем добавления 500 мкл изопропилового спирта к каждой микроцентрифужной пробирке, содержащей водный слой. Переворачивают пробирки вверх-вниз в течение по меньшей мере 20 секунд. Инкубируют образцы при комнатной температуре в течение 10 минут. Центрифугируют образцы в течение 10 минут при 14000 об/мин и при температуре 4°С. Осторожно отбирают супернатант путем отсасывания жидкости, соблюдая соответствующие предосторожности, с тем чтобы не захватить осадок. Добавляют 1 мл 70% этанола для промывки осадка. Извлекают осадок путем встряхивания пробирки (или при добавлении в пробирку жидкость до указанной границы) и взбалтывают содержимое для перемешивания. Центрифугируют в течение 5 минут со скоростью 8200 об/мин при температуре 4°C. Осторожно отбирают супернатант путем отсасывания жидкости, с соблюдением соответствующих предосторожностей, с тем чтобы не отбирать осадок. С использованием салфетки без линта осторожно промакивают избыток этанола с достижением сухости осадка. Ресуспендируют каждый из полученных осадков в 30 мкл раствора для хранения РНК. Осторожно перемешивают пипеткой содержимое, с тем чтобы РНК вновь вошла в раствор, и затем хранят все при температуре -80°C. При этом, может возникнуть необходимость провести перемешивание образца в вихревом смесителе в течение нескольких секунд с небольшой скоростью, с тем чтобы облегчить ресуспендирование РНК. Если это необходимо, то затем, перед замораживанием образца, проводят центрифугирование образцов с использованием микроцентрифуги.
[0147] Используют процедуру, приведенную в руководстве RNeasy Mini для очистки РНК.
Выделение РНК из клеток, культивируемых в камерах OptiCell с использованием мининабора RNeasy
[0148] Клетки, полученные из культуры клеточных линий млекопитающих, используют для выделения РНК с хорошим выходом, которую затем используют для дальнейшего геномного анализа в направлении считывания информации. Вся работа, связанная с культивирование клеток, проводится в строго асептических условиях.
2
[0149] Реактивы: 10X ФБР, деионизированная HO, абсолютный этанол, раствор для хранения РНК, β-меркаптоэтанол, РНКаза Zap, буфер RLT, буфер RW1 и буфер RPE (входящие в состав мининабора RNeasy).
[0150] Оборудование/материалы: мининабор RNeasy, колонки, подходящие для центрифугирования QIAshredder, нож OptiCell, стерильный шприц на 20 мл, наконечники OptiCell, скребок для соскабливания клеток, пипетка P1000 Pipetman Rainin, пипетка P200 Pipetman Rainin, фильтрующие наконечники для пипеток объемом 100-100 мкл, фильтрующие наконечники для пипеток l-200 мкл, стерильные пипетки для переноса материала, бак для стерильного раствора объемом 55 мл, стерильные микроцентрифужные пробирки объемом 1,5 мл и микроцентрифуга Eppendorf Microcentrifuge.
[0151] Растворы: буфер RLT (основной раствор, входящий в состав мининабора RNeasy), добавляют 100 мкл β-меркаптоэтанола на 10 мл буфера RLT перед началом процедуры, согласно протоколу. 70% этанол: получают 50 мл 70% этанола при добавлении 35 мл абсолютного этанола к 15 мл деионизированной, не содержащей РНКазы воды. IX ФБР: не содержащая РНК-азы вода. Фильтруют раствор через фильтр с размером пор 0,22 мкм.
[0152] Процедура: отбирают клетки из камеры OptiCell (обрабатывая одну OptiCell за один раз). Просматривают клетки под микроскопом для подтверждения того, что они были живыми до выделения РНК. Отбирают и культуральную среду от клеток и отбрасывают. С использованием ножа OptiCell отрезают верхнюю мембрану, высвобождая клетки на нижней мембране. Промывают мембрану, к которой присоединены клетки, три раза с использованием 1X ФБР. Переносят пипеткой 600 мкл буферного раствора RLT (содержащего β-меркаптоэтанол) в центр мембраны, к которой клетки присоединены. С помощью скребка для клеток, осторожно распределяют буфер RLT по всей поверхности мембраны и затем собирают жидкость в одном углу. Пипеткой отбирают весь объем буфера RLT и вносят на колонку QIAshredder.
[0153] Выделение РНК: центрифугируют колонки QIAshredder со скоростью 14000 об/мин в течение 2 минут. Удаляют центрифужную колонку, но сохраняют коллекторную пробирку и все ее содержимое. Добавляют 600 мкл 70% этанола к коллекторной пробирке и все хорошо перемешивают с помощью пипетки (где общий объем составляет уже 1,2 мл). Переносят 600 мкл клеточного лизата в миниколонку RNeasy и центрифугируют в течение 15 секунд со скорость 14000 об/мин. Отбрасывают вытекающий поток, оставляя коллекторную пробирку и колонку для центрифугирования. Переносят оставшийся объем клеточного лизата (~600 мкл) в центрифужную колонку и повторяют центрифугирование. Удаляют жидкость, оставляя коллекторную пробирку и центрифужную колонку. Добавляют 700 мкл буфера RWl к центрифужной колонке. Центрифугируют в течение 15 секунд со скоростью 14000 об/мин для промывки колонки. Отбрасывают жидкость и отбирают коллекторную пробирку. Переносят центрифужную колонку в новую коллекторную пробирку на 2 мл и добавляют 500 мл буфера RPE к данной колонке. Центрифугируют в течение 15 секунд со скорость 14000 об/мин. Отбрасывают вытекающую жидкость, оставляя коллекторную пробирку/колонку. Добавляют еще 500 мл буфера RPE к колонке. Центрифугируют в течение 2 минут со скоростью 14000 об/мин. Переносят содержимое центрифужной колонки в коллекторную пробирку объемом 1,5 мл. Добавляют 300 мл буфера для хранения РНК непосредственно к силикагелевой мембране и центрифугируют в течение 1 минуты со скоростью 14000 об/мин для элюции РНК. Хранят полученную РНК при температуре -70ºС.
Нанотест РНК 6000
[0154] С использованием биоанализатора Agilent 2100 и нанотеста РНК 6000 анализируют РНК, выделенную из культуры клеток млекопитающих, лимфоцитов или тканей, для оценки качества.
[0155] Реактивы: гелевая матрица РНК 6000 Nano, концентрат красителя РНК 6000 Nano, маркер РНК 6000 Nano (все указанные реагенты содержатся в наборе для тестирования РНК 6000 Nano, Agilent), петля РНК 6000, РНКаза Zap, а также не содержащая РНКазы вода от компании Амбион (Ambion).
[0156] Оборудование/другие материалы: установка для чипов Agilent Chip Priming Station, Agilent, чип РНК 6000, Agilent, электродные очистители, пипетки P2, P10, P200 и PI000 Rainin Pipetman, стерильные, не содержащие ДНКазы/РНКазы фильтрующие наконечники для пипеток, микроцентрифужные пробирки объемом 1,5 мл, стерильные, вихревой смеситель IKA Vortex, микроцентрифуга и тепловой блок.
[0157] Процедура: указанная процедура описана в руководстве к набору реагентов, РНК 6000 Нано-тест, издание, ноябрь 2003, от компании Agilent Technologies. Проводят описанные в руководстве процедуры, со следующими модификациями: готовят гель, как описано на странице 17, но не разделяют профильтрованный гель на аликвоты по 65 мкл каждая, а хранят основной профильтрованный гель в исходной микроцентрифужной пробирке и отбирают аликвоты по 65 мкл, по мере необходимости. Вносят маркер РНК 6000 Nano, как описано на странице 22. Добавляют 1 мкл не содержащей РНКазы воды (вместо маркера РНК 6000 Nano) к каждой ячейке для образца, которая еще не содержит образца. Это не только позволит сохранить некоторое количество маркера, но также будет служить в качестве отрицательного контроля, с тем чтобы подтвердить, что ни один из реагентов не был загрязнен, включая не содержащую РНКазы воду. Вносят петлю и образцы, как описано на странице 23. Нагревают с целью денатурирования образцы и петлю РНК 6000 еще в течение 30 секунд (всего в течение 2,5 минут) при температуре 71°С. Далее начинают обработку чипов, как описано на странице 26. В меню процедур тестирования выбирают раздел «Эукариотическая суммарная РНК Nano».
Анализ экспрессии с использованием генных чипов Affymetrix Genechip
[0158] Генную экспрессию анализируют с использованием генных чипов для собак Affymetrix Canine 1 и Canine 2 GencChip, доступных в коммерческом варианте от компании Affymetrix, Inc., Santa Clara, CA 95051. Суммарную РНК подвергают обратной транскрипции с получением кДНК. Данную кДНК используют для получения кРНК, которую фрагментируют и используют в качестве зонда для гибридизации генных чипов. Указанные генные чипы промывают и измеряют сигнал гибридизации с использованием лазерного сканера Affymetrix. Данные по гибридизации подвергают валидации и нормализуют для проведения дальнейших анализов.
[0159] Материалы: Affymetrix предоставляет большую часть реагентов и соответствующий набор. Другие реактивы, перечисленные в руководстве Affymetrix, но не входящие состав набора, могут быть получены отдельно. Подробности процедуры описаны в руководстве GeneChip Expression Analysis Technical Manual (701021 Rev.4). Используют также РНКазу Zap и деионизированную воду.
[0160] Оборудование: микроцентрифуга Eppendorf, не содержащие ДНКазы и РНКазы стерильные микроцентрифужные пробирки на 1,5 мл, одноразовые полипропиленовые пробирки, стерильные, не содержащие ДНКазы и РНКазы, объемом 50 мл, пипетки P1000, P200, P20, P10 и P2 Rainin Pipetman, фильтрующие наконечники для пипеток P1000, P200, P20, P10 и P2, стерильные, не содержащие ДНКазы и РНКазы, и аппарат для проведения тепловой циклической обработки Peltier Thermal Cycler PTC-200.
[0161] Процедура: все приведенные ниже процедуры выполняются точно по протоколу, описанному в руководстве по проведению экспрессии на генных чипах (GeneChip Expression Analysis Technical Manual (Affymetrix Copyright 1999-2003)). Используют 5 микрограмм суммарной РНК для синтеза первой цепи кДНК. Используют аппарат для термической циклической обработки Peltier Thermal Cycler PTC-200 или тепловой блок для контроля температуры при проведении реакции и денатурации зонда. Для контроля качества используют биоанализатор РНК чипов NanoDrop, BioAnalyer 2100. Используют формат 100 (среднего размера) для генных чипов в случае анализа образцов собаки.
Пример 1
Определение эффекта различных веществ или ингредиентов на генную экспрессию в клеточных линиях клеток собаки
[0162] Используют генные чипы собаки Affymetrix Canine-1 и Canine-2 для определения эффекта различных исследуемых веществ или ингредиентов, таких как MCT; TAG; ALA; EPA; DHA; линолевая кислота; стеариновая кислота (CK), конъюгированная линолевая кислота (CLA), GLA; арахидоновая кислота; лецитин; витамин А, витамин D, витамин E, витамин K, рибофлавин, ниацин, пиридоксин, пантотеновая кислота, фолиевая кислота, биотин, витамин С, катехин, кверцетин, теафлавин, убихинон; ликопен, ликоксантин; ресвератрол; α-липоевая кислота; L-карнитин; D-лимонен; глюкозамин; S-аденозилметионин; хитозан, различные материалы, содержащие одно или более таких соединений; и различные их сочетания, на генную экспрессию в четырех клеточных линиях клеток собаки и в соответствующих контролях. Каждый ингредиент тестируют в двух концентрациях, как показано для выбранных образцов ингредиентов в Таблице 6. В качестве контроля используют растворитель в наивысшей из двух используемых концентраций. Используют четыре клеточных линии клеток собаки: CCL34 (клетки почки), CRL1430 (клетки вилочковой железы), CCL183 (клетки кости) (полученные от Американской Коллекции культур тканей (American Tissue Culture Collection)) и CTAC (клетки щитоводной железы) (см. Measurement of NK Activity in Effector Cells Purified from Canine Peripheral Lymphocytes, Veterinary Immunology and Immunopathology, 35 (1993) 239-251). Клеточную линию обрабатывают ингредиентом в соответствующей концентрации, и этот вариант обозначается как «вариант обработки», а вариант с необработанным образцом рассматривается как «контроль». Слова «гены» и «зонды» используются как синонимы в рамках данной методики. Генную экспрессию определяют применительно к клеткам в опытном варианте и в контроле.
[0163] Генную экспрессию определяют как регулируемую в положительном или отрицательном направлении для данного вида обработки. Решение о том, каким образом происходит регуляция данного гена, в положительном или отрицательном направлении, основано на кратности изменений, которая вычисляется как отношение интенсивности в опытном варианте обработки к интенсивности в контрольном варианте для каждого отдельного зонда. Кратность изменений рассматривается как свойственная для отрицательной регуляции, если этот показатель <1/1,5 (для всех 4 клеточных линий, в которых проводился анализ) или <1/2 (при анализе клеток внутри клеточной линии), и рассматривается как свойственная для положительной регуляции, если это показатель >1,5 (для всех 4 клеточных линий, в которых проводился анализ) или >2 (при анализе клеток внутри клеточной линии). Кроме того, данный зонд рассматривается как значимый при тщательном анализе, если он отмечается как присутствующий только в одном из сравниваемых состояний (обработка или контроль) и «отсутствует» или находится на так называемом «пограничном» уровне в другом, и кратность изменений является значимой, согласно используемому программному обеспечению. Зонды, которые, как представляется, регулируются в противоположных направлениях в двух вариантах обработки, исключаются из дальнейшего анализа.
[0164] Полученные необработанные данные подвергают анализу с использованием программного обеспечения GeneSpring, версия 7.0 (GS) (Agilent Corporation) и подвергаются валидации с использованием аппаратного обеспечения R-Bioconductor (RB). Оба пакета прикладных программ используются для вычисления интенсивности зондов на основе CEL файлов, полученных с использованием прибора Affymetrix. Данные по имеющимся/отсутствующим пограничным клеткам в расчете на зонд и значения P вычисляют с использованием R-Bioconductor и GeneSpring программного обеспечения, по отдельности.
[0165] Используют две схемы для анализа полученных данных. Первая схема включает такие параметры, как «по всем клеточным линиям» и «клетки внутри отдельных клеточных линий». В соответствии с первой схемой, данные по генам собирают для определения параметров, которые могут указывать на их значимость и присутствие во всех клеточных линиях. Термин «по всех клеточным линиям» относится к наивысшему показателю доверительности данных при наличии минимального шума и может обеспечивать наилучший подход для оценки генов, которые затрагиваются отдельными ингредиентами. В соответствии со второй схемой, производят подсчет только применительно к тем генам, которые демонстрируют значительную кратность изменений в двух вариантах обработки в рамках обоих пакетов прикладных программ в пределах отдельных клеточных линий. Образец данных, получаемых в ходе таких экспериментов, показан в Таблице 7. В Таблице 7 приведены данные по корреляции между вариантами обработки веществом (колонка 1), зондом (со связующими данными) (колонка 2), направленности (колонка 3), наиболее важные примечания в рамках программы BLAST (колонка 4) и номер последовательности, относящейся к образцу человека, с соответствующим кодом доступа в систему, которая ближе всего соответствует целевой последовательности (колонка 5). Для ясности, показанные в таблице данные представляют лишь небольшую часть результатов, получаемых в проводимых экспериментах, и они даны для иллюстрации релевантных аспектов настоящего изобретения, то есть эти данные указывают, что исследуемые БПК могут влиять на так называемые «узловые» генные продукты, которые являются центральными для жирового метаболизма, включая пируватдегидрогеназу-киназу и карнитинпальмитоилтрансферазу I. Приведенные данные также показывают, что ингредиенты, которые влияют на указанные два гена in vitro, могут использоваться для достижения тех же целей, в случае их включения в диету, которая может быть далее использоваться для кормления собак с ожирением для усиления потери веса или для кормления худых собак с целью поддержания их соответствующего экстерьера. Информация по всем исследованным ингредиентам хранится в базе данных, доступной при поиске. Такая информациях включает вторую группу данных по изобретению.
Пример 2
Определение дифференциальной генной экспрессии между образцами жировой ткани у животных с ожирением и у худых животных
Худые животные
[0166] Образцы жировой ткани получают у 13 собак с ожирением и 3 худых собак, диагностированных, соответственно, как «ожиревшие» или «худые» в рамках традиционных методик оценок. Термины «ожирение» и «худоба» применительно к животным определяют на основе измерения показателя DEXA с использованием традиционных методик или на основе 5 конкретных состояний тела в рамках системы балльной оценки. Так, например, животное считается ожиревшим, если по системе оценки состояния его тела балльный показатель составляет 4 или выше и общее содержание жира составляет 30% или выше. Животное рассматривается как худое, если балльный показатель оценки состояния его тела составляет 2 или 2,5 и/или показатель общего количества жира в организме DEXA составляет 27% или менее. Все образцы ткани быстро замораживают в жидком азоте сразу после отбора из организма животного.
[0167] Ткани анализируют с использованием программы Affymetrix "Canine-2" на образцах генных чипов собаки, согласно традиционным методикам, с тем чтобы определить, какие гены, если такое имеет место, дифференциально экспрессируются у животных с ожирением, в сравнении с худыми животными. Данные, полученные при оценке образцов от собак с ожирением и худых животных, сравнивают и анализирует с использованием прикладных программ GeneSpring и R-Bioconductor. Для каждого данного гена делается вывод о его «наличии», если выявляется двукратное изменение уровня экспрессии, которое дальше будет более тщательно исследоваться. Кроме того, гены, которые присутствуют только в одном состоянии, а в другой группе являются либо «отсутствующими», либо «пограничными», также отбираются для дальнейшего тщательного анализа.
[0168] Образец данных, полученных с использованием процедуры Примера 2, показан в Таблицах 3, 4 и 5. В Таблице 3 в колонке 1 представлены произвольные последовательности SEQ ID NO, в колонке 2 показан идентифицирующий номер зонда Affymetrix (в данном варианте «APIN»), в колонке 3 показана кратность экспрессии (для образца из тучного животного/худого животного), номер доступа для наиболее подходящего варианта согласно BLAST приведен в колонке 4, и номер доступа согласно BLAST последовательности, наиболее близкой к человеческой последовательности, приведен в колонке 5. В Таблице 4 приведено описание генов, полученных для соответствующей последовательности SEQ ID NO с наиболее высоким показателем по BLAST (с соответствующим номером доступа), а в Таблице 5 приведено описание гена, который соответствует наивысшему показателю согласно программе BLAST для человеческой последовательности, с соответствующим номером доступа, применительно к соответствующей SEQ ID NO. Для упрощения, данные, приведенные в таблицах, составляют лишь небольшую часть результатов, полученных из проведенных экспериментов, и они даны для иллюстрации соответствующих аспектов настоящего изобретения. В частности, эти данные указывают на то, что животные с ожирением экспрессируют так называемые «узловые» генные продукты, указанные в Примере 1, на уровнях, которые в 2-3 раза ниже, чем в случае худых животных. В этой связи, воздействие на указанные «узловые» генные продукты с использованием БПК, включенных в корм для животных с ожирением, может способствовать снижению их веса и будет помогать им поддерживать соответствующий достигнутый худой экстерьер. Указанная информация хранится в базе данных для соответствующего поиска по запросу. Эта информация включает первую группу данных по изобретению.
Пример 3
Гены, экспрессируемые дифференциально в крови животных с ожирением и у худых животных, которые могут использоваться в качестве группового прогностического показателя для с животных с ожирением и у худых животных
[0169] Для упрощения в будущем процедуры тестирования и устранения необходимости использования образцов твердой ткани, которые необходимо отбирать путем биопсии у живых животных, получают образцы крови от собак с ожирением и у худых животных и используют их для разработки группового прогностического показателя, который может использоваться для дифференциации между животными с ожирением и худыми животными. Используют программу на основе генных чипов Affymetrix Canine-2 GeneChips для определения уровня генной экспрессии в образцах крови, взятых у животных, которые идентифицированы как клинически имеющие ожирение (28 животных с показателем состояния тела 4 или 5) или как худые животные (12 животных, с показателем состояния тела 2 или 2,5). Данные по генным чипам анализируют с использованием программы GeneSpring (от компании Agilent Technologies), версия 7.2. Идентифицируют шестьдесят пять зондов, которые демонстрируют различающиеся уровни экспрессии между образцами от животных с ожирением и от худых животных со значением «p» 0,01, после корректировки, для отсечения возможных ложных результатов. Указанные зонды (показанные в Таблице 8), а также гены и генные продукты, которые их отражают, потенциально и могут спользоваться в качестве групповых прогностических показателей для выявления животных с ожирением и худых животных, при использовании для этого образцов крови, так что отсутствует необходимость использовать образцы жировой ткани.
[0170] На основе данных по оценке физиологического состояния рассматриваемых собак (диагноз ожирение) и сравнения информации из полученного набора имеющихся данных и таблиц (с отбором тех же генов, которые были исследованы с целью оценки воздействия на них исследуемого вещества или ингредиента и которые подвергаются дифференциальной экспрессии в жировой ткани собак с ожирением, в сравнении с худыми собаками), может быть определена рецептура пищевого продукта, используемая для отбора и изготовления кормовой композиции для собак, которая содержит один или более приведенных ниже ингредиентов в указанных количествах (в миллиграммах на килограмм веса тела в день (мг/кг/в день)): ДГК (DHA) - примерно 1 до примерно 30; ЭПК (EPA) - от примерно 1 до примерно 30; комбинированный препарат с определенным соотношением ДГК/ЭПК (EPA/DHA Combo) (1,5:1) - от примерно 4/2 до примерно 30/45; ALA - от примерно 10 до примерно 100; ЛК (LA) - от примерно 30 до примерно 600; ARA - от примерно 5 до примерно 50; и СК (SA) - от примерно 3 до примерно 60. На основе рассчитанной формулы может быть изготовлена кормовая композиция и соответствующая диета, содержащая один или более указанных ингредиентов, и далее использована с целью регуляции генов, которые дифференциально экспрессируются у собак с ожирением, в сравнении с худыми собаками. Такая регуляция может вызвать у животного модуляцию количества жировой ткани и, в этой связи, в одном варианте осуществления настоящего изобретения, такая регуляция обеспечивает сдвиг к желательному или нормальному (более худому) статусу и способствует оздоровлению и достижению лучшего общего состояния у животного.
Пример 4
Диеты, содержащие повышенные количества длинноцепочечных жирных кислот, способствуют потере веса и могут использоваться для перепрограммирования генной экспрессии у животного, так что
при этом реализуется способность животного к похудению и поддержанию достигнутого веса
[0171] Данные, полученные при скрининге in vitro ингредиентов, описанных выше, показывают, что некоторые ингредиенты, которые обогащены длинноцепочечными кислотами, в потенциале могут оказывать воздействие на экспрессию генов, вовлекаемых в метаболизм, таким образом, что будут способствовать похудению животного. Это может быть определено путем анализа данных, полученных из жировой ткани, а также в рамках описанного выше анализ с использованием компьютерного анализа, включающего стандартный алгоритм. Используемый для этой цели алгоритмический код известен специалистам в данной области и может быть разработан без дополнительных сложных экспериментов, пример такого кода приводится ниже.
(Выбрать зонд) SELECT A PROBE_CHAR( AVG(DECODE(A.EXPTDAY, 'DO', GENE NORMJNT, null))/AVG(DECODE(A.EXPTDAY, 'D14', GENE_NORM_INT, null)),'99999.99999') FATLEAN FC, STATS_T_TEST_INDEPU( A.EXPTDAY, GENE_NORM_INT) P_VALUE, B.TOP_HIT_DEF,
COUNT(DISTTNCT C.INGREDIENT),
C0UNT(D1STINCT D.INGREDIENT)
FROM GERIATRICS_RNRM2 A, TOP_PROBE_ANNOT_2_3 B,
F1LT_INDIV_CELLS_2 C, FILT_ACROSS_4_CELLS_2 D
(Где) Where A.PROBE (ЗОНД)=B.PROBE (ЗОНД) AND (И) A. PROBE (ЗОНД)=C. PROBE (ЗОНД) (+) AND (И)
S PROBE (ЗОНД)=D. PROBE (ЗОНД) (+) AND (И)
(ВЕРХНИЙ)UPPER(A. PROBE (ЗОНД)) (НЕ ПОХОЖ)NOT LIKE 'AFFX%'
(ГРУППИРУЮТ)GROUP (С)BY A. PROBE (ЗОНДОМ), B.TOP_HIT_DEF
HAVING STATS_T_TEST_INDEPU( A.EXPTDAY, GENE_NORM_INT) <=.01 AND
AVG(DECODE(A.EXPTDAY, 'DO', GENE_NORM_INT, null))/AVG(DECODE(A.EXPTDAY, 'D14', GENE_NORM_INT, null)) >= 5 AND
SUM(DECODE(PAMCALL, 'P', 1,0)) = 40 ORDER BY PROBE
[0172] Для подтверждения того, что включение линоленовой кислоты или сочетания ЭПК/ДГК (EPA/DHA) (1,5:1) в корм для собак оказывает влияние на снижение веса у собак, получают и сравнивают три высокобелковых диеты, не содержащих добавок длинноцепочечных жирных кислот (диета А), или содержащих добавку линоленовой кислоты (примерно 1% на 100% сухого веса, диета B) или добавку сочетания ЭПК/ДГК (EPA/DHA) (1,5:1, примерно 0,30%:0,20%) (диета C), с диетой, содержащей высокие количества пищевых волокон, которая, как известно, способствует снижению веса у собак. В данном исследовании, 45 собак с клиническим ожирением вначале поддерживают на полной по питательной ценности контрольной диете в течение 30 дней до начала тестирования. По прошествии первых 30 дней, собак распределяют случайным образом на 4 группы. Животным в трех из четырех групп дают одну из исследуемых диет, а животных в одной из оставшихся групп поддерживают на диете с высоким содержанием пищевых волокон, в качестве контроля, в течение установленного периода времени, равного 4 месяцам. Полученные результаты указывают на то, что три экспериментальных кормовых продукта (диеты А, B и С) характеризовались значительно более высокой степенью переваривания, чем корм с высоким содержанием пищевых волокон. Полученные результаты также указывают на то, что примерно у 38% собак, потреблявших корм, содержащий сочетание ЭПК/ДГК (EPA/DHA), достигнуто требуемое снижение веса за 90 дней. Интересно отметить, что собаки, потреблявшие корм с сочетанием ЭПК/ДГК (EPA/DHA), также поддерживают в худом состоянии достаточную мышечную массу и нужный минеральный состав кости. Эти результаты также указывают на то, что по меньшей мере на клиническом уровне, диеты, содержащие сочетание ЭПК/ДГК (EPA/DHA), с точки зрения их влияния на снижение веса, могут быть столь же эффективными, как и диеты с высоким содержанием пищевых волокон.
[0173] С тем чтобы подтвердить достоверность группового набора зондов с точки зрения прогностической ценности и для оценки возможности на его основе прогнозировать ожирение или худобу у животных, групповой прогностический набор зондов (описанный выше, в Примере 3) был использован для анализа данных по экспрессии генов, полученных от 45 животных, которые были включены в указанный выше эксперимент (данные по экспрессии не показаны). Анализ группового прогностического показателя подтверждает, что 41 из 45 животных (примерно 90%), признанных как «ожиревшие» в начале теста, фактически являются ожиревшими (несоответствие может быть связано с субъективной природой стандартной системы подсчета баллов для оценки состояния тела животного, которая в настоящее время используется в клинических условиях). Интересно отметить, что после 14 дней скармливания указанных выше 4 диет животным, анализ с использованием группового прогностического показателя указывает на то, что все животные, независимо от исследованной диеты, демонстрируют профиль генной экспрессии, характерный для «худых» животных. В конце исследования было выявлено, что все животные на контрольной диете с высоким содержанием пищевых волокон отражают профиль генной экспрессии, характерный для животных с ожирением, примерно 25% животных на исследуемых диетах А и В отражают биохимический профиль генной экспрессии, характерный для «худых» животных, и примерно 40% животных, которых кормили диетой С, содержащей сочетание ЭПК/ДГК (EPA/DHA), демонстрируют биохимический профиль генной экспрессии, характерный для «худых» животных (см. Таблицу 9).
ТАБЛИЦЫ
Таблица 1Репрезентативная рецептура пищевого продукта
Рецептура (идентификатор или животное)
Пятнистый
Вид:
Собака
Порода:
Далматин
Возраст:
5 лет 3 месяца
Идентификатор FGP:
[код для поиск по данным FGP]
Основной набор компонентов
Энергетическая ценность (ккал МЕ/г)
3,5-4,5
Неочищенный белок (%)
15-30
Неочищенный жир (%)
10-20
Неочищенные пищевые волокна (%)
2-5
Кальций (%)
0,5-1,0
Фосфор (%)
0,4-0,9
Натрий (%)
0,2-0,4
Хлорид (%)
0,3-0,6
Добавка БПК
Витамин (МЕ/г)
100
ЭПК (EPA) (мг/г)
0,25
S-аденозилметионин (мг/г)
0,2
Порошковая форма имбиря (мг/г)
5
Таблица 2Состав образцов кормовой композиции
Кормовая композиция (идентификатор или животное):
Пушистая
Вид:
Кошка
Порода:
Помесь
Возраст:
2 года 10 месяцев
Идентификатор формулы пищевого продукта:
[код, позволяющий делать поиск по формуле]
Тип корма:
Мука
Мука из куриных костей, низкожировая (%)
50
Кукуруза измельченная (%)
23
Соевая мука (%)
10
Мука из рыбных костей (%)
10
Рыбий жир (%)
3
Фосфат дикальция (%)
0,3
Масло энотеры (%)
0,05
Таблица 4
SEQ ID NO: Описание генов - Номер доступа с наивысшим показателем по BLAST
ПРОГНОЗ: Canis familiaris, аналогичный по [пируватдегидрогеназа [липоамид]]киназе, изозим 4, митохондриальный предшественник (пируватдегидрогеназа-киназа, изоформа 4)
(LOC482310), мРНК
62 ПРОГНОЗ: Canis familiaris, карнитинпальмитоилтрансфераза I, изоформа (CPTl), мРНК
67 ПРОГНОЗ: Canis familiaris, карнитинпальмитоилтрансфераза I, изоформа (CPTl), мРНК
70 ПРОГНОЗ: Canis familiaris, карнитинпальмитоилтрансфераза I, изоформа (CPTl) мРНК
241 ПРОГНОЗ: Canis familiaris, аналогичный по [пируватдегидрогеназа [липоамид]киназе изозим 4, митохондриальный предшественник (пируватдегидрогеназа-киназа, изоформа 4) (LOC482310), мРНК
285 ПРОГНОЗ: Bos Taurus, аналогичный по карнитин-O-пальмитоилтрансферазе I, митохондриальная изоформа из печени (CPT I) (CPTI-L) (карнитинпальмитоилтрансфераза 1A) (LOC506812), частичная мРНК
Таблица 5SEQ ID NO: Описание генов - Номер доступа с наивысшим показателем по BLAST для человеческой последовательности
15
Homo sapiens, пируватдегидрогеназа-киназа, изозим 4, мРНК (клон кДНК MGC:5281 IMAGE:3047987), полная cds
62
Homo sapiens, карнитинпальмитоилтрансфераза 1А (печеночная) (CPTIA), ядерный ген, кодирующий митохондриальный белок, вариант транскрипта 1, мРНК
67
Homo sapiens, карнитинпальмитоилтрансфераза 1А (печеночная) вариант транскрипта 2, мРНК (кДНК, клон MGC:1772 IMAGE:3352642), полная cds
70
Homo sapiens, частичный CPTIA ген для карнитин-O-пальмитоилтрансферазы 1, промоторный участок, CDS и сплайсинг-варианты а и b
241
Homo sapiens, кДНК FLJ39109 fis, клон NTONG2005137, высоко аналогичный по [пируватдегидрогеназа
[липоамид]]киназе, изозим 4, митохондриальный предшественник (EC 2.7.1.99)
285
Клон кДНК полной длины CS0DK009YI05 из клеток HeLa Cot 25-нормализованный, из Homo sapiens (человеческий)
Таблица 9Процент худых животных, согласно прогнозу на основе 65-зондового группового прогностического показателя
Диета, день 0
Диета, день 14
Диета, день 120
Диета A (n=12)
9%
33%
25%
Диета B (n=10)
10%
40%
25%
Диета С (n=14)
7%
29%
40%
Диета с высоким содержанием пищевых волокон (n=9)
11%
30%
0%