Разработка структуры и штамма-продуцента E. coli для антигена, содержащего последовательности белков N, S, M, E коронавируса SARS-CоV-2

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Т-клеточный иммунный ответ крайне важен при защите организма человека от многих вирусных инфекций. Известно, что он может обеспечить вирусный клиренс и полное выздоровление у пациентов с гуморальным иммунодефицитом. У пациентов с COVID-19 Т-клеточный ответ направлен в основном на структурные белки вируса S, M, N, E, из которых наиболее консервативным является белок нуклеокапсида. Для оценки иммунитета пациентов в отношении коронавирусной инфекции и определения эффективности вакцинных кандидатов необходима разработка оптимального диагностического антигена, используемого для оценки формирования Т-клеточной реакции против антигенных детерминант SARS-CoV-2. Диагностический тест для определения специфической чувствительности организма к инфекции, вызываемой SARS-CoV-2, должен быть нацелен на консервативные регионы глобальных вариантов SARS-CoV-2. Целью работы была разработка структуры антигена, содержащего консервативные и иммуногенные последовательности структурных белков коронавируса SARS-CoV-2, и получение штамма Escherichia coli — продуцента рекомбинантного белка для последующего использования белка в качестве антигена для оценки Т-клеточного противовирусного иммунитета. Создание последовательности антигена проводили in silico: TepiTool и NetMHCIIpan использовали для прогнозирования и идентификации высокоаффинных эпитопов, охватывающих белки E, M, N, S SARS-CoV-2 и связывающих MHC II. Было сконструировано несколько вариантов рекомбинантных белков-антигенов, из которых выбрали один на основании его физико-химических свойств: изоэлектрической точки, индекса гидрофобности и алифатического индекса, построенной с помощью I-TASSER 3D модели. Последовательность синтезировали и клонировали в вектор pET24a(+). Полученной плазмидой pCorD_PS последовательно трансформировали штаммы E. coli DH5α, затем Rosetta (DE3). Штамм-продуцент рекомбинантного белка E. coli CorD_PS проверяли на наличие и стабильность экспрессии белка-антигена индукцией ИПТГ, также оценивали элиминирование плазмиды, кодирующей синтез рекомбинантного коронавирусного антигена. В результате разработан антиген, включающий в себя консервативные участки белков S, M, N, E коронавируса SARS-CoV-2, на которые может формироваться Т-клеточный иммунный ответ. Для белка массой 53 kDa предсказана стабильность в водных растворах и изоэлектрическая точка 9,56, что потенциально позволит упростить процесс очистки белка от нативных белков E. coli. Получена плазмидная ДНК pCorD_PS (6695 п.о.), кодирующая клонированный в вектор pET24a(+) синтезированный антиген коронавирусный рекомбинантный. Получен стабильный, продуктивный по коронавирусному рекомбинантному антигену, штамм-продуцент E. coli CorD_PS. Полученный штамм — продуцент рекомбинантного антигена E. coli CorD_PS стабилен, что позволяет перейти к созданию методики очистки антигена и последующей разработке диагностической тест-системы.

Об авторах

Владимир Владиславович Копать

ООО «АТГ Сервис Ген»

Email: kopat@service-gene.ru
ORCID iD: 0000-0002-6573-6743

директор по развитию

Россия, 199178, Санкт-Петербург, вн. тер. г. муниципальный округ Васильевский, Малый пр. В.О., 57, к. 4, литера Ж, помещение 5-Н, офис 1.2.5

Анастасия Андреевна Рябченкова

ООО «АТГ Сервис Ген»

Автор, ответственный за переписку.
Email: riabchenkova@service-gene.ru
ORCID iD: 0000-0002-9973-0753

научный сотрудник

Россия, 199178, Санкт-Петербург, вн. тер. г. муниципальный округ Васильевский, Малый пр. В.О., 57, к. 4, литера Ж, помещение 5-Н, офис 1.2.5

Евгений Леонидович Чирак

ООО «АТГ Сервис Ген»

Email: chirak.evgenii@service-gene.ru
ORCID iD: 0000-0001-9167-5000

научный сотрудник

Россия, 199178, Санкт-Петербург, вн. тер. г. муниципальный округ Васильевский, Малый пр. В.О., 57, к. 4, литера Ж, помещение 5-Н, офис 1.2.5

Елизавета Романовна Чирак

ООО «АТГ Сервис Ген»

Email: chirak.elizaveta@service-gene.ru
ORCID iD: 0000-0002-1610-8935

научный сотрудник

Россия, 199178, Санкт-Петербург, вн. тер. г. муниципальный округ Васильевский, Малый пр. В.О., 57, к. 4, литера Ж, помещение 5-Н, офис 1.2.5

Анна Игоревна Саенко

ООО «АТГ Сервис Ген»

Email: anna.saenko@gmail.com
ORCID iD: 0009-0003-1059-1991

главный технолог

Россия, 199178, Санкт-Петербург, вн. тер. г. муниципальный округ Васильевский, Малый пр. В.О., 57, к. 4, литера Ж, помещение 5-Н, офис 1.2.5

Николай Николаевич Колмаков

ФГБНУ Институт экспериментальной медицины

Email: kolmakov@service-gene.ru
ORCID iD: 0000-0002-4672-6208

научный сотрудник отдела молекулярной генетики

Россия, Санкт-Петербург

Андрей Семенович Симбирцев

ФБУН НИИ эпидемиологии и микробиологии имени Пастера

Email: simbas@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8228-4240

член-корреспондент РАН, доктор медицинских наук, профессор, зав. лабораторией медицинской биотехнологии

Россия, 197101, Санкт-Петербург, ул. Мира, д.14

Илья Владимирович Духовлинов

ООО «АТГ Сервис Ген»

Email: atg@service-gene.ru
ORCID iD: 0000-0002-5268-9802

кандидат биологических наук , директор по науке

Россия, 199178, Санкт-Петербург, вн. тер. г. муниципальный округ Васильевский, Малый пр. В.О., 57, к. 4, литера Ж, помещение 5-Н, офис 1.2.5

Арег Артемович Тотолян

ФБУН НИИ эпидемиологии и микробиологии имени Пастера

Email: totolian@spbraaci.ru
ORCID iD: 0000-0003-4571-8799

академик РАН, доктор медицинских наук, профессор, директор

Россия, 197101, Санкт-Петербург, ул. Мира, д.14

Список литературы

  1. Кудрявцев И.В., Головкин А.С., Тотолян А.А. Т-хелперы и их клетки-мишени при COVID-19 // Инфекция и иммунитет. 2022. Т. 12, № 3. C. 409–426. [Kudryavtsev I.V., Golovkin A.S., Totolian A.A. T helper cell subsets and related target cells in acute COVID-19. Russian Journal of Infection and Immunity, 2022, vol. 12, no. 3, pp. 409–426. (In Russ.)] doi: 10.15789/2220-7619-THC-1882
  2. Bange E.M., Han N.A., Wileyto P., Kim J.Y., Gouma S., Robinson J., Greenplate A.R., Hwee M.A., Porterfield F., Owoyemi O., Naik K., Zheng C., Galantino M., Weisman A.R., Ittner C.A.G., Kugler E.M., Baxter A.E., Oniyide O., Agyekum R.S., Dunn T.G., Jones T.K., Giannini H.M., Weirick M.E., McAllister C.M., Babady N.E., Kumar A., Widman A.J., DeWolf S., Boutemine S.R., Roberts C., Budzik K.R., Tollett S., Wright C., Perloff T., Sun L., Mathew D., Giles J.R., Oldridge D.A., Wu J.E., Alanio C., Adamski S., Garfall A.L., Vella L.A., Kerr S.J., Cohen J.V., Oyer R.A., Massa R., Maillard I.P., Maxwell K.N., Reilly J.P., Maslak P.G., Vonderheide R.H., Wolchok J.D., Hensley S.E., Wherry E.J., Meyer N.J., DeMichele A.M., Vardhana S.A., Mamtani R., Huang A.C. CD8+ T cells contribute to survival in patients with COVID-19 and hematologic cancer. Nat. Med., 2021, vol. 27, no. 7, pp. 1280–1289. doi: 10.1038/s41591-021-01386-7
  3. Boratyn G.M., Thierry-Mieg J., Thierry-Mieg D., Busby B., Madden T.L. Magic-BLAST, an accurate RNA-seq aligner for long and short reads. BMC Bioinformatics, 2019, vol. 20, no. 1, pp. 1–19. doi: 10.1186/s12859-019-2996-x
  4. Chang C.K., Hou M.H., Chang C.F., Hsiao C.D., Huang T.H. The SARS coronavirus nucleocapsid protein — forms and functions. Antiviral Res., 2014, vol. 103, pp. 39–50. doi: 10.1016/j.antiviral.2013.12.009
  5. Chen J., Lau Y.F., Lamirande E.W., Paddock C.D., Bartlett J.H., Zaki S.R., Subbarao K. Cellular immune responses to severe acute respiratory syndrome coronavirus (SARS-CoV) infection in senescent BALB/c mice: CD4+ T cells are important in control of SARS-CoV infection. J. Virol., 2010, vol. 84, no. 3, pp. 1289–1301. doi: 10.1128/jvi.01281-09
  6. DiPiazza A.T., Graham B.S., Ruckwardt T.J. T cell immunity to SARS-CoV-2 following natural infection and vaccination. Biochem. Biophys. Res. Commun., 2021, vol. 538, pp. 211–217. doi: 10.1016/j.bbrc.2020.10.060
  7. Friberg H., Burns L., Woda M., Kalayanarooj S., Endy T.P., Stephens H.A., Green S., Rothman A.L., Mathew A. Memory CD8+ T cells from naturally acquired primary dengue virus infection are highly cross-reactive. Immunol. Cell Biol., 2011, vol. 89, no. 1, pp. 122–129. doi: 10.1038/icb.2010.61
  8. Gordon D.E., Jang G.M., Bouhaddou M., Xu J., Obernier K., White K.M., O’Meara M.J., Rezelj V.V., Guo J.Z., Swaney D.L., Tummino T.A., Hüttenhain R., Kaake R.M., Richards A.L., Tutuncuoglu B., Foussard H., Batra J., Haas K., Modak M., Kim M., Haas P., Polacco B.J., Braberg H., Fabius J.M., Eckhardt M., Soucheray M., Bennett M.J., Cakir M., McGregor M.J., Li Q., Meyer B., Roesch F., Vallet T., Mac Kain A., Miorin L., Moreno E., Naing Z.Z.C., Zhou Y., Peng S., Shi Y., Zhang Z., Shen W., Kirby I.T., Melnyk J.E., Chorba J.S., Lou K., Dai S.A., Barrio-Hernandez I., Memon D., Hernandez-Armenta C., Lyu J., Mathy C.J.P., Perica T., Pilla K.B., Ganesan S.J., Saltzberg D.J., Rakesh R., Liu X., Rosenthal S.B., Calviello L., Venkataramanan S., Liboy-Lugo J., Lin Y., Huang X.P., Liu Y., Wankowicz S.A., Bohn M., Safari M., Ugur F.S., Koh C., Savar N.S., Tran Q.D., Shengjuler D., Fletcher S.J., O’Neal M.C., Cai Y., Chang J.C.J., Broadhurst D.J., Klippsten S., Sharp P.P., Wenzell N.A., Kuzuoglu-Ozturk D., Wang H.Y., Trenker R., Young J.M., Cavero D.A., Hiatt J., Roth T.L., Rathore U., Subramanian A., Noack J., Hubert M., Stroud R.M., Frankel A.D., Rosenberg O.S., Verba K.A., Agard D.A., Ott M., Emerman M., Jura N., von Zastrow M., Verdin E., Ashworth A., Schwartz O., d’Enfert C., Mukherjee S., Jacobson M., Malik H.S., Fujimori D.G., Ideker T., Craik C.S., Floor S.N., Fraser J.S., Gross J.D., Sali A., Roth B.L., Ruggero D., Taunton J., Kortemme T., Beltrao P., Vignuzzi M., García-Sastre A., Shokat K.M., Shoichet B.K., Krogan N.J. A SARS-CoV-2 protein interaction map reveals targets for drug repurposing. Nature, 2020, vol. 583, no. 7816, pp. 459–468. doi: 10.1038/s41586-020-2286-9
  9. Grifoni A., Weiskopf D., Ramirez S.I., Mateus J., Dan J.M., Moderbacher C.R., Rawlings S.A., Sutherland A., Premkumar L., Jadi R.S., Marrama D., de Silva A.M., Frazier A., Carlin A.F., Greenbaum J.A., Peters B., Krammer F., Smith D.M., Crotty S., Sette A. Targets of T cell responses to SARS-CoV-2 coronavirus in humans with COVID-19 disease and unexposed individuals. Cell, 2020, vol. 181, no. 7, pp. 1489–1501. doi: 10.1016/j.cell.2020.05.015
  10. Gupta S., Su H., Narsai T., Agrawal S. SARS-CoV-2-associated T-cell responses in the presence of humoral immunodeficiency. Int. Arch. Allergy Immunol., 2021, vol. 182, no. 3, pp. 195–209. doi: 10.1159/000514193
  11. Huang S., He Q., Zhou L. T cell responses in respiratory viral infections and chronic obstructive pulmonary disease. Chin. Med. J. (Engl.), 2021, vol. 134, no. 13, pp. 1522–1534. doi: 10.1097/CM9.0000000000001388
  12. Ikai A. Thermostability and aliphatic index of globular proteins. J. Biochem., 1980, vol. 88, no. 6, pp. 1895–1898. doi: 10.1093/oxfordjournals.jbchem.a133168
  13. Kozlowski L.P. IPC — isoelectric point calculator. Biology Direct, 2016, vol. 11, no. 1, pp. 1–16. doi: 10.1186/s13062-016-0159-9
  14. Kudryavtsev I.V., Arsentieva N.A., Batsunov O.K., Korobova Z.R., Khamitova I.V., Isakov D.V., Kuznetsova R.N., Rubinstein A.A., Stanevich O.V., Lebedeva A.A., Vorobyov E.A., Vorobyova S.V., Kulikov A.N., Sharapova M.A., Pevtcov D.E., Totolian A.A. Alterations in B cell and follicular T-helper cell subsets in patients with acute COVID-19 and COVID-19 convalescents. Curr. Issues Mol. Biol., 2021, vol. 44, no. 1, pp. 194–205. doi: 10.3390/cimb44010014
  15. Kudryavtsev I.V., Arsentieva N.A., Korobova Z.R., Isakov D.V., Rubinstein A.A., Batsunov O.K., Khamitova I.V., Kuznetsova R.N., Savin T.V., Akisheva T.V., Stanevich O.V., Lebedeva A.A., Vorobyov E.A., Vorobyova S.V., Kulikov A.N., Sharapova M.A., Pevtsov D.E., Totolian A.A. Heterogenous CD8+ T cell maturation and ‘polarization’ in acute and convalescent COVID-19 patients. Viruses, 2022, vol. 14, no. 9: 1906. doi: 10.3390/v14091906
  16. Kyte J., Doolittle R.F. A simple method for displaying the hydropathic character of a protein. J. Mol. Biol., 1982, vol. 157, no. 1, pp. 105–132. doi: 10.1016/0022-2836(82)90515-0
  17. Laemmli U.K. Cleavage of structural proteins during the assembly of the head of bacteriophage T4. Nature, 1970, vol. 227, no. 5259, pp. 680–685. doi: 10.1038/227680a0
  18. Lan L., Xu D., Ye G., Xia C., Wang S., Li Y., Xu H. Positive RT-PCR test results in patients recovered from COVID-19. JAMA, 2020, vol. 323, no. 15, pp. 1502–1503. doi: 10.1001/jama.2020.2783
  19. Le Bert N., Tan A.T., Kunasegaran K., Tham CYL, Hafezi M., Chia A., Chng MHY, Lin M., Tan N., Linster M., Chia W.N., Chen M.I., Wang L.F., Ooi E.E., Kalimuddin S., Tambyah P.A., Low J.G., Tan Y.J., Bertoletti A.. SARS-CoV-2-specific T cell immunity in cases of COVID-19 and SARS, and uninfected controls. Nature, 2020, vol. 584, no. 7821, pp. 457–462. doi: 10.1038/s41586-020-2550-z
  20. Matchett W.E., Joag V., Stolley J.M., Shepherd F.K., Quarnstrom C.F., Mickelson C.K., Wijeyesinghe S., Soerens A.G., Becker S., Thiede J.M., Weyu E., O’Flanagan S., Walter J.A., Vu M.N., Menachery V.D., Bold T.D., Vezys V., Jenkins M.K., Langlois R.A., Masopust D. Nucleocapsid vaccine elicits spike-independent SARS-CoV-2 protective immunity. J. Immunol., 2021, vol. 207, no. 2, pp. 376–379. doi: 10.4049/jimmunol.2100421
  21. Meckiff B.J., Ramírez-Suástegui C., Fajardo V., Chee S.J., Kusnadi A., Simon H., Eschweiler S., Grifoni A., Pelosi E., Weiskopf D., Sette A., Ay F., Seumois G., Ottensmeier C.H., Vijayanand P. Imbalance of regulatory and cytotoxic SARS-CoV-2-reactive CD4+ T cells in COVID-19. Cell, 2020, vol. 183, no. 5, pp. 1340–1353. doi: 10.1016/j.cell.2020.10.001
  22. Moss P. The T cell immune response against SARS-CoV-2. Nat. Immunol., 2022, vol. 23, no. 2, pp. 186–193. doi: 10.1038/s41590-021-01122-w
  23. O Murchu E., Byrne P., Carty P.G., De Gascun C., Keogan M., O’Neill M., Harrington P., Ryan M. Quantifying the risk of SARS-CoV-2 reinfection over time. Rev. Med. Virol., 2022, vol. 32, no. 1: e2260. doi: 10.1002/rmv.2260
  24. Paul S., Sidney J., Sette A., Peters B. TepiTool: a pipeline for computational prediction of T cell epitope candidates. Curr. Protoc. Immunol., 2016, vol. 114, no. 1, pp. 18.19.1–18.19.24. doi: 10.1002/cpim.12
  25. Qiu C., Xiao C., Wang Z., Zhu G., Mao L., Chen X., Gao L., Deng J., Su J., Su H., Fang E.F., Zhang Z.J., Zhang J., Xie C., Yuan J., Luo O.J., Huang L.A., Wang P., Chen G. CD8+ T-cell epitope variations suggest a potential antigen HLA-A2 binding deficiency for spike protein of SARS-CoV-2. Front. Immunol., 2022, vol. 12: 764949. doi: 10.3389/fimmu.2021.764949
  26. Ramachandran Gn., Ramakrishnan C., Sasisekharan V. Stereochemistry of polypeptide chain configurations. J. Mol. Biol, 1963, vol. 7, pp. 95–99. doi: 10.1016/s0022-2836(63)80023-6
  27. Reynisson B., Barra C., Kaabinejadian S., Hildebrand W.H., Peters B., Nielsen M. Improved prediction of MHC II antigen presentation through integration and motif deconvolution of mass spectrometry MHC eluted ligand data. J. Proteome Res., 2020, vol. 19, no. 6, pp. 2304–2315. doi: 10.1021/acs.jproteome.9b00874
  28. Sauer K., Harris T. An effective COVID-19 vaccine needs to engage T cells. Front. Immunol., 2020, vol. 11: 581807. doi: 10.3389/fimmu.2020.581807
  29. Sette A., Sidney J. Nine major HLA class I supertypes account for the vast preponderance of HLA-A and-B polymorphism. Immunogenetics, 1999, vol. 50, no. 3–4, pp. 201–212. doi: 10.1007/s002510050594
  30. Smith-Garvin J.E., Koretzky G.A., Jordan M.S. T cell activation. Ann. Rev. Immunol., 2009, vol. 27, pp. 591–619. doi: 10.1146/annurev.immunol.021908.132706
  31. Springer I., Besser H., Tickotsky-Moskovitz N., Dvorkin S., Louzoun Y. Prediction of specific TCR-peptide binding from large dictionaries of TCR-peptide pairs. Front. Immunol., 2020, vol. 11: 1803. doi: 10.3389/fimmu.2020.01803
  32. Steiner S., Schwarz T., Corman V.M., Sotzny F., Bauer S., Drosten C., Volk H.D., Scheibenbogen C., Hanitsch L.G. Reactive T cells in convalescent COVID-19 patients with negative SARS-CoV-2 antibody serology. Front. Immunol., 2021, vol. 12: 2557. doi: 10.3389/fimmu.2021.687449
  33. Su L.F., Kidd B.A., Han A., Kotzin J.J., Davis M.M. Virus-specific CD4+ memory-phenotype T cells are abundant in unexposed adults. Immunity, 2013, vol. 38, no. 2, pp. 373–383. doi: 10.1016/j.immuni.2012.10.021
  34. Teng I.T., Nazzari A.F., Choe M., Liu T., Oliveira de Souza M., Petrova Y., Tsybovsky Y., Wang S., Zhang B., Artamonov M., Madan B., Huang A, Lopez Acevedo S.N., Pan X., Ruckwardt T.J., DeKosky B.J., Mascola J.R., Misasi J., Sullivan N.J., Zhou T., Kwong P.D. Molecular probes of spike ectodomain and its subdomains for SARS-CoV-2 variants, Alpha through Omicron. PLoS One, 2022, vol. 17, no. 5: e0268767. doi: 10.1371/journal.pone.0268767
  35. The proteomics protocols handbook. Ed. by Walker J.M. Humana Press, 2005. 576 p. URL: https://link.springer.com/content/pdf/10.1385/1592598900.pdf (10.07.23)
  36. Wu Y., Guo C., Tang L., Hong Z., Zhou J., Dong X., Yin H., Xiao Q., Tang Y., Qu X., Kuang L., Fang X., Mishra N., Lu J., Shan H., Jiang G., Huang X. Prolonged presence of SARS-CoV-2 viral RNA in faecal samples. Lancet Gastroenterol. Hepatol., 2020, vol. 5, no. 5, pp. 434–435. doi: 10.1016/S2468-1253(20)30083-2
  37. Zhang Y. I-TASSER server for protein 3D structure prediction. BMC Bioinformatics, 2008, vol. 9, pp. 1–8. doi: 10.1186/1471-2105-9-40
  38. Zhou P., Yang X.L., Wang X.G., Hu B., Zhang L., Zhang W., Si H.R., Zhu Y., Li B., Huang C.L., Chen H.D., Chen J., Luo Y., Guo H., Jiang R.D., Liu M.Q., Chen Y., Shen X.R., Wang X., Zheng X.S., Zhao K., Chen Q.J., Deng F., Liu L.L., Yan B., Zhan F.X., Wang Y.Y., Xiao G.F., Shi Z.L. A pneumonia outbreak associated with a new coronavirus of probable bat origin. Nature, 2020, vol. 579, no. 7798, pp. 270–273. doi: 10.1038/s41586-020-2012-7

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рисунок 1. Линейная структура химерного белка

Скачать (22KB)
Метаданные
3. Рисунок 2. Смоделированная структура антигена коронавирусного рекомбинантного (3D модель белка), визуализированная с помощью I-TASSER [31]

Скачать (135KB)
Метаданные
4. Рисунок 3. Схематическое изображение конструкции рекомбинантного вектора pCorD_PS

Скачать (176KB)
Метаданные
5. Рисунок 4. Электрофореграмма рестрицированного вектора pCorD_PS в 1% агрозном геле

Скачать (84KB)
Метаданные
6. Рисунок 5. Экспрессия антигена в культурах 3 клонов, индуцированная добавлением 1 мМ ИПТГ, в 12% полиакриламидном геле в денатурирующих условиях

Скачать (82KB)
Метаданные
7. Рисунок 6. Электрофореграмма экспрессии антигена коронавирусного рекомбинантного после 1–9 пассажей

Скачать (109KB)
Метаданные
8. Рисунок 7. Электрофореграмма плазмидных ДНК после последовательных пассажей

Скачать (100KB)
Метаданные
9. Рисунок 8. Электрофореграмма рестриктов плазмидных ДНК после последовательных пассажей

Скачать (72KB)
Метаданные

© Копать В.В., Рябченкова А.А., Чирак Е.Л., Чирак Е.Р., Саенко А.И., Колмаков Н.Н., Симбирцев А.С., Духовлинов И.В., Тотолян А.А., 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».