Мелешко ольга россь: Дом родной Россь: Из истории Росси

Содержание

В январе 2018 года родились

1 января

Жук Виктория Игоревна, г.п.Россь, девочка, 3,15 кг.
Раецкая Вероника Евгеньевна, г.Свислочь, мальчик, 4,45 кг.
Терешко Виолетта Николаевна, Новогрудский р-н, с/с Петревичи, д. Каменка, девочка, 3,3 кг.

2 января

Бердник Марта Ярославовна, г. Лида, мальчик, 3,4 кг.
Богдан Мария Сергеевна, г. Щучин, девочка, 3,7 кг.
Данько Алеся  Викторовна, г.п.Кореличи, мальчик, 3,64 кг.
Дымарчук Ольга Николаевна, Свислочский р-н, д.Ханевичи, мальчик, 2,75 кг.
Лункевич Ольга Викторовна, г. Гродно, мальчик, 3,15 кг.
Мацкевич Лилия Ивановна, г. Лида, мальчик, 3,95 кг.
Перко Наталья Юрьевна, г. Новогрудок, мальчик, 4,5 кг.
Саболевич Елена Андреевна, г.Волковыск, девочка, 3,55 кг.
Садовничая Татьяна Вячеславовна, г.Мосты, девочка, 3,5 кг.
Таруть Алеся Викторовна, г. Ивье, девочка, 4,15 кг.

3 января

Бильмон Дарья Викторовна, г. Ивье, девочка, 3,5 кг.
Болтач Надежда Михайловна, а.г. Дониловичи, мальчик, 2,35 кг.
Иванович Светлана Владимировна, г.Гродно, мальчик, 3,02 кг.
Кабаненко Светлана Олеговна, г. Новогрудок, мальчик, 3,3 кг.

Луцевич Анна Святославовна, а.г. Поречье, мальчик, 4,35 кг.
Протасевич Виктория Сергеевна, Волковысский р-н, д.Конюхи, мальчик, 2,94 кг.
Семенцова Маргарита Сергеевна, г. Гродно, девочка, 3,5 кг.
Ханько  Инна Георгиевна, Кореличский р-н,  д.Полужье, мальчик, 3,71 кг.

4 января

Будевич Елена Леонидовна, г. Могилев, девочка, 3,8 кг.
Вилькевич Елена Викторовна, г. Щучин, девочка, 3,8 кг.
Касперович Ксения Николаевна, г. Ивье, мальчик, 3,75 кг.
Касько Мария Валерьевна, г. Мосты, девочка, 3,85 кг.
Микоша Надежда Ивановна, г. Волковыск, мальчик, 4,2 кг.
Павлович Мирослава Сергеевна, д.Н.Ятвезь, девочка, 3,1 кг.
Ромаусова Юлия Викторовна, г.п.Россь, девочка, 4,15 кг.
Руденик Татьяна Александровна, г.п.Красносельский, девочка, 3,6 кг.
Сивова Ольга Николаевна, г. Гродно, девочка, 3,5 кг.
Стончюс Елена Владимировна, г. Гродно, девочка, 3,35 кг.
Фомина Ангелина Анатольевна, г.Волковыск, девочка, 3,3 кг.
Шляхтюк Яна Вацлавовна, г. Гродно, мальчик, 3,8 кг.
Янушкевич Анна Иосифовна, Вороновский р-н, д.Погородно, мальчик, 3,4 кг.

5 января

Аполоник Ольга Александровна,  г.Новогрудок, мальчик, 3,5 кг.
Будилович Елена Николаевна, г.Мосты, девочка, 3,6 кг.
Бутаревич Светлана Ивановна, г. Лида, девочка, 2,8 кг.
Горина Светлана Олеговна, г. Гродно, девочка, 3,75 кг.
Колендо Оксана Викторовна, Новогрудский р-н, г.п. Любча, девочка, 3,35 кг.
Котлинская Анастасия Васильевна, г.Гродно, девочка, 3,2 кг.
Логезо Виктория Александровна, г. Лида, мальчик, 3,6 кг.
Невгень Оксана Романовна, г.Скидель, девочка, 3,23 кг.
Пучкова Татьяна Александровна, Берестовицкий р-н, д.Кваторы, мальчик, 3,75 кг.
Радюк Татьяна Гжеславовна, г. Гродно, девочка, 3,25 кг.
Скачкова Евгения Юрьевна, г.Гродно, мальчик, 4,68 кг.
Турчук Ольга Павловна, г.Волковыск, мальчик, 4,1 кг.
Янушкевич Надежда Юрьевна, Волковысский р-н, а.г.Шиловичи, мальчик, 3,14 кг.

6 января

Григорьева Анастасия Геннадьевна, г. Гродно, мальчик, 4,15 кг.
Нерод Марина Ивановна, г.Гродно, мальчик, 3,2 кг.
Новик Юлия Владимировна, г.Гродно, девочка, 3,67 кг.
Паракель-Коленда Ирина Мечиславовна, г.Волковыск, мальчик, 3,45 кг.

7 января

Биканячева Юлия Владимировна, г. Гродно, мальчик, 3,25 кг.

Кичкайло Ольга Ивановна, г.п.Россь, мальчик, 3,32 кг.
Мишкович Надежда Алексеевна, г. Гродно, мальчик, 4,0 кг.
Руткевич Екатерина Николаевна, г.Гродно, девочка, 3,5 кг.
Шмыгира Мария Николаевна, г.Волковыск, девочка, 3,16 кг.

8 января

Апаннович Анна Леонардовна, г. Гродно, мальчик, 3,65 кг.
Апуневич Анна Николаевна, а.г.Б.Эйсмонты, девочка, 4,2 кг.
Апуневич Дарья Яновна, г.Гродно, девочка, 2,98 кг.
Ашуркевич Марина Григорьевна, д. Лабно-Огородники, мальчик, 4,2 кг.
Белобокая Ирина Алексеевна, Берестовицкий р-н, а.г.Пограничный, мальчик, 3,25 кг.
Гурская Юлия Ежевна, г.Гродно, мальчик, 3,98 кг.
Дрозд Дарья Ивановна, девочка, 3,35 кг.
Кизер Татьяна Юрьевна, г.Скидель, девочка, 3,53 кг.
Лукашевич Диана Генриховна, девочка, 3,05 кг.
Слабейко Елена Игоревна,  г.п.Кореличи, девочка, 3,11 кг.
Смолей Елена Чеславовна, г.п.Б.Берестовица, мальчик, 3,45 кг.
Якубович Анастасия Васильевна, Волковысский р-н, д.Конюхи, мальчик, 4,82 кг.

9 января

Антух Карина Юрьевна, г.Гродно, мальчик, 4,09 кг.
Аполайко Алена Олеговна, а.г.Коптевка, мальчик, 3,5 кг.

Борель Ольга Николаевна, г.Свислочь, мальчик, 4,02 кг.
Войтович Надежда Игоревна, а.г. Вертелишки, девочка, 3,85 кг.
Голоюх Ольга Геннадьевна, г.Гродно, мальчик, 3,45 кг.
Гулиева Анастасия Сергеевна, г. Гродно, девочка, 3,15 кг.
Дереченик Ольга Олеговна, г.Мосты, девочка, 3,65 кг.
Заводская Татьяна Ивановна, г. Лида, мальчик, 4,45 кг.
Полякова Юлия Сергеевна, г. Гродно, мальчик, 3,95 кг.
Прокопенко Диана Магомедовна, г.Гродно, девочка, 3,025 кг.
Скресь Диана Алексеевна, а.г. Вертелишки, девочка, 2,9 кг.
Спугряш Наталия Ивановна, г. Гродно, мальчик, 3,65 кг.
Толстых Елена Михайловна, г.п.Россь, девочка, 2,52 кг.

10 января

Апекун Алена Ивановна, Мостовский р-н, д.Стрельцы, девочка, 2,53 кг.
Денисевич Екатерина Геннадьевна, г.Мосты, мальчик, 4,15 кг.
Зубович Анна Ивановна, г.Гродно, мальчик, 3,6 кг.
Каспер Анна Евгеньевна, г.Гродно, мальчик, 3,59 кг.
Конон Ольга Викторовна, г.Мосты, мальчик, 3,1 кг.
Курило Екатерина Сергеевна, г.Волковыск, девочка, 2,95 кг.
Костина Виктория Александровна, г.Гродно, мальчик, 3,75 кг.

Кудраева Ольга Ивановна, г.Гродно, девочка, 3,23 кг.
Кузьмицкая Ксения Юрьевна, г.Гродно, девочка, 3,0 кг.
Куль Ольга Леонидовна, г. Гродно, девочка, 2,5 кг.
Матьюк Ирина Иосифовна, г. Лида, мальчик, 3,65 кг.
Пуцко Екатерина Валерьевна, г. Ивье, д. Гончары, девочка, 3,15 кг.
Слуцкая Елена Ивановна, г.Гродно, девочка, 4,5 кг.
Тупик Светлана Ивановна, г.Гродно, девочка, 2,49 кг.
Шляхтенко Ольга Валентиновна, г.п.М.Берестовица, девочка, 3,48 кг.

11 января

Альжонова Дарья Леонидовна, г.Гродно, мальчик, 2,88 кг.
Ботвин Александра Олеговна, г.п.Красносельский, мальчик, 3,25 кг.
Лондарь Ольга Васильевна, Кореличский р-н, д.Турец, мальчик, 3,8 кг.
Лысевич Ольга Анатольевна, г.Свислочь, девочка, 3,02 кг.
Мазейчук Вероника Васильевна, г.п.Россь, мальчик, 2,9 кг.
Непогода Наталия Александровна, Кореличский р-н, г.п Мир, мальчик, 3,15 кг.
Струпинская Дарья Александровна, г.Гродно, девочка, 3,18 кг.
Филатова Алина Юрьевна, г.Гродно, мальчик, 3,54 кг.
Шепетюк Мария Александровна, г. Новогрудок, мальчик, 3,2 кг.

12 января

Горбач Ирина Анатольевна, г. Гродно, девочка, 3,7 кг.

Давидович Елена Генриковна, а.г. Подольцы, девочка, 3,1 кг.
Жемайтук Марина Федоровна, г. Гродно, мальчик, 3,1 кг.
Заяц Юлия Викторовна, г.Волковыск, девочка, 3,5 кг.
Исакова Олеся Николаевна, д. Бараново, девочка, 3,36 кг.
Лапко Виктория Викторовна, г. Гродно, девочка, 3,45 кг.
Ласюк Наталья Юрьевна, д.Волпа, девочка, 3,05 кг.
Левко Екатерина Викторовна, г.Ошмяны, девочка, 4,23 кг.
Назаревич Анисья Михайловна, г. Гродно, девочка, 2,95 кг.
Суровец Дарья Ивановна, г. Новогрудок, девочка, 3,35 кг.

13 января

Боровская Юлия Олеговна, г. Гродно, мальчик, 3,8 кг.
Драгун-Серик  Инна Ивановна, г. Гродно, девочка, 2,85 кг.
Клименкова Юлия Михайловна, г.Гродно, девочка, 3,57 кг.
Тарима Светлана Николаевна, а.г.Правые Мосты, девочка, 3,74 кг.

14 января

Белич Марина Чеславовна, г.Волковыск, мальчик, 3,55 кг.
Егорова Александра Евгеньевна, г.п.Красносельский, мальчик, 3,7 кг.
Кичкайло Татьяна Юрьевна, г.п. Красносельк, девочка, 3,35 кг.
Лаврецкая Диана Васильевна, Ивьевский р-н, д. Генюковщина, девочка, 3,4 кг.
Челеевская Светлана Анатольевна, г.Скидель, мальчик, 2,68 кг.

Юрчук Инна Игоревна, г.Волковыск, мальчик, 3,32 кг.

15 января

Крайняя Елена Сергеевна, Новогрудский р-н, с/с Вселюб, д. Б. Карныши, мальчик, 3,4 кг.
Кантор Виктория Валерьевна, г.Гродно, мальчик, 3,23 кг.
Мошко Иванна Богдановна, г.Волковыск, мальчик, 3,35 кг.
Михайловская Марина Николаевна, Новогрудский р-н, с/с Ладеники, д. Кмитянка, девочка, 3,7 кг.
Севко Виктория Викторовна, г. Лида, мальчик, 3,7 кг.
Титова Наталья Анатольевна, д.Пограничный, мальчик, 3,3 кг.
Чечет Ольга Петровна, г.п.Красносельский, девочка, 3,2 кг.

16 января

Барановская Наталья Николаевна, а.г.Обухово, девочка, 3,44 кг, мальчик, 3,3 кг.
Бондаренко Дарья Анатольевна, Дятловский р-н, д. Засетье, мальчик, 4,25 кг.
Василеня Галина Сергеевна, г.Берестовица, девочка, 3,35 кг.
Воробьева Ольга Геннадьевна, г.Гродно, мальчик, 3,25 кг.
Витко Ирина Эдвардовна, г. Гродно, мальчик, 2,95 кг.
Войтехович Светлана Викторовна, г.Мосты,  мальчик, 2,85 кг.
Дубень Светлана Анатольевна, г.Скидель, девочка, 3,19 кг.
Жарич Ирина Николаевна, г. Новогрудок, мальчик, 3,85 кг.

Каскевич Ольга Николаевна, г.Мосты, девочка, 2,85 кг.
Карнашевская Дарья Анатольевна, г. Новогрудок, девочка, 2,95 кг.
Корчаковская Татьяна Владимировна, г.Скидель, мальчик, 3,2 кг.
Люляк Елена Викторовна, г.Гродно, мальчик, 3,3 кг.
Матвейчик Ольга Мироновна, аг.Василишки, девочка, 3,6 кг.
Народовская Марина Александровна, г.Гродно, девочка, 3,18 кг.
Петровская Оксана Евгеньевна, д.Стародубовая, мальчик, 2,87 кг.
Пиколович Наталия Ивановна, Мостовский р-н, д.Дубно, девочка, 3,39 кг.
Сильванович Юлия Юрьевна,  г.п.Кореличи, девочка, 3,75 кг.
Степусь Майя Владимировна, г.Гродно, мальчик, 3,58 кг.
Столярчук Марина Михайловна, г.Свислочь, мальчик, 3,9 кг.
Тетерина Анна Николаевна, г.Волковыск, мальчик, 3,95 кг.
Толмачева Екатерина Николаевна, г. Новогрудок, мальчик, 2,95 кг.
Чугай Валентина Ивановна, д.Путришки, девочка, 4,1 кг.

17 января

Веришко Алена Геннадьевна, а.г. Индура, девочка, 3,54 кг.
Высоцкая Мария Александровна, г.Гродно, девочка, 4,2 кг.
Данилович Наталья Николаевна, г.Гродно, девочка, 3,43 кг.
Дивнель Мария Игоревна, г.Гродно, девочка, 3,4 кг.

Курбанова Анна Геннадьевна, г. Гродно, мальчик, 3,8 кг.
Лапуцкая Виолетта Сергеевна, г.Гродно, девочка, 4,02 кг
Ладыко Анастасия Сергеевна, г.п.Красносельский, девочка, 2,4 кг.
Москвичева Ивона Константиновна, г. Гродно, мальчик, 3,8 кг.
Нагулевич Ирина Александровна, г. Новогрудок, девочка, 2,95 кг.
Наумик Татьяна Геннадьевна, г.Волковыск, мальчик, 3,1 кг.
Пласкевич Дарья Васильевна, г.Гродно, мальчик, 3,53 кг.
Петрукович Ирина Николаевна, г.Гродно, мальчик, 3,13 кг.
Родевич Алеся Андреевна, г.Гродно, мальчик, 4,0 кг.
Сакович Анастасия Александровна, г.Гродно, девочка, 3,32 кг.
Тарадайко Татьяна Ивановна, г.Гродно, девочка, 3,43 кг.
Хамицкая Наталия Анатольевна, г.Волковыск, девочка, 3,45 кг.
Шамаль Елена Александровна, Новогрудский р-н, г.п.Любча, девочка, 2,55 кг.
Шиманчук Ольга Антоновна, г.п.Россь, мальчик, 3,6 кг.

18 января

Бажко Вероника Александровна, г. Гродно, мальчик, 3,25 кг.
Боровская Юлия Анатольевна, г.Волковыск, девочка, 3,45 кг.
Валько Елена Петровна, г. Ивье, девочка, 3,8 кг.
Вихрова Александра Михайловна, г.Гродно, мальчик, 3,29 кг.
Войтешеня Наталья Витальевна, г. Скидель, мальчик, 3,37 кг.

Ворона Елена Сергеевна, г.Волковыск, мальчик, 4,1 кг.
Горчинская Татьяна Анатольевна, г.Гродно, девочка, 3,56 кг.
Жоглик Алена Геннадьевна, г.Гродно, мальчик, 4,13 кг.
Жук Екатерина Вячеславовна, г.Гродно, мальчик, 3,5 кг.
Зданевич Елена Геннадьевна, г. Скидель, девочка, 3,63 кг.
Кравцова Ольга Леонидовна, г.Гродно, мальчик, 4,06 кг.
Ковалева Надежда Викторовна, г.Гродно, девочка, 3,7 кг.
Ковальчук Олеся Ивановна, г.Гродно, мальчик, 2,46 кг.
Кузьмина Татьяна Павловна, г.Гродно, девочка, 3,4 кг.
Лутченко Мария Ивановна, Волковысский р-н, д.Шиловичи, мальчик, 3,4 кг.
Макаревич Татьяна Александровна, г.Гродно, мальчик, 3,65 кг.
Панок Алина Викторовна, г.Гродно, мальчик, 2,53 кг.
Романчук Оксана Олеговна, Мостовский р-н, д.Гудевичи, девочка, 3,2 кг.
Саханова Юлия Ивановна, г.Гродно, мальчик, 3,08 кг.
Самохвал Татьяна Валентиновна, г.Гродно, девочка, 2,85 кг.
Скипина Светлана Александровна, г.п.Кореличи, мальчик, 3,7 кг.
Улида Ольга Викторовна, г.Гродно, девочка, 3,2 кг.
Хонько Маргарита Викторовна, г.Гродно, мальчик, 4,1 кг.
Цидик Галина Мечиславовна, г.Гродно, мальчик, 3,6 кг.
Чемякина Екатерина Юрьевна, а.г.Вертилишки, девочка, 2,7 кг.

19 января

Брынцева Наталья Владимировна, г.Волковыск, мальчик, 3,25 кг.
Гришкевич-Хвенько Татьяна Игоревна, г.Волковыск, девочка, 3,75 кг.
Громадко Татьяна Болеславовна, г.Волковыск, мальчик, 3,75 кг.
Гусева Екатерина Николаевна, г.Гродно, мальчик, 3,82 кг.
Жагунь Анна Ивановна, г. Гродно, мальчик, 3,05 кг.
Захаревич Юлия Андреевна, г.Гродно, девочка, 3,7 кг.
Ровба Светлана Михайловна, д.Путришки, мальчик, 3,55 кг.
Толкина Галина Казимировна, Индура, девочка, 3,3 кг.
Шумель Матлуба Назаровна, г. Гродно, мальчик, 3,7 кг, девочка, 3,15 кг.
Янучёк Анна Ивановна, г. Свислочь, девочка, 2,8 кг, мальчик, 2,45 кг.

20 января

Давыдик Екатерина Анатольевна, г.Гродно, мальчик, 3,48 кг.
Елинская Анна Станиславовна, Волковысский р-н, д.Гнезно, девочка, 3,3 кг.
Леоненко Лидия Валерьевна, г.Гродно, девочка, 4,2 кг.
Марукевич Татьяна Михайловна, г.Гродно, девочка, 3,66 кг.
Мицкевич Ольга Геннадьевна, г.Гродно, мальчик, 3,27 кг, мальчик, 2,88 кг.
Спиряева Ирина Владимировна, г.Гродно, девочка, 3,24 кг.
Тажбенова Гульнара Галамдиновна, г.Гродно, мальчик, 4,09 кг.
Янулевия Наталья Александровна, г.Гродно, мальчик, 3,2 кг.

21 января

Бартошук-Ошмяна Ольга Александровна, г.Волковыск, девочка, 2,35 кг, девочка, 2,25 кг.
Ельницкая Светлана Станиславовна, г.Мосты, мальчик, 2,75 кг.
Косарева Наталья Николаевна, г.Гродно, девочка, 3,5 кг.
Косьмина Олеся Ивановна, д. Погораны, девочка, 3,48 кг.
Поделинская Наталья Яновна, г.Гродно, мальчик, 3,06 кг.
Чещевик Алена Александровна, г. Скидель, девочка, 3,3 кг.

22 января

Ванюкевич Екатерина Сергеевна, г. Гродно, мальчик, 3,25 кг.
Венслав Ирина Збигневна, г. Гродно, мальчик, 3,65 кг.
Веретило Ольга Павловна, г.п.Красносельский, 2,85 кг.
Голубович Ольга Владимировна, г.Мосты, мальчик, 3,85 кг.
Жданович Ольга Сергеевна, г.Гродно, девочка, 2,9 кг.
Ижутина Екатерина Владимировна, г.Гродно, девочка, 3,24 кг.
Лапицкая  Надежда  Викторовна, г.Гродно, мальчик, 3,29 кг.
Менеко Наталья Петровна, г.Мосты, девочка, 3,1 кг.
Микьянец Наталья Вячеславовна, Гродненский р-н, д.Котра, девочка, 3,15 кг.
Самойлик Вероника Николаевна, г.Гродно, девочка, 3,85 кг.
Сарвас Алла Викторовна, Свислочский р-н, а.г.Корнадь, мальчик, 2,85 кг.
Стасевич Олеся Вацлавовна, а.г.Юбилейный, мальчик, 3,95 кг.

23 января

Бобрик Татьяна Ивановна, г.Гродно, девочка, 3,45 кг.
Бергель Марта Александровна, г.Гродно, мальчик, 3,17 кг.
Гончарук  Зинаида  Александровна, г.Гродно, мальчик, 4,12 кг.
Ключник Юлия Михайловна, г. Скидель, мальчик, 3,2 кг.
Календа Екатерина Иосифовна, Зельвенский р-н, д.Жадейки, девочка, 2,75 кг.
Кулак-Мартиневская Оксана Ивановна, г.Барановичи, мальчик, 3,2 кг.
Лискович Надежда Валерьевна, г.Гродно, девочка, 2,45 кг, девочка, 2,28 кг.
Макарчук Наталья Витальевна, д.Подрось, мальчик, 3,9 кг.
Новицкая Елена Викторовна, г.Гродно, девочка, 2,3 кг.
Осипович Анастасия Андреевна, г.Гродно, девочка, 3,2 кг.
Портянникова Екатерина Станиславовна, г.Гродно, мальчик, 3,45 кг.
Романович Светлана Сергеевна, девочка, 3,67 кг.
Скляренко Татьяна Александровна, г. Новогрудок, девочка, 3,1 кг.
Шахторина  Татьяна  Геннадьевна, г.Гродно, девочка, 2,96 кг.

24 января

Атарик Анна Валерьевна, г.Волковыск, девочка, 3,35 кг.
Буслова Галина Александровна, г.Мосты, девочка, 1,49 кг.
Гурневич Татьяна  Анатольевна, г.Гродно, девочка, 3,69 кг.
Игнатович Виктория  Ивановна, г.Гродно, девочка, 3,74 кг.
Кардаш Елена Станиславовна, Слонимский р-н, а.г.Деревная, девочка, 3,7 кг.
Колодко Ирина Ивановна, г.Волковыск, мальчик, 2,95 кг.
Ламан Татьяна Владимировна, а.г.Ханевичи, мальчик, 3,6 кг.
Лях Татьяна Ивановна, г.п.Красносельский, девочка, 3,15 кг.
Мушкевич  Жанна  Игоревна, г.Гродно, мальчик, 3,0 кг.
Романовская Екатерина Александровна,  г.п.Кореличи, девочка, 3,7 кг.
Столяревская Наталья Ивановна, г.Волковыск, мальчик, 3,35 кг.
Толмачева Екатерина Валерьевна, г.Гродно, девочка, 3,65 кг.
Шумская Наталья Михайловна, г.Гродно, мальчик, 4,07 кг.
Ясюкевич Полина Владимировна, г. Ивье, мальчик, 3,55 кг.

25 января

Апоник Наталья Ивановна, г.Гродно, мальчик, 3,2 кг.
Башлыкова Елена Михайловна, г.Гродно, мальчик, 4,2 кг.
Дубовец Валерия Александровна, г.Гродно, мальчик, 3,66 кг.
Иодковская Мирослава Станиславовна, Мостовский р-н, д.Рудевичи, девочка, 4,0 кг.
Костевич Анна Петровна, г. Гродно, девочка, 2,95 кг.
Лемантович Виктория Валентиновна, а.г. Бенякони, мальчик, 3,95 кг.
Макарчик Екатерина Олеговна, г.Гродно, мальчик, 3,74 кг.
Пухальская Нина  Владимировна, г.Гродно, девочка, 3,28 кг.
Писарь Екатерина Викторовна, д.Волпа, мальчик, 3,2 кг.
Романчук Ирина Петровна, г.Волковыск, девочка, 2,3 кг.
Романчук Наталья Олеговна, г.Гродно, мальчик, 4,2 кг.
Шелимова  Елена  Александровна, г.Гродно, мальчик, 4,73 кг.

26 января

Будько Татьяна Владимировна, а.г. Каменка, девочка, 3,85 кг.
Гаврилова Анастасия Сергеевна, Ивьевский р-н, г.п. Юратишки, мальчик, 3,5 кг.
Гедейко Инна Викторовна, аг. Вертелишки, девочка, 3,1 кг.
Дубас Виолетта Валерьевна, г.Гродно, мальчик, 3,04 кг.
Жихович Светлана Ивановна, г.Гродно, девочка, 4,22 кг.
Коленда Екатерина Александровна, г. Ивье, мальчик, 3,1 кг.
Кревчик Вероника Яновна, г. Гродно, девочка, 3,35 кг.
Кривчун Екатерина Павловна, г. Гродно, мальчик, 3,55 кг.
Ляшевич Наталья Юрьевна, г. Гродно, мальчик, 4,45 кг.
Мелешко Ольга Ивановна, гп. Россь, мальчик, 4,9 кг.
Саросек  Гражина  Андреевна, г.Гродно, мальчик, 4,12 кг.
Тацюкевич Вероника  Петровна, г.Гродно, девочка, 3,65 кг.

27 января

Алексеенкова Елена Владимировна, г. Гродно, мальчик, 3,05 кг.
Божко Анастасия Игоревна, г.Гродно, мальчик, 4,15 кг.
Буханова Юлия Васильевна, г.Мосты, мальчик, 2,15 кг, мальчик, 2,05 кг.
Витук  Оксана  Олеговна, девочка, 3,55 кг.
Ефименко  Ольга  Сергеевна, г.Гродно, девочка, 2,02 кг.
Мазец Виктория Александровна, г.Волковыск, девочка, 2,76 кг.
Пищако Екатерина Анатольевна, г. Гродно, мальчик, 3,15 кг.
Рынгель Виктория Юрьевна, г. Ивье, мальчик, 3,45 кг.
Сачек Татьяна Валентиновна, г.Волковыск, мальчик, 3,1 кг.
Тимофеева Вероника Юрьевна, г. Гродно, мальчик, 3,5 кг.

28 января

Богдан Наталья Александровна, г. Гродно, девочка, 3,6 кг.
Завалий Маргарита Сергеевна, пос.Меньково, мальчик, 3,25 кг.
Потапович Юлия Сергеевна, г.Волковыск, мальчик, 3,9 кг.

29 января

Герасимчук Ольга Ивановна, г. Ивье, мальчик, 3,85 кг.
Григуть Александровна Дмитриевна, г. Лида, мальчик, 3,8 кг.
Клиз Инна Викторовна, Дятловский р-н, с/с Вензавец, д.Мировщина, девочка, 3,75 кг.
Кузнец Екатерина Александровна, г.Волковыск, мальчик, 3,7 кг.
Лукашевич Евгения Николаевна, г.Волковыск, мальчик, 2,95 кг.
Мережкина Светлана Ивановна, д. Каменка, девочка, 2,5 кг.
Харибина Анастасия Евгеньевна, д.Олекшицы, девочка, 2,95 кг.

30 января

Белоголовая Екатерина Валерьевна, Ивьевский р-н, с/с Бакшты, д.Довнары, девочка, 3,1 кг.
Бритько Наталья Михайловна, г.Гродно, мальчик, 4,0 кг.
Ерофеева Татьяна Владимировна, г. Новогрудок, мальчик, 3,65 кг.
Овсейчик Анастасия Олеговна, д.Изабелин, девочка, 4,0 кг.
Павлова Екатерина Геннадьевна, г. Гродно, девочка, 3,75 кг.
Поценко Татьяна Станиславовна, г. Гродно, мальчик, 3,65 кг.
Радюк Анна Геннадьевна, г.Гродно, мальчик, 3,25 кг.
Стасюлевич Екатерина Сергеевна, г.Гродно, мальчик, 3,3 кг.
Францкевич Алеся Викторовна, г. Гродно, девочка, 3,8 кг.
Халько Татьяна Николаевна, г.Гродно, девочка, 3,39 кг.
Чупина Анастасия Владимировна, г.п.Россь, мальчик, 3,6 кг.

31 января

Багдасарова Ольга Владимировна, г. Гродно, девочка, 2,95 кг.
Борель Татьяна Валерьевна, г.Свислочь, мальчик, 3,35 кг.
Вишневская Татьяна Геннадьевна, г. Гродно, девочка, 3,75 кг.
Заблоцкая Анастасия Валерьевна, г.Мосты, мальчик, 2,65 кг.
Заневская Маргарита Витальевна, г.Волковыск, мальчик, 3,55 кг.
Заянчковская Елена Николаевна, г. Новогрудок, девочка, 3,5 кг.
Здунэк Екатерина Александровна, г. Гродно, девочка, 3,05 кг.
Зеленкевич Жанна Иосифовна, г.Гродно, мальчик, 4,06 кг.
Змитревич Наталия Николаевна, г. Гродно, девочка, 3,55 кг.
Крайняя Мария Вячеславовна, г. Новогрудок, мальчик, 3,0 кг.
Леденева Дарья Сергеевна, Свислочский р-н, д.Рожки, мальчик, 3,65 кг.
Малмыго Тереза Викентьевна, Волковысский район, д. Павловщина, мальчик, 3,5 кг.
Подлиянова Дарья Владимировна, г.Гродно, мальчик, 3,05 кг.
Янович Ангелина Андреевна, г.Гродно, мальчик, 3,36 кг.


СТОИТ ПОЧИТАТЬ:
С новорожденным!

Список победителей - Рекламная игра «Удача в придачу!»

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3075481

Фамилия Имя Отчество

Лещенко Валентина Владимировна

Населенный пункт

г. Минск

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3075581

Фамилия Имя Отчество

Храповицкая Мария Викторовна

Населенный пункт

г. Минск

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3075681

Фамилия Имя Отчество

Полозова Раиса Николаевна

Населенный пункт

г. Жлобин

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3075781

Фамилия Имя Отчество

Чередник Елена Владимировна

Населенный пункт

г. Речица

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3075881

Фамилия Имя Отчество

Кухаренко Наталия Федоровна

Населенный пункт

г. Брест

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3075981

Фамилия Имя Отчество

Соколов Виктор Федосеевич

Населенный пункт

г. Минск

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3076081

Фамилия Имя Отчество

андросик ольга михайловна

Населенный пункт

г. Жлобин

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3076181

Фамилия Имя Отчество

Кунец Татьяна Александровна

Населенный пункт

г. Марьина Горка

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3078581

Фамилия Имя Отчество

Белая Людмила Ивановна

Населенный пункт

г. Светлогорск

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3079381

Фамилия Имя Отчество

Кабашников Василий Сергеевич

Населенный пункт

аг. Новая Гута

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3079481

Фамилия Имя Отчество

Понедельник Валентин Викторович

Населенный пункт

г. Марьина Горка

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3081281

Фамилия Имя Отчество

Жук Инна Леонтьевна

Населенный пункт

д. Малые Викоровичи

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3081681

Фамилия Имя Отчество

Иванчик Елена Викторовна

Населенный пункт

аг. Яхимовщина

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3082081

Фамилия Имя Отчество

Голубничая Елена Александровна

Населенный пункт

г. Марьина Горка

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3084681

Фамилия Имя Отчество

Кураш Галина Степановна

Населенный пункт

д. Великое Село

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3088281

Фамилия Имя Отчество

Варавко Светлана Александровна

Населенный пункт

д. Турец-Бояры

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3089481

Фамилия Имя Отчество

Лапицкий Владимир Михайлович

Населенный пункт

д. Буда Люшевская

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3092481

Фамилия Имя Отчество

Юневич Елена Николаевна

Населенный пункт

аг. Октябрьская

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3093581

Фамилия Имя Отчество

Марченко Томара Алексеевна

Населенный пункт

г.п. Богушевск

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3094881

Фамилия Имя Отчество

Шимчук Александра Алексеевна

Населенный пункт

аг. Старое Высокое

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3094981

Фамилия Имя Отчество

Пурвинь Галина Петушевна

Населенный пункт

д. Ратмировичи

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3096581

Фамилия Имя Отчество

Баешко Юлия Николаевна

Населенный пункт

г. Марьина Горка

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3097381

Фамилия Имя Отчество

грецкая оксана карповна

Населенный пункт

д. Старое Село

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3097481

Фамилия Имя Отчество

Тихомирова Елена Адамовна

Населенный пункт

г. Светлогорск

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3100281

Фамилия Имя Отчество

Ковалёв Дмитрий Андреевич

Населенный пункт

г. Светлогорск

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3102481

Фамилия Имя Отчество

Мицкевич Кристина Павловна

Населенный пункт

д. Старая Рудица

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3102881

Фамилия Имя Отчество

Загорская Татьяна Витальевна

Населенный пункт

г. Калинковичи

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3104081

Фамилия Имя Отчество

Земцова Наталия Анатольевна

Населенный пункт

д. Большая Комаровка

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3104281

Фамилия Имя Отчество

Коваленко Татьяна Васильевна

Населенный пункт

г. Калинковичи

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3106081

Фамилия Имя Отчество

Чурик Ирина Федоровна

Населенный пункт

аг. Великое Село

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3106281

Фамилия Имя Отчество

Мазитова Тамара Александровна

Населенный пункт

г. Светлогорск

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3114181

Фамилия Имя Отчество

Камендо Марина Михайловна

Населенный пункт

аг. Кохановичи

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3117981

Фамилия Имя Отчество

Шахалевич Наталья Андреевна

Населенный пункт

д. Большие Мотыкалы

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3118581

Фамилия Имя Отчество

Мазаник Ольга Владимировна

Населенный пункт

г. Марьина Горка

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3119881

Фамилия Имя Отчество

Теслюк Галина Сергеевна

Населенный пункт

г.п. Октябрьский

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3123381

Фамилия Имя Отчество

гречко марта александровна

Населенный пункт

д. Верхний Теребежов

Дата розыгрыша

03.08.2021

Игровой код

3123981

Фамилия Имя Отчество

Маршалко Татьяна Ивановна

Населенный пункт

г. Костюковичи

Целая тысяча клиентов Белгазпромбанка выиграли по-MASTERски!

ФИО победителя Город 
1 Абрамович Дмитрий Николаевич Минск
2 Аброськин Евгений Дмитриевич Минск
3 Авин Александр Зиновьевич Слоним
4 Авраменко Надежда Игоревна Минск
5 Авсиевич Алеся Петровна Минск
6 Азаренко Павел Владимирович Минск
7 Акуленко Николай Григорьевич Минск
8 Алисимчик Ольга Игоревна Минск
9 Альхименко Елена Вячеславовна город Барань
10 Андреев Юрий Иванович Минск
11 Аникий Андрей Леонидович Минск
12 Анискевич Анатолий Николаевич Гродно
13 Анискевич Елена Васильевна Гродно
14 Антихович Ирина Сергеевна Минск
15 Антоненко Тимофей Романович Минск
16 Апанасевич Игорь Иванович Несвиж
17 Апанович Вячеслав Анатольевич Заславль
18 Арзамазкина Ирина Александровна Молодечно
19 Артеменко Ольга Владимировна Минск
20 Артюхов Александр Сергеевич Минск
21 Артюшевский Денис Валерьевич Минск
22 Астапчик Людмила Зиновьевна Минск
23 Ахраменя Валерий Иванович Ружаны
24 Ачаповская Марина Александровна Минск
25 Ашмянская Лариса Константиновна Минск
26 Бабинцев Олег Александрович Минск
27 Бабыкина Алена Андреевна Минск
28 Багмет Дмитрий Николаевич город Витебск
29 Бакаленко Ольга Владимировна Минск
30 Бакунович Галина Владимировна аг.Михановичи
31 Балабанов Артём Николаевич Орша
32 Балакис Полина Андреевна Минск
33 Балдина Надежда Евстафьевна г. Дзержинск
34 Баленко Ирина Владимировна г. Брест
35 Балыш Алена Викторовна г. Молодечно
36 Баннова Наталья Олеговна Могилев
37 Барайшук Екатерина Эдуардовна Минск
38 Баранов Игорь Александрович аг,Михановичи
39 Барановская Ольга Петровна А/г Колодищи
40 Баранцевич Виктор Михайлович Минск
41 Барыко Ирина Владимировна МИНСК
42 Батурина Анна Валерьевна г. Гомель
43 Батуро Александр Александрович Деревня "Зазерье "
44 Батуров Олег Николаевич Гомель
45 Бахарев Сергей Владимирович Минск
46 Бахарь Вера Михайловна Минск
47 Бацук Ярослав Владимирович Минск
48 Бейтюк Оксана Викторовна Гродно
49 Белкина Елена Владимировна Минск
50 Белозарович Артём Михайлович Минск
51 Белуш Дмитрий Константинович Минск
52 Белькевич Виктория Валерьевна МИНСК
53 Белюн Людмила Александровна Минск
54 Беляева Светлана Константиновна Брест
55 Белянко Анна Владимировна Фаниполь
56 Бенько Анна Сергеевна Минск
57 Бернард Константин Александрович Минск
58 Бирилло Анатолий Васильевич Минск
59 Бирюков Игорь Алексеевич Гродно
60 Бичан Наталья Анатольевна бобруйск
61 Бищук Оксана Викторовна Брест
62 Блажук Татьяна Чеславовна минск
63 Близнюк Елена Викторовна Минск
64 Бобко Михаил Александрович Михановичи
65 Богаковская Юлия Валентиновна Минск
66 Богданова Ирина Константиновна Минск
67 Богданович Станислав Александрович Речица
68 Бодак Лия Георгиевна гродно
69 Бодяло Наталья Николаевна Витебск
70 Божидай Геннадий Иванович Ивацевичи
71 Боковец Елена Васильевна Г. Слоним
72 Болондь Сергей Славомирович Минск
73 Болотникова Галина Ивановна Минск
74 Большаков Павел Евгеньевич Минск
75 Бондаренко Анна Вячеславовна Заславль
76 Бондаренко Нина Ивановна г. Минск
77 Бондаренко Пётр Михайлович михановичи
78 Борисевич Ирина Николаевна Брест
79 Борисов Артём Сергеевич Брест
80 Бородавко Евгений Анатольевич бобруйск
81 Бородкина Наталья Николаевна Минск
82 Ботян Александр Павлович Михановичи
83 Бояревич Дмитрий Иосифович Новогрудок
84 Бразовский Вадим Викторович Минск
85 Брезгунова Татьяна Михайловна Минск
86 Бремшмидт Виталий Владимирович Минск
87 Бригиневич Андрей Владимирович Минск
88 Бритикова Вероника Сергеевна Минск
89 Бровко Константин Васильевич Минск
90 Брушко Евгений Юрьевич Ударный
91 Брындза Тамара Викторовна Г. Брест
92 Бублевский Николай Иванович Барановичи
93 Будковская Диана Евгеньевна п. Фруктовый
94 Будько Виталий Георгиевич Гродно
95 Буйневич Анатолий Никитович Кобрин
96 Буко Антонина Викторовна Могилев
97 Буневич Анастасия Анатольевна Минск
98 Буравцов Виталий Леонидович Минск
99 Бураковская Ольга Ивановна Молодечно
100 Бутовская Надежда Владимировна Минск
101 Бутук Дина Валерьевна Витебск
102 Бушкевич Надежда Игоревна Минск
103 Быстренкова Инна Игоревна Гомель
104 Вайда Валерий Феофанович Копище
105 Вайтехович Юлия Александровна г. Молодечно
106 Варейко Витольд Иванович Гродно
107 Варченя Илона Сергеевна Минск
108 Василевская Александра Ивановна Гомель
109 Васильев Евгений Юрьевич Брест
110 Васильев Олег Юрьевич орша
111 Васильева Алла Викторовна Минск
112 Васильева Мария Петровна а/г Лапичи
113 Василюк Андрей Иванович Минск
114 Вашкевич Сергей Ефимович Брест
115 Вейко Екатерина Сергеевна г.Слоним
116 Величко Татьяна Владимировна Минск
117 Вербицкий Максим Петрович Г. Жодино
118 Веремеюк Александр Владимирович Кобрин
119 Веремчук Лариса Владимировна Барановичи
120 Веремьева Татьяна Устиновна Минск
121 Вершута Дмитрий Александрович Брест
122 Винников Дмитрий Евгеньевич Минск
123 Виноградов Дмитрий Геннадьевич Минск
124 Власюк Анна Степановна Брест
125 Войтович Сергей Михайлович Брест
126 Волков Александр Александрович Витебск
127 Волков Максим Анатольевич Минск
128 Володько Алексей Томашевич Минск
129 Волчкевич Алексей Иванович Минск
130 Воробей Оксана Сергеевна Минск, Минская область, Беларусь
131 Воробьев Валерий Владимирович Гродно
132 Воробьёв Владимир Витальевич г.Гомель
133 Воробьёв Владимир Владимирович Брест
134 Воробьёва Наталья Борисовна Брест
135 Ворожбит Станислав Михайлович Минск
136 Вороненко Константин Васильевич Минск
137 Вороник Иван Валентинович Минск
138 Воропай Вадим Вячеславович Минск
139 Врублевский Павел Владимирович Гродно
140 Врублевский Сергей Леонидович Минск
141 Высоцкий Александр Геннадьевич Витебск
142 Вяжевич Андрей Викентьевич Минск
143 Галан Сергей Михайлович г.п. Россь
144 Ганесто Инна Ивановна Минск
145 Гарбуз Сергей Александрович Фаниполь
146 Гарбузова Оксана Викторовна Брест
147 Гасюк Ростислав Николаевич Кобрин
148 Герасименко Дмитрий Михайлович Минск
149 Герасимович Андрей Васильевич Минск
150 Герасимчик Наталья Витальевна Минск
151 Герец Андрей Юрьевич Быхов
152 Гиль Тамара Владимировна город Минск
153 Гиро Татьяна Геннадьевна Слоним
154 Глинка Ольга Владимировна Минск
155 Глозман Михаил Аркадьевич ЖЛОБИН
156 Глущенко Иван Анатольевич Минск
157 Глущенко Наталия Геннадьевна Минск
158 Говзбит Виталий Викторович д. Тюрли
159 Голенкевич Владимир Игоревич Минск
160 Голенкевич Наталия Алексеевна г. Минск
161 Головач Владимир Чеславович Минск
162 Голубовский Владимир Григорьевич д.Кривая Береза
163 Гомонков Виталий Николаевич БРЕСТ
164 Гончар Александр Иванович Слоним
165 Горбунов Александр Валерьевич д.Севрюки
166 Гордеев Никита Павлович Деревня Копище
167 Гордеенко Сергей Александрович Боровляны
168 Горелов Сергей Михайлович Минск
169 Горкалюк Татьяна Николаевна Брест
170 Горохова Ольга Григорьевна Кобринский р-н, д.Жуховцы
171 Горячёва Марина Анатольевна г.Слоним
172 Горячко Ирина Степановна Минск
173 Грасевич Михаил Викторович Гродно
174 Гребенник Инна Валентиновна Минск
175 Гребнев Дмитрий Евгеньевич Минск
176 Грецкий Сергей Иванович а.г. Шиловичи, Волковысского р-н
177 Грибко Ксения Сергеевна Минск
178 Григорцевич Дмитрий Александрович Лепёшки
179 Григорьева Светлана Александровна Минск
180 Григорьян Анна Альбертовна Минск
181 Гриневич Александр Степанович Минск
182 Гринчик Леонид Георгиевич Ивацевичи
183 Гринь Ольга Сергеевна ГРОДНО
184 Грицель Сергей Леонидович Минск
185 Грицкевич Татьяна Николаевна г. Береза
186 Грицков Дмитрий Валентинович Несвиж
187 Грищенко Анна Владимировна Минск
188 Громова Алина Леонидовна Дзержинск
189 Грудинский Кирилл Анатольевич Глуск
190 Грузицкая Татьяна Ивановна Город
191 Грушевский Денис Викторович Минск
192 Губин Федор Васильевич Гродно
193 Гудков Евгений Викторович Гомель
194 Гузней Елена Николаевна Минск
195 Гузняк Александр Петрович а.г. Михановичи
196 Гулид Людмила Зигмунтовна Кобрин
197 Гулис Сергей Иванович Слоним
198 Гульцова Ольга Владимировна Минск
199 Гуминский Павел Владимирович Минск
200 Гуревич Дмитрий Геннадьевич Минск
201 Гучек Ольга Викторовна д.Гарбузы
202 Гуща Андрей Аркадьевич Минск
203 Давыдова Ольга Александровна Острошицкий Городок
204 Далидович Светлана Вячеславовна Минск
205 Дамбицкая Юлия Олеговна Минск
206 Данилов Владимир Владимирович гродно
207 Данилова Екатерина Вячеславовна Новополоцк
208 Данилюк Наталья Николаевна Брест
209 Данченко Наталья Владимировна Минск
210 Дашиневич Анатолий Витольдович Минск
211 Дашкова Татьяна Анатольевна Минск
212 Дашук Артём Анатольевич Минск
213 Девлеканова Ксения Александровна Минск
214 Девойна Елена Леонидовна Дзержинск
215 Дедюля Ольга Евгеньевна Минск
216 Демидов Виталий Валерьевич д. Капличи
217 Дёмкин Дмитрий Викторович Молодечно
218 Демьяненко Светлана Ивановна Минск
219 Демьянова Татьяна Григорьевна Брест
220 Денис Светлана Петровна Молодечно
221 Денисевич Андрей Сергеевич Островец
222 Дербенева Надежда Николаевна Минск
223 Дзержинский Станислав Александрович Минск
224 Добринский Евгений Вячеславович Минск
225 Довгалёнок Светлана Эдуардовна Минск
226 Домарков Александр Владимирович Пос. Марьино
227 Дормаш Юлия Ромуальдовна Минск
228 Дорожнюк Артем Иванович Витебск
229 Дощечко Надежда Васильевна Дзержинск
230 Дранькова Надежда Васильевна Барань
231 Дуб Валентина Васильевна Брест
232 Дубина Наталья Григорьевна Минск
233 Дубовик Валентина Михайловна г.Минск
234 Дубовская Оксана Юрьевна Минск
235 Дудина Ольга Владимировна г.Дзержинск
236 Дука Дмитрий Сергеевич Витебск
237 Дурнев Дмитрий Михайлович Молодечно
238 Дыминский Андрей Евгеньевич Мосты
239 Дьякова Наталья Владимировна Минск
240 Дятлов Андрей Александрович Могилев
241 Евдасева Галина Фёдоровна Минск
242 Евсеева Снежана Дмитриевна Молодечно
243 Евсюкова Татьяна Валерьевна Минск
244 Егоренко Петр Викторович д.Копище
245 Егоренкова Татьяна Александровна Борисов
246 Елизаров Андрей Владимирович Витебск
247 Емельянов Алексей Александрович Минск
248 Емельянова Татьяна Юрьевна Минск
249 Еремеев Александр Викторович Михановичи
250 Ермолицкий Дмитрий Борисович гродно
251 Ермолович Лариса Александровна г. Минск
252 Ермоченко Антон Владимирович Орша
253 Ермоченко Владимир Ефимович Орша
254 Ефимова Мария Анатольевна Минск
255 Ефимович Юрий Викторович Солигорск
256 Ефимчик Анна Анатольевна ГОРОД ВОЛКОВЫСК
257 Ешманский Алексей Михайлович Минск
258 Жаворонок Ирина Георгиевна Гродно
259 Жданович Викентий Иосифович Минск
260 Жевнова Рита Степановна Минск
261 Жигадло Сергей Васильевич Гомель
262 Жизневский Алексей Валерьевич Минск
263 Жилко Алексей Сергеевич Минск
264 Житкевич Алеся Леонидовна Молодечно
265 Житко Андрей Александрович Минск
266 Жолобова Ирина Николаевна Жлобин
267 Жук Владимир Васильевич Минск
268 Жук Игорь Андреевич д.Тельмы-2
269 Жук Максим Михайлович Минск
270 Жуковец Александр Валентинович Полыковичи2
271 Жуковский Владимир Владимирович Брест
272 Журавский Артем Кириллович Минск
273 Зайцев Николай Николаевич Минск
274 Зайцев Пётр Юрьевич Минск
275 Зайцева Ольга Леонидовна Лесной
276 Залатар Раиса Арсеневна ДЗЕРЖИНСК
277 Залого Виктор Евгенюшевич Минск
278 Замотаева Елена Ивановна г.Малорита
279 Занин Павел Викторович Минск
280 Заплатина Анастасия Сергеевна Минск
281 Запрудский Вячеслав Геннадьевич Пинск
282 Запуняко Ольга Александровна Молодечно
283 Зарецкий Юрий Павлович г. Могилев
284 Заустинский Иван Александрович Минск
285 Захаренков Роман Владимирович Минск
286 Заяц Евгения Николаевна Ратомка
287 Звягинцева Ирина Ивановна Несвиж
288 Зданевич Олег Викторович Брест
289 Зданович Владимир Николаевич Орша
290 Зекенова Куляш Кулмашовна Гомель
291 Зенько Нина Ивановна Минск
292 Зенько Татьяна Викторовна Минск
293 Зимарин Андрей Вячеславович а.г.Михановичи
294 Зубкевич Павел Владимирович Молодечно
295 Зубрицкий Юрий Станиславович Гродно
296 Зуев Роман Сергеевич Минск
297 Иванов Виталий Леонидович Могилев
298 Иванова Анастасия Юрьевна Мачулищи
299 Иванова Раиса Александровна витебск
300 Иванова Светлана Евгеньевна Витебск
301 Иванцов Максим Владимирович Гомель
302 Иванцов Павел Петрович Минск
303 Иванченко Елена Владимировна г.Хойники
304 Иванчик Павел Владимирович Боровляны
305 Ильин Александр Фёдорович г.Гомель
306 Ильючик Диана Константиновна Минск
307 Ильянова Ольга Константиновна Могилев
308 Ильясевич Елена Викторовна Минск
309 Исаев Дмитрий Геннадьевич Кобрин
310 Казак Андрей Владимирович г. Брест
311 Казакевич Павел Иванович Минск
312 Казанцев Александр Александрович Гродно
313 Казарновская Галина Васильевна витебск
314 Казачёнок Андрей Владимирович Минск
315 Казначеева Татьяна Александровна Минск
316 Казырыцкий Вадим Михайлович Минск
317 Кайчук Виктор Емельянович Брест
318 Калашникова Елена Константиновна Минск
319 Каленкович Елена Александровна Минск
320 Калиновский Сергей Михайлович Минск
321 Калуга Сергей Александрович Орша
322 Каминская Елена Валерьевна Минск
323 Каминский Александр Михайлович Минск
324 Каминский Алексей Юрьевич Дзержинск
325 Камяк Юрий Николаевич Минск
326 Кананчук Дмитрий Федорович Мозырь
327 Кандыба Дмитрий Евгеньевич Речица
328 Канопацкий Дмитрий Вячеславович Минск
329 Канышев Игорь Николаевич город Глубокое
330 Каплич Виктор Владимирович Минск
331 Карабань Александр Петрович Минск
332 Карагачева Елена Ивановна Минск
333 Караленко Павел Анатольевич Жодино
334 Каращук Владимир Сафронович г. Брест
335 Каревик Валерий Григорьевич Минск
336 Карницкая Лилия Марьяновна Минск
337 Карпеко Игорь Константинович Минск
338 Касперова Дарья Александровна Минск
339 Катилевский Кирилл Михайлович г. Минск
340 Качанов Владимир Егорович Минск
341 Качановская Светлана Федоровна Пинск
342 Качур Анжела Витальевна Минск
343 Каштальян Дмитрий Николаевич Минск
344 Кизик Наталья Александровна молодечно
345 Киреева Елена Геннадьевна Минск
346 Кирисюк Виталий Петрович Кобрин
347 Кирковская Екатерина Николаевна Минск
348 Киселёва Екатерина Владимировна Минск
349 Кисель Дмитрий Викторович Минск
350 Кислицкая Елена Олеговна Минск
351 Кислицына Анастасия Анатольевна Жлобин
352 Кисляк Валентина Анатольевна Новогрудок
353 Китаева Ирина Ивановна Минск
354 Кишкар Александр Михайлович Минск
355 Кладкевич Павел Иванович Гродно
356 Клевко Алексей Витальевич Молодечно
357 Климентенко Дмитрий Михайлович Минск
358 Климентенко Сергей Александрович Мядель
359 Климентионок Алексей Константинович Лепель
360 Климовец Николай Николаевич Микашевичи
361 Климович Александр Юрьевич Минск
362 Климович Вадим Владимирович Брест
363 Климович Наталья Станиславовна Минск
364 Климук Сергей Николаевич Гродно
365 Клишевич Александр Валерьевич Минск
366 Клунин Валерий Иванович Брест
367 Клява Андрей Александрович Брест
368 Кобусь Андрей Георгиевич Минск
369 Ковалев Виталий Сергеевич Гродно
370 Коваленко Виктория Александровна Луговая Слобода
371 Ковальчук Александр Сергеевич Высокое
372 Ковальчук Вячеслав Николаевич Свислочский р-н
373 Ковальчук Татьяна Ярославовна Минск
374 Кожуховская Наталья Сергеевна агр.гор. Хатежино
375 Козак Татьяна Евгеньевна Молодечно
376 Козел Сергей Константинович Брест
377 Козленко Ольга Николаевна Колодищи
378 Козловский Андрей Николаевич Minsk
379 Козодаев Кирилл Юрьевич Минск
380 Козырев Сергей Владимирович гродно
381 Кокорич Анна Ивановна аг.Черни
382 Кокошинская Валентина Александровна Гродно
383 Коледа Инна Валерьевна Гродно
384 Коледа Татьяна Павловна а.г. Гатова
385 Колесник Анна Ивановна Минск
386 Колесник Сергей Сергеевич Гродно
387 Коломеец Вадим Владимирович Пинск
388 Колоско Павел Станиславович Минск
389 Колькова Ольга Валерьевна Минск
390 Комарова Оксана Викторовна ГОМЕЛЬ
391 Конащенко Сергей Анатольевич г.Орша
392 Кондратович Снежана Сергеевна Гродно
393 Кондратьев Александр Александрович Гомель
394 Конончик Андрей Николаевич Кобрин
395 Конопелько Александра Михайловна Минск
396 Коноплицкая Кристина Валерьевна Минск
397 Концевич Виктория Владимировна Брест
398 Корж Людмила Николаевна Минск
399 Корниенко Светлана Валентиновна брест
400 Корникова Светлана Петровна Гродно
401 Короткая Ольга Георгиевна Минск
402 Короткевич Дмитрий Валерьевич Могилев
403 Корсак Вячеслав Казимирович г. Кобрин
404 Костин Николай Владимирович Брест
405 Костина Анна Николаевна Брест
406 Косточко Евгений Викторович Крупки
407 Костюкевич Надежда Валентиновна Гродно
408 Кот Николай Александрович Высокое
409 Котко Татьяна Васильевна Слоним
410 Котов Владимир Петрович г. Минск
411 Кочерга Александр Владимирович Слоним
412 Кошель Виталий Геннадьевич Минск
413 Кравчук Юрий Веславович Гродно
414 Краснов Андрей Анатольевич г.Новополоцк
415 Красногир Ольга Сергеевна Жодино
416 Кречко Александра Николаевна Минск
417 Кривецкий Игорь Владимирович Минск
418 Кривица Наталья Анатольевна Минск
419 Кривицкая Дарья Петровна Минск
420 Крупень Андрей Васильевич Минск
421 Крылович Наталья Владимировна д.Станьково
422 Крышалович Александр Константинович Гродно
423 Крюков Геннадий Иванович Минск
424 Кубановский Сергей Антонович брест
425 Кудинов Олег Иванович Минск
426 Кужель Наталья Сергеевна Минск
427 Кузикова Ольга Александровна агрогородок Красное
428 Кузьмин Александр Сергеевич Минск
429 Кузьмина Анна Викторовна Полоцк
430 Кузьмина Юлия Сергеевна Брест
431 Куклевский Валерий Альфредович Гродно
432 Кулевич Сергей Викторович Гродно
433 Кулецкий Роман Анатольевич Ивацевичи
434 Кулеш Екатерина Олеговна Дзержинск
435 Кулеш Светлана Дмитриевна Минск
436 Кулешова Татьяна Михайловна Минск
437 Кулинич Татьяна Сергеевна Дзержинск
438 Кульгавчук Елена Николаевна Минск
439 Купранович Елена Александровна Гродно
440 Курач Александр Николаевич Брест
441 Куренёва Марина Андреевна Копище
442 Курлович Ольга Степановна Молодечно
443 Курмелева Светлана Васильевна Минск
444 Кусенкова Анастасия Александровна Минск
445 Кутейников Леонид Алексеевич Брест
446 Кухаренко Михаил Андреевич Гомель
447 Кухарчик Анна Ивановна Михановичи
448 Кухарчук Анатолий Николаевич Брест
449 Кухта Роман Дмитриевич Молодечно
450 Кучерявенко Василий Владимирович Кореличский
451 Кучинский Андрей Васильевич д.Быстрица
452 Кучура Никита Игоревич Минск
453 Лабун Роман Викторович Брест
454 Лавринович Ирина Михайловна Минск
455 Лагодская Марина Ивановна ГРОДНО
456 Лагодский Анатолий Иванович ГРОДНО
457 Лагун Игорь Владимирович г.Минск
458 Ладис Дмитрий Николаевич Минск
459 Ладис Екатерина Михайловна Минск
460 Ладюкова Инна Дмитриевна Минск
461 Лазаренко Евгений Олегович Михановичи
462 Лазовская Светлана Юрьевна гродно
463 Ланкевич Оксана Васильевна Минск
464 Лапанов Максим Олегович Минск
465 Лапотентова Екатерина Андреевна Минск
466 Лаптёнок Павел Владимирович Минск
467 Лапуцкий Дмитрий Александрович Борисов
468 Ларченко Дмитрий Сергеевич Брест
469 Ларченко Оксана Николаевна Брест
470 Латышев Алексей Владимирович Минск
471 Лашко Николай Александрович Минск
472 Лебедко Ольга Николаевна Витебск
473 Левша Максим Сергеевич Минск
474 Леоненко Михаил Иванович Брест
475 Леоненко Ольга Михайловна Витебск
476 Леонов Алексей Сергеевич Минск
477 Леонович Инна Евгеньевна г.Волковыск
478 Лепеша Александр Станиславович Минск
479 Лешкевич Сергей Васильевич Минск
480 Лещенко Оксана Савельевна Минск
481 Лившиц Наталья Анатольевна Город
482 Линкевич Наталья Михайловна Минск
483 Лобан Виктор Николаевич Дукора
484 Лобанок Сергей Сергеевич Минск
485 Лобач Виктор Анатольевич Минск
486 Лобач Вячеслав Иванович Витебск
487 Лобач Павел Владимирович Минск
488 Лобач Станислав Станиславович Гродно
489 Ловчая Ирина Фёдоровна Молодечно
490 Логачёв Александр Брониславович Минск
491 Лузина Алеся Николаевна г.Гомель
492 Лукашенок Андрей Валерьевич Марина горка
493 Лукашик Ольга Михайловна а.г.Сеница
494 Лынов Игорь Васильевич г. Минск
495 Львов Леонид Владимирович а.г.Заозерье
496 Людчик Светлана Марьяновна Ангарская
497 Лягушин Алексей Александрович Пинск
498 Ляпко Дмитрий Владимирович Минск
499 Ляскало Елена Анатольевна г.Березино
500 Ляхнович Владимир Николаевич д.Лесковка
501 Магеров Дмитрий Михайлович Могилев
502 Мазец Ольга Анатольевна Гродно
503 Мазур Андрей Алексеевич Минск
504 Мазурчик Виталий Игоревич Минск
505 Майсинович Борис Анатольевич Борисов
506 Макаревич Ольга Александровна г. Брест
507 Макаревич Сергей Николаевич а.г.Подстаринь
508 Маковецкий Андрей Владимирович Минск
509 Макович Юрий Григорьевич п.Ченки
510 Максимов Андрей Владимирович Минск
511 Малашонок Марьям Мохамед Боровляны
512 Малинин Станислав Александрович Брест
513 Малиновский Александр Николаевич Гродно
514 Малишевский Сергей Викторович Могилёв
515 Малыгин Владимир Олегович Минск
516 Манкиненко Александр Александрович Минск
517 Манулик Алексей Антонович Минск
518 Манько Андрей Николаевич Минск
519 Маркушевская Анастасия Михайловна Заславль
520 Марочковский Михаил Михайлович Орша
521 Мартунович Елена Ивановна Минск
522 Марчук Дмитрий Александрович а.г. Лесной
523 Маслиевич Лариса Владимировна Кобрин
524 Маслов Максим Михайлович Минск
525 Маслов Сергей Леонтьевич Дрогичин
526 Маслова Марина Владимировна Новогрудок
527 Матвеев Александр Александрович Лида
528 Матусевич Елена Михайловна Дзержинск
529 Матюшевская Анастасия Николаевна Минск
530 Махорович Наталья Владимировна Минск
531 Мацкевич Алексей Янушевич Гродно
532 Машезов Алексей Анурбиевич Минск
533 Медведская Юлия Анатольевна Молодечно
534 Мелешко Александр Николаевич Слоним
535 Мельничук Геннадий Анатольевич Коюрин
536 Меньченя Александр Владимирович а.г. Михановичи
537 Метельский Алексей Николаевич Минск
538 Мехова Елена Валентиновна Орша
539 Мидонов Александр Валерьевич Витебск
540 Миклаш Владимир Викторович Гродно
541 Милюшкова Юлия Валерьевна Витебск
542 Миневич Дмитрий Николаевич Минск
543 Миролевич Марина Александровна Минск
544 Мирошниченко Марина Руслановна Витебск
545 Мисса Анна Анатольевна Минск
546 Михалевич Ирина Владимировна Молодечно
547 Михальцова Светлана Михайловна МИНСК
548 Михневич Инесса Александровна Минск
549 Мицкевич Артур Дмитриевич Минск
550 Мицкевич Владимир Владимирович Смиловичи
551 Могилевец Ирина Ивановна Минск
552 Могилянец Леонид Леонидович Колодищи
553 Можиловская Елена Михайловна орша
554 Можиловский Сергей Сергеевич орша
555 Моров Александр Борисович Минск
556 Мороз Дмитрий Сергеевич Минск
557 Морозов Александр Яковлевич Орша
558 Морозов Павел Олегович Орша
559 Морощук Валентина Васильевна Г. Высокое
560 Мосейчук Олег Ксенофонтович Г. Кобрин
561 Мотевич Евгений Сергеевич Гродно
562 Мулярчик Артем Александрович Гродно
563 Мурашкина Ксения Игоревна Минск
564 Мурашко Вадим Александрович Минск
565 Мурашко Елена Ярославовна Минск
566 Мурзич Юлия Алексеевна Минск
567 Муштукова Наталья Олеговна Минск
568 Мысливец Екатерина Сергеевна Новополоцк
569 Мыслюк Ольга Алексеевна Гродно
570 Мысько Александр Леонидович Ореховск
571 Мытько Ольга Анатольевна Минск
572 Мягчева Любовь Васильевна Копище
573 Навценя Елена Вячеславовна Брест
574 Нагибин Сергей Викторович Несвиж
575 Нагорный Виталий Викторович Барановичи
576 Найбич Алексей Сергеевич Брест
577 Найденко Сергей Васильевич Марьина Горка
578 Налегач Сергей Валерьевич г. Речица
579 Наливко Юрий Матвеевич Минск
580 Нарель Александр Александрович Полоцк
581 Наривончик Александр Васильевич г. Пинск
582 Нестеренко Лилия Здиславовна Гродно
583 Нестеренко Людмила Александровна Миснк
584 Нестеров Илья Михайлович голоцк
585 Никиташина Оксана Александровна Гомель
586 Никитенко Сергей Владимирович Гомель
587 Никитин Денис Андреевич Минск
588 Никиткова Юлия Васильевна аг.Барколабово
589 Никишина Елена Степановна Дзержинск
590 Николаева Ирина Леонидовна Речица
591 Николаевский Александр Романович Кобрин
592 Никончук Виктор Васильевич Брест
593 Никулина Татьяна Валентиновна БРЕСТ
594 Нистюк Александр Вадимович Минск
595 Ничипорук Александр Сергеевич Брест
596 Новачук Степан Александрович Минск
597 Новик Михаил Иванович Несвиж
598 Новикевич Михаил Анатольевич Слоним
599 Новиков Дмитрий Иванович г.Крупки
600 Новикова Елена Александровна Минск
601 Новикова Ирина Эдуардовна Минск
602 Новицкий Владимир Николаевич Гродно
603 Новицкий Григорий Юзефович Гродно
604 Новожилов Юрий Владимирович Минск
605 Обозная Ольга Александровна Город Добруш
606 Обухович Валерий Иосифович ГРОДНО
607 Окулова Евгения Владимировна Фаниполь
608 Окуневич Юрий Тадеушевич Молодечно
609 Олешкевич Наталья Викторовна Новогрудок
610 Ольгович Алексей Сергеевич Гродно
611 Ольгович Анна Станиславовна гродно
612 Орехова Ксения Витальевна Поселок Сосновый бор
613 Орлова Анастасия Юрьевна город Орша
614 Орлова Галина Валентиновна Гомель
615 Орсич Юлия Викторовна минск
616 Осипик Дмитрий Викторович Минск
617 Осокин Леонид Леонидович Барановичи
618 Остапук Марина Викторовна г.Высокое
619 Остапчук Иван Владимирович а/г Селявичи
620 Павленко Ольга Владимировна Минск
621 Панасевич Геннадий Владимирович Минск
622 Панасик Татьяна Васильевна г.п. Сопоцкин
623 Панизник Юрий Мирославович Минск
624 Паныш Екатерина Михайловна г.Минск
625 Парасоцкий Вадим Григорьевич Слоним
626 Пармон Михаил Анатольевич Минск
627 Партыко Ирина Павловна Минск
628 Парфёнов Николай Фёдорович Несвиж
629 Пархомчик Василий Борисович Осиповичи
630 Пархоц Марина Николаевна Брест
631 Пасеков Александр Геннадьевич Г Брест
632 Пахтанов Александр Михайлович Grodno
633 Пашко Дмитрий Витальевич Минск
634 Пашко Сергей Петрович Г. Витебск
635 Певнев Валерий Русланович Минск
636 Пескова Екатерина Андреевна Минск
637 Петкевич Мария Львовна г. Витебск
638 Петкун Дмитрий Вячеславович Минск
639 Петрашко Денис Николаевич Боровляны
640 Петрова Ольга Юрьевна аг.Лапичи
641 Петрунин Сергей Владимирович Минск
642 Петруша Анна Юрьевна Минск
643 Петухова Людмила Борисовна Минск
644 Печень Ольга Александровна Г. Бобруйск
645 Пимашкин Денис Сергеевич город Брест
646 Пипко Людмила Вячеславовна Брест
647 Писаревская Юлия Евгеньевна Минск
648 Подобед Елена Александровна Минск
649 Подолякин Александр Викторович Михановичи
650 Подскребкина Ирина Францевна Гродно
651 Позняк Виталий Анатольевич Минск
652 Позняк Михаил Антонович Минск
653 Полещук Игорь Святославович Минск
654 Поливко Денис Светославович Гродно
655 Полищук Татьяна Александровна г.Орша
656 Полторак Елена Анатольевна г. Брест
657 Полторацкий Артем Андреевич Минск
658 Полунченко Светлана Геннадьевна Минск
659 Полховская Татьяна Георгиевна город Брест
660 Полянский Сергей Георгиевич минск
661 Помозов Виктор Владимирович Речица
662 Попов Владимир Владимирович Минск
663 Попроцкая Елена Петровна Минск
664 Порублёв Валерий Викторович Могилев
665 Постнов Владимир Викторович Орша
666 Потеев Александр Павлович минск
667 Почебут Алексей Юрьевич Гродно
668 Почебут Андрей Владимирович город Несвиж
669 Пранович Денис Николаевич Минск
670 Прокопович Николай Николаевич Минск
671 Прокопчук Виталий Игоревич Минск
672 Прокопчук Эдуард Васильевич Минск
673 Прокофьева Нина Леонидовна Витебск
674 Пронская Галина Федоровна Гродно
675 Протасеня Валентина Ивановна Минск
676 Процкив Андрей Михайлович Воложин
677 Прудникова Алина Владимировна Минск
678 Прудникова Елена Валерьевна Минск
679 Пузыревич Дмитрий Петрович Минск
680 Пурас Вячеслав Анатольевич г. Крупки
681 Пухнаревич Тамара Владимировна МИНСК
682 Пуцейко Ольга Сергеевна Минск
683 Пуцыкович Дмитрий Михайлович Минск
684 Пучко Ирина Александровна Брест
685 Пшенко Ольга Александровна Лепель
686 Рабко Елена Юрьевна Минск
687 Радкевич Ирина Анатольевна Дзержинск
688 Радюк Олеся Николаевна Минск
689 Радюк Ольга Антоновна Фаниполь
690 Разумова Ольга Алексеевна г. Могилёв
691 Райку Виорел  Минск
692 Ракевич Дмитрий Васильевич Минск
693 Рапейко Юрий Иванович Гродно
694 Раткин Александр Вячеславович Могилев
695 Ратушнюк Наталья Николаевна Дзержинск
696 Рачек Сергей Иванович Минск
697 Ремез Игорь Федорович Минск
698 Ремез Тамара Михайловна Минск
699 Репченкова Татьяна Николаевна Минск
700 Реуцкий Александр Леонидович Минск
701 Речицкая Екатерина Владимировна Д. Паперня
702 Решетникова Мария Евгеньевна Михановичи
703 Рипинская Юлия Владимировна Минск
704 Рогалевич Екатерина Григорьевна Минск
705 Родионов Олег Андреевич Минск
706 Романенко Татьяна Анатольевна Гродно
707 Романов Денис Александрович Минск
708 Романович Елена Сергеевна Витебск
709 Романовская Галина Эдмундовна Минск
710 Романовский Ростислав Ростиславович Минск
711 Романченко Александр Михайлович Гродно
712 Романчик Екатерина Сергеевна гродно
713 Романюк Владимир Петрович Гродно
714 Рудая Марина Владимировна Минск
715 Рудик Александр Степанович Минск
716 Рудницкий Алексей Сергеевич Минск
717 Рудович Михаил Иванович д.Ястрембель
718 Рудчук Екатерина Федоровна Брест
719 Русак Егор Сергеевич Минск
720 Русакович Наталья Владимировна Минск
721 Русенко Павел Викторович Минск
722 Русецкий Евгений Георгиевич Минск
723 Русин Алексей Игоревич Гродно
724 Рыбинская Валерия Николаевна Город
725 Рябов Вячеслав Юрьевич Минск
726 Савенков Александр Геннадьевич Гродно
727 Савик Полина Васильевна Минск
728 Савин Валерий Анатольевич Орша
729 Савина Светлана Сергеевна МИНСК
730 Савко Ольга Валентиновна Минск
731 Савченко Артем Олегович Минск
732 Савчук Роман Васильевич Заславль
733 Сакович Анна Владимировна Минск
734 Сакович Наталья Михайловна Минск
735 Салоников Даниил Васильевич Брест
736 Самарин Алексей Георгиевич Витебск
737 Самило Дарья Александровна Минск
738 Самуйло Елена Игоревна Город Глубокое
739 Самусик Алексей Михайлович Минск
740 Санкевич Татьяна Геннадьевна Минск
741 Саргсян Григорий Грантович Цнянка
742 Саросек Татьяна Борисовна г.Гомель
743 Сасункевич Виталий Владимирович Минск
744 Светогор Алексей Викторович Минск
745 Свирский Артём Петрович Ивацевичи
746 Свирь Андрей Александрович Тельмы 1
747 Своекошин Максим Александрович Минск
748 Секацкий Андрей Александрович Шкловский район агрогородок Фащевка
749 Селивашко Илонда Николаевна Минск
750 Семашкевич Елена Михайловна г. Молодечно
751 Семашкевич Сергей Евгеньевич аг. Лебедево
752 Семененко Анна Владимировна витебск
753 Семерник Сергей Чеславович Новая мышь
754 Сергеева Светлана Николаевна Витебск
755 Сергей Геннадий Дмитриевич Гродно
756 Середенко Виктор Алексеевич Гродно
757 Сержант Ольга Юрьевна Minsk
758 Сидоров Виталий Иванович Витебск
759 Сидорович Андрей Владимирович Минск
760 Сизиков Евгений Алексеевич Минск
761 Сильченко Анна Васильевна Орша
762 Симаков Игорь Владимирович Минск
763 Симинченко Сергей Анатольевич Минск
764 Синцева Ольга Александровна Минск
765 Синютич Сергей Алексеевич Гродно
766 Скарупо Александра Ивановна Колодищи
767 Скаскевич Виктор Иванович Молодечно
768 Скиба Татьяна Юрьевна ГРОДНО
769 Скидан Евгений Владимирович Минск
770 Скидан Наталья Сергеевна Минск
771 Скоморошко Николай Валерьевич Гродно
772 Скоробогатова Людмила Леонидовна п. Энергетиков
773 Скрипель Сергей Нестерович г. Гродно
774 Скрипко Сергей Валерьевич Михановичи
775 Славников Сергей Викторович минск
776 Слиж Николай Григорьевич Кобрин
777 Сломенец Татьяна Владимировна Витебск
778 Случак Александр Вячеславович Колодищи
779 Смирнов Владимир Петрович Минск
780 Смирнова Алла Николаевна Жлобин
781 Смирнова Анна Ивановна Речица
782 Сможный Николай Васильевич агр.Колодищи
783 Снопко Анастасия Александровна Гродно
784 Собержанская Александрина Геннадьевна Брест
785 Соболь Сергей Сергеевич Брест
786 Содолева Светлана Борисовна Минск
787 Соколов Леонид Геннадьевич Орша
788 Соколова Зоя Анатольевна Витебск
789 Соколова Катерина Сергеевна Минск
790 Соленик Наталья Игоревна Минск
791 Солодовников Владимир Владимирович минск
792 Соргин Роман Вадимович Гомель
793 Соснович Инна Григорьевна Минск
794 Сосновская Диана Сергеевна аг. Сеница
795 Сплендер Николай Николаевич аг.Гапоновичи
796 Сребняк Анна Михайловна Минск
797 Стаин Алексей Алексеевич д. Пчельник
798 Станишевская Светлана Александровна Дзержинск
799 Старовойтова Наталья Константиновна Слоним
800 Старосоцкая Мария Васильевна Могилёв
801 Сташинский Дмитрий Николаевич Барановичи
802 Стефанович Юрий Леонидович гродно
803 Столярчук Иван Иванович Лунинец
804 Столярчук Ольга Леонидовна Минск
805 Стригалёва Светлана Георгиевна гомель
806 Сугако Анатолий Иванович Осиповичи
807 Сугакова Анастасия Сергеевна Минск
808 Судаков Денис Андреевич Гомель
809 Судас Андрей Павлович Минск
810 Сухарева Анна Вадимовна Минск
811 Суша Елена Васильевна Минск
812 Сушкевич Светлана Валерьевна город Дзержинск
813 Таганов Юрий Савельевич Минск
814 Талецкий Василий Александрович П. Поляна
815 Тараданюк Виктор Александрович Брест
816 Тарасевич Виталий Васильевич ивацевичи
817 Тарасова Татьяна Васильевна Витебск
818 Татаринчик Владимир Александрович Минск
819 Татур Оксана Александровна Городея
820 Творанович Инна Ростиславовна Минск
821 Теребовец Павел Анатольевич Брест
822 Титович Виктория Евгеньевна Минск
823 Тиханович Александр Павлович Слоним
824 Ткач Ольга Николаевна г. Молодечно
825 Ткачёв Леонид Викторович Минск
826 Ткачев Сергей Владимирович Минск
827 Ткачева Оксана Ивановна Минск
828 Толкач Геннадий Иванович Минск
829 Толкачёв Александр Александрович Минск
830 Томчик Екатерина Эдуардовна Минск
831 Трафимук Людмила Станиславовна Минск
832 Трацевский Алексей Сергеевич Крупки
833 Третьяк Георгий Георгиевич Минск
834 Третьякова Алеся Александровна Минск
835 Тропец Юлия Александровна Г. БРЕСТ
836 Трофименко Иван Борисович агр.гор. Лесной
837 Трофимук Андрей Федорович Брест
838 Трохимчук Светлана Николаевна Минск
839 Троцюк Лариса Петровна г. Кобрин
840 Трушко Геннадий Иванович гродно
841 Турков Алексей Михайлович Минск
842 Туровец Николай Михайлович г. Наровля
843 Туровская Надежда Николаевна Минск
844 Тынюра Григорий Григорьевич аг. Редигерово
845 Ужаков Владислав Сергеевич Минск
846 Уласевич Марина Владимировна Минск
847 Фадеева Светлана Анатольевна Минск
848 Фалько Вера Владимировна Минск
849 Фастов Сергей Николаевич Кобрин
850 Фёдоров Александр Валерьевич Гродно
851 Федоров Алексей Викторович минск
852 Федорук Елена Петровна Брест
853 Федорченко Оксана Анатольевна Минск
854 Федосеева Виктория Николаевна Минск
855 Федосова Екатерина Валерьевна Минск
856 Филимонов Андрей Юрьевич Минск
857 Филиппова Татьяна Викторовна Брест
858 Филиппович Татьяна Константиновна Минск
859 Филипчик Ольга Эдуардовна г. Минск
860 Филон Виталий Иосифович Минск
861 Филонова Арина Ивановна Минск
862 Фокеева Раиса Викентьевна Минск
863 Фролов Алексей Михайлович Гомель
864 Фролов Андрей Игоревич Минск
865 Фролова Евгения Александровна Минск
866 Фунт Ольга Аркадьевна Минск
867 Хадасевич Оксана Анатольевна Минск
868 Хайдаров Сергей Александрович Новогрудок
869 Хайленко Михаил Васильевич Минск
870 Хайлов Евгений Николаевич Минск
871 Хандожко Наталья Олеговна Минск
872 Харевская Юлия Александровна Минск
873 Харитончик Елена Андреевна Минск
874 Харс Ирина Николаевна аг. Старый Дворец
875 Хвасько Ирина Николаевна Минск
876 Хвощ Олег Васильевич д.Боровляны
877 Хизова Светлана Кимовна Высокое
878 Хильмончик Лариса Викторовна Гродно
879 Хлопонин Сергей Александрович Зельва
880 Хмелевский Дмитрий Игоревич Витебск
881 Ходарёнок Владимир Эдуардович г. Орша
882 Ходас Елена Васильевна Минск
883 Ходько Евгений Иванович Минск
884 Хоронеко Петр Петрович Минск
885 Хорошавцев Алексей Сергеевич Минск
886 Хохлов Михаил Игоревич Лида
887 Хромых Игорь Владимирович чериков
888 Хрылёва Елена Николаевна Ивацевичи
889 Цедрик Павел Петрович Минск
890 Целогуз Елена Николаевна Минск
891 Цеслюк Иван Иванович Гродно
892 Циркун Елена Михайловна Витебск
893 Циркунов Павел Александрович Гомель
894 Цуканов Сергей Владимирович Минск
895 Чабаров Максим Александрович Минск
896 Чаглей Николай Григорьевич Дзержинск
897 Чапайло Екатерина Леонидовна Минск
898 Чапля Вадим Леонидович Лидский р-н п. Первомайский
899 Чаунина Елена Антоновна г.молодечно
900 Чеботарь Елена Викторовна Минск
901 Чернова Анжелика Ивановна Могилев
902 Чернушевич Светлана Анатольевна Минск
903 Черняков Николай Александрович Орша
904 Чертков Валерий Михайлович Брест
905 Черток Татьяна Николаевна г.Гродно
906 Чечуха Елена Николаевна минск
907 Чигирь Светлана Николаевна Минск
908 Чижик Владимир Владимирович Несвиж
909 Чижик Владислав Александрович Минск
910 Чижик Евгений Владимирович Несвиж
911 Чижик Жанна Константиновна Заозерье Несвижский р-н
912 Чижик Сергей Александрович Тычины
913 Чикишев Антон Викторович г.Жлобин
914 Чистая Ольга Александровна Марьина горка
915 Чистая Светлана Львовна Минск
916 Чубрик Александр Викторович Минск
917 Чудиевич Василий Дмитриевич Минск
918 Чужеземец Инна Альбертовна НОВОГРУДОК
919 Чунишков Виталий Геннадьевич Минск
920 Чупыркин Дмитрий Владимирович Минск
921 Шабан Елена Васильевна Кобрин
922 Шабан Сергей Васильевич MINSK
923 Шавлюк Диана Михайловна Молодечно
924 Шалесный Сергей Сергеевич Слоним
925 Шальнов Сергей Анатольевич Минск
926 Шамарова Ольга Александровна Орша
927 Шапель Алексей Михайлович Минск
928 Шарая Диана Игоревна Минск
929 Шарендо Елена Александровна Витебск
930 Шарипов Андрей Сулаймонович Минск
931 Шархунов Владимир Ярославович Осиповичи
932 Шафиров Павел Васильевич Гомель
933 Шахлай Владимир Степанович Минск
934 Шахлович Анна Сергеевна Минск
935 Шахторин Максим Николаевич Минск
936 Швадронов Сергей Владимирович Гомель
937 Швед Анатолий Анатольевич Крупки
938 Шведова Юлия Александровна Минск
939 Шейко Сергей Анатольевич Могилев
940 Шелашень Алексей Владимирович Минск
941 Шелег Сергей Вадимович г. Пинск
942 Шеметов Владимир Иванович Минск
943 Шемирани Али  брест
944 Шенец Евгений Леонидович Минск
945 Шерко Юлия Геннадьевна Минск
946 Шеронова Екатерина Александровна Минск
947 Шибалко Анастасия Владимировна Минск
948 Шидловская Татьяна Николаевна Гродно
949 Шиёнок Дарья Николаевна Витебск
950 Шилак Елена Владимировна аг. Сеница
951 Шилко Артём Евгеньевич Минск
952 Шиман Евгений Викторович Минск
953 Шиманский Виктор Анатольевич Несвиж
954 Шимчук Николай Николаевич Минск
955 Шинтарь Олег Петрович Минск
956 Ширяева Зинаида Николаевна Минск
957 Шишкин Владимир Николаевич Минск
958 Шкарубо Лариса Николаевна Минск
959 Шкраба Игорь Иванович Минск
960 Шпичка Галина Алексеевна Гомель
961 Шубравская Ольга Игоревна Минск
962 Шугай Наталья Леонидовна Гродно
963 Шульга Егор Сергеевич Минск
964 Шульга Зинаида Ульяновна Гродно
965 Шумейко Людмила Александровна г. Несвиж
966 Шупенько Светлана Норбертовна Минск
967 Шуста Виктор Игоревич Минск
968 Щербак Татьяна Леонидовна Дзержинск
969 Щербакова Надежда Валентиновна минск
970 Щербацевич Неля Николаевна д.Островляны
971 Щукин Геннадий Геннадьевич Витебск
972 Щуцкая Анна Александровна Минск
973 Эчеварриа Александр Филиппович Минск
974 Юзуфович Татьяна Иосифовна Минск (Минская область)
975 Юкович Татьяна Семёновна Минск
976 Юрченко Алла Николаевна Минск
977 Юрченко Анжела Леонидовна г. Орша
978 Юрченко Татьяна Владимировна Гомель
979 Юхник Алексей Фредович Едки
980 Якжик Александр Сергеевич д. Рудня
981 Якимова Светлана Леонидовна Витебск
982 Якимович Ольга Михайловна Могилев
983 Яковец Александр Николаевич Брест
984 Яконюк Павел Николаевич Минск
985 Якушик Дмитрий Николаевич Кобрин
986 Яльчик Илья Николаевич Минск
987 Янушкевич Андрей Валерьевич Минск
988 Янушкевич Михаил Александрович Минск
989 Янушкевич Сергей Михайлович Вытроповщина
990 Янцевич Людмила Ивановна аг.Юшевичи
991 Ярёменко Андрей Владимирович Кобрин
992 Ярец Наталья Валерьевна Минск
993 Ярмольчик Евгений Александрович Брест
994 Ярмончик Светлана Александровна Брест
995 Ярмош Андрей Сергеевич Минск
996 Ярошевич Алексей Геннадьевич Гродно
997 Ярошевская Татьяна Дмитриевна Осиповичи
998 Ясютина Анжелика Викторовна г. Минск
999 Яцковский Андрей Валерьевич Могилев
1000 Яшин Николай Владимирович Витебск

Отзывы о работе компании Kupidver.by

 

Матюш Наталья 10 мая 2018

Хочу выразить слова благодарности и восхищения работникам интернет-магазина "Купидверь.бай", в частности поблагодарить менеджера Александра. Мы заказывали межкомнатные двери МДФ ламинированные Одинцово С 14 цвета Венге на кухню размером 80см, и заказывали такую же дверь на нестандартный проем гостинной комнаты шириной 120см (нам необходима была комплектация полотно со стеклом 80см + полотно 30см глухое). Вся загвоздка была в том, что проем не стандартный, и полотно 30 см. делалось под заказ. Мы обратились в несколько магазинов: в одном нам предложили уширить проем, выбить еще10 см, дабы сделать два стандартных полотна распашных дверей 60см+60см+коробка...по пути наименьшего сопротивления; в другом магазине заверили, что НИ ОДИН производитель в республике не сделает нам того, чего мы хотим (не стандартное полотно 30см шириной).. НО, обратившись в интернет-магазин Купидверь.бай были удивлены, когда сказали, что такой вариант возможен, можно сделать, это бцдет под заказ и нужно подождать дверь в течение 20 раб.дней. Заказ мы оформили 10 апреля, внесли аванс, и менеджер Александр очень грамотно ответил на все возникшие у нас вопросы, подобрал всю фурнитуру (и завесы и ручки и т.д.), все очень в цвете понравилось. И каково было наше удивление, когда уже 02 мая к нам звонит служба доставки и говорит, что через час курьер доставит нам наши двери - не прошло и 20-ти рабочих дней (заказ должен был прибыть к нам 15-16 мая, а прибыл 02 мая)!!! Это было приятно и радостно. К интернет-магазину никаких замечаний и претензий: двери отличного качества, необходимого цвета, фурнитура (ручки) очень нравятся (хотя менеджер выбирал на свой вкус), в комплекте заказывали и наличник и добор, т.к. ширина стены большая. Заказывали только двери, без установки (т.к. муж сам сторитель и установили двери сами своими силами, буквально на завтрашний день)- уж очень нетерпелось их поскорее установить! Все отлично получилось! Магазином очень довольны! Уже даже соседи и родственники интересовались где мы заказывали двери. Мы посоветовали, дали координаты вашего магазина, говорят - обязательно обратятся и закажут у вас. Одно маааленькое замечание, не столько к интернет-магазину, а скорее к службе доставки, т.к. в заказе было оформлено и указано, что расчет будет производится банковской картой, а по прибытию у курьера терминала не оказалось, чтобы рассчитаться карточкой, пришлось бежать в банкомат, снимать деньги (а т.к. карта кредитная другого банка, то еще списалась и комиссия с карточки за снятие наличных денежных средств). Курьер сказал, что ему никто не сказал, что расчет карточкой, хотя на заказе черным по белому написано расчет: банковская карта. Но, это не страшно: были рады дверям и их быстрой доставкой. Интернет-магазин "Купи дверь.бай" оставил очень приятные эмоции и моменты в жизни, спасибо магазину. Ставим 5 звезд из 5-ти! Благодарных заказчиков и будем вас рекомендовать остальным! Спасибо большое!

ПОЗДРАВЛЕНИЯ ПРОДОЛЖАЮТСЯ

Прошли праздничные мероприятия в аптечных коллективах Гродненского РУП «Фармация» 15 июня, накануне Дня медицинских работников. Вручены награды работникам за высокий профессионализм, добросовестный труд, преданность избранному делу.

Почетной грамотой Гродненского РУП «Фармация»  наградили:

ФИЛИППОВУ Галину Николаевну       –        провизора информационно-справочного отдела

ДИКОВСКУЮ Анну Зыгмунтовну        –       начальника контрольно-ревизионной группы

ИВАНКОВУ Ирину Ивановну      –        провизора приемно-экспедиционного отдела аптечного склада

ВИТКОВСКОГО Владимира Александровича        –        грузчика 5 отдела аптечного склада

КАШЛЕЙ Елену Феликсовну        –        комплектовщика товаров 3 отдела аптечного склада

БУЛАК Марину Владимировну   –        фармацевта-рецептара аптеки №1 г. Гродно

МИХАЛКОВИЧ Оксану Михайловну   –        укладчика-упаковщика аптеки № 131 г. Гродно

КЛИШЕВИЧ Татьяну Владимировну    –        провизора-технолога аптеки № 153 г. Гродно

КОБЫЛКО Галину Ивановну       –        уборщика производственных помещений, мойщика посуды и ампул центральной районной аптеки № 7 Берестовицкого района

БУЛЫКО Руфинию Вацлавовну   –        уборщика производственных помещений центральной районной аптеки №9 Зельвенского района

КРАСЬКО Александра Александровича        –        водителя автомобиля центральной районной аптеки № 10 Мостовского района

ГОНЧАРЕВИЧ Анжелу Вацлавовну      –        фармацевта-рецептара центральной районной аптеки № 11 Свислочского района

БУЖИНСКУЮ Елену Станиславовну   –        заместителя заведующего центральной районной аптекой №55 Дятловского района

ЕРМОЛАЕВУ Татьяну Геннадиевну      –        заведующего аптекой № 208 от центральной районной аптеки № 55 Дятловского района

КРОТ Татьяну Михайловну – заместителя заведующего центральной районной аптекой № 61 Слонимского района

МЕЛЕШКО Светлану Михайловну       –       заместителя заведующего центральной районной аптекой № 65 Кореличского района

САВИЦКУЮ Татьяну Валерьяновну    –        провизора центральной районной аптекой № 90 Ошмянского района

СТАНКЕВИЧ Анну Марьяновну –        экономиста центральной районной аптеки № 99 Сморгонского района

ПИВАНКОВУ Анастасию Валентиновну       –        заведующего аптекой № 231 г. Сморгонь от центральной районной аптеки № 99 Сморгонского района

КРАСКОВСКУЮ Ольгу Генриховну    –        фармацевта-рецептара аптеки № 35 г.п. Россь от центральной районной аптеки № 136 Волковысского района

ОТОКА Ларису Геннадьевну        – укладчика-упаковщика центральной районной аптеки № 136 Волковысского района

ЮРГЕЛЬ Ирину Станиславовну   –        фармацевта-рецептара аптеки № 163 г. Лида от центральной районной аптеки № 146 Лидского района

ЧАЙКА Светлану Михайловну     –        фармацевта-рецептара аптеки № 166 г. Лида от центральной районной аптеки № 146 Лидского района

КОЗАК Ольгу Владимировну       –        бухгалтера аптеки № 130 г. Лида от центральной районной аптеки № 146 Лидского района

Объявлена благодарность Гродненского РУП «Фармация»:

КОРОНКЕВИЧ Наталье Николаевне     –        заместителю заведующего центральной районной аптекой № 6 Щучинского района

САКОВИЧ  Чеславе Бернардовне – заведующему аптекой № 191 г. Щучин от центральной районной аптеки № 6 Щучинского района

СУРМАЧ Наталье Владимировне – провизору-рецептару аптеки № 3 г. Гродно

ДРАГУН Татьяне Олеговне –        провизору-рецептару аптеки № 135 г. Гродно

ДОДА Юлии Тадеушевне    –        фармацевту-рецептару центральной районной аптеки № 16 Вороновского района

ГОНЧАР Алле Анатольевне –        фармацевту-рецептару центральной районной аптеки № 55 Дятловского района

КРАЛЬКО Оксане Евгеньевне       –        провизору-рецептару центральной районной аптеки № 59 Ивьевского района

КАБЕРСКОЙ Галине Лаврентьевне       –        укладчику-упаковщику центральной районной аптеки № 60 Новогрудского района

ПОЧЕБЫТ Елене Игоревне –        фармацевту-рецептару аптеки № 132 г. Слоним от центральной районной аптеки № 61 Слонимского района

ШЕВКО Виктории Сергеевне       –        провизору-рецептару центральной районной аптеки № 65 Кореличского района.

Поздравляем с заслуженными наградами!  Пусть и в дальнейшем Ваш добросовестный труд станет весомым вкладом в сохранение и укрепление здоровья белорусского народа. Пусть Ваши знания, опыт, время и силы, вкладываемые в аптечное дело, несут людям здоровье, возвращают им надежду и радость!

Профсоюзный комитет

Похожие новости:

За профессионализм и любовь к своему делу

12 июня 2018 года прошло торжественное мероприятие, посвященное Дню медицинских работников. Поздравления с профессиональным праздником, слова благодарности за самоотверженный труд, служение на благо человечества, пожелания здоровья, счастья, благополучия и новых профессиональных достижений звучали со сцены Гродненского государственного медицинского университета в адрес различных подразделений медицинской отрасли, лучших медиков со всех регионов области от заместителя председателя облисполкома Виктора Лисковича, первого заместителя министра здравоохранения Беларуси Дмитрия Пиневича, начальника главного управления здравоохранения облисполкома Андрея Стрижака, председателя областного объединения профсоюзов Ромуальда Юровского и председателя областного комитета профсоюза работников здравоохранения Владислава Голяка.

По традиции лучшим работникам отрасли, которые внесли значительный вклад в развитие здравоохранения, внедрили в практическую деятельность современные технологии оказания медицинской помощи, вручили Почетные грамоты и благодарности областного исполнительного комитета и областного Совета депутатов, Гродненского горисполкома и Гродненского городского Совета депутатов. Своих активистов отметило наградами и областное объединение профсоюзов.

Праздничное настроение создавали творческие коллективы города, работники медучреждений области, в их числе и наш провизор-рецептар аптеки №153 г.Гродно Дмитрий Побережный (лаурет II степени Республиканского конкурса «Новые имена Беларуси»), а также столичные гости – Тео и Ольга Рыжикова.

За многолетнюю плодотворную работу, высокий профессионализм, большой личный вклад в обеспечение лекарственными средствами населения и лечебно-профилактических учреждений области, в связи с празднованием Днем медицинских работников награждены:

  • Почетной грамотой Министерства здравоохранения Республики Беларусь:
    • КАДЕВИЧ Елена Федоровна, фармацевт-рецептар аптеки № 150 г. Гродно (от аптеки № 114 г. Гродно) Гродненского РУП «Фармация»;
    • САВОШ Лилия Казимировна, заведующий (фармацевт) 5 отдела аптечного склада Гродненского РУП «Фармация»;
    • ТОМАШЕВИЧ Анна Петровна, заместитель заведующего центральной районной аптекой № 90 Ошмянского района Гродненского РУП «Фармация»;
  • Нагрудным знаком Министерства здравоохранения «Отличник здравоохранения Республики Беларусь»:
    • РОМАНЧУК Ирина Викторовна, заведующий центральной районной аптекой № 11 Свислочского района Гродненского РУП «Фармация»;
    • СЕРАЯ Нина Андреевна, провизор-рецептар аптеки № 36 г. Гродно (от аптеки № 1 г. Гродно) Гродненского РУП «Фармация»;
  • Почетная грамота Гродненского областного исполнительного комитета
    • СТАСЕВИЧ Галина Владимировна, заведующий аптекой № 12 г.п. Желудок центральной районной аптеки № 6 Щучинского района Гродненского торгово-производственного республиканского унитарного предприятия «Фармация»;
  • Благодарность председателя Гродненского областного исполнительного комитета
    • КЕВЛЯК Данута Алёйзовна, заместитель заведующего аптекой № 153 г. Гродно Гродненского торгово-производственного республиканского унитарного предприятия «Фармация»;
  • Почетная грамота Гродненского областного Совета депутатов
    • БУДНИК Василий Васильевич, заведующий центральной районной аптекой № 95 Островецкого района Гродненского торгово-производственного республиканского унитарного предприятия «Фармация»;
  • Грамота Гродненского областного Совета депутатов
    • КЛИМОВИЧ Алла Брониславовна, фармацевт-рецептар аптеки № 82 г.п. Красносельский центральной районной аптеки №136 Волковысского района Гродненского торгово-производственного республиканского унитарного предприятия «Фармация»;
  • Благодарственное письмо председателя Гродненского областного Совета депутатов
    • СИЛЬВАНОВИЧ Ирина Николаевна, провизор-рецептар аптеки № 139 г. Лида центральной районной аптеки № 146 Лидского района Гродненского торгово-производственного республиканского унитарного предприятия «Фармация»;
  • Почетная грамота Гродненского городского исполнительного комитета
    • РЯБУШКИНА Наталия Викторовна, заведующий аптекой № 114 г. Гродно Гродненского торгово-производственного республиканского унитарного предприятия «Фармация»;
    • ШЕСТЕРНЁВА Клавдия Александровна, фармацевт-рецептар аптеки № 131 г. Гродно Гродненского торгово-производственного республиканского унитарного предприятия «Фармация»;
  • Благодарность Гродненского городского исполнительного комитета
    • АДАМОВИЧ Лариса Васильевна, фармацевт-рецептар аптеки № 195 г. Гродно от аптеки № 159 г. Гродно Гродненского торгово-производственного республиканского унитарного предприятия «Фармация»;
  • Почетная грамота Гродненского городского Совета депутатов
    • РЕЗКАЯ Тамара Станиславовна, фармацевт-рецептар аптекой № 147 г. Гродно Гродненского торгово-производственного республиканского унитарного предприятия «Фармация»;
  • Благодарственное письмо Гродненского городского Совета депутатов
    • САВИЦКАЯ Марина Аркадьевна, заведующий аптекой № 180 г. Гродно от аптеки № 158 г. Гродно Гродненского торгово-производственного республиканского унитарного предприятия «Фармация»;
  • Почетная грамота администрации Ленинского района г. Гродно
    • ГАЛОНСКАЯ Светлана Антоновна, бухгалтер аптеки № 49 г. Гродно Гродненского торгово-производственного республиканского унитарного предприятия «Фармация»;
    • СУЛЬЖИЦКАЯ Анна Станиславовна, начальник планово-экономического отдела Гродненского торгово-производственного республиканского унитарного предприятия «Фармация»;
  • Благодарственное письмо главы администрации Ленинского района г. Гродно
    • КОЗЕЛ Екатерина Петровна, провизор приёмно-экспедиционного отдела аптечного склада Гродненского торгово-производственного республиканского унитарного предприятия «Фармация»;
  • Почетная грамота администрации Октябрьского района г. Гродно
    • СОБОЛЕВСКАЯ Мариянна Генриховна, заместитель заведующего аптекой № 3 г. Гродно Гродненского торгово-производственного республиканского унитарного предприятия «Фармация»;
  • Благодарственное письмо главы администрации Октябрьского района г. Гродно
    • ВАСИЛЕВИЧ Ольга Ивановна, провизор-рецептар аптеки № 134 г. Гродно Гродненского торгово-производственного республиканского унитарного предприятия «Фармация»;
  • Почетная грамота Гродненского районного исполнительного комитета
    • КУЗЬМИЦКАЯ Наталия Николаевна, фармацевт-рецептар аптеки № 213 г. Скидель от аптеки № 8 г. Скидель Гродненского торгово-производственного республиканского унитарного предприятия «Фармация».

Прошли праздничные мероприятия и в аптечных коллективах Гродненского РУП «Фармация» 15 июня, накануне Дня медицинских работников. Вручены награды работникам за высокий профессионализм, добросовестный труд, преданность избранному делу.

  • Почетной грамотой Гродненского РУП «Фармация» наградили:
    • ФИЛИППОВУ Галину Николаевну - провизора информационно-справочного отдела
    • ДИКОВСКУЮ Анну Зыгмунтовну -начальника контрольно-ревизионной группы
    • ИВАНКОВУ Ирину Ивановну - провизора приемно-экспедиционного отдела аптечного склада
    • ВИТКОВСКОГО Владимира Александровича - грузчика 5 отдела аптечного склада
    • КАШЛЕЙ Елену Феликсовну - комплектовщика товаров 3 отдела аптечного склада
    • БУЛАК Марину Владимировну - фармацевта-рецептара аптеки №1 г. Гродно
    • МИХАЛКОВИЧ Оксану Михайловну - укладчика-упаковщика аптеки № 131 г. Гродно
    • КЛИШЕВИЧ Татьяну Владимировну - провизора-технолога аптеки № 153 г. Гродно
    • КОБЫЛКО Галину Ивановну - уборщика производственных помещений, мойщика посуды и ампул центральной районной аптеки № 7 Берестовицкого района
    • БУЛЫКО Руфинию Вацлавовну - уборщика производственных помещений центральной районной аптеки №9 Зельвенского района
    • КРАСЬКО Александра Александровича - водителя автомобиля центральной районной аптеки № 10 Мостовского района
    • ГОНЧАРЕВИЧ Анжелу Вацлавовну - фармацевта-рецептара центральной районной аптеки № 11 Свислочского района
    • БУЖИНСКУЮ Елену Станиславовну - заместителя заведующего центральной районной аптекой №55 Дятловского района
    • ЕРМОЛАЕВУ Татьяну Геннадиевну - заведующего аптекой № 208 от центральной районной аптеки № 55 Дятловского района
    • КРОТ Татьяну Михайловну - заместителя заведующего центральной районной аптекой № 61 Слонимского района
    • МЕЛЕШКО Светлану Михайловну - заместителя заведующего центральной районной аптекой № 65 Кореличского района
    • САВИЦКУЮ Татьяну Валерьяновну - провизора центральной районной аптекой № 90 Ошмянского района
    • СТАНКЕВИЧ Анну Марьяновну - экономиста центральной районной аптеки № 99 Сморгонского района
    • ПИВАНКОВУ Анастасию Валентиновну -заведующего аптекой № 231 г. Сморгонь от центральной районной аптеки № 99 Сморгонского района
    • КРАСКОВСКУЮ Ольгу Генриховну - фармацевта-рецептара аптеки № 35 г.п. Россь от центральной районной аптеки № 136 Волковысского района
    • ОТОКА Ларису Геннадьевну - укладчика-упаковщика центральной районной аптеки № 136 Волковысского района
    • ЮРГЕЛЬ Ирину Станиславовну - фармацевта-рецептара аптеки № 163 г. Лида от центральной районной аптеки № 146 Лидского района
    • ЧАЙКА Светлану Михайловну - фармацевта-рецептара аптеки № 166 г. Лида от центральной районной аптеки № 146 Лидского района
    • КОЗАК Ольгу Владимировну - бухгалтера аптеки № 130 г. Лида от центральной районной аптеки № 146 Лидского района
  • Объявлена благодарность Гродненского РУП «Фармация»:
    • КОРОНКЕВИЧ Наталье Николаевне - заместителю заведующего центральной районной аптекой № 6 Щучинского района
    • САКОВИЧ Чеславе Бернардовне - заведующему аптекой № 191 г. Щучин от центральной районной аптеки № 6 Щучинского района
    • СУРМАЧ Наталье Владимировне - провизору-рецептару аптеки № 3 г. Гродно
    • ДРАГУН Татьяне Олеговне - провизору-рецептару аптеки № 135 г. Гродно
    • ДОДА Юлии Тадеушевне - фармацевту-рецептару центральной районной аптеки № 16 Вороновского района
    • ГОНЧАР Алле Анатольевне - фармацевту-рецептару центральной районной аптеки № 55 Дятловского района
    • КРАЛЬКО Оксане Евгеньевне - провизору-рецептару центральной районной аптеки № 59 Ивьевского района
    • КАБЕРСКОЙ Галине Лаврентьевне - укладчику-упаковщику центральной районной аптеки № 60 Новогрудского района
    • ПОЧЕБЫТ Елене Игоревне - фармацевту-рецептару аптеки № 132 г. Слоним от центральной районной аптеки № 61 Слонимского района
    • ШЕВКО Виктории Сергеевне - провизору-рецептару центральной районной аптеки № 65 Кореличского района.

Поздравляем с заслуженными наградами! Пусть и в дальнейшем Ваш добросовестный труд станет весомым вкладом в сохранение и укрепление здоровья белорусского народа. Пусть Ваши знания, опыт, время и силы, вкладываемые в аптечное дело, несут людям здоровье, возвращают им надежду и радость!

Карта сайта, страница 65560

  • Лебедев Дэнчик
  • Сумрака Воене
  • Грабовская Алинчик
  • Biyeber Justin
  • Тюрина(чехель) Татьяна
  • Рагимшин Алмаз
  • Бикмухаметова Лилька
  • •●♥счастливая♥●•· •●♥олечка♥●•·
  • Ахметова Нарыйа
  • Natasha Lena
  • Рaдчeнко Льоля
  • Темеева Виктория
  • Брумберг Матвей
  • Міхейчев Міша
  • Jorbenadze Amirani
  • Голуб(циленко) Света
  • Bubbaka Chubbaka
  • Dlya Lyublyu
  • Amachev Sabigula
  • Baltleuova Azizo4ka
  • Зубатка Варвара
  • Юстинович Галина
  • Román Alk
  • Доброжан Dominik
  • Ворський Саня
  • Мотыгулинов Рустам
  • Gun Женя
  • Мингалимова Тамара
  • Волошен Dato
  • Шерматов Сероджидин
  • Бабаджанова Ниночка
  • Ёжык) Киря
  • Зайнетдинова Ксюка
  • Staill Feliks
  • Бородашкин Саня
  • Огерчук Андрій
  • Сыдзов Влад
  • Северный Митрофан
  • Генардукаев Бакъи
  • Тымпер Эрик
  • Сусакина Юлиана
  • Тагиев Гардабанец
  • Викторова Инзиля
  • Одварко Влад
  • Bahtina Lera
  • Iskenderovna Dilyara
  • Karalavičius Rokas
  • Тимчишин Кирило
  • Григорчук Наталочка
  • Балюга Катя
  • Выдавская Светлана
  • Толоконникова Регина
  • Гамарчук Виктория
  • Дижа Женя
  • Ag Jam
  • Баюн Кошечка
  • Anime Mare
  • Ш Айдар
  • Klokova Nina
  • Киблиш Назар
  • Besleneev Usuf
  • Наумов Nekit
  • Толяныч Евгений
  • Лукиенко Саня
  • Куклишин Ванька
  • Εвдокимова Нюша
  • Сосновкина Наталья
  • Рёбрушкина Яся
  • Перепил Вася
  • Klaid Pavel
  • Киркиж Лиза
  • Шишиморов Саня
  • Лушникова(панасюк) Ольга
  • Njjjjjj Njj
  • Перч Надя
  • = Никит@
  • Муржaк Паша
  • Рапин Николай
  • Монастырских Вадим
  • ☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆ Варвара
  • Тонкопий Илья
  • Мельник(жанковска) Алёна
  • Аллабердиева Жемал
  • Таджбаев Марат
  • Панасик Рита
  • Миронов Владас
  • Максю Танька
  • Глинова Антонина
  • Фильмицкий Артур
  • Tarieladze Malxaz
  • Персиков Перс
  • Ннн Марта
  • Синиця-Макаренко Алёна
  • Stuy Peter
  • Лихтенберг Виола
  • Батькович Кум
  • Солнцаღ ღ
  • Kamilovaavzalieva Dinara
  • Хаchatryan Lusine
  • Слободчик Нина
  • Мелешко(станкина) Лиза
  • Babalic Illy
  • Колодежный Янис
  • Libermanova Alya
  • Піц Віткор
  • Jenek Maksymilian
  • Сергей[email protected] Серёга
  • Галяутдинов Джалиль
  • Кастас Дягелев
  • Azhdarov Mergen
  • Ялалов Зуфар
  • Ice Serezha
  • Филимонова-Жулева Маришка
  • Pysarskyy Gennadiy
  • Папич Виктория
  • Селявка Александр
  • Сун Шувень
  • Чепак Микола
  • Бексултанова Лейла
  • Мекеров Керим
  • Братчикова Майя
  • Зилина Илонец
  • Smo Den
  • Лемишко Алинка
  • Yurkovskii Eduard
  • Чебыкина Darina
  • Aikhojaeva Zinura
  • Левкин Илюха
  • Голда/цымбалюк Леся
  • Диковицкая Валерия
  • Ospangazin Dmitrii
  • Shiroyan Vahan
  • Слобод Светлана
  • ٩(-̮̮̃•̃)۶ Музыку
  • Муратова Зара
  • Имангалиева Гуляйна
  • Makim Mike
  • Yyy Dddd
  • Рыбы Летающие
  • Бухмарёв Константин
  • Ванилька♥ Дашусик:*
  • ... Ульяша
  • Кулиничук Маргарита
  • Аниськина Гуля
  • Brodyk Vitaliy
  • Nass Yvanko
  • Кучак Ірина
  • Никалюк Марго
  • 😡 Swordsman
  • Передумин Андрей
  • Kerimov Tunar
  • Xudoynazarova Nargiza
  • Подруги Лутшые
  • Ш றαթմωќα
  • Зуйко Паша
  • L'oreal-Professionnel Kerastase
  • Gatikoev Asik
  • Kane Vortex
  • Гонжак Вова
  • April Eleonora
  • Калян Кале
  • Россь Олег
  • Сирюма Алексей
  • Кегеян Маришка
  • Perun Nazar
  • Дуліба Катя
  • Rotari Vladislav
  • Улыбка))) Твоя
  • Chub Allison
  • Аутолипова-Ахметжанова Ася
  • Psmpean Den
  • Ze To
  • Гриценюк Андрій
  • Вип Илья
  • Ханевский Андрюха
  • ૨૨ Nelegal
  • Элмуродов Федя
  • Пешев Вова
  • Семемюк Миша
  • Kylish Vasia
  • Кузибоев Содикжон
  • Нарчук Коля
  • Азаркин Данила
  • Богачева Неонилла
  • Хомидов Зухурджон
  • Udovichenko Egor
  • Дмытрив Василий
  • Шкиридко Саша
  • Багирова Сейлана
  • Уткин Олежик
  • Я От
  • Türkyilmaz Fatih
  • Кенешбеков Жанат
  • Рафаезова Лейсан
  • Пожарська Ксюша
  • Zariņš Nikita
  • Малеваная Анютка
  • Мешиев Аюб
  • Серебристая Юнна
  • Ображеева Анастасия
  • Феопентова---Борискова Ольга
  • Овсянка Дарья
  • Darminova Vera
  • Июльский Антошкин
  • Грибенка Сергей
  • Азыма Виктор
  • Серовицкий Сергей
  • Zeytuncyan Tiran
  • Насирова Бачиханум
  • Koushar Katia
  • Брузгайте Маргарита
  • ジ Юленька
  • Кузура Женя
  • Мака Слёзы
  • Mizonova Alexa
  • Подлужняк Леся
  • So Larisanel
  • Kistaubaev Dauka
  • Yamchenkov Fedor
  • Panahova Gultakin
  • Ay Melih
  • Flegantova Valeria
  • Луговова Кристюша
  • © Kolia
  • Енак Рпорпанш
  • Комолкин Саня
  • Чуршукова Ирина
  • Бранденбург Мария
  • Бабаева Хатира
  • Сымоник Настя
  • Szakadati Bea
  • Tyan Mike
  • Шамиль Рами
  • Марцынкевич Евгения
  • Вошлова Светлана
  • Михалюк-сухоребрая Ирина
  • Амангелдыкызы Акбота
  • Кучма Гана
  • Абоян Рустам
  • Shamsieva Niginka
  • Всемогуща Розалі
  • Al Emad
  • Чернышук Дарья
  • Исмеев Руслан
  • Ilyin Pavel
  • Пономарева(жильцова) Милада
  • Заверчук Іван
  • Коханец Галия
  • Хмельницкий Шмоточка
  • Выходи Антоша
  • Тихончук Георг
  • Cieslik Ryszard
  • Маращук Юрий
  • Жодик Ксения
  • Aydayev Feqan
  • Мокрогуз Димон
  • Гавлюк Александр
  • Saure Lysergic
  • Чукрович Кавка
  • Bendík Ivan
  • Карлова Ираида
  • Билиенко Ксюша
  • Вредная Викуся
  • Пипкин Кирюха
  • Киселева-Соколова Ирина
  • Хавстович Ксюша
  • Плишевая Ксюша
  • Шорбан Василиса
  • Стряпчева Настюшка
  • Дравненков Роман
  • Головатый Толик
  • Chistomoem Chisto
  • Neo Jon
  • Kilerif Anderson
  • Ентякова Виолеттa
  • Шкет Дарья
  • Анна Михайлова(женьжина)
  • Urmanova Julia
  • Тобольский Марат
  • Allochka Альфия
  • ***** Соломійка
  • Грабарь Деніс
  • Нушкин Артем
  • Хлюкин Александр
  • Jonerito Alfredo
  • Бершадченко Вера
  • Eremeeva Gallina
  • Харун Соломія
  • Вароди Юрка
  • Арефьева(рябцева) София
  • Броян Кадир
  • Zn Znatnaya
  • Прийомко Сергий
  • Baymuhammedowich Myrat
  • Абдурахманов Халил
  • Vasilevskii Vitalii
  • Шыфраева Наталья
  • Андриоти Джулио
  • Двойников Марк
  • Тряпицын Вадик
  • Жердева Нинон
  • Кононченко Наталия
  • Валнует-балесс Это-тебяа-так
  • :d Valintin
  • Гамза Васьок
  • Руфф Стас
  • Ганган(чолпан) Иллона
  • Шемет Мирка
  • Рзаева Нушабе
  • Сердоболия* Люси*
  • Слиденко Виталий
  • Донцева Виктория
  • Borowiec Kamil
  • Лукьянова-Сырова Анна
  • Neitn Krise
  • Куприянова Люсенька
  • Денесенко Игор
  • Klemente Леха
  • Proscum/london/brit Burberry
  • Елясов Антон
  • Ануш Малика
  • Бекниязова Айгерима
  • Торрес Серий
  • Хапков Арсений
  • Hafizova Emiliya
  • Яремчак Вячеслав
  • Кодряну Карина
  • Брегін Вадим
  • Arul Ashwin
  • Боричок Леночка
  • Сладкевич Олеся
  • Бибарцев Дамир
  • Бектурганов Бакытжан
  • Мазуркевич Жека
  • Шепель Тамик
  • Hungry Wolf
  • Kozhantaeva Laura
  • Шалдаисов Александр
  • Ларсен Мадам
  • Волхонская-Коваль Таня
  • Ділодуб Ярик
  • Волокита Надежда
  • Эльтеков Ден
  • Дайер Денис
  • Акопянц Соня
  • Бородавко Константин
  • Маминаев Роман
  • Демэйо Антон
  • Шлеюк Валерия
  • Газимзянова Раниса
  • Коралёва Злата
  • Мишульская Анна
  • Наумчук Санёк
  • Натусечка Олеженька
  • Мосінзовий Валєра
  • Сазыкена Анюточка
  • Гемеджиева Татьяна
  • Ехлакова Светик
  • Кичма Дмитро
  • Крауф Вячеслав
  • Славец Карина
  • Командинов Анатолий
  • Христюшин Данил
  • Видерхольд Алексей
  • Кневец Ангелина
  • Пярин Владимир
  • Андреанова Маргарита
  • Вакалова Анжелия
  • Дорій Олеська
  • Хлапонина Алла
  • Waaaayne Chrissi
  • Romao Asai
  • Толубець Свєта
  • Проведенко Колян
  • Бегбасаров Маирбег
  • Балобан(василькова) Мария
  • ☻☺ Анютка♥♥♥
  • Давыскиба Инна
  • Omelo$$ Johny
  • Владика Танюся
  • Лупеха Татьяна
  • Кобалія Богданка
  • Герасимчук Maksik
  • Шей Катюша
  • Apellidos Karim
  • .. Фантастик
  • Одорошенко(бэтман) Виталик
  • Сапальова Яна
  • Domin Andrey
  • Shahinayan Hamo
  • Ерицян Рудольф
  • Kartal Akgul
  • Длугунович Денис
  • Олехнович Катюха
  • Шкільна Зош-З
  • Мажора Оксана
  • Давидов Андо
  • =*=* Алёночка
  • Амирбекова Нора
  • Истиный Человек
  • Batrakova Valentina
  • Люменская Станислава
  • Валиуллин Рифкат
  • Астрамович Маша
  • Зарич Максим
  • Панахида Оля
  • Арутуниан Анулик
  • Таран(винникова) Елена
  • Мартынюк Дашутка
  • Тарасевич Лана
  • Болотбеков Таберик
  • Shulembaev Tamerlan
  • Штефусь Діанка
  • Аджигазиева Гулмира
  • Телиженко Тёма
  • Мосінзовий Валерій
  • Ларон Джастин
  • Ишигова Светлана
  • Попадько Марина
  • Бунас Винцеслав
  • Стояков Глеб
  • De Stijn
  • Yerekenova Raikhan
  • Завальская Ева
  • Костик Дарія
  • Кернес Маргарита
  • Гикало Кирилл
  • Zieba Iwona
  • Karimgulov Dinar
  • Bar Panorama
  • К Сабина
  • Усоян Юлиана
  • Гуменюка Юра
  • Сосницька Іванна
  • Мухамедьянов Салих
  • Караджинов Артем
  • Бианка Ника
  • Тяпушина Валя
  • Sheyk Sheyk
  • Костанчук Александр
  • Горностаєв Василий
  • Игнатенко Зара
  • Лен Елизавета
  • Rozenkranz Wladimir
  • Ишмаева(валиахметова) Эльвира
  • Майстрэнко Максим
  • Назааренко Даяна
  • Vineeva Natalia
  • Серёгa Журавлев
  • Sautov Danyar
  • Макущенко Юра
  • Zolotareva Laura
  • Ебаный Хуец
  • ... Aron
  • Багишев Михаил
  • Васильева Лянка
  • Gerasimenko Ksjuxa
  • Симаник Денис
  • Вишневец Ангелина
  • Бельчинский Женя
  • Orudcev Farxad
  • Мейгас Сергей
  • Мышова Анжела
  • P Alice
  • Нижнекамск Новости
  • Almira Naiminova
  • Nurkhanova Zhazira
  • Khmurovska Tanya
  • Ириченко Ирина
  • Новичкова(прокудина) Елена
  • Ki$$) Sweet
  • Правда Сема
  • Магазинюк Лёша
  • Клебус Алёна
  • Зборівець Юрчик
  • Hooe Muux
  • Журахівський Юра
  • Свиридов Андрюшенька
  • Алавханов Марат
  • Джабборов Баха
  • Ганаева Светочка
  • .. Iza
  • Мурес Екатерина
  • Gurbaz Shahzad
  • Mykulina Julia
  • Blogstreetracingnet Blogstreetracingnet
  • Абалбекова Азиза
  • Злакаман Артур
  • Лaшко Славка
  • Первушова Настя
  • Аверьякова Ирина
  • Phoenix Галя
  • Роман Настінка
  • Степан Колька
  • Комашко Віталік
  • Dashaev Imran
  • Kachaev Vadim
  • Кихаев Игорь
  • Гаврилов Сима
  • Сироткин Геша
  • Кологривов Сергей Томск
  • Контрабас Димас Москва
  • Фомина Лена Казань
  • Якимчук Максим Новосибирск
  • Горбачев Даниил Туапсе
  • Нургалиев Федор Балаково
  • Маркин Андрей Астрахань
  • Кудряшова Алёна Хабаровск
  • Клименко Сергей Минск
  • Куликова Наталья Меленки
  • Айнашбекова Саламат Шымкент
  • Пименова Екатерина Верхнеуральск
  • Навальный Никита Москва
  • Наумкин Олег Маркс
  • Sat Eres Кызыл
  • Деткин Игорь Симферополь
  • Маринина Юлия Екатеринбург
  • Данилов Кирилл Череповец
  • Кагирова Милла Челябинск
  • Матвейчук Руслан Шатура
  • Эйда Артем Усть-Тарка
  • Бахара Бахар Ашхабад
  • Антоненко Дима Климово
  • Фетисова Наталья Пенза
  • Гудова Екатерина Москва
  • Чех Лиза Москва
  • Куриленко Владислав Дебальцево
  • Светлый Гриша Санкт-Петербург
  • Султанхан Мерей Шымкент
  • Мишкина Александра Санкт-Петербург
  • Ахметзянова Рузалия Казань
  • В-Сети Не Москва
  • Mironov Vasilii Копейск
  • Калюжный Евгений Знаменка
  • Ким Ксения Бишкек
  • Ковальчук Людмила Кременец
  • Карагаева Женя Барнаул
  • Zhanybekov Daniel Бишкек
  • Манахова Татьяна Рязань
  • Чернышева Надя Большая Соснова
  • Фагамуллина Диана Уфа
  • Даллакян Мгер Ереван
  • Чёрный Никита Ульяновск
  • Фахретдинов Марсель Нижневартовск
  • Коломин Иван Астрахань
  • Воробьёва Антонина Владимир
  • Гущин Денис Хабаровск
  • Панченко Федя Москва
  • Шрубенас Ангелина Мантурово
  • Мирбеков Эржан Бишкек
  • Дроздова Мария Белгород
  • Калибаев Ерасыл Хромтау
  • Матанцев Александр Екатеринбург
  • Смирнов Александр Нелидово
  • Козин Александр Белолебяжий
  • Глебова Мария Ульяновск
  • Иванских Никита Ханты-Мансийск
  • Ибрагимова Рая Казань
  • Mido Mohammed Alger
  • Шиканов Вадим Саратов
  • Петров Анатолий Владимир
  • Johnson Thomas Boston
  • Монгуш Дарина Москва
  • Fassbender Michael London
  • Малышева Любовь Камышлов
  • Аджамян Артур Кострома
  • Путин Игорь Хабаровск
  • Дикарева Катюшка Самара
  • Пархоменко Роман Макошино
  • Володина Татьяна Нижнекамск
  • Байрамова Алина Армавир
  • Задорожний Міхаїл Ставки
  • Зайцева Инна Лида
  • Внучков Егор Липецк
  • Орлова Татьяна Молодечно
  • Корж Макс Киров
  • Bora Bora Челябинск
  • Лорсанова Мадина Грозный
  • Гонщик Призрачный Запорожье
  • Владимировна Наталья Минусинск
1 2 3 … 65557 65558 65559 65560 65561 65562 65563 … 329313 329314 329315 Удалить страницу Записи пользователей Карта сайта

Вычислительная биология и медицина

руб.
Самуэль Ауно Научный университет Кваме Нкрума 2021 Подлежит определению WCM Биология рака
Ильес Баали Университет Анталии Билим (Турция) 2020 Куэйд Моррис MSK Биология рака
Чандрима Бхаттачарья Бенгальский инженерный колледж 2021 Подлежит определению MSK Метагеномика
Craig Bielski
просмотреть публикации
Массачусетский технологический институт 2018 Николаус Шульц MSK Биология рака
Кевин Майкл Бём Йельский университет 2018 Сохраб Шах MSK Мульти-омикс
Ариана Бреннер Клеркин Пенсильванский университет 2019 Вивиана Риска RU Архитектура генома
Кассандра Бурдзяк
Научный сотрудник NRSA (F31)

Доррис Дж.Hutchison Fellow

просмотреть публикации

Университет Рутгерса 2016 Дана Пеер MSK Биология рака
Валид Чатила
просмотреть публикации
Техасский университет, Остин 2018 Николаус Шульц MSK Биология рака
Файзан Чаудри Вашингтонский университет в г.Луи 2020 Подлежит определению WCM Машинное обучение

Кристофер Чин Научный сотрудник NRSA (F31)

просмотреть публикации

Колледж Провиденс 2017 Кристофер Мейсон WCM Мульти-омикс
Чан У Чун Корнельский университет 2019 Дэниел Д.Ли CU-I Неврология
Даниэль Цизин Колумбийский университет 2020 Томас Норман MSK Мульти-омикс
Мэдисон Дармофал Массачусетский технологический институт 2019 Майкл Бергер
Куэйд Моррис
MSK Биология рака
Адитья Дешпанде Б.J. Медицинский колледж, Пуна 2016 Марцин Имелински WCM Архитектура генома
Rose DiLoreto
просмотреть публикации
Калифорнийский технологический институт 2016 Кристина Лесли MSK Биология рака
Невилл Дусай Пенсильванский университет 2018 Дан Ави Ландау WCM Биология рака

Джамал Элхадер Научный сотрудник NRSA (F31)

просмотреть публикации

Массачусетский технологический институт 2015 Оливье Элементо WCM Биология рака
Mervin Fansler
просмотреть публикации
Миллерсвилльский университет штата Пенсильвания 2016 Кристин Майр MSK Мульти-омикс
Вианна Гао Карлтон-Колледж 2018 Кристина Лесли MSK Биология рака
Кофи Энну Гьян Научный сотрудник NRSA Оттавский университет 2016 Марцин Имелински WCM Биология рака
Дорон Хавив Университет Техниона 2019 Дана Пеер MSK Разработка алгоритмов
Джошуа Хесс Колледж Эмори и Генри 2021 Подлежит определению WCM Машинное обучение
Жюстин Хсу Университет Чанг Гунг 2021 Подлежит определению WCM Неврология
Анушка Йоглекар
просмотреть публикации
Государственный университет Огайо 2017 Хаген Тилгнер
М.Элизабет Росс
WCM Неврология
Бенджамин Каминов Университет Джона Хопкинса 2021 Подлежит определению WCM Структурная биология / биофизика
Минсу Ким Университет Джона Хопкинса 2017 Сохраб Шах
Эд Резник
MSK Биология рака
Дивья Коялагунта Университет Дьюка 2021 Подлежит определению WCM Неврология
Кучина Катерина Университет Висконсина, Мэдисон 2019 Иман Хаджирасулиха WCM Разработка алгоритмов
Цяньцзи Ли Карлтон-Колледж 2021 Подлежит определению WCM Машинное обучение
Ольга Людовик Государственный университет Нью-Мексико 2019 Куэйд Моррис
Бенджамин Гринбаум
MSK Иммунология
Масуд Махер Калифорнийский университет, Сан-Диего 2019 Дорон Бетель WCM Микробиом / метагеномика
Lauren Mak NSERC Canada Graduate Scholar Университет Британской Колумбии 2019 Иман Хаджирасулиха WCM Микробиом / метагеномика
Хуан Себастьян Андраде Мартинес Университет Лос-Андес (Колумбия) 2020 Подлежит определению WCM Микробиом / метагеномика
Лия Моралес Университет Висконсина Мэдисон 2021 Подлежит определению WCM Биология рака
Дмитрий Мелешко
просмотреть публикации
Дальневосточный университет транспорта, Россия 2017 Иман Хаджирасулиха WCM Разработка алгоритмов
Алон Просо Йельский университет 2020 Сохаил Тавазое RU Иммунология
Сян (Стив) Ниу
просмотреть публикации
Калифорнийский университет в Дэвисе 2017 Дан Ави Ландау WCM Мульти-омикс

Натаниэль Оманс Исследователь биологии стволовых клеток NYSTEM

просмотреть публикации

Белойт Колледж 2017 Дан Ави Ландау WCM Биология рака
Олатунджи Они Университет Ватерлоо 2019 Томас Норман MSK Биология рака
Дейдре О’Салливан Корнельский университет 2021 Подлежит определению WCM Неврология
Ханна Отис Йельский университет 2018 Дана Пеер MSK Разработка алгоритмов
Сосна Эллисон Университет Тафтса 2018 Кристина Лесли MSK Биология рака
Марьям Поурмалеки Колледж Вассар 2019 Сохраб Шах
Инго Меллингхофф
MSK Мульти-омикс
Сурадж Раджендран Технологический институт Джорджии 2021 Подлежит определению WCM Машинное обучение
Вирадж Раполу Университет Северной Каролины в Чапел-Хилл 2020 Кристина Лесли MSK Биология рака
Калеб Рейгор
Стипендия для выпускников NSF
Университет Липскомба 2019 Джеймс Хадспет RU Неврология
Майкл Ретчин Колумбийский университет 2020 Джон Ходера MSK Разработка алгоритмов
Марджори Роскес Женский колледж Стерна 2019 Экта Хурана WCM Биология рака
Джонатан Университет Дьюка 2019 Дорон Бетель
Туомас Таммела
WCM и MSK Биология рака
Аннализ Швайкарт Харви Мадд 2018 Ян Крумзек WCM Мульти-омикс
Daniel Seidman
просмотреть публикации
Университет Брауна 2016 Эми Уильямс CU-I Разработка алгоритмов
Каролина Сенкевич Варшавский университет, Польша 2021 Подлежит определению WCM Мульти-омикс
Мария Сьерра Гарсия Индустриальный университет Сантандера, Колумбия 2021 Подлежит определению WCM Мульти-омикс
Адитья Синха Индийский технологический институт, Харагпур 2020 Кристина Лесли
Куэйд Моррис
MSK Биология рака
Лонг Ят (Сайрус) Там Нью-Йоркский университет 2019 Куэйд Моррис MSK Разработка алгоритмов
Закие Тайеби Технологический университет Шарифа, Иран 2018 Кристина Лесли MSK Мульти-омикс
Янис Тази Шахты Paris Tech 2020 Элли Папаэммануил MSK Разработка алгоритмов
Стефан Торборг Пенсильванский университет 2018 Туомас Таммела MSK Биология рака
Джастин Торок
просмотреть публикации
Корнельский университет 2014 Ашиш Радж WCM Неврология
Адам Вайнер Калифорнийский университет, Лос-Анджелес 2019 Сохраб Шах MSK Биология рака
Джессика Уайт Пенсильванский университет 2021 Подлежит определению WCM Биология рака
Уилфред Вонг Университет Северной Каролины 2019 Кристина Лесли MSK Нормативная геномика
Ченсу Се Гонконгский университет науки и технологий 2016 Serge Belongie
Thomas Fuchs
CU-I Машинное обучение
Юбин Се
просмотреть публикации
Чжэцзянский университет 2017 Дана Пеер MSK Мульти-омикс
Руи Ян Тяньцзиньский университет 2019 Кристина Лесли MSK Нормативная геномика
Сяотун Яо
просмотреть публикации
Чжэцзянский университет 2015 Марцин Имелински WCM Биология рака
Копать Виджай Кумар Ярлагадда Инженерный колледж Шри Видьяникетана (Индия) 2020 Joan Massagué
Dana Pe’er
MSK Разработка алгоритмов

Томер Ярон Вейл Корнелл, аспирант

просмотреть публикации

Университет Бар-Илан, Израиль 2017 Оливье Элементо
Льюис Кэнтли
WCM Сигнализация клеток / иммунология
Ivy Zhang Сотрудник Института программного обеспечения молекулярных наук (MolSSI) Вашингтонский университет в г.Луи 2018 Джон Ходера MSK Структурная биология / биофизика

Дворники в Россе поделятся выплатой в размере 1 миллиона долларов

Более 2400 уборщиков в магазинах Ross Dress for Less в Калифорнии разделят 1 миллион долларов в ходе урегулирования судебного процесса, в котором розничный торговец и его подрядчик обвиняются в обмане в отношении минимальной заработной платы и со временем.

Дворники, в основном иммигранты, которые работали в Росс с сентября 2009 г. по февраль.10 человек этого года были официально уведомлены о своем праве на выплаты в среду, через шесть недель после того, как федеральный судья в Сан-Франциско дал предварительное одобрение заключенному соглашению. По словам юристов, урегулирование также включает 1,3 миллиона долларов на гонорары адвокатов и судебные издержки.

Ross, базирующаяся в Дублине, управляет около 300 дисконтными магазинами в Калифорнии и 1000 по всей стране. Финансирование урегулирования будет поступать от USM Inc., фирмы из Пенсильвании, с которой Росс заключил контракт на предоставление услуг по уборке.Обе компании отрицают какие-либо нарушения.

В иске, поданном в сентябре 2013 года, утверждалось, что Росс приказал USM заключить договор с отдельными лицами или небольшими группами уборщиков для уборки магазинов, но не включил достаточно денег, чтобы покрыть требуемую по закону заработную плату за часы работы. Адвокаты уборщиков заявили, что это было самое крупное урегулирование из всех случаев, возбужденных в соответствии с законом Калифорнии 2003 года, который требует, чтобы компании, заключающие контракты на услуги уборщика, обеспечивали адекватное финансирование для соблюдения правил заработной платы.

Ross утверждала, что не может нести ответственность за предполагаемые нарушения со стороны своего подрядчика и субподрядчиков. В постановлении от января 2014 года, разрешившем рассмотрение иска, окружной судья США Уильям Алсуп сказал, что Росс, основываясь на утверждениях в иске, «знал или должен был знать, что его контракты с USM недофинансированы» и не может «изолировать себя». от любой вытекающей ответственности.

«Мы считаем, что мировое соглашение изменит подход компаний в Калифорнии к заключению договоров и субподряду», - сказал адвокат истцов Крис Шрайбер.

Связаться с представителями Росс для комментариев не удалось.

Боб Эгелко - штатный писатель San Francisco Chronicle. Эл. Почта: [email protected] Twitter: @egelko

Файнштейн не обращает внимания на критиков: «Меня бросали вызов раньше»

Сенатор Дайан Файнштейн имеет послание для президента Сената штата Pro Tem Кевина де Леона и всех, кто может захотеть выступить против нее в следующем году: Давай.

«Мне уже бросали вызов. Это меня не беспокоит, - сказал нам старший сенатор штата. « Майкл Хаффингтон потратил около 33 миллионов долларов, чтобы попытаться сместить меня в 1994 году, поэтому я в значительной степени предполагаю, что это связано с территорией».

Файнштейн подождала до этого месяца, чтобы объявить, что она будет баллотироваться на следующий срок. Ей 84 года, и было предположение, что она уйдет в сторону.

«Я много думал об этой переизбрании, - сказал Файнштейн.«Сейчас очень неопределенные и тревожные времена, и я думаю, что то, что я сделал, имеет большую ценность».

Среди этих достижений она считает спонсирование федерального запрета на боевое оружие, действовавшего с 1994 по 2004 год; соавторство в написании запрета на применение пыток на военных и других правительственных допросах; и спонсорство Закона о защите пустыни, закона 1993 года, который создал национальные парки Долина Смерти и Джошуа-Три.

Мало кто из прогрессистов, выступающих против Файнштейна, завидует ее достижениям, но они задаются вопросом, нужна ли новая кровь.

«Давайте посмотрим, в чем заключаются новые идеи», - сказала она. «Я хочу что-то изменить так же сильно, как и все остальные, но вы не должны просто прыгать вверх и вниз, чтобы решить проблемы. Вы должны быть в состоянии делать дела и быть готовыми к работе ».

Де Леон, например, говорит, что решил бежать против Файнштейна, когда услышал, как она сказала аудитории Клуба Содружества, что если бы президент Трамп мог только «учиться и меняться», он мог бы быть «хорошим президентом».«Он был не единственным демократом, встревоженным ее замечаниями. Она говорит, что их неправильно поняли.

«Я сказал, что надеюсь, что он сможет измениться и стать хорошим президентом, и за это меня засыпали критикой», - сказал Файнштейн. «Но я также сказал, что мы посмотрим, изменится ли он. И похоже, что нет.

«Кроме того, если будет импичмент, мы в Сенате будем заседать в качестве присяжных. Так что я чувствую, что должен быть осторожен ».

Тем не менее, Файнштейн не извиняется за сотрудничество с другой стороной.Например, ее соавтором по запрету пыток был сенатор Джон Маккейн , Род-Айленд.

«Я хочу добиться результатов, а иногда это означает работать с республиканцами», - сказала она.

Если она победит на переизбрании, 2019 год ознаменует 50-летие Файнштейна на политическом посту. Учитывая токсичную атмосферу Вашингтона, можно было подумать, что ей все это надоест.

«Да, конечно, но вы знаете, я глубоко верю, что это то, что я должен был сделать», - сказал Файнштейн.«Поэтому я прислушиваюсь к своему телу и задаю себе ритм. С годами я узнал, что могу преодолевать дистанцию. Я забыл о некоторых вещах в своей личной жизни. Я не хожу на многие светские мероприятия и не могу вспомнить последний фильм, который посмотрел ».

Что касается напряжения еще одной кампании по всему штату?

«На прошлой неделе я участвовала в пяти мероприятиях», - сказала она. "Я готов."

Отделка туннеля: Несмотря на личный нажим со стороны губернатора Джерри Браун , совет директоров водного округа долины Санта-Клара на днях категорически отказался от оплаты его плана строительства двух 35-мильных туннелей под дельтой реки Сакраменто-Сан-Хоакин для доставки воды в Центральная долина и Южная Калифорния.

Округ просили выделить на проект 620 миллионов долларов. Правление в составе семи членов проголосовало против этой идеи единогласно.

«Я не хочу вручать налогоплательщикам огромный счет, чтобы избиратели не высказали своего мнения», - сказал председатель правления Джон Варела .

Это был второй крупный водный район, который отвернулся от двойных туннелей. Другой был сельскохозяйственный гигант Westlands Water District на западной стороне долины Сан-Хоакин.

Варела сказал, что доска Santa Clara Valley все еще открыта для проекта, но ее следует уменьшить до одного туннеля. Это означало бы начать заново проект, который уже обошелся в планирование и экологические исследования в 262 миллиона долларов.

Государственный секретарь по природным ресурсам Джон Лэрд сказал, что повторение может быть на столе, но «слишком рано, чтобы строить предположения о том, к чему приведет это обсуждение.”

Валера сказал, что когда Браун позвонил ему за день до голосования, он был «абсолютно уверен», что все еще хочет два туннеля. Валера сказал, что пригласил губернатора прийти на собрание совета, чтобы изложить свою позицию, но Браун сказал, что он должен поехать в Лос-Анджелес

.

«Ну, знаете, - сказала Верела, - Санта-Клара уже в пути».

И вот примерно так и закончился разговор.

По крайней мере, пока.

Гонки на гробах: Это зрелище может немного тревожить, учитывая трагические лесные пожары в Северном заливе. Тем не менее, организаторы планируют провести в следующие выходные пятую ежегодную благотворительную акцию «Гонки гробов в долине Напа».

Гонки, запланированные на субботу в центре города Напа, представляют собой гробы на колесах, которые команды гонщиков толкают по трассе длиной 230 футов, некоторые из них одеты в костюмы Хэллоуина. «Подумайте о картинге, но, вероятно, построенном не так эффективно», - сказал Крейг Смит из Ассоциации центра города Напа, которая организует мероприятие.

«Это немного непростая вещь в этом году», - признала генеральный директор Сара Брукс Napa River Inn, одного из предприятий, которые помогают организовать мероприятие. «Но это также благотворительное мероприятие, которое объединяет сообщество».

Смит сказал, что выручка от забегов в этом году пойдет Teens Connect, местной группе, которая помогает проблемной молодежи.

Главное беспокойство организаторов - рассеется ли вовремя дым от всех лесных пожаров.Оптика? Не так уж и важно.

«Вместо того, чтобы вызывать какие-либо плохие связи, это будет способ для людей, наконец, расслабиться и повеселиться», - сказал Смит.

Итак, игра начинается в 11 часов утра, сразу после Zombie Run.

Обозреватели San Francisco Chronicle Филипп Матьер и Эндрю Росс появляются по воскресеньям, понедельникам и средам. Матье можно увидеть в утренних и вечерних новостях KPIX-TV. Его также можно услышать по радио KCBS с понедельника по пятницу в 7:50.м. и 17:50 Есть чаевые? Звоните (415) 777-8815 или напишите по адресу [email protected] Twitter: @matierandross

Транскриптом с дробовиком, пространственная омика и изотермическое профилирование инфекции SARS-CoV-2 выявляют уникальные реакции хозяина, вирусную диверсификацию и лекарственные взаимодействия

Сбор и обработка образцов

Образцы пациентов были собраны с согласия пациентов в Пресвитерианской больнице Нью-Йорка - Медицинский центр Weill Cornell (NYPH-WCMC), а затем обработали для qRT-PCR.Образцы мазков из носоглотки (NP) собирали с использованием системы BD Universal Viral Transport Media (Becton, Dickinson and Company, Franklin Lakes, NJ) от пациентов с симптомами. Образцы были собраны и обработаны в соответствии с протоколом 19-11021069 Совета медицинских учреждений Weill Cornell (IRB). Все соответствующие этические нормы для работы с участниками-людьми были соблюдены. Наблюдательный когортный анализ (ACEI / ARB) проводился с использованием протокола IRB Колумбийского университета AAAL0601. Данные образцов из ротоглотки из Университетской клиники Тюбингена были собраны в соответствии с IRB 243 / 2020A.

Экстракция вирусной РНК и обнаружение qRT-PCR

Полная вирусная РНК была извлечена из дезактивированных образцов с использованием автоматической экстракции нуклеиновых кислот на QIAsymphony и DSP Virus / Pathogen Mini Kit (QIAGEN). Одностадийная обратная транскрипция кДНК и амплификация с помощью ПЦР в реальном времени (ОТ-ПЦР) вирусных мишеней, генов E (оболочка) и S (шип) и внутренний контроль выполнялись с использованием термоциклера Rotor-Gene Q (QIAGEN).

Twist синтетические РНК

Мы использовали две полностью синтетические РНК, полученные путем транскрипции in vitro из Twist Biosciences, которые были синтезированы в частях размером 5 т.п.н. с полным охватом вирусного генома SARS-CoV-2.Их последовательность была проверена, чтобы гарантировать> 99,9% покрытия вирусного генома, и они были в количестве 1000000 копий на мкл, 100 мкл на пробирку. Два элемента управления поступают из Ухани, Китай (MN7.3) и Мельбурна, Австралия (MT007544.1). Эталонные схемы последовательности были получены от NCBI: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/MT007544 и https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/MN7.3.

Обратная транскриптаза, количественная ПЦР в реальном времени (RT-PCR)

Клинические образцы были извлечены, как описано выше, а затем протестированы с помощью qRT-PCR с использованием праймеров для гена E (оболочки), который выявляет всех членов линии B бета-CoV, включая все вирусы SARS, SARS-подобные и связанные с SARS вирусы, а также второй набор праймеров для гена S (spike), который специфически обнаруживает вирус SARS-CoV-2.Реакция также содержит внутренний контроль, служащий контролем экстракции и контролем ингибирования ПЦР.

Образцы были аннотированы с использованием порогового значения цикла qRT-PCR (Ct) для праймеров SARS-CoV-2. Субъектам с Ct менее или равным 18 была присвоена метка «высокая вирусная нагрузка», для Ct между 18 и 24 была назначена «средняя вирусная нагрузка», а для Ct между 24 и 40 были назначены классы «низкой вирусной нагрузки», с любым уровнем выше Ct. из 40 было классифицировано как отрицательное. Мы также спрогнозировали комбинированный показатель вирусной нагрузки, используя Ct, считывание GloMax QuantiFluor из экспериментов с LAMP и долю SARS-CoV-2, совпадающую с считыванием NGS в образце.Для этого показателя (40-Ct) (показания LAMP) и (log10 (фракция SARS-CoV-2 + 1e - 6)) все были нормализованы от нуля до единицы по отдельности и суммированы вместе с использованием комбинированного веса 5 для Ct, 3 для LAMP и 2 для NGS.

Последовательности праймеров LAMP

Праймеры

(дополнительная таблица 7) были разработаны с использованием PrimerExplorer (v4.0) в соответствии с рекомендациями в 28 , чтобы найти LAMP-совместимые праймеры для эталонного генома SARS-CoV-2 (NCBI). Присущая LAMP специфичность (с использованием 4-6 праймеров vs.2 для ПЦР-амплификации) в сочетании с этим анализом in silico предполагал небольшой риск перекрестной реактивности, которая могла бы препятствовать специфичности праймеров N-гена, чувствительных к SARS-CoV-2 (дополнительные данные 5). В целом выбранные праймеры имели менее 80% гомологии с подавляющим большинством протестированных последовательностей патогенов. Для любых организмов, у которых уровень гомологии праймера> 80%, только один из шести праймеров имел значительную гомологию, что делало амплифицированный продукт крайне маловероятным. В целом, результаты этого анализа не позволяют прогнозировать значительную перекрестную реактивность или микробное вмешательство.Мы также оценили потенциальное влияние вариации последовательности в циркулирующих штаммах, которая может привести к плохой амплификации. Из тысяч последовательностей, депонированных в GISAID (Shu and McCauley, 2017), только один сайт в области прайминга оказался полиморфным. Полиморфизм (T30359C) наблюдался только в 106 из 6753 (<2%) последовательностей с охватом этой области. Этот вариант перекрывает сайт праймирования праймера LB, но не находится рядом с 3-первичным концом, и не ожидается, что он вызовет неудачу амплификации.Данные на фиг. 1 показывают использование протокола с двумя праймерами с одной пробиркой, в котором присутствуют как праймеры гена N2, так и праймеры E-гена.

Установка для реакции LAMP

Для каждой лунки или пробирки Эппендорфа мы использовали набор из шести праймеров (см. Выше) для гена N, колориметрическую смесь LAMP Master Mix (NEB) M1800, воду и 11,5 мкл образца. Протокол выглядит следующим образом:

  1. 1.

    Реагентов добавлено:

  1. а.

    12,5 мкл смеси M1800 LAMP (NEB).

  2. б.

    1–5 мкл праймеров LAMP (смесь гена N или N2 / E)

  3. c.

    1–11,5 мкл образца.

  4. d.

    Оставшийся объем (до 25 мкл) H 2 O.

  1. 2.

    Vortex, вращайся вниз.

  2. 3.

    Поместите в термоциклер при 65 ° C на 30 мин с крышкой при 105 ° C.

  3. 4.

    Удалите пробирки, поместите на лед на 5 с.

  4. 5.

    Визуализируйте над лабораторным столом / льдом / бумагой.

Лизат ротоглотки LAMP run

Образцы мазков из носоглотки и / или ротоглотки были собраны у 201 пациента (IRB 243 / 2020A Tuebingen) с использованием сухого ватного тампона (Cliniswab DS, Aptaca Spa (Италия), № 2170 / SG / CS).Экстракция сырой нефти проводилась в соответствии с ожидающим неопубликованным европейским патентом [No. 20168 593,0]. Таким образом, сухой тампон переносили в 15 мл сокола (Greiner Bio-one, № 188.271), заполняли 0,5 мл физиологического раствора и энергично встряхивали в течение 30 мин. Затем жидкость переливают в завинчивающуюся крышку (Sarstedt, № 72.692.005). 10 мкл неочищенного экстракта добавляли к 12,5 мкл мастер-смеси 2 × NEB LAMP (# M1800L), 2,5 мкл воды, 1 мкл мастер-смеси 25 × праймеров Gen N и инкубировали при 65 ° C в течение 30-40 мин.Образец пациента, у которого был положительный результат с использованием утвержденного теста qRT-PCR (образец № 1123), использовался в качестве внутреннего контроля. Считывание производилось визуально по изменению цвета с розового на желтый или оранжевый.

Выделение РНК выполняли с 50 мкл неочищенного экстракта на QIAsymphony с помощью набора DSP Virus / Pathogen Kit (Qiagen, # 937055). ОТ-ПЦР выполняли с использованием 5 мкл 85 мкл элюата с TIB MolBiol Lightmix ® MODULAR SARS AND WUHAN CoV E-Gene Kit. Анализ проводился с помощью программного обеспечения LightCycler® 480 II, и рассчитанные значения CP использовались для статического и графического анализа.Стандартная кривая с синтетической РНК-контролем (Twist Bioscience, # MT007544.1) была построена с использованием анализа LAMP и параллельно с qRT-PCR. Контрольную РНК серийно разбавляли водой в десять раз и анализировали абсолютное число копий в диапазоне от 10 5 до 10 -5 . Гель-электрофорез после визуального считывания результатов анализа LAMP проводили путем загрузки 5 мкл реакции LAMP с 5 мкл 2-кратной загрузки красителя на 1,5% агарозу (Seakem LE Agarose, Lonza # 50004) вместе с 5 мкл 1 kB ДНК-лестница (Рош).Электрофорез проводили при постоянной 90 В.

Фотометрическое считывание стандартной кривой выполняли в планшет-ридере. Для этого LAMP-реакцию переносили в 96-луночный V-образный планшет для культивирования клеток (Greiner Bio-One, # 651180). После измерения оптической плотности при 432 и 560 нм вычисляли относительную оптическую плотность abs (432) / abs (560) путем вычитания отрицательного (вода) контроля из всех образцов (включая отрицательный контроль). Все значения выше порога 0.1 считаются положительным результатом анализа и помечаются знаком «+», все остальные значения отрицательны и обозначаются «-». Статистический и графический анализ выполнялся с помощью GraphPad Prism 8.0.4.

Интенсивность света и обработка данных

Завершенные реакции анализировали с помощью флуорометра Promega GloMax Explorer (Promega GM3500) с использованием системы дцДНК QuantiFluor ONE (Promega E4871). Эта система записывала флуорометрические данные из каждой лунки с использованием эмиссионного фильтра 500-550 нм, фильтра возбуждения, установленного на синий 475 нм, и настройки высокой чувствительности в программном обеспечении Glomax.Затем значения были сведены в таблицу и сравнены с контролями (положительными и отрицательными). Порог интенсивности 2,5 × отрицательный контроль использовали в качестве порога для положительного обнаружения.

Обработка ДНКазой, истощение рРНК и создание библиотеки RNAseq

Для подготовки библиотеки общую нуклеиновую кислоту (TNA) всех образцов обрабатывали ДНКазой 1 (Zymo Research, Каталожный № E1010), которая разрезает как двухцепочечные, так и одноцепочечные. скрученная ДНК. Затем образцы, расщепленные пост-ДНКазой, помещали в NEBNext rRNA depletion v2 (человек / мышь / крыса), использовали направленную РНК Ultra II (10 нг) и пары праймеров Unique Dual Index в соответствии с протоколами поставщиков New England Biolabs (за исключением первую проточную ячейку, см. дополнительные рисунки).Комплекты поставлялись из единой партии производителя. Заполненные библиотеки количественно оценивали с помощью Qubit или его эквивалента и запускали на Bioanalyzer или аналогичном для определения размера. Библиотеки были объединены и отправлены в WCM Genomics Core или HudsonAlpha для окончательной количественной оценки с помощью флуорометра Qubit (ThermoFisher Scientific), TapeStation 2200 (Agilent) и qRT-PCR с использованием набора для количественного анализа библиотеки Kapa Biosystems Illumina.

Таксономическая классификация данных последовательностей

Все полные сборки на уровне генома или хромосом из базы данных RefSeq для архей, бактерий, простейших, грибов, человека и вирусов, включая геномы SARS-CoV и SARS-CoV-2, были загружены и использованы для построения классификации база данных для Kraken2 ( k = 35, ℓ = 31) 34,35 .

Чтобы получить приближение для положительной и отрицательной степени классификации, сценарий случайных чтений BBMap был использован для имитации 10 миллионов операций чтения Illumina с парными концами по 150 п.н. из последовательностей базы данных 36 . Для отрицательного теста все последовательности в базе данных, за исключением генома SARS-CoV и SARS-CoV-2, были удалены из последовательностей, а имитированные считывания были сопоставлены с базой данных Kraken2 (Дополнительные данные 1).

Для положительного теста тот же процесс был повторен с использованием только генома SARS-CoV-2 (дополнительные данные 2).Положительные результаты показывают, что> 99% считываний SARS-CoV-2 однозначно сопоставляются либо с SARS-CoV, либо с SARS-CoV-2, а остальные 1% являются неоднозначными, потенциально совпадающими с несколькими таксонами (дополнительные данные 1, 2). Все последовательности были классифицированы с использованием базы данных Kraken2. Чтобы удалить потенциальное загрязнение считываний, гомологичных для нескольких видов, мы использовали выходные данные Kraken2 для фильтрации последовательностей либо человека (однозначно совпадающего с Homo sapiens и ни одного другого таксона в нашей базе данных), SARS-CoV-2 (либо соответствующего SARS-CoV или SARS). -CoV-2 из-за гомологии между этими двумя вирусами), и оставшиеся считывания, которые могут происходить из неклассифицированных, архейных, бактериальных, вирусных, грибковых, простейших или неоднозначно картированных считываний на человека или SARS-CoV 37 .

Используя классификацию kraken2, в клинических образцах были идентифицированы распространенные респираторные патогены. Любой отрицательный образец SARS-CoV-2 с относительной численностью> 0,01% (нормализованный после исключения любого человеческого, SARS-CoV-2 и нехарактеризованных считываний) на присутствие вирусных патогенов был классифицирован как потенциальная неродственная вирусная инфекция (дополнительный рисунок 9). . Эти образцы использовались в качестве контроля во время конкретных сравнений дифференциальной экспрессии для сравнения общих эффектов вирусных инфекций на клетки-хозяева от инфекции SARS-CoV-2.

Сборка вирусного генома

Считывания, однозначно сопоставленные с SARS-CoV или SARS-CoV-2, были сопоставлены со ссылкой Wuhan-Hu-1 (Genbank, доступ MN7.3) с использованием bwa mem 38 . Варианты вызывались с помощью iVar, а pileups и консенсусные последовательности генерировались с помощью samtools 39,40,41 . Любой образец с охватом> 99% выше 10-кратной глубины генома SARS-CoV-2 был взят в качестве надежных образцов, в результате чего было получено 155 образцов (146 положительных, 9 отрицательных). 155 клинических образцов сравнивались с 46 581 последовательностью SARS-CoV-2 из GISAID (по состоянию на 16 июня 2020 г.) 42,43 .Вся фильтрация последовательностей, выравнивание, филогенетический вывод, временное упорядочение последовательностей и географическая реконструкция вероятных событий передачи были выполнены с использованием Nextstrain 7,44,45 . Nextstrain был настроен для создания сборки, ориентированной на штат Нью-Йорк. Идентичность последовательностей и показатели охвата были рассчитаны с использованием Mview 46 . Филогенетические деревья были созданы с использованием авгура Nextstrain, как описано выше, и визуализированы с помощью пакета ggtree в R 47 .

Вызов вирусного варианта и оценка аллельной фракции

Полноразмерные консенсусные последовательности вируса были сопоставлены с эталоном Wuhan-Hu-1 с использованием bwa mem 38 с настройками по умолчанию.Варианты были идентифицированы путем перечисления координат и подпоследовательностей запроса / ссылки, связанных с несоответствиями (SNV) и пробелами в запросе (удаление) и ссылке (вставки) с использованием R / Bioconductor (GenomicRanges, Rsamtools, пакеты Biostrings) и gChain (https: // github.com/mskilab/gChain) пакеты. Исчерпывающий вызов вариантов при выравнивании чтения был дополнительно выполнен с использованием bcftools mpileup и call с поддержкой чтения вариантов (VAF, подсчет альтернативных аллелей), подсчитанных с помощью пакета R / Bioconductor Rsamtools.

Для каждого варианта было вычислено апостериорное распределение VAF с использованием бета-распределения с параметрами формы \ (\ theta \), включающими контрольный и альтернативный подсчет аллелей и псевдосчет 0,5. Варианты классифицировались как гетерогенные, если \ (P (VAF \,> \, 0,05 \, \ wedge \, VAF \, <\, 0.95 | \ theta) \,> \, 0.95 \). Для данного образца апостериорные распределения VAF \ (k \) гетерогенных вариантов были затем интегрированы с использованием оценщика плотности гистограммы путем суммирования апостериорной плотности VAF по всем вариантам в каждой точке сетки из 100 точек, равномерно расположенных в \ ((0 , 1) \) линия.Эта (ненормализованная) плотность смеси была визуализирована вместе с индивидуальной плотностью VAF как оценка плотности вероятности предполагаемого вирусного субклона.

Анализ клеточной деконволюции

Данные Bulk RNAseq были деконволюционированы в матрицы клеточного состава с помощью алгоритма MUSIC 48 с помощью эталонных одноклеточных данных RNAseq эпителия верхних дыхательных путей, полученных из носовых щеток и клеток верхних дыхательных путей и клеток легких 49 .

Анализ транскриптома человека

Считывания, которые однозначно картировались с эталонным геномом человека через Kraken2, использовали для обнаружения транскрипционного ответа хозяина на вирус.Чтения, соответствующие Homo sapiens , были обрезаны с помощью TrimGalore, выровнены по STAR (v2.6.1d) с эталонной сборкой человека GRCh48 и эталоном транскриптома GENCODE v33, экспрессия генов была количественно определена с использованием функции Counts, stringTie и лосося с использованием nf-core RNAseq трубопровод 50,51,52,53,54,55 . О контроле качества образца сообщалось с использованием fastqc, RSeQC, qualimap, dupradar, Preseq и MultiQC 56,57,58,59,60 . Для анализа дифференциальной экспрессии использовались образцы, которые имели более 10 миллионов картированных считываний человека.Считывания, как сообщает функция Counts, были нормализованы с использованием преобразования, стабилизирующего дисперсию (vst) в пакете DESeq2 в R для целей визуализации в логарифмической шкале 61 . Limma voom и DESeq2 использовались для определения дифференциальной экспрессии либо с положительными случаями по сравнению с отрицательными, либо с вирусной нагрузкой (высокая / средняя / низкая / нет, за исключением любых образцов с признаками других вирусных инфекций), о чем сообщалось пороговым значением цикла qRT-PCR (Ct ) значений, или используя инвертированное нормализованное значение Ct в качестве непрерывного ответа для вирусных уровней, где Ct 15 равно 1.0 и Ct> 40 принимается как 0 62 . Гены с скорректированным по BH значением p <0,01 и абсолютным log2-кратным изменением более 0,58 (по меньшей мере, 50% изменение в любом направлении) были приняты как значимо дифференцированно регулируемые 19 . Те же подходы были повторены, исправляя потенциальные искажающие факторы в наших данных двумя способами. В первой коррекции фракция реснитчатых клеток (как предсказано MUSIC) была добавлена ​​в качестве другого ковариата к нашей модели. Для второй коррекции SVA была проведена на данных, и полученные две суррогатные переменные были включены в многомерную модель 63 .Полный список генов для всех сравнений приведен в Дополнительных данных 3. Полученные наборы генов были ранжированы с использованием значений кратного изменения log2 в каждом сравнении и помещены в GSEA (Дополнительные данные 4) для расчета обогащения набора генов для базы данных молекулярных сигнатур (MSigDB). База данных фенотипов млекопитающих MGI и набор связывания факторов транскрипции ENCODE 64,65,66,67,68 . Сообщалось о любой сигнатуре с скорректированным значением p <0,01 и абсолютной нормализованной оценкой обогащения (NES) ≥ 1,5 (дополнительные данные 3).

Анализ перекрестной реактивности

Праймеры сравнивали со списком последовательностей организма из того же генетического семейства, что и SARS-CoV-2, и других высокоприоритетных организмов, перечисленных в шаблоне разрешения на чрезвычайное использование Управления по контролю за продуктами и лекарствами США (https : //www.fda.gov/media/135900/download). Используя имена последовательностей в шаблоне EUA, был произведен запрос базы данных таксономии NCBI, чтобы найти репрезентативные последовательности высочайшего качества для более подробного анализа. Праймеры сравнивали с этой базой данных с помощью Blast 2.8.1 и следующие параметры (размер слова: 7, оценка соответствия: 2, оценка несоответствия: −3, стоимость открытия промежутка: 5, стоимость расширения промежутка: 2). Сообщалось о 1000 совпадениях со значением e > 10.

Анализ инклюзивности

Уникальные полноразмерные последовательности образцов человека были загружены из веб-интерфейса GISAID. Эти последовательности были сопоставлены с NC_045512.2 (Wuhan SARS-CoV-2) с использованием minimap2 -x asm5 и визуально проверены с использованием IGV 2.8.0 с порогом частоты аллелей, установленным на 0,01.

Клинический когортный анализ ингибитора АПФ / блокатора рецепторов ангиотензина

Мы оценили влияние воздействия ИАПФ / БРА на COVID-19, используя наблюдательный анализ данных электронных историй болезни из двух больниц Нью-Йорка (CUIMC и WCMC).Из-за юридических и институциональных ограничений на обмен данными мы провели анализ на каждом сайте отдельно. Мы использовали данные клинических встреч, имевших место в период с 10 марта по 15 июня 2020 года. В наше исследование были включены все люди, получившие действительный мазок на SARS-CoV-2. Мы использовали две когорты для сравнения: 22 : все люди, получившие положительный результат мазка на SARS-CoV-2, и 21 всех лиц из первой когорты, которые подвергались воздействию любого из четырех классов антигипертензивных препаратов (ACEI / ARB, BB , CCB и THZ).Считалось, что пациент подвергся воздействию одного из этих классов препаратов, если он получил и выписал рецепт на препарат этого класса в любое время в 2020 году.

Мы рассмотрели два тяжелых исхода COVID-19: интубацию и смерть в результате подтвержденной инфекции. Лица с единичным положительным результатом теста считались инфицированными и включались в наш анализ. Интубация или смерть после подтвержденной инфекции считались связанными с COVID-19. Поскольку мы не можем определить по нашим данным дату заражения, человек стал подвержен риску интубации и смерти из-за COVID-19 за 7 дней до первого положительного результата теста или первого диагноза COVID-19.Мы определили смертность на основании записи о смерти, поданной резидентом или основным поставщиком медицинских услуг, в которой записаны дата и время смерти. Интубация использовалась в качестве промежуточной конечной точки и является показателем для пациента, которому требуется механическое дыхание. Мы использовали типы заметок, которые были разработаны для пациентов с инфекцией SARS-CoV-2, чтобы отметить, что эта процедура была завершена. Кроме того, мы проверили данные о результатах, полученные из записей, в сравнении с историей болезни пациента, используя ручную проверку. Для сравнения мы также выполнили логистическую регрессию с использованием того же подхода для результата самого результата теста на инфекцию, используя полную когорту протестированных лиц.

Мы собрали данные по следующим 19 ковариатам, которые использовались как для сопоставления склонностей, так и для ковариатной корректировки: возраст, пол, раса, этническая принадлежность, гипертония, ожирение, хроническое заболевание почек, ишемическая болезнь сердца, сердечная недостаточность, инфаркт миокарда, диабет. сахарный диабет, диабетическая нефропатия, диабетическая нейропатия, диабетическая ретинопатия, диабетическая васкулопатия, астма, хронические обструктивные заболевания легких, протеинурия и использование инсулина. Лица без демографической информации (первые четыре ковариаты) были исключены из анализа.Последние 15 переменных представляют собой историю болезни и подробно описаны в приложении.

Экспериментальные статистические методы

Используя комбинацию двух когорт и двух тяжелых исходов, мы сделали четыре согласованных по склонности скорректированных оценок эффекта для ИАПФ / БРА. Для сравнения мы провели тот же анализ с использованием трех других классов антигипертензивных средств (BB, CCB, THZ). Чтобы проверить степень смешения из-за ковариат, мы также оценили каждый эффект с учетом и без сопоставления склонностей и трех уровней ковариантной корректировки.Мы использовали модель пропорциональных рисков Кокса для обоих исходов. При сопоставлении склонностей использовалась логистическая регрессия с указанными выше 19 ковариатами с использованием отношения контролей к наблюдениям 3: 1 в каждом из 100 интервалов оценки склонности, при этом не выбиралось ни одного случая, когда интервал не содержал как наблюдений, так и контролей.

Программное обеспечение для статистики и визуализации

Все электронные анализы данных о состоянии здоровья были выполнены в Python 3.7, и все модели были подогнаны с использованием R 3.6.3. Анализы выживаемости (регрессии Кокса и кривые выживаемости) были выполнены с пакетом выживаемости для R, версия 3.1-12. Дополнительный статистический анализ, обработка, преобразование и визуализация геномных данных были выполнены в R / Bioconductor («Rsamtools», «GenomicRanges» и «Biostrings») и дополнительных пакетах Imielinski Lab R («gTrack», «gChain», «gUtils»). »И« RSeqLib ») доступны по адресу https://github.com/mskilab. Визуализация филогении была завершена с использованием Auspice и библиотек 'ggtree' и 'ape' для R.

Последовательная оценка органной недостаточности (SOFA)

Оценка SOFA - это оценка тяжести заболевания, которая суммирует шесть отдельных индексов дисфункции органов. используется для характеристики бремени органной дисфункции.Для оценки дисфункции центральной нервной системы, почек, печени и органов свертывания крови использовалась традиционная методика SOFA 69 , основанная на состоянии пациента в первые 24 часа после поступления в больницу (может быть любой временной интервал, который вы использовали). Подшкала респираторного SOFA требует выбора самого низкого PaO2 / FiO2 за 24-часовой период и связывает более низкое соотношение с более тяжелой оценкой дисфункции, в ситуациях за пределами отделения интенсивной терапии, установка PaO2 часто недоступна.Мы использовали общепринятый метод вменения для вменения PaO2 из SpO2 70 . Подшкала SOFA для сердечно-сосудистой системы была обновлена ​​с добавлением дополнительных вазопрессоров в соответствии с таблицей эквивалентности норадреналина из клинического исследования 71 . В частности, фенилэфрин и вазопрессин были преобразованы в эквивалент норадреналина. Отсутствующие данные для каждой промежуточной оценки считались нормальными.

Пространственная экспрессия гена

РНК из срезов легких FFPE экстрагировали с помощью набора RNeasy FFPE (Qiagen).Использовались только образцы с соотношением A260 / A280 ≥1,6. По крайней мере 100 нанограмм РНК загружали для гибридизации с панелью экспрессии генов nCounter ® PanCancer IO360 ™ с добавлением панели COVID-19 в соответствии с инструкциями производителя и количественно определяли с помощью аналитической системы nCounter ® MAX (NanoString Technologies, Сиэтл, Вашингтон, США). Перед анализом количество транскриптов нормализовали к положительному контролю ERCC и экспрессии эталонного гена housekeeper.

Подготовка слайдов РНК / NGS для GeoMx DSP

При подготовке слайдов GeoMx DSP мы следовали руководству пользователя по подготовке слайдов GeoMx DSP (MAN-10087-04).Вкратце, тканевые слайды запекали в сушильном шкафу при 60 ° C в течение 1 ч, а затем загружали в Leica Biosystems BOND RX FFPE для депарафинизации и регидратации. После этапа извлечения мишени ткани обрабатывали раствором протеиназы К для экспонирования мишеней РНК с последующей фиксацией 10% NBF. После проведения всех предварительных обработок тканей предметные стекла выгружали из Leica Biosystems BOND RX и инкубировали со смесью зондов РНК (панель CTA и COVID-19) в течение ночи. На следующий день ткани промывали и окрашивали маркерами визуализации тканей; CD68-647 при 1: 400 (Novus Bio, NBP2-34736AF647), CD3-594 при 1: 400 (Abcam, ab196147), CD45-594 при 1:10 (технологии NanoString), PanCK-532 при 1:20 (NanoString Technologies) и / или SYTO 13 при 1:10 (Thermo Scientific S7575).

Коллекции образцов GeoMx DSP

Для коллекций образцов GeoMx DSP мы следовали руководству пользователя прибора GeoMx DSP (MAN-10088-03). Вкратце, слайды тканей загружали в инструмент GeoMx DSP, а затем сканировали для визуализации изображений всей ткани. Для сканирования тканей мы использовали 100 мс для визуализации ДНК и 400 мс для всех других маркеров визуализации. После сшивания изображений всей ткани мы применили индивидуальные настройки рендеринга к каждой ткани, поскольку фон ткани и экспрессия целевого белка сильно зависят от образца.Грубо говоря, минимальное и максимальное значение параметра рендеринга составляет от 20 до 200 и от 1000 до 15000 соответственно. Для каждого образца ткани мы собрали четыре типа функциональных участков ткани; сосудистая зона, большие дыхательные пути, зона альвеол и макрофаги. Каждая область ткани была тщательно отобрана в соответствии с патологией, сертифицированной комиссией, а затем сегментирована соответствующими флуоресцентными тканевыми маркерами. Для каждой ткани было отобрано от 24 до 23 образцов GeoMx DSP.

РНКоскопический анализ и визуализация

Для визуализации вирусной нагрузки мы выполнили РНК-анализ с использованием зондов V-nCoV2019-S (Opal 570), Hs-ACE2 (Opal 620) и Hs-TMPRSS2 (Cy5).Мы использовали серийные срезы тканей из тех, что использовались для GeoMx DSP, для подготовки образцов и следовали стандартному протоколу производителя. Мы использовали GeoMx DSP для сканирования тканей, используя 100 мс для визуализации ДНК (Syto13) и 200 мс для всех остальных каналов. Мы применили следующие min и mas к сшитым изображениям; ДНК: 20 и 8000, V-nCoV2019-S (Opal 570) и ACE2 (Opal 620): 200 и 800 и Hs-TMPRSS2 (Cy5): 500 и 3000.

Подготовка и секвенирование библиотеки GeoMx DSP NGS

Каждый образец GeoMx DSP был уникально проиндексирован с использованием системы двойной индексации i5 × i7 от Illumina.Четыре мкл образца GeoMx DSP использовали в реакции ПЦР с 1 мкМ праймера i5, 1 мкМ праймера i7 и 1X NSTG PCR Master Mix. Условия термоциклера: 37 ° C в течение 30 минут, 50 ° C в течение 10 минут, 95 ° C в течение 3 минут, 18 циклов при 95 ° C в течение 15 секунд, 65 ° C в течение 60 секунд, 68 ° C в течение 30 секунд и в конце. расширение 68 ° C в течение 5 мин. Реакции ПЦР очищали с помощью двух раундов гранул AMPure XP (Beckman Coulter) при соотношении частиц к образцу 1,2 ×. Библиотеки секвенировали попарно (2 × 75) на NextSeq 550 с общим количеством выровненных чтений до 400 млн.

Нормализация и удаление выбросов гена

Для каждого образца на основе среднего геометрического отрицательных зондов в каждом пуле был получен как CTA-специфический, так и специфический для Covid-19 коэффициент нормализации отрицательного зонда. Зонды для каждого гена проверялись на выбросы, и их необработанные подсчеты сводились к единой оценке подсчетов с использованием их среднего геометрического. Затем эти оценки количества генов были разделены на соответствующий отрицательный коэффициент нормализации для нормализации данных.Для анализа дифференциальной экспрессии основное внимание было уделено 207 альвеолярным АОИ, поскольку они содержали большую часть данных. Из 1837 генов 1796 прошли наш критерий предела количественной оценки (LOQ> 2).

Уменьшение размеров

Уменьшение размеров было выполнено для визуализации больших тенденций и кластеров по генам. Для этого был использован пакет FactoMineR R 72 для анализа главных компонентов, а пакет Rtsne 73 был использован для создания кластеризации t-распределенного стохастического соседнего встраивания (tSNE) (сложность установлена ​​на 30).

Деконволюция пропорций клеток

Пропорции смешивания клеток были оценены с использованием библиотеки InSituSort R, которая выполняет деконволюцию смеси с использованием ограниченной логарифмически нормальной регрессии. Алгоритм был запущен с использованием матрицы профилей клеток, полученной из набора данных 10X взрослого легкого Human Cell Atlas и дополненного профилем нейтрофилов, полученным из snRNA-seq опухолей легких 74 .

Анализ дифференциальной экспрессии

Анализ дифференциальной экспрессии выполняли путем подбора нормализованного уровня экспрессии log2 каждого гена с использованием модели линейного смешанного эффекта с пакетом R lmerTest 29 .Различные контрасты DE были сделаны с образцами Covid-19 в качестве «исходного уровня» для сравнения генов, которые имеют повышенную или понижающую регуляцию по сравнению с гриппом, невирусным ARDS или нормальным альвеолярным легким. Поскольку один образец Covid-19 имел более высокую вирусную нагрузку по сравнению с другими (см. Результаты), мы провели анализ DE с этим человеком и без него (всего 15 альвеолярных АОИ). Во всех случаях мы рассматривали статус «Заболевание» (Covid-19 по сравнению с нормальным) как фиксированный эффект уровня 2 и учитывали в множественной выборке пациентов, рассматривая ID пациента как случайный эффект.Заболеванию разрешалось иметь различные пересечения и наклоны. Приближение Саттертуэйта для степеней свободы для расчета значения P было использовано 29 . Оценка «заболевания» по модели смешанного эффекта представляет собой изменение в 2 раза больше. Иерархическая кластеризация 30 лучших генов DE была выполнена с помощью pheatmap пакета R.

Анализ обогащения набора генов

После дифференциальной экспрессии всех нормализованных признаков мы использовали анализ обогащения набора генов (GSEA) для ранжированных значений экспрессии с использованием GSEA и базы данных молекулярных сигнатур (MSigDB 68 ).

Проверка дифференциального выражения на основе данных UCSF

После секвенирования библиотек образцов для файлов fastq был проведен контроль качества, чтобы гарантировать, что считывания секвенирования соответствуют заранее установленным пороговым значениям для количества считываний и качества с использованием FastQC (версия 0.11.8) 75 и MultiQC (версия 1.8) 57 . Качественная фильтрация и обрезка адаптера выполнялись с помощью инструментов BBduk (версия 38.76, https://sourceforce.net/projects/bbmap). Остальные считывания были сопоставлены со сборкой эталонного генома человека ENSEMBL GRCh48 (версия 33) с использованием STAR (версия 2.7.0f) 76 и частоты генов были подсчитаны с использованием функции Counts (версия 2.0.0) в пакете Subread 77 . Сравнительный анализ ДЭГ был выполнен с использованием обобщенной линейной модели (GLM), реализованной в пакете edgeR Bioconductor (версия 3.30.3) 54 , с использованием скорректированного по Бенджамини-Хохберга значения p <0,01 (дополнительные данные 3).

Иерархическая кластеризация DEG была выполнена в R (версия 4.0.0) с использованием пакетов ComplexHeatmap и pheatmap, а рисунки были получены с использованием пакета ggplot2.Для NP и WB были включены 100 лучших DEG, отсортированных по значению p со скорректированным по Бонферрони значением p <0,001 и <0,01 соответственно. Для сравнения между госпитализированными и амбулаторными пациентами были включены все ДЭГ со скорректированным по Бонферрони значением p <0,01. Кластеризация была выполнена на основе евклидова расстояния с полным сцеплением после исключения некодирующих генов. Анализ сигнальных путей и тепловые карты были созданы с использованием программного обеспечения Ingenuity Pathway Analysis (IPA) (Qiagen) 78 .Инструмент для прогнозирования активности молекул IPA использовали для прогнозирования активации или подавления гена, а также активации или ингибирования пути. Оценка обогащения p использовалась для оценки значимости перекрытия между предсказанными и наблюдаемыми генами, тогда как z-оценка использовалась для оценки соответствия между наблюдаемой и предсказанной регуляцией или подавлением.

Классификаторы были разработаны с использованием scikit-learn (версия 1.2.2) 79 на Python. Параллельно оценивались несколько различных моделей классификаторов, и была выбрана модель с оптимальной производительностью на обучающих данных.Эти модели-кандидаты-классификаторы включали машину линейных опорных векторов, линейный дискриминантный анализ и глубокую нейронную сеть, все в пакете scikit-learn. Сокращенные панели генов были отобраны с использованием Lasso 80 и индивидуального обратного поиска по полученному набору функций. Этот поиск итеративно удалял оставшийся ген с наименьшей значимостью, измеренной его коэффициентом Лассо, выполнял обучение классификатора и сообщал о чувствительности, специфичности и точности по всему обучающему набору.Затем эти результаты были проверены вручную, чтобы сбалансировать каждый из них с приоритетом специфичности и количества генов. Кривые рабочих характеристик приемника (ROC) были построены с использованием пакета pROC в R 81 .

HLA-анализ

Мы сопоставили чтения РНК с эталонным геномом человека GRCh48, используя STAR v2.7.3a, и назвали вероятные HLA диплотипами для каждого образца с помощью arcasHLA (Docker image quay.io/chai/arcas_hla:0.0.1, as извлечен из основной ветки https: // github.com / RabadanLab / arcasHLA от 8 июня 2020 г.).

Гибридное секвенирование следующего поколения на основе захвата

Пять положительных и один отрицательный клинические образцы были использованы для сравнения результатов LAMP с RT-qPCR и гибридным анализом NGS на основе захвата. РНК выделяли и очищали в двух экземплярах (250 мкл на входе) с использованием набора Direct-zol DNA / RNA MiniPrep (Zymo). Среда для переноса вирусов использовалась в качестве отрицательного контроля экстракции. Экстрагированные и очищенные образцы РНК были преобразованы в кДНК посредством случайного праймирования с использованием Random Primer 6, набора для синтеза первой цепи кДНК ProtoScript II и набора для ненаправленного синтеза второй цепи РНК NEBNext Ultra II (New England BioLabs).

Образцы кДНК были преобразованы в библиотеки, совместимые с TruSeq, с помощью Twist’s Library Preparation Kit с уникальными двойными индексами (Twist Bioscience). После создания библиотеки кДНК образцы объединяли в 8-сплетенных реакциях, используя 187,5 нг каждой библиотеки со штрих-кодом. Реакции гибридизации проводили в течение 2 часов с использованием реагентов Twist Fast Hybridization и SARS-CoV-2 Research Panel, панели, связанной с биотином, которая нацелена на библиотеки, содержащие вирус SARS-CoV-2. В библиотеки гибридного захвата добавляли 1% PhiX и секвенировали на платформе Illumina NextSeq 550 с использованием набора NextSeq500 / 550 High Output (Illumina), настроенного на чтение с одного конца 150 пар оснований.

Экстрагированная РНК

была также протестирована с использованием RT-qPCR (GenArraytion COVID-19 duplex RT-qPCR) для получения значений CT и LAMP. Данные гибридного захвата NGS анализировали с использованием программного обеспечения COVID-DX (Biotia Inc.), оптимизированного для анализа SARS-CoV-2 NGS. Программное обеспечение включает в себя удаление низкокачественных считываний, выравнивание по геному SARS-CoV-2 (NC_045512.2) и устранение нецелевых считываний путем сопоставления с другими геномами, включая человеческий (GrC38) и 26 дополнительных микробных геномов. Наличие или отсутствие SARS-CoV-2 определяли путем расчета покрытия NC_045512.2 на глубине 1 × с использованием анализа скользящего окна (размер окна 1000 и размер шага 100) и определения интеграла под кривой. После преобразования журнала мы использовали пороговое значение 8,6 (для выборок с <10 ​​000 оснований на мишени) и 9,6 (для образцов с> 10 000 оснований на мишени) для определения присутствия или отсутствия. В конвейере также вызываются варианты зародышевой линии, которые отличаются от эталонного генома (NC_045512.2), и оценивается вирусный титр с использованием многомерной модели охвата и равномерности вирусного генома 82,83,84,85,86,87,88,89, 90,91,92,93,94,95,96,97,98,99,100,101,102,103,104,105,106,107,108 .

Этическое разрешение

Образцы тканей были предоставлены Медицинским отделением патологии Weill Cornell. Центр закупок тканей работает в соответствии с протоколом, утвержденным IRB, и следует руководящим принципам, установленным Законом о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA). Эксперименты с использованием образцов, взятых у людей, проводились в соответствии с местными правилами и с одобрения IRB в Weill Cornell Medicine. Образцы вскрытия были собраны в соответствии с протоколами IRB 20-04021814 и 19-11021069.Во всех случаях согласие на вскрытие предоставляется ближайшими родственниками. Это согласие включает использование ткани для исследования. Наблюдательный когортный анализ (ACEI / ARB) проводился с использованием протокола IRB Колумбийского университета AAAL0601 и протокола IRB 20-04021820 Weill Cornell Medicine. Данные образцов из ротоглотки из Университетской клиники Тюбингена были собраны в соответствии с IRB 243 / 2020A.

Резюме отчета

Дополнительная информация о дизайне исследования доступна в Резюме отчета исследований природы, связанном с этой статьей.

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.


Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

  • В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки вашего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
  • Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
  • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
  • Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
  • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.


Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файлах cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Виромы годовалых младенцев показывают влияние способа рождения на разнообразие микробиома [PeerJ]

Введение

Микробиота кишечника человека - это разнообразное сообщество, густо населенное бактериями, архей, простейшими, грибами и вирусами. Исследования, посвященные кишечным бактериям, показывают, что здоровые люди характеризуются высоким видовым разнообразием (Heiman & Greenway, 2016) с изменениями состава и уменьшенным разнообразием, связанным с такими состояниями, как ожирение, диабет и воспалительные заболевания кишечника (ВЗК) (Imhann et al., 2016; Карлссон и др., 2013; Ley et al., 2005). Колонизация кишечной микробиоты у младенцев - критический процесс, характеризующийся начальным низким бактериальным разнообразием, которое со временем увеличивается, так что к одному году микробиота сходится к микробиоте взрослого человека и полностью напоминает микробиоту взрослого к двум-пяти годам (Родригес и др., 2015). Было показано, что несколько факторов влияют на микробиоту младенца, от способа рождения до использования антибиотиков, диеты, географического положения, образа жизни и возраста (Milani et al., 2017; Родригес и др., 2015). Действительно, Hill et al. (2017) подтвердили, что способ родов и гестационный возраст значительно влияют на состав бактерий в кишечнике младенца в течение первых 24 недель жизни.

Кишечный виром представляет собой область, вызывающую растущий интерес в отношении микробиоты (Breitbart et al., 2003; Minot et al., 2013), и изменения вирома кишечника были зарегистрированы между здоровым и больным состояниями; например, увеличение таксономического разнообразия Caudovirales было связано с ВЗК (Norman et al., 2015). Тем не менее, существует значительный пробел в знаниях о здоровых вирусных популяциях человека, поскольку большие части данных последовательностей из метагеномных исследований вирома человека представляют собой не охарактеризованные вирусы, которые либо отсутствуют в текущих базах данных, либо описаны с использованием методов in silico без информации о хозяине или таксономической принадлежности (Krishnamurthy & Ван, 2017). Reyes et al. (2015) продемонстрировали, что внутриличностные вариации вирома между взрослыми близнецами в течение одного года были низкими, в то время как межличностные вариации были высокими (Reyes et al., 2015). Manrique et al. (2016) продемонстрировали наличие здорового фагеома человека, представляющего собой совокупность бактериофагов, присутствующих в значительной части здоровых людей, и выдвинули гипотезу о том, что это сообщество играет ключевую роль в структуре микробиома человека и, как следствие, в здоровье человека. Исследования кишечного вирома в младенчестве и раннем возрасте (0–3 года) до сих пор были сосредоточены исключительно на продольных исследованиях в парах близнецов (Lim et al., 2015; Reyes et al., 2015) или были основаны на одном ребенке. (Breitbart et al., 2008). Reyes et al. (2015) идентифицировали разные стадии сборки вируса микробиоты кишечника у 20 здоровых пар младенцев-близнецов (0–3 года) и выявили, что эта программа сборки нарушена у близнецов, не согласующихся с тяжелым острым истощением (Reyes et al., 2015). Lim et al. (2015) провели продольное исследование вирома и бактериального микробиома в четырех парах близнецов, от рождения до двух лет, и выявили, что расширение бактериального микробиома с возрастом сопровождалось сокращением и сдвигом в составе бактериофага (Lim et al. ., 2015). Работа, проведенная Lim et al. не подходил для изучения влияния режима родов, поскольку только одна пара близнецов в этом исследовании родилась в результате стандартных вагинальных родов. Reyes et al. не сообщали о способе рождения младенцев в своем исследовании; однако, поскольку многие из пар близнецов в этом исследовании не соответствовали формам истощения и в результате получали диетическое вмешательство, измерение влияния способа родов у этих младенцев было бы затруднено смешивающими факторами. Таким образом, на сегодняшний день ни одно исследование не имело дизайна, позволяющего напрямую изучить влияние способа рождения на разнообразие и состав вирома в раннем периоде жизни, но способ рождения был предложен в качестве предполагаемого модулятора разнообразия микробиома (Milani et al., 2017). Поэтому мы выполнили метагеномное исследование с глубоким секвенированием виромов фекальной ДНК 20 младенцев в возрасте одного года и исследовали, влияют ли спонтанные вагинальные роды (SVD) или кесарево сечение (CS) на состав и разнообразие кишечных виромов.

Материалы и методы

Отбор проб фекалий

Образцы фекалий всех младенцев были собраны в рамках исследования INFANTMET (Hill et al., 2017). В период с февраля 2012 г. по май 2014 г. к опекунам обращались для получения письменного согласия в родильном доме Коркского университета с этического разрешения, предоставленного Комитетом по этике исследований больниц Коркского университета.Ссылка на этическое одобрение: ECM (w) 02.07.2012. Чтобы контролировать возможные варианты, образцы фекалий были случайным образом выбраны из имеющихся образцов, которые наилучшим образом соответствовали следующим критериям: (1) равное количество новорожденных со спонтанными вагинальными родами (SVD) и экстренным кесаревым сечением (CS), (2) гестационные подходящие младенцы, (3) младенцы соответствующего возраста и (4) сбалансированное количество младенцев, вскармливаемых грудью, по сравнению с младенцами на искусственном вскармливании из имеющихся образцов SVD и CS. Кроме того, технические критерии включали наличие> 1 г исходного фекального материала.В результате было отобрано 20 образцов фекалий младенцев; 10 были от младенцев с СВД и 10 от младенцев с КС. Из 10 образцов младенческих фекалий на когорту семь и восемь детей, родившихся с CS и SVD, соответственно, находились на грудном вскармливании. Подробные сведения об образцах, выбранных в этом исследовании, см. В Таблице S1.

Приготовление фекальных вирусных суспензий

Вирусы

были отделены от твердых фекалий с помощью следующего метода. Фекалии (0,5 г) суспендировали в 10 мл буфера SM (50 мМ Трис-HCl; 100 мМ NaCl; 8.5 мМ MgSO 4 ; pH 7,5). Образцы гомогенизировали путем встряхивания в течение 5 минут перед двукратным центрифугированием при 4075 × g в течение 10 минут при 4 ° C в центрифуге с вращающимся ведром для удаления крупных частиц и бактериальных клеток. Суспензии фекальных вирусов дважды фильтровали через фильтр с диаметром пор 0,45 мкм и сразу же обрабатывали для экстракции ДНК.

Извлечение вирусной ДНК

Приготовление вирусных суспензий и экстракции ДНК были оптимизированы для небольших образцов фекалий, собранных из адсорбирующих подгузников для младенцев.В вирусных суспензиях растворяли NaCl (конечная концентрация 0,5 М) и 10% (мас. / Об.) Полиэтиленгликоля (ПЭГ; средняя молекулярная масса 8000) перед тем, как образцы охлаждали на льду в течение 3 часов. Затем вирусы осаждали из раствора в центрифуге, предварительно охлажденной до 4 ° C, при 4,075 × g в центрифуге с вращающимся ведром в течение 20 мин. Осадок вирусного ПЭГ суспендировали в 400 мкл буфера SM, затем вирусы отделяли от ПЭГ, обрабатывая образцы равным объемом хлороформа, встряхивая в течение 30 с и центрифугируя при 2 500 × g.Осветленные вирусные препараты обрабатывали 20 ед. ДНКазы I и 10 ед. РНКазы I (конечные концентрации; Ambion) в течение 1 часа при 37 ° C после добавления 40 мкл 10-кратного нуклеазного буфера (50 мМ CaCl 2 ; 10 мМ MgCl 2 ). Нуклеазы были инактивированы при 70 ° C в течение 10 минут перед обработкой образцов 20 мкл 10% SDS и 2 мкл свежеприготовленной 20 мг / мл протеиназы K в течение 20 минут при 56 ° C. Оставшиеся интактные вирусы лизировали добавлением 100 мкл буфера для лизиса фагов (4,5 М гуанидинтиоцианат; 45 мМ цитрат натрия; 250 мМ лауроилсаркозинат натрия; 562.5 мМ β-меркаптоэтанол; pH 7,0) с инкубацией при 65 ° C в течение 10 мин. Вирусную ДНК очищали двумя обработками равным объемом фенол: хлороформ: изоамиловый спирт (25: 24: 1) и пропусканием полученной очищенной ДНК через набор для очистки крови и тканей QIAGEN и элюированием образцов в 50 мкл буфера ТЕ.

Амплификация вирусной ДНК, подготовка библиотеки и секвенирование

Концентрации ДНК вируса фекалий младенцев были уравновешены перед амплификацией для секвенирования с использованием набора Illustra GenomiPhi V2 (GE Healthcare, Little Chalfont, UK).Амплификации очищенной вирусной ДНК проводили в трех экземплярах на всех образцах, как описано производителем. Впоследствии равный объем каждой амплификации и равный объем очищенной исходной вирусной ДНК объединяли вместе для получения библиотеки Nextera XT с парным концом (Illumina, Сан-Диего, Калифорния, США), как описано производителем. Метагеномное секвенирование фильтрата стула выполняли с использованием Illumina MiSeq (Illumina Inc., Сан-Диего, Калифорния, США) путем создания библиотек для чтения парных концов длиной 300 п.н., следуя инструкциям производителя.

Обнаружение вируса Torque Teno методом КПЦР

Выделившиеся детские фекалии суспендировали в буфере SM 1:20 (мас. / Об.), Дважды центрифугировали при 4,075 × g в течение 10 мин при 4 ° C, затем дважды фильтровали через фильтры с диаметром пор 0,45 мкм. Аликвоту 200 мкл суспензии, обогащенной фекальными вирусами, лизировали с использованием набора для очистки крови и тканей QIAGEN, следуя рекомендациям производителя, с элюированием в 50 мкл буфера TE. Концентрацию двухцепочечной вирусной ДНК рассчитывали с помощью Qubit 3.0 (Life Technologies, Карлсбад, Калифорния, США) с использованием набора Qubit dsDNA High Sensitivity Assay Kit (Thermo Fisher, Waltham, MA, USA). Впоследствии все концентрации дцДНК были нормализованы до 0,05 нг / мкл. Выбор праймеров и условий для обнаружения общечеловеческого TTV с помощью кПЦР был таким, как описано Ssemadaali et al. (2016) с использованием мастермикса SensiFAST SYBR No-ROX и термоциклера LightCycler 480. Двукратное серийное разведение очищенного продукта ПЦР TTV также было включено в количественную ПЦР для анализа стандартной кривой.

Анализ данных секвенирования вирома

Метагеномный анализ

Качество необработанных чтений визуализировалось с помощью FastQC v0.11.3. Адаптеры Nextera были удалены с помощью Cutadapt v1.9.1 (Martin, 2011) с последующей обрезкой чтения и фильтрацией с помощью Trimmomatic v0.36 (Bolger, Lohse & Usadel, 2014) для обеспечения минимальной длины 60, максимальной длины 150 и скользящего окно, которое обрезает чтение, когда среднее качество в окне размером 4 падает ниже 30 баллов по Phred.Уровни бактериального заражения оценивали путем классификации прочтений с помощью SortMeRNA v2.0 (Kopylova, Noé & Touzet, 2012) по базе данных SILVA и сопоставления считываний с cpn60db (Hill et al., 2004) с bowtie2 в сквозном режиме. режим выравнивания (Langmead & Salzberg, 2012). Затем чтения были собраны с помощью ассемблера metaSPAdes (Nurk et al., 2017).

Считывания последовательности вирома

были классифицированы по известным вирусным порядкам и семействам с использованием метагеномного классификатора Kaiju (Menzel, Ng & Krogh, 2016) и базы данных неизбыточных белков NCBI (NCBI Resource Coordinators, 2018).Число гомологов вируса Torque Teno (TTV) было подсчитано путем прогнозирования генов из всех контигов с Prodigal (Hyatt et al., 2010), а затем с помощью поиска BLASTp против ORF1 из известных геномов TTV (Hsiao et al., 2016) . Прототип crAssphage был загружен из GenBank под номером доступа NC_024711.1 (Dutilh et al., 2014). Собранные контиги в этом исследовании и из Reyes et al. набор данных, сходный с crAssphage, был обнаружен гомологией BLAST (Reyes et al., 2015). Полные или почти полные crAss-подобные геномы (96–99 kb) сравнивали с помощью программы Pyani (https: // github.com / widdowquinn / pyani), реализующий метод ANIm с размером окна 500 бит / с. Вычисления для сравнения процентной идентичности пьяни были экспортированы в R и построены в виде графика с использованием пакета gplot «heatmap.2». Файлы GenBank 6 crAss-подобных фагов были сгенерированы и использованы для визуализации сравнений полных геномов с помощью EasyFig v2.2.2 (Sullivan, Petty & Beatson, 2011) с использованием минимальной длины Blast 50 пар оснований и идентичности 30 пар оснований.

Статистический анализ

таблицы 16S OTU из INFANTMET (Hill et al., 2017) были получены и использованы в этом исследовании для изучения связи между виромом и бактериомом. Чтобы учесть частично собранные вирусы, численность коррелировалась, а вирусы с корреляцией Спирмена более 0,9 были сгруппированы в одну особенность. Все статистические анализы были выполнены в R v3.3.0 (R Core Team, 2016). Показатели альфа-разнообразия, включая богатство Chao1 и индекс Шеннона, были рассчитаны с помощью PhyloSeq v1.16.2 (McMurdie & Holmes, 2013) и нанесены на график с помощью ggplot2 v2.2.1 (Уикхэм, 2016). Межгрупповые различия в альфа-разнообразии были проверены с помощью теста Манна-Уитни (также известного как двухвыборочный тест Вилкоксона). Невзвешенное расстояние Брея – Кертиса использовалось в качестве входных данных для анализа основных координат (PCoA), выполняемого функцией pcoa в пакете ape v4.1. Тесты Adonis проводились с использованием веганского пакета v2.4.3 (Oksanen et al., 2007) для проверки различий на уровне сообщества. Анализ дифференциальной численности как для наборов данных вирома, так и для 16S рРНК был проведен с помощью DESeq2 (Love, Huber & Anders, 2014) на основании предыдущего сообщения о том, что он имеет повышенную чувствительность для наборов данных с менее чем 20 образцами на группу (Weiss et al., 2017).

Результаты и обсуждение

В результате секвенирования

было получено в среднем 924 917 парных конечных считываний на образец, которые упали до 697 558 после строгого контроля качества, что сделало этот набор данных с самым глубоким секвенированным детским виромом на сегодняшний день (Lim et al., 2015; Reyes et al., 2015). Считывания парных концевых последовательностей были классифицированы по базе данных nr от NCBI с использованием Kaiju (Menzel, Ng & Krogh, 2016), который переводит считывания в шесть возможных рамок считывания для классификации на основе гомологии аминокислот (рис.1А). Как и в случае с ранее опубликованными результатами, большая часть считываний последовательностей из виромов не могла быть отнесена к какой-либо известной вирусной таксономической группе (Norman et al., 2015; Reyes et al., 2015) со средним 46,59% неклассифицированных считываний на образец. в этой когорте (рис. 1А). В отношении вирусов, которые можно было классифицировать, это было возможно только на более высоких таксономических рангах. Наиболее часто обнаруженными вирусами были Caudovirales , Microviridae и Anelloviridae (рис. 1A), что согласуется с ранее опубликованными данными (Lim et al., 2015). Число последовательностей, классифицируемых как Anelloviridae , семейство одноцепочечных ДНК вирусов позвоночных, показало большую разницу между способами рождения (рис. 1A, тест Уилкокса, p = 0,02). Anelloviridae и, в частности, их типовой вид, Torque Teno Virus (TTV), характеризуются очень высокой распространенностью среди людей во всем мире, хотя их взаимодействие с хозяевами остается плохо изученным (Spandole et al., 2015). Предыдущие исследования младенческого вирома на сегодняшний день описали Anelloviridae как важные, но изменчивые представители вирома кишечника в первые годы жизни.Lim et al. (2015) сообщили о пике численности Anelloviridae в возрасте от шести до 12 месяцев и о том, что младенцы являются носителями нескольких видов Anelloviridae . Reyes et al. (2015) сообщили, что численность Anelloviridae снижается после 15-месячного возраста, и что члены этого семейства были способны различать пары близнецов, дискордантных по недостаточности питания. Дальнейшее исследование Anelloviridae в этой когорте показало, что богатство TTV было значительно увеличено у младенцев, рожденных естественным путем (рис.1B), но не по статусу грудного вскармливания (рис. S1). Ранее сообщалось о подобных наблюдениях вертикальной передачи TTV, хотя было неясно, происходит ли эта передача по родовым путям или в послеродовой период при контакте матери и ребенка, например, при грудном вскармливании (Tyschik et al., 2017). Передача TTV младенцам может произойти в любой момент их развития в результате воздействия окружающей среды, контакта с другими младенцами или контакта с родителями. Учитывая повсеместное распространение Anelloviridae среди людей (Spandole et al., 2015), кажется вероятным, что передача может происходить через несколько путей и форм контакта, но, исходя из наблюдаемой здесь разницы, можно предположить, что вертикальная передача является одним из таких путей. Поскольку известно, что множественная амплификация замещения искажает численность вирусов оцДНК, таких как TTV (Roux et al., 2016), мы попытались проверить эти результаты с помощью количественной ПЦР на неамплифицированной ДНК из образцов фекалий младенцев. Однако из-за ограниченного материала образца это было возможно только для 50% образцов (Таблица S2).Было обнаружено, что количество обнаруженной ДНК TTV было значительно выше в когорте SVD по сравнению с группой CS (тест Уилкокса, p = 0,048) без разницы, обнаруженной по статусу грудного вскармливания (тест Вилкокса, p = 0,49).

Рисунок 1: Классификация и численность известных вирусных групп в когорте INFANTMET.

(A) Зарегистрируйте относительное количество классифицируемых вирусных групп с помощью классификатора аминокислот Kaiju по базе данных белков NR. (B) Коробчатая диаграмма количества обнаруживаемых гомологов ORF1 вируса Torque Teno (TTV) в каждом образце в зависимости от способа рождения.(C) Визуализированное выравнивание нескольких геномов CrAssphage младенческого происхождения.

CrAssphage является очень распространенным компонентом микробиома кишечника человека (Dutilh et al., 2014), и ранее предполагалось, что он не присутствует в микробиоме раннего возраста (Lim et al., 2015). Однако мы восстановили несколько полных геномов crAssphage у младенцев, как в этой когорте, так и из виромных сборок, исследующих виром кишечника малавийских младенцев (Fig. 1C, Fig. S3) (Reyes et al., 2015). Эти геномы crAssphage показали высокие уровни нуклеотидной гомологии и синтенции с прототипным геномом crAssphage, как первоначально описано Dutilh et al.со средней идентичностью нуклеотидов между всеми шестью грубыми геномами здесь от 95% до 97% (рис. 1C, рис. S2). Влияние этого широко распространенного и широко распространенного бактериофага на стабильность микробиоты кишечника до сих пор неизвестно, но crAssphage недавно был описан как всего лишь один член ранее неизвестного, но обширного семейства бактериофагов (Ютин и др., 2017). Считается, что CrAssphage предшествует бактериям, входящим в тип Bacteroidetes (Dutilh et al., 2014; Yutin et al., 2017), который является составной частью микробиома младенца уже через неделю после рождения (Hill et al., 2017).

Чтобы оценить полное разнообразие ДНК-вирома, дальнейший анализ был основан на количестве контигов, собранных с помощью MetaSPAdes. Оценки 16S рРНК и шаперонного белка 60 кДа (cpn60), двух обычно используемых бактериальных филогенетических маркеров, и сравнение с метагеномными образцами дробовика из проекта Human Microbiome Project показали, что все образцы содержат низкие уровни бактериального загрязнения (рис. S3 и таблица S3). Однако, чтобы избежать рассмотрения какой-либо бактериальной последовательности для анализа, только контиги, прошедшие режим «дезактивации» вирома VirSorter (Roux et al., 2015), содержали гены, которые соответствовали по крайней мере одной известной ортологичной группе прокариотических вирусов (pVOGs) (Grazziotin, Koonin & Kristensen, 2016) или демонстрировали нуклеотидную гомологию с известным вирусом в базе данных nt (Coordinators NR, 2016). дальнейший анализ. Это привело к тому, что в общей сложности 2028 собранных контигов (таблица S4) были взяты для анализа из возможных 5629, которые набрали в среднем 64,075% считываний на образец. Не было обнаружено различий в процентном соотношении считываний, набранных между группами способа рождения (критерий Вилкокса, p = 0.57). Около половины этих сборок (925, 45,1%) не имели какой-либо гомологии с чем-либо в базе данных nt с отсечением значения E , равным 1e − 5, что подчеркивает отсутствие вирусного представления в текущих базах данных (Krishnamurthy & Wang , 2017). Самая большая собранная последовательность включала в анализ 146 т.п.н., которая имела наилучшее совпадение из 126 оснований при 88,1% идентичности с областью Lachnoclostridium sp. YL32 аннотирован как транспортная РНК. Из 2028 включенных контигов только 36 были обнаружены VirSorter как кольцевые (Таблица S4).Анализ альфа- и бета-разнообразия выявил значительные различия между младенческими виромами в зависимости от способа рождения (рис. 2A, 2C, рис. S4A). Различия в бактериальном разнообразии в возрасте одного года не наблюдались с данными секвенирования 16S рРНК (фиг. 2B, 2D, фиг. S4B). Отсутствие таксономического разрешения с геном 16S рРНК, возможно, маскирует различия в разнообразии на уровне видов или на уровне штаммов, которые можно наблюдать только с помощью дробовидного метагеномного секвенирования (Yarza et al., 2014).

Рисунок 2: Показатели альфа- и бета-разнообразия для данных последовательностей вирома и 16S рРНК в когорте INFANTMET.

PCoA невзвешенных расстояний Брея-Кертиса для наборов данных последовательностей (A) вирома и (B) 16S рРНК, соответственно. Коробчатые диаграммы разнообразия Шеннона в наборах данных последовательностей (C) вирома и (D) 16S рРНК, соответственно.

Ни один вирус или вирусный таксон не был идентифицирован как универсально отсутствующий при CS и повсеместно присутствующий при SVD. Тем не менее, DESeq2 действительно идентифицировал 32 контига, дифференциально распространенных по способу рождения, включая TTV и несколько контигов, обладающих высокими уровнями нуклеотидной гомологии с Bifidobacteria умеренными фагами, включая фаги из Bifidobacterium longum subsp. infantis и subsp. longum (Таблица S5) увеличивается у младенцев, рожденных СВД. Это может отражать дифференциальную колонизацию Bifidobacterium по способу рождения, наблюдение, которое подтверждается исследованиями на основе последовательности 16S рРНК (Hill et al., 2017). Только 5 из дифференциально распространенных контигов были значительно увеличены в CS по сравнению с SVD, ни один из которых не показал достаточно высоких уровней гомологии, чтобы надежно сделать вывод об их таксономии или хозяине (таблицы S4 и S5).

Заключение

Режим рождения был установлен для воздействия на микробиом, но точный механизм или продолжительность воздействия еще не установлены. Здесь мы наблюдаем сильную корреляцию между способом рождения и разнообразием кишечного вирома в возрасте одного года. Это может указывать на то, что вертикальная передача вирусных сообществ может способствовать формированию микробиома на ранних этапах жизни. Теоретически способность вирома нападать на бактериальных хозяев может увеличивать бактериальное разнообразие и, таким образом, способствовать общей приспособленности сообщества.Однако, прежде чем можно будет установить причинно-следственную связь, это явление необходимо будет охарактеризовать как на животных моделях, так и на более крупных человеческих когортах, включая продольный сбор образцов. Будущие исследования состава и разнообразия виромов кишечника в первые годы жизни также должны рассматривать способ рождения как потенциальный смешивающий фактор.

Дополнительная информация

Метаданные младенцев

Каждая строка соответствует младенцу, использованному в исследовании, который сообщает свои метаданные и регистрационный номер SRA.

DOI: 10.7717 / peerj.4694 / supp-1

Число считываний на образец, значения альфа-разнообразия и оценки загрязнения человека на образец

DOI: 10.7717 / peerj.4694 / supp-2

Оценки уровней 16S рРНК и cpn60 на образец для младенческих виромов в этом исследовании и образцах дробовика Human Microbiome Project

DOI: 10.7717 / peerj.4694 / supp-3

Описание каждой собранной последовательности, использованной в исследовании

Таблица, содержащая аннотацию для каждой собранной последовательности, использованной в этом исследовании - ID, первое попадание BLASTn в базу данных nt, круговой, размер, охват.

DOI: 10.7717 / peerj.4694 / supp-4

Выходные данные теста DESeq2 для дифференциально обильных последовательностей между модами рождения

Положительные логарифмические изменения представляют собой увеличение кесарева сечения по сравнению с SVD. Столбец padj соответствует значению p , скорректированному для множественного тестирования.

DOI: 10.7717 / peerj.4694 / supp-5

Богатство ORF1 Torque Teno Virus (TTV) в каждом образце в зависимости от статуса грудного вскармливания

Коробчатая диаграмма количества обнаруживаемых гомологов ORF1 вируса Torque Teno (TTV) в каждом образце в зависимости от статуса грудного вскармливания.

DOI: 10.7717 / peerj.4694 / supp-6

Тепловая диаграмма идентичности нуклеотидов в геномах младенцев CrAssphage

Тепловая диаграмма, демонстрирующая уровень нуклеотидной идентичности в геномах CrAssphage, собранных в этом исследовании, исходном CrAssphage и исследовании Reyes et al., 2015 в Малави.

DOI: 10.7717 / peerj.4694 / supp-7

Оценка бактериального загрязнения

Процент 16S рРНК и cpn60 на образец в виромах, секвенированных в этом исследовании, а также образцы метагеномики целого дробовика из проекта Human Microbiome Project для сравнения.

DOI: 10.7717 / peerj.4694 / supp-8

Разнообразие Chao1 для данных INFANTMET вирома и 16S рРНК, стратифицированных по способу рождения

Каждая точка представляет собой оценку разнообразия Chao1, основанную на собранных последовательностях для каждого образца фекалий младенцев.

DOI: 10.7717 / peerj.4694 / supp-9

Перейти к основному содержанию Поиск