Этот препринт дополняет коллекцию PIT00698 "Перспективы создания «книги клетки»".

Создание постоянно развивающегося средства отслеживания родословной клеток с высоким разрешением [1].

1. Delgado, Ryan N., Yichen Si, Rebecca E. Andersen, ChangHee Lee, Henry L. Bushnell, Jordan L. Doman, Smriti Pandey et al. Creation of a High-Resolution, Continually Evolvable Lineage Tracer // Preprint bioRxiv (2026): 2026-09. doi 10.64898/2026.09.30.754670.

Метод маркировки родословной клеток эмбриона PIT00697 позволяет снова обсуждать проблему клеточной родословной PIT00073, которую мы сформулировали в проекте «Книги клетки» (CellBook) 12 лет назад. Природа хранителя родословной клеток пока полная тайна.

Поэтому перевод статьи
Chen, Yingying, and Xianfa Yang. In preprints–toward a holistic lineage-tracing map of mammalian embryogenesis // Development 153 (12), dev205877 (2026). doi 10.1242/dev.205877.
позволит начать здесь создание правильного образа «книги клетки».

В препринтах – путь к созданию целостной карты прослеживания родословной эмбриогенеза млекопитающих

Чен, Инъин и Сяньфа Ян // Перспектива 29/6/2026 doi 10.1242/dev.205877

Аннотация
В основе биологии развития остается фундаментальный вопрос: как одна оплодотворенная яйцеклетка дает начало сотням функциональных специализированных типов клеток, составляющих различные ткани, органы и отдельный организм [12, 13]. Комплексная карта клеточных линий эмбриогенеза может предоставить полное «генеалогическое древо» каждого предка и его потомства, а также служить планом для выявления молекулярных механизмов, управляющих диверсификацией клеточных судеб, и для определения происхождения клеток, имеющих отношение к регенеративной медицине [2]. Первая полная карта клеточных линий от зиготы до взрослой особи была описана для нематоды C. elegans посредством прямой визуализации и регистрации [11, 1]. Однако эта стратегия по-прежнему представляет собой технически сложную задачу для точного отслеживания клеточных линий в непрозрачных эмбрионах с большим количеством клеток, таких как эмбрионы млекопитающих, которые развиваются исключительно в материнских тканях [13].

Отслеживание родословной за пределами визуализации
В последнее время, благодаря быстрому прогрессу в современной геномике, инструментарий для отслеживания родословных значительно расширился, что позволило создавать все более сложные иерархии родословных в различных системах развития. Помимо родственных связей, интеграция секвенирования отдельных клеток и наследуемых ДНК-штрихкодов может помочь выявить лежащие в основе молекулярные принципы с помощью точной пространственно-временной информации. Однако наше понимание ограничений судьбы клеток во время эмбриогенеза мыши, особенно для сильно различающихся траекторий развития на стадии органогенеза, остается неполным.

Недавняя препринт-статья лаборатории Джонатана С. Вайсманна, опубликованная в сотрудничестве с группой Закари Д. Смита [4], представляет собой важный шаг на пути к решению этой проблемы путем интеграции высокопроизводительной регистрации клеточных линий с профилированием отдельных клеток. За последнее десятилетие лаборатория Вайсманна стала пионером в разработке, создании и оптимизации технологий молекулярной регистрации для изучения критически важных особенностей как эмбриогенеза, так и прогрессирования рака [3, 9, 14]. Недавно они разработали развивающуюся технологию отслеживания клеточных линий на основе прайм-редактирования, которую они назвали PEtracer [7]. Одним из главных преимуществ перед традиционными методами является то, что PEtracer может одновременно профилировать транскриптомное состояние клеток и родственные связи в большом количестве диссоциированных клеток, оказывая при этом минимальное воздействие на нативные клеточные функции. Кроме того, PEtracer демонстрирует отличную масштабируемость при сочетании с различными технологиями молекулярного профилирования, такими как пространственная транскриптомика.

В своем последнем опубликованном исследовании они дополнительно применили PEtracer для всестороннего картирования состояния клеток и динамики клеточных линий на ранних стадиях органогенеза у мышей, происходящих с E7.5 по E10.0 с интервалом в полдня [4]. Для получения всеобъемлющей карты клеточных линий органогенеза у мышей они сначала модифицировали эмбриональные стволовые клетки мышей, внедрив в них 35 уникальных кассет для отслеживания клеточных линий (LTC – lineage tracing cassettes), содержащих 105 редактируемых участков. Теоретически это позволило бы создать филогении высокого разрешения с высокой воспроизводимостью для клеточных популяций, превышающих 10⁹ клеток, что впервые сделало бы возможным всестороннее отслеживание клеточных линий органогенеза у мышей. Благодаря углубленному транскриптомному анализу более 50% отдельных клеток в эмбрионах мышей, они реконструировали почти полную картину развития как основных, так и редких клеточных популяций, возникших на ранних стадиях органогенеза.

Количественная модель того, как происходит определение судьбы клеток in vivo
После построения филогенетических деревьев клеточных линий Колган, Коблан и их коллеги [4, 7] количественно измерили динамику ограничения клеточной судьбы, используя в качестве исходной модели событие спецификации зародышевых слоев. Они обнаружили, что статистически значимая предвзятость в отношении судьбы зародышевых слоев возникает примерно на стадии E4.0, примерно во время имплантации, но задолго до гаструляции. Это предполагает, что ранний пространственный клеточный контекст и сигнальные сигналы могут уже вызывать слабые вероятностные смещения, которые впоследствии усиливаются во время гаструляции и органогенеза. Авторы также обнаружили, что ограничение судьбы эндодермы происходило в среднем раньше, чем ограничение судьбы эктодермы или мезодермы.

Помимо определения зародышевых слоев, авторы количественно определили динамику ограничения судьбы клеток на уровне типов клеток. Как и в случае с зародышевыми слоями, смещение судьбы клеток впервые проявилось примерно на стадии ~E4.0 и было обусловлено повторяющимися мотивами смещения судьбы, присутствующими до стадии E7. Примечательно, что мезодермальные и некоторые передние эктодермальные типы клеток показали самое раннее смещение судьбы. Благодаря этим усилиям авторы предлагают количественную основу для лучшего понимания определения судьбы клеток, что позволяет систематически исследовать любые конкретные ткани с беспрецедентной точностью.

Логика, специфичная для каждой ткани, лежащая в основе определения судьбы
Анализ на тканевом уровне показал, что определение клеточной судьбы не подчиняется единому универсальному правилу. Вместо этого, различные ткани демонстрируют разную логику развития в отношении времени, стабильности и пластичности определения клеточной линии. Например, при рассмотрении сердца первое сердечное поле, переднее второе сердечное поле и заднее второе сердечное поле были определены как отдельные компартменты клеточной линии. Эти взаимосвязи не были полностью отражены только на основе сходства транскрипции, поскольку кардиомиоциты разного происхождения могут сходиться к общим программам экспрессии генов, сохраняя при этом отдельные истории клеточной линии. Это подчеркивает важность прямого измерения клеточной линии для выявления взаимосвязей развития, которые скрыты более поздней конвергенцией транскрипции. В отличие от этого, предшественники нервного гребня сохраняют значительную гибкость развития на начальном этапе определения судьбы, сохраняя способность принимать либо идентичность дорсального корешкового ганглия (DRG – dorsal root ganglion), либо автономную идентичность, в то время как предшественники задней оси сохраняют длительную бипотентность на протяжении всего удлинения оси тела. В совокупности эти примеры показывают, что эмбриогенез млекопитающих сочетает в себе раннюю направленность дифференцировки, пространственно организованные пулы клеток-предшественников, тканеспецифическую сигнальную среду и повторяющиеся транскрипционные программы.

Новые принципы и открытые вопросы
Представленная в этом исследовании всесторонняя карта судьбы клеточных линий на ранних стадиях органогенеза отвечает на ряд давних вопросов в биологии развития, открывая при этом новые направления для будущих исследований. Один из возникающих вопросов — как история клеточных линий встраивается в трехмерное эмбриональное пространство? Совместимость PEtracer с пространственными методами [8], такими как MERFISH, открывает захватывающие возможности для сопоставления взаимосвязей клеточных линий с архитектурой тканей, градиентами морфогенов и локальными межклеточными взаимодействиями. Другой вопрос, который возникает, — как устанавливаются эти правила клеточных линий? Мультиомические исследования эмбриогенеза в настоящее время предоставили существенную информацию для анализа лежащих в основе регуляторных механизмов [10, 6, 15]. Будущая интеграция этих дополнительных параметров с филогениями клеточных линий позволит систематически исследовать механизмы возникновения, сохранения и, в конечном итоге, ограничения пластичности судьбы клеток.

Комплексная карта судьбы клеточных линий также представляет собой надежную точку отсчета при изучении изменений в условиях внешних воздействий. Применение PEtracer к генетическим мутантам, нарушениям сигнальных путей или изменениям окружающей среды может показать, возникают ли дефекты развития из-за измененного распределения предшественников, задержки ограничения судьбы, аномальной пролиферации или нарушения конвергенции клеточных линий [5]. Набор данных, предоставленный [4], также может стать основой для прогностических моделей эмбриогенеза. Связывая происхождение, состояние транскрипции и время развития, атласы с разрешением по клеточным линиям могут помочь в обучении цифровых моделей эмбрионов, которые прогнозируют исходы клеточной судьбы в определенных условиях. В целом, этот препринт представляет собой важный шаг к пониманию развития млекопитающих с разрешением по клеточным линиям и, в конечном итоге, к прогнозированию. Представленная в нем карта судьбы клеточных линий, безусловно, станет важным ресурсом для эмбриологов и биологов развития.

References

1. Bao, Z., Murray, J. I., Boyle, T., Ooi, S. L., Sandel, M. J. and Waterston, R. H. (2006). Automated cell lineage tracing in Caenorhabditis elegans. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 103, 2707-2712. doi 10.1073/pnas.0511111103.

2. Baron, C. S. and van Oudenaarden, A. (2019). Unravelling cellular relationships during development and regeneration using genetic lineage tracing. Nat. Rev. Mol. Cell Biol. 20, 753-765. doi 10.1038/s41580-019-0186-3.

3. Chan, M. M., Smith, Z. D., Grosswendt, S., Kretzmer, H., Norman, T. M., Adamson, B., Jost, M., Quinn, J. J., Yang, D., Jones, M. G. et al. (2019). Molecular recording of mammalian embryogenesis. Nature 570, 77-82. doi 10.1038/s41586-019-1184-5.

4. Colgan,W. N., Koblan, L.W., Villagrana, J., Jason Hou, T. C.,Wang, M., Gowri, G., Chandler, W., Sepúlveda, L. A., Ciftci, D., Smolyar, K. et al. (2026). Comprehensive lineage tracing maps the landscape of cell fate decisions in mouse embryogenesis. bioRxiv, 2026.05.07.722278. doi 10.64898/2026.05.07.722278.

5. Domcke, S. and Shendure, J. (2023). A reference cell tree will serve science better than a reference cell atlas. Cell 186, 1103-1114. doi 10.1016/j.cell.2023.02.016.

6. Hallou, A., He, R., Simons, B. D. and Dumitrascu, B. (2025). A computational pipeline for spatial mechano-transcriptomics. Nat. Methods 22, 737-750. doi 10.1038/s41592-025-02618-1.

7. Koblan, L. W., Yost, K. E., Zheng, P., Colgan, W. N., Jones, M. G., Yang, D., Kumar, A., Sandhu, J., Schnell, A., Sun, D. et al. (2025). High-resolution spatial mapping of cell state and lineage dynamics in vivo with PEtracer. Science 390, eadx3800. doi 10.1126/science.adx3800.

8. Moses, L. and Pachter, L. (2022). Museum of spatial transcriptomics. Nat. Methods 19, 534-546. doi 10.1038/s41592-022-01409-2.

9. Quinn, J. J., Jones, M. G., Okimoto, R. A., Nanjo, S., Chan, M. M., Yosef, N., Bivona, T. G. and Weissman, J. S. (2021). Single-cell lineages reveal the rates, routes, and drivers of metastasis in cancer xenografts. Science 371, eabc1944. doi 10.1126/science.abc1944.

10. Sendra, M., McDole, K., Jimenez-Carretero, D., Hourcade, J. D., Temiño, S., Raiola, M., Guignard, L., Keller, P. J., Sánchez-Cabo, F., Domı́nguez, J. N. et al. (2024). Epigenetic priming of embryonic lineages in the mammalian epiblast. bioRxiv, 2024.01. 11.575188. doi 10.1101/2024.01.11.575188.

11. Sulston, J. E., Schierenberg, E., White, J. G. and Thomson, J. N. (1983). The embryonic cell lineage of the nematode Caenorhabditis elegans. Dev. Biol. 100, 64-119. doi 10.1016/0012-1606(83)90201-4.

12. VanHorn, S. and Morris, S. A. (2021). Next-generation lineage tracing and fate mapping to interrogate development. Dev. Cell 56, 7-21. doi 10.1016/j.devcel.2020.10.021.

13. Wolf, S., Wan, Y. and McDole, K. (2021). Current approaches to fate mapping and lineage tracing using image data. Development 148, dev198994. doi 10.1242/dev.198994.

14. Yang, D., Jones, M. G., Naranjo, S., Rideout, W. M., 3rd, Min, K. H. J., Ho, R., Wu, W., Replogle, J.M., Page, J. L., Quinn, J. J. et al. (2022). Lineage tracing reveals the phylodynamics, plasticity, and paths of tumor evolution. Cell 185, 1905-1923.e25. doi 10.1016/j.cell.2022.04.015.

15. Yang, X., Xie, B., Shen, P., Chen, Y., Li, C., Tan, F., Yang, Y., Yang, Y., Song, R., Mi, P. et al. (2026). Integrated multi-omic atlas reveals the hierarchy of spatiotemporal regulatory networks of mouse gastrulation. Nat. Commun. 17, 1572. doi 10.1038/s41467-026-68291-w.

Разметка родословной эмбрионов млекопитающих

Редактированием генома размечены клеточные линии с беспрецедентной детализацией ранней истории эмбриона мыши

Это, действительно, выдающееся событие клеточной биологии. Две команды использовали инструменты редактирования генома эмбриональных стволовых клеток мыши или зигот мыши, чтобы создать наиболее полные на сегодняшний день карты клеточных линий для раннего развития млекопитающих.

Когда клетки эмбриона мыши разделились, редакторы вставили последовательности ДНК, которые впоследствии позволили исследователям различить их происхождение. Исследования, опубликованные в параллельных статьях [1] и [2], отображают взаимоотношения клеток вплоть до того момента, когда начинают формироваться эмбриональные органы грызунов. Эта работа «является впечатляющим достижением [генетической] инженерии», — говорит биолог развития Реза Калхор из Медицинской школы Университета Джонса Хопкинса, не участвовавший ни в одном из исследований. «Это самые интересные работы в этой области за последние 5 лет, без сомнения».

Конечная цель — генеалогическое древо, отслеживающее происхождение каждой клетки в организме млекопитающих, — может помочь исследователям изучить, как возникают органы, исследовать происхождение врожденных дефектов, выращивать более качественные клетки-заменители для пациентов и изучать эволюцию.

Исследователи начали определять, какие клетки дают начало конкретным тканям и структурам животных, более 120 лет назад, вводя красители в определенные клетки эмбрионов, а затем регистрируя, где в организме оказывалось их окрашенное потомство. Более полувека назад лауреат Нобелевской премии Джон Салстон и его коллеги, используя нематоду Caenorhabditis elegans, чьи прозрачные эмбрионы развиваются вне тела матери, составили полное генеалогическое древо ее примерно 1000 клеток — это был первый случай подобного рода у любого животного. Это достижение никогда не было повторено у млекопитающих, которые содержат миллиарды или триллионы клеток и хранят свои непрозрачные эмбрионы внутри тела матери.

Для создания родословных карт мышей обе исследовательские группы использовали метод модификации ДНК, известный как прайм-редактирование, для вставки характерных маркерных последовательностей в геномы эмбриональных клеток по мере их развития. На основе модификаций, накопленных потомственными клетками, исследователи смогли реконструировать их родственные связи.

Молекулярный биолог Джонатан Вайсман из Массачусетского технологического института и его коллеги начали с того, что вставили генетические инструкции для механизма прайм-редактирования и 35 целевых участков ДНК в геномы эмбриональных стволовых клеток мыши (ЭСК). Затем исследователи добавили эти клетки к эмбрионам мыши на стадии от четырех до восьми клеток. По мере деления измененных ЭСК и их участия в формировании эмбриона, прайм-редактор вставлял все больше и больше пятинуклеотидных фрагментов в целевые участки ДНК. Поскольку клетка наследует изменения, внесенные родительской клеткой, и накапливает новые, исследователи могут отслеживать родословные. Вайсман сравнивает вставку последовательностей с красителями, которые используют другие биологи-эмбриологи. «Мы добавляем уникальный цвет каждый раз, когда клетка делится», — говорит он. Палитра клетки, так сказать, раскрывает ее происхождение.

Чтобы прочитать изменения, внесенные основными редакторами, Вайсман и его коллеги собрали копии РНК, созданные клетками из целевых участков ДНК. Секвенировав эти РНК и применив статистический метод, используемый в эволюционной биологии для определения родственных связей между видами, ученые построили карты родословных для эмбрионов в возрасте от 7,5 до 10 дней — ключевого периода в развитии мыши. Эти карты предоставляют «эталонные данные» о развитии, говорит Вайсман, чья команда опубликовала результаты своей работы в журнале Cell [1].

В своем исследовании Шендуре, специалист по вычислительной биологии Чэнсян Цю из Дартмутского колледжа и их коллеги использовали метод редактирования ДНК, который они назвали «DNA Typewriter», или по-русски и по функциональному смыслу правильнее было бы назвать «ДНК-маркёр». Этот метод позволяет вставлять шестинуклеотидные фрагменты ДНК в целевую последовательность, известную как «лента». Поскольку редактор добавляет фрагменты на ленту в определенном порядке, ученые могут определить последовательность, в которой происходили конкретные деления клеток. Исследователи вставили генетические инструкции для «ДНК-маркировки» в оплодотворенные яйцеклетки мышей и позволили эмбрионам развиваться до возраста около 14 дней. Для одного эмбриона им удалось создать карту происхождения примерно 1,3 миллиона клеток, как сообщается в статье, опубликованной в журнале Science [2].

Обе группы исследователей показали, что карты могут быть полезны для изучения давних вопросов развития, таких как формирование нервной системы млекопитающих. На ранних стадиях развития так называемые клетки нервного гребня дают начало части нервной системы, среди прочих структур, но исследователи спорят о том, запрограммированы ли некоторые клетки гребня уже на превращение в определенные типы нервных клеток. Анализ карт происхождения, проведенный Вайсманном и его коллегами, предполагает, что у ранних клеток нервного гребня еще есть варианты.

С помощью программы «ДНК-маркирования» (DNA Typewriter) Шендуре и его команда исследовали происхождение явления, известного как клональное доминирование, при котором некоторые ранние клетки вносят больший вклад в развитие эмбриона, чем другие. Они обнаружили, что это клеточное неравенство резко возрастает на ранних стадиях развития, когда эмбрион претерпевает значительную реорганизацию.

Тем не менее, он, Вайсман и другие специалисты в этой области сходятся во мнении, что большие результаты еще впереди. Используя существующие карты происхождения клеток в качестве ориентира, исследователи могут начать манипулировать эмбриональными клетками, чтобы определить, какие факторы побуждают их следовать определенным путям развития, говорит биолог-эмбриолог Ян Филипп Юнкер из университетской клиники Шарите в Берлине. Эта работа «— начало, а не конец», — говорит он.

Текст основан на переводе статьи [3], в которой Митч Лесли понятно и кратко описал сущность выдающегося достижения в исследовании развития эмбриона мышей.

1. Colgan, William N., Luke W. Koblan, JoAnne Villagrana et al. Comprehensive lineage tracing maps the landscape of cell fate decisions in mouse embryogenesis // Cell 189, 1-23 (2026). doi 10.1016/j.cell.2026.09.050.

2. Yu, Qi, Haedong Kim, Sophie Seidel et al. A DNA Typewriter records the cell lineage history of a mouse, from zygote to late organogenesis // Science 8 Oct 2026, First Release. doi 10.1126/science.ael0508.

3. Mitch Leslie, writes about cell biology and immunology. Two teams map development of mammal embryos, cell by cell // Science, News 8 Oct 2026. doi 10.1126/science.zz20nn3.

Сахар был обнаружен в центре нашей галактики Млечный Путь [1].

Группа астрономов обнаружила молекулу сахара внутри облака газа и пыли недалеко от центра нашей Галактики. Это так называемый «малиновый сахар», или эритрулоза — соединение с четырьмя атомами углерода. Астрономы считают эту находку первым настоящим сахаром, обнаруженным в межзвёздном пространстве. Эти результаты могут помочь прояснить, как зародилась жизнь на Земле [1].

Астрономы уже очень давно стремятся обнаружить сахара в космосе. Дело в том, что они уже обнаружили признаки того, что сахара на Земле, необходимые для жизни, произошли из космоса. Например, пятиуглеродный сахар рибоза ранее был обнаружен в некоторых образцах метеоритов возрастом в несколько миллиардов лет, что позволяет предположить, что космические камни, возможно, врезались в Землю и доставили на неё этот и другие сахара.

В 2000 году астрономы сообщили об обнаружении в межзвёздном пространстве молекулы гликоальдегида, состоящей из двух атомов углерода, которую иногда считают самой простой молекулой сахара [2]. Однако, хотя гликоальдегид может вести себя подобно сахару, формально он не является сахаром. Настоящие сахара должны иметь основную цепь, состоящую как минимум из трёх атомов углерода. С тех пор астрономы продолжают сканировать космос в поисках этих более крупных молекул.

Изаскун Хименес-Серра, астроном из Испанского национального совета по научным исследованиям в Мадриде, и её коллеги входили в эту группу, но не достигли успеха при наблюдениях ночного неба. Затем, в 2022 году, Эмилио Косинеро, физико-химик из Университета Страны Басков в Леоа (Испания), предложил поделиться спектроскопическими данными по эритрулозе — то есть специфическим «отпечатком» длин волн, которые излучает эта молекула.

Эритрулоза состоит из четырёх атомов углерода (серые). Красные — кислород, а белые — водород.

«Я сказала: „Хорошо, пришлите мне эту информацию, и я проверю, видна ли она в наших данных“», — рассказывает Хименес-Серра. Сначала она отнеслась к этому скептически. Но, к её удивлению, «отпечаток» эритрулозы проявился в наблюдениях команды за молекулярным облаком вблизи центра Млечного Пути. А с помощью испанских радиотелескопов «Йебес» (40 м) и «ИРАМ» (30 м), использованных для более детальных наблюдений, Хименес-Серра и её команда увидели этот сигнал ещё более чётко [3].

1. Jiménez-Serra, Izaskun, Juan García de la Concepción, Herma M. Cuppen, Marta Rey-Montejo, Miguel Sanz-Novo, Víctor M. Rivilla, Jesús Martín-Pintado et al. Detection of a four-carbon sugar in interstellar space // Nature Astronomy 10, 1353-1363 (2026). doi 10.1038/s41550-026-02905-7.

2. Hollis, Jan M., Frank J. Lovas, and Philip R. Jewell. Interstellar glycolaldehyde: the first sugar // The Astrophysical Journal Letters 540 (2), L107-L110 (2000). doi 10.1086/312881.

3. Часть текста здесь и рисунок взяты у Вячеслава Голованова (Хабр 14/7/2026).

Нобелевская премия по химии в 2026 году присуждена

Анри Б. Кагану (Henri В. Kagan) и Кенсо Соаи (Kenso Soai)

«за открытие нелинейных эффектов и автокатализа в асимметрическом органическом синтезе».

Henri В. Kagan and Kenso Soai

Они заставили химию выбрать зеркальное отражение.

В Природе некоторые молекулы, например аминокислоты, существуют в виде двух вариантов, являющихся зеркальными отражениями друг друга. Однако живые организмы содержат только одно из этих зеркальных отражений. Как могла возникнуть такая химическая асимметрия, долгое время оставалось загадкой для химиков.

Анри Каган открыл новый способ управления химическими реакциями, позволяющий создавать больший избыток одного из зеркальных изображений, чем считалось ранее возможным. Его открытие произвело революцию в химии, разрабатывающей реакции для производства фармацевтических препаратов, ароматизаторов, отдушек и новых материалов.

Кенсо Соаи разработал первую химическую реакцию, в которой образовалось только одно из потенциальных зеркальных изображений. Никто, кроме самой жизни, никогда не достигал этого. Реакция Соаи — один из самых впечатляющих химических экспериментов, когда-либо проводившихся.

Для понимания сути открытия полезно прочитать

Press release (pdf, 241КБ)

Popular information (pdf, 508КБ)

Scientific background 2026 (pdf, 788КБ)