Экспрессия — что это такое Экспрессивность в биологии, медицине и психологии

Экспрессия — что это такое Экспрессивность в биологии, медицине и психологии

Вниманию практикующих врачей!

Вниманию практикующих врачей!

Сообщаем Вам, что с 01 июля 2015 г. лаборатория расширяет спектр диагностических услуг. В прейскурант в раздел «Полимеразная цепная реакция (ПЦР). Вирусные инфекции. Папилломавирус» вводится новая лабораторная услуга:

Название исследования

Клинический материал

Метод исследования

Срок исполнения

Коэкспрессия онкобелков р16/Ki67

Цервикальный соскоб жидкостный

Тест «Коэкспрессия онкобелков р16/Ki67» назначается дополнительно к услуге 031212 «ВПЧ-ПАП-тест жидкостный» и позволяет выявить женщин, у которых высокая вероятность обнаружения предраковых изменений и рака шейки матки.

Белок р16 – регулятор клеточного цикла, ингибитор циклинзависимой киназы E2F. В норме E2F связана с белком супрессором pRB. Процесс их связывания контролирует белок р16, тем самым подавляя чрезмерную пролиферацию клеток эпителия (рис.1). В норме синтез самого белка р16 подавляется по механизму «обратной связи», поэтому концентрация р16 в нормальной клетке очень мала, и проявляется негативной иммуноцитохимической реакцией. Под действием онкобелков Е6 и Е7 ВПЧ высокого онкогенного риска нарушается связывание E2F с pRB, что сопровождается увеличением клеточной пролиферации, и в ответ на это для подавления пролиферации увеличивается экспрессия р16 (рис.2). Поэтому гиперэкспрессия онкобелка р16 может служить маркером злокачественной трансформации клеток эпителия шейки матки.

Рис.1. Нормальная регуляция

клеточного цикла.

Рис.2. Нарушение регуляции клеточного цикла при инфицировании ВПЧ.

Белок Ki-67 – маркер клеточной пролиферации, экспрессируется в течение всех активных фаз клеточного цикла и отражает митотическую активность клеток. При поражении эпителия шейки матки ВПЧ высокого канцерогенного риска уровень Ki-67 повышается. Доказано, что уровень экспрессии Ki-67 коррелирует с тяжестью поражения шейки матки.

При иммуноцитохимическом исследовании в норме в небольшом количестве клеток будет положительная реакция на Ki-67 и отрицательная реакция на р16. Одновременное обнаружение р16 и Ki-67 в одной клетке (коэкспрессия) – признак поломки генетических механизмов в клетке и онкогенной трансформации, вызванной ВПЧ высокого канцерогенного риска.

Многонациональное многоцентровое исследование с участием более 27000 женщин (PALMS – Primary ASC-US, LSIL Marker Study) и несколько других исследований* показали высокую чувствительность и специфичность одновременного определения экспрессии онкобелков р16 и Ki-67 в выявлении патологии шейки матки.

Сеть коэкспрессии генов — Gene co-expression network

Гена коэкспрессия сеть (GCN) представляет собой неориентированный граф , где каждый узел соответствует гене , и пара узлов соединены с ребром , если существует значительная совместная экспрессия связь между ними. Имея профили экспрессии генов для нескольких образцов или экспериментальных условий, сеть коэкспрессии генов может быть построена путем поиска пар генов, которые демонстрируют аналогичный образец экспрессии во всех образцах, поскольку уровни транскриптов двух совместно экспрессируемых генов подниматься и опускаться вместе по образцам. Сети коэкспрессии генов представляют биологический интерес, поскольку коэкспрессируемые гены контролируются одной и той же программой регуляции транскрипции, функционально связаны или являются членами одного и того же пути или белкового комплекса.

Направление и тип отношений коэкспрессии не определены в сетях коэкспрессии генов; тогда как в генной регуляторной сети (GRN) направленное ребро соединяет два гена, представляя биохимический процесс, такой как реакция, трансформация, взаимодействие, активация или ингибирование. По сравнению с GRN, GCN не пытается вывести причинно-следственные отношения между генами, а в GCN края представляют только отношения корреляции или зависимости между генами. Модули или сильно связанные подграфы в сетях коэкспрессии генов соответствуют кластерам генов, которые имеют схожую функцию или участвуют в общем биологическом процессе, который вызывает множество взаимодействий между собой.

Сети коэкспрессии генов обычно строятся с использованием наборов данных, генерируемых высокопроизводительными технологиями профилирования экспрессии генов, такими как Microarray или RNA-Seq .

Содержание

  • 1 История
  • 2 Построение сетей коэкспрессии генов
    • 2.1 Мера совместного выражения
    • 2.2 Выбор порога
  • 3 Смотрите также
  • 4 Ссылки

История

Концепция сетей коэкспрессии генов была впервые введена Баттом и Коханом в 1999 г. как релевантные сети . Они собрали данные измерений медицинских лабораторных тестов (например, уровень гемоглобина) для ряда пациентов, и они вычислили корреляцию Пирсона между результатами для каждой пары тестов, и пары тестов, которые показали корреляцию выше определенного уровня, были связаны в сеть (например, уровень инсулина с сахаром в крови). Бьют и Кохан использовали этот подход позже, используя взаимную информацию в качестве меры коэкспрессии и используя данные об экспрессии генов для построения первой сети коэкспрессии генов.

Построение сетей коэкспрессии генов

Было разработано большое количество методов для построения сетей коэкспрессии генов. В принципе, все они следуют двухэтапному подходу: вычислению меры совместного выражения и выбору порога значимости. На первом этапе выбирается мера коэкспрессии, и с помощью этой меры для каждой пары генов рассчитывается оценка сходства. Затем определяется порог, и пары генов, которые имеют показатель сходства выше, чем выбранный порог, считаются имеющими значительную взаимосвязь коэкспрессии и связаны ребром в сети.

Входные данные для построения сети коэкспрессии генов часто представлены в виде матрицы. Если у нас есть значения экспрессии генов m генов для n образцов (условий), входными данными будет матрица m × n , называемая матрицей экспрессии. Например, в эксперименте с микрочипами значения экспрессии тысяч генов измеряются для нескольких образцов. На первом этапе между каждой парой строк в матрице выражений вычисляется оценка сходства (мера совместного выражения). Результирующая матрица представляет собой матрицу размера m × m, называемую матрицей подобия. Каждый элемент этой матрицы показывает, насколько одинаково изменяются уровни экспрессии двух генов. На втором этапе элементы в матрице сходства, которые превышают определенный порог (т. Е. Указывают на значимое совместное выражение), заменяются на 1, а остальные элементы заменяются на 0. Результирующая матрица, называемая матрицей смежности, представляет собой график. построенной сети коэкспрессии генов. В этой матрице каждый элемент показывает, связаны ли два гена в сети (элементы 1) или нет (элементы 0).

Читайте также:  Эндопротезирование суставов в Краснодаре цены от 143800 рублей, 6 адресов, 1540 отзывов

Мера совместного выражения

Значения экспрессии гена для разных образцов могут быть представлены в виде вектора, таким образом, вычисление меры коэкспрессии между парой генов аналогично вычислению выбранной меры для двух векторов чисел.

Коэффициент корреляции Пирсона , взаимная информация , коэффициент ранговой корреляции Спирмена и евклидово расстояние — четыре наиболее часто используемых показателя коэкспрессии для построения сетей коэкспрессии генов. Евклидово расстояние измеряет геометрическое расстояние между двумя векторами и, таким образом, учитывает как направление, так и величину векторов значений экспрессии генов. Взаимная информация измеряет, насколько знание уровней экспрессии одного гена снижает неопределенность в отношении уровней экспрессии другого. Коэффициент корреляции Пирсона измеряет тенденцию двух векторов к увеличению или уменьшению вместе, давая меру их общего соответствия. Ранговая корреляция Спирмена — это корреляция Пирсона, рассчитанная для рангов значений экспрессии генов в векторе экспрессии генов. Также использовались некоторые другие меры, такие как частичная корреляция , регрессия и комбинация частичной корреляции и взаимной информации.

У каждой из этих мер есть свои преимущества и недостатки. Евклидово расстояние не подходит, когда абсолютные уровни функционально связанных генов сильно различаются. Более того, если два гена имеют стабильно низкие уровни экспрессии, но в остальном коррелируют случайным образом, они все равно могут казаться близкими в евклидовом пространстве. Одним из преимуществ взаимной информации является то, что она может обнаруживать нелинейные отношения; однако это может стать недостатком из-за обнаружения сложных нелинейных отношений, которые не выглядят биологически значимыми. Кроме того, для вычисления взаимной информации необходимо оценить распределение данных, для чего требуется большое количество выборок для хорошей оценки. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена более устойчив к выбросам, но, с другой стороны, он менее чувствителен к значениям выражений, и в наборах данных с небольшим количеством выборок может обнаруживать много ложных срабатываний.

Коэффициент корреляции Пирсона — самый популярный показатель коэкспрессии, используемый при построении сетей коэкспрессии генов. Коэффициент корреляции Пирсона принимает значение от -1 до 1, где абсолютные значения, близкие к 1, показывают сильную корреляцию. Положительные значения соответствуют механизму активации, при котором экспрессия одного гена увеличивается с увеличением экспрессии его коэкспрессируемого гена, и наоборот. Когда значение экспрессии одного гена уменьшается с увеличением экспрессии его совместно экспрессируемого гена, это соответствует основному механизму подавления и будет иметь отрицательную корреляцию.

У меры корреляции Пирсона есть два недостатка: она может обнаруживать только линейные отношения и чувствительна к выбросам. Более того, корреляция Пирсона предполагает, что данные по экспрессии генов имеют нормальное распределение. Song et al. предложили двухвесовую среднюю корреляцию (бикор) в качестве хорошей альтернативы корреляции Пирсона. «Бикор — это мера корреляции на основе медианы, более надежная, чем корреляция Пирсона, но часто более мощная, чем корреляция Спирмена». Кроме того, было показано, что «большинство пар генов удовлетворяют линейным или монотонным отношениям», что указывает на то, что «сети взаимной информации могут быть безопасно заменены сетями корреляции, когда дело доходит до измерения взаимосвязей коэкспрессии в стационарных данных».

Выбор порога

Для выбора порога при построении сетей коэкспрессии генов использовалось несколько методов. Простой метод определения порога состоит в том, чтобы выбрать пороговое значение совместного выражения и выбрать отношения, в которых их совместное выражение превышает это пороговое значение. Другой подход заключается в использовании Z-преобразования Фишера, которое вычисляет z-оценку для каждой корреляции на основе количества выборок. Затем этот z-показатель преобразуется в p-значение для каждой корреляции, и для p-значения устанавливается пороговое значение. Некоторые методы переставляют данные и вычисляют z-оценку, используя распределение корреляций, обнаруженных между генами в переставленном наборе данных. Также использовались некоторые другие подходы, такие как выбор порога на основе коэффициента кластеризации или теории случайных матриц.

Проблема с методами, основанными на p-значении, заключается в том, что окончательное пороговое значение p-значения выбирается на основе статистических процедур (например, p-значение 0,01 или 0,05 считается значимым), а не на основании биологической информации.

WGCNA — это структура для построения и анализа сетей взвешенной коэкспрессии генов . Метод WGCNA выбирает порог для построения сети на основе безмасштабной топологии сетей коэкспрессии генов. Этот метод создает сеть для нескольких пороговых значений и выбирает порог, который приводит к сети с безмасштабируемой топологией. Более того, метод WGCNA строит взвешенную сеть, что означает, что все возможные ребра появляются в сети, но каждое ребро имеет вес, который показывает, насколько значима взаимосвязь совместного выражения, соответствующая этому ребру.

Читайте также:  Неспецифический язвенный колит у детей - medexpert

Коэкспрессия

Физико-химическая биология

Клиническая медицина

Профилактическая медицина

Медико-биологические науки

АРХИВ:

Фундаментальные исследования

Организация здравохраниения

История медицины и биологии

Последние публикации

Поиск публикаций

Архив : 2000 г. 2001 г. 2002 г.
2003 г. 2004 г. 2005 г.
2006 г. 2007 г. 2008 г.
2009 г. 2010 г. 2011 г.
2012 г. 2013 г. 2014 г.
2015 г. 2016 г. 2017 г.
2018 г. 2019 г. 2020 г.

Редакционная информация:
Опубликовать статью

  • Список членов редколлегии

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки
«Институт токсикологии Федерального медико-биологического агентства»
(ФГБУН ИТ ФМБА России)

Институт теоретической и экспериментальной биофизики Российской академии наук.

199406, Санкт-Петербург, ул.Гаванская, д. 49, корп.2

ТОМ 4, СТ. 131 (стр. 465-470) //

ПРОТОЧНАЯ ЦИТОМЕТРИЯ
АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЯ. ПОЛУЧЕНИЕ И ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ДАННЫХ

Е.Е.Зуева *
Санкт-Петербургский Медицинский Университет им. акад. И.П.Павлова, Санкт-Петербург, Российская Федерация

Резюме
Иммунофенотипирование клеток крови и костного мозга человека традиционно осуществляется методом проточной цитометрии и позволяет оценивать экспрессию нескольких маркеров одновременно. Использование многоцветного окрашивания требует корректной оценки получаемого изображения. Рассмотрены варианты коэкспрессии маркеров при проведении трехцветного окрашивания. Показана возможность оценки гетерогенности экспрессии маркеров на клетках одной популяции при анализе изображения в пространстве двумерной гистограммы.

Ключевые слова: иммунофенотипирование, проточная цитометрия, анализ изображения

Определение фенотипа клеток — как циркулирующих в крови, так и входящих в состав сложных тканей, на сегодняшний день не составляет особого труда. Для этого используют способность клеток связываться со специфическими антителами. Так как антитела могут быть получены практически к любому белку (или его фрагменту) с установленной аминокислотной последовательностью или нуклеотидной последовательностью соответствующей ДНК, то и иммунофенотипирование (ИФТ) может быть использовано практически в любых областях биологии и медицины 1 . В любом случае для визуализации целевых молекул используют антитела, меченные ферментами, металлами или флюорохромами. Проточная цитометрия (ПЦ), использующая в качестве метки моноклональных антител такие стабильные флюорохромы как флюоресцеинизотиоцианат (ФИТЦ), фикоэритрин (ФЭ), перидинин-хлорофилл протеин (Per CP) и др., обладает практически неограниченными возможностями по оценке клетки и ее компонентов. Выявление флюоресценции каждого из этих флюорохромов и усиление светового сигнала на фотоумножителях проточного цитометра позволяет одновременно получать информацию о физических параметрах клетки (размер и гранулярность) и о наличии/отсутствии экспрессии тех или иных антигенов (маркеров) 2 . Развитие технологий достаточно быстро перевело проточные цитометры из разряда приборов научного использования в рутинное оборудование клиник и сделало саму ПЦ золотым стандартом лабораторной диагностики в области иммунофенотипирования клеток 3 . Анализ коэкспрессии маркеров позволяет определять субпопуляционную принадлежность лимфоцитов и выявлять опухолевые клетки в присутствии нормальных клеточных компонентов крови и костного мозга.

Пробоподготовка
Стандартная пробоподготовка для выявления поверхностных маркеров клеток периферической крови и костного мозга осуществляется по протоколам окрашивание-лизис-отмывка и окрашивание-лизис-без-отмывки 4 . При необходимости отсрочить анализ на 2-24 часа пробоподготовка может быть дополнена фиксацией клеток образца. При необходимости выявления внутриклеточных маркеров в протокол окрашивания должна быть включена процедура пермеабилизации 5 . При работе с клеточной суспензией, в которой по определению отсутствуют эритроциты (например, ликвор или суспензия мононуклеаров, полученная в результате градиентного центрифугирования) из протокола пробоподготовки может быть исключена процедура лизиса.

Учет результатов
Анализ антигенной экспрессии осуществляется на проточном цитометре с использованием программного обеспечения для анализа больших массивов данных. Возбуждение флюоресценции происходит при прохождении клеткой фокального пятна аргонового лазера, охлаждаемого воздухом (мощность 15 mW, испускаемая длина волны 488 нм). Учет флюоресценции осуществляется при 512-547 нм, 572-591 нм и более 610 нм для FITC, PE и PerCP/PE-Cy5 каналов флюоресценции на первом (FL1), втором (FL2) и третьем (FL3) фотоумножителях соответственно. Таким образом, получают данные по прямому (FSC) и боковому (SSC) светорассеянию, а также по флюоресценции клеток, связавших флюорохром-конъюгированные антитела. Компенсация наложения флюоресценции осуществляется средствами программного обеспечения. Позитивность окрашивания с любым антителом оценивается при наложении квадрантов, определенных отрицательным изотипическим контролем.

Представление данных
Данные по прямому и боковому светорассеянию исследуемых клеток отражают на двумерных гистограммах FSC/SSC (прямое forward side scatter (FSC) и угловое side scatter (SSC) светорассеяние). Для сигнала по FSC и SSC обычно используют линейное усиление, сигналы флюоресценции могут быть усилены до четырех (пяти) декадной логарифмической шкалы. Логическое ограничение лимфоцитарного гейта определяется по нижнему и верхнему значению лимфоцитарного пика на одномерной гистограмме и применяется к двумерным гистограммам. Моноцитарный гейт касается лимфоцитарного гейта с превышением значения SSC в полтора раза. Гранулоцитарный гейт касается моноцитарного гейта и распространяется вверх по всей оси SSC. Левая и правая границы моноцитарного и гранулоцитарного кластеров определены по соответствующим пикам на одномерных гистограммах. При использовании одноцветного анализа с различными флюорохромами сигналы фотоумножителей FL1, FL2 и FL3 отражены на одномерных четырехдекадных гистограммах. При использовании многоцветного анализа данные по каналам флюоресценции отражены на двумерных четырех декадных log/log гистограммах (FL1/ FL2, FL2/ FL3 и FL3/ FL1). Квадранты в этих гистограммах (FL1/ FL2 (FITC/PE), FL2/ FL3 (PE/PerCP) и FL3/ FL1 (PerCP/FITC)) определяют две разделительные линии, фиксированные для всех измерений на одной четверти шкалы флюоресценции по абсциссе и ординате. Для анализа малоклеточных популяций могут быть также использованы смешанные линейно-логарифимированные гистограммы SSC/FL(1-3).

Читайте также:  Радикулит; обследование, лечение в; клинике; ДалиМед

Анализ данных
Анализ данных заключается в определении положения кластера клеток в многомерном пространстве проточной цитометрии. При выявлении на двумерной гистограмме Fl2/Fl1 кластера событий, позитивного по обоим маркерам, использование трехцветной метки позволяет получить четыре варианта экспрессии третьего маркера (рис.1.)


Варианты экспрессии третьего маркера на популяции клеток, позитивной по двум маркерам. На гистограмме экспрессии антигенов 1 и 2 (Аг1 и Аг2) выявлен кластер событий, позитивный по обоим антигенам (А). Внутри этого кластера экспрессия антигена 3 (Аг3) может отсутствовать (кластеры Б и В), либо быть выражена (присутствовать) (кластеры Г и Д). Таким образом, получена возможность выявить внутри кластера А четыре варианта сочетаний экспрессии маркеров: Аг1 + Аг3 — (Б), Аг2 + Аг3 — (В), Аг1 + Аг3 + (Г) и Аг2 + Аг3 + (Д).

При одновременном использовании трех антител возможно получение восьми комбинаций положительных и отрицательных популяций (табл1),

Фотоумножитель Регистрация сигнала флюорохрома Обозначение кластера на гистограмме
Fl1 Fl2 Fl3
Fl1 А
+ Б
Fl2 + В
+ + Г
Fl3 + Д
+ + Е
+ + Ж
+ + + З

расположение которых в пространстве трех четырехдекадных гистограмм (FL1/Fl2, Fl2/Fl3, Fl3/Fl1) строго определено (рис.2).


Варианты сочетанной экспрессии (бинарный вариант). Варианты сочетанной экспрессии маркеров при трехцветном окрашивании. При совместном использовании трех антител возможно получение восьми комбинаций положительных и отрицательных популяций в пространстве трех двумерных гистограмм. Буквенные обозначения аналогичны табл. 1.

Такое изображение может быть получено при гомогенном характере экспрессии, т.е. в том случае, если все клетки популяции однородно экспрессируют каждый анализируемый маркер.

Анализ коэкспрессии маркеров
Далеко не во всех случаях, популяция, позитивная по экспрессии одного маркера, также однородно экспрессирует другой маркер. Для оценки гетерогенности экспрессии маркеров на клетках одной популяции может быть использована схема изображения возможных вариантов коэкспрессии в пространстве двумерной гистограммы (рис.3).

Типы коэкспрессии антигенов. На гистограмме А представлена однородная экспрессия Аг2 и неоднородная коэкспрессия Аг1 клетками анализируемой популяции. На гистограмме Б представлен обратный вариант однородной экспрессии Аг1, при котором неоднородным образом коэкспрессируется Аг2. На гистограмме В вяывлено две популяции: популяция Аг1+Аг2- и Аг2+ популяция, обладающая гетерогенной экспрессией Аг1+. На следующих двух гистограммах изображены популяции, позитивные по одному исследуемому маркеру и негативные по другому: на гистограмме Г — популяции Аг1-Аг2+ и Аг1+Аг2+, на гистограмме Д — популяции Аг1+Аг2- и Аг1+Аг2+. При получении результата, изображенного на гистограмме Е, корректная интерпретация данных затруднена в связи с высоким уровнем аутофлюоресценции Аг1-Аг2- и наличием мертвых клеток, которые неспецифически, в равных количествах, связывают маркеры обоих антигенов. Количественное совпадение относительного содержания популяций с одинаковым суммарным фенотипом, выявленных на различных гистограммах, является внутренним контролем качества пробоподготовки.

Фактически на двумерной гистограмме может быть представлено всего несколько вариантов коэкспрессии маркеров.

Заключение
Мультипараметрический анализ данных ПЦ основан на анализе изображения, отражающего гомогенный или гетерогенный характер экспрессии маркера (маркеров) изучаемой популяции. Процесс обработки данных может быть автоматизирован и стандартизован, однако далеко не все биологические образцы удовлетворяют условиям автоматической обработки изображения 6 . Следовательно, сохраняется роль эксперта, сопоставляющего данные ИФТ с морфологией и клинической картиной заболевания. Отрицательные результаты ПЦ также должны соответствовать результатам других исследований. Таким образом, максимальная точность в диагностике достигается при сочетанном использовании автоматизированного анализа изображения и экспертной оценки биологического образца и позволяет точно ответить на простой вопрос пациента: «Я болею лейкозом?»

* Адрес для переписки: Зуева Екатерина Евгеньевна, с.н.с. лаборатории молекулярной диагностики Научно-методического центра по молекулярной медицине СПбГМУ им. акад.И.П.Павлова, ул. Л.Толстого, 6/8, Санкт-Петербург, Российская Федерация, 197089. Тел/факс: +7 812-2387194, e-mail: dinzu@mail.ru

1 Молекулярная клиническая диагностика. Методы. Под ред. С.Херрингтона и Дж. Магки, М.,Мир, 1999, 506 стр.

2 Horsburg T., S. Martin, A.J.Robson The application of flow cytometry to histocompatibility testing. Transplant Immunology 2000, 8 (1):3-15.

3 Gelman R., Wilkening C. Analyses of quality assessment studies using CD45 for gating lymphocytes for CD3+CD4+%. Cytometry (Comm in Clin Cytometry) 2000; 42:1-4.

4 Gratama JW, Sutherland DR, Keeney M, Papa S. Flow cytometric enumeration and immunophenotyping of hematopoietic stem and progenitor cells. J Biol Regul Homeost Agents 2001;15:14-22.

5 Hrusak O., Porwit-MacDonald A. Antigen expression patterns reflecting enotype of acute leukemias. Leukemia 2002; 16:1233-1258.

6 Cualing HD. Automated analysis in flow cytometry. Cytometry. 2000 Apr 15;42(2):110-3

Ссылка на основную публикацию
Экоклав порошок для приготовления суспензии для приема внутрь 125 мг 31,25 мг5 мл флакон 25 г — цена
Экоклав ПОХОЖИЕ Экоклав Инструкция по применению Описание: Состав: Показания к применению: Фармакокинетика: Фармакодинамика: Противопоказания: Гиперчувствительность (в т.ч. к цефалоспоринам и...
Щелкающий палец — лечение заболевания без операции
Восстанавливаем гибкость пальцев Я искала для себя информацию о том, как вернуть гибкость пальцев или хотя бы остановить процесс скованности...
Щелкающий палец (стенозирующий лигаментит) на руке лечение без операции в домашних условиях народным
Щелкающий палец Щелкающий палец, который по-научному называется «стенозирующим лигаментитом» – заболевание, относящееся к сухожильно-связочному аппарату кисти руки. Основные симптомы этой...
Экофлор — инструкция по применению, описание, отзывы пациентов и врачей, аналоги
Экофлор — обзор пробиотика от компании Вектор-Бигальм Дисбактериоз – достаточное частое явление, как у взрослых, так и у детей. Нарушение...
Adblock detector