Совместимость инна и александр: Страница не найдена — Совместимость мужских и женских имен

Содержание

Страница не найдена — Совместимость мужских и женских имен

Совместимость женских имен

Совместимость имен Айрат и Елена Совместимость Айрата и Елены в общем составляет примерно 62%.

Совместимость мужских имен

Совместимость имен Ирина и Вадим Глядя на пару, Ирина и Вадим, совместимость которой идеальная,

Совместимость мужских имен

Совместимость имен Любовь и Михаил Любовь и Михаил, хоть и принципиально отличаются друг от

Совместимость мужских имен

Совместимость имен Артем и Анастасия Любовный союз Артема и Анастасии объединяет двух сильных и

Совместимость женских имен

Совместимость имен Владимир и Ирина Любовный союз Владимира и Ирины отличается от других независимостью

Совместимость мужских имен

Совместимость имен Ксения и Олег Ксения с детства требует к себе особенного внимания. Повышенный

Совместимость Инны и Александра | ГОРОСКОПЫ 365

90%1. по Характеру

5+92. по Нумерологии

Меркурий   Марс

ИА3. по Буквам

Тип отношений:«Приключенческий фильм»

Инна и Александр – заводная парочка, которой некогда скучать. Этот авантюрный дуэт умеет весело проводить время, причем не только в постели! В любви Инна и Александр ищут, прежде всего, новые впечатления, и это именно то, что обладатели этих имен могут дать друг другу. Этот союз позволяет влюбленным пережить весь спектр эмоций, роман обычно оставляет незабываемое впечатление, но не всегда длится долго. Влюбленным нужно научиться делить не только радости, но и горести, а это им дается непросто. Наибольшие шансы «жить вместе долго и счастливо» имеют зрелые пары, в которых партнеры успели понять, кого они ищут на самом деле.

Создают семью Инна и Александр обычно не по расчету и не из-за того, что «уже пора», а из-за искренней тяги друг к другу – это один из немногих союзов, образованных из-за схожести интересов и взглядов на жизнь. Супруги умудряются жить рядом, при этом оставляя второй половинке личное пространство, совершенно ей необходимое. Это дает чувство свободы, необычайно важное для обоих.

Правда, релакс, в котором живут Инна и Александр, редко позволяет им добиться большого материального успеха, однако, с учетом эмоционального комфорта, для этой пары справедливо утверждение: «Не в деньгах счастье».

Совет для Инны

Совет для Александра

Секреты общения с Инной

Не стоит забывать, что эмоциональность Инны может найти свой выход не только в спорах, но и, наоборот, в теплом отношении к людям. Если вам удастся нащупать в ее душе нужную струнку, то вполне возможно, вся сила ее эмоций обернется большой симпатией к вам. Вот только нелишне здесь будет проявлять необходимую твердость, чтобы эти симпатии не накрыли вас с головой.

Секреты общения с Александром

В общении с Александром хорошо бы не забывать о его врожденном импульсе к лидерству. Даже если перед вами не реализовавшийся, закомплексованный Александр, попробуйте поговорить о той сфере, где он сумел достичь каких-то успехов. Это расположит его к беседе. Только не следует льстить! Когда вы просто признаете его компетентность в знакомой ему области, он, скорее всего, с пониманием воспримет и вашу точку зрения.

Все тайны Инны

начало статьи

Это имя, как натянутая струна, кажется, тронь Инну, и она зазвучит. Вот только звучать она может по-разному, все зависит от того, как именно ее затронут. Обычно это проявляется в чрезвычайной возбудимости и эмоциональности Инны. Сила ее эмоций иногда просто колоссальна, так что если уж ей что пришло на ум, то вряд ли у кого получится легко и быстро переспорить или переупрямить Инну. Часто это склоняет ее к раннему увлечению каким-либо творчеством и, надо заметить, такой выход является наиболее благоприятным. В остальном же очень желательно попытаться несколько сгладить ее излишнюю эмоциональность.

Полная характеристика имени >

Все тайны Александра

начало статьи

Если бы не чрезвычайная распространенность, то имя Александр могло бы стать одним из наиболее сильных. По энергетике звучания оно наделяет своего обладателя уверенностью в себе, силой, напористостью и даже может склонять его к проявлению снисходительности, а иногда и заносчивости. Еще более энергетику имени усиливают образы таких именитых Александров, как Македонский, Невский, Суворов, три российских императора и многие другие.

Еще о характере Александра >

1. по Характеру2. по Нумерологии3. по Буквам

Инна
5
число имени
Меркурий
планента имени

Александр
9
число имени
Марс
планента имени

Инна: расчет числа и планеты имени

Числовое соотвествие букв имени: И — 1, Н — 6, Н — 6, А — 1

Расчет числа имени: 1 + 6 + 6 + 1 = 14 = 1 + 4 = 5

Числу 5 в нумерологии соответствует планета Меркурий

Александр: расчет числа и планеты имени

Числовое соотвествие букв имени: А — 1, Л — 4, Е — 6, К — 3, С — 1, А — 1, Н — 6, Д — 5, Р — 9

Расчет числа имени: 1 + 4 + 6 + 3 + 1 + 1 + 6 + 5 + 9 = 36 = 3 + 6 = 9

Числу 9 в нумерологии соответствует планета Марс

Инна и Александр: совместимость по нумерологии 5 + 9 (Меркурий + Марс)

Женщину удивляет легкомыслие Девятки: он генерирует идеи, но не может довести проекты до конца. Ему приходится дарить часть ноу-хау подруге — настойчивая Пятерка найдет им применение. Пара не может усидеть на месте: оба начинают скучать дома и стремятся поменять обстановку.

Мужчину настораживает характер любимой: для него она слишком прямолинейна и принципиальна. Девушка гордится привитыми в детстве моральными нормами и не собирается их менять ради удобства избранника.

Девятка умеет создавать интимную атмосферу, радовать партнершу приятными сюрпризами. Во время каждого свидания он изучает возлюбленную, пытаясь подарить наибольшее наслаждение. Пятерка ценит деликатность и вносит в отношения задор и тепло.

1. по Характеру2. по Нумерологии3. по Буквам

иНнА
АлексаНдр

Дополнительным тестом на совместимость имен считается самый простой: надо посмотреть, сколько именно букв (и каких) в именах мужчины и женщины совпадают. Общие буквы имен указывают на их общие увлечения, черты характера, хобби. Это дополнительный потенциал, который пара может реализовать.

Совместимость по буквам имен Инна и Александр

В именах Инна и Александр из 4 возможных букв совпадают 2 (буквы Н, А). Это хороший результат. Две совпадающие буквы – это подсказка: какие общие интересы могут связать эту пару на долгие годы. Однако тут многое зависит и от самих партнеров. Если они будут эти общие интересы поощрять, то безусловно, повысят свою совместимость и шанс на долгие годы остаться вместе.

Согласно буквенной совместимости имен, общие интересы у Инны и Александра могут быть основаны на:

  • На общих интересах, которые приносят в жизнь гармонию и равновесие, а также обещают какую-либо пользу. Это может быть увлечение здоровым образом жизни, правильным питанием, чтением полезных книг.
  • На совместных активных действиях и увлечениях, в основе которых лежит общение или взаимодействие с окружающим миром. Участие в проектах в качестве активистов или волонтеров, посещение мероприятий с большим количеством людей, участие в вечеринках с друзьями, родными, коллегами.

Совместимость имён Инна и Александр

52%

совместимость
Инны и Александра

Как правило, для имён Инна и Александр характерна умеренная совместимость. Это подтвердило большинство пользователей (83% из них назвали имена совместимыми). А вы считаете совместимой эту пару?


Анализ по буквам

Инна

Александр

В этих именах есть общие буквы «Н» (повторяется два раза) и «А» (повторяется два раза).


НЭта буква встречается в именах трудолюбивых, креативных и остроумных личностей. Партнёры, в чьих именах повторяется эта буква, с большой вероятностью найдут выход из любой ситуации.
АЭта буква символизирует властность, решительность и стремление побеждать. Если «А» есть в имени каждого из партнёров, им может быть трудно находить решение в спорных ситуациях. В этом случае будет полезно выбрать какую-то общую цель, которая будет «выше» предмета сиюминутного спора и вместе сосредоточиться на её достижении.

Тест на совместимость

Хотите точнее узнать совместимость именно вашей пары? Пройдите короткий тест из 10 вопросов. Только, пожалуйста, отнеситесь к его результатам со здоровым чувством юмора! 🙂

Подходящие имена для Инны
Подходящие имена для Александра

Информация об именах

Инна

Имя Инна в переводе с латинского языка означает «бурный поток», «плавать», «течь, протекать», «плавающая». Раньше, судя по русским традициям, этим именем называли… читать далее

Александр

Имя Александр имеет греческое происхождение. В современном переводе означает «защитник», более ранние версии трактовки — «оберегающий муж», в значении «мужчина»,… читать далее

Проверить совместимость других имён

Совпадает ли описание совместимости? Оставьте комментарий!

Интересное об именах



Ближайшие именины

22 сентября Аким Александр Алексей Анна Василий Григорий Захар Игнатий Ким Лада Никита Осип (Иосиф) Сергей Томас Феликс Харитон

23 сентября Андрей Василий Гавриил Евгений Иван Илона Ираида Исмаил Константин Кристофер Лука Люций Николай Павел Педро Пётр Раиса Фёкла Элина Эмилия

24 сентября Авдотья Герман Германн Дмитрий Евдокия Жерар Зенон Ия Лев Леон Николай Пётр Роман Сергей Сидор Федора

25 сентября Августин Алексей Альберт Даниил Данил Марк Ник Никодим Николай Нильс Остин Селена Семён Фёдор Юлиан

26 сентября Александр Гавриил Демьян Илья Исаак Карл Корнелий Кузьма Лукьян Николай Пётр Степан Устинья Шарль Эузебио Юлиан


Календарь именин

[65%] Совместимость Инны и Александра в любви и браке по именам

Давайте рассчитаем число имени пары Александр и Инна. Что их ждет в любви и браке.

Общие буквы в именах

Инна

Александр

Совпадают 2 буквы из 4 возможных (Н, А).

Если совпадает больше половины букв, это говорит об идеальной совместимости рассматриваемых партнеров. У них есть все шансы построить гармоничные отношения, основанные на взаимной любви, уважении и понимании. Этот союз принадлежит к числу тех, что заключаются на небесах. Счастливый брак, крепкая семья, партнеры понимают друг друга буквально с полуслова.

БукваЗначение
Н Личности обладают твердым характером и неординарным умом. Они легко достигают успехов в профессиональной сфере, однако согласно знаку зодиака могут быть неуступчивыми. Для сохранения хороших отношений в дружбе и семье следует больше идти на компромиссы.
А Определяет силу воли и целеустремленность в разных жизненных позициях. Личности с буквой «А» в своем имени характеризуются как трудолюбивые, настойчивые, изредка проявляющие чуткость и ласковость в своих чувствах. В любых направлениях наблюдаются лидерские позиции и нацеленность на результативность.

Совместимость по числу имени

Рассчитываем число имени Инна:

И (10 = 1 + 0 = 1) + Н (15 = 1 + 5 = 6) + Н (15 = 1 + 5 = 6) + А (1) = 14 = 1 + 4 = 5

Число имени Инна:

5

Рассчитываем число имени Александр:

А (1) + Л (13 = 1 + 3 = 4) + Е (6) + К (12 = 1 + 2 = 3) + С (19 = 1 + 9 = 10 = 1 + 0 = 1) + А (1) + Н (15 = 1 + 5 = 6) + Д (5) + Р (18 = 1 + 8 = 9) = 36 = 3 + 6 = 9

Число имени Александр:

9

Рассчитываем число пары:

5 + 9 = 14 = 1 + 4 = 5

Общее число пары:

5

Вашу пару обьеденяет число 5

  • Совместимость в любви: 100%
  • Совместимость в браке: 60%
  • Тип отношений: неугасающая страсть и сексуальное притяжение

Ваш союз основывается на чувственности и романтике. Партнерам нравится пробовать новое в сексе и экспериментировать. Это может привести к свободным отношениям или даже поиску плотских удовольствий на стороне, если любимый человек начал надоедать.

Неконтролируемые чувства не могут быть сбалансированными, поэтому просто живите одним днем и заряжайтесь оптимизмом. Не навязывайте свои правила и не навешивайте друг на друга обязательства. Такая эксцентричная и либеральная связь может закончится в любой момент, но пока вас все устраивает, это будут незабываемые отношения. Держите партнера в тонусе, работайте над отношениями, и тогда ссор не будет.

Совместимость по цвету имен

1А И С Ъ

Красный

2Б Й Т Ы

Оранжевый

4Г Л Ф Ю

Зеленый

5Д М Х Я

Голубой

7Ё О Ч

Фиолетовый

Произведем рассчет имени Инна:

И (1) + Н (6) + Н (6) + А (1) = 14 = 1 + 4 = 5

Произведем рассчет имени Александр:

А (1) + Л (4) + Е (6) + К (3) + С (1) + А (1) + Н (6) + Д (5) + Р (9) = 36 = 3 + 6 = 9

Цвет имени: Голубой

Цвет имени: Золотой

Ваши цвета не сходятся.

Из таблицы вы можете увидеть, наибольшее и наименьшее пересечение ваших имен по цвету.

ЦветАлександрИнна
Красный 3 2
Оранжевый 0 0
Желтый 1 0
Зеленый 1 0
Голубой 1 0
Синий 2 2
Фиолетовый 0 0
Розовый 0 0
Золотой 1 0

Схожие черты характера

По характеру вы совместимы на 65%

Рейтинг взаимоотношений в разных сферах жизни

ХарактеристикаЗначение (от 1 до 5)Расшифровка
Секс1 Партнеры могут иметь кардинально противоположные представления о сексе, обладать разными темпераментами. Достичь взаимопонимания в интимной сфере этой паре довольно непросто. Впрочем, если проявить максимум терпения и такта, ситуация может измениться.
Дружба5Тот вариант, когда люди могут дружить со школьной скамьи и до седых висков. Им необычайно комфортно вместе, всегда есть что обсудить. Они искренне заботятся друг о друге, помогают и поддерживают. Запросто могут идти в разведку: вместе они там точно не пропадут.
Любовь5Эти двое просто созданы друг для друга. Партнерам удается поддерживать теплые отношения, невзирая на многочисленные жизненные трудности. Они с глубоким уважением относятся друг к другу, смотрят в одном направлении. Остается только позавидовать!
Деловые отношения4У таких людей, как правило, не возникает разногласий в деловой сфере. Они хорошо понимают друг друга, вне зависимости от занимаемой должности. Если и случаются трудности, эти личности всегда проявляют готовность к конструктивному диалогу.
Семья4Эти люди примерно одинаково смотрят на институт семьи и брака. Им удается и быт наладить, и прийти к согласию в вопросах воспитания детей, и поддерживать интерес друг к другу. Возникающие споры эта пара решает быстро и безболезненно.

Голосование

Ваше отношение к паре
Отличная пара

100% (2 голоса)

Плохая пара

0% (0 голосов)

Много общего

100% (1 голос)

Разные интересы и взгляды на жизнь

0% (0 голосов)

Партнерам легко друг с другом

100% (1 голос)

Сложные взаимоотношения

0% (0 голосов)

Крепкий союз

100% (1 голос)

Отношения бытро закончатся

0% (0 голосов)

Сильная страсть между партнерами

100% (1 голос)

Слабое влечение

0% (0 голосов)

Отношения построены на уважении

100% (1 голос)

Много претензий и обид

0% (0 голосов)

Популярные совместимости

Инна Совместимость с Мужскими Именами

Имя Инна, в переводе с латинского, означает «бурный поток». В детстве Инна отличается непоседливостью и любовью к шалостям, из-за чего нередко получает замечания. В своих поступках Инна настолько самостоятельна, что ни за что не станет подстраиваться под чужое мнение. Ей нравятся шумные игры, всевозможные проделки, ее совершенно невозможно заставить вести себя спокойно. В школе Инна учится средне. Особенные трудности у нее вызывают точные предметы, которые требуют концентрированности, усидчивости, внимательности. Зато Инна просто обожает спорт, и ее достижения в нем, а также участие в общественной жизни школы, позволяют учителям закрывать глаза на неудачи в учебе. Инна – преданный друг и товарищ, готовый прийти на помощь в любую минуту. Ей нравится проводить время со своими друзьями, одиночество же ее угнетает и вгоняет в депрессию. Для Инны нет ничего хуже, чем отсутствие рядом близких людей или членов семьи.

Совместимость имени Инна в любви

Инна – романтичная натура, которой жизнь без любви кажется скучной и неинтересной. Она не мыслит своего существования без чувства влюбленности, причем, для нее совершенно не важна его взаимность. Для Инны главное – любить, а любят ли ее саму – не все ли равно? У нее довольно идеализированные взгляды на отношения, которые могут измениться в связи с горьким опытом, которым может стать слишком ранний брак. Нередко Инна выходит замуж в довольно юном возрасте за человека, которого считает своей второй половиной. При этом, она может быть абсолютно не готова к трудностям совместной жизни, представляя ее не такой, какой она является на самом деле. Такой брак длится недолго и заканчивается разводом, который Инна переносит очень тяжело. Она может даже впасть в отчаяние и долгое время ни с кем не общаться, полностью погрузившись в тяжелые мысли. К сожалению, и второй брак для Инны тоже может быть неудачным. После еще одного развода она может навсегда разочароваться в любви и посвятить жизнь карьере и детям.

Брак с Инной — дело непростое. От своего избранника Инна ждет абсолютной честности и открытости, поэтому отношения с мужем могут сложиться очень непросто. Инна ревнива, но в то же время сама преданна, поэтому в ее верности сомнений никогда возникнуть не может. Инна очень любит детей, поэтому к их воспитанию относится крайне ответственно. Женщина старается окружить своих детей вниманием и сделать так, чтобы они выросли умными, добрыми и честными людьми. Она считает, что у ее детей должно быть много друзей, поэтому старается устроить своих детей в спортивную секцию, музыкальную школу, танцевальную студию, кружок рисования. Инна хорошая повариха, так как с детства умеет хорошо готовить и ей нравится экспериментировать со всевозможными рецептами. Приготавливая новые блюда, Инна стремится в первую очередь порадовать мужа, поэтому она рассчитывает на внимание мужа и постоянно ждет от него похвал.

Инна Совместимость с Мужскими Именами

Наибольшая вероятность прочных отношений у Инны с именами: Алан, Александр, Андрей, Борис, Василий, Викентий, Виктор, Георгий, Глеб, Ефим, Захар, Игнатий, Илларион, Илья, Ираклий, Кондрат, Максимилиан, Петр, Платон, Феликс.

Наименьшая вероятность прочных отношений у Инны с именами: Анатолий, Артур, Валерий, Вениамин, Вячеслав, Григорий, Денис, Дмитрий, Егор, Зиновий, Иннокентий, Иосиф, Леонид, Марк, Николай, Степан, Федор.

Значение Имен

Гороскоп на Сегодня

Значение имени Александр: характер, судьба, совместимость с другими именами

Александр — это уверенный в себе и горделивый мужчина.

Мужское имя Александр широко распространено во всём мире. Оно остается одним из самых популярных мужских имен в мире на протяжении многих веков. В Украине имя Александр также входит в десятку самых популярных имен для мальчиков. У имени есть женский аналог Александра.

Происхождение и значение имени Александр

Имя имеет древнегреческое происхождение и означает «защитник», «уберегающий от мужа». Это имя часто встречалось в Древней Греции.

Формы имени Александр

Уменьшительно-ласкательные формы: Алекс, Саня, Санечек, Санька, Санек, Саша, Сашка, Сашок, Шура, Шурка, Александрик, Алексюша, Алексюня, Сашенька, Сашечка, Сашуня, Шурик, Шурочка, Шуронька, Санюра, Санюта, Санюха, Санюша, Алексаха, Алексаша.

Варианты имени в других странах — Алекс в англоязычных странах, Искандер  в мусульманских, Алесь у белорусов, Алессандро в Италии.

Характер Александра в детстве

Мальчику по имени Александр присущи смелость, уверенность, напористость, лидерство и рассудительность. Александр — это душа коллектива, к его мнению, как правило, все прислушиваются. Саша растет довольно активным ребенком, любит подвижные занятия и спортивные игры. Однако он не выпускает энергию в шалости и хулиганство. Дома маленький Саша с удовольствием помогает родителям, держит комнату в чистоте, любит присматривать за растениями и питомцами. Саша будет отличным старшим братом.

В школе мальчик по имени Александр учится хорошо. Уже с ранних лет он показывает свою талантливость. Саша редко бывает разносторонней личностью, он обычно хорош лишь в чем-то одном. Но в любимом деле он показывает высокий уровень мастерства. Чтобы раскрыть его способности, Саше рекомендуется ещё с детства посещать спортивный клуб или творческий кружок.

Характер имени Александр. Судьба Александра

Александр — это гордый и уверенный в себе мужчина. Он стремится к лидерству, хочет быть авторитетом для других. Люди часто обращаются к нему за помощью и поддержкой. 

Александр — преданный друг и хороший семьянин. Он готов жертвовать своим временем и комфортом ради помощи другим. Мужчина по имени Александр очень упрямый, его невозможно подчинить или переубедить.

Читайте такжеЧетыре знака Зодиака в октябре станут настоящими баловнями судьбы — астрологи

Александр очень справедливый человек, он ненавидит ложь, обман и предательство. Однако у него есть негативная черта: обладатели этого имени иногда скрывают свое истинное мнение по спорному вопросу и неискренне соглашаются с остальными.

В работе Александр ответственно подходит к своим обязанностям. Он не любит халтуры и несерьезного отношения. Однако работа не является для Александра смыслом жизни и главной ценностью, а лишь средством для заработка денег. Обладателям этого имени не рекомендуется полностью посвящать себя карьере в ущерб остальному: скорее всего они потеряют и работу, и семью.

Александр в любви и браке

Александр в любви часто бывает «бабником». Он пользуется большим успехом среди женщин. Вокруг него крутится много девушек, но среди них трудно найти преданную жену. По молодости Александр может выбрать избранницу не по характеру, а по красоте, и вступить в несчастливый брак.

Мужчинам с этим именем очень важно построить крепкие отношения на всю жизнь, где оба супруга уважают друг друга. Однако у них редко это получается, так как Александры плохо разбираются в людях и легко закрывают глаза на недостатки. Взрослый опытный мужчина с этим именем сможет создать крепкую семью если научится принимать критику от своей женщины и меняться ради неё.

Как отец Александр очень заботливый и участливый. Он любит играть с ребенком, учить его, проводить свободное время. Однако быть строгим и отчитывать своих детей у мужчины не получается. Некоторые Александры слишком сильно балуют детей.

Совместимость имени Александр

Высокую совместимость Александр имеет с такими женскими именами: Инна, Вероника, Алина, Анна, Валентина, Дарья, Елизавета, Екатерина, Наталья, Ирина, Оксана, Мария.

Низка совместимость у Александра с Алисой, Еленой, Маргаритой, Светланой, Софией.

Автор: Екатерина Пулатова

Если вы заметили ошибку, выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter

любовь, отношения, брак, тест на сходство характеров в процентах, расчет по буквам и числам

Влияние имени на жизнь человека велико. Оно способно рассказать о его сильных сторонах и талантах. А также может помочь найти настоящую любовь и создать крепкую семью. Совместимость имен Александр и Инна подскажет, насколько совместимы их обладатели в любви, браке, дружбе и деловой сфере.

Любовь и отношения (63%)

В любви имена Александр и Инна совместимы на 63%

Название блокаПро-центыОписание
Романтика77Пара Александр и Инна поддерживает романтичность в отношениях, несмотря на эмоциональную отстраненность со стороны парня. Происходит это из-за неумения молодого человека выражать свои чувства. Свою эмоциональную скупость он компенсирует романтическими подарками и поступками.
Понимание69В союзе Александр и Инна пытаются прийти к общему решению. Влюбленные вкладывают в отношения силы, настраиваются на некую волну друг друга. Сложности взаимопонимания возникают, если партнеры проявляют эгоизм, часто ставят в приоритет личные дела.
Конфликты52В паре влюбленных с именами Александр и Инна каждый доводит дело до конфликта, если не находит достойные аргументы. Влюбленные тяжело переживают затяжные споры, еще больше отдаляются друг от друга. Единственный выход — уменьшать эгоизм, мириться вопреки истинному желанию.
Ревность50Александр и Инна часто страдают из-за ревности. В теории влюбленные верят друг другу, но в реальной жизни их одолевают постоянные сомнения. Обоим кажется, что другой недостаточно откровенен.
Перспективы68Александр и Инна готовы работать над отношениями, но для роста нужны определенные факторы: сходство темпераментов, уступчивость, понимание. Влюбленные руководствуются только чувствами. Если они сумеют перекрыть любовью другие аспекты, отношения сохранятся.

Достоинства и недостатки в любви

+

  • Неожиданные романтические поступки. Желание порадовать и удивить партнера.
  • Желание идти на компромиссы. Терпение к недостаткам друг друга.
  • Поиск общего решения проблемы, даже через скандалы. Если решение принято, оно не подлежит дальнейшему обсуждению.
  • Ревность партнера постепенно уменьшается, становится милой особенностью. Ссоры дают понять, где в отношениях скрытая проблема.
  • Поиск проблем, постоянное обсуждение предотвращает ссоры в будущем. Любые проблемы решаются вместе.

  • Непонимание, беспричинные обиды, эмоциональная нестабильность. Отсутствие чувства такта у девушки и прагматичность вместо романтичности у парня.
  • Сложности понимания странностей — партнеры не хотят проявлять толерантность. Неготовность партнерши завести серьезные отношения, чрезмерная влюбчивость партнера.
  • Упрямство из-за завышенного самомнения. Мышление, привычка перетягивать внимание на себя.
  • Конфликты не решаются, даже после обсуждения. Агрессия направляется на любимого человека, даже если в приступе ревности нет его вины.
  • Несогласованность действий, иллюзии касательно общего будущего. Спорные финансовые вопросы, разное мировоззрение.

Семья и дети (84%)

Совместимость в браке для пары Александр и Инна составляет 84%

Название блокаПро-центыОписание
Равноправие83Александр и Инна стараются выстроить отношения на взаимном доверии и уважении. С первых дней пара отличается гармоничностью. Влюбленным нравится идти на уступки, если компромисс требует иллюзорное будущее.
Верность90Пара Александр и Инна самым главным в браке считает верность. Пройдя через все стадии ревности, документировать свои отношения официально они решаются только при полной уверенности в партнере. Измен не прощают.
Быт97Рецепт совместного быта быстро находят Александр и Инна. Влюбленные разделяют обязанности, разбирают роли. Нерушимая система обеспечивает мир и спокойствие.
Дети85К перспективе рождения ребенка Александр и Инна относятся положительно почти с начала отношений. Однако если для девушки это волнительное и эмоциональное решение, то парень подходит к нему рационально. Заводить детей он решится только при стабильном финансовом положении и наличии необходимой жилплощади.
Прочность67Александр и Инна усердно работают, чтобы сохранить отношения. Влюбленные совершают ошибки, по возможности пытаются вынести ценный урок. Труды часто не приносят награду — союз теряет свое очарование, а влюбленные пытаются его оживить.

Достоинства и недостатки в браке

+

  • Справедливость, распределение обязанностей и прав. Адаптация к новым условиям.
  • Влюбленные чувствуют поддержку близкого человека, их веру и преданность. Благодаря верности, партнеры всегда остаются на стороне своей пары.
  • Размеренная повседневная жизнь. В рутине партнеры находят моменты успокоения.
  • Партнеры хорошо дополняют друг друга и разносторонне воспитывают ребенка. Педантичная подготовка отца к пополнению в семье позволит не испытывать нужды в финансах.
  • Общие труды объединяют, позволяют создать необходимый вид отношений. Влюбленные учатся слышать, понимать друг друга.

  • Выборочная принципиальность. Влюбленные ведут постоянную борьбу лидерство.
  • Эмоциональная нестабильность может толкнуть на измену. В случае совершения ошибки, правда тщательно скрывается, обрастая ложью.
  • Скука, отсутствие ярких эмоций, переживаний. Конфликты из-за скопившегося внутреннего негатива.
  • Чрезмерные требования от ребенка. Разные подходы к обучению и воспитанию станут причинами конфликтов.
  • Общая цель ставится выше, чем наслаждение от близости друг с другом. Затраты на удержание отношений уничтожают романтику, нежность.

Сексуальная совместимость (61%)

Александр и Инна показывают сексуальную совместимость 61%

Название блокаПро-центыОписание
Сила влечения60В отношениях Александр и Инна испытывают сексуальное влечение по-разному. Девушка может потерять голову после первого свидания. Она не думает о дальнейших перспективах отношений. Парень к этому вопросу подходит более рационально.
Совпадение темпераметров77Пара Александр и Инна постоянно переживает периоды спокойствия, страстных конфликтов. Темпераменты влюбленных подходят и одновременно не подходят паре. Они заставляют влюбленных противоречить собственным словам, желаниям.
Страсть90Пара Александр и Инна всегда находит место и время для удовлетворения желаний друг друга. Они нуждаются в страсти партнера и сами с удовольствием показывают накал эмоций и чувств.
Нежность45Пара Александр и Инна редко проявляет нежные, искренние чувства. Влюбленным легче откровенно поговорить, проявить номинальную заботу, выполнить просьбу, но не показывать теплоту. Они не умеют удивлять.
Раскрепощенность33Оба в паре Александр и Инна стараются не демонстрировать свою раскрепощенность в присутствии других людей. Молодой человек считает это недопустимым, и каждый раз напоминает об этом своей возлюбленной.

Достоинства и недостатки в интимных отношениях

+

  • Роман протекает страстно и бурно, заставляя влюбленных наслаждаться каждым моментом. Благодаря самоконтролю молодого человека паре удается оставаться на связи с реальностью.
  • Отличительные черты — повод для увлекательной игры, для проявления любопытства. Влюбленным интересно друг с другом, они иначе познают привычный окружающий мир.
  • Яркая сексуальная жизнь. Склонность к экспериментам.
  • Наивность, неопытность партнеров в серьезных отношениях. Трепетное отношение, особенно на начальных стадиях.
  • Отсутствие страха быть непонятым. Возможность поделиться всеми своими сексуальными фантазиями и воплотить их.

  • Благодаря самоконтролю молодого человека паре удается оставаться на связи с реальностью. Поглощенные страстью партнеры могут не замечать, что они по-разному относятся к этим отношениям.
  • Непонимание поступков, сложный период притирок. Желание перетянуть внимание на себя, на свои нужды.
  • Быстрое насыщение чувствами. Опасность отказа партнера.
  • Отсутствие желания удивлять, показывать чувственную натуру. Показная нежность только на публике.
  • Эмоциональный дискомфорт во время поиска новизны. Девушке хочется больше внимания и нежности вне постели.

Дружба (84%)

Крепкая дружба между людьми с именами Александр и Инна вероятна на 84%

Название блокаПро-центыОписание
Досуг73Быстро устраивают совместный досуг друзья с именами Александр и Инна. Отдых для влюбленных — возможность лучше узнать друг друга. Они используют опыт для дальнейшего совместного развития.
Темы для общения89Александр и Инна равнодушно относятся к пустой болтовне. Пересказывать сплетни и обсуждать друзей — не для них. Однако они с удовольствием делятся новостями или интересными фактами и происшествиями.
Круг друзей90Александр и Инна выбирают круг знакомых и приятелей, опираясь на собственные интересы. Часто их друзья становятся общими. Партнеры имеют похожие взгляды на дружеские взаимоотношения.

Достоинства и недостатки в дружбе

+

  • На фоне досуга возникают совместные увлечения. Любопытство, энтузиазм.
  • Саморазвитие при обмене информации. Длительные беседы помогут лучше узнать человека.
  • Осведомленность в связях. Разнообразие знакомств.

  • Эмоции партнера захлестывают его, не дают подумать, остыть — он часто действует резко без согласия партнерши. Девушка раскрепощена, когда у нее есть соответствующее настроение.
  • Неприятные темы для разговоров нарушают доверие между партнерами. Чтобы избежать скучной болтовни, парень постарается проводить меньше времени с подругой.
  • Контроль внешнего общения. Зависимость от мнений друзей.

Работа (65%)

В сфере работы Александр и Инна совместимы на 65%

Название блокаПро-центыОписание
Работа в тандеме100Рабочий тандем Александр и Инна с удовольствием приступает к общей деятельности. Совместный бизнес приносит массу морального удовлетворения и прибыли. Они умеют помочь друг другу, всегда знают о потребностях партнера.
Доверие53Каждый из коллег с именами Александр и Инна старается проявлять доверие, но часто им легче разойтись, чем прилагать чрезмерные усилия.
Конкуренция42Александр и Инна быстро втягиваются в ситуацию, связанную с конкуренцией. Разные темпераменты и мировоззрения сразу открываются и становятся причинами мелких ссор.

Достоинства и недостатки в работе

+

  • Взаимопомощь в рабочих вопросах. Уважение индивидуального стиля.
  • Откровенность, когда требует ситуация. Работа над собой, чтобы повысить чувствительность, развить понимание.
  • Здоровая конкуренция. Находчивость, раскрытие неожиданных сторон характера.

  • Эмоции влияют на продуктивность. Быстрое утомление сотрудничеством.
  • Плохая реакция на чужой кризис. Отторжение чужой боли, психоэмоциональных проблем.
  • Партнер быстро заигрывается, вредит любимой. Нечестные методы борьбы.

Тест на совместимость по числу имени (%)

Число имени — важный показатель при анализе совместимости имен Александр и Инна. Нумерологический расчет покажет, насколько вы подходите друг другу в любви и что будет основой ваших отношений.

Сходство характеров в паре (%)

Общие черты характера объединяют влюбленных не хуже пылких чувств. Они становятся залогом взаимного комфорта и доверия. Давно известно, что носители одного имени имеют похожие темпераменты. Анализ качеств парня и девушки с именами Александр и Инна покажет, насколько совпадают их темпераменты.

Темперамент

Темпераменты влюбленных с именами Александр и Инна совпадают на 93%

Сходство темпераментов у влюбленных с именами Александр и Инна на редкость большое. Они читают друг друга как открытую книгу. В таких отношениях много доверия и понимания. Но есть большая вероятность появления скуки. Привносите в отношения новое, и они продлятся очень долго.

Значение одинаковых букв

Каждая буква привносит в характер носителя имени определенную вибрацию. Совпадение букв в именах Александр и Инна расскажет о точках соприкосновения влюбленных и возможных разногласиях между ними.

АЛЕКСАНДР

ИННА

Совпадают 2 буквы Н,А

В паре Александр и Инна несколько одинаковых букв в именах. Это свидетельствует о хороших шансах на серьезные отношения.

Счастливые цвета по именам

Каждая буква алфавита имеет не только специфическую звуковую вибрацию, но и свой цвет. Из сочетаний букв в имени складывается его цветотип. Анализ цветового спектра имен партнеров способен рассказать многое об их совместимости.

Значение цветов каждой буквы.

БуквыЦветЗначение совпадения букв в именах
а, с, и, ъКрасныйОба партнера с буквами красного цвета в именах — активные лидеры и постоянно будут соревноваться друг с другом. В их отношениях много эмоций, как положительных, так и негативных. Главное — не сгореть в огне чувств.
б, г, т, й, ыОранжевыйВлюбленные с общим оранжевым цветом в именах — эмоциональные люди. Их отношения очень романтичны. Они часто ссорятся и быстро мирятся. Но сложно уживаются в браке.
д, м, х, юРозовыйОба влюбленных с розовым цветом в именах — романтики. Любят помечтать вместе о совместном будущем. Но оно маловероятно, поскольку чувствам таких людей сильно угрожает быт.
н, ц, е, яСинийЛюди с преобладающим синим цветом в именах очень нуждаются в близком человеке, с ранней юности мечтают об идеальной второй половинке. Если притирка характеров пройдет удачно, то возможен благополучный брак.
л, фЖелтыйЛюди с желтым цветом в имени очень творческие. Они ищут в чувствах вдохновение для себя, но быстро перегорают.
ч, о, ёГолубойПартнеры, для которых голубой цвет имен — общий, могут доверять друг другу на 100%. Оба надежны и заботливы, станут преданными супругами и добрыми родителями.
ж, п, шБелыйИскренность — основа отношений для влюбленных с общим белым цветом. Их любовь не переживет интриг и измен. Все остальное этим двоим по плечу.
з, р, щФиолетовыйЛюди с фиолетовыми оттенками в именах находятся в постоянном поиске. Хорошо, если он направлен на рабочую или творческую деятельность. В противном случае это самые неисправимые бабники и сердцеедки.
в, к, у, ьЗеленыйСамолюбивые и тщеславные, знающие свои сильные стороны и цели, могут быть поверхностными в личных отношениях.

Из таблицы ниже видно, какие цвета являются самыми удачными для пары Александр и Инна.

ЦветАлександрИнна
Красный32
Оранжевый00
Розовый10
Синий22
Желтый10
Голубой00
Белый00
Фиолетовый10
Зеленый10

Общие цвета для имен Александр и Инна:

Эти цвета принесут счастье вашей паре. Используйте их как можно чаще во время свиданий, романтических сюрпризов или в интерьере общей квартиры.

Цвета, которых недостает в именах Александр и Инна:

  • Оранжевый
  • Голубой
  • Белый

Недостающее цвета не свойственны вашей энергетике. Их лучше использовать в качестве дополнительных к основным оттенкам вашей пары.

Александр

Популярные совместимости

Инна

Популярные совместимости

Александр Афродисиас о душе как форме (де анима 1-26 руб.)

Аннотация (резюме): В своем трактате «Де Анима» Александр изложил теорию души, которой нет точного аналога в трудах Аристотеля. Особенно необычным является его трактовка четырех элементов традиционной космологии (огонь, воздух, вода, земля) как субстанций, состоящих из формы и материи, и представление о том, что формальный принцип во всех природных субстанциях так или иначе зависит от форм составляющих элементов.П. Мораукс утверждал в своей докторской диссертации в начале 40-х годов, что эта теория противоречит метафизике формы-субстанции Аристотеля. С тех пор мнения ученых по поводу этой теории разделились: те, кто считает Александра материалистом, цитировали ее как доказательство его материализма, те, кто относился к нему как к аристотелизму, склонны объяснять ее необычный характер целями анти- Платоническая полемика. Не было предпринято никаких попыток изучить основной аргумент теории полностью и ради самого себя, хотя на такое исследование, похоже, указывает противоречивый статус теории.Настоящая диссертация заполняет этот пробел, предлагая аналитическое изложение теории с изучением источников. Показано, что необычные доктринальные положения являются частями его системы, в которой он пытается примирить внутренние противоречия онтологии Аристотеля. В первой главе я рассматриваю состояние вопроса. Во второй главе я рассматриваю проблему аристотелевских источников теории формы Александра. В третьей главе я представляю теорию души как формы «de anima», показывая, что концепции, лишенные «аристотелевской» истории, являются частью систематической экзегезы Александра, в ходе которой он использует концептуальные инструменты более поздних школ (особенно стоических).Четвертая глава посвящена вопросу, был ли Александр привержен аристотелевскому представлению о форме-субстанции. Я отвечаю утвердительно, показывая, что понятие «воплощенная форма» предполагает определенные критерии субстанциальности. В пятой главе я анализирую представление Александром атрибутов души и его критику теории «гармонии» в связи с проблемой «совместимости» двух концепций формы (сложная форма элементарного смешения и индивидуальная форма формы). живое существо).Я утверждаю, что Александр приводит в пример совместимость с помощью версии «эмерджентистского тезиса». «Приложения» содержат переводы восьми школьных трактатов с греческого («мантисса» 1-8) («Приложение». I), четырех трактатов с арабского («Приложение». II) и исследование использования терминов. u & d12; p a r x i v и u & d12; p o & d12; s t a s i v в дошедших до нас работах Александра («Приложение». III).

Инна Фаршиш-Шапир Изобретения, патенты и заявки на патенты

Номер публикации: 20140136137

Abstract: Предоставляются методы и системы, которые идентифицируют определенные отклонения от нормы метрологической цели с использованием выбранных показателей и классифицируют выявленные отклонения цели геометрически, чтобы связать их с соответствующими источниками ошибок.Идентификация может выполняться путем получения целевых сигналов, таких как ядра, из определенных областей интереса (ROI) из соответствующих целей на пластине, вычисления показателей из целевых сигналов с использованием соответствующих функций и анализа показателей для характеристики целей.

Тип: заявка

Зарегистрирован: 10 января 2014 г.

Дата публикации: 15 мая 2014 г.

Заявитель: KLA-Tencor Corporation

Изобретателей: Инна Фаршиш-Шапир, Йоэль Фелер, Анат Марчелли, Берта Дину, Владимир Левинский, Борис Эфрати, Нуриэль Амир, Марк Гиновкер, Амнон Манассен, Сигалит Робинзон

Профиль личности Инны Гулая

Кто такая Инна Гулая? Она знаменитость.Она родилась в пятницу 9 мая 1941 года в городе Харькове, Украина, Советский Союз.

Инна Гулая по натуре мирительница. Поскольку она интуитивно знает, что люди хотят или чувствуют, она может быть чрезвычайно дипломатичной и тактичной. Терпеливая и готовая к сотрудничеству, Инна хорошо работает с группами и каким-то образом находит способ создать гармонию между различными мнениями.

Используя свою значительную внутреннюю силу, Гулая раскрывает свою огромную силу и способности направлять сложные ситуации к своим собственным целям.Именно осознание своей внутренней силы придаст Инне Гулая смелости использовать свою личную силу, когда это необходимо. По правде говоря, Инна Гулая часто стоит за троном.

У Инны Гулая душа художника. Она чрезвычайно чувствительна, проницательна и немного застенчива. Эти качества являются ее сильными и слабыми сторонами, поскольку, хотя Гулая обладает огромной чувствительностью к своим чувствам и чувствам других, эта же чувствительность может заставить ее сдерживать и подавлять свои значительные таланты.Чувствительность и проницательность — одни из многих прекрасных качеств Гулая.

Инна любит музыку и поэзию, у нее есть чутье на красоту и тонкое чувство равновесия и ритма.

Инна Гулая — чуткая и страстная любовница, и ее проницательность позволяет ей осознавать потребности и желания своего партнера, которые она может выполнить с почти волшебной деликатностью. Она также обладает способностями к исцелению, особенно в таких областях, как массаж, иглоукалывание, физиотерапия и консультирование. Более…

Еще больше вкусов к личности Инны

Предприимчивая и прогрессивная, Инна Гулая всегда стремится к вершинам, обладает предприимчивой, амбициозной и целеустремленной личностью, чтобы делать все хорошо, и непоколебимой преданностью своему плану до тех пор, пока цели не будут достигнуты.

Она легко восстанавливается после неудач и может преодолевать любые невзгоды и препятствия, встречающиеся на ее пути.

Однако существует опасность, что ее решительность и целеустремленность сменится упрямством, заставляя Инну цепляться за идеи и проекты, давно прошедшие их плодотворный период. Для нее будет хорошей идеей поддерживать свежие идеи, чтобы упростить замену устаревших планов новыми, лучшими.


Изучите меню Инны и узнайте больше о ее личностных качествах, отношениях, сильных и слабых сторонах, симпатиях и антипатиях, совместимости с вами и другими людьми и многом другом.

Мы приглашаем вас создать свой собственный бесплатный личный профиль, приватно и только для ваших глаз! .


Другие знаменитости, родившиеся в один день с Инной Гулай

Американская спортивная радиоведущая, бывшая взрослая актриса, кинорежиссер, танцовщица и агент по талантам, фигурирующая в Залах славы Urban X и наиболее известная тем, что пародировала бывшего губернатора Аляски Сару Пэйлин в шести фильмах для взрослых

Американская обнаженная модель, танцовщица и актриса фильмов для взрослых, которая начала свою модельную карьеру в качестве тату-модели для популярных журналов Rebel Ink и Inked Girls, а также работала моделью для веб-сайтов Brazzers и Bang Bros

Американская актриса, певица и писательница, которая снималась в таких фильмах, как «Дети», «Люди в черном II», «25-й час», «Город грехов», «Клерки II», «Аренда», «Доказательство смерти», «Рандаун», «Орлиный глаз», «Александр», «Семь фунтов», «Неудержимость» и Транс

Американский политический обозреватель и писатель, которая была второй женщиной-пресс-секретарем Белого дома при президенте Джордже У.Буша, а в настоящее время является политическим обозревателем Fox News и соведущим ток-шоу сети The Five

.

Американская телеведущая, телеведущая, актриса и модель, получившая известность в 2006 году после того, как ее сняли в реалити-шоу «Холмы».

Американская актриса и бывшая фотомодель, получившая 5 премий «Эмми» и 2 премии «Золотой глобус» за роль главного героя ситкома CBS Мерфи Брауна (1988-98), известна по роли Ширли Шмидт в драме ABC Boston Legal (2005- 08)

Американская актриса, гуманитарный работник, бывшая жена актера Джона Войта и мать Анджелины Джоли и Джеймса Хейвена, которые соучредили Фонд всех племен для коренных американцев и организацию по лечению рака у женщин «Подари любовь, дай жизнь»

Авторская поправка: карта заболевания COVID-19, создание вычислительного хранилища механизмов взаимодействия вируса SARS-CoV-2 с хозяином

  • Люксембургский центр системной биомедицины, Университет Люксембурга, Бельво, Люксембург

    Марек Осташевский, Александр Мазейн, Руди Balling & Reinhard Schneider

  • Европейский институт системной биологии и медицины (EISBM), Вурль, Франция

    Александр Мазейн и Шарль Оффре

  • Институт исследования рака Онтарио, Торонто, Канада

    Марк Э.Гиллеспи

  • Колледж фармации и медицинских наук, Университет Св. Иоанна, Куинс, Нью-Йорк, США

    Марк Э. Гиллеспи

  • Институт Кюри, Исследовательский университет PSL, Mines Paris Tech, Inserm, Париж, Франция

    Инна Куперштейн и Эммануэль Барилло

  • Биологический факультет Univ. Эври, Университет Париж-Сакле, Генополь,, Эври, Франция

    Анна Ниаракис

  • Европейская лаборатория молекулярной биологии, Европейский институт биоинформатики (EMBL-EBI), Хинстон, Великобритания

    Институт Хеннинга Хермякоба

    Наука о данных и биотехнологии, Институты Гладстона, Сан-Франциско, США

    Александр Р.Pico

  • Кафедра биоинформатики-BiGCaT, NUTRIM, Маастрихтский университет, Маастрихт, Нидерланды

    Эгон Л. Виллигаген и Крис Т. Эвело

  • Маастрихтский центр системной биологии, Маастрихтский университет, Маастрихт

    , Нидерланды

    Крис Т. Эвело

  • Helmholtz Zentrum München, Институт вычислительной биологии, Нойхерберг, Германия

    Ян Хазенауэр

  • Центр математики, Технический университет Мюнхена, Гархинг, Германия

    4 Факультет математики

    Ян Хазен и естественные науки, Боннский университет, Бонн, Германия

    Ян Хазенауэр

  • Констанцский университет, факультет компьютерных и информационных наук, Констанц, Германия

    Фальк Шрайбер

  • Университет Монаша, факультет информационных технологий, Мельбурн , Австралия

    Фальк Шрайбер 9000 5

  • Вычислительная системная биология инфекций и устойчивых к антимикробным препаратам патогенов, Институт биоинформатики и медицинской информатики (IBMI), Тюбингенский университет, 72076, Тюбинген, Германия

    Андреас Дрегер

  • Департамент компьютерных наук Тюбингенского университета , 72076, Тюбинген, Германия

    Андреас Дрегер

  • Немецкий центр исследований инфекций (DZIF), партнерский сайт, Тюбинген, Германия

    Андреас Дрегер

  • Департамент молекулярной и медицинской генетики Медицинской школы штата Орегон И научный университет, Портленд, США

    Эмек Демир

  • Департамент системной биологии и биоинформатики, Ростокский университет, Германия

    Олаф Волькенхауэр

  • Стелленбошский институт перспективных исследований (STIAS), Исследовательский центр Валленберга Стелленбосский университет, 7602, Стелленбос, Южная Африка

    Олаф Волькенхауэр

  • Исследовательская программа по биомедицинской информатике, Медицинский исследовательский институт Госпиталь дель Мар, Департамент экспериментальных и медицинских наук, Университет Помпеу Фабра, Барселона, Испания

    Лаура И.Furlong

  • Область клинической биоинформатики, Fundación Progreso y Salud. Hosp. Вирхен-дель-Росио, Севилья, Испания

    Хоакин Допасо

  • Биоинформатика в редких заболеваниях. Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Raras, Fundación Progreso y Salud, Hosp. Вирхен-дель-Росио, Севилья, Испания

    Хоакин Допасо

  • INB-ELIXIR-es, FPS, Госпиталь Вирхен-дель-Росио, Севилья, 42013, Испания

    Хоакин Допасо

  • Институт биомедицины Севильи (IB) Hospital Virgen del Rocio, 41013, Севилья, Испания

    Joaquin Dopazo

  • Отделение ВИЧ, воспаления и персистенции, отделение вирусологии, Institut Pasteur, Париж, Франция

    Aurelio Orta-Resendiz 9000 Cit5

  • 9000é Bio Sorbonneit де Пари, Париж, Франция

    Аурелио Орта-Ресендис

  • Эпидемиология Доклиника и диагностика Аванзата, Национальный институт инфекционных болезней «Лаззаро Спалланцани» i.RccS, Рим, Италия

    Francesco Messina

  • COVID 19 INMI Network Medicine for IDs Study Group, Национальный институт инфекционных заболеваний «Lazzaro Spallanzani» IRCCS, Рим, Италия

    Francesco Messina

  • Barcelona BSC ), Барселона, Испания

    Альфонсо Валенсия

  • Institucio Catalana de Recerca I Estudis Avançats (ICREA), Барселона, Испания

    Альфонсо Валенсия

  • Кафедра биологических наук и информатики, Университет Кейо, Япония, Университет Кейо, 9000, Йокаго

    Акира Фунахаси

  • Институт системной биологии, Синагава, Токио, Япония

    Хироаки Китано

  • Окинавский институт науки и технологий, аспирантский университет, Кунигами, Окинава, Япония

    Хироаки Китано

  • Лаборатории, Inc., Токио, Япония

    Хироаки Китано

  • Для корреспонденции Райнхард Шнайдер.

    PLOS ONE: Электрофизиология

    Мила Маринова, Дельфин Сасанги, Берт Рейнвоет

    Мария М. Новицкая, Михал Й. Вуйчик, […], Анна Новицка

    Клэр Хэгелен, Клеман Баумгартен, […], Ксавье Моранди

    Тереза ​​Ридеманн, Тобиас Штрауб, Бернд Сутор

    Ань Се, Аню Чжоу, […], Сэмюэл С. Дадли-младший

    Си Ян, Юнкан Цзян, […], Бин Ван

    Андреас Б. Шмидт, Стефан Бернер, […], Ян-Бернд Хёвенер

    Адриано Фелипе Перес Сикейра, Летисия Синьори де Кастро, […], Майра Елена Ортис Д’Авила Ассумпсао

    Стивен М. Петерсон, Эмили Фуруичи, Дэниел П. Феррис

    Дмитрий Мелконян, Терри Блюменталь, Эдвард Барин

    Мэтью Мэттингли, Кристин Вайнек, Дженнифер Коста, Робин Л.Купер

    Бахаре Рахмани, Чунг Ки Вонг, […], Бретт МакКинни

    Дорожная карта для комплексных карт болезней, ориентированная на сообщества | Брифинги по биоинформатике

    Абстракция

    Проект Disease Maps основан на сети научных и клинических групп, которые обмениваются передовым опытом, делятся информацией и разрабатывают инструменты системной биомедицины. Проект направлен на создание интегрированной, тщательно отобранной и удобной платформы для получения знаний о болезнях.Основное внимание в картах болезней уделяется взаимосвязанным путям передачи сигналов, метаболизма и генной регуляции, представленных в стандартных форматах. Привлечение экспертов в предметной области гарантирует, что основные признаки заболевания будут охвачены, а актуальные современные знания будут адекватно представлены. Составленные экспертами и машиночитаемые карты болезней могут служить сборником знаний, позволять генерировать гипотезы на основе данных или служить в качестве основы для создания прогнозных математических моделей.В этой статье подводится итог 2-го собрания сообщества карт болезней, освещаются его важные темы и результаты. Мы намечаем вехи в дорожной карте для будущей разработки карт болезней, включая создание и поддержание стандартизированных карт болезней; совместное использование частей карт, которые кодируют общие механизмы болезней человека; предоставление технических решений для управления сложностью карт; и веб-инструменты для углубленного изучения таких карт. Специальное обсуждение было сосредоточено на подходах к математическому моделированию, поскольку одной из основных целей разработки карты болезней является создание математически интерпретируемых представлений для прогнозирования сопутствующей патологии заболевания или реакции на лекарство и предложения изменения положения лекарственного средства, что в целом поддерживает клинические решения.

    Введение

    Концепция карт болезней появилась, чтобы соединить области биологических и компьютерных исследований различных заболеваний человека. По сути, эти карты представляют собой механизмы заболевания, которые читаются как человеком, так и машинами [1–4]. Визуальное представление позволяет исследователям в области клинических и медико-биологических наук исследовать нанесенные на карту механизмы заболевания, которые часто бывают сложными и взаимосвязанными. Управляемое компьютером, стандартизованное представление основной информации создает интерфейс для широкого спектра биоинформатических рабочих процессов.Таким образом, карты болезней представляют собой важную платформу, которая может связывать области биомедицинских знаний и данных, обеспечивая промежуточный этап между концептуальной и исполняемой моделью.

    В последние годы члены сообщества карт болезней (DMC) совместно с другими группами по всему миру разработали различные ресурсы карт болезней. Сообщество провело свою первую встречу в феврале 2017 года, организованную Европейским институтом системной биологии и медицины в Лионе, Франция.Там мы осознали большой потенциал такого типа обмена, особенно потому, что, несмотря на различные контексты болезней, мы сталкиваемся с аналогичными проблемами, начиная от создания надлежащих инструментов и стандартов для кодирования знаний, посредством визуализации многомерных наборов данных и заканчивая работой с большими и сложными картами. Мы решили встречаться регулярно, чтобы определять направление, в котором движется проект. В октябре 2017 года мы провели вторую встречу DMC, организованную Люксембургским центром системной биомедицины в Бельвале, Люксембург.Здесь мы подводим итоги этой встречи, выделяем важные темы и результаты наших обсуждений и предлагаем дорожную карту для разработки карт болезней.

    В этой статье мы сначала познакомимся с DMC и опишем его обоснование, режим работы и спектр знаний. Далее мы проводим обзор 2-го заседания DMC, выделяя важные темы и обсуждения, требующие особого внимания. Затем мы описываем основные этапы «Дорожной карты карт болезней», определенные в ходе специального расширенного обсуждения во время встречи.В последней главе статьи мы кратко резюмируем результаты и обсуждаем дальнейшие шаги, включая необходимые стандарты и инструменты.

    Сообщество карт болезней

    DMC (http://disease-maps.org/) — это группа разработчиков и пользователей карт болезней различных заболеваний человека, включая рак, нейродегенеративные и иммунные заболевания. Сообщество сформировано для обмена опытом и разработки передовых методов создания, поддержки и применения карт болезней.Группа состоит из биомедицинских и клинических исследователей, имеющих опыт работы с конкретными заболеваниями [2, 3, 5], а также из биоинформатиков, специалистов по информатике и математиков, работающих над технологиями, поддерживающими кураторство и исследование карт [6–8]. Поскольку сообщество включает проекты, находящиеся на разных стадиях разработки, будущие карты болезней могут извлечь выгоду из опыта разработчиков на продвинутой стадии. В то же время новые карты болезней приносят свои собственные уникальные сценарии использования, обеспечивая новую перспективу для принятия стандартов лечения и необходимых технологических разработок.На момент написания в DMC приняли участие исследователи из Франции, Германии, Люксембурга, Великобритании, Португалии, Испании и Турции. Участие в сообществе добровольное.

    Регулярные встречи помогают активизировать обмен мнениями между членами сообщества. 1-е заседание DMC позволило нам определить проблемы, общие для разных проектов карт болезней, и признать ценность обмена передовым опытом. Более того, было очевидно, что нам нужно отслеживать наши усилия, чтобы наилучшим образом их согласовать.Таким образом, основная цель 2-го собрания DMC (http://disease-maps.org/events) заключалась в том, чтобы ознакомить сообщество с текущими мероприятиями, познакомить новых участников с их проектами и принять участие в глубоком обсуждении проблем, возможные решения и следующие шаги. Эта дискуссия была в центре нашей встречи и подробно описана в следующем разделе. Участники активно обсуждали важные темы, касающиеся инструментов, приложений, стандартов курирования и управления сложностью.Кроме того, целая сессия была посвящена математическому моделированию. Основываясь на результатах наших обсуждений, мы намечаем дорожную карту для разработки карт болезней (Рисунок 1).

    Рисунок 1

    Основные этапы дорожной карты DMC. Выделены пять групп тем. Инструменты: программное обеспечение и методы, поддерживающие разработку и обслуживание карт; Стандарты биодокументации: стандарты сбора и кодирования знаний на картах; Управление сложностью: методы, позволяющие справиться с присущей ему сложностью и облегчить визуальное изучение содержимого карт; Приложения: рабочие процессы, в которых карты могут применяться для поддержки исследования знаний, генерации новых гипотез или поддержки клинических решений; и Моделирование: стандарты и инструменты, позволяющие преобразовывать карты в исполняемые математические модели.

    Рисунок 1

    Основные этапы дорожной карты DMC. Выделены пять групп тем. Инструменты: программное обеспечение и методы, поддерживающие разработку и обслуживание карт; Стандарты биодокументации: стандарты сбора и кодирования знаний на картах; Управление сложностью: методы, позволяющие справиться с присущей ему сложностью и облегчить визуальное изучение содержимого карт; Приложения: рабочие процессы, в которых карты могут применяться для поддержки исследования знаний, генерации новых гипотез или поддержки клинических решений; и Моделирование: стандарты и инструменты, позволяющие преобразовывать карты в исполняемые математические модели.

    Основные этапы «Дорожной карты карт болезней»

    Сообщество обсудило пять аспектов карт болезней, а именно: (i) инструменты, поддерживающие разработку и использование карт, (ii) стандарты, необходимые для биодокументации контента, (iii) управление сложным контентом, (iv) применение карты в биомедицинской области и (v) прогнозное моделирование механизмов заболевания. Мы определили ряд этапов, кратко представленных на Рисунке 1. Некоторые из них охватывают несколько аспектов карт болезней.Например, «кодирование и использование моделей» необходимо решать на уровне инструментов, биодокументации и методологии моделирования. Управление сложностью и инструменты имеют общие вехи для «динамической компоновки сети», в то время как биодокументация и приложения определяют «показатели качества закодированных знаний» как веху.

    Инструменты для создания, визуализации и исследования карт

    Карты болезней — это новая концепция, объединяющая биоинформатику, молекулярную биологию и клинические исследования.Соответствующие инструменты необходимы для поддержки создания и использования карт, включая обработку соответствующих стандартов для кодирования знаний, аннотации и исследования. Крайне важно согласовать новые разработки в этой области с конкретными сценариями использования. Фактически, разработка многих доступных инструментов была инициирована для непосредственного удовлетворения потребностей DMC, и их дальнейшее развитие учитывает возникающие проблемы. В таблице 1 приведены инструменты, обсуждаемые в нижеследующем тексте, как те, которые уже используются для разработки и анализа карт болезней, так и те, которые предлагают новые важные функции.

    Таблица 1

    Сводка инструментов для создания и исследования карт болезней

    Инструмент: описание . Роль . Интернет-ориентированный . Масштаб карты . Наложение данных . Поддерживаемые стандарты . Активный . Поддержка кинетики . Используется для карт болезней .
    BiNoM 9 : Управление диаграммами карт болезней, плагин Cytoscape Нет Большой Да
    • BioPAX

    • BioPAX 10

    • BioPAX 10

      11

      SBML 12

    Нет Нет Да
    CellDesigner 13 : Построение технологических схем и моделирования для молекулярной биологии
    003 Construct Диаграммы карт болезней Small ДаNN Есть000 кинетики
    Нет Нет Large CellDesigner Нет Да Да
    iPthways + 4 : Визуализация путей и диаграмм процессов Изучить Да Large Нет Да0003 Нет CellDesigner
    млн INERVA 6 : Визуализация и исследование диаграмм карт болезней Изучить Да Большой Да CellDesigner SBGN Да Нет Да
    Изучить Да Большой Да CellDesigner Да Нет Да
    Newt 8 000000 Construct Да Средний Нет SBGN Да Нет Да
    PathVisio 15 : Построение путей и схем процессов Construct Explore Small Да Малый Нет Да
    Payao 16 : Визуализация путей и диаграмм процессов Изучите Да Large Нет CellDesigner Нет83 Нет Да83 17 (VANTED): Построение путей и технологических схем Construct Нет Среднее Нет SBGN Да Нет Да
    yways схемы процессов Construct Нет Средний Нет SBGN Да Нет Да
    BioPAXViz 19 000000

    96000 N
    Да BioPAX Да Н o Нет
    COBRA Toolbox 20 : Моделирование и визуализация путей Explore Нет Medium Нет Да Нет 903 903 : Построение и моделирование метаболических путей Да Среднее Да Да Да Нет
    iVUN 22 : Визуальный анализ и моделирование Нет Маленький Да SBML Нет Да Нет
    NDex 23 : Обмен сетевыми данными для вычислительной биологии Explore Да Cytoscape 24 Есть Нет Нет
    Репозиторий физиомных моделей 25 : Совместное использование сотовых моделей Изучите Да Н / Д Нет CellML 26 Да Нет
    SEEK 27 (FAIRDOMHub): Совместное использование моделей и наборов данных SBML Изучить Да Н / Д Нет SBML Да Да8 Инструмент: описание . Роль . Интернет-ориентированный . Масштаб карты . Наложение данных . Поддерживаемые стандарты . Активный . Поддержка кинетики . Используется для карт болезней .
    BiNoM 9 : Управление диаграммами карт болезней, плагин Cytoscape Нет Большой Да
    • BioPAX

    • BioPAX 10

    • BioPAX 10

      11

      SBML 12

    Нет Нет Да
    CellDesigner 13 : Построение технологических схем и моделирования для молекулярной биологии
    003 Construct Диаграммы карт болезней Small ДаNN Есть000 кинетики
    Нет Нет Large CellDesigner Нет Да Да
    iPthways + 4 : Визуализация путей и диаграмм процессов Изучить Да Large Нет Да0003 Нет CellDesigner
    млн INERVA 6 : Визуализация и исследование диаграмм карт болезней Изучить Да Большой Да CellDesigner SBGN Да Нет Да
    Изучить Да Большой Да CellDesigner Да Нет Да
    Newt 8 000000 Construct Да Средний Нет SBGN Да Нет Да
    PathVisio 15 : Построение путей и схем процессов Construct Explore Small Да Малый Нет Да
    Payao 16 : Визуализация путей и диаграмм процессов Изучите Да Large Нет CellDesigner Нет83 Нет Да83 17 (VANTED): Построение путей и технологических схем Construct Нет Среднее Нет SBGN Да Нет Да
    yways схемы процессов Construct Нет Средний Нет SBGN Да Нет Да
    BioPAXViz 19 000000

    96000 N
    Да BioPAX Да Н o Нет
    COBRA Toolbox 20 : Моделирование и визуализация путей Explore Нет Medium Нет Да Нет 903 903 : Построение и моделирование метаболических путей Да Среднее Да Да Да Нет
    iVUN 22 : Визуальный анализ и моделирование Нет Маленький Да SBML Нет Да Нет
    NDex 23 : Обмен сетевыми данными для вычислительной биологии Explore Да Cytoscape 24 Есть Нет Нет
    Репозиторий физиомных моделей 25 : Совместное использование сотовых моделей Изучите Да Н / Д Нет CellML 26 Да Нет
    SEEK 27 (FAIRDOMHub): Совместное использование моделей и наборов данных SBML Изучить Да Н / Д Нет SBML Да Нет Обзор инструментов для создания и исследования карт болезней

    Инструмент: описание . Роль . Интернет-ориентированный . Масштаб карты . Наложение данных . Поддерживаемые стандарты . Активный . Поддержка кинетики . Используется для карт болезней .
    BiNoM 9 : Управление диаграммами карт болезней, плагин Cytoscape Нет Большой Да
    • BioPAX

    • BioPAX 10

    • BioPAX 10

      11

      SBML 12

    Нет Нет Да
    CellDesigner 13 : Построение технологических схем и моделирования для молекулярной биологии
    003 Construct Диаграммы карт болезней Small ДаNN Есть000 кинетики
    Нет Нет Large CellDesigner Нет Да Да
    iPthways + 4 : Визуализация путей и диаграмм процессов Изучить Да Large Нет Да0003 Нет CellDesigner
    млн INERVA 6 : Визуализация и исследование диаграмм карт болезней Изучить Да Большой Да CellDesigner SBGN Да Нет Да
    Изучить Да Большой Да CellDesigner Да Нет Да
    Newt 8 000000 Construct Да Средний Нет SBGN Да Нет Да
    PathVisio 15 : Построение путей и схем процессов Construct Explore Small Да Малый Нет Да
    Payao 16 : Визуализация путей и диаграмм процессов Изучите Да Large Нет CellDesigner Нет83 Нет Да83 17 (VANTED): Построение путей и технологических схем Construct Нет Среднее Нет SBGN Да Нет Да
    yways схемы процессов Construct Нет Средний Нет SBGN Да Нет Да
    BioPAXViz 19 000000

    96000 N
    Да BioPAX Да Н o Нет
    COBRA Toolbox 20 : Моделирование и визуализация путей Explore Нет Medium Нет Да Нет 903 903 : Построение и моделирование метаболических путей Да Среднее Да Да Да Нет
    iVUN 22 : Визуальный анализ и моделирование Нет Маленький Да SBML Нет Да Нет
    NDex 23 : Обмен сетевыми данными для вычислительной биологии Explore Да Cytoscape 24 Есть Нет Нет
    Репозиторий физиомных моделей 25 : Совместное использование сотовых моделей Изучите Да Н / Д Нет CellML 26 Да Нет
    SEEK 27 (FAIRDOMHub): Совместное использование моделей и наборов данных SBML Изучить Да Н / Д Нет SBML Да Да8 Инструмент: описание . Роль . Интернет-ориентированный . Масштаб карты . Наложение данных . Поддерживаемые стандарты . Активный . Поддержка кинетики . Используется для карт болезней .
    BiNoM 9 : Управление диаграммами карт болезней, плагин Cytoscape Нет Большой Да
    • BioPAX

    • BioPAX 10

    • BioPAX 10

      11

      SBML 12

    Нет Нет Да
    CellDesigner 13 : Построение технологических схем и моделирования для молекулярной биологии
    003 Construct Диаграммы карт болезней Small ДаNN Есть000 кинетики
    Нет Нет Large CellDesigner Нет Да Да
    iPthways + 4 : Визуализация путей и диаграмм процессов Изучить Да Large Нет Да0003 Нет CellDesigner
    млн INERVA 6 : Визуализация и исследование диаграмм карт болезней Изучить Да Большой Да CellDesigner SBGN Да Нет Да
    Изучить Да Большой Да CellDesigner Да Нет Да
    Newt 8 000000 Construct Да Средний Нет SBGN Да Нет Да
    PathVisio 15 : Построение путей и схем процессов Construct Explore Small Да Малый Нет Да
    Payao 16 : Визуализация путей и диаграмм процессов Изучите Да Large Нет CellDesigner Нет83 Нет Да83 17 (VANTED): Построение путей и технологических схем Construct Нет Среднее Нет SBGN Да Нет Да
    yways схемы процессов Construct Нет Средний Нет SBGN Да Нет Да
    BioPAXViz 19 000000

    96000 N
    Да BioPAX Да Н o Нет
    COBRA Toolbox 20 : Моделирование и визуализация путей Explore Нет Medium Нет Да Нет 903 903 : Построение и моделирование метаболических путей Да Среднее Да Да Да Нет
    iVUN 22 : Визуальный анализ и моделирование Нет Маленький Да SBML Нет Да Нет
    NDex 23 : Обмен сетевыми данными для вычислительной биологии Explore Да Cytoscape 24 Есть Нет Нет
    Репозиторий физиомных моделей 25 : Совместное использование сотовых моделей Изучить Да Н / Д Нет CellML 26 Да Нет
    SEEK 27 (FAIRDOMHub): Совместное использование моделей и наборов данных SBML Изучите Да Н / Д Нет SBML Да Нет8

    Ключевой проблемой в этой области является отсутствие инструментов, специально предназначенных для разработки контента для карты болезней.Редакторы визуальных путей [13, 17], которые предлагают значительный уровень совместимости с графической нотацией системной биологии (SBGN) [11], часто используются для этой цели, способствуя повторному использованию контента. Другие решения, такие как Cytoscape-based Biological Network Manager (BiNoM) [9] или PathVisio [15], позволяют импортировать, манипулировать и экспортировать форматы SBGN или CellDesigner. Интересным случаем является редактор графиков yED [18], который представил палитру SBGN, позволяющую рисовать графики, которые выглядят как диаграммы SBGN.

    Тем не менее, карты болезней часто обновляются и содержат обширные аннотированные хранилища знаний, а упомянутые редакторы имеют ограниченные возможности по поддержке таких ресурсов. Гармонизация стандартов курирования (см. Раздел «Стандарты биодокументации и представления знаний») также затруднена, поскольку каждый из упомянутых инструментов использует собственную кодировку контента, что может привести к неточному переводу при передаче информации между источниками. Важной разработкой, направленной на решение этой проблемы, является веб-редактор диаграмм, закодированных в SBGN: Newt [8].Создатели Newt активно участвуют в DMC, помогая формировать обсуждаемую дорожную карту и извлекая выгоду из нее. Важной вехой на пути к механистическому, ориентированному на моделирование куратору станет обеспечение поддержки языка разметки системной биологии (SBML) [12] (см. Раздел «Использование карт для математического моделирования») во время курирования карт болезней.

    Исследование карт через веб-платформы

    Мы также обсудили, как исследовать и анализировать содержание карт болезней.В этой области одной из первых платформ для обмена картами болезней в виде диаграмм CellDesigner была Payao [16], а затем iPathways + [4]. Их функциональность была расширена такими инструментами, как платформа молекулярного взаимодействия NEtwoRks VisuAlization (MINERVA) [6] и NaviCell [14], разработанными членами DMC. Они позволяют визуализировать большие диаграммы CellDesigner и SBGN с помощью интерфейса программирования приложений (API) Google Maps для предоставления интерактивных аннотаций к элементам карт и наложения экспериментальных данных поверх этих карт.Другое решение для просмотра больших карт — это различные методы управления сложностью, такие как развернуть-свернуть и скрыть-показать, предлагаемые редактором путей Newt [8]. Однако открытой проблемой является исследование и интеграция результатов моделирования связанных моделей. Примерный ярлык в настоящее время доступен через визуализацию: например, результаты анализа баланса потоков могут быть показаны разной толщиной и цветом соответствующих реакций на карте, как у Эшера [21]. Другой пример, система iVUN (интерактивная визуализация сетей неопределенных биохимических реакций) [22], использует кинетические параметры, закодированные на карте, непосредственно через интерфейс визуализации для запуска моделирования.Наконец, недавно обновленный набор инструментов COnstraint-Based Reconstruction and Analysis (COBRA) [20] представляет встроенную функциональность визуализации для результатов моделирования на основе ограничений и позволяет визуализировать результаты моделирования через платформу MINERVA. В целом, текущие платформы для анализа и визуализации основаны на веб-технологиях, и с увеличением размера карт болезней важно обеспечить масштабируемость дорогостоящих операций, таких как компоновка и моделирование. Увеличение вычислительной мощности на стороне клиента позволяет использовать локальные ресурсы для некоторой работы и использовать веб-сервер для тяжелых вычислений, таких как построение графов.Вехой в направлении углубленного изучения карты станет веб-визуализация результатов моделирования вместе с содержимым карты болезней или ее частей, используемых для моделирования.

    Интеграция карт в общий репозиторий

    Еще одна проблема, для решения которой требуются соответствующие инструменты, — это интеграция карт в репозиторий. По мере развития проектов карт болезней естественно разбивать большие сложные карты на более мелкие модули, которые можно использовать независимо или объединить в полную карту.Это требует платформы для одновременного управления несколькими картами и перекрестной связи их содержимого. В настоящее время MINERVA и NaviCell предлагают поддержку в создании единой иерархической многомодульной карты болезней. Проблема, которую еще предстоит решить, — это хранилище, охватывающее несколько карт болезней, что позволяет нам запрашивать ресурсы различных доменов болезней либо по ключевым словам, либо по сетевому окружению. Чтобы это произошло, нам необходимо предложить решения для управления версиями и сравнения различных карт, также принимая во внимание различные аннотации и контекст конкретных проектов, с целью объединения в общий стандарт аннотаций и представления карт болезней.Часто преобразование без потерь между форматами, такими как SBML, SBGN или Обмен биологическими путями (BioPAX) [10–12], невозможно. Следовательно, крайне важно разработать структуру для унифицированной нотации для кодирования механизмов заболевания и аннотирования их (обсуждается в разделе «Стандарты биодокументации и представления знаний»), поддерживаемую конвертерами, минимизирующими потерю информации при переводе. Хорошим шагом в этом направлении может быть репозиторий унифицированных, многоразовых модулей и моделей путей, которые являются общими для множественных расстройств и могут использоваться во многих проектах (обсуждается в разделе «Управление сложностью карты»).Такие усилия, как FAIRDOMhub, платформа NDex и репозиторий моделей Physiome, идут в аналогичном направлении [23, 25, 27]. Эффективное использование общего репозитория возможно только с мощным набором запросов, включая запросы на основе графов, такие как кратчайшие пути между заданным набором молекул и общей целью набора генов [28]. Здесь вехой будет перевод одного или нескольких общих модулей между разными картами болезней. Еще одна важная цель, которую необходимо достичь, — обеспечить связь между различными картами болезней, позволяющую запрашивать их ресурсы.

    Стандарты биодокументации и представления знаний

    Биодокументация карты болезней — сложная задача, которая во многом зависит от опыта куратора. Четко определенный набор передовых практик может облегчить этот процесс, аналогично протоколам для построения биомоделей [29]. Внешние ресурсы, такие как Gene2Disease или MalaCards, и инструменты, такие как Integrated Network and Dynamical Reasoning Assembler (INDRA) [30–32], могут помочь в организации и ссылках на знания, связанные с заболеваниями, интегрированные в карту.

    Стандарты курирования

    Ряд стандартов курирования может помочь в согласовании содержания в различных картах болезней. Языки графической нотации и моделирования, такие как SBGN, SBML или CellML [11, 12, 26], предлагают хорошее руководство по кодированию молекулярных сетей, в то время как аннотации биологических объектов в соответствии с минимальными требованиями к информации, запрашиваемой в аннотациях биохимических моделей (MIRIAM), поддерживаются инфраструктура Identifiers.org [33]. Всякий раз, когда доступно описание уровня моделирования, структура модели может быть автоматически проверена на непротиворечивость, e.грамм. для обнаружения расходящихся реакций или отрицательных концентраций молекул [34]. Непрерывная проверка соответствия этим стандартам и ресурсам является ключевым видом деятельности для разработки полезных карт болезней. Однако специфику определенных механизмов заболевания часто трудно описать стандартизованным образом. Кодирование и аннотирование белковых комплексов или конкретных посттрансляционных модификаций на диаграмме может быть сложной задачей для куратора, когда неочевиден надлежащий баланс между ясностью и точностью.Таким образом, важно установить набор показателей качества для курируемых механизмов, указывающих на их полезность и точность лежащей в основе информации.

    Обновления карты

    Указанные выше стандарты описывают формат содержания. Еще один важный аспект, требующий внимания, — это актуальность для области заболевания — поддержание актуальности содержания и актуальности для текущих и предстоящих аналитических задач. Это требует целенаправленных усилий по курированию, а также сообщества пользователей в этой области, которые оценивают контент и оценивают его актуальность для интересующей болезни.Таким образом, поддержка карты данной болезни с помощью инструментов социальных сетей, таких как дискуссионные форумы, может помочь ускорить общение. С вычислительной точки зрения, решения интеллектуального анализа текста могут использоваться для определения потенциально релевантных механизмов для включения или анализа. Эти предложения, в свою очередь, могут быть открыто обсуждены с сообществом, поощряя обсуждение и участие. Тестирование такой системы обновления, основанной на интеллектуальном анализе текста, и сравнение ее с различными картами болезней может дать новые идеи, как ускорить трудоемкий процесс лечения.Кроме того, это может привести к улучшению алгоритмов интеллектуального анализа текста, поддерживающих курирование, поскольку они тестируются на основе вручную подобранной информации.

    Согласованность представления знаний

    Проекты DMC охватывают различные патологии и находятся на разных стадиях разработки. Это разнообразие приводит к различной глубине лечения конкретных заболеваний и их механизмов. Например, знания о конкретных мутациях и их механизмах важны для области рака, в то время как хронические заболевания могут уделять этому меньше внимания.По этой причине содержимое различных карт болезней следует повторно использовать с осторожностью. Молекулярные пути, реализованные в карте нейродегенеративных заболеваний, могут иметь отношение к воспалительным расстройствам, но их, возможно, придется модифицировать или расширять. Следовательно, согласованные и точные аннотации необходимы как для надлежащего использования, так и для успешного повторного использования тщательно подобранного контента. Хотя такие платформы, как MINERVA, предлагают проверку согласованности аннотаций, проверка происходит после загрузки на платформу отобранного контента.Инструмент курирования, проверяющий согласованность аннотаций на лету, поможет избежать ошибок и упущений, повысит качество создаваемого контента и снизит нагрузку на куратора.

    Подключение карт к отметкам болезней

    Еще одна проблема, с которой сталкиваются кураторы, — это разработать карту таким образом, чтобы конечные пользователи могли распознавать механизмы заболевания и отличать их от нормальной физиологической функции данного пути. Кроме того, пользователи часто интерпретируют карту на основе своих индивидуальных наборов данных, например, для подгрупп пациентов или конкретных линий клеток.

    При курировании содержания карты важно методически оценивать его соответствие каждой области заболевания. Репликация результатов отличительных черт в данной области часто ощутима, поскольку многие соответствующие наборы данных теперь общедоступны либо через общие репозитории молекулярных фенотипов, такие как Gene Expression Omnibus [35] и Expression Atlas [36], либо ресурсы по конкретным заболеваниям. такие как Genomic Data Commons [37] и Атлас белков человека [38] в случае рака.Идентификация дифференциально экспрессируемых молекул и их визуализация на карте поможет уточнить содержание карты, но также будет демонстрацией ее полезности. Серия таких анализов может помочь рассчитать оценки значимости и уязвимости, описывающие, насколько сильно данный механизм вовлечен в заболевание и как часто он нарушается. Сценарии сравнительного анализа, описывающие эти проверочные эксперименты in silico , являются необходимым компонентом разработки карты болезней.Такие сценарии и наборы контрольных данных должны будут учитывать неоднородность заболеваний и различия в статистических подходах, используемых для подготовки данных в разных исследованиях.

    Управление сложностью карты

    Карты болезней нацелены на описание механизмов заболевания, которые часто охватывают множество масштабов физиологии человека и включают многочисленные перекрестные пути. Это связано с проблемой осмысленной организации таких сложных знаний. Таким образом, управление сложностью в нашем случае направлено на устранение трудности восприятия различных масштабов и механизмов без потери понимания болезни в целом.

    Основы управления сложностью для карт болезней заключаются в выделении релевантного содержания в контексте заболевания, выделении механизмов, критических для патологии, классификации механизмов на основе их общей биологической значимости и создании высокоуровневых абстрактных представлений о взаимосвязях между ключевыми концепциями. Эти подходы используются уже на этапе кураторства содержания карт.

    Сложность сети

    Плотно связанные биологические сети невозможно нарисовать без пересечения ребер (неплоские графы).Применяемый в настоящее время подход заключается в создании нескольких экземпляров (для клонирования) молекулы в различных контекстах (различных компартментах, путях или модификациях), что уменьшает визуальный беспорядок. Эту задачу можно автоматизировать с помощью алгоритма, предлагающего, когда клонировать определенную молекулу, чтобы улучшить общее восприятие графа [39]. Точно так же четко разделяемые модули карты болезней могут быть преобразованы в дополнительные карты, иерархически связанные с обзорной картой. В то же время визуализация и управление таким распределенным контентом становятся более трудными, поскольку необходимо осмысленно искать и исследовать разные экземпляры одной и той же молекулы или отдельные субкарты.Разработка инструментов для исследования иерархически абстрактных и модульных сетей — важная веха на пути к управлению сложностью сети. Тестирование существующей функциональности Newt для разрушения подсетей, особенно для крупномасштабных карт болезней, поможет лучше определить проблемы, стоящие перед такими инструментами.

    Наконец, мы заметили, что в области электротехники, которая послужила источником вдохновения для разработки стандартов графического представления сети, существуют установленные соглашения для представления пересекающихся проводов на электрических схемах.Поскольку создание сетевых диаграмм, полностью свободных от пересечения границ, кажется невозможным или полезным, разработка стандартов по устранению возможных неверных интерпретаций была бы полезным шагом в управлении сложностью больших карт болезней.

    Сложность шкалы

    Другая группа методов управления сложностью касается визуализации карты. К ним относятся семантическое масштабирование диаграмм [6, 7], сворачивание и расширение подсетей в диаграмме [8] или объединение ребер для обнаружения структуры плотных сетей [40].Один важный тип семантического масштабирования подразделяет различные типы контента на несколько уровней, где уровень масштабирования определяет уровень сложности, видимый пользователем. Например, самый высокий уровень масштабирования может отображать наиболее общий физиологический вид, например Для ткани или органа, пораженного заболеванием, слой увеличения ниже будет показывать взаимосвязи типов клеток в ткани, в то время как последующие увеличения будут показывать различные уровни сложности лежащих в основе клеточных и молекулярных сетей. Визуализации этих сложных сетей с низкой степенью детализации можно облегчить представление сетевых мотивов (часто встречающихся структур графа, таких как фосфорилирование или комплексообразование) в виде узнаваемых символов или выделения наиболее релевантных молекул для заболевания.Этот иерархический способ многослойного отображения может быть дополнен «вертикальными» слоями, показывающими отдельно разные классы молекулярных процессов, например транскрипция, передача сигналов или метаболизм.

    Сложность макета

    Иерархические слои позволяют управлять сложностью на уровне обзора для упрощения навигации к определенной области карты. Однако при изучении деталей молекулярных процессов пользователям нужны инструменты, чтобы распутывать плотные связки взаимодействий и соотносить содержимое перед их глазами с остальной частью карты болезней.Отображение таких локальных представлений может быть реализовано с помощью динамических макетов, где схема схемы временно изменяется в области, исследуемой пользователем, чтобы лучше отражать текущий контекст. Интерактивное изменение макета «на лету» можно предвидеть для локальных видов из-за их небольшого размера. Например, техника гиперболических деревьев может позволить нам удалить локальные пересечения краев в области карты, что было бы невозможно для всей карты [41]. Локальная топология сети также может быть адаптирована для минимизации кривизны локально просматриваемых краев [42] или может быть изменена для отражения загруженных наборов данных.В этих схемах, управляемых данными, дифференциально регулируемые молекулы могут стать больше и центральнее, в то время как результаты анализа баланса потоков могут изменить длину краев, чтобы отразить скорость реакции. Существуют альтернативные методы создания управляемых данными макетов биологических сетей, основанные на нелинейном уменьшении размерности, ограниченном структурой сети [43]. Эти и другие методы визуализации сложных графов, такие как иерархическое объединение сглаженных ребер [44], могут значительно облегчить понимание сложной структуры связей между объектами на карте и их связи с исследуемыми наборами данных.

    Управление технической сложностью

    Менее концептуальный, но не менее важный аспект управления сложностью карт болезней связан с техническими проблемами, то есть касается набора вопросов, связанных с производительностью и функциональной совместимостью.

    Несмотря на разработку нового поколения сетевых редакторов, эффективные манипуляции, необходимые для построения и поддержки карт болезней с тысячами узлов, остаются сложной задачей. Здесь можно было изучить возможности существующих подходов для сложных и многомасштабных визуализаций, используемых в других областях, таких как библиотека веб-графики (WebGL).Например, имея дело с большими и сложными сетями, можно повторно использовать существующие методы расширенного кэширования памяти, которые не позволяют хранить всю сложную сеть в памяти, как это делается в Google Maps для плавного просмотра огромных растровых географических изображений.

    Взаимодействие между существующими стандартами, одобренными сообществом, такими как язык разметки SBGN (SBGN-ML), SBML 3.0 с расширением Layout and Render и де-факто стандарты , используемые для построения большинства карт болезней, такие как проприетарное расширение SBML CellDesigner , остается проблемой.Однако улучшение этого аспекта оказалось относительно недорогим. Например, на момент написания новый полнофункциональный двунаправленный конвертер из CellDesigner в SBGN-ML был разработан совместными усилиями членов DMC (https://github.com/royludo/cd2sbgnml). Такие инструменты позволят использовать богатый инструментарий вычислительной системной биологии для анализа существующих коллекций карт болезней.

    Применение карт болезней

    Способ использования карт болезней определяет курирование контента и указывает направления развития технологий [45].Карты заболеваний создаются для различных целей, например, в качестве дидактического ресурса, хранилища знаний, платформы для визуализации данных или сбора прогнозных молекулярных сигнатур. Эти варианты использования отражают различные стадии разработки карты болезней, когда ее содержимое постоянно уточняется на основе набора наиболее известных механизмов данного заболевания («отличительных черт») путем проверки на основе установленного опыта и имеющихся экспериментальных данных.

    Доступ к биоинформатическим базам данных
    Приложения

    Disease Maps, ориентированные на изучение знаний, требуют простого и прямого доступа к различным ресурсам данных.Платформы MINERVA и NaviCell предоставляют такой доступ к ряду источников аннотаций, таких как Комитет по номенклатуре генов HUGO (HGNC), UniProt, Chemical Entities of Biological Interest (ChEBI), PubChem или Gene Ontology [46–49]. По нашему опыту, пользователи могут лучше понять представления конкретных механизмов заболевания, если они могут перекрестно проверять описания включенных молекул. Однако необходимы расширенные интерфейсы данных, такие как запросы к базам данных путей для полных последовательностей реакций из Reactome или WikiPathways [50, 51].Newt реализует такую ​​функциональность для рисования взаимодействий. Соответствующая функция для визуального изучения карт болезней еще не реализована.

    Ткань и специфичность заболевания

    Визуальная навигация по сложному контенту будет значительно облегчена за счет введения на карты визуальных тегов для типов клеток или тканей. Выделение элементов или взаимодействий, уникальных для определенных физиологических условий, необходимо пользователям, чтобы распутать сложные связки реакций и понять их.Функциональные возможности семантического масштабирования, уже реализованные в определенной степени в платформах карт болезней (обсуждаемые в разделе «Управление сложностью карт»), нуждаются в расширении. При увеличении масштаба сложных сетей контент должен быть представлен с постепенно увеличивающимся числом деталей в зависимости от сложности физиологии и плотности исследованных молекулярных сетей.

    Карты отдельных заболеваний представляют собой контекстуализированные изображения различных патологий. Сравнение содержания карт болезней поможет выявить нарушение регуляции механизмов, специфичных для данного расстройства, а также путей, вовлеченных в ряд патологий.Такие сравнения становятся ощутимыми благодаря конвейерам для перекрестного связывания данных и визуализации сложных сетей. В сочетании с данными для конкретных пациентов такой исследовательский анализ карт перекрывающихся патологий, таких как подтипы рака, может поддерживать персонализированную медицину, облегчая интерпретацию лекарственной устойчивости конкретного пациента.

    Каналы интерпретации данных о здоровье и болезнях

    Клинические применения карт болезней [45, 52] близки к роли системы поддержки принятия клинических решений с упором на исследование и интерпретацию данных, имеющих медицинское значение.Большие данные о здоровье, собираемые в больших объемах поставщиками медицинских услуг и фармацевтическими компаниями, необходимо структурировать и интерпретировать с помощью визуализации. Это сценарий, в котором карты болезней могут предоставить ценный контекст для больших наборов данных, позволяя осуществлять значимую фильтрацию и сводку трудноусвояемых чисел. Были предприняты первые шаги по созданию больших конвейеров данных о здоровье для карт болезней [45], где карта болезней используется для визуализации экспрессии генов на основе демографических данных пациентов.

    В конце концов, карты болезней могут стать отличной поддержкой для открытия лекарств, основанных на знаниях, с использованием данных пациентов, но только после того, как базы данных лекарств могут быть связаны с содержимым карт и поддерживаться специальными аналитическими конвейерами. Например, карты болезней могут стать платформой для прогнозирования реакции на лекарства на основе сетевых данных. Для этого потребуется идентификация и оценка путей переназначения болезни, сетевой анализ для определения желаемого набора вмешательств (целевые взаимодействия или элементы в сети) и сопоставление этого набора вмешательств с базами данных о лекарствах, поиск вторичного использования существующих лекарств (репозиционирование лекарств) .

    Конечная цель разработки карты болезней — сделать ее математически интерпретируемой и поддержать клинические решения в данной области. Важно отметить, что сам процесс уточнения и изучения карты болезней обеспечивает накопление знаний даже без немедленного клинического применения. Хотя карта создана для количественной оценки и анализа данных для прогнозирования клинически значимого результата, ее качественная интерпретация может иметь большое значение для генерации гипотез и для руководства дизайном экспериментов.Это важное замечание, которое следует учитывать при управлении ожиданиями в отношении приложений карты болезней.

    Использование карт для математического моделирования

    Карты болезней в настоящее время используются для систематизации знаний и визуализации данных. Однако конечными целями являются создание проверяемых гипотез, определение действенных целей и поддержка принятия клинических решений. Для этого требуются исполняемые математические модели. В зависимости от необходимого уровня разрешения качественные модели (напр.грамм. логические или булевы модели) или количественные модели (например, обыкновенные дифференциальные уравнения, стохастические дифференциальные уравнения или марковские скачкообразные процессы). Тем не менее, формулировка математических моделей требует больше информации, чем использование карт для визуализации, и это порождает дополнительные проблемы, которые необходимо решать.

    Построение исполняемых математических моделей из карт болезней

    Формулировка исполняемых математических моделей требует информации о молекулярных видах и их взаимодействиях.Для формулировки качественных моделей требуется информация о способе взаимодействия между молекулярными частицами (например, активация или ингибирование). Эту информацию можно извлечь из карт потоков деятельности SBGN [53, 54]. Однако в большинстве доступных карт болезней используются описания процессов SBGN или комбинация описаний процессов SBGN и блок-схем действий SBGN. Это существенно усложняет автоматическое построение логической модели. Для формулирования количественных моделей необходима информация о свойствах реакций, включая стехиометрию и кинетику реакции [55].Хотя стехиометрия должна быть закодирована в описаниях процессов SBGN, законы кинетической скорости обычно отсутствуют. Определение законов скорости требует дополнительной информации или предположений, например, что реакция следует закону кинетики действия массы. Были предприняты некоторые усилия по созданию логических и числовых моделей из путевых карт [56]. Например, текущая работа по автоматическому переводу форматов SBGN и CellDesigner в логические модели может помочь объединить количественные и качественные применения карт болезней.Однако это остается сложной задачей, обеспечивающей неоднозначные результаты. Чтобы поддержать построение исполняемых математических моделей на основе карт болезней, первой вехой будет определение стандартной операционной процедуры (СОП), которая информирует биокураторов о минимальной информации, которая должна быть реализована в картах болезней. В этом контексте использование SBML для формирования модели и автоматической проверки согласованности модели может быть более подходящим. Поэтому важным вопросом является обеспечение надлежащей связи между молекулярными процессами и интересующим фенотипом.

    Параметризация или исполняемые математические модели

    Количественные математические модели обычно обладают неизвестными параметрами, например аффинности связывания и скорости разложения. Чтобы модели были предсказуемыми, эти параметры должны быть оценены на основе экспериментальных данных. Это требует исчерпывающих наборов данных, а также вычислительных методов для статистического вывода.

    Наборы данных доступны в литературе и в известных базах данных, таких как BRENDA [57] и SABIO-RK [58].Однако большинство наборов литературных данных неструктурированы и их трудно оценить. Кроме того, качество экспериментальных данных сильно различается. Поэтому важной вехой для любого проекта карты болезней, нацеленного на количественные модели, является создание базы данных общих данных и данных по конкретным заболеваниям. Базы данных могут создаваться вместе с картами болезней и кодировать важные качественные характеристики, а также количественные данные. Базы данных, созданные для разных проектов, в идеале должны соответствовать общим стандартам.

    Для оценки неизвестных параметров из имеющихся данных требуется эффективный вычислительный конвейер. Поскольку карты болезней обычно содержат сотни или даже тысячи переменных и параметров состояния, результирующая вычислительная сложность может оказаться сложной задачей для установленных наборов инструментов, таких как COmplex PAthway SImulator (COPASI) [59], Data2Dynamics [60], Parameter EStimation TOolbox (PESTO) [61] ] или PottersWheel [62]. Более того, такое большое количество переменных потребует автоматизированной процедуры проверки идентифицируемости параметров.Важной вехой является создание масштабируемого вычислительного конвейера, который применим к стандартизированным моделям и базам данных, созданным в проектах карт болезней. Такой конвейер мог бы сочетать эффективную целевую функцию и методы оценки градиента [63] с передовыми схемами параллельной оптимизации [64].

    Персонализация моделей с использованием данных

    Параметризованная количественная модель в принципе может использоваться для поддержки принятия решений в клинике. Чтобы обеспечить прогнозы для конкретного пациента, модель должна быть персонализирована с учетом конкретной информации для пациента.Хотя эту процедуру довольно легко выполнить с небольшими моделями, такими как те, которые используются в фармакокинетическом / фармакодинамическом моделировании, это гораздо сложнее в случае больших карт с большим количеством молекулярных партнеров. В недавних исследованиях данные секвенирования экзома и транскриптома линий раковых клеток были использованы для определения скорости трансляции, специфичной для клеточной линии [65, 66]. В аналогичном исследовании экспрессия мРНК использовалась для прогнозирования выживаемости отдельных пациентов с нейробластомой [67]. Хотя оба подхода были успешными в соответствующих приложениях, скорость транскрипции и уровни мРНК могут изменяться в ответ на лечение.Для анализа долгосрочной реакции пациентов могут потребоваться альтернативные стратегии. Вехой в этом отношении будет разработка различных подходов к индивидуализации, а затем их оценка в различных приложениях. Кроме того, необходимо реализовать связанные с заболеванием функциональные варианты, чтобы получить пользу от всестороннего секвенирования и полногеномных ассоциативных исследований (GWAS).

    Сводка

    «Жизненный цикл карты болезней», как показано на Рисунке 2, начинается с сбора и интеграции знаний о механизмах болезни.Эти собранные знания в сочетании с экспериментальными данными и аннотациями из биоинформатических баз данных помогают лучше понять болезнь и сформулировать гипотезы на системном уровне, основанные на данных. «Жизненный цикл карты болезней» — это динамический процесс, поскольку обратная связь от интерпретации таких контекстуализированных знаний приводит к разработке дополнительных, адаптированных интерфейсов данных, позволяет лучше консолидировать знания в репозитории и может, если подтверждено экспериментально, ввести новые знания о механизмы болезни для дальнейшего лечения и включения в карту.Основные этапы дорожной карты, ориентированной на сообщества (Рисунок 1), показаны на Рисунке 2.

    Рисунок 2

    Жизненный цикл карты болезней с вехами дорожной карты. На рисунке показан жизненный цикл карты болезни, начиная с биодокументации, основанной на соответствующей литературе и доступных базах данных о путях. Эти знания синтезируются в единое хранилище: карту болезней. Интерфейсы данных и ссылки на биомедицинские базы данных вместе с доступным визуализированным контентом позволяют проводить осознанную интерпретацию для исследования знаний, генерации новых гипотез или поддержки принятия клинических решений.Результаты этапа интерпретации связаны с конкретными фазами жизненного цикла. Обратная связь «Интерфейсы данных» описывает возможность соединения дополнительных источников данных для лучшей интерпретации. «Синтез» обратной связи указывает на улучшение организации знаний в карте болезней. Обратная связь «биокоррекция» означает введение новой подтвержденной гипотезы о механизмах, связанных с заболеванием. Примечания: Вехи, обсуждаемые для дорожной карты карт болезней, отображены на диаграмме следующим образом: T: инструменты, T1: курирование, ориентированное на моделирование, T2: визуализация результатов моделирования, T3: обмен информацией между картами; В: Стандарты биодокументации, В1: Показатели качества знаний, В2: Обзор поддержки интеллектуального анализа текста, В3: Проверка согласованности на лету, В4: Механизмы связи и признаки болезней; C: управление сложностью, C1: динамическое сворачивание подсети, C2: алгоритмы для многоуровневой масштабной сложности, C3: методы для динамических макетов, C4: обработка больших диаграмм; A: приложения, A1: перекрестные связи карт болезней и базы данных путей, A2: тканевая специфичность на основе данных, A3: конвейеры интерпретации данных, A4: оценка качества с помощью репликации in silico ; M: моделирование, M1: минимальный набор информации для моделирования, M2: база данных общих данных и данных по конкретным заболеваниям, M3: масштабируемый вычислительный конвейер для моделей, M4: подходы индивидуализации на основе моделей.

    Рисунок 2

    Жизненный цикл карты болезней с вехами дорожной карты. На рисунке показан жизненный цикл карты болезни, начиная с биодокументации, основанной на соответствующей литературе и доступных базах данных о путях. Эти знания синтезируются в единое хранилище: карту болезней. Интерфейсы данных и ссылки на биомедицинские базы данных вместе с доступным визуализированным контентом позволяют проводить осознанную интерпретацию для исследования знаний, генерации новых гипотез или поддержки принятия клинических решений.Результаты этапа интерпретации связаны с конкретными фазами жизненного цикла. Обратная связь «Интерфейсы данных» описывает возможность соединения дополнительных источников данных для лучшей интерпретации. «Синтез» обратной связи указывает на улучшение организации знаний в карте болезней. Обратная связь «биокоррекция» означает введение новой подтвержденной гипотезы о механизмах, связанных с заболеванием. Примечания: Вехи, обсуждаемые для дорожной карты карт болезней, отображены на диаграмме следующим образом: T: инструменты, T1: курирование, ориентированное на моделирование, T2: визуализация результатов моделирования, T3: обмен информацией между картами; В: Стандарты биодокументации, В1: Показатели качества знаний, В2: Обзор поддержки интеллектуального анализа текста, В3: Проверка согласованности на лету, В4: Механизмы связи и признаки болезней; C: управление сложностью, C1: динамическое сворачивание подсети, C2: алгоритмы для многоуровневой масштабной сложности, C3: методы для динамических макетов, C4: обработка больших диаграмм; A: приложения, A1: перекрестные связи карт болезней и базы данных путей, A2: тканевая специфичность на основе данных, A3: конвейеры интерпретации данных, A4: оценка качества с помощью репликации in silico ; M: моделирование, M1: минимальный набор информации для моделирования, M2: база данных общих данных и данных по конкретным заболеваниям, M3: масштабируемый вычислительный конвейер для моделей, M4: подходы индивидуализации на основе моделей.

    Пример применения: репозиционирование лекарства

    Сигнальные пути, участвующие в заболеваниях человека, создают сложную сеть с избыточными путями. Этой сложностью объясняется частая неудача парадигмы лечения «одно лекарство — одна цель», что приводит к лекарственной устойчивости у пациентов. Чтобы преодолеть устойчивость сотовой сигнальной сети, лечение должно быть расширено до схемы комбинированной терапии [68].

    Карты болезней позволяют интегрировать высокопроизводительные данные о пациентах вместе с информацией о биологических метаболических и сигнальных механизмах, характерных для данного заболевания.Это, в свою очередь, может помочь в расшифровке молекулярных паттернов, специфичных для каждого пациента, и в поиске лучших комбинаций кандидатов для терапевтического воздействия. Простой сценарий репозиции лекарственного средства может включать создание наложений данных для тканеспецифической экспрессии генов и белков и их визуальный анализ для пространственных и временных паттернов в сигнальных каскадах, закодированных на данной карте. Поскольку платформы карт болезней [6] предоставляют прямой интерфейс для DrugBank [69] и ChEMBL [70], пользователь может искать лекарства, нацеленные на наиболее интересные элементы сети, непосредственно через визуальный интерфейс.Благодаря ряду других доступных ресурсов, таких как STITCH [71], KEGG Drug [72], Cancer Therapeutics Response Portal [73], Kinome NetworkX [74] или фармацевтическая коллекция NCGC [75], этот интерфейс данных может быть расширен для обеспечения более обширные результаты поиска целевых лекарств.

    Кроме того, цифровая и стандартизированная форма карт болезней позволяет легко извлекать их сетевую структуру для высокопроизводительного вычислительного анализа в соответствии с рабочим процессом, установленным на этапах визуального исследования и анализа.Члены DMC выполнили такой анализ, чтобы найти синтетически взаимодействующие гены [76], предсказать синергию лекарств [77] или предложить комплексные наборы вмешательств, которые открывают возможность репозиционирования лекарств [52, 78].

    Тема: математическое моделирование в исследованиях болезней человека

    Тематическим событием 2-го заседания DMC было математическое моделирование и карты болезней. Построение вычислительной модели на основе карты болезней — это процесс преобразования статического литературного представления в динамический исполняемый формат.Это важно для лучшего понимания того, как болезнь прогрессирует с течением времени. Это также среда, в которой можно добавлять и проверять гипотезы и предположения. Здесь предварительные знания (подбор литературы) могут быть объединены с вновь созданными данными, включая данные omics. Различные типы вычислительных моделей могут быть разработаны на основе одной и той же карты болезней на основе путей. Во время встречи сообщества мы начали рассматривать и обсуждать возможные подходы.

    Н. Л. Н. сосредоточил свое выступление на представлении и моделировании аллостерических белков, воспринимающих сигналы кальция.Белки с множественными сайтами связывания, множественными независимыми функциями (такими как партнеры по связыванию, домены, конформации) и комплексы из нескольких субъединиц трудно представить, не говоря уже о модели. Попытка перечислить все молекулярные состояния приводит к комбинаторному взрыву сущностей для моделирования и еще большему взрыву реакций для включения. Некоторые способы позволяют обойти проблему, от моделирования на основе правил до абстрактных белков, представляющих вероятностные популяции, или даже неявных представлений, например.грамм. Функции Хилла. Некоторые из этих подходов были проиллюстрированы моделированием ответов на кальмодулин, кальциневрин и CaMKII во время синаптической пластичности.

    Дж. Х. представил методы оценки параметров, основанные на сопряженной чувствительности. Эти методы обладают гораздо лучшими свойствами масштабируемости, чем современные подходы, и облегчают параметризацию крупномасштабных моделей, потенциально также исполняемых моделей, полученных из карт болезней. Приложение к крупномасштабной модели передачи сигналов рака — по сути, карта болезней — было представлено более чем тысячей химических веществ и несколькими тысячами неизвестных параметров [65].J.H. продемонстрировал, что механистическая модель обеспечивает более точное предсказание пролиферации клеток, чем статистические подходы.

    Р. М. Т. Ф. обсудил важные различия между понятиями реконструкции, модели и карты молекулярных механизмов в физиологии человека. Он представил ресурс Recon [79], наиболее полную реконструкцию метаболизма человека на сегодняшний день, а также то, как в сочетании с моделированием на основе ограничений он используется в биомедицинских исследованиях системного уровня. Последняя версия реконструкции, названная Recon3D [80], вводит структуры белков и метаболитов в закодированные реакции и может быть важной опорой для канонических метаболических путей в различных картах болезней.В качестве примера он обсудил карту митохондриального метаболизма, разработанную на основе Recon3D, которая может поддержать исследования болезни Паркинсона.

    А. З. подверг сомнению возможность немедленного использования карт болезней в математическом моделировании, предположив, что они в настоящее время играют роль интерактивных энциклопедий, а не чертежей для основанного на химической кинетике моделирования больших реакционных сетей (структурных сетевых моделей). Он утверждал, что карты болезней скорее отражают наши знания в соответствующих областях вместе с их неполнотой и противоречивостью.Таким образом, А. З. придумал понятие исполняемой энциклопедии как противоположность структурной модели, как гипотетический подход, основанный на прагматическом математическом моделировании среднего уровня, как противоположность чисто восходящему подходу.

    Ключевые моменты

    • Проект карт болезней — это междисциплинарная работа, направленная на систематическое использование знаний и данных в исследованиях болезней человека.

    • Предлагаемые контрольные точки помогут пользователям, кураторам и разработчикам карт болезней согласовать усилия и передовой опыт.

    • Предлагаемый «жизненный цикл» типичного проекта карты болезней охватывает подходы, доступные в сообществе, и демонстрирует приложения.

    • Математическое моделирование рассматривается как важный аспект карт болезней, помогающий уточнить их содержание и позволяющий формулировать прогнозы о механизмах заболевания.

    Результаты и перспективы

    2-я встреча DMC собрала кураторов карт болезней, разработчиков методологий и инструментов, а также пользователей.Это позволило нам прояснить цели и варианты использования и выровнять их в многополосную дорожную карту для карт болезней. DMC будет развиваться параллельно по нескольким направлениям: инструменты, приложения, стандарты курирования, управление сложностью и математическое моделирование, с разными темпами, но в одном направлении и с одной и той же целью. Важно отметить, что в дорожной карте есть этапы, на которых вехи совпадают по полосам движения. Сообщество будет относиться к ним с приоритетом.

    В ходе наших обсуждений был выявлен ряд ресурсов, которыми мы, кураторы карт болезней и пользователи, можем извлечь пользу.Участие руководителей проектов Physiome и Recon [79, 81] привело к появлению идей о том, как извлечь выгоду из существующих и хорошо структурированных знаний и методов, которые они разработали. Мы рассмотрели текущие и будущие интерфейсы к базам данных маршрутов и конвейерам анализа данных, которые помогут нам курировать и интерпретировать содержимое карт.

    Эта продуктивная серия встреч будет продолжена. 3-е заседание DMC запланировано на июнь 2018 года в Париже и будет организовано Институтом Кюри (http://disease-maps.org/events).Мы стремимся пересмотреть и обновить дорожную карту и расширить сообщество. Самое главное, мы хотели бы поддерживать атмосферу сотрудничества и открытого обмена внутри сообщества, что является ключом к улучшению и дальнейшему развитию проекта карт болезней. Членами DMC разработано несколько инструментов, подходов и платформ. Знакомство участников с этими ресурсами позволит активно обмениваться ноу-хау, и будут предоставлены параллельные практические занятия.

    Марек Осташевски — ученый и руководитель проекта в Люксембургском центре системной биомедицины (LCSB), работающий в области информационных технологий, применяемых для управления знаниями в системной биомедицине, в частности, при болезни Паркинсона, включая клинические исследования.

    Стефан Гебель — молекулярный биолог, специализирующийся на молекулярных путях, связанных с болезнями. Он работает в Люксембургском центре системной биомедицины (LCSB) в качестве менеджера проекта карты болезни Паркинсона, координируя подборку контента и работу с пользователями карты.

    Инна Куперштейн , научный сотрудник Института Кюри, Париж, Франция, координатор проекта Атлас сигнальных сетей рака (ACSN) по разработке и анализу подробных карт болезней, разработке инструментов и карт моделирования для прогнозирования лекарств. отклик.

    Александр Мазеин — старший научный сотрудник Европейского института системной биологии и медицины, специализирующийся на комплексном представлении механизмов заболеваний и интерпретации данных в проектах трансляционной медицины.

    Андрей Зиновьев — научный координатор группы вычислительной системной биологии рака в Институте Кюри, Париж, Франция. Его исследования сосредоточены на высокопроизводительном анализе биологических данных, снижении сложности и моделировании биологических сетей, участвующих в онкогенезе и опухолевой прогрессии.

    Угур Догрусоз — руководитель лаборатории i-Vis и профессор компьютерной инженерии в Билькентском университете. В настоящее время он является редактором SBGN и работает над методами и инструментами сетевой визуализации.

    Ян Хазенауэр возглавляет исследовательскую группу в Институте вычислительной биологии Центра им. Гельмгольца Мюнхена, занимающуюся разработкой и применением методов моделирования биологических процессов на основе данных.

    Ронан М. Т. Флеминг возглавляет междисциплинарную исследовательскую группу математических, вычислительных и экспериментальных биологов в Лейденском академическом центре исследований лекарственных средств.Их интерес заключается в повышении точности прогнозов моделей биомолекулярных сетей для описания и объяснения заболеваний человека.

    Николя Ле Новер координировал разработку биомоделей и был одной из основных фигур в разработке скоординированного набора стандартов в системной биологии, включая SBML, SBGN и руководящие принципы MIRIAM.

    Петр Гаврон — исследователь из Люксембургского центра системной биомедицины (LCSB), разрабатывающий инструменты для визуализации и исследования сложных молекулярных сетей.

    Томас Лигон — приглашенный научный сотрудник физического факультета и Центра нанонауки (CeNS), Университет Людвига-Максимилиана в Мюнхене. Его работа включает компьютерное моделирование и оценку параметров биологических моделей.

    Анна Ниаракис — доцент Университета Эври-Валь-д’Эссонн. Ее исследования сосредоточены на применении подходов компьютерной системной биологии к заболеваниям человека, включая построение карт болезней, сетевая интеграция и динамическое моделирование.

    Дэвид Никерсон — научный сотрудник Aotearoa в Оклендском институте биоинженерии, работающий над различными проектами вычислительной физиологии. Он также участвует в нескольких сообществах по стандартизации компьютерного моделирования.

    Даниэль Вайндл — научный сотрудник Центра им. Гельмгольца в Мюнхене (лаборатория Хазенауэра), работающий над выводом параметров крупномасштабных динамических моделей сигнальных путей.

    Руди Баллинг — директор Люксембургского центра системной биомедицины (LCSB).Его главный интерес — междисциплинарные исследования болезней человека, реализуемые путем объединения знаний в области математики, вычислительной биологии и клинических исследований.

    Эммануэль Барилло — руководитель отдела рака и генома: биоинформатики, биостатистики и эпидемиологии сложных систем и научный руководитель платформы биоинформатики в Институте Кюри, Париж, Франция. Его исследования сосредоточены на методологической разработке и статистическом анализе высокопроизводительных биологических данных и моделировании с целью улучшения терапевтических методов лечения рака.

    Чарльз Оффре — президент и директор-основатель Европейского института системной биологии и медицины. Он разрабатывает системный подход к комплексным заболеваниям, объединяя функциональную геномику, математические, физические и вычислительные концепции и инструменты.

    Райнхард Шнайдер — руководитель центра биоинформатики в Люксембургском центре системной биомедицины (LCSB). Его команда разрабатывает решения для эффективной интеграции, интерпретации и обмена данными между экспериментальной, теоретической и медицинской областями.

    Благодарности

    Авторы хотели бы поблагодарить членов DMC, чье участие в обсуждениях на встрече во многом помогло сформировать содержание этой статьи: Хоакин Допасо, Альваро Гальего-Мартинес, Дэвид Хокса, Хосе Антонио Лопес-Эскамес, Сусана Калко, Франциско Х. Лопес-Эрнандес, Сесилия Хименес Маллебрера, Дженнифер Модамио, Суне С. Нильсен, Катарина Перейра, Хода Шарифиан, Видиша Сингх, Лин Сяо и Эрфан Юнеси.

    Финансирование

    Эта работа была поддержана uvre Nationale de Secours Grande-Duchesse Charlotte, Люксембург, CNRS, Университетом Люксембурга, Institut Curie и частично через U-BIOPRED (грант IMI n ° 115010 C.A.) и eTRIKS (грант IMI № 115446 для CA, RB, RS), финансируемый Европейским союзом и Европейской федерацией ассоциаций фармацевтической промышленности, Координационные действия по внедрению системной медицины в Европе (грант CASyM FP7 № 305333, Калифорния, РБ), грант COLOSYS ANR-15-CMED-0001-04, предоставленный Национальным агентством исследований в рамках ERACoSysMed-1, ERA-Net для системной медицины в клинических исследованиях и медицинской практике ( в ИК, ЕБ, АЗ).

    Список литературы

    1

    Mizuno

    S

    ,

    Iijima

    R

    ,

    Ogishima

    S

    и др. .

    AlzPathway: комплексная карта сигнальных путей болезни Альцгеймера

    .

    BMC Syst Biol

    2012

    ;

    6

    :

    52.

    2

    Kuperstein

    I

    ,

    Капот

    E

    ,

    Nguyen

    H-A

    и др. .

    Атлас сигнальной сети рака: ресурс по системной биологии для комплексного анализа данных о раке с помощью Google Maps

    .

    Онкогенез

    2015

    ;

    4

    (

    7

    ):

    e160

    .3

    Fujita

    KA

    ,

    Ostaszewski

    M

    ,

    Matsuoka

    Y

    и др. .

    Интеграция путей болезни Паркинсона в карту молекулярного взаимодействия

    .

    Мол нейробиол

    2014

    ;

    49

    :

    88

    102

    .4

    Мацуока

    Y

    ,

    Matsumae

    H

    ,

    Katoh

    M

    и др..

    Подробная карта цикла репликации вируса гриппа A

    .

    BMC Syst Biol

    2013

    ;

    7

    :

    97.

    5

    Ниаракис

    A

    ,

    Bounab

    Y

    ,

    Grieco

    L

    и др. .

    Вычислительное моделирование основных сигнальных путей, участвующих в активации тучных клеток

    .

    Curr Top Microbiol Immunol

    2014

    ;

    382

    :

    69

    93

    .6

    Gawron

    P

    ,

    Ostaszewski

    M

    ,

    Satagopam

    V

    и др. .

    MINERVA — платформа для визуализации и курирования сетей молекулярных взаимодействий

    .

    Npj Syst. Биол. Заявление

    2016

    ;

    2

    :

    16020

    .7

    Капот

    E

    ,

    Viara

    E

    ,

    Kuperstein

    I

    и др. .

    NaviCell Web Service для сетевой визуализации данных

    .

    Nucleic Acids Res

    2015

    ;

    43

    (

    W1

    ):

    W560

    5

    ,9

    Капот

    E

    ,

    Calzone

    L

    ,

    Rovera

    D

    и др. .

    BiNoM 2.0, плагин Cytoscape для доступа и анализа путей с использованием стандартных форматов системной биологии

    .

    BMC Syst Biol

    2013

    ;

    7

    :

    18

    .10

    Demir

    E

    ,

    Cary

    MP

    ,

    Paley

    S

    и др..

    Стандарт сообщества BioPAX для обмена данными о путях

    .

    Nat Biotechnol

    2010

    ;

    28

    :

    935

    42

    .11

    Le Novère

    N

    ,

    Hucka

    M

    ,

    Mi

    H

    и др. .

    Графическая нотация системной биологии

    .

    Nat Biotechnol

    2009

    ;

    27

    (

    8

    ):

    735

    41

    .12

    Hucka

    M

    ,

    Finney

    A

    ,

    Sauro

    HM

    и др..

    Язык разметки системной биологии (SBML): среда для представления и обмена моделями биохимических сетей

    .

    Биоинформатика

    2003

    ;

    19

    :

    524

    31

    ,13

    Китано

    H

    ,

    Фунахаши

    A

    ,

    Мацуока

    Y

    и др. .

    Использование диаграмм процессов для графического представления биологических сетей

    .

    Nat Biotechnol

    2005

    ;

    23

    :

    961

    6

    .14

    Куперштейн

    I

    ,

    Коэн

    DP

    ,

    Pook

    S

    и др. .

    NaviCell: веб-среда для навигации, курирования и обслуживания больших карт молекулярных взаимодействий

    .

    BMC Syst Biol

    2013

    ;

    7

    :

    100

    .15

    Kutmon

    M

    ,

    van Iersel

    MP

    ,

    Bohler

    A

    и др. .

    PathVisio 3: расширяемый набор инструментов для анализа путей

    .

    PLOS Comput Biol

    2015

    ;

    11

    (

    2

    ):

    e1004085

    ,16

    Мацуока

    Y

    ,

    Ghosh

    S

    ,

    Kikuchi

    N

    и др. .

    Payao: платформа сообщества для курирования модели пути SBML

    .

    Биоинформатика

    2010

    ;

    26

    (

    10

    ):

    1381

    3

    .17

    Czauderna

    T

    ,

    Klukas

    C

    ,

    Schreiber

    F.

    Редактирование, проверка и перевод карт SBGN

    .

    Биоинформатика

    2010

    ;

    26

    (

    18

    ):

    2340

    1

    ,19

    Псомопулос

    FE

    ,

    Vitsios

    DM

    ,

    Baichoo

    S

    и др. .

    BioPAXViz: приложение cytoscape для визуального исследования эволюции метаболических путей

    .

    Биоинформатика

    2017

    ;

    33

    :

    1418

    20

    .20

    Heirendt

    L

    ,

    Arreckx

    S

    ,

    Pfau

    T

    и др. .

    Создание и анализ моделей на основе биохимических ограничений: COBRA Toolbox v3.0

    .

    Nat Protoc

    2018

    . Препринт arXiv: https://arxiv.org/abs/1710.04038.21

    King

    ZA

    ,

    Dräger

    A

    ,

    Ebrahim

    A

    и др. .

    Escher: веб-приложение для создания, совместного использования и встраивания визуализации биологических путей с большим количеством данных

    .

    PLOS Comput Biol

    2015

    ;

    11

    (

    8

    ):

    e1004321

    .22

    Vehlow

    C

    ,

    Hasenauer

    J

    ,

    Kramer

    A

    и др. .

    iVUN: интерактивная визуализация сетей неопределенных биохимических реакций

    .

    BMC Bioinformatics

    2013

    ;

    14

    (

    Suppl 19

    ):

    S2

    ,23

    Pratt

    D

    ,

    Chen

    J

    ,

    Welker

    D

    и др..

    NDEx, сетевой обмен данными

    .

    Cell Syst

    2015

    ;

    1

    (

    4

    ):

    302

    5

    .24

    Carlin

    DE

    ,

    Demchak

    B

    ,

    Pratt

    D

    и др. .

    Распространение сети в киберинфраструктуре cytoscape

    .

    PLOS Comput Biol

    2017

    ;

    13

    :

    e1005598

    .25

    Миллер

    AK

    ,

    Yu

    T

    ,

    Britten

    R

    и др..

    Репозитории вычислительных моделей биологических систем с учетом истории изменений

    .

    BMC Bioinformatics

    2011

    ;

    12

    (

    1

    ):

    22

    .26

    Cuellar

    AA

    ,

    Lloyd

    CM

    ,

    Nielsen

    PF

    и др. .

    Обзор CellML 1.1, языка описания биологических моделей

    .

    Моделирование

    2003

    ;

    79

    (

    12

    ):

    740

    7

    .27

    Wolstencroft

    K

    ,

    Krebs

    O

    ,

    Snoep

    JL

    и др. .

    FAIRDOMHub: репозиторий и среда для совместной работы для обмена исследованиями системной биологии

    .

    Nucleic Acids Res

    2017

    ;

    45

    (

    D1

    ):

    D404

    7

    ,28

    Dogrusoz

    U

    ,

    Cetintas

    A

    ,

    Demir

    E

    и др..

    Алгоритмы для эффективных запросов к базам данных путей на основе составных графов

    .

    BMC Bioinformatics

    2009

    ;

    10

    (

    1

    ):

    376

    .29

    Thiele

    I

    ,

    Palsson

    BØ.

    Протокол для создания высококачественной метаболической реконструкции в масштабе генома

    .

    Nat Protoc

    2010

    ;

    5

    (

    1

    ):

    93

    121

    .31

    Rappaport

    N

    ,

    Twik

    M

    ,

    Plaschkes

    I

    и др. .

    MalaCards: объединенный сборник болезней человека с разнообразными клиническими и генетическими аннотациями и структурированным поиском

    .

    Nucleic Acids Res

    2017

    ;

    45

    :

    D877

    87

    .32

    Gyori

    BM

    ,

    Bachman

    JA

    ,

    Subramanian

    K

    и др..

    От моделей слов до исполняемых моделей сетей сигнализации с помощью автоматизированной сборки

    .

    Мол Сист Биол

    2017

    ;

    13

    :

    954

    .33

    Juty

    N

    ,

    Le Novere

    N

    ,

    Laibe

    C.

    Identifiers.org и реестр MIRIAM: ресурсы сообщества для обеспечения постоянной идентификации

    .

    Nucleic Acids Res

    2012

    ;

    40

    (

    D1

    ):

    D580

    6

    .34

    Rougny

    A

    ,

    Yamamoto

    Y

    ,

    Nabeshima

    H

    и др. . Завершение сигнальных сетей с помощью абдуктивных рассуждений с экспериментами по возмущениям. В: 25-я Международная конференция по индуктивному логическому программированию , Киото, Япония,

    2015

    ,35

    Эдгар

    R

    ,

    Домрачев

    M

    ,

    Lash

    AE.

    Омнибус экспрессии гена: репозиторий массива данных экспрессии гена nCBI и гибридизации

    .

    Nucleic Acids Res

    2002

    ;

    30

    (

    1

    ):

    207

    10

    ,36

    Papatheodorou

    I

    ,

    Fonseca

    NA

    ,

    Keays

    M

    и др. .

    Атлас экспрессии: экспрессия генов и белков в нескольких исследованиях и на организмах

    .

    Nucleic Acids Res

    2018

    ;

    46

    (

    D1

    ):

    D246

    51

    .37

    Grossman

    RL

    ,

    Heath

    AP

    ,

    Ferretti

    V

    и др..

    На пути к общему видению геномных данных рака

    .

    N Engl J Med

    2016

    ;

    375

    :

    1109

    12

    0,38

    Улен

    M

    ,

    Fagerberg

    L

    ,

    Hallstrom

    BM

    и др. .

    Тканевая карта протеома человека

    .

    Наука

    2015

    ;

    347

    (

    6220

    ):

    1260419

    .39

    Villéger

    AC

    ,

    Pettifer

    SR

    ,

    Kell

    DB.

    Аркадия: инструмент визуализации метаболических путей

    .

    Биоинформатика

    2010

    ;

    26

    (

    11

    ):

    1470

    1

    .40

    Bach

    B

    ,

    Riche

    NH

    ,

    Hurter

    C

    и др. .

    На пути к однозначному объединению границ: исследование объединенных чертежей для визуализации сети

    .

    IEEE Trans Vis Comput Graph

    2017

    ;

    23

    :

    541

    50

    .41

    Munzner

    T.

    h4: размещение больших ориентированных графов в трехмерном гиперболическом пространстве. В: Proceedings of VIZ ’97: Visualization Conference, Information Visualization Symposium и Parallel Rendering Symposium , Phoenix, AZ,

    1997

    ,

    2

    10

    .42

    Duncan

    CA

    ,

    Eppstein

    D

    ,

    Goodrich

    MT

    и др. .Ломбарди рисунки графиков. In

    Brandes

    U

    ,

    Cornelsen

    S

    (eds),

    Графический рисунок: 18-й Международный симпозиум, GD 2010, Констанц, Германия, 21-24 сентября 2010 г.

    .Отредактированные избранные статьи.

    Springer Berlin Heidelberg

    ,

    Berlin, Heidelberg

    ,

    2011

    ,

    195

    207

    .43

    Czerwinska

    U

    ,

    Calzone

    L

    и др.

    Bar .

    DeDaL: приложение cytoscape 3 для создания и преобразования схем сети, управляемых данными и структурой

    .

    BMC Syst Biol

    2015

    ;

    9

    :

    46

    .44

    Холтен

    Д.

    Hierarchical Edge Bundles: визуализация отношений смежности в иерархических данных

    .

    IEEE Trans Vis Comput Graph

    2006

    ;

    12

    (

    5

    ):

    741

    8

    .45

    Satagopam

    V

    ,

    Gu

    W

    ,

    Eifes

    S

    и др. .

    Интеграция и визуализация данных трансляционной медицины для лучшего понимания болезней человека

    .

    Большие данные

    2016

    ;

    4

    (

    2

    ):

    97

    108

    .46

    Серый

    KA

    ,

    Yates

    B

    ,

    Уплотнение

    RL

    и др. .

    Genenames.org: ресурсы HGNC в 2015 г.

    .

    Nucleic Acids Res

    2015

    ;

    43

    (

    , выпуск базы данных

    ):

    D1079

    85

    .47

    Pundir

    S

    ,

    Martin

    MJ

    ,

    O’Donovan

    C.

    UniProt knowledge. In

    Wu

    CH

    ,

    Arighi

    CN

    ,

    Ross

    KE

    (eds),

    Биоинформатика белка: от модификаций белков и сетей до протеомики

    .

    New York, NY

    :

    Springer New York

    ,

    2017

    ,

    41

    55

    .48

    Hastings

    J

    ,

    Owen

    G

    ,

    Dekker

    et al. . .

    ChEBI в 2016 году: улучшенные услуги и расширяющаяся коллекция метаболитов

    .

    Nucleic Acids Res

    2016

    ;

    44

    (

    D1

    ):

    D1214

    19

    .49

    Ashburner

    M

    ,

    Ball

    CA

    ,

    Blake

    JA

    и др..

    Онтология генов: инструмент для объединения биологии

    .

    Нат Генет

    2000

    ;

    25

    :

    25

    9

    .50

    Bohler

    A

    ,

    Wu

    G

    ,

    Kutmon

    M

    и др. .

    Reactome с точки зрения WikiPathways

    .

    PLOS Comput Biol

    2016

    ;

    12

    (

    5

    ):

    e1004941

    .51

    Кутмон

    M

    ,

    Riutta

    A

    ,

    Nunes

    N

    и др..

    WikiPathways: охват всего разнообразия знаний о путях

    .

    Nucleic Acids Res

    2016

    ;

    44

    :

    D488

    94

    .52

    Vera-Licona

    P

    ,

    Крышка

    E

    ,

    Barillot

    E

    и др. .

    OCSANA: оптимальные комбинации вмешательств из сетевого анализа

    .

    Биоинформатика

    2013

    ;

    29

    (

    12

    ):

    1571

    3

    .53

    Fariñas del Cerro

    L

    ,

    Inoue

    K

    (eds),

    Логическое моделирование биологических систем

    .

    Хобокен, штат Нью-Джерси

    :

    Wiley and Sons, Inc.

    ,

    2014

    .54

    Mi

    H

    ,

    Schreiber

    F

    ,

    Moodie

    S

    и др. .

    Системная биология Графическая нотация: язык потока операций Уровень 1, версия 1.2

    .

    Дж Интегр Биоинформ

    2015

    ;

    12

    :

    340

    81

    .55

    Klipp

    E

    ,

    Herwig

    R

    ,

    Kowald

    A

    и др. .

    Системная биология на практике

    .

    Weinheim

    :

    Wiley-VCH

    ,

    2005

    .56

    Büchel

    F

    ,

    Rodriguez

    N

    ,

    Swainston

    N

    и др. .

    Path3Models: крупномасштабное создание вычислительных моделей из карт биохимических путей

    .

    BMC Syst Biol

    2013

    ;

    7

    :

    116

    .57

    Chang

    A

    ,

    Scheer

    M

    ,

    Grote

    A

    и др. .

    BRENDA, AMENDA и FRENDA информационная система по ферментам: новое содержание и инструменты в 2009 г.

    .

    Nucleic Acids Res

    2009

    ;

    37

    :

    D588

    92

    .58

    Wittig

    U

    ,

    Rey

    M

    ,

    Weidemann

    A

    и др. .

    SABIO-RK: обновленный ресурс для ручной настройки кинетики биохимических реакций

    .

    Nucleic Acids Res

    2018

    ;

    46

    (

    D1

    ):

    D656

    60

    . 59

    Обручи

    S

    ,

    Sahle

    S

    ,

    Калибры

    R

    и др. .

    COPASI – симулятор COmplex PAthway

    .

    Биоинформатика

    2006

    ;

    22

    (

    24

    ):

    3067

    74

    ,60

    Рауэ

    A

    ,

    Steiert

    B

    ,

    Schelker

    M

    и др..

    Data2Dynamics: среда моделирования, адаптированная для оценки параметров в динамических системах: рис. 1

    .

    Биоинформатика

    2015

    ;

    31

    (

    21

    ):

    3558

    60

    .61

    Stapor

    P

    ,

    Weindl

    D

    ,

    Ballnus

    B

    и др. .

    PESTO: Параметр EStimation TOolbox

    .

    Биоинформатика

    2018

    ;

    34

    (

    4

    ):

    705

    7

    .62

    Maiwald

    T

    ,

    Timmer

    J.

    Динамическое моделирование и подгонка нескольких экспериментов с помощью PottersWheel

    .

    Биоинформатика

    2008

    ;

    24

    (

    18

    ):

    2037

    43

    ,63

    Fröhlich

    F

    ,

    Kaltenbacher

    B

    ,

    Theis

    FJ

    и др. .

    Масштабируемая оценка параметров для сетей биохимических реакций в масштабе генома

    .

    PLOS Comput Biol

    2017

    ;

    13

    :

    e1005331

    .64

    Penas

    DR

    ,

    González

    P

    ,

    Egea

    JA

    и др. .

    Оценка параметров в моделях крупномасштабной системной биологии: параллельная и самоадаптирующаяся кооперативная стратегия

    .

    BMC Bioinformatics

    2017

    ;

    18

    (

    1

    ):

    52

    .65

    Froehlich

    F

    ,

    Kessler

    T

    ,

    Weindl

    D

    и др..

    Эффективная параметризация крупномасштабных механистических моделей позволяет прогнозировать лекарственный ответ для линий раковых клеток

    .

    bioRxiv

    2017

    :

    174094

    .66

    Hass

    H

    ,

    Masson

    K

    ,

    Wohlgemuth

    S

    и др. .

    Прогнозирование лиганд-зависимых опухолей по многомерным сигнальным признакам

    .

    Npj Syst Biol Appl

    2017

    ;

    3

    :

    27

    .67

    Fey

    D

    ,

    Halasz

    M

    ,

    Dreidax

    D

    и др. .

    Модели сигнальных путей как биомаркеры: моделирование активности JNK для конкретных пациентов позволяет прогнозировать выживаемость пациентов с нейробластомой

    .

    Sci Signal

    2015

    ;

    8

    (

    408

    ):

    ra130

    .68

    Dorel

    M

    ,

    Barillot

    E

    ,

    Зиновьев

    A

    и др..

    Сетевые подходы к прогнозированию лекарственного ответа и разработке таргетной терапии рака

    .

    Biochem Biophys Res Commun

    2015

    ;

    464

    (

    2

    ):

    386

    91

    0,69

    Закон

    V

    ,

    Knox

    C

    ,

    Djoumbou

    Y

    и др. .

    DrugBank 4.0: новый свет на метаболизм лекарств

    .

    Nucleic Acids Res

    2014

    ;

    42

    :

    D1091

    7

    .70

    Bento

    AP

    ,

    Gaulton

    A

    ,

    Hersey

    A

    и др. .

    База данных биоактивности ChEMBL: обновление

    .

    Nucleic Acids Res

    2014

    ;

    42

    :

    D1083

    90

    .71

    Kuhn

    M

    ,

    Szklarczyk

    D

    ,

    Pletscher-Frankild

    S

    и др. .

    STITCH 4: интеграция белок-химических взаимодействий с пользовательскими данными

    .

    Nucleic Acids Res

    2014

    ;

    42

    :

    D401

    7

    .72

    Канехиса

    M.

    Молекулярно-сетевой анализ заболеваний и лекарств в KEGG. В

    Hiroshi

    M

    ,

    Charles

    D

    ,

    Minoru

    K.

    (eds),

    Data Mining для системной биологии: методы и протоколы

    .

    Тотова, Нью-Джерси

    :

    Humana Press

    ,

    2013

    ,

    263

    75

    .73

    Basu

    A

    ,

    Bodycombe

    NE

    ,

    Cheah

    JH

    и др. .

    Интерактивный ресурс для определения генетических и клональных зависимостей рака, на которые нацелены малые молекулы

    .

    Ячейка

    2013

    ;

    154

    (

    5

    ):

    1151

    61

    .74

    Cheng

    F

    ,

    Jia

    P

    ,

    Wang

    Q

    и др. .

    Количественное сетевое картирование интерактома кинома человека раскрывает новые ключи к открытию рациональных ингибиторов киназ и индивидуализированной терапии рака

    .

    Oncotarget

    2014

    ;

    5

    (

    11

    ):

    3697

    710

    ,75

    Huang

    R

    ,

    Southall

    N

    ,

    Wang

    Y

    и др. .

    Фармацевтическая коллекция NCGC: исчерпывающий ресурс клинически одобренных лекарств, позволяющий перепрофилировать и химическую геномику

    .

    Sci Transl Med

    2011

    ;

    3

    (

    80

    ):

    80ps16

    .76

    Chanrion

    M

    ,

    Kuperstein

    I

    ,

    Barrière

    C

    и др. .

    Сопутствующая активация Notch и делеция p53 запускают эпителиально-мезенхимальный переход и метастазирование в кишечнике мышей

    .

    Нац Коммуна

    2014

    ;

    5

    :

    5005

    .77

    Jdey

    W

    ,

    Thierry

    S

    ,

    Russo

    C

    и др. .

    Синтетическая летальность, обусловленная лекарствами: обход генетики опухолевых клеток с помощью комбинации ингибиторов AsiDNA и PARP

    .

    Clin Cancer Res

    2017

    ;

    23

    :

    1001

    11

    ,78

    Grieco

    L

    ,

    Calzone

    L

    ,

    Бернар-Пьеро

    I

    и др. .

    Интегративное моделирование влияния сети MAPK на решение судьбы раковых клеток

    .

    PLoS Comput Biol

    2013

    ;

    9

    (

    10

    ):

    e1003286

    .79

    Thiele

    I

    ,

    Swainston

    N

    ,

    Fleming

    RMT

    и др..

    Глобальная реконструкция метаболизма человека по инициативе сообщества

    .

    Nat Biotechnol

    2013

    ;

    31

    :

    419

    25

    .80

    Brunk

    E

    ,

    Sahoo

    S

    ,

    Zielinski

    DC

    и др. .

    Recon3D позволяет получить трехмерное изображение вариаций генов в метаболизме человека

    .

    Nat Biotechnol

    2018

    ;

    36

    :

    272

    81

    .81

    Viceconti

    M

    ,

    Hunter

    P.

    Виртуальный физиологический человек: через десять лет после

    .

    Annu Rev Biomed Eng

    2016

    ;

    18

    :

    103

    23

    .

    © Автор (ы) 2018. Опубликовано Oxford University Press.

    Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 /), что разрешает неограниченное повторное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии правильного цитирования оригинальной работы.

    Гороскоп, имя и судьба. Совместимость имен и знаков зодиака

    Значение имени — Совместимость по знаку зодиака — выбор имени — именные гороскопы

    Случайно — N. eVERTY? Интуитивно или «по расчету»? Как бы там ни было, но имя майора имя неоспоримо.В древности их не называли, а игнорировали Иванами. Они проигнорировали — это означает «проецируемый», потому что «привить», «река» из общеславянской «речи». Отсюда и «высказывать», «разряжать», «предсказывать».

    Следующий звуковой вариант слова «реки» — не что иное, как «рок», рок. В Праславянском глагол ректи. Появилась усилительная форма уректи. Что означало «много говорить», «убираться» и даже «гладко». Итак, представьте, какую силу у него есть название, если это слово человек должен слышать каждый день на протяжении всей своей жизни.

    Есть теория о недостаточности импликаций. Ребенок рождается с определенной программой, отчество и фамилия он уже «обречен», родителям остается только сделать выбор имени, чтобы помочь ему раскрыть свою жизненную цель. Гороскоп рождения манки подтверждает эту теорию. В астрологии существует такое понятие как качественная дистилляция ( « ректи. » ) — Уточнение времени рождения по внешнему виду и даже имени. Так что определитесь, позволяя построить верный гороскоп.То же, только наоборот, можно по знаку зодиака или планетам, которые были нанесены в момент рождения, определить и вероятное человеческое имя. Как он будет звучать, резким или мелодичным … буквы могут подчеркнуть его характер и то, что такое звуковая вибрация. Все очень взаимосвязано.

    Имя по восходящему знаку зодиака

    Как восходящий знак в гороскопе рождения выбирает имя?

    * (Эта информация предполагает знание асцендента в гороскопе. Совет : Рассчитайте, узнайте свой ).

    Force О мед в точке Ascendent. Знаки Овна, Льва, Стрельца. Для них твит:

    Планета Марс, Плутон, Солнце, Юпитер

    Родился П. р. такие обстоятельства отличаются энергичностью, импульсивностью, фабричностью, иногда агрессивностью. Они яркие, амбициозные. Поэтому в именах таких людей часто встречаются звонкие согласные ряды и открытые гласные.Чтобы имя звучало гордо и независимо, где-то даже «пугающе», львиное «RR» … например: например: Arthur-R, Eduar-RD, Ar-Ron, Alexander-R, AR-R-Tom , Ар-Ркадиум, Ар-Расный, Эльдар-Р, Гер-Рман, Яр-Рослав, Егор-Р, Мар-РК, Рр. Руслан, Мар RT, Тамар-РА, Мар-Ргарита, Дар Рай, Екатерина Рина, Ар-Рина, Вар-Рвара, Гер-Репруда … подчеркнули букву «П».

    Также «А» из часто встречающихся вызовов (открытые): Андрей, Алексей, Авдея, Ария, Ради, Радослав, Степан, Адам, Анджей, Азаря, Злата, Марианна, Агата, Агия, Ая, Аида, Александра, Алла, Аста, Раиса, Васса, Василиса, Жанна, Лариса, Надежда, Мария, Адель, Алена, Ярослав, Апрель, Ануся…

    Часто одни и те же правила распространяются на отчества и фамилии: Гайдар, Арбенин, Кадаров, Ардов … Часто значение фамилии прямо расписано «военными», «горячими» темами — бойцы, горрячев, Краснов, майор, Пожарский, Удальцов, Стрельцы …

    Сила З. эмлей в точке Асцендента. Знаки Телец, Дева, Козерог. Они им соответствуют

    Планеты Венера, Меркурий, Сатурн.

    Такие люди От стабильности, обстоятельств, солидности, некоторого консерватизма.Поэтому их часто называют традиционными, «старыми» именами, или Отцом, Бабушкой, Дедом … Например: Матвей, Даниил, Любомир, Михаил, Святослав, Давид, Глеб, Анатолий, Анисим, Антон, Илья, Никита, Богдан, Борис, Василий, Вадим, Вениамин, Виктор, Всеволод, Павел, Евдокия, Антонина, Василина, Вероника, Виктория, Галина, Капитолина, Ева, Майя, Таисия, Татьяна …

    Это уже «спокойная» тема, поэтому в названиях преобладают глухие согласные, а их гораздо больше, чем гласных.Часто это выглядит как различные вариации букв «у», «ф», «п», «ш»: Тимофей, Мефодий, Петр, Остап, Гури, Софья, Фекла, Устина, Ульяна, Полина …

    В именах есть что-то успокаивающее, «простое», от земли: Федулов, Шукшин, Шапошник, Пахомов, Фушин, Чехов, Шевчук, Попов …

    Force IN LED га в точке подъема. Близнецы, весы, водолей.

    Планеты Меркурий, Венера, Уран.

    Воздушная стихия — все живое, мобильное, открытость, легкость в общении. Такие имена должны легко произноситься, если нужно издалека позвонить человеку или представить большую аудиторию: Иван, Юрий, Эрнест, Олег, Сергей, Томас, Семен, Роланд, Валерий, Игорь, Алексей, Алиса, Алина, Елена, Альбина, Вера, Дина, Клара, Светлана, Эдита, Элла …

    Часто в именах, отчестве и именах таких людей встречаются двойные гласные: Даниил, Георгий, Леон, Эдуард, Анастасия, Валерия, Глория, Евгения, Евдокия, Зоя, Зинаида, Клавдия, Лиана, Ксения…

    Присутствуют соответствующие согласные, с характерным преобладанием букв «с», «е», «и», «н», «с»: Зинаида, Инга, Екатерина, Лидия, Нелли, Нина, Эвелина, Савелий, Феликс, Станислав. , Николай, Геннадий, Константин, Евгений …

    Характерные фамилии: Леонов, Измайлов, Зиновьев, Есенин, Савельев, Минин …

    Особенность «воздушных» имен — они хорошо рифмуются.

    Force IN oDD В точке подъема. Признаки рака, скорпиона, рыбы. Они им соответствуют

    Планеты Луна, Марс, Плутон, Нептун.

    С водной стихией, связанной с эмоциональностью Восприятие, поэтому имена часто окрашены в теплые мягкие тона. Или (в случае страсти скорпионов) есть сильное эмоциональное обещание с претензиями на вызов, магией, сексуальностью. Если это рыба (Нептун) — мелодично, лирически, загадочно. Частой характерной чертой является наличие мягкого знака в имени, отчестве и фамилии.Частые звуки: «л», «ч»: Илья, Валентин, Леонте, Меленти, Олег, Феликс, Фидель, Юлиус, Адель, Алина, Анита, Амелия, Джульетта, Елена, Лили, Лия, Лолита, Люсьен, Людмила, Любовь , Милена, Нилель, Наталья, Олеся, Ольга, Селена, Татьяна, Улит, Полина, Ульяна, Эльвира, Юля, Юдифиг …

    Часто встречаются звуки «О», «Я», «Ю», «Ы»: Варфоломей, Василий, Моисей, Вячеслав, Николай, Фома, Эммануил, Янис, Аглая, Виола, Вириния, Лейла, Мария, Мелания, Симон. , Ювент, Яна …

    Фамилии не менее «колоритны»: Бальмонт, Флоренский, Малевич, Волонтир, Мельник, Маяковский, Воячич, Плиев…


    Имена знаков зодиака

    Фары

    Овен лев Стрелец Весы для близнецов Водолея

    Вода Земля

    * Не требуется Название должно соответствовать планете вашего знака зодиака. Все зависит от того, какие качества вы хотите развить в себе или конкретно указано.В именах гороскопа вы заметите, что одни имена повторяются, подходят и другие знаки. Есть знаки и соответствующие планеты, которые дружелюбны — гармонично сочетаются. Если воспользоваться предоставленной здесь информацией, можно подобрать пластиковое имя, которое только расширит границы возможностей и позволит личности развиваться более разносторонне.

    Гороскоп имени

    Выбор имени по восходящему знаку зодиака — это только один из факторов и, как видите, часто обусловлен астрологическим влиянием знаков и планет.Вы уже, скажем так, смогли самостоятельно выбрать несколько вариантов имени для своего рожденного ребенка, соответствующих определенному знаку зодиака. Уже известно время рождения. Асцендент вы можете узнать у астролога или самостоятельно рассчитать на онлайн-сервисе. Но как выбрать из списка наиболее подходящее имя? Как называются гороскопы?

    Имена астрологии основаны на нумерологии. Каждое имя складывается по цифрам и в конце соответствует одному из 9 однозначных чисел. Каббалистические числа, в свою очередь, соотносятся с планетой.И дело в том, чтобы найти название для самого сильного и благоприятного рождения по гороскопу планеты. Определите такую ​​планету, найдите ее на личной натальной карте в рамках астрологической консультации.

    Гороскоп имени Могу скорректировать ваш самостоятельный выбор. Например, ребенок по восходящему знаку льва. Следуя рекомендациям, вы выбрали несколько названий, подходящих для группы пожарных знаков. А потом самостоятельно произвел нумерологический расклад. В результате одно из названий соответствует числу 6 (Планета Венера), другое — числу 1 (Планета Солнце).Возможно, у Солнца на натальной карте не очень хорошие показатели, оно повреждено суровыми аспектами со стороны «злых» планет, предсказывающих не самую легкую жизнь. А у Венеры, напротив, есть аспекты творчества и гармонии. Выбор очевиден.

    по этой таблице, вы можете самостоятельно рассчитать

    нумерологический гороскоп:

    Число имени — рассчитать

    * Не требуется имя должно соответствовать планете вашего знака зодиака.Все зависит от того, какие качества вы хотите развить в себе или конкретно указано. Есть знаки и соответствующие планеты, которые дружелюбны — гармонично сочетаются. Если воспользоваться этой информацией, можно подобрать пластиковое имя, которое только расширит границы возможностей и позволит личности развиваться более разносторонне.

    Дополнительная информация — как выбрать совместимость зодиакальных имен:

    Дружественные знаки зодиака и имена:

    Не дружите:

    Овен, Лев, Стрелец;

    Лев — рак;

    Рак, Телец, Весы, Козерог, Рыба;

    Овен — Телец;

    Водолей, Лев, Дева, Близнецы;

    Стрелец — Козерог;

    Водолей, Рак и Дева;

    Дева — Стрелец;

    Скорпион, Телец, Дева и Козерог

    Близнецы — Козерог.

    * Важно, чтобы ваш знак зодиака дружил или соответствовал знаку именного зодиака.

    Например: Вы родились под знаком рака — ваше имя не указывает на знак рыбы. Это достаточно дружелюбное, гармоничное сочетание. Но если вы теленок, и ваше имя находится под влиянием Овна — это будет нежелательное сочетание для вас, неудобное, которое может даже привести к неприятию собственного имени и сможет его изменить.

    С помощью информации здесь вы можете на многих этапах «работать» с именами, а также определять совместимость людей по их именам.

    ___________________________________________________________________________________________________

    Раздел подготовлен с использованием сборника текстов С.В. Шестопалова «Предиктивная астрология».

    имени по знаку зодиака, совместимость имен, названный гороскоп,

    Считается, что имена людей и знаков зодиака наделены особым зарядом энергии и их нужно учитывать при выборе имени ребенку.Правильный выбор имени помогает человеку в, а неправильный человек делает человека для постоянной борьбы с определенными силами, неизвестными ему и за его пределами.

    Название имени — энергия, которая оказывает большое влияние на жизнь человека. Эта энергия взаимодействует с энергией знака зодиака. Необходимо, чтобы это энергетическое сочетание было гармоничным.

    Как определить ребенка по дате его рождения?

    При гармоничном сочетании человек попадает в благоприятные условия, развивает свои лучшие качества и способности, словно помогает каким-то неведомым силам.Такие люди находятся в прекрасной форме, физической и психологической, очень часто выполняя все задуманное, добиваются отличных результатов.

    Когда сочетание названия и не гармонично, все происходит наоборот. Положительные качества и способности развиваются слабо, но чаще вообще не получают развития. Люди не достигают больших результатов в жизни. В этой связи выбор имени по знаку зодиака — один из важнейших факторов.

    Верный выбор имени своего малыша по гороскопу положительно повлияет на него как на личность.Родителям, желающим удачно назвать своего малыша, важно помнить, что, дав своему ребенку имя, несовместимое со знаком зодиака, вы можете лишить его возможностей для раскрытия способностей, реализации своих талантов и успеха в жизни. .

    Выбрать имя мальчику или девочке несложно. Просто необходимо изучить совместимость имен и знаков зодиака.

    Кроме того, важно знать, что некоторые имена, такие как мужчины и женщины, совместимы одновременно с несколькими знаками зодиака.Это благоприятный фактор. Посещая своего ребенка своему ребенку, вы расширите его возможности, тем самым увеличив шансы на жизнь успешной и счастливой.

    Как позвонить по гороскопу?


    Имя определяет характер и судьбу человека. Имя, значение имени и судьба тесно связаны. Имена для детей можно подбирать по-разному, например, можно выбрать подходящие имена для знака зодиака.Есть специальный гороскоп с названием, в котором учитывается сочетание характера знака зодиака и названия имени. Например, имена в январе содержат свой особый звуковой ряд, который придает обладателям этих имен дополнительную творческую энергию. Определить наиболее применяемые имена по своему знаку зодиака поможет этот гороскоп.

    Овен

    Овны часты и прямолинейны. Они целеустремленные и настойчивые, заботливые и преданные своим близким, хотя иногда могут быть излишне эгоистичными.Мужчины-Овны очень привлекательны, но в жизни часто бывают расточительны. Самые благоприятные имена: Борис, Святослав, Степан, Андрей и Александр. Совместимые имена Аркадий, Богдан, Борис, Владимир, Егор и Юрий.

    Женщины-Овны ветренны и самоотверженно. Обладают большой женской привлекательностью, заставляющей мужчин совершать подвиги. Самые благоприятные имена Александр, Анастасия, Василиса, Галина, Дарья, Лидия, Надежда.

    теленок

    Сказки — очень материалистичный и практичный знак.Мужчины-Тельцы любят экономить. Обладают большей силой воли и запасом жизненных сил. Могли делать выгодные свидания и зарабатывать деньги с нуля. Мужчинам больше всего подходят имена: Александр, Анатолий, Вадим, Денис, Марк.
    Женщины-Тельцы — хорошие хозяйки, мама, с земными заботами и желаниями. Иногда бывают очень упрямыми. Самые благоприятные имена: Диана, Зоя, Инна, Ирина, Майя, Римма, Элеонора.

    Близнецы

    Близнецы — хранитель любой информации, всегда полон идей и стремится черпать информацию из всех возможных источников.Мужчины-Близнецы очень независимы, часто не хотят жениться, нарушают правила общества. Мужчинам подходят имена Даниил, Игорь, Константин, Никита, Станислав.

    Женщины очаровательны, общительны и остроумны. Однако их постоянная изменчивость усложняет жизнь окружающим. Наиболее сочетаются с этим знаком женские имена Валерий, Елена, Нелли.

    Раки очень порядочные, чуткие и неконфликтные. Мужчины скрывают свои чувства, при этом они очень преданные и верные мужья. Они больше всего подходят для имен Арсений, Василий, Вячеслав, Григорий, Денис, Дмитрий, Илья, Лев, Семен, Станислав, Степан, Тимофей, Феликс, Эдуард, Юлий, Петр, Роберт.

    Женщины очень ранены и нежны, очень женственны. Лучшие имена: Юлия, Богдан, Джульетта, Диана, Дина, Поделиться, Елена, Елизавета, Лидия, Лия, Луиза, Мелания, Мелисса, Олеся, Селена, Саймон, София, София, Яна, Ольга, Эмма.

    Львы очень темпераментны и горды. Мужчины щедрые и высокомерные. Они любят строить большие планы и хвастаться своими достижениями перед другими. Их обаяние может затмить любые их недостатки. Самые удачные имена для мужчин: Саша, Макар, Альберт, Анатолий, Антон, Марк, Арнольд, Артем, Артур, Богдан, Гевер, Данил, Захар, Иван, Илья, Кирилл, Лев, Леонид, Назар, Николай, Петр, Прохор, Роберт, Роман, Ростислав, Руслан, Эльдар, Ян.

    Женщины требовательны и бескомпромиссны. Они требуют светского общества и внимания к собственной персоне. Несмотря на это, они становятся идеальными супругами и хозяйками. Подойдут следующие имена: Александра, Алла, Анжела, Антонина, Арина, Изабелла, Варвара, Дарья, Диана, Жанна, Клара, Лада, Лида, Лолита, Любовь, Маргарита, Надежда, Наташа, Нонна, Регина, Роза, Роксана, Ростислав, Ульяна, Лера, Элла, Эльвира, Эмма, Юлия, Яна.

    Дева

    Девы — самые любопытные представители зодиака.Они педантичны и рациональны. У мужчин есть цель найти идеального супруга. При этом могут быть сами хорошие мужья, обеспечившие себе семью. Тимофей, Денис, Степан, Владислав, Павел, Эмиль, Всеволод, Станислав, Дмитрий, Денис, Игнат, Геннадий и Глеб.

    Женщины очень прилежны и трудолюбивы. Нерешительность и большие просьбы мешают наладить прочные отношения. Самые удачные имена Диана, Елизавета, Ирина, Виктория, Валентина, Анастасия, Анна, Инна, Кристина, Ксения, Зинаида, Зоя, Инесса, Инга и Алевтина, Мария, Наталья, Раиса.

    Весы

    Часто нерешительна, неконфликтна и не терпит одиночества. Мужчины очень амбициозны, вежливы и общительны. Роскошь любят и часто добиваются материального благополучия. Самые удачные имена — Никита, Артем, Владимир, Вячеслав, Михаил, Олег, Сергей, Осип, Вениамин, Константин.

    У женщин развито чувство превосходства: они разбираются в искусстве, красивой одежде, ценят комфорт. Имена, усиливающие характеристику шкалы весов — Надежда, София, Вера, Елена, Каролина, Белла, Виолетта, Карина, Клара, Евгения, Любовь, Людмила, Злата, Анжела, Ангелина.

    Скорпион

    Скорпионы активны и уверены в себе. Они максималисты. Мужчины чувствуют ложь и умеют манипулировать людьми. Мужчинам подходят такие имена, как Дмитрий, Валерий, Федор, Родион и Филипп.
    Женщины самодостаточны, выбирают только лучшее. Лучшие имена для них — Зинаида, Яна, Тамара и Анастасия.

    Стрелец

    Стрелец — благородная натура. Честный, мужественный, боритесь за справедливость. Мужчины красноречивые и смелые, свободолюбивые.Больше всего арты подходят именам Георгий, Александр, Егор, Иван, Юрий, Жора, Степан, Василий, Стефан, Вячеслав, Серафим, Аристарх, Спартак, Николай, Станислав.

    Женщины независимы и экстравагантны. Они неутомимы в поисках новых ощущений и впечатлений. Они вечно молоды душой и никогда не откажутся от приключений. Подойдут такие имена: Алина, Жанна, Диана, Тамара, Марианна, Василиса, Муза, Александр, Мартин, Марина, Варвара, Екатерина.

    Козерог

    Для Козеров очень важен авторитет.Им нужно испытывать уважение и восхищение. Мужчины очень трудолюбивы и консервативны. Они закрытые и лаконичные. Для такого мужчины женщина всегда будет как каменная стена. Имена: Артур, Будимир, Борис, Бронислав, Василий, Глеб, Ефрем, Егор, Кир, Руслан, Ратмир, Петр, Трофим, Виталий, Кирилл, Максим наиболее благоприятен для этого знака.

    Женщины очень ответственные и рациональные, серьезные и требовательные, очень привлекательные. Подойдут следующие имена: Евгений, Линда, Вера, Васса, Дарья, Зинаида, Ида, Евгения, Кира, София, Нонна, Рената, Нина, Нора, Татьяна, Ольга, Полина, Наталья.

    Водолей

    Водолей — мечтательный и необычный знак. Мужчины постоянно жаждут новых приключений (в том числе и любви), их считают чудаками, но их оригинальные идеи иногда заслуживают внимания. Они подходят к именам Алексей, Аркадий, Артур, Валентин, Виктор, Виталий, Всеволод, Геннадий, Григорий, Роман, Семен, Аверян, Андрей, Вальдемар, Варфоломей, Барлемир, Валерий, Валендель, Владимир, Всеволод, Владислав, Гелий, Герман. , Глеб, Евгений, Дорофей, Руслан, Ипполит, Платон, Ян, Эммануил.

    Женщина элегантна и обаятельна, прямолинейна и искренна, нелегко пойти на компромисс. Имена Виктория, Ксения, Светлана, Альбина, Алина, Анна, Илона, Белла, Аэлита, Влада, Алевтина, Виолетта, Виталий, гелий, Виола, Гелеген, Глория, Джон, Дарина, Изольда, Изавета, Ия, Линда , Изабелла, Иоланта, Илона, Ирина, Ирма, Луиза, Жанна, Нелли, Новелла, Светлана, Нонна, Эльза, Эвелина, Юлиана, Яна, Юнна, Фрида.

    Рыба

    Рыба — самый загадочный знак зодиака.Они мечтатели и романтики. Мужчины милые, дипломатичные и очень ленивые. Всю жизнь помогает счастливому делу. Больше всего этим людям подходят имена Иннокентий, Евгений и Ростислав.

    Женщины очень элегантны и самоотверженны, их можно искренне любить и быть любимыми. Обладайте богатым воображением. Имена Валентина, Марина, Антонина и Маргарита.

    Таротаро желает успехов и процветания.

    Характер и судьба человека во многом зависят от его имени. Вибрация звуков влияет на настроение и даже на здоровье людей, поэтому очень важно подобрать подходящее сочетание букв, соответствующее дате рождения.В последнее время молодые родители все чаще выбирают имена по знаку зодиака, и они абсолютно правы, ведь такой шаг избавит малыша от трудностей и жизненных неурядиц, ему будет легче адаптироваться в этом мире, найти себе общий язык с окружающими людьми, чтобы реализовать себя.

    Связь между знаком зодиака и именем

    Очень часто бывает, что, слушая его гороскоп, человек с ним не соглашается. Например, педантичная и осторожная Дева отмечает, что в ее характере есть независимость и чуткость близнеца.Все потому, что характер человека и его дальнейшая судьба формируется под влиянием различных факторов. Вот почему необходимо выбирать имена по знаку зодиака так, чтобы они гармонировали с планетами, покровительствующими при рождении. Каждой комбинации звуков соответствует своя планета. Затем она будет управлять обладателем имени и наделить его определенными качествами и умениями.

    Влияние имени на судьбу

    Если имя выбрано правильно, оно помогает раскрыть человеку все его положительные качества, реализовать возможности.Даже жизненные обстоятельства подтолкнут его к правильным решениям, к реализации задуманных проектов. Такой человек будет чувствовать гармонию, находиться в отличной умственной и физической форме. Можно сказать, что это везение, которому в руки попадает все желаемое: деньги, любовь, карьера, счастье. Если имена по знаку зодиака не подходят, то такие люди часто не могут развиваться, будут заблокированы положительные качества, данные природой. В худшем случае в характере человека начнут проявляться негативные черты.Поэтому, если в семье родилась девочка, необходимо пересмотреть все женские имена по знаку зодиака, чтобы жизнь малышки была легкой, счастливой и беззаботной.

    Как выбрать имя

    Выбрать имена по знаку зодиака для новорожденных достаточно просто, для этого нужно посмотреть, какие из них относятся к тому или иному месяцу. Совсем не обязательно, если малыш родился в созвездии близнецов, выбирайте его имя из предложенного списка, есть возможность выбирать из других знаков зодиака, гармонирующих с «родным».Красиво сочетаются друг с другом Овен и Стрелец, то есть все огненные знаки. Следующая группа состоит из Водолея, Девы и Рака. Также гармонируют между собой Рыбы, Телец, Козерог, Рак и Весы. Красиво сочетаются Телец, Скорпион, Козерог и Дева. Последняя группа — Близнецы, Лев, Водолей и Дева. Если имя принадлежит сразу нескольким созвездиям, это позволяет расширить свои возможности. При этом некоторые даже мужские имена по знаку зодиака не гармоничны, поэтому стоит подумать и, может быть, даже поменять имя или использовать его краткий вариант.Сармонические пары: Овен — Телец, Рак — Лев, Стрелец — Дева, Козерог — Стрелец, Козерог — Близнецы.

    Выбирая ребенка, родители должны смотреть на время года и дату рождения, знак зодиака, восточный гороскоп. Так, например, если ребенок родился летом, ему подойдут мягкие, ласковые и легкие имена. На зиму же наоборот твердое что-то твердое, с согласными, коротким и сонным. Астрологи также советуют изучить характеристику имени.Например, Агата — имя для девушки смелой, уверенной в себе, Роман — для хорошего, веселого мальчика.

    Мужские имена

    Ниже будут представлены наиболее подходящих имен по знаку зодиака для мальчиков По гороскопу:

    Женские имена

    Будут указаны самые популярные имена, по мнению астрологов, среди которых вы Можно выбрать

    Для того, чтобы выбрать имя ребенку, вы можете изучить ряд учений, убеждений, научного обоснования.Многие считают, что правильный выбор имени поможет заложить прекрасную судьбу, счастливое будущее. Некоторые астрологи считают, что имя нужно давать только на основании его совместимости со знаком зодиака. Это поможет подчеркнуть и приумножить все положительные качества характера, а также уменьшить отрицательные черты.

    Овен

    Этот знак отличается нравственностью и обаянием. . Мальчики-Овны от натуры благородные, упрямые, прямые и общительные. Чтобы подчеркнуть благородство и сдержать упрямство, лучше выбирать имена: Александр, Андрей, Адам, Аркадий, Богдан, Борис, Владимир, Егор, Юрий.

    Девочки-Овны обладают независимостью и упрямством. Но в то же время в них есть нежность, чувственность и настойчивость. Будут хорошие имена: Анастасия, Анжела, Алла, Александр, Василиса, Галина, Дарья, Надежда, Жанна, Лидия, Лариса.

    теленок

    У мальчиков-Тельцов в характере преобладают такие качества , как оптимизм, жизнелюбие, отвага и настойчивость. Они всегда добиваются желаемого, но расслабиться им плохо. Для усиления хороших качеств лучше выбирать имена: Антон, Анатолий, Артур, Борис, Василий, Вадим, Егор, Илья, Денис, Павел, Никита, Матвей.

    Девушек отличает задумчивость, осмысленность, практичность. Они вообще ничего не делают, всегда считают ходы. Но здесь им совершенно неудобно. Для уступчивости и мягкости подходят имена: Антонина, Вера, Вероника, Виктория, Инна, Зоя, Ирина, Диана, Марина, Карина, Полина, Элеонора, Диана и Инна.

    Близнецы

    Мальчики обладают многими талантами Благодаря этому они развивают величие и значимость. Мужчины могут стать жестокими и хладнокровными.Чтобы этого не произошло, подходят имена: Аркадий, Анатолий, Евгений, Даниил, Валерий, Макар, Константин, Станислав, Эдуард, Юрий.

    Хорошим выбором имен для девочек будут: Алина, Анжелика, Алиса, Анастасия, Елена, Екатерина, Елена, Вероника, Дина, Елена, Инга, Ксения, Надежда, Нелли, Маргарита, Оксана, Хеллен.

    Рак

    Мальчиков отличает свобода и фантазия . Часто может отвлекаться по пустякам. Считайте их более смелыми и серьезными именами: Андрей, Арсений, Валентин, Василий, Юрий, Роберт, Максим, Леонид.

    Девушки всегда верны своему партнеру, надежны и добры, но не всегда могут уверенно сделать выбор и принять непростое решение. Имена: Яна, Елена, Лолита, Лилия, Юлия, Олеся, Елена и Джульетта будут решительнее.

    лев

    Мальчики, рожденные под этим знаком , Предпочитают сильные, величественные имена: Александр, Алексей, Аполлон, Альберт, Аркадий, Илья, Роберт, Марк, Родион, Руслан, Кирилл, Давид.

    Красоту и величие девушек-львов подчеркивают имена: Алла, Антонина, Александр, Алина, Диана, Дарья, Вероника, Сюзанна, Роза, Кристина, Надежда, Элеонора.

    Дева

    Мальчики этого знака внимательные, интеллектуальные и добрые Они четко расставляют жизненные приоритеты. Но к этим качествам добавляется и раздражающее. Оптимизма и легкости добавят имена: Глеб, Виктор, Геннадий, Григорий, Никита, Степан, Виктор, Тимофей, Леонте, Эрнест, Ростислав, Борис.

    У девушек этого знака большой потенциал, им подходят имена: Анна, Анастасия, Алевтина, Ирина, Инна, Стелла, Кристина, Валентина, Раиса, Зинаида, Регина, Мария, Кира.

    Весы

    Мальчики внешне очень привлекательны Но они очень боятся оставаться одни. Они легко флиртуют, но серьезно настроены на серьезные отношения. Добавить решения помогут имена: Артем, Альберт, Антон, Алексей, Виталий, Вениамин, Виктор, Осип, Семен, Сергей, Филипп, Михаил, Леонид, Павел.

    Девушки очень разборчивы и разборчивы. Они привыкли все получать от жизни. Создайте ситуацию именами: любовь, Людмила, Вера, София, Надежда, Каролина, Елена, Евгения.

    Скорпион

    Мальчики от природы очень влюблены , обладают страстным характером, но могут быть злобными, самодовольными и раздражающими. Помогите смягчить характер имен: Аркадий, Артем, Яков, Родион, Филипп, Валерий, Оскар, Дмитрий и Федор.

    Девочки сильные, смелые и несгибаемые, нежные и мягкие. Добавят имена: Агафья, Агнес, Матильда, Марта, Татьяна, Тамара, Таисия, Мария.

    Стрелец

    Мальчики сочетают в себе лучшие качества — доброту, нежность, понимание, ум, любознательность и силу.Чтобы еще больше сбалансировать все эти качества, подходят имена: Иван, Александр, Юрий, Василий, Вячеслав, Станислав, Степан, Георгий, Николай, Егор.

    В девушках тоже гармонично сочетаются все черты характера. Для еще большего усиления всех качеств подходят имена: Алина, Марина, Муза, Марианна, Тамара, Жанна, Диана, Василиса и Варвара.

    Козерог

    Мальчики — лучше всего этот спокойный и осуждающий знаку подходят имена: Артур, Борис, Василий, Трофим, Кирилл, Руслан, Глеб и Егор.

    Девушки недостаточно сдержаны, обаятельны и просты. Эти качества помогут укрепить имена: Вера, Дарья, Наталья, Рената, Зинаида, Полина, Кира и Ольга.

    Водолей

    Мальчики добрые, веселые, умные и задумчивые . Имена: Андрей, Всеволод, Виталий, Владислав, Глеб, Геннадий, Ян помогут стать более судебными и постоянными.

    Девушки этого самолета несколько непостоянны, упрямы и очень эмоциональны. Имена добавят гармонии: Анна, Альбина, Алина, Виола, Белла, Ирина, Влад, Виталий и Илона.

    Рыба

    Мальчикам не хватает дружелюбия и эмоциональности . Поможет в этом исправить имена: Василий, Владислав, Вадим, Афанасий, Тимофей, Валентин и Никита.

    Девушкам-рыбкам удачи и оптимизма придадут эти имена: Валерия, Вера, Венера, Инна, Ева, Марта, Лилия, Лада, Алина и Полина.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    2021 © Все права защищены.