Коэффициент обеспеченности сос: Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами (Обеспечение оборотных активов собственными средствами)

Содержание

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами: определение, нормативное значение, формула


← Вернуться в Финансовый словарь

Определение:

Обеспеченность своими финансами можно отнести к индикаторам устойчивости, а также к индикаторам возможностей предприятия за свой счет профинансировать оборотный капитал. Его рассчитывают, деля свои оборотные средства на все существующие оборотные активы. Он указывает на долю своих оборотных средств во всех текущих оборотных активах предприятия.

Нормативное значение:

Нормой считается коэффициент от 0,1 и больше. Показатель больше свидетельствует про устойчивость компании, а также возможность активно действовать при отсутствии кредитов. А вот показатель ниже нормы демонстрирует большую зависимость от кредитных средств. При ухудшении условий кредитования, компания может даже прекратить свое существование. Если же показатель меньше 0, то это свидетельствует про то, что свои средства и долгосрочные финансовые источники направляются на оплату необоротных активов и у предприятия отсутствуют деньги для финансирования своих оборотных активов.

Как решить проблему при показателе коэффициента вне нормативных пределов?

Чтобы увеличить коэффициент необходимо пересмотреть структуру своих активов, а также привлекать дополнительные финансы, например, владельцев компании. Также способствовать росту коэффициента будут изменение дивидендной политики, чтобы освободившиеся средства реинвестировать в производство.

Формула расчета:

Показатель обеспеченности собственными оборотными средствами = Собственные оборотные средства / Оборотные активы

КУБ – самый простой и удобный способ вести финансовую аналитику

С КУБом вы узнаете:

  • Куда уходят ваши деньги.
  • Как снизить расходы без потерь.
  • Сколько вы заработали в прошлом месяце.
  • Что приносит вам прибыль, а что убытки.
  • Насколько эффективны ваши сотрудники.
  • Какие из ваших клиентов самые надежные.

Нужна помощь по заполнению документов или консультация?

Получите помощь экспертов бухгалтеров по подготовке документов

НАПИШИТЕ ЭКСПЕРТУ

Загрузка...

Коэффициент обеспеченности запасов собственными средствами в Excel

Коэффициент обеспеченности запасов и затрат собственными средствами показывает долю запасов и затрат, финансируемую из собственных источников. Это один из показателей для определения финансовой устойчивости компании, индикатор состояния оборотного капитала. Представляет собой отношение величины собственных средств, покрывающих запасы и затраты, к стоимости последних.

Экономический смысл показателя и формула

Коэффициент обеспеченности материальных запасов и затрат отображает часть запасов и затрат, которые приобретаются за счет собственных источников. Показатель находится делением величины собственных средств на стоимостную оценку запасов и затрат.

Традиционная формула выглядит так:

Козсс = собственные оборотные средства / запасы.

Показатель в числителе называют еще «рабочим капиталом». Эта величина отображает, на сколько оборотные активы больше краткосрочных обязательств компании. Собственные оборотные средства показывают возможность фирмы погасить краткосрочные обязательства после продажи своих оборотных активов. То есть «рабочий капитал» - индикатор платежеспособности и финансовой стабильности предприятия.

Собственные оборотные средства представляют собой разность между мобильными активами и краткосрочной кредиторской задолженностью. Если расписать составные части «рабочего капитала», то несколько иначе будет выглядеть расчет коэффициента обеспеченности собственными средствами.

Формула:

Козсс = (ОА – КО) / запасы и затраты.

  • ОА – оборотные активы,
  • КО – краткосрочные обязательства.

Рассчитать значение в числителе можно и другим способом. Тогда формула коэффициента обеспеченности запасов собственными источниками финансирования будет выглядеть так:

Козсс = ((СК + ДО) – Воб.А)) / запасы и затраты.

  • СК – собственный капитал,
  • ДО – долгосрочные обязательства,
  • Воб.А – внеоборотные активы.

В финансовой практике используют различные вариации расчетной формулы. В частности, в состав собственных оборотных средств включают задолженность учредителям по выплате дивидендов, доходы будущих периодов, резервы предстоящих платежей. Величина запасов может быть дополнена авансами поставщикам, незавершенным производством.



Расчет коэффициента обеспеченности запасов собственными средствами в Excel

Данные для расчета коэффициента берутся из бухгалтерского баланса. Преобразуем формулу:

Козсс = (стр. 1300 + стр. 1400 – стр. 1100) / стр. 1210.

Из актива баланса нужны следующие цифры:

Из пассива такие строки, как:

Рассчитаем показатель за 5 отчетных периодов, с 2011 по 2015 гг:

Отрицательное значение коэффициента в 2011 году объясняется отрицательным значением показателя собственного оборотного капитала. В норме он должен быть выше нуля. То есть текущие активы должны превышать краткосрочные обязательства.

Отрицательное значение собственных оборотных средств указывает на финансовую нестабильность компании. Но такой критерий нельзя применить ко всем отраслям. Существуют предприятия, которые успешно функционируют даже с отрицательным показателем. Например, небезызвестная компания из отрасли быстрого питания, McDonalds. Сверхбыстрый операционный цикл почти сразу преобразует запасы в денежную выручку – отрицательное значение собственных оборотных средств не ощущается.

Коэффициент обеспеченности затрат собственными оборотными средствами – результат сопоставления последних с величиной запасов. Оптимальное условие и индикатор финансового благополучия – превышение собственного оборотного капитала над запасами.

Дело в том, что материальные запасы – наименее ликвидная часть оборотного капитала. Поэтому должны погашаться собственными средствами и/или за счет долгосрочных обязательств.

Коэффициент обеспеченности запасов собственными средствами и нормативное значение

Норма показателя находится в диапазоне 0,6-0,8. То есть 60-80% материальных запасов должно финансироваться посредством собственного капитала. Чем выше показатель, тем меньше нуждается организация в заемных средствах. Одним словом если коэффициент обеспеченности запасов собственными средствами выше нормы – выше финансовая стабильность компании, а если ниже нормы – возникает необходимость использования заемных финансовых средств.

Вернемся к примеру. Динамика коэффициента на графике:

Расчет показывает, что с 2012 года запасы и затраты в достаточной мере обеспечиваются собственными источниками средств. Рост коэффициента положительно сказывается на финансовой устойчивости фирмы.

Формула коэффициента обеспеченности собственными оборотными средствами

Понятие коэффициента обеспеченности собственными оборотными средствами

Коэффициент обеспеченности (покрытия) собственными оборотными средствами показывает долю собственных оборотных средств в сумме всех оборотных активах компании. Посредством данного коэффициента определяется способность компании к осуществлению финансирования текущей деятельности лишь за счет собственных оборотных средств.

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами используют для того, что бы своевременно выявить признаки несостоятельности предприятий. Значение коэффициента может послужить основанием признания структуры баланса неудовлетворительной, что означает неплатежеспособность компании.

Формула коэффициента обеспеченности собственными оборотными средствами

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами определяется в соответствии с формулой, которая представляет собой разность собственного капитала и внеоборотных активов компании и отношение этой разности к оборотным активам предприятия:

Кос = (СК – ВА) / ОА

Здесь Кос – коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами,

СК – сумма собственного капитала,

ВА – сумма внеоборотных активов,

ОА – сумма оборотных активов.

Все данные, необходимые для расчета по формуле, можно найти в бухгалтерском балансе компании.

Формула коэффициента обеспеченности собственными оборотными средствами по балансу выглядит так:

Кос = (строка 1300 – строка 1100) / строка 1200

Анализ значений коэффициента

Существует несколько особенностей при анализе коэффициента обеспеченности собственными оборотными средствами:

  • В соответствии с распоряжением Федерального управления по делам о несостоятельности (банкротстве) нормальное значение коэффициента обеспеченности собственным оборотным капиталомдолжно находиться выше0,1.
  • Если показатель будет ниже, то структура баланса признается неудовлетворительной, а сама компания неплатежеспособной на текущее время.
  • Если величина коэффициента будет отрицательной, то все оборотные, включая часть внеоборотных активов, создаются за счет кредитов (займа). Этот случай показывает минимальную устойчивость предприятия.
  • В случае, когда значение коэффициента на конец периода увеличивается, но при этом остается меньше 0,1, это отражает улучшение финансовой устойчивости компании.

Формула коэффициента обеспеченности собственными оборотными средствами имеет смысл в том, что внеоборотные активы, являющиеся низколиквидными, должны в полной мере покрываться устойчивыми источниками средств, представленными собственным капиталом. В этом случае также должна оставаться часть капитала для финансирования компанией текущей деятельности.

При анализе финансовой устойчивости и платежеспособности компании важным является исследование значения данного коэффициента в динамике, сравнивая значения начала анализируемого периода и его окончания.

Примеры решения задач

Коэффициент покрытия оборотных средств собственными источниками формирования (Коэффициент обеспеченности собственными средствами)

Определение

Коэффициент покрытия оборотных средств собственными источниками формирования (Коэффициент обеспеченности собственными средствами) — это показатель, который отвечает на вопрос, какая доля текущих активов покрывается собственными финансовыми средствами, которые остались после финансирования внеоборотных активов.

Если упростить, то выглядит так: предполагается, что собственный капитал предприятия (раздел 3 баланса) используется для финансирования сначала внеоборотных активов (раздел 1), а потом — если останется — то для финансирования текущих активов (раздел 2).

Если показатель ниже нуля, значит, никакие текущие активы не покрываются остатком собственных финансовых средств.

Формула расчёта (по отчётности)

(Строка 1300 минус строка 1100) / Строка 1200 бухгалтерского баланса

Норматив

Более 0,1

Выводы о том, что означает изменение показателя

Если показатель выше нормы

У предприятия остаток собственных финансовых средств позволяет профинансировать значительное количество оборотных активов

Если показатель ниже нормы

У предприятия остаток собственных финансовых средств не позволяет профинансировать значительное количество оборотных активов

Если показатель увеличивается

Обычно позитивный фактор

Если показатель уменьшается

Обычно негативный фактор

Примечания

Показатель в статье рассматривается с точки зрения не бухучёта, а финансового менеджмента. Поэтому иногда он может определяться по-разному. Это зависит от авторского подхода.

В большинстве случаев в вузах принимают любой вариант определения, поскольку отклонения по разным подходам и формулам обычно находятся в пределах максимум нескольких процентов.

Показатель рассматривается в основном бесплатном сервисе финансовый анализ онлайн и некоторых других сервисах

Если после расчёта показателей вам нужны выводы, посмотрите, пожалуйста, эту статью: выводы по финансовому анализу

Если вы увидели какую-то неточность, опечатку - также, пожалуйста, укажите это в комментарии. Я стараюсь писать максимально просто, но если всё же что-то не понятно - вопросы и уточнения можно писать в комментарии к любой статье сайта.

С уважением, Александр Крылов, anfin.ru

Коэффициент обеспеченности собственными средствами - ГЛАВБУХ-ИНФО

Коэффициент обеспеченности собственными средствами - определение

Коэффициент обеспеченности собственными средствами - коэффициент равный отношению собственных оборотных средств компании к величине оборотных активов. Данными для его расчета служит бухгалтерский баланс.


Коэффициент обеспеченности собственными средствами - что показывает

Коэффициент обеспеченности собственными средствами показывает, долю оборотных активов компании, финансируемых за счет собственных средств предприятия.

 

Коэффициент обеспеченности собственными средствами - формула

Общая формула расчета коэффициента:

Косс= Собственные оборотные средства
Оборотные средства

Формула расчета по данным бухгалтерского баланса:

Kосс = стр.490 - стр.190
стр.290

где стр.190, стр.290, стр.490 - строки Бухгалтерского баланса (форма №1).

 

Коэффициент обеспеченности собственными средствами - значение

Коэффициент обеспеченности собственными средствами характеризует наличие собственных оборотных средств у предприятия, необходимых для его финансовой устойчивости. Отсутствие собственного оборотного капитала, т.е. отрицательное значение коэффициента, свидетельствует о том, что все оборотные средства организации и, возможно, часть внеоборотных активов сформированы за счет заемных источников. Улучшение финансового положения предприятия невозможно без эффективного управления оборотным капиталом, основанного на выявлении наиболее существенных факторов и реализации мер по повышению обеспеченности предприятия собственными оборотными средствами.

Нормативное значение Косс = 0.1 (10%) было установлено постановлением Правительства Российской Федерации от 20 мая 1994 года № 498 «О некоторых мерах по реализации законодательства о несостоятельности (банкротстве) предприятий» в качестве одного из критериев для определения неудовлетворительной структуры баланса наряду с коэффициентом текущей.

Коэффициент обеспеченности собственными средствами рассчитывается для оценки платежеспособности компании. Если коэффициент обеспеченности собственными средствами на конец отчетного периода имеет значение менее 0.1, то структуры баланса компании признается неудовлетворительной.

 

< Предыдущая   Следующая >

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами. Формула. Норматив

Автор Zorg На чтение 2 мин. Просмотров 492 Опубликовано

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами определяет степень достаточности у предприятия (организации) собственных средств для финансирования текущей деятельности и сохранения финансовой устойчивости.

Характеризует финансовый риск предприятия и входит в группу коэффициентов финансовой устойчивости.

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами характеризует долю оборотных активов предприятия, которые финансируются за счет собственных средств организации.

Формула расчета коэффициента обеспеченности собственными оборотными средствами

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами = Собственные оборотные средства предприятия / Оборотные средства

Под собственными оборотными средствами понимается разница, на которую оборотные активы предприятия превышают ее краткосрочные обязательства. Собственные оборотные средства характеризуют платежеспособность предприятия и должны быть положительными, но в мировой практике есть организации, имеющие отрицательные собственные оборотные средства и успешно функционирующие, таким предприятием является «МакДональдс», который имеет огромные интенсивность оборачиваемости капитала. Рассчитывается коэффициент по данным бухгалтерского баланса – Форма №1.

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами = (стр.490 – стр.190) / стр.290

Если коэффициент обеспеченности собственным оборотными средствами меньше нуля и принимает отрицательные значение это говорит о отсутствия у предприятия собственного капитала. И оборотные активы сформированы за счет заемных средств, и зависимость от заемщиков высока, что делает риск не выплаты по обязательствам и потери устойчивости высоким. 

Нормативное значение коэффициента обеспеченности собственным оборотными средствами
Норматив >0,1. Он был установлен постановлением Правительства Российской Федерации от 20 мая 1994 года № 498 “О некоторых мерах по реализации законодательства о несостоятельности (банкротстве) предприятий” . Показатель используется как один из коэффициент, характеризующий качество структуры баланса, как и коэффициент текущей ликвидности. Многие отечественные промышленные предприятия не могут достичь данного критерия, это указывает на жесткость нормативного значения.

Автор: к.э.н. Жданов И.Ю.
Почта: [email protected]
Сайт: www.beintrend.ru

Коэффициент обеспеченности запасов и затрат собственным капиталом

Коэффициент обеспеченности запасов и затрат собственными средствами показывает долю запасов и затрат, финансируемую из собственных источников. Это один из показателей для определения финансовой устойчивости компании, индикатор состояния оборотного капитала. Представляет собой отношение величины собственных средств, покрывающих запасы и затраты, к стоимости последних.

Экономический смысл показателя и формула

Коэффициент обеспеченности материальных запасов и затрат отображает часть запасов и затрат, которые приобретаются за счет собственных источников. Показатель находится делением величины собственных средств на стоимостную оценку запасов и затрат.

Традиционная формула выглядит так:

Козсс = собственные оборотные средства / запасы.

Показатель в числителе называют еще «рабочим капиталом». Эта величина отображает, на сколько оборотные активы больше краткосрочных обязательств компании. Собственные оборотные средства показывают возможность фирмы погасить краткосрочные обязательства после продажи своих оборотных активов. То есть «рабочий капитал» — индикатор платежеспособности и финансовой стабильности предприятия.

Собственные оборотные средства представляют собой разность между мобильными активами и краткосрочной кредиторской задолженностью. Если расписать составные части «рабочего капитала», то несколько иначе будет выглядеть расчет коэффициента обеспеченности собственными средствами.

Формула:

Козсс = (ОА – КО) / запасы и затраты.

  • ОА – оборотные активы,
  • КО – краткосрочные обязательства.

Рассчитать значение в числителе можно и другим способом. Тогда формула коэффициента обеспеченности запасов собственными источниками финансирования будет выглядеть так:

Козсс = ((СК + ДО) – Воб.А)) / запасы и затраты.

  • СК – собственный капитал,
  • ДО – долгосрочные обязательства,
  • Воб.А – внеоборотные активы.

В финансовой практике используют различные вариации расчетной формулы. В частности, в состав собственных оборотных средств включают задолженность учредителям по выплате дивидендов, доходы будущих периодов, резервы предстоящих платежей. Величина запасов может быть дополнена авансами поставщикам, незавершенным производством.



Расчет коэффициента обеспеченности запасов собственными средствами в Excel

Данные для расчета коэффициента берутся из бухгалтерского баланса. Преобразуем формулу:

Козсс = (стр. 1300 + стр. 1400 – стр. 1100) / стр. 1210.

Из актива баланса нужны следующие цифры:

Из пассива такие строки, как:

Рассчитаем показатель за 5 отчетных периодов, с 2011 по 2015 гг:

Отрицательное значение коэффициента в 2011 году объясняется отрицательным значением показателя собственного оборотного капитала. В норме он должен быть выше нуля. То есть текущие активы должны превышать краткосрочные обязательства.

Отрицательное значение собственных оборотных средств указывает на финансовую нестабильность компании. Но такой критерий нельзя применить ко всем отраслям. Существуют предприятия, которые успешно функционируют даже с отрицательным показателем. Например, небезызвестная компания из отрасли быстрого питания, McDonalds. Сверхбыстрый операционный цикл почти сразу преобразует запасы в денежную выручку – отрицательное значение собственных оборотных средств не ощущается.

Коэффициент обеспеченности затрат собственными оборотными средствами – результат сопоставления последних с величиной запасов. Оптимальное условие и индикатор финансового благополучия – превышение собственного оборотного капитала над запасами.

Дело в том, что материальные запасы – наименее ликвидная часть оборотного капитала. Поэтому должны погашаться собственными средствами и/или за счет долгосрочных обязательств.

Коэффициент обеспеченности запасов собственными средствами и нормативное значение

Норма показателя находится в диапазоне 0,6-0,8. То есть 60-80% материальных запасов должно финансироваться посредством собственного капитала. Чем выше показатель, тем меньше нуждается организация в заемных средствах. Одним словом если коэффициент обеспеченности запасов собственными средствами выше нормы – выше финансовая стабильность компании, а если ниже нормы – возникает необходимость использования заемных финансовых средств.

Вернемся к примеру. Динамика коэффициента на графике:

Расчет показывает, что с 2012 года запасы и затраты в достаточной мере обеспечиваются собственными источниками средств. Рост коэффициента положительно сказывается на финансовой устойчивости фирмы.

Определение

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами (СОС) показывает достаточность у организации собственных средств для финансирования текущей деятельности.

Расчет (формула)

Согласно Приказу ФСФО РФ от 23.01.2001 г. N 16 «Об утверждении «Методических указаний по проведению анализа финансового состояния организаций» коэффициент рассчитывается следующим образом (в Приказе он называет коэффициент обеспеченности собственными средствами):

Коэффициент обеспеченности СОС = (Собственный капитал – Внеоборотные активы) / Оборотные активы

Смысл данного коэффициента заключается в следующем. Сначала, в числителе формулы вычитают из собственного капитала внеоборотные активы. Считается, что самые низколиквидные (внеоборотные) активы должны финансировать за счет самых устойчивых источников – собственного капитала. Более того, должна остаться еще некоторая часть собственного капитала для финансирования текущей деятельности.

Нормальное значение

Данный коэффициент не имеет распространения в западной практике финансового анализа. В российской практике коэффициент был введен нормативно Распоряжение Федерального управления по делам о несостоятельности (банкротстве) от 12.08.1994 г. N 31-р и ныне не действующим Постановление Правительства РФ от 20.05.1994 г. N 498 «О некоторых мерах по реализации законодательства о несостоятельности (банкротстве) предприятий». Согласно указанным документам, данный коэффициент используется как признак несостоятельности (банкротства) организации. Согласно указанным документам, нормальное значение коэффициента обеспеченности собственными средствами должно составлять не менее 0,1. Следует отметить, что это достаточно жесткий критерий, свойственный только российской практике финансового анализа; большинству предприятий сложно достичь указного значения коэффициента.

Разберем коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами. Данный коэффициент входит в важную группу «Ликвидность» и описывает ликвидность (другими словами платежеспособность) предприятия. Коэффициент показывает достаточность/недостаточность у предприятия собственных средств для финансирования своей деятельности.

Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → обучающий курс

Инфографика: Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами. Экономическая сущность

Данный коэффициент оценивает финансовую устойчивость предприятия в краткосрочной перспективе (именно поэтому он относится к группе коэффициентов «Ликвидности», а не «Финансовой устойчивости»).

Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → обучающий курс

Как читать коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами?

Если коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами растет, то это говорит о том, что:

  • Увеличивается финансовая устойчивость предприятия.
  • Увеличивается собственный капитал предприятия.
  • Уменьшается кредиторская задолженность

Если коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами падает, то это говорит нам о том, что:

  • Уменьшается финансовая устойчивость предприятия.
  • Уменьшается собственный капитал.

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами. Синонимы

У данного коэффициента в литературе встречаются синонимы, чтобы лучше понимать, что речь идет об одном и том же коэффициенте желательно знать его синонимы: коэффициент обеспеченности собственным оборотным капиталом, Own Funds Ratio, Ratio of Own Working Capital.

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами. Формула расчета по балансу

Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → обучающий курс

Согласно Приказу ФСФО РФ от 23.01.2001 г. № 16 коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами рассчитывается по следующей формуле:

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами = (Собственный капитал – Внеоборотные активы)/Оборотные активы

По новому бухгалтерскому балансу (после 2011 года) формула коэффициента рассчитывается так:

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами = (стр.1300-стр.1100)/стр.1200

По старому балансу формула будет иметь следующий вид:

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами = (стр. 490 – стр. 190)/стр. 290

Пример расчета коэффициента обеспеченности собственными оборотными средствами

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами. Пример расчета для ОАО «Акрон»

Косос для ОАО «Акрон”

Для примера рассмотрим расчет коэффициента обеспеченности собственными оборотными средствами для предприятия ОАО «Акрон». Оно входит в список крупнейших мировых производителей минеральных удобрений. Предприятие относится к отрасли «Химическая и нефтехимическая промышленность».

Возьмем данные из публичной отчетности с официального сайта компании за четыре периода. Так мы рассмотрим годовой период изменения показателя. На рисунке ниже приведена отчетность за 4 квартала ОАО «Акрон».

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами. Расчет для ОАО «Акрон”

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами меньше нормативного значения (0,1) это говорит о том, что структура баланса у предприятия неудовлетворительная. Помимо этого у предприятия низкая финансовая устойчивость и мало собственного капитала (как следствие низкая платежеспособность).

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами. Нормативное значение

Данный коэффициент не получил широкого применения в западной практике финансового анализа. В отечественной практике данный коэффициент используется для определения признаков несостоятельности (банкротства). Нормативное значение коэффициента обеспеченности собственными оборотными средствами >0.1. Если значение коэффициента <0.1, то согласно Постановлению Правительства РФ от 20.05.1994 №498 «О некоторых мерах по реализации законодательства о несостоятельности (банкротстве) предприятия» структура баланса предприятия признается неудовлетворительной. Если при этом еще коэффициент текущей ликвидности <2, то предприятие признается неплатежеспособным.

Резюме

Данный коэффициент в настоящее время рекомендательно используется арбитражными управляющими для оценки структуры баланса (по приказу от 1994 года). В арбитражной практике он не применяется. Тем не менее, его полезно рассчитывать для внутренней диагностики своей структуры баланса на предприятии.

Пройдите наш авторский курс по выбору акций на фондовом рынке → обучающий курс

Удачи вам в финансовом анализе!
Жданов Василий Юрьевич, к.э.н.

Документ показан в сокращенном демонстрационном режиме! Стоимость документа 150 тенге

Получить полный доступ к документу

Стань пользователем

Доступ к документу можно получить: Для зарегистрированных пользователей:

Для покупки документа sms доступом необходимо ознакомиться с условиями обслуживания
Я принимаю Условия обслуживания
Продолжить

  • Корреспонденты на фрагмент
  • Поставить закладку
  • Посмотреть закладки

По всему тексту Методических положений слова: «Управление по реорганизации и ликвидации предприятий при Фонде госимущества Кыргызской Республики (УРЛП)» и аббревиатура «УРЛП» заменены словами: «Управление по делам банкротства при Государственном комитете Кыргызской Республики по управлению государственным имуществом и привлечению прямых инвестиций» и «Управление по делам банкротства» в соответствии с приказом Государственного комитета КР по управлению государственным имуществом и привлечению прямых инвестиций от 10.07.02 г. № 89-п (см. стар. ред.)

Утверждено

приказом Фонда госимущества

Кыргызской Республики

от 24 ноября 2000 года № 164-п

Методические положения
по оценке финансового состояния предприятий и установлению неудовлетворительной структуры баланса

(с изменениями от 10.07.2002 г.)

Прекратили действие в соответствии со статьей 36 Закона КР от 20 июля 2009 года № 241 «О нормативных правовых актах Кыргызской Республики»

Источники информации: форма № 1 «Бухгалтерский баланс»; форма № 2 «Отчет о финансово-хозяйственной деятельности»; справка к форме № 2 «Справка к отчету о финансово-хозяйственной деятельности».

  • Поставить закладку
  • Посмотреть закладки

1. Определение неудовлетворительной структуры баланса предприятия

  • Поставить закладку
  • Посмотреть закладки

1.1. Анализ и оценка структуры баланса предприятия проводятся на основе показателей:

— коэффициента текущей ликвидности;

— коэффициента обеспеченности собственными средствами.

  • Корреспонденты на фрагмент
  • Поставить закладку
  • Посмотреть закладки

1.2. Основанием для признания структуры баланса предприятия неудовлетворительной, а предприятия неплатежеспособным являются следующие условия:

— коэффициент текущей ликвидности на конец отчетного периода имеет значение менее 1,5;

— коэффициент обеспеченности собственными средствами на конец отчетного периода имеет значение менее 0,1.

  • Поставить закладку
  • Посмотреть закладки

1.3. Коэффициент текущей ликвидности характеризует общую обеспеченность предприятия оборотными средствами для ведения хозяйственной деятельности и своевременного погашения срочных обязательств предприятия.

Коэффициент текущей ликвидности определяется по формуле 1: как отношение фактической стоимости находящихся в наличии у предприятия текущих активов (итог раздела 1) к текущим обязательствам предприятия (итог раздела 3).

1) К 1 = итог раздела 1 : итог раздела 3

Результаты расчетов заносятся в таблицу 1, строка 1 приложения 1.

  • Поставить закладку
  • Посмотреть закладки

1.4. Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами характеризует наличие собственных оборотных средств у предприятия, необходимого для его финансовой устойчивости.

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами определяется по формуле 2, как отношение разности между объемами источников собственного капитала (итог 5 раздела пассива баланса) и фактической стоимостью долгосрочных активов (итог раздела 2 актива баланса) к фактической стоимости находящихся в наличии у предприятия текущих активов (итог раздела 1).

2) К 2 = Итог раздела 5 — итог раздела 2 : итог раздела 1

Результаты расчетов заносятся в таблицу 1, строка 2.

Как рассчитать коэффициент покрытия внеоборотных активов собственным капиталом?

Коэффициент обеспеченности (или покрытия) собственными оборотными средствами отражает долю собственных оборотных средств во всех оборотных активах предприятия. С помощью него можно определить, способно ли данное предприятие осуществлять финансирование текущей деятельности только собственными оборотными средствами.

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами определяется как отношение разности собственного капитала и внеоборотных активов предприятия к его оборотным активам:

Косос = (СК – ВА) / ОА

Все данные, необходимые для расчета, содержатся в бухгалтерском балансе предприятия. По строкам баланса формула будет следующая:

Косос = (стр. 1300 – стр. 1100) / стр. 1200

О бухгалтерском балансе, статьях и разделах см. в материале «Бухгалтерский баланс (актив и пассив, разделы, виды)».

Смысл коэффициента в том, что внеоборотные активы, которые являются низколиквидными, должны быть полностью покрыты устойчивым источником средств — собственным капиталом. При этом должна оставаться какая-либо часть капитала для финансирования предприятием текущей деятельности.

О ликвидности баланса и его статей см. в материале «Анализ ликвидности бухгалтерского баланса».

Анализ значений коэффициента

Согласно распоряжению Федерального управления по делам о несостоятельности (банкротстве) от 12.08.1994 № 31-р нормальное значение коэффициента обеспеченности собственным оборотным капиталом находится выше, чем 0,1. В противном случае можно говорить о вероятности признания структуры баланса неудовлетворительной, а самого предприятия — неплатежеспособным в текущем периоде.

Если коэффициент получается отрицательным, то все оборотные, а также часть внеоборотных активов созданы за счет кредитов и различных займов. В таком случае устойчивость предприятия будет минимальной. В следующем разделе представлена отдельная формула расчета «долгового» коэффициента.

Для анализа финансовой устойчивости и платежеспособности предприятия также важно изучить значения этого коэффициента обеспеченности в динамике, т. е. сравнить значения на начало анализируемого периода и на конец. Если же значение коэффициента в конце периода увеличилось, но при этом остается ниже 0,1, это также говорит об улучшении финансовой устойчивости предприятия.

Как рассчитать коэффициент покрытия долгов собственным капиталом

В деятельности предприятия существенную роль играет реальная оценка зависимости от внешних источников финансов. Инструментом оценки здесь выступает коэффициент покрытия долгов, который рассчитывается по формуле:

Кпдсс = СК/ЗК

Если воспользоваться данными из баланса (формы 1), то выражение будет выглядеть так:

Кпдсс = 1300/(1400 + 1500)

Что показывает коэффициент обеспеченности запасов собственным оборотным капиталом?

Этот коэффициент дополняет картину, обрисовавшуюся после применения предыдущих двух показателей. Он позволяет оценить, хватит ли предприятию своих средств для создания достаточного объема запасов.

Для расчета коэффициента используется формула следующего вида:

Козсс = СК/З,

где:

СК – собственный капитал предприятия;

З – запасы.

Если подставить в формулу соответствующие строки баланса (1-й формы), то получим ее в таком виде:

Козсс = 1300/1210.

На практике, конечно, расчет сложнее, поскольку приходится отдельно находить и «СК» и «З».

Ну и наконец, чтобы сделать окончательный вывод о финансовой устойчивости и платежеспособности предприятия, необходимо рассматривать коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами совместно с коэффициентом текущей ликвидности.

Итоги

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами используется для выявления признаков несостоятельности предприятия. Его значение может служить основанием для признания структуры баланса неудовлетворительной, а предприятия в целом — неплатежеспособным.

Более полную информацию по теме вы можете найти в КонсультантПлюс.
Полный и бесплатный доступ к системе на 2 дня.

Христианская Академия Наследия | Достаточность Священного Писания (SOS) Ministries

Каждый день средний ребенок в Кубамитве просыпается и приносит из колодца воду для ванны, приготовления пищи, уборки и стирки. Она будет помогать своим родителям собирать урожай, чтобы обеспечить их семью основными продуктами питания. Он будет жить без электричества, водопровода и водопровода и будет спать со всей семьей на маленьком глиняном полу.

В сельских районах Уганды нет достойного образования; городские школы-интернаты - это крайний вариант, финансово и эмоционально сокрушительный для родителей, которые хотят самого лучшего для своих детей.Большинство семей живут менее чем на 1 доллар в день, и поэтому им приходится выбирать между едой и образованием. В настоящее время в этом районе села только 6% имеют среднее образование.

Те дети, которые действительно выбирают образование, будут ходить в школу, которая больше похожа на однокомнатную лачугу, чем на здание, и имеет скудные ресурсы; впоследствии школа не привлекает качественных учителей.

И это в лучшем случае.

Без вмешательства эти дети растут практически без умений читать и писать - и это едва ли затрагивает то, чему учит качественное образование.Но благодаря вашим пожертвованиям и Его верности успех становится возможностью для детей Кубамитве, а вместе с тем - шансом разорвать порочный круг бедности.

Узнать больше О том, как Legacy Christian Academy работает вместе с семьями в Кубамитве, чтобы воспитывать детей в четырех ключевых областях:

1) Учеба 2) Социальные навыки 3) Нравственная сила 4) Духовная связь

Академики

Традиционная христианская академия SOS (LCA) использует американо-угандийскую интегрированную учебную программу.

  • Соотношение учеников и учителей = 12: 1.
  • Американские дисциплинарные меры, учитывающие угандийскую культуру.
  • Центры вахтового обучения.
  • Учебная программа, которая объединяет материалы из Уганды и Америки (включая Horizon Math, Shurley English, Alpha и Omega Reading, а также социальные исследования Уганды и христианское религиозное образование).
  • Доступ к компьютеру и повышение квалификации.

SOS стремится предоставлять высококачественное образование, которое одновременно является эффективным и практичным в контексте Уганды, одновременно отвечая или превосходя мировые академические стандарты.Кроме того, SOS готовит наших студентов к сдаче и сдаче стандартизированных тестов в Уганде (PLE – Primary Leaving Examination), которые проводятся для всех учащихся Уганды Национальным экзаменационным советом Уганды.

Социальные навыки


Среди угандийских семей, борющихся с проблемами бедности и культурной дисфункции, обучение социальным навыкам редко входит в список приоритетов в воспитании детей. Наши студенты LCA начинают изучать основы социального поведения.

  • Детский сад и не только: чистка зубов, мытье рук, правильные приветствия и своевременное посещение школы.
  • Более поздние начальные классы: гигиена тела, бритье, надлежащие женские товары, публичные выступления и т. Д.

Наше стремление состоит не в том, чтобы сделать учащихся Legacy американцами, а в том, чтобы уважать и поддерживать их угандийскую культуру, предоставляя им возможности стать гражданами и лидерами, способными с уважением относиться к себе в любой ситуации.

Укрепление морали

Каждый месяц мы сосредотачиваемся на разных возрастных чертах характера, таких как щедрость, доброта, внимательность или правдивость, и это лишь некоторые из них.В течение всего месяца учителя будут подчеркивать эту черту

  • Устно чтить детей, которые ее отражают.
  • Обсуждая это в часовне и на уроке Библии.
  • Моделирование морального облика, которого они ожидают от своих учеников.

Цель: помочь детям понять, что является правильным и неправильным моральным поведением в соответствии со Словом Бога.

Духовная связь

Когда SOS выбрала название «ХРИСТИАНСКАЯ Академия наследия», это произошло потому, что мы серьезно относимся к тому, чтобы открывать двери для Иисуса каждый день в каждом классе.Он - центр каждого аспекта школы.

Благодаря ежедневным занятиям по изучению Библии, посещению часовни раз в две недели и духовным уединениям с тщательно отобранными учителями и персоналом LCA, следующие за Христом, мы разработали школу, которая окружает детей надеждой на Бога-Царя.

Миссия Христианской Академии Наследия


Детские деревни - SOS | Проект Borgen

Замбия быстро становится одной из самых урбанизированных стран Африки к югу от Сахары, но бездомность в Замбии становится все более распространенной.Дефицит жилищного фонда Замбии составляет 1,3 миллиона единиц, который, по прогнозам, удвоится к 2025 году. Более 60% населения Замбии находится за чертой бедности и живет на 2 доллара в день; Считается, что 40% живут в условиях крайней нищеты, получая 1,25 доллара в день. Примерно 70% людей, живущих в городских районах, не имеют доступа к надлежащему жилью. Они живут в неформальных поселениях, которые часто не имеют надлежащего доступа к чистой воде или санитарии.

Урбанизация подстегивает жилищный кризис в Замбии

Рабочие места с высоким доходом, как правило, находятся в городских районах, благодаря чему темпы урбанизации почти вдвое превышают темпы прироста населения.Усиление урбанизации увеличивает спрос на рабочие места, останавливает рост заработной платы и поднимает цены на жилье. Согласно оценке 2010 года, когда вы сравниваете покупательную способность, стоимость жизни в Лусаке выше, чем в Вашингтоне, округ Колумбия. В 1996 году была принята Национальная жилищная политика Замбии. Согласно этой политике, 15% бюджета страны ежегодно выделялось на жилищное строительство. Эта политика была награждена «Свитком почета ХАБИТАТ» в 1996 году Центром Организации Объединенных Наций по населенным пунктам, что свидетельствует о том, что политика направлена ​​на вовлечение общественности.

Федерация бездомных и бедных в Замбии была основана для повышения осведомленности и предложения возможных решений жилищного кризиса в Замбии. Он открыл модель дома во время 83-й сельскохозяйственной и торговой выставки в Лусаке. Федерация стремилась продемонстрировать силу и интеллект, которые сообщество бездомных может использовать для поиска решений стоящих перед ними проблем. Он хотел повысить осведомленность о концепции постепенного строительства и использования недорогих строительных материалов.

Бездомные дети и решения

Примерно 1.5 миллионов замбийских детей живут на улицах либо из-за того, что остались сиротами, либо из-за крайней нищеты. В Замбии около 1,4 миллиона сирот в возрасте до 15 лет, и примерно 750 000 из этих детей остались сиротами из-за ВИЧ / СПИДа. Это привело к кризису в Замбии, поскольку многие беспризорные дети используются для детской проституции.

Что делается для решения проблемы детской беспризорности? Во-первых, примерно 75% всех замбийских домохозяйств заботятся хотя бы об одном сироте. Министерство спорта, молодежи и развития детей Замбии в партнерстве с Министерством обороны разработало программы реабилитации и реинтеграции молодежи.С момента запуска этих программ в 2006 году около 1200 детей прошли программу реабилитации с неоднозначными результатами.

Другие организации работают над защитой прав уязвимых детей в Замбии. Организация "Детские деревни SOS", основанная в 1996 году, помогает обеспечить безопасное жилье малообеспеченной молодежи в Замбии. Он также обеспечивает доступное образование и лечение. На сегодняшний день более 4700 замбийских детей получили образование в детских деревнях SOS, и более 7000 детей были зачислены в Программу укрепления семьи.Кроме того, более 688 замбийских детей получили альтернативный уход. Тем временем ЮНИСЕФ работает с правительством Замбии над совершенствованием политики в области социальных услуг и защиты сирот Замбии.

Земельная политика направлена ​​на решение проблемы бездомности в Замбии

Несколько групп работают над улучшением жилищных условий бездомного населения Замбии. Habitat for Humanity повышает осведомленность о правах на землю и фокусируется на предоставлении членам замбийской общины возможности отстаивать важные для них вопросы.В 2018 году 1965 человек вызвались добровольцами Habitat, чтобы помочь улучшить жилье, доступное для людей, живущих в Замбии. Голос внутренне перемещенных лиц (Замбия) также способствует продвижению жилищных прав уязвимых групп населения.

Земельный альянс Замбии продвигает земельную политику в интересах бедных, критикуя прошлую политику в области земельных прав Замбии за то, что она была слишком узкой и допускала злоупотребления со стороны государственных чиновников. Например, в Законах о земле Замбии 1995 г. говорится, что «переход прав от обычного владения к арендованному владению вступает в силу только после одобрения вождя и местных властей», что может стать проблематичным, если местные чиновники действуют не лучшим образом. интерес пострадавших сообществ.Министр земель и природных ресурсов сообщил, что некоторые государственные чиновники продавали землю иностранным инвесторам, особенно коммерческим фермерам, которые затем вытесняли мелких местных фермеров. В настоящее время разрабатывается земельная политика, в которой подчеркивается важность улучшения механизмов предоставления земли в Замбии.

Заключение

Размышляя о бездомности в Замбии, важно смотреть на историю страны. Многие члены Организации Объединенных Наций подчеркивали влияние колониализма на рост бездомности во всем мире, призывая к большей поддержке со стороны развитых стран.Деннис Чивеле из Замбии предположил, что бездомность часто возникает из-за урбанизации и отсутствия государственных систем социальной защиты. Такие страны, как Соединенные Штаты, должны помочь таким странам, как Замбия, справиться с этими более сложными побочными эффектами урбанизации.

- Даниэль Форри
Фото: Flickr

Соня Живкова - SOS Детские деревни Академия Германа Гмайнера

Мне было очень легко выбрать историю сбора урожая, которой я хотела бы поделиться с вами. Представлю самый успешный проект в моей профессиональной жизни.

Я начал работать в Детских деревнях SOS Болгария в 1990 году. 24 года из 26 я работаю сборщиком средств. Если бы мне пришлось описать свою профессию одним словом, это было бы «Вызов». У нас, сборщиков денег, есть девиз: «Ты должен поцеловать много лягушек, прежде чем найдешь своего принца». Это означает, что, обращаясь к новым донорам и партнерам, вы очень часто слышите «нет», «не сейчас», «не вы». Это может сильно обескураживать. К счастью, вам время от времени удается привлекать новых сторонников, и это всегда хороший повод для празднования.Но это сложно! В большинстве случаев вы чувствуете разочарование и просто готовы сдаться.

Возвращаясь к моим первым годам в качестве фандрайзера, я сразу вспоминаю свой первый визит в Инсбрук в 1992 году. В то время никто не занимался фандрайзингом в Болгарии, и коллеги из Австрийской ассоциации детских деревень - SOS первыми научили меня Начало. Первой моей кампанией по сбору средств была кампания «Тихий гость». Это принесло нам первых болгарских доноров.В последующие годы я разработал множество кампаний, которые увеличили количество доноров в нашей базе данных до 17 000 - настоящий успех для моей маленькой страны!

В 1998 году мы впервые оценили результаты сбора средств. Анализ показал отрицательную рентабельность инвестиций. Т.е. мы вложили значительные средства в проведение кампаний по сбору средств, но полученный доход не смог покрыть даже расходы. Это был особый поворотный момент в моей профессиональной жизни. Сбор средств перестал быть чистым творчеством и приятным общением, приносящим удовлетворение.Пришлось перейти на бизнес-коэффициенты. Мы начали планирование, мониторинг, оценку по ключевым показателям эффективности. Каждый год мы ставим перед собой довольно амбициозные цели, которые нам так и не удалось выполнить за долгие годы.

Болгария - нелегкая площадка для сбора средств
Позвольте мне дать вам некоторую информацию о нашем рынке сбора средств. Население Болгарии составляет около 7 миллионов жителей. Минимальная заработная плата в 2016 году составляла 210 евро, а средняя зарплата - около 500 евро.Сбор средств в самой бедной стране Европейского Союза - настоящая проблема. Несмотря на все усилия прошлых лет, нам не удалось достичь поставленных целей. Попробуйте представить, насколько это демотивировало меня и моих коллег. Много раз я просто собирался сдаться и уйти, но я все еще работаю в Детских деревнях SOS по очень личной причине, которая могла бы стать темой для другой истории.

Позвольте мне поделиться историей самого большого успеха в моей карьере. Все время, работая фандрайзером, я хотел разработать проект по фандрайзингу, который приносил бы значительные финансовые результаты.На рынке фандрайзинга очень важно быть первым, даже если ты лучший. Если вам не удастся стать первым, вы должны стать, по крайней мере, вторым. Три года назад наш самый сильный конкурент - ЮНИСЕФ - запустил очень успешный проект через банкоматы банка Pireaus. Мы решили повторить идею ЮНИСЕФ.

Настоящий беспроигрышный проект
Приняв решение, мы обратились в банк ДСК, один из наших крупнейших корпоративных партнеров. Мы начали переговоры в июне 2014 года, пытаясь убедить банк, что проект банкоматов подтвердит их хороший имидж и станет отличным примером корпоративной социальной ответственности.Каждый, кто снимает деньги в банкоматах DSK, получит сообщение о том, что банк поддерживает хорошее дело. Банку понравилась идея, и он одобрил проект в октябре 2014 года. DSK приступила к разработке программного обеспечения для пожертвований и инвестировала 35 000 евро. На реализацию проекта и начало первых испытаний ушел почти год. Проект стартовал 3 декабря 2015 года.

В чем суть проекта банкомата?
Это очень просто: если вам нужны наличные, вы идете в банкомат, чтобы снять деньги.Вы вставляете карту и выбираете сумму, которую хотите снять. Теперь появится следующий экран. Маленькая девочка с цветком спрашивает вас, не хотите ли вы пожертвовать один лев (0,50 евро) Детским деревням SOS в Болгарии. Вы можете выбрать между «Я делаю пожертвование» и «Нет, я не хочу делать пожертвование». Просто нажав кнопку, вы станете жертвователем Детских деревень - SOS. В конце процесса вы получите свои деньги и квитанцию ​​о том, что вы пожертвовали один лев для SOS Детских деревень в Болгарии. Один лев - это такая маленькая сумма, что каждый может себе это позволить.

Мы понятия не имели, захотят ли люди делать пожертвования для нашей организации через банкоматы, хотя мы знали, что ЮНИСЕФ сообщил о хороших результатах. Скоро «ВАУ-день»! Ответственный за проект в DSK позвонил нам за два дня до Рождества. Он сказал нам ожидать перевода первой суммы во второй половине дня. Мы начали делать прогнозы, насколько это может быть. Один предполагал 1.000 евро, другой - 1500 евро, третий - 2000 евро. Я решил пофантазировать и сделал прогноз на 3.000 евро. И победителем стал: никто! Первый платеж превысил 8 000 € !!! Хотя только в трети всех банкоматов ДСК банка было установлено программное обеспечение для пожертвований до Рождества! Второй перевод пришел в первую неделю января 2016 года: 11 000 €, третий через десять дней - 13.000 € и т. Д. Мы собрали около 40 000 € в течение одного месяца. Для сравнения: самое крупное корпоративное пожертвование, которое мы когда-либо получали за последние пять лет, составило 25 000 евро.

Теперь мы автоматически получаем еженедельный перевод на сумму 29 900 левов (примерно 16 000 евро). «Почему это ровно 29.900 левов?» Я спросил человека из банка. «Существует положение, - пояснил он, - согласно которому, если есть транзакция на сумму более 30 000 левов, мы и все банки обязаны проверить, считается ли она отмыванием денег, и должны заявить о ее правильности в Болгарский национальный банк.».

Сумма, сгенерированная банкоматами с 3 декабря 2015 года по 15 июня 2016 года, составляет 315 000 евро. Если интенсивность пожертвований продолжится, мы ожидаем огромную сумму в 700 000 к концу года! Это означает, что самоокупаемость Детских деревень - SOS Болгария в 2020 году достижима!

Это моя история с простым посланием: не сдавайтесь; много работай и успех придет! Успех - всегда лучшая мотивация для будущих результатов!

присоединилась к SOS Children's Villages 26 лет назад и с гордостью считает себя «живой памятью об организации».Она является руководителем корпоративного партнерства в Детских деревнях SOS в Болгарии.

Переход от традиционных способов сбора средств к сегодняшнему обращению к донорам по новым каналам, предложение им новых продуктов - большая проблема в совмещении традиций и инноваций.

Это способность, которую она считает большим сокровищем в своей работе. На вершине всех систем ценностей она обнаруживает семью. Быть любимой, счастливой, здоровой и разделять радость с другими членами семьи - это моменты, которые пробуждают чувство завершенности в ее жизни.Танцы, подышание свежим воздухом природы в лесу дают ей хороший импульс в жизни. Она типично горожанин - любит Софию, столицу Болгарии, со всей ее роскошью и заботами.

Расходы на рекламу: рост доли рынка

Помните Шлитца? Электрасол? Боско? Ипана? Помните времена, когда лояльность к бренду росла год от года? Самые успешные сегодня бренды потребительских товаров были созданы за счет значительных инвестиций в рекламу и маркетинг уже давно. Но в последнее время многие маркетологи упускают из виду связь между расходами на рекламу и долей рынка.Они практикуют искусство дисконтирования: сокращают рекламные бюджеты для финансирования ценовых акций или увеличения квартальной прибыли. Сегодня они могут выиграть битву за объем, но проиграют конкурентную войну.

Однако маркетологи некоторых компаний помнят, что стоимость бренда и предпочтение брендов потребителями определяют долю рынка. Они также знают, что при повышении цены покупаются полки. Самое главное, они понимают баланс расходов на рекламу и продвижение, необходимый для создания брендов и увеличения доли рынка за рынком, независимо от тенденций роста категорий продуктов, в которых они конкурируют.

Procter & Gamble, например, превратила свои бренды Jif и Folger из однозначных акций в лидеров категории. В сфере арахисового масла и кофе P&G вкладывает больше средств в рекламу и меньше в скидки, чем ее основные конкуренты. Kellogg и General Mills, ведущие эскалацию рекламных расходов на сухие завтраки, теперь вместе контролируют 65% рынка, а их акции торгуются по гораздо более высокой цене, чем другие пищевые компании. Coke и Pepsi вкладывают в рекламу так много, что конкурировать с ними стоит непомерно дорого.Вместе они владеют 70% рынка.

Что общего у этих великих маркетологов? Среди прочего, осознание ключевого фактора в рекламе: постоянные инвестиционные расходы. Они не грабят свои бюджеты, чтобы увеличить прибыль в течение нескольких кварталов. Они знают, что рекламой нельзя управлять как дискреционными переменными затратами.

Рекламное оружие

Давайте рассмотрим влияние расходов на рекламу в ситуациях, когда продукты конкурентов более или менее одинаковы (например, люди не могут отличить одно бумажное полотенце или дезодорант от другого), и появляются люди, занимающиеся маркетингом, продвижением и рекламой конкурентов. быть одинаково эффективным.Конечно, действительно превосходное или худшее рекламное содержание является важным фактором увеличения или уменьшения доли рынка, но я не говорю об этом здесь.

При таких обстоятельствах возникают следующие закономерности:

  • Расходы на рекламу могут определять рост и снижение доли рынка - но только тогда, когда в течение длительного времени сохраняется большая разница в расходах конкурентов. Судя по исследованиям многих потребительских товаров за последние несколько лет, эта разница должна как минимум вдвое превышать затраты основного конкурента.Связь между расходами и изменением доли появляется примерно через 18 месяцев, а надежные корреляции можно установить через 3 года.
  • В большинстве случаев конкуренты находятся в состоянии равновесия, когда рыночные доли лидеров остаются стабильными, несмотря на незначительные изменения в их расходах на рекламу. Конкуренты, которые понимают, что такое расходная игра, установят это равновесие на настолько высоком уровне, что ни один выскочка не сможет позволить себе дополнительные устойчивые инвестиции, необходимые для увеличения своей доли.
  • Конкурент с агрессивной стратегией рекламных расходов будет продолжать атаку только до тех пор, пока он увеличивает долю рынка. Вложив достаточно долларов, чтобы убедить этого агрессора в том, что рынок вернулся в тупик, комбатанты могут заставить вернуться к равновесным уровням долей.
  • Следовательно, неподъемный, убыточный уровень расходов на рекламу не будет продолжаться бесконечно.
  • Требования к расходам на рекламу во многом способствуют консолидации отрасли.Поскольку точка равновесия, вероятно, будет высокой, в большинстве случаев не более двух или трех игроков могут генерировать объем, необходимый для поддержания необходимого количества рекламных расходов.
  • Эти отношения существуют на индивидуальной рыночной основе, а не на национальном уровне. В самом деле, кто мог ожидать, что рекламный толчок в Нью-Йорке приведет к движению акций в Сиэтле? На самом деле, случаи, когда я наблюдал рост доли, были такими, когда проигравший сосредоточился на рекламных бюджетах на национальном уровне и был слеп или не реагировал на атаки конкурента с большой разницей в расходах на определенных рынках.

Расходы на рекламу и доля рынка

Эти наблюдения станут более ясными со ссылкой на две диаграммы, связывающие расходы на рекламу с долей рынка в отраслях производства потребительских товаров. Первая диаграмма показывает конкурентное равновесие, в котором каждый из крупнейших и самых мелких игроков имеет долю рынка (SOM), несколько большую, чем их доля в расходах на рекламу (SOV). Конкурент среднего размера (2) непропорционально больше вкладывает в рекламу, чем на свою долю рынка.В этой ситуации рыночные доли всех игроков, как правило, остаются неизменными. Очень сложно добиться изменения доли за счет рекламных расходов.

В большинстве случаев доля рынка и расходы на рекламу стабильны для увеличения доли рынка, конкурент прибегает к огромным расходам на рекламу

Традиционный анализ показывает, что SOV лидера рынка может быть меньше его SOM. Я согласен. Лидер имеет преимущество в масштабе, что позволяет ему превосходить по стоимости последователей при более низких затратах на единицу продукции.

Общепринятая мудрость также предполагает, что более мелкие игроки тратят слишком много денег, получая долю голоса больше, чем долю рынка. Я не согласен. Эта логика ведет к войне расходов, на победу которой более мелкие игроки не надеются. Более мелкий конкурент, пытающийся использовать дифференцированную нишу, не должен пытаться выйти за узкие рамки. Было бы глупо начинать рекламное наступление на лидеров.

Для нишевого игрока глупо начинать рекламную кампанию против лидеров.

Но игрок среднего размера, чтобы поддерживать SOV близко к лидеру, вынужден израсходовать 1 (по отношению к его доле на рынке).Этот конкурент, завоевавший большую долю рынка, не может спрятаться в нише.

В этом состоянии равновесия компания 2, вероятно, будет менее прибыльной, чем компания 1, потому что последняя может поддерживать конкурентоспособный уровень голоса даже при меньших расходах, чем ее «справедливая доля». Конечно, небольшой игрок, который доволен своей нишей, также может быть очень прибыльным, если он сохраняет дифференцированную позицию.

Модель равновесия предполагает сложность удержания промежуточного положения, что помогает объяснить, почему во многих категориях консолидация сократила число до двух или трех доминирующих брендов.Кока-кола и Пепси в коле, Folger’s и Maxwell House в кофе, Bartles & Jaymes и Seagram’s в винных холодильниках. Но, конечно, в рыночных сегментах часто бывают очень здоровые региональные конкуренты.

Coors, чрезвычайно прибыльный нишевый бренд в первые годы своего существования, несмотря на ничтожную долю участия, столкнулся с трудностями в общенациональном масштабе. «Пиво Скалистых гор» когда-то пользовалось такой загадочностью, что люди проезжали или пролетали буквально тысячи миль, чтобы достать чемодан. Затем, решив сразиться с Anheuser-Busch и Miller на национальном уровне, Coors пал жертвой расхожего мнения, потратив SOV> SOM.

Coors не может позволить себе конкурировать в качестве массового бренда. Несмотря на ежегодные расходы на рекламу в размере около 80 миллионов долларов, Coors по-прежнему уступает Миллеру (более 200 миллионов долларов) и Баду (более 300 миллионов долларов). Объем продаж Coors Premium снизился, несмотря на развертывание на национальном уровне. Неудивительно, что в последнее время реклама Coors вернулась в свою нишу в Роки-Маунтин, а не в массовом позиционировании «Coors is the One». (В сентябре прошлого года, сигнализируя о новой решимости бросить вызов лидерам, Coors объявила, что покупает большую часть активов Стро.Хотя это делает Coors более крупной компанией, это не помогает пиву Coors Premium решить проблемы с расходами на рекламу с A-B и Miller.).

Лидеры рынка выигрывают войну расходов на рекламу за долю рынка, создавая или используя dis равновесие и превосходя своих конкурентов с большим отрывом в течение длительного периода. Они используют расходы на рекламу как конкурентное оружие и выигрывают от относительной доли влияния голоса на долю рынка.

Если два лидера имеют SOV, которые находятся в пределах 10 процентных пунктов друг от друга, то существует конкурентное равновесие.Если, однако, доля голоса одного из конкурентов становится все более заметной и в конечном итоге превышает долю голоса другого на 20–30 процентных пунктов, то вполне могут произойти изменения доли, которые могут быть коррелированы с расходами на рекламу. Вторая диаграмма показывает динамику.

Вы можете спросить: «Какая компания будет достаточно глупой, чтобы позволить конкуренту превзойти ее более чем вдвое?» Ответ: многие компании. Они либо не могут, либо не тратят достаточно на каждом рынке. Учитывая понижательное давление на рекламные бюджеты, вызванное необходимостью раздувать прибыль, чтобы избежать выкупа, или платить проценты по долгу после выкупа, а также тенденцию маркетологов переводить рекламные доллары в рекламные доллары, чтобы купить место на полках для все более сложных продуктовые линейки все более влиятельных розничных продавцов - нетрудно найти ситуации с недостаточным расходом.

Их особенно легко найти в зависимости от рынка. Даже компания, чьи национальные инвестиции в рекламу адекватны, часто уязвима для атак на рынках, где ее расходы падают ниже уровня, необходимого для поддержания равновесия. Очень немногие компании определяют рекламные бюджеты на основе доли рынка голосовых услуг. Вместо этого они определяют свои рекламные бюджеты на национальном уровне.

Затем они направляют часть бюджета, чтобы «увеличить» свои расходы на рекламу на рынках, где их бренды не преуспевают.Это не только неправильно по причинам, которые я упомянул - на этих рынках с низкой долей шансы выиграть кампанию по расходам у лидеров невелики - но также делает наиболее важные рынки компаний (с более высокой долей) уязвимыми для нападений со стороны конкурент, который понимает, как использовать относительную долю голосового эффекта в своих интересах. Это делает маркетолога очень уязвимым перед вызовами на рынках, где доля голосовых услуг непропорционально низка.

Относительная доля голосовых эффектов во многом объясняет значительный рост доли Anheuser-Busch.В Айове в начале 1980-х годов популярные и часто продвигаемые по цене бренды Pabst и Old Milwaukee занимали лидирующие позиции. Но они призвали к атаке, потратив меньше равновесного уровня. AB вошла в этот сегмент со своим брендом Busch, но лидеры предпочли не защищать свои позиции дополнительной рекламой (см. Диаграмму «Pabst и Old Milwaukee не смогли ответить…»). AB превзошла их с большим отрывом, хотя и не намного. сроки, достигая относительной доли голоса более 2 (вдвое больше, чем у целевого конкурента).В период с 1984 по 1986 год темп роста Busch превышал 30%; Сегодня бренд бросает вызов лидерству в популярном сегменте Айовы. Для Пабста или Старого Милуоки контратака сейчас была бы непомерно дорогостоящей.

Пабст и Старый Милуоки не смогли отреагировать на резкий рост расходов Буша в Айове

В такой неравновесной ситуации рост доли - измеримая функция расходов на рекламу. Это можно подтвердить с помощью регрессионного анализа. Анализ показал, что для различных продуктов доля голосовой «надбавки», эквивалентная 20–30 процентным пунктам от общих расходов на рекламу в категории, была необходима для увеличения доли, которая могла быть коррелирована с увеличением расходов на рекламу.(Расходы под частной торговой маркой были исключены.) Коэффициенты корреляции достигли максимума около 0,5 - неплохо для одной независимой переменной в ситуации, когда явно действовали множественные влияния.

Такая прибыль обходится недешево. Премия в 25 баллов может означать, что вы потратите вдвое больше, чем ваш конкурент. Отсюда мое убеждение, что относительная доля голоса должна быть примерно 2, чтобы эффект расходов был заметным.

Важно отметить, что эта динамика всегда выражается в доле общих расходов категории или сегмента, а не в абсолютном выражении.Это предполагает, что общих расходов достаточно для стимулирования первичного спроса, и каждый конкурент может влиять только на свою долю. Если общие расходы на рекламу категории упадут ниже определенного порога, эти предположения не будут выполняться, потому что любой конкурент будет в состоянии стимулировать первичный спрос. По этой причине относительная логика SOV не распространяется на расходы на рекламу новых продуктов или сильно дифференцированных продуктов, занимающих ниши.

Нападение и защита

Rational конкуренты прекращают свои рекламные кампании, когда они перестают приносить прибыль, и равновесие снова воцарится.Смысл для защиты очевиден: тратьте деньги, чтобы сдержать нападение. Нападавшие должны распознать признаки и быть готовы отступить.

Anheuser-Busch явно конкурирует с этими соображениями, несмотря на свою репутацию компании, вкладывающей деньги в рекламу. Когда кажется, что соперники будут агрессивно защищаться, A-B сохраняет свои расходы на рекламу на уровне, близком к равновесному. Например, на рынке светлого пива в Лос-Анджелесе компания Anheuser воздержалась от серьезных атак на лидера Miller Lite, в отличие от своего поведения в других местах, направленных на продвижение Bud Light.

Сдержанность Anheuser в Лос-Анджелесе имеет смысл. Если это ударит по Miller Lite, Миллер, вероятно, ответит долларом на доллар, и ни один из брендов не будет процветать. Анхойзер мудрее атаковать там, где эффективная защита менее вероятна и цена успеха ниже, как в Айове.

О так называемой функции ответа на рекламу написано много. 1 Существует некоторое согласие с тем, что производительность рекламных долларов возрастает по мере роста бюджетов с нуля до значимого уровня, а затем вступает в силу закон убывающей отдачи.Накапливание большего количества долларов становится все менее и менее продуктивным. Следовательно, вы получите S-образную функцию, построив график зависимости продаж от расходов на рекламу, как показано на четвертой диаграмме.

Функция ответа на рекламу

Мои коллеги и я не смогли подтвердить корреляцию между объемом продаж и рекламным бюджетом, и именно это заставило нас искать относительную долю голосового эффекта. Принцип гласит: если я буду громко кричать, а вы - громко, публика услышит нас обоих.Но если я начну кричать громче, когда вы станете тише, публика услышит только меня.

У лидеров рынка есть такая проблема. Тратя на уровне, достаточно громком, чтобы быть услышанным, они участвуют в рыцарском поединке с нулевым результатом. Как для компании №1, так и для компании №2 чрезмерное сокращение доли голоса может стать катастрофой. Доля голосового эффекта сохраняется, и более «тихий» конкурент теряет долю, в то время как более «громкий» конкурент выигрывает. Точно так же очевидное стремление к преимуществу SOV может спровоцировать убыточную войну, поскольку оба игрока тратят деньги на поддержание равновесия.

Таким образом, проницательный маркетолог тщательно отбирает свои атаки, разумно ориентируясь на рынки, ориентируясь на рынки увеличения доли, где конкурент уязвим, рынки, на которых этот конкурент (возможно, сознательно) расходует недостаточно средств, рынки, где голос может быть заявлен без нарушения бюджета .

Нишевый игрок должен тратить достаточно средств, чтобы его вообще услышала целевая аудитория. RC Cola, избежав битвы Coke и Pepsi за 200 миллионов долларов за массовый рынок, молодые потребители безалкогольных напитков нацелились на меньший сегмент - рынок безалкогольных напитков для взрослых.Исторически сложилось так, что сравнительно скудный рекламный бюджет RC в 10 миллионов долларов казался достаточным, чтобы занять нишу RC. Недавно объявленное RC увеличение расходов на рекламу до 20 миллионов долларов - это капля в море; подобно Coors, RC не может обманываться, вступая в войну с лидерами. RC не должен думать о доле голоса; скорее, он должен тратить минимум, необходимый для адекватного охвата и частоты, и не более того.

SOV и маркетинговая стратегия

Эти наблюдения о взаимосвязи между долей расходов на рекламу и долей рынка могут побудить маркетологов переосмыслить свою политику расходов и географические приоритеты по четырем измерениям.

1. Национальный подход к маркетингу может доставить вам неприятности. Вместо того чтобы применять одну и ту же формулу повсюду, менеджеры по маркетингу поступают мудро, выбирая стратегию и инструменты, которые будут использоваться для конкретных рынков в определенное время. Это часто требует иного набора приоритетов в расходах на рекламу, чем обычно принимают компании, производящие потребительские товары. График «Эффект SOV и расходы на рекламу» показывает рекомендуемые приоритеты.

Эффект SOV и расходы на рекламу: приоритеты на отдельных рынках

Вместо того, чтобы бросать вызов конкурентам на рынках, где она слаба, а они являются лидерами, как это обычно бывает, компания делает все возможное, выбирая свои выстрелы и ориентируясь на рынки, где конкуренты не тратят слишком много средств.В них новичок будет тратить значительную долю премий за голосовую связь, чтобы попытаться увеличить долю. Простое сопоставление расходов конкурентов на этих рынках вряд ли принесет злоумышленнику много пользы, если только его цель не состоит в том, чтобы удержать свои позиции. (Естественно, в то же время необходимо защищать любой ценой собственные рынки компании с высокими долями. В противном случае она закончится, как Пабст в Айове.)

2. Менеджеры по маркетингу должны понимать относительные затраты конкурентов. Без систематического ценового преимущества маловероятно, что надбавка за расходы, необходимая для увеличения доли, может удерживаться очень долго.Но с преимуществом в стоимости атакующий может продолжать наступление долгое время. P&G, возможно, лучше всех создает систематическое преимущество в затратах, а затем использует сэкономленные средства на рекламных расходах для поддержки рекламных войн, расстраивающих конкуренцию, поскольку P&G неумолимо увеличивает свою долю.

3. Маркетологи должны противостоять соблазну краткосрочной прибыли. Практически любой бренд может пережить сокращение рекламного бюджета в течение месяцев или даже лет, и такая устойчивость побуждает маркетолога максимизировать прибыль в ближайшем будущем. Но подумайте, как Electrasol, Ipana и другие сэкономили на маркетинге и инвестициях в продукты, чтобы увеличить краткосрочную прибыль - и разрушили ценность своих брендов.Бренды, которые вернулись после длительного спада, очень редки.

4. Прежде чем маркетологи решат стремиться к лидерству на определенном рынке, они должны подумать, готовы ли они к длительной войне и действительно ли они хотят ее. Чтобы начать, им нужен высокий рекламный бюджет, подкрепленный большим объемом и низкозатратной структурой. Возможно, им будет лучше изменить свои амбиции и поискать рыночные ниши вне войны за расходы. Ясно, что худшая позиция - быть конкурентом среднего размера 3, который не сильно отличается от лидеров.Тогда вся экономика работает против вас.

1. См., Например, John Philip Jones, What’s in a Name? (Лексингтон, Массачусетс: Lexington Books, 1986), глава 8.

Версия этой статьи появилась в выпуске Harvard Business Review за январь – февраль 1990 года.

Arabidopsis CALCINEURIN B-LIKE10 функционирует независимо от пути SOS во время репродуктивного развития в солевых условиях

Вероятные функции CBL10 в ионном гомеостазе в ответ на ионный стресс

Соль влияет на рост и развитие растений несколькими способами; накопление соли в почве снижает поглощение воды растением (осмотический стресс), в то время как накопление натрия в растительных клетках мешает метаболическим процессам (ионный стресс; Munns and Tester, 2008).Хотя осмотический стресс может вызывать стерильность у Arabidopsis (Su et al., 2013; Sun et al., 2004), несколько линий доказательств предполагают, что стерильный фенотип cbl10 обусловлен ионным стрессом. (1) Фенотип специфичен для натрия; другие соли, включая KCl, не вызывали стерильности (). (2) Дополнительная соль в форме KCl и CaCl 2 улучшала фенотип, а не усиливала его (). (3) Ионный гомеостаз нарушен у мутанта cbl10 (). (4) CBL10 регулирует гомеостаз ионов натрия в вегетативных тканях (Kim et al., 2007; Lin et al., 2009; Quan et al., 2007). Дополнительные доказательства вероятной роли CBL10 в регуляции ионного гомеостаза во время репродуктивного развития основаны на фенотипическом сходстве между мутантом cbl10 и мутантами НАТРИЙ / ВОДОРОДООБМЕННИК1 (NHX1) и NHX2, калий / протонообменники и катион-хлорид- Белок-котранспортер (ССС) (вероятно, участвует в транспортировке калия, натрия и хлорида) у арабидопсиса. Мутации в транспортерах NHX1 и NHX2 приводили к уменьшению удлинения филаментов и раскрытия пыльников, а также к стерильным пестикам (Bassil et al., 2011). Когда произошла мутация белка CCC Arabidopsis, цветки были стерильными (Colmenero-Flores et al., 2007). Гены NHX и CCC , по-видимому, регулируют ионный гомеостаз, когда растения выращивают в контрольных условиях, в то время как CBL10 , по-видимому, предотвращает нарушение ионного гомеостаза, когда растения выращивают в присутствии соли ().

Мутант cbl10 накапливает больше натрия в своих цветках по сравнению с диким типом при обработке растений солью ().Два возможных объяснения этого паттерна накопления включают функцию CBL10: (1) в вегетативных тканях, секвестрирующих натрий, прежде чем он попадет в репродуктивные ткани, и / или (2) в органах цветка, облегчая перемещение натрия из репродуктивных тканей. Два наблюдения подтверждают прямую роль CBL10 в органах цветков; CBL10 экспрессируется в тычинках и пестиках (), а SOS2, который функционирует с CBL10 в листьях (Kim et al., 2007; Quan et al., 2007), не имеет стерильного фенотипа при мутации ().

Поскольку повышение уровня натрия в растении часто коррелирует со снижением уровня кальция и калия (Hasegawa et al., 2000), и было показано, что эти ионы имеют решающее значение для репродуктивного развития, изменения уровней или соотношений кальция и калия может лежать в основе репродуктивных дефектов, замеченных в cbl10 . Было показано, что кальций и калий участвуют в: (1) удлинении клеток (Fuchs et al., 2006; Hepler, 2005; Heslop-Harrison et al., 1987), (2) расщеплении пыльников (Matsui et al., 2000; Рехман и Юн, 2006; Tian et al., 1998), (3) развитие пыльцевых зерен (Ge et al., 2007; Scott et al., 2004) и (4) рост пыльцевых трубок (Dresselhaus and Franklin-Tong, 2013; Fan et al. , 2001; Zhao et al., 2004). Снижение уровня кальция и / или соотношения калия к натрию в цветках может привести к уменьшению расхождения пыльников, уменьшению удлинения волокон и прекращению развития пыльцевых зерен, что наблюдалось в цветках cbl10 (). Кроме того, изменение эффективных концентраций этих ионов в пестиках cbl10 может препятствовать прорастанию пыльцевых зерен или росту пыльцевых трубок в передающем тракте ().Измененные эффективные концентрации этих ионов могут также лежать в основе неспособности цветков cbl10 из обработанных солью растений закрываться во второй половине дня (дополнительный рис. S3). Хотя мало что известно о механизме открытия и закрытия цветка, важность калия и кальция была показана в других обратимых движениях, включая открытие и закрытие устьиц (Kim et al., 2010) и листьев Mimosa pudica ( Моран, 2007).

Добавление кальция или калия в засоленные почвы может уменьшить токсическое воздействие соли на рост растений.Пшеница (Ca 2+ , Amtmann et al., 2001), томат (Ca 2+ , Caines and Shennan, 1999), хлопок (Ca 2+ , Cramer et al., 1985; Zhong and Lauchli, 1994), фасоль обыкновенная ( Phaseolus vulgaris ; Ca 2+ , Lahaye and Epstein, 1969; K + , Benlloch et al., 1994), фасоль ( Vicia fava ; Ca 2+ и K + , Morgan et al., 2014), перец (Ca 2+ и K + , Rubio et al., 2009), ячмень (Ca 2+ , Shabala et al., 2005), а шпинат (Ca 2+ и K + , Turhan et al., 2013) относятся к числу растений с улучшенным ростом при добавлении кальция или калия во время обработки солей. В этих исследованиях добавление дополнительного кальция снижало уровень натрия и повышало уровень калия и кальция. Дополнительный кальций, скорее всего, улучшает солевую чувствительность, смягчая токсические эффекты ионов натрия, а не любые связанные с ними осмотические эффекты (Rengel, 1992). Было предложено несколько механизмов, объясняющих, как кальций может это делать, включая: (1) стабилизацию клеточных мембран для предотвращения потери ионов (Cramer et al., 1985; Lynch and Läuchli, 1988), (2) снижение поглощения натрия через неселективные катионные каналы (Demidchik and Tester, 2002) и (3) увеличение соотношения калий / натрий (Cramer et al., 1987; Liu and Zhu). , 1997; Чжун, Лаучли, 1994). Гораздо меньше известно о способности добавок калия уменьшать токсическое действие соли на рост и развитие растений. Дополнительный калий также снижает уровень натрия и увеличивает уровни калия и кальция, но механизмы, лежащие в основе этих изменений, неизвестны.

Хотя молекулярный механизм, лежащий в основе функции CBL10 в репродуктивном развитии, в настоящее время неизвестен, он, вероятно, включает различных партнеров по взаимодействию. SOS2 принадлежит к семейству CBL-взаимодействующих протеинкиназ (CIPK) из 25 членов (Luan, 2009). CIPKs, как было показано, взаимодействуют с множеством сенсоров кальция CBL, и образование различных комплексов CBL-CIPK, как полагают, вносит вклад в специфичность во время передачи сигналов кальция (Luan, 2009). CBL10 может взаимодействовать и активировать SOS2 в листьях для регулирования уровня натрия во время вегетативного развития, но взаимодействовать и активировать другой CIPK в цветках для регулирования уровня натрия во время репродуктивного развития.Альтернативно CBL10 может взаимодействовать с белком вне семейства CIPK (Nozawa et al., 2001; Oh et al., 2008). Будущие исследования будут сосредоточены на идентификации потенциальных белков, взаимодействующих с CBL10, которые могут функционировать с CBL10 во время репродуктивного развития.

Посол Японии в Сенегале

Четыре церемонии были проведены с присутствием г-жи Акико Такано, первого секретаря посольства Японии, чтобы отпраздновать завершение низовых проектов по обеспечению безопасности человека в Гамбии 16 и 17 января 2013 года.Запущенными проектами являются «Проект строительства Учебного центра по переработке манго», «Проект службы скорой помощи Общества Красного Креста Гамбии», «Проект улучшения сельскохозяйственной среды» и «Проект строительства Детской деревни SOS. Многоцелевой центр Бакотех ».

«Проект строительства Учебного центра по переработке манго»

Через «Проект строительства Учебного центра по переработке манго» (58 637 евро, приблизительно 2.3 миллиона даласи по курсу 2008 года) », Япония профинансировала строительство центра по переработке манго с техническим оборудованием в Брикаме, в 35 км к югу от столицы Банжул, вместе с Сельскохозяйственной программой Методистской миссии, местной неправительственной организацией, которая неустанно работала на улучшение качества жизни местного населения с момента его основания в 1974 году. Недавно открытый центр позволяет фермерам в Брикаме, большинство из которых живут в бедности, изучить методы обработки пищевых продуктов и, в конечном итоге, увеличить свой семейный доход, что приведет их к повышению качества жизни.Кроме того, ожидается, что этот центр увеличит объем поставок продуктов из манго в соседние регионы, где недоедание считается одной из самых больших проблем. Около 20 000 человек получат прямую и косвенную выгоду от этого проекта.

«Проект службы скорой помощи Общества Красного Креста Гамбии»

Несмотря на недавнее улучшение службы скорой медицинской помощи, Гамбия все еще сталкивается с некоторыми проблемами. Многие люди погибают из-за дорожно-транспортных происшествий или внезапных проблем со здоровьем, многие из которых, как предполагается, удалось спасти с помощью соответствующей первой помощи.В этой ситуации Япония пожертвовала две машины скорой помощи на сумму 66 503 евро (примерно 2,4 миллиона даласи по курсу 2008 года) Обществу Красного Креста Гамбии, одной из ведущих организаций Гамбии в секторе общественного здравоохранения, в рамках « Проект для службы скорой помощи Общества Красного Креста Гамбии ». Эти машины скорой помощи уже начали широко использоваться в недавно созданной круглосуточной спасательной системе Общества Красного Креста Гамбии, чтобы спасти множество жизней в Банжуле и его окрестностях, где проживает 350 000 человек.

«Проект улучшения сельскохозяйственной среды»

Одной из основных проблем продовольственной безопасности Гамбии является ее низкий уровень самообеспеченности, а также вызванные этим высокие цены на продукты питания. Несмотря на то, что более 80% гамбийцев - фермеры, стране неоднократно угрожает отсутствие продовольственной безопасности. Чтобы разорвать этот порочный круг, НПО «Концерн Юниверсал» и «Гамбия хороша» продвигают потребление местных культур, стремясь повысить доход бедных фермеров и стабилизировать снабжение продовольствием.4 теплицы и 2 грузовика, что эквивалентно 70 804 евро (2,5 миллиона даласи по курсу 2009 г.), были пожертвованы в рамках этого проекта, что позволит компании Concern Universal и Гамбия хорошо перевозить урожай, произведенный 1000 домашних хозяйств, живущих в уязвимых окружающей среды в районе Северного берега, а также обеспечить 1000 фермеров сельскохозяйственными тренингами и некоторыми передовыми технологиями.

«Проект строительства многоцелевого центра Бакотех в Детской деревне - SOS»

Детская деревня - SOS, приют в районе Бакотех столицы Банжул, предоставляет дома сиротам, брошенным детям и детям из уязвимых семей.Такой приют играет очень важную роль, поскольку дети, находящиеся в трудных условиях, обычно имеют более низкий уровень питания, более низкий уровень посещаемости школ и более высокий риск стать жертвами сексуального насилия, чем в среднем. Чтобы улучшить жизнь этих детей, правительство Японии выделило средства на строительство многоцелевого центра стоимостью 47 951 евро (1,8 миллиона даласи по курсу 2009 года). Мало того, что дети в Детской деревне SOS теперь имеют доступ к помещениям, включая учебные комнаты и библиотеку в центре, 38 000 жителей Бакотех и близлежащих районов могут использовать этот недавно созданный объект для обучения грамоте и профессионального обучения.

Каждая церемония была наполнена множеством участников, от руководителей организаций до высших должностных лиц министерств, от детей до пожилых соседей, которые все были рады стать свидетелями радостных моментов инаугурации. Гости произнесли теплые речи, представляя народ Гамбии, который ценит постоянную помощь Японии в области развития. Местные СМИ также собрались, сообщив, что началась новая глава в истории между Гамбией и Японией.

МиссисТАКАНО выступил с речью перед открывшимся Центром обработки манго.

Одна из машин скорой помощи, переданных Обществу Красного Креста Гамбии

Г-жа ТАКАНО и гости церемонии посетили одну из оранжерей, предоставленных НПО «Концерн Универсал» и «Гамбия хорошая», где фермеры будут проходить обучение сельскому хозяйству.

Госпожа ТАКАНО принимает подарок от одного из детей, живущих в Детской деревне SOS.


Иерархическая посттранскрипционная регуляция экспрессии колицина E2 в Escherichia coli

Abstract

Посттранскрипционная регуляция экспрессии генов играет решающую роль во многих бактериальных путях.В частности, трансляция мРНК может регулироваться транс-действующими малыми некодирующими РНК (мРНК) или мРНК-связывающими белками, каждый из которых теоретически успешно лечился с использованием двухкомпонентных моделей. Важной системой, которая включает комбинацию этих способов посттранскрипционной регуляции, является система Colicin E2. Повреждение ДНК, вызывая SOS-ответ, приводит к гетерогенной экспрессии оперона колицина E2, включая ген cea , кодирующий токсин колицин E2, и ген cel , который кодирует индукцию лизиса клеток и высвобождение колицина.Хотя предыдущие исследования раскрыли основные регуляторные взаимодействия системы, ее динамическое поведение все еще неизвестно. Здесь мы разрабатываем простую, но исчерпывающую математическую модель регуляторной сети колицина E2 и изучаем ее динамику. Его посттранскрипционная регуляция может быть сведена к трем иерархически упорядоченным компонентам: мРНК, включающая ген cel , мРНК-связывающий белок CsrA и эффективная мРНК, регулирующая CsrA. Мы демонстрируем, что стационарное состояние этой системы демонстрирует выраженный порог количества свободной мРНК.Поскольку известно, что посттранскрипционная регуляция является шумной, мы выполнили подробный стохастический анализ и обнаружили, что флуктуации максимальны при скорости продукции, близкой к пороговой. Величину колебаний можно регулировать скоростью производства мРНК. Чтобы изучить динамику реакции на сигнал SOS, мы включили в нашу модель сеть реагирования LexA-RecA SOS. Мы обнаружили, что регуляция CsrA отфильтровывала короткоживущие пики активации и вызывала задержку экспрессии гена лизиса для продолжительных сигналов SOS, что также наблюдается в экспериментах.Более того, мы показали, что стохастический сигнал SOS создает широкое распределение времени лизиса. Таким образом, наша модель теоретически подробно описывает динамику экспрессии колицина E2 и показывает важность конкретных регуляторных компонентов для времени высвобождения токсина.

Сведения об авторе

Экспрессия генов - это фундаментальный биологический процесс, в котором живые клетки используют генетическую информацию для синтеза функциональных продуктов, таких как белки. Чтобы контролировать этот процесс, клетки используют множество различных механизмов.Хорошо изученным примером является связывание промежуточных продуктов экспрессии клеточным компонентом с целью задержки синтеза. Этот механизм, как известно, регулирует вызванное стрессом высвобождение токсина колицина E2 бактериями E. coli . Однако экспериментальные исследования показали, что эта система регулируется не одним компонентом, а взаимодействием нескольких клеточных компонентов, в которых взаимодействуют иерархически упорядоченные основные компоненты. Здесь мы создаем математическую модель для сети взаимодействия высвобождения колицина E2 и изучаем, как меняются уровни компонентов.Мы показываем, что система может задерживать выброс токсина. Дополнительные компоненты позволяют точно настроить задержку и смягчить колебания экспрессии генов, которые могут привести к преждевременному высвобождению токсина. Всесторонний анализ эволюции во времени показывает широкое распределение времени высвобождения токсина, которое также наблюдается в экспериментах. Это богатое динамическое поведение возникает в результате взаимодействия регуляторных компонентов и, благодаря своей общности, может также передаваться в аналогичные регуляторные сети, в частности, в системы экспрессии токсинов.

Образец цитирования: Lechner M, Schwarz M, Opitz M, Frey E (2016) Иерархическая посттранскрипционная регуляция экспрессии колицина E2 в Escherichia coli . PLoS Comput Biol 12 (12): e1005243. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005243

Редактор: Игошин Олег Александрович, Университет Райса, США

Поступила: 14.03.2016; Одобрена: 9 ноября 2016 г .; Опубликован: 15 декабря 2016 г.

Авторские права: © 2016 Lechner et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все соответствующие данные находятся в документе и его файлах с вспомогательной информацией.

Финансирование: Эта работа была поддержана Deutsche Forschungsgemeinschaft посредством грантов №№. FR 850/10 (EF) и OP252 / 4 (MO), а также Мюнхенской NanoSystems Initiative (NIM) и Центром нанонауки (CeNS) (оба EF).Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

Введение

Регуляция экспрессии генов происходит на транскрипционном и посттранскрипционном уровнях и интенсивно изучается как экспериментально, так и теоретически [1–10]. Бактериальные стрессовые реакции, такие как хорошо изученная продукция и высвобождение токсина колицина E2 в Escherichia coli , представляют собой одну из условий, в которых посттранскрипционный контроль имеет решающее значение [11-15].

Колицины - это токсичные белки, вырабатываемые некоторыми штаммами E. coli в ответ на стресс как средство уничтожения бактерий, которые конкурируют с ними за те же ресурсы. Более конкретно, колицин E2 представляет собой бактериоцин, который повреждает ДНК бактериальных клеток, которые его поглощают (ДНКазу). После синтеза колицин E2 образует комплекс с иммунным белком, таким образом защищая свой продуцент от его летального действия [14, 16, 17]. Токсин высвобождается только при лизисе клеток, который запускается синтезом специального лизисного белка [15, 18–20].Поскольку это неизбежно влечет за собой гибель клетки-продуцента [19], для сохранения популяции жизненно важно, чтобы только часть ее членов действительно выделяла токсин [14]. Гены колицина, белка иммунитета и белка лизиса организованы в оперон колицина E2, который изображен на рис. 1, вместе с сетью взаимодействия, которая контролирует экспрессию и высвобождение колицина E2.

Рис. 1. Регулирование экспрессии и высвобождения колицина E2.

Схема взаимодействия является обобщенной адаптацией схемы, представленной Янгом [28].В нормальных условиях система SOS-ответа (желтый прямоугольник) поддерживает постоянный уровень димеров LexA, которые репрессируют SOS-промотор системы колицина E2 (серый прямоугольник). В случае повреждения ДНК RecA активируется и способствует авторасщеплению LexA. Это позволяет транскрипцию двух разных мРНК: короткая мРНК кодирует компоненты комплексов иммунитета к колицину (ген колицина cea , ген иммунитета cei ), тогда как длинная мРНК дополнительно кодирует белок, запускающий лизис клеток.Трансляция длинной мРНК регулируется связыванием белка CsrA с его последовательностью Шайна-Дальгарно (SD). Сама CsrA регулируется двумя мРНК CsrB и CsrC.

Прочие элементы: P sos : промотор SOS; T 1 и T 2 : терминаторы транскрипции.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005243.g001

Каждый из трех компонентов кодируется одним геном - колицином cea , колицин-специфическим белком иммунитета cei и фактор лизиса с помощью cel - и три регуляторных области контролируют их транскрипцию: промотор SOS перед геном cea [21] и два терминатора транскрипции T 1 и T 2 , расположенный выше и ниже гена cel соответственно [22].Ключевым регулятором транскрипции оперона SOS является белок LexA (обзор в [23]), отмеченный оранжевым на рис. 1. Димеры LexA репрессируют промоторную область SOS оперона ColE2, но также блокируют транскрипцию более 30 других генов SOS. [24, 25], многие из которых играют важную роль в репарации ДНК [26]. В случае повреждения ДНК димер LexA подвергается авторасщеплению при взаимодействии с RecA [27], и начинается транскрипция генов SOS. Присутствие двух терминаторов транскрипции в опероне ColE2 приводит к продукции двух разных мРНК: более короткого транскрипта (короткая мРНК, отмечена фиолетовым на рис.1), который включает только гены токсина колицина E2 и белка иммунитета, и более длинный транскрипт (длинная мРНК, отмечена зеленым на рис. 1), который дополнительно включает ген лизиса [14, 28, 29–32].Следовательно, лизис может быть инициирован только после трансляции длинной мРНК [18], и эта критическая операция регулируется на посттранскрипционном уровне, как описано ниже.

Посттранскрипционная регуляция использует множество различных механизмов. Недавние исследования подчеркивают особую важность некодирующих мРНК [33] для различных процессов в E. coli , особенно из-за их способности вводить задержки и устанавливать пороги для трансляции [34–37]. Это осуществляется либо напрямую, путем спаривания мРНК с их мРНК-мишенью (взаимодействие мРНК-мРНК), либо косвенно, путем секвестрирования специфических мРНК-связывающих белков (взаимодействие мРНК-белок) [2, 38, 39].Что касается последней формы регулирования, недавние исследования подчеркнули важность скорости производства регуляторных компонентов [40]. В случае системы ColE2 трансляция длинной мРНК регулируется белком-регулятором запаса углерода CsrA [28], отмеченным красным на рис. 1. Димеры CsrA дестабилизируют целевые мРНК, связываясь с областью, которая включает сайт связывания рибосомы. (Последовательность Шайна-Далгарно) [41]. Таким образом, маскирование сайта связывания рибосомы с помощью CsrA не только подавляет трансляцию гена лизиса, но также способствует деградации длинной мРНК.Однако CsrA также распознается двумя специфическими мРНК, CsrB и CsrC [42], отмеченными синим на рис. 1. Эти мРНК, следовательно, могут секвестрировать димеры CsrA, предотвращая их связывание с мРНК-мишенями [43–45]. Таким образом, трансляция гена лизиса ColE2 косвенно регулируется секвестрацией CsrA. Этот процесс, также известный как «молекулярное титрование», демонстрирует сверхчувствительные пороги и широко изучен [46, 47].

Базовая сеть взаимодействия, которая контролирует регуляторную сеть ColE2, была подробно изучена в предыдущих работах [48–51], и многие ее функциональные характеристики, в частности пороговое поведение, были описаны для широкого круга как бактериальных, так и эукариотических организмов. системы [52].Однако подробное теоретическое описание динамики, ведущей к высвобождению колицина, все еще отсутствует, в частности, роль иерархически упорядоченной регуляции с участием CsrB и CsrC. В этой работе мы сформулировали эту посттранскрипционную сеть в виде подробной математической модели, построенной по аналогии с исследованиями более простых систем, регулируемых мРНК (например, [33, 34, 36]). Затем мы упростили модель, предположив быстрое комплексное уравновешивание и объединив мРНК CsrB и CsrC в единую эффективную мРНК (подробности см. В тексте S1).Это сократило сеть регуляции до трех соответствующих компонентов: свободной длинной мРНК, свободного CsrA и эффективной мРНК (см. Рис. 2). Затем мы подробно проанализировали эту упрощенную сеть. В отличие от предыдущей работы [36], мы даем общее аналитическое решение для трехкомпонентной системы и выводим точное приближение для быстрого и ясного анализа. Это аналитическое решение демонстрирует выраженный порог продукции мРНК из-за CsrA-зависимой регуляции, что также было подтверждено с помощью численного моделирования.Мы исследовали, как этот порог зависит от параметров системы и как он влияет на реальную биологическую систему. Кроме того, мы проанализировали роль флуктуаций в сети посттранскрипционной регуляции и то, как флуктуации экспрессии длинной мРНК могут подавляться с помощью мРНК. Наконец, мы расширили нашу модель, включив в нее регуляцию транскрипции, и проанализировали, как система ведет себя во время реалистичного SOS-ответа. Предыдущие исследования показали дискретные пики активации в промоторах, репрессированных LexA [26], которые могут приводить к большим колебаниям, близким к порогу экспрессии мРНК [9].В стохастическом моделировании полной модели мы смогли воспроизвести это явление. Сравнение с экспериментальными данными о распределении времени лизиса [48] также показывает, что наша модель может объяснить отсроченное и широко распределенное время высвобождения комплексов колицина. Это подчеркивает важность стохастичности для гетерогенной экспрессии колицина E2 в популяциях E. coli .

Рис. 2. Упрощенная схема взаимодействия для посттранскрипционной регуляции длинной мРНК.

M, A, S: количество молекул свободной длинной мРНК, свободных димеров CsrA и свободной эффективной мРНК; α : производительность; δ : скорости разложения; k : эффективная скорость сопряженной деградации. Сеть взаимодействия (см. S1 Рис.) Системы регулирования, изображенной на Рис. 1, была сокращена до трехкомпонентной системы. На обоих рисунках соответствующие компоненты имеют одинаковые цвета. В частности, мы объединили сложную динамику (связывание, диссоциацию, деградацию) в эффективную сопряженную деградацию.Динамика комплексов мРНК с N-сайтами связывания для CsrA и скоростью продукции α S была упрощена до динамики эффективной мРНК с одним сайтом связывания CsrA, но в N раз более высокой скоростью продукции (текст S1).

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005243.g002

Результаты

Математическая модель посттранскрипционной регуляции высвобождения колицина E2

Для нашего теоретического анализа мы изначально разработали подробную математическую модель посттранскрипционной регуляции высвобождения колицина E2.С этой целью мы вывели набор связанных, детерминированных скоростных уравнений из сети взаимодействий, изображенной на рис. 1, с соответствующими скоростями транскрипции, деградации, связывающих взаимодействий и т. Д. В качестве параметров. Далее мы кратко рассмотрим, как мы сократили сеть до ее основных компонентов, которые составляют теоретическую модель. Схема взаимодействия, лежащая в основе полной модели, представлена ​​на рис. S1, а дополнительные пояснения можно найти во вспомогательной информации, где мы также подробно описываем, как наша модель может учитывать секвестрацию другими объектами глобального регулятора CsrA.

Поскольку мы хотели изучить посттранскрипционную регуляцию экспрессии колицина E2, мы включили в модель только те компоненты, которые актуальны на этой стадии. Таким образом, модель не включает короткую мРНК и ее продукты. Однако скорость транскрипции длинной мРНК является решающим параметром, на который влияет кинетика активации промотора SOS и, следовательно, процессинг его репрессора LexA. При повреждении ДНК RecA способствует ауто-расщеплению димеров LexA, тем самым устраняя ингибирование SOS-ответа (отмечено красным на рис. 1).Сеть взаимодействия LexA-RecA недавно была смоделирована стохастически [53]. Прежде чем включить эту подробную сеть в нашу окончательную модель, мы сосредоточились на понимании посттранскрипционной динамики. С этой целью мы изначально предположили, что активация промотора SOS происходит быстро относительно скоростей продукции и деградации длинной мРНК [54], что позволило нам приблизить скорость транскрипции длинной мРНК к эффективной скорости α М (Материалы и методы).Что касается посттранскрипционно релевантных компонентов, у нас тогда остались длинные мРНК, CsrA, и две мРНК, CsrB и CsrC, и комплексы мРНК-CsrA-, CsrA-CsrB- и CsrA-CsrC-комплексы.

CsrB и CsrC регулируют CsrA, образуя с ним комплексы. Каждая из двух мРНК имеет несколько (в среднем: N ) сайтов связывания CsrA, и если бы каждое состояние занятости мРНК моделировалось как отдельный компонент, в модель необходимо было бы добавить большое количество связанных скоростных уравнений. .Однако из-за быстрой динамики комплексов CsrA-CsrB- и CsrA-CsrC и их практически идентичного биохимического поведения мы смогли свести взаимодействие мРНК к одному уравнению для эффективной мРНК, только с одним сайтом связывания и скорость транскрипции S (см. Материалы и методы). В результате механизмы комплексообразования, диссоциации и деградации заменяются эффективным сопряженным распадом комплексных партнеров. Несмотря на различные процессы, интегрированные в эффективные, эффективная мРНК по-прежнему напоминает динамическое поведение CsrB / CsrC.Подробный вывод упрощенной системы тарифных уравнений можно найти в S1 Text. Таким образом, окончательная посттранскрипционная модель сводится к набору из трех связанных детерминированных скоростных уравнений, которые отражают поведение свободной длинной мРНК ( M ), свободных димеров CsrA ( A ) и эффективной свободной мРНК ( S ) компонент с одним сайтом связывания CsrA: (1) (2) (3) где (1 - p M ) и (1 - p S ) - вероятности того, что CsrA выживет в результате сопряженной деградации.Графическая иллюстрация этой системы дифференциальных уравнений изображена на рис. 2. Обратите внимание, что в модели величины M , A и S представляют собой количество соответствующих свободных компонентов . Как только длинная мРНК, мРНК или димер CsrA связывается с каким-либо другим компонентом, он теряет свою функцию и, таким образом, удаляется из модельной системы.

Для анализа нашей модели нам нужно было определить скорость продукции, разложения и связывания. Конкретные используемые значения перечислены в таблице S1.Насколько это возможно, мы выбрали значения, которые были измерены в исследованиях в одинаковых или сопоставимых системах (подробности см. В тексте S1). В других случаях мы пытались получить вероятные параметры из известных факторов, влияющих на конкретную скорость. Подробная мотивация и вывод этих ставок даны в главе 2 текста S1.

Посттранскрипционная регуляция дает настраиваемый порог скорости обилия мРНК

Мы проанализировали редуцированную посттранскрипционную модель, сначала вычислив ее устойчивое состояние.Чтобы получить более чистый и простой результат, мы вывели приближение (см. «Материалы и методы») для стационарного решения, которое очень хорошо согласуется с результатами численного моделирования (см. S2 Рис.). Затем, используя эти упрощенные уравнения, мы исследовали влияние скорости производства длинной мРНК ( α M ) и мРНК ( α S ) на уровни трех компонентов. Результаты (см. Рис. 3) показывают линейный порог, который появляется в одном и том же положении для всех трех компонентов.Порог делит пространство параметров на два режима, в которых либо CsrA, либо длинные мРНК и мРНК имеют ненулевое количество. Это происходит из-за связи между деградацией CsrA и обилием как длинной мРНК, так и мРНК, так что присутствие димеров CsrA исключает присутствие длинных мРНК и мРНК, и наоборот . Этот механизм, в свою очередь, контролирует высвобождение комплексов колицин-иммунитет, поскольку достаточное количество димеров CsrA обеспечивает надежную репрессию длинной мРНК и предотвращает синтез лизисного белка.

Рис. 3. Приблизительные стационарные решения для (A) длинной мРНК, (B) димеров CsrA и (C) мРНК.

Стационарные решения представлены как функция эффективной скорости транскрипции α M длинной мРНК и скорости продукции α S мРНК.

Скорость образования димеров CsrA была установлена ​​равной α A = 58,52. Все остальные параметры системы приведены в таблице S1.Для значений α M и α S ниже порогового значения, содержание свободных длинных мРНК и мРНК равно нулю, поскольку любой вновь продуцируемый компонент быстро образует комплекс с высокоразвитым CsrA. При достаточно высоких скоростях продукции или транскрипции мРНК и длинная мРНК титруют все доступные молекулы CsrA и, таким образом, могут достигать ненулевого числа молекул. Белая линия показывает переход между двумя приблизительными аналитическими растворами (материалы и методы).

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005243.g003

На основе вышеупомянутого аналитического решения мы рассчитали положение порога как функцию параметров системы (текст S1). Мы обнаружили, что порог ненулевого уровня длинной мРНК лежит точно в точке, где скорость продукции CsrA α A равна сумме скоростей транскрипции для длинной мРНК α M и мРНК α S (S1 Text).Таким образом, мы не наблюдали экспрессии длинной мРНК в режиме α M + α S < α A , как показано на рисунках 3A и 4. Мы находим порог быть резким, и связывают это с очень медленной деградацией CsrA по сравнению с длинными мРНК и мРНК [55, 56].

Рис. 4. Колебания количества длинных мРНК.

Колебания количественно оцениваются с помощью фактора Фано (см. Основной текст) и отображаются на графике в виде тепловой карты.Они наиболее выражены на пороге и исчезают для наборов параметров выше порога. С увеличением продукции мРНК ( S ) колебания становятся меньше и более локализованы до порога. Это иллюстрирует, как третий компонент мРНК действует как средство уменьшения внутренних колебаний. Скорость образования димеров CsrA снова была установлена ​​на уровне α A = 58,52, а все другие параметры системы приведены в таблице S1.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005243.g004

Помимо самого порога, мы обнаружили, что уровни свободного CsrA и свободной мРНК, предсказанные нашим анализом устойчивого состояния, согласуются с экспериментальными значениями in vivo. определено предыдущими исследованиями [43, 57]. Более того, наши результаты также согласуются с общим количеством CsrA, а также его отношением к мРНК (текст S1).

До сих пор мы продемонстрировали, что наша трехкомпонентная система способна создавать пороговое поведение.Однако ранее было показано, что взаимоисключающее производство мРНК и целевой мРНК возможно с помощью всего двух компонентов [36]. Возникает вопрос, зачем вообще нужен третий компонент. Одно из возможных объяснений состоит в том, что мРНК облегчает запуск лизиса, поскольку увеличение продукции мРНК вызывает увеличение количества длинной мРНК (рис. 3).

После сигналов SOS мРНК контролирует и ускоряет деградацию CsrA (см. Раздел о динамике экспрессии ниже), что в конечном итоге приводит к экспрессии белка лизиса.

мРНК контролирует колебания, близкие к пороговым значениям

На следующем этапе мы проанализировали стохастическую динамику сети посттранскрипционной регуляции. С этой целью мы перешли к стохастическому описанию, рассчитали фактор Фано (Var M / 〈 M 〉) для количества длинной мРНК (см. Материалы и методы) и изобразили его в виде тепловой карты на рис. Фактор Фано измеряет относительную величину колебаний и уже применялся к сетям регуляции генов в предыдущих исследованиях [58].Его также можно понимать как количественное сравнение с чистым процессом рождения (процесс Пуассона), который имеет фактор Фано F = 1.

Мы обнаружили, что флуктуации мРНК были наиболее выражены вблизи порогового положения, причем самые большие колебания происходили немного выше порога (Рис. 4). Более того, рис. 4 также показывает, что колебания становятся больше по мере снижения продукции мРНК. Таким образом, третий компонент (мРНК) в сети посттранскрипционной регуляции также позволяет значительно ослабить колебания длинной мРНК.

Чтобы понять, почему флуктуации локализуются в области вблизи порога, необходимо принять во внимание особенности режима этого параметра. Вокруг порога количество молекул близко к нулю, что напрямую влияет на относительный размер флуктуаций: чем ниже содержание, тем больше флуктуации (стохастический режим). Более того, порог - единственный режим, в котором все три компонента, CsrA, мРНК и мРНК, могут сосуществовать и взаимодействовать друг с другом: увеличение уровня CsrA приведет к уменьшению количества длинных мРНК и мРНК из-за к усиленному комплексообразованию и последующей деградации.Аналогично, увеличение числа длинных мРНК и молекул мРНК приводит к снижению содержания CsrA. Следовательно, обилие димеров CsrA антикоррелирует с обилием как длинной мРНК, так и мРНК. Для двухкомпонентной системы было показано, что антикоррелированные компоненты могут создавать аномально большие колебания [59], если скорость деградации мала по сравнению с текучестью (отношение производительности к численности). Для длинной мРНК это именно тот случай, близкий к пороговому, когда количество длинных мРНК все еще очень низкое.

Эти результаты показывают, что третий компонент может уменьшить внутренние колебания иерархически упорядоченной регулирующей сети.

Моделирование динамики экспрессии колицина E2 в ответ на сигнал SOS

Чтобы изучить динамический ответ системы ColE2 на сигнал SOS, мы расширили пост-транскрипционную сеть, включив регуляторную сеть LexA-RecA [53] (Рис. 1). LexA не только подавляет промотор SOS, он также является саморепрессором, а также репрессором производства RecA.Как указано во введении, RecA образует филаменты после повреждения ДНК, которые затем вызывают авторасщепление димеров LexA. Следовательно, уровни RecA, LexA и мРНК колицина увеличиваются, поскольку репрессия, вызванная LexA, ослабляется. Стохастическая модель этой сети была введена недавно [53]. В этом исследовании было обнаружено, что промоторная активность в системе LexA-RecA проявляется в упорядоченных пакетах, которые возникают в результате флуктуаций и конкретной структуры петли обратной связи RecA-LexA.

В нашем анализе сети посттранскрипционной регуляции ColE2 (см. Выше) мы предположили, что динамика активации промотора SOS настолько быстра, что мы могли бы использовать эффективную скорость транскрипции α M в течение длительного времени. мРНК.Чтобы связать регуляторную сеть LexA с сетью посттранскрипционной регуляции, мы должны отказаться от этого предположения и явно смоделировать динамику димеров LexA, которые соединяют две сети. В биологической системе это включает связывание и диссоциацию димеров LexA с промотором SOS в опероне ColE2 и от него. Длинная мРНК и короткая мРНК транскрибируются только с дерепрессированного промотора со скоростью α M l и α M s , соответственно.Таким образом, скорости транскрипции длинной мРНК и короткой мРНК пропорциональны количеству открытых промоторов SOS в бактерии. Большинство транскриптов представляют собой короткие мРНК. Математическая реализация интегрированной регулирующей сети снова представляет собой систему связанных скоростных уравнений, которые мы описываем в S1 Text. Дополнительные параметры сети регулирования LexA-RecA можно найти в таблице S2.

Мы моделировали сигнал SOS, временно повышая параметр связывания c p , который количественно определяет способность RecA индуцировать расщепление LexA (рис. 1).В неиндуцированном состоянии до и после сигнала SOS параметр автоматического расщепления был установлен на c p = 0. Под напряжением SOS c p был увеличен до c p = 6. Это увеличение c p впоследствии увеличивает выработку длинной мРНК и, следовательно, связано с переходом от подпорогового состояния (серая область под белой линией на рис. 3A) к сверхпороговому. пороговое состояние (зеленая область над белой линией на рис. 3A).Из-за стохастичности сети LexA-RecA и результирующей стохастической динамики промотора общая скорость транскрипции α M l длинной мРНК не является постоянной, а колеблется около среднего значения. Скорость продукции мРНК поддерживалась постоянной на уровне α S = 57,5. На рис. 5 показана динамика уровней короткой и длинной мРНК и количество димеров CsrA и мРНК в ответ на временную передачу сигналов SOS.Когда мы сравнивали стохастическую реализацию с использованием моделирования Гиллеспи (материалы и методы) с численным решением детерминированной системы скоростных уравнений, мы наблюдали значительные качественные и количественные различия. Во-первых, стохастическая реализация демонстрирует значительные колебания, которые проявляются в резких, кратковременных изменениях количества коротких мРНК на протяжении всего периода времени (рис. 5А). Во-вторых, среднее значение более 500 стохастических реализаций отклонилось от детерминированно предсказанного значения.Оба явления возникают из внутренней стохастичности LexA-RecA-регуляторной сети, как объяснил Shimoni [53]. Колебания могут привести к спонтанному падению количества димеров LexA, что высвобождает все LexA-регулируемые гены, включая сам ген lexA , от репрессии. Следовательно, это приводит к внезапному увеличению количества коротких мРНК. Открытые промоторы lexA и recA будут затем генерировать всплеск вновь продуцируемых белков LexA и RecA, которые блокируют и регулируют промоторы для следующего всплеска.

Рис. 5. Динамическое поведение до и после реалистичного SOS-ответа.

Мы смоделировали сигнал SOS, временно увеличив параметр автоматического расщепления LexA от c p = 0,0 до c p = 6,0 между двумя пунктирными вертикальными линиями при t = 200 мин и т = 500 мин. Параметр c p дает скорость, с которой димеры LexA разлагаются из-за присутствия RecA.Во время моделирования мы отслеживали количество (A) свободной короткой мРНК, (B) свободной длинной мРНК, (C) свободных димеров CsrA и (D) свободной мРНК с течением времени. На каждой панели флуктуирующая цветная кривая представляет одну реализацию стохастической системы, реализованную с помощью моделирования Гиллеспи. Более гладкая кривая темного цвета показывает среднее значение 500 различных реализаций. Черная пунктирная кривая изображает результаты, полученные путем численного интегрирования детерминированных уравнений скорости, которое не учитывает флуктуации.В общем, стохастические реализации значительно отклонялись как от среднего моделирования, так и от детерминированного решения, поскольку они демонстрировали большие спонтанные всплески. Поскольку короткая мРНК не регулируется посттранскрипционно, уровень ее распространенности может служить индикатором активности промотора SOS. Сравнение количества свободной короткой мРНК со свободной длинной мРНК показывает, что короткие пики активности промотора надежно отфильтровывались посттранскрипционной регуляцией. После активации параметра авторасщепления LexA c p при t = 200 мин, количество коротких мРНК увеличивалось и экспрессировалось большими всплесками.После некоторой временной задержки, в течение которой все вновь продуцированные длинные мРНК немедленно секвестрировали димеры CsrA, наблюдаются дискретные всплески свободной длинной мРНК, за которыми следуют периоды полного отсутствия продукции. Время всплесков значительно варьировалось между разными реализациями. Сравнение с (C) показывает, что количество свободной длинной мРНК антикоррелирует с количеством молекул всего свободного CsrA. Следовательно, свободная длинная мРНК присутствует только в том случае, если количество свободных димеров CsrA невелико. При моделировании скорость образования димеров CsrA была установлена ​​равной α A = 58.52 и скорость транскрипции мРНК в α S = 57,5. Все остальные параметры приведены в таблицах S1 и S2.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005243.g005

Сосредоточившись на динамике транскрипции мРНК, мы обнаружили, что из-за начальных параметров моделирования только небольшое количество коротких мРНК продуцируется в неиндуцированном состоянии. . После активации параметра авторасщепления LexA c p при t = 200 мин, количество коротких мРНК возрастает и появляются вышеупомянутые большие всплески.Однако количество длинной мРНК следует совершенно по другой траектории, что обусловлено посттранскрипционной регуляцией. Перед сигналом SOS экспрессия длинной мРНК почти полностью подавляется CsrA (рис. 5B). Даже всплески активности промотора SOS, отраженные в колебаниях количества короткой мРНК, практически не влияют на длинную мРНК. Этот фильтрующий эффект является биологически значимым, поскольку он гарантирует, что шумная активность промотора не приведет к ошибочному запуску лизиса. После индукции сигнала SOS детерминированная динамика лежащих в основе скоростных уравнений предсказывала, что после задержки около 40 минут количество длинной мРНК должно быстро возрасти до значения насыщения (черная пунктирная линия на рис. 5B).Однако в среднем 500 реализаций значительно отклонились от этого прогноза (рис. 5B). В частности, среднее количество длинных молекул мРНК увеличивалось медленнее, чем предсказывает детерминированная динамика. Следовательно, численность насыщена при гораздо более низком значении. Значительная задержка между индукцией сигнала SOS и экспрессией длинной мРНК все еще наблюдалась, но длилась всего 15 мин.

Изучая динамику одной стохастической реализации, мы обнаружили, что количество длинных молекул мРНК претерпевало большие колебания, за которыми следовали периоды полного отсутствия экспрессии.Более того, время этих всплесков значительно варьировалось между разными реализациями. Это составляет значительную качественную разницу по сравнению со средним значением по 500 реализациям и детерминированной динамикой (рис. 5), которые демонстрируют плавное и непрерывное временное поведение. Рис. 5B и 5C указывают на происхождение этого поведения: количество длинных мРНК может расти только в том случае, если количество свободных димеров CsrA невелико. То же самое справедливо и для обилия мРНК, которая поддерживает деградацию CsrA, а также может достигать ненулевой численности только в том случае, если не остается CsrA (рис. 5D).Таким образом, до того, как какая-либо длинная мРНК может быть экспрессирована, концентрация свободного CsrA должна упасть до очень низких значений из-за деградации или образования комплекса. Таким образом, задержка между индукцией сигнала SOS и первым всплеском синтеза длинной мРНК зависит от количества доступного CsrA. Мы продолжили изучение точного времени первого всплеска изобилия длинной мРНК, поскольку это имеет решающее значение для момента высвобождения комплексов колицин-иммунитет. С этой целью мы рассчитали распределение вероятностей для первого пика из ансамбля из 500 стохастических реализаций.Вероятность пика в изобилии длинной мРНК быстро возрастала и достигла максимума примерно через 60 мин после индукции сигнала SOS (рис. 6А). Это явление также наблюдается в экспериментальных системах: покадровые исследования колицин-продуцирующих бактерий показали, что время их лизиса широко распределяется [48]. Распределение, изображенное на рис. 6A, качественно совпадает с сопоставимыми наборами данных из этих экспериментов. Более того, наша модель способна численно предсказать среднее время лизиса в зависимости от различных уровней сигнала SOS (см. S5 рис.).По распределению вероятностей времени начального пика численности длинных мРНК мы рассчитали функцию выживания, то есть вероятность того, что клетка не будет выделять токсин во времени. Здесь мы предположили, что этот первый выброс обеспечивает достаточно длинную мРНК в клетке для выработки белка лизиса, который затем вызывает его лизис с сопутствующим высвобождением комплексов колицин-иммунитет в окружающую среду. Функция лизированных клеток, представленная на фиг. 6B, показывает, что количество клеток, выделяющих токсин, увеличивается с продолжительностью сигнала SOS.

Рис. 6. Распределение вероятностей первого пика численности длинных мРНК и функции выживаемости.

Мы смоделировали сигнал SOS, временно увеличив параметр автоматического расщепления LexA от c p = 0,0 до c p = 6,0 между двумя пунктирными вертикальными линиями при t = 200 мин и t = 500 мин (см. Также рис. 5). Параметр c p дает скорость, с которой димеры LexA разлагаются из-за присутствия RecA.(A) С параметрами, определенными в таблицах S1 и S2, время первого пика в изобилии длинной мРНК широко распределено с максимальной вероятностью примерно через 60 минут после индукции сигнала SOS. (B) Функция выживания определяется как фракция клеток E. coli в популяции, которая не показывает пика в изобилии длинной мРНК и, таким образом, не выделяет колицин. Доля клеток, выделяющих колицин, плавно увеличивалась после индукции до 100%. Этот гетерогенный ответ бактериальной популяции на сигнал SOS также наблюдается в природе.При моделировании скорость продукции димеров CsrA была установлена ​​на α A = 58,52, а скорость транскрипции мРНК на α S = 57,5. Все остальные параметры приведены в таблицах S1 и S2.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005243.g006

Включение регуляторной сети LexA-RecA позволило нам смоделировать динамику экспрессии колицина E2 в ответ на реалистичный сигнал SOS, и результаты, представленные выше, подчеркивают важность CsrA для высвобождения колицина.

Обсуждение

Экспрессия генов - это процесс, допускающий различные формы регуляции на всех уровнях. В теоретических исследованиях посттранскрипционной регуляции нескольких биологических систем было показано, что модуляция продукции мРНК белками или мРНК создает, например, временные пороги для трансляции мРНК [9, 35, 36]. Было также показано, что белки регулируют экспрессию токсина колицина E2 [28] в контексте SOS-ответа на стресс окружающей среды.Экспериментальные исследования выявили детальную сеть взаимодействий, ответственных за производство и высвобождение колицина [28]. Однако динамика этой системы, в частности, на посттранскрипционном уровне, остается неуловимой. По аналогии с предыдущими двухкомпонентными моделями, мы разработали математическую модель для этой иерархически упорядоченной посттранскрипционной регуляции высвобождения колицина E2. Интересно, что известная сеть взаимодействия для этой системы потребовала моделирования трех, а не двух компонентов: длинной мРНК, которая необходима для высвобождения колицина, его негативного регулятора CsrA и мРНК, которая, в свою очередь, негативно регулирует CsrA.В отличие от предыдущих исследований [9, 35, 36, 60], мРНК не регулируют мРНК напрямую, а контролируют уровень белка-регулятора CsrA. Таким образом, мРНК действует как «регулятор регулятора».

В нашем анализе модели мы использовали константы скорости, которые были определены из экспериментальных систем (подробности см. В главе 2 текста S1). Сравнение прогнозируемых уровней CsrA до сигнала SOS (см. Рис. 5C) с измерениями in vivo для E. coli [57] показывает, что наша модель приводит к содержанию CsrA, свободного от pre-SOS, которое согласуется с реальными бактериальными системами (для других изобилие, см. текст S1).Более того, модель не только способна прогнозировать численность в установившемся состоянии, но также воспроизводит реакцию на различные уровни внешнего стресса, как это видно в экспериментах (см. S5 Рис.).

Исследование динамики показало, что модель демонстрирует задержку по времени в производстве свободных длинных мРНК. Эта задержка связана с высоким содержанием CsrA в не-SOS-состоянии клетки, что заставляет CsrA быстро связываться со свободной длинной мРНК и, таким образом, предотвращает ее транскрипцию. Только во время сигнала SOS, который указывает на внешний стресс для клетки, уровень CsrA неуклонно снижается.Время, необходимое для достижения такого низкого уровня CsrA, что колебания продукции длинной мРНК приводят к появлению свободной длинной мРНК, вызывает задержку высвобождения колицина. Поскольку высвобождение колицина связано с лизисом клеток, задержка является механизмом фильтрации временных сигналов SOS, которые могут ошибочно привести к синтезу белка лизиса. Более того, внутренние колебания, например, в продукции мРНК, отфильтровываются этим механизмом: даже если большой и внезапный всплеск мРНК был достаточно сильным, чтобы снизить содержание CsrA близко к нулю, буфер CsrA восстанавливается быстро из-за большой продукции скорость CsrA.Эта скорость эффективно снижается только во время сигнала SOS, что увеличивает выработку длинной мРНК, изолирующей CsrA. Тот факт, что лизис регулируется пороговым механизмом глобального регуляторного белка, такого как CsrA, также может быть защитным механизмом для клетки: только продолжительные экстремальные ситуации могут привести к снижению количества этих регуляторов до низких количеств молекул.

Однако задержки и подобное поведение порога также возникают в двухкомпонентных системах, что поднимает вопрос, зачем здесь нужен третий компонент.Поразительно, но мы обнаружили, что третий компонент (sRNA) в сети посттранскрипционного взаимодействия позволяет клетке настраивать продолжительность задержки путем секвестирования CsrA. В случае системы ColE2 это означает, что клетки могут регулировать (среднее) время между сигналом SOS и началом лизиса клеток, ведущего к высвобождению колицина.

Кроме того, предыдущие исследования систем с медленной, разрывающейся кинетикой промотора также выявили серьезное ограничение двухкомпонентной регуляции на основе мРНК по сравнению с регуляцией, основанной на факторах транскрипции: двухкомпонентные системы подвержены значительно более высоким уровням внутреннего шума [9 ].Однако рис. 4 (панели A, C, D) показывает, что при посттранскрипционной регуляции высвобождения колицина E2 колебания становятся меньше при более высоких значениях α S . Таким образом, мРНК может способствовать значительному ослаблению этих колебаний. Эта идея подтверждается тем фактом, что относительно высокая скорость деградации мРНК делает ее менее восприимчивой к индуцированным колебаниям.

У бактерий эти механизмы могут иметь несколько функций: во-первых, сравнение различных скоростей продукции sRNA (S4 Fig) показывает, что секвестрация CsrA с помощью sRNA действительно может иметь решающее значение для быстрого высвобождения колицина, поскольку скорость разложения CsrA не может быть произвольно увеличен в бактериальных системах.Во-вторых, они могут настроить реакцию на внешний стресс на популяционном уровне. Экспериментальные исследования показали, что в отсутствие стресса 3% клеток, продуцирующих колицин, выделяют токсин во время стационарной фазы; но эта доля может быть увеличена до 100%, если применяется внешнее SOS-напряжение [14, 48]. Предыдущие экспериментальные исследования также показали, что системы колицина демонстрируют гетерогенное время экспрессии, которое происходит из-за стохастичности сигнала SOS [49, 50]. Недавние покадровые эксперименты с бактериями, продуцирующими колицин E2, показали, что это распределение времени лизиса также зависит от силы сигнала SOS [48].Мы воспроизвели эти эксперименты с помощью стохастического моделирования, в котором мы создали разные уровни напряжения с помощью разных значений параметра скорости разрушения RecA c p . Наши прогнозы для распределения времени лизиса (Рис. 6A и S5 Рис.) Показывают качественное согласие с этими покадровыми экспериментами. Более того, способность мРНК настраивать среднюю продолжительность задержки может служить механизмом для корректировки лизиса клеток при различных уровнях стресса. Изменение уровня мРНК может быть дополнительным механизмом, помимо стохастического сигнала SOS, с помощью которого популяции бактерий могут регулировать долю клеток, выделяющих токсин, в зависимости от силы и продолжительности внешнего стресса.Наконец, коопция мРНК делает клетки менее восприимчивыми к лизису из-за дополнительных колебаний активности промотора. Это особенно важно, учитывая взрывное поведение и крупномасштабные флуктуации, наблюдаемые в системе регуляции LexA-RecA, которые легко наблюдаются в экспериментах и ​​воспроизводятся стохастическими моделями [53].

Чтобы сосредоточить внимание на взаимодействии между системой LexA-RecA и иерархической регуляцией длинной мРНК с помощью CsrA и мРНК, мы сохранили постоянное количество плазмид.Если бы вместо этого мы рассматривали случайные числа плазмид, распределенные по Пуассону, эффект был бы очень малым, как показано на рис. S4B. Этот факт демонстрирует, что количество копий плазмиды колицина имеет лишь незначительное влияние на распределение времени лизиса (см. Подробности в тексте S1). .

В заключение, мы представили здесь первое подробное теоретическое описание производства и высвобождения колицина E2 и использовали его для изучения динамического поведения этой системы. Более того, описанная здесь общая трехкомпонентная модель должна быть применима ко многим другим системам выработки токсинов в микроорганизмах.

Материалы и методы

Получение эффективной скорости транскрипции длинной мРНК

α M

В большинстве моделей экспрессии прокариотических генов предполагается, что кинетика промотора быстрее по сравнению со скоростью продукции и деградации РНК. В этом случае состояние промотора хорошо аппроксимируется его стационарным состоянием [54]. При анализе сети посттранскрипционной регуляции статус промотора влияет на скорость транскрипции (длинной) мРНК.Таким образом, мы заменили его на эффективную скорость транскрипции (длинной) мРНК, которая учитывает вероятность блокировки гена. В литературе эта процедура называется «адиабатическим исключением быстрых переменных» (см., Например, [61]). Для этой эффективной скорости мы также приняли во внимание, что оперон колицина расположен на плазмиде [62], из которых примерно 20 копий существует в каждой клетке [14] (см. S1 Text).

Восстановление CsrB и CsrC до эффективной мРНК

Две мРНК CsrB и CsrC регулируют CsrA посредством образования комплексов.Более конкретно, каждая молекула CsrB имеет приблизительно 22 сайта связывания для CsrA, при этом в среднем присоединяется 9 димеров CsrA [63, 64]. CsrC взаимодействует таким же образом, но имеет меньше сайтов связывания CsrA [63]. Поэтому в качестве первого шага мы заменили два типа мРНК на один эффективный, который имеет сайты связывания N. Однако все конфигурации мРНК N + 1 по-прежнему входят в сеть взаимодействия как отдельные компоненты, поскольку вероятности связывания и диссоциации изменяются с количеством свободных сайтов связывания.Изучая динамику комплексов CsrA-мРНК, мы обнаружили, что распределение вероятностей для занятых сайтов связывания CsrA на мРНК достигает своего стационарного состояния в масштабе времени, который пропорционален скорости связывания комплекса (разрыва). Поскольку события связывания и несвязывания являются биохимически более простыми процессами, чем транскрипция, трансляция или деградация, весьма вероятно, что динамика комплексов CsrA-мРНК намного быстрее, чем скорости всех других реакций в системе. Следуя линии Levine [36] и Legewie [34], мы поэтому предположили быструю сложную динамику и заменили разные места связывания на эффективную мРНК, только с одним сайтом связывания и скоростью транскрипции S ( см. текст S1 для получения подробной информации о расчетах).

Приближенное решение редуцированной трехкомпонентной модели

Для расчетов содержания трех компонентов (например, для получения графиков на рис. 3) мы начали с предположения о стационарном состоянии. Затем решение для содержания одного компонента дает кубическое уравнение, точное общее решение которого очень длинное и громоздкое для анализа. Поэтому мы рассмотрели кубическое уравнение для случаев очень большого и очень малого числа молекул и проигнорировали члены, которые стали пренебрежимо малыми.Это привело к двум легко решаемым квадратным уравнениям. Сравнение с численными решениями кубических уравнений доказало, что квадратичные решения хорошо аппроксимируют общее решение в их соответствующем режиме содержания. Приравнивание членов, опущенных в приближении, дает критерий перехода между двумя приближениями (см. S1 Text). Переход изображен белой линией на рис. 3. То, что этот переход находится близко к порогу, случайно. Сравнение с точными численными решениями показало, что порог не является артефактом аппроксимации.S2 Рис. Иллюстрирует точность аппроксимации путем сравнения его прогноза для длинных мРНК с данными численного моделирования.

Расчет фактора Фано с использованием приближения линейного шума

Мы начали анализ шумовых свойств, переформулировав упрощенную трехкомпонентную систему как Основное уравнение. Поскольку основные уравнения обычно невозможно решить аналитически, мы выполнили общее разложение Ван Кампена по нескольким переменным (компонентам).Наш анализ включал все члены высшего порядка, а не только члены низшего порядка, как это обычно встречается в учебниках [61, 65]. С помощью разложения ван Кампена мы смогли получить общие формулы для первого и четвертого моментов случайной величины, представляющей колебания системы вокруг стационарного решения скоростных уравнений. Члены каждого уравнения были классифицированы как члены первого порядка (доминирующие члены) и члены более высокого порядка (второй порядок, третий порядок и т. Д.) В соответствии с масштабируемым поведением каждого члена в зависимости от размера системы.Мы использовали разные методы для расчета фактора Фано для длинной мРНК. Наиболее надежные результаты были получены при использовании членов только первого порядка при вычислении вторых моментов. Это хорошо воспроизводит форму фактора Фано, но переоценивает флуктуации вблизи порога. S3 Рис. Показывает степень согласия между аналитическими расчетами фактора Фано и результатами моделирования Гиллеспи.

Моделирование Гиллеспи

Чтобы проверить, насколько хорошо наши аналитические результаты детерминированных скоростных уравнений совпадают с фактическими средними числами молекул, мы создали симуляцию Гиллеспи [66].Алгоритм Гиллеспи генерирует статистически правильную реализацию главного уравнения, стоящего за уравнениями скорости. Суть алгоритма заключается в использовании случайных чисел для определения следующей реакции и времени ожидания до следующей реакции. Реакции, моделируемые подходом Гиллеспи, перечислены в S1 Text. Чтобы количественно оценить задержку между индукцией сигнала SOS и первым всплеском количества длинных мРНК, мы определили начало первого пика как точку, когда количество длинных молекул мРНК впервые превышает 8.Время самого пика было установлено на точку, в которой это число достигло максимума. Затем мы рассчитали распределение вероятностей для ансамбля из 500 стохастических реализаций, используя параметры, определенные в таблицах S1 и S2.

Дополнительная информация

S1 Таблица. Значения параметров для посттранскрипционной динамики, моделируемые уравнениями скорости и симуляциями Гиллеспи.

Скорости даны в молекулах на объем клетки V EC = 0.65 мкм 3 в минуту. Количество плазмид ColE2 составляет n sos = 20. Литературные значения можно найти в [28, 55, 56].

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005243.s001

(PDF)

S2 Стол. Значения дополнительных параметров для сети реагирования SOS, смоделированные уравнениями скорости и симуляциями Гиллеспи.

Скорости даны в молекулах на объем клетки V EC = 0,65 мкм 3 в минуту.Количество плазмид ColE2 составляет n sos = 20. R , Le , Col , L : количество белков RecA, димеров LexA, белков колицина и белков лизиса. M l , M r , M s , M : количество lexA , recA , короткие мРНК и длинные мРНК B l B r , B sos : количество димеров LexA, связанных с промоторами lexA , recA и SOS.Все литературные значения взяты из [53].

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005243.s002

(PDF)

S1 Рис. Подробная схема взаимодействия сети посттранскрипционной регуляции.

Схема взаимодействия математически формулируется как N + 5 связанных скоростных уравнений. M, A, S, L и C ma дают количество длинной мРНК, димеров CsrA, мРНК, лизисного белка и длинных комплексов мРНК-CsrA. C n дает количество молекул мРНК с n связанными димерами CsrA.Скорость реакции выражается формулой рядом со стрелками. α : производительность; δ : скорости разложения; v -, k -: скорости диссоциации комплексов; v + , k + : Скорость образования комплекса. Чтобы проиллюстрировать сложную динамику между димерами CsrA и мРНК, мы изобразили скорости реакции CsrA с мРНК, которая уже связала n ∈ [0, 1,…, N ] димеров CsrA.Подробнее см. S1 Text.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005243.s003

(EPS)

S2 Рис. Сравнение стационарного решения для длинных мРНК

M * со средним по времени 〈 M 〉.

Стационарное решение M * было рассчитано с использованием скоростных уравнений, среднее по времени 〈 M 〉 было получено с помощью моделирования Гиллеспи. Мы показываем два разреза на поверхности Фиг. 3A при α S = 20 и α S = 40.Точки показывают результат моделирования Гиллеспи, а линии показывают аналитический результат, полученный из приближенных уравнений стационарного состояния. Скорость образования димеров CsrA была выбрана равной α A = 58,52, все остальные параметры приведены в таблице S1.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005243.s004

(EPS)

S3 Рис. Сравнение аналитически рассчитанного фактора Фано с соответствующими расчетами Гиллеспи.

Скорость образования димеров CsrA была установлена ​​равной α A = 58,52. Все остальные параметры приведены в таблице S1. Для обоих наборов параметров, α S = 20 и α S = 40, аналитические расчеты с использованием расширения размера системы ван Кампена хорошо воспроизводили форму колебаний, полученных с помощью моделирования Гиллеспи. В пороговом режиме аналитический результат несколько завышает флуктуации.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005243.s005

(EPS)

S4 Рис. Влияние параметров на распределение времени лизиса.

(A) показывает распределение времени лизиса, как на фиг. 6A для сравнения. (B) Это распределение практически не изменится, если количество плазмид, n SOS , следует распределению Пуассона. (C) Снижение скорости продукции мРНК до α S = 56 сдвигает распределение лизиса в более поздние сроки, тогда как (D) удвоение его до α S = 58 вызывает даже лизис нескольких клеток. до (и, следовательно, независимо от) сигнала SOS.Это показывает, что мРНК является возможным средством контроля лизиса клеток.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005243.s006

(EPS)

S5 Рис. Среднее время лизиса для разных уровней стресса.

Чтобы проиллюстрировать прогностические возможности нашей трехкомпонентной модели, мы сравниваем результаты численного моделирования с использованием нашей модели с экспериментальными данными [48]. В эксперименте измеряли среднее время лизиса для трех различных концентраций антибиотика Митомицина С (0.05, 0,25 и 0,70 мк г / мл). В численном моделировании мы использовали набор параметров, определенный в таблицах S1 и S2, и варьировали параметр c p (значения: 1, 3, 6, 12, 15, 20, 30, 90) для имитации уровни стресса. Чтобы соответствовать данным, мы применили только масштабный коэффициент для сопоставления концентрации митомицина со значениями c p и сдвинули теоретические задержки на постоянное значение. Последний шаг необходим, так как численное моделирование также учитывает постоянное время между сигналом SOS и первым появлением короткой мРНК, чего не было в экспериментах.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005243.s007

(EPS)

S1 Текст. Дополнительная информация по расчетам и численному моделированию.

Подробный вывод (упрощенных) уравнений скорости и приближения линейного шума, а также подробная схема реакции, используемая в моделировании Гиллеспи.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005243.s008

(PDF)

Благодарности

Мы благодарим А. Мадера и К.Винанд за плодотворные обсуждения и критическое прочтение рукописи.

Вклад авторов

  1. Концептуализация: ML MS MO EF.
  2. Обработка данных: ML MS MO EF.
  3. Формальный анализ: ML MS EF.
  4. Получение финансирования: MO EF.
  5. Расследование: МЛ МС МО.
  6. Методология: ML MS MO EF.
  7. Администрирование проекта: ML MS MO EF.
  8. Ресурсы: MO EF.
  9. Программное обеспечение: ML MS.
  10. Контроль: EF.
  11. Подтверждение: ML MS MO EF.
  12. Визуализация: ML MS.
  13. Написание - черновик: ML MS MO EF.
  14. Написание - просмотр и редактирование: ML MO EF.

Ссылки

  1. 1. Цимринг Л., Вольфсон Д., Хэсти Дж. Стохастические генетические схемы.Хаос: междисциплинарный журнал нелинейной науки. 2006; 16 (2): 026103–026103.
  2. 2. Storz G, Vogel J, Wassarman KM. Регулирование малых РНК в бактериях: расширение границ. Молекулярная клетка. 2011; 43 (6): 880–891. pmid: 21925377
  3. 3. Mitarai N, Andersson AM, Krishna S, Semsey S, Sneppen K. Эффективная приоритезация деградации и экспрессии с помощью малых РНК. Phys Biol. 2007. 4 (3): 164–171. pmid: 17928655
  4. 4. Кеплер ТБ, Эльстон ТК.Стохастичность в регуляции транскрипции: происхождение, последствия и математические представления. Биофизический журнал. 2001. 81 (6): 3116–3136. pmid: 11720979
  5. 5. Алон У. Сетевые мотивы: теория и экспериментальные подходы. Nat Rev Genet. 2007. 8 (6): 450–461. pmid: 17510665
  6. 6. Шен Орр С.С., Майло Р., Манган С., Алон У. Сетевые мотивы в сети регуляции транскрипции Escherichia coli. Нат Жене. 2002. 31 (1): 64–68. pmid: 11967538
  7. 7.Майло Р., Шен Орр С., Ицковиц С., Каштан Н., Чкловский Д., Алон У. Сетевые мотивы: простые строительные блоки сложных сетей. Наука. 2002. 298 (5594): 824–827. pmid: 12399590
  8. 8. Desnoyers G, Bouchard MP, Masse E. Новое понимание малой РНК-зависимой регуляции трансляции у прокариот. Тенденции в генетике. 2012 ;. pmid: 23141721
  9. 9. Мехта П., Гоял С., Вингрин Н.С. Количественное сравнение регуляции генов на основе мРНК и белков.Молекулярная системная биология. 2008; 4 (1). pmid: 18854820
  10. 10. Mitarai N, Benjamin JA, Krishna S, Semsey S, Csiszovszki Z, Masse E, et al. Динамические особенности контроля экспрессии генов малыми регуляторными РНК. Proc Natl Acad Sci U S. A. 2009; 106 (26): 10655–10659. pmid: 19541626
  11. 11. Керр Б., Райли Ма, Фельдман М.В., Боханнан Б.Дж. Местное рассредоточение способствует сохранению биоразнообразия в реальной игре «камень-ножницы-бумага». Природа. 2002. 418 (6894): 171–174. pmid: 12110887
  12. 12.Райхенбах Т., Мобилия М., Фрей Э. Мобильность способствует и ставит под угрозу биоразнообразие в играх камень-ножницы-бумага. Природа. 2007 август; 448 (7157): 1046–1049. pmid: 17728757
  13. 13. Вебер MF, Poxleitner G, Hebisch E, Frey E, Opitz M. Химическая война и стратегии выживания при расширении бактериального ареала. Интерфейс J R Soc. 2014; 11 (96): 20140172. pmid: 24806706
  14. 14. Cascales E, Buchanan SK, Duché D, Kleanthous C, Lloubes R, Postle K и др. Биология колицина.Обзоры микробиологии и молекулярной биологии. 2007. 71 (1): 158–229. pmid: 17347522
  15. 15. Пагсли А.П., Шварц М. Генетический подход к изучению митомицин-индуцированного лизиса штаммов Escherichia coli K-12, которые продуцируют колицин E2. Molecular Andgeneralgenetics MGG. 1983; 190 (3): 366–372. pmid: 6308394
  16. 16. Wojdyla JA, Fleishman SJ, Baker D, Kleanthous C. Структура комплекса колицин E2 DNase-Im2 с ультравысоким сродством. J Mol Biol. 2012. 417 (1–2): 79–94.pmid: 22306467
  17. 17. Джейкоб Ф., Симинович Л., Уоллман Э. и др. Биосинтез колицина и механизм его действия. В: Annales de l’Institut Pasteur. т. 83; 1952. с. 295. pmid: 13017127
  18. 18. Пагсли А.П., Гольдзал Н., Баркер Р.М. Производство и высвобождение колицина E2 Escherichia coli K12 и другими энтеробактериями. Журнал общей микробиологии. 1985. 131 (10): 2673–2686. pmid: 3934329
  19. 19. Пагсли А., Шварц М. Экспрессия гена в 400-парном фрагменте плазмиды колицина ColE2-P9 достаточна, чтобы вызвать лизис клетки-хозяина.Журнал бактериологии. 1983. 156 (1): 109–114. pmid: 6352670
  20. 20. Пагсли А.П., Шварц М. Высвобождение колицина E2: лизис, утечка или секреция? Возможная роль фосфолипазы. Журнал EMBO. 1984; 3 (10): 2393. pmid: 6389120
  21. 21. Дуган Г., Сол М., Уоррен Г., Шерратт Д. Функциональная карта плазмиды ColE1. Молекулярная и общая генетика MGG. 1978. 158 (3): 325–327.
  22. 22. Коул С.Т., Сент-Джоанис Б., Пагсли А.П. Молекулярная характеристика оперона колицина E2 и идентификация его продуктов.Молекулярная и общая генетика MGG. 1985. 198 (3): 465–472. pmid: 3892228
  23. 23. Little JW, Mount DW и др. Система регуляции SOS кишечной палочки. Клетка. 1982; 29 (1): 11. pmid: 7049397
  24. 24. Фернандес де Хенестроса А.Р., Оги Т., Аояги С., Чафин Д., Хейс Дж. Дж., Омори Х. и др. Идентификация дополнительных генов, принадлежащих регулону LexA в Escherichia coli. Молекулярная микробиология. 2002. 35 (6): 1560–1572. pmid: 10760155
  25. 25. Курсель Дж., Ходурский А., Питер Б., Браун П.О., Hanawalt PC.Сравнительные профили экспрессии генов после УФ-облучения у Escherichia coli дикого типа и с дефицитом SOS. Генетика. 2001. 158 (1): 41–64. pmid: 11333217
  26. 26. Фридман Н., Варди С., Ронен М., Алон Ю., Ставанс Дж. Точная временная модуляция в ответе сети репарации ДНК SOS в отдельных бактериях. PLoS Биология. 2005; 3 (7): e238. pmid: 15954802
  27. 27. Сассанфар М, Робертс Дж. У. Природа сигнала, индуцирующего SOS, в Escherichia coli : участие в репликации ДНК.Журнал молекулярной биологии. 1990. 212 (1): 79–96. pmid: 2108251
  28. 28. Ян Т.Ю., Сун Ю.М., Лей Г.С., Ромео Т., Чак К.Ф. Посттранскрипционная репрессия гена cel оперона ColE7 РНК-связывающим белком CsrA Escherichia coli. Исследования нуклеиновых кислот. 2010. 38 (12): 3936–3951. pmid: 20378712
  29. 29. Ван Ден Эльзен П., Конингс Р., Велткамп Е., Нийкамп Х. Транскрипция бактериоциногенной плазмиды CloDF13 in vivo и in vitro: структура оперона иммунитета клоацина.Журнал бактериологии. 1980. 144 (2): 579–591. pmid: 6159346
  30. 30. Chak KF, James R. Анализ промоторов для двух генов иммунитета, присутствующих в плазмиде ColE3-CA38, с использованием двух новых векторов промоторных зондов. Исследования нуклеиновых кислот. 1985. 13 (7): 2519–2531. pmid: 2987857
  31. 31. Lloubes R, Baly D, Lazdunski C. Промоторы генов продукции, высвобождения колицина и иммунитета в плазмиде ColA: эффекты конвергентной транскрипции и белка Lex A.Исследования нуклеиновых кислот. 1986. 14 (6): 2621–2636. pmid: 2421251
  32. 32. Lloubès R, Baty D, Lazdunski C. Терминаторы транскрипции в опероне caa-cal и гене cai. Исследования нуклеиновых кислот. 1988. 16 (9): 3739–3749. pmid: 2453841
  33. 33. Шимони Й., Фридлендер Дж., Хетцрони Дж., Нив Дж., Алтувиа С., Бихам О. и др. Регуляция экспрессии генов небольшими некодирующими РНК: количественный взгляд. Mol Syst Biol. 2007; 3: 138. pmid: 17893699
  34. 34. Legewie S, Dienst D, Wilde A, Herzel H, Axmann IM.Малые РНК устанавливают задержки и временные пороги экспрессии генов. Биофизический журнал. 2008. 95 (7): 3232–3238. pmid: 18599624
  35. 35. Levine E, Hwa T. Малые РНК устанавливают пороги экспрессии генов. Текущее мнение в микробиологии. 2008. 11 (6): 574–579. pmid: 18935980
  36. 36. Levine E, Zhang Z, Kuhlman T, Hwa T. Количественные характеристики регуляции генов с помощью малых РНК. PLoS Биология. 2007; 5 (9): e229. pmid: 17713988
  37. 37. Шмидель Дж. М., Аксманн И. М., Легеви С.Мультицелевое регулирование малыми РНК синхронизирует пороги экспрессии генов и может усиливать сверхчувствительное поведение. PLoS One. 2012; 7 (8): e42296. pmid: 22927924
  38. 38. Waters LS, Storz G. Регуляторные РНК у бактерий. Клетка. 2009. 136 (4): 615–628. pmid: 19239884
  39. 39. Reimmann C, Valverde C, Kay E, Haas D. Посттранскрипционная репрессия GacS / GacA-контролируемых генов с помощью РНК-связывающего белка RsmE, действующего вместе с RsmA в штамме биоконтроля Pseudomonas fluorescens CHA0.J Bacteriol. 2005. 187 (1): 276–285. pmid: 15601712
  40. 40. Lavi-Itzkovitz A, Peterman N, Jost D, Levine E. Количественное влияние целевой трансляции на эффективность малых РНК обнаруживает новый способ взаимодействия. Nucleic Acids Res. 2014. 42 (19): 12200–12211. pmid: 25294829
  41. 41. Лю М.Ю., Ян Х., Ромео Т. Продукт плейотропного гена csrA Escherichia coli модулирует биосинтез гликогена посредством воздействия на стабильность мРНК. Журнал бактериологии. 1995. 177 (10): 2663–2672.pmid: 7751274
  42. 42. Гутьеррес П., Ли Й., Осборн М.Дж., Померанцева Е., Лю К., Геринг К. Структура раствора белка-регулятора накопления углерода CsrA из Escherichia coli. Журнал бактериологии. 2005. 187 (10): 3496–3501. pmid: 15866937
  43. 43. Gudapaty S, Suzuki K, Wang X, Babitzke P, Romeo T. Регуляторные взаимодействия компонентов Csr: РНК-связывающий белок CsrA активирует транскрипцию csrB в Escherichia coli. Журнал бактериологии. 2001. 183 (20): 6017–6027.pmid: 11567002
  44. 44. Лю М.Ю., Гуй Дж., Вей Б., Престон Дж. Ф. III, Окфорд Л., Юксель Ю. и др. Молекула РНК CsrB связывается с глобальным регуляторным белком CsrA и противодействует его активности в Escherichia coli. Журнал биологической химии. 1997. 272 ​​(28): 17502–17510. pmid: 9211896
  45. 45. Вайльбахер Т., Сузуки К., Дубей А.К., Ван Х, Гудапаты С., Морозов И. и др. Новый компонент мРНК системы регуляции накопления углерода Escherichia coli. Молекулярная микробиология.2003. 48 (3): 657–670. pmid: 12694612
  46. 46. Бюхлер Н.Е., Луи М. Молекулярное титрование и сверхчувствительность в регуляторных сетях. J Mol Biol. 2008. 384 (5): 1106–1119. pmid: 18938177
  47. 47. Бюхлер NE, Cross FR. Секвестрация белка порождает гибкую сверхчувствительную реакцию в генетической сети. Mol Syst Biol. 2009; 5 (272): 1–7. pmid: 19455136
  48. 48. Мадер А., фон Бронк Б., Эвальд Б., Кесель С., Шнец К., Фрей Е. и др. Количество высвобождения колицина в Escherichia coli регулируется экспрессией гена лизиса оперона колицина E2.PLoS One. 2015; 10 (3): e0119124. pmid: 25751274
  49. 49. Каменшек С., Подлесек З., Гиллор О., Эгур Берток Д. Гены, регулируемые репрессором SOS Escherichia coli LexA, проявляют гетерогенную экспрессию. BMC Microbiol. 2010; 10 (1): 283. pmid: 21070632
  50. 50. Mrak P, Podlesek Z, van Putten JPM, gur Bertok D. Неоднородность экспрессии гена активности cka Escherichia coli colicin K контролируется системой SOS и стохастическими факторами. Mol Genet Genomics.2007 Апрель; 277 (4): 391–401. pmid: 17216493
  51. 51. Бабицке П., Ромео Т. Семейство мРНК CsrB: секвестрация РНК-связывающих регуляторных белков. Curr Opin Microbiol. 2007. 10 (2): 156–163. pmid: 17383221
  52. 52. Mukherji S, Ebert MS, Zheng GXY, Tsang JS, Sharp PA, van Oudenaarden A. МикроРНК могут генерировать пороги экспрессии целевого гена. Нат Жене. 2011. 43 ВН — р (9): 854–859. pmid: 21857679
  53. 53. Шимони Ю., Алтувиа С., Маргалит Х., Бихам О.Стохастический анализ SOS-ответа у Escherichia coli. PloS One. 2009; 4 (5): e5363. pmid: 19424504
  54. 54. Корн М., Элстон Т.К., Блейк В.Дж., Коллинз Дж. Дж. Стохастичность в экспрессии генов: от теорий к фенотипам. Природа Обзоры Генетики. 2005. 6 (6): 451–464. pmid: 15883588
  55. 55. Suzuki K, Babitzke P, Kushner SR, Romeo T. Идентификация нового регуляторного белка (CsrD), который нацелен на глобальные регуляторные РНК CsrB и CsrC для деградации РНКазой E.Genes Dev. 2006. 20 (18): 2605–2617. pmid: 16980588
  56. 56. Нат К., Кох А.Л. Распад белка в Escherichia coli. J Biol Chem. 1970. 245 (22): 2889–2900. pmid: 4

    6
  57. 57. Танигучи Ю., Чой П.Дж., Ли Г.В., Чен Х., Бабу М., Хирн Дж. И др. Количественная оценка протеома и транскриптома E. coli с помощью одномолекулярной чувствительности в отдельных клетках. Наука (80-). 2010; 329. pmid: 20671182
  58. 58. Таттай М., Ван Ауденаарден А. Внутренний шум в сетях регуляции генов.Труды Национальной академии наук. 2001. 98 (15): 8614–8619. pmid: 11438714
  59. 59. Эльф Дж., Эренберг М. Быстрая оценка колебаний в биохимических сетях с приближением линейного шума. Геномные исследования. 2003. 13 (11): 2475–2484. pmid: 14597656
  60. 60. Feng L, Rutherford ST, Papenfort K, Bagert JD, Van Kessel JC, Tirrell DA и др. Некодирующая Qrr РНК задействует четыре различных регуляторных механизма для оптимизации динамики восприятия кворума. Клетка.2015; 160 (1–2): 228–240. pmid: 25579683
  61. 61. Гардинер CW. Стохастические методы. Springer; 2009.
  62. 62. Уотсон Р.Дж., Вернет Т., Висентин Л.П. Взаимосвязь плазмид Col E2, E3, E4, E5, E6 и E7: рестрикционное картирование и слияния генов колицина. Плазмида. 1985. 13 (3): 205–210. pmid: 2987999
  63. 63. Кларк Д.П., Паздерник, штат Нью-Джерси. Молекулярная биология: понимание генетической революции. ACACL; 2012.
  64. 64. Ромео Т. и др.Глобальная регуляция малым РНК-связывающим белком CsrA и некодирующей молекулой РНК CsrB. Молекулярная микробиология. 1998; 29 (6): 1321. pmid: 9781871
  65. 65. Ван Кампен Н. Случайные процессы в физике и химии. Северная Голландия; 2007. https://doi.org/10.1063/1.2915501
  66. 66. Gillespie DT. Точное стохастическое моделирование связанных химических реакций. Журнал физической химии. 1977. 81 (25): 2340–2361. pmid: 17411109
.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *