Что такое окато расшифровка: Что такое ОКАТО, его расшифровка и зачем он нужен

Что такое ОКАТО: расшифровка и особенности

Те, кто впервые в жизни сталкивается с вопросом получения у налоговиков выписки из Единого госреестра юридических лиц, как правило, испытывают недоумение вследствие необходимости представить так называемый ОКАТО. После запроса в бухгалтерию заявитель становится обладателем некоего шифра – по всей видимости, именно этот набор символов и скрывается за неизвестной аббревиатурой. Между тем любая кодировка, используемая госорганами для систематизации, учета и контроля субъектов российской экономики, составляется по строгим правилам, в рамках которых принципиальное значение имеет каждый разряд, каждый знак шифра. Словом, разобраться, что такое ОКАТО, будет полезно не только новичкам в бизнесе и делопроизводстве, но и всем отечественным предпринимателям: знать, что о них известно государству и для чего такая информация может быть использована, как минимум интересно и полезно.

Что же представляет собой ОКАТО и как формируется этот набор символов?

Сама аббревиатура расшифровывается как «Общероссийский классификатор административно-территориального деления», иными словами, требуемый налоговиками ОКАТО – это код статистики, информирующий госорган об адресе приписки предпринимателя.

Состоит код ОКАТО из 11 символов, а его цель – обозначение местонахождения определенного предприятия на территории РФ. Можно сравнить такой код с почтовым индексом любого адреса – только используется он не почтовиками, а налоговыми органами. И точно так же, как благодаря данным индекса почтовое отправление передается в определенный субъект федерации, конкретный город и нужное почтовое отделение, так и с помощью кода ОКАТО можно, например, узнать, в бюджет какого именно муниципалитета будут поступать взимаемые с юрлица местные налоги, пошлины, штрафы и пени.

Как интерпретировать код ОКАТО? Расшифровка на конкретном примере

Как же формируется этот код? Чтобы разобрать значение каждого его разряда, стоит обратиться к примеру.

Республика Башкортостан – один из субъектов Российской Федерации (код 80000000000). Как и любому другому региону такого статуса, ему присвоен классификационный код налогового органа (0200) и почтовый индекс (450000).

Город Уфа – столица субъекта федерации. В коде ОКАТО расположение предприятия именно в этом городе обозначается путем разбавления общего кода рядом цифр – 80401000000.

Улица под названием Округ Галле расположена в Уфе. В зависимости от конкретного дома, где может находиться юридический адрес компании, код ОКАТО будет либо 80401390000 (дом № 10 с почтовым индексом 450097 и налоговым кодом 0278), либо 80401384000 (дом № 2/4 с почтовым индексом 450059 и кодом ИФНС 0276).

Принципиальные различия в коде двух организаций, расположенных на одной улице, объясняются тем, что два разных дома относятся к разным районам, а следовательно, отчисления предприниматели направляют в разные ведомства.

Итак, легко видеть, что для успешного прочтения кода ОКАТО необходимо знать следующие правила:

• первые две цифры – обозначение субъекта федерации;
• следующие три цифры – город/район, где расположена организация;
• оставшиеся цифры – конкретный адрес предприятия внутри населенного пункта.

Таким образом, главная задача кода ОКАТО заключается в отслеживании правильности совершения перечислений в бюджеты разных уровней.

Кроме того, этот код выступает инструментом сбора статистических данных соответствующими органами (в разрезе административно-территориального деления) и позволяет выяснить собираемость налогов по регионам, измерить уровень жизни, зафиксировать показатели роста/снижения благосостояния населения.

Определение, значение, соответствие ОКАТО и ОКТМО организации

Начиная свой бизнес, вам придется сотрудничать с различными банками и финансовыми учреждениями, иметь дело с налоговой инспекцией и другими организациями. Собирая и оформляя для них документы, вы столкнетесь с многочисленными сокращениями, смысл которых будет вам поначалу совершенно непонятен. Одно из них – аббревиатура ОКАТО. Что же она означает?

Что такое ОКАТО?

ОКАТО — Общероссийский классификатор объектов административно-территориального деления. Это код, входящий в Единую систему классификации и кодирования (ЕСКК) Российской Федерации. Проще говоря, в нем содержится вся необходимая государству информация о том или ином объекте и его территориальном значении, который платит налоги. С его помощью устанавливается, в бюджет какого вида и уровня поступит налоговый платеж. Этот код сменил устаревший код советского периода СОАТО.

ОКАТО присваивается как частным лицам, так и организациям. Выглядит как ряд цифр в формате XX YYY ZZZ КЧ. На первый взгляд совершенно непонятно и даже угрожающе, но для лиц осведомленных все вполне ясно и логично.

Как узнать ОКПО организации?

Информация для бухгалтера: коды статистики, инструкция по их получению.

Расшифровка ОКАТО

Код ОКАТО расшифровывается по трехуровневой иерархической системе, где каждый из уровней имеет свою смысловую нагрузку и значение.

1. ХХ – объекты федерального значения: республика, край, округ или область (в том числе и автономные) или же населенный пункт (город) федерального значения. Это наиболее крупные и значимые единицы территориального деления, поэтому их ставят на первом месте.

2. YYY – это данные о территориальных районах, а также городах краевого значения. Код может состоять из 2, 3 или 4 цифр.

3. ZZZ – собственно населенный пункт: город, поселок городского типа, деревня, совхоз и т.д.

4. КЧ – это контрольное число, которое не является обязательным. Коды ОКАТО из двух, четырех, восьми и одиннадцати цифровых знаков это число не содержат.

Таким образом, расшифровав код, можно получить все необходимые данные об определенном объекте, и, исходя из них, просчитать, в бюджет какого уровня будут поступать его налоги. ОКАТО значительно облегчает поиск и обработку информации различными ведомственными организациями – при условии, что все данные достоверны и внесены правильно. В противном случае возникнет хаос.

Соответствие ОКАТО и ОКТМО

Замена ОКАТО на ОКТМО произошла с января 2014 года. Расшифровывается аббревиатура как «Общероссийский классификатор территорий муниципальных образований». Именно его теперь нужно вносить во все декларации и платежные документы для государственных органов. Разница ОКАТО и ОКТМО заключается в том, что для объектов муниципального значения обновленный код состоит из восьми знаков.

Для населенных пунктов – из одиннадцати. Обязательно учитывайте соответствие кодов ОКАТО и ОКТМО при заполнении документов, чтобы не вышло путаницы.

Как найти и узнать ОКТМО по ОКАТО?

Раньше код ОКАТО можно было узнать в специальной системе по адресу регистрации или месту жительства. Просто заходите на соответствующий сайт (их достаточно много в интернете) и заполняете формуляр, следуя поэтапно всплывающим инструкциям. Все просто и быстро, если вносить точные данные.

Для поиска ОКТМО по ОКАТО, собственного или какого-либо другого, делать вообще ничего нужно. Уже составлены таблицы соответствия двух кодов от 2014 года. Так что, зная свой старый код, вы легко сможете найти ОКТМО по ОКАТО.

Таблица перевода ОКАТО в ОКТМО состоит из четырех граф. Чтобы не запутаться, запомните:

— в первой графе указан код ОКАТО, используемый до 1-го января 2014 года;
— во второй графе указан новый код ОКТМО муниципального значения с 1-го января 2014 года;
— в третьей графе – новый код ОКТМО для населенных пунктов с 1-го января 2014 года;
— в четвертой графе вы можете посмотреть название города, поселка и т. д., к которому относится код ОКТМО.

Если же по каким-то причинам найти свой код вам не удалось, ОКТМО устанавливается по адресу по такой же системе, как раннее устанавливался ОКАТО.

Как заполнить налоговую декларацию ИП?

Инструкция по расчету ЕНВД.

Нужен ли Обществу с ограниченной Ответственностью контрольно-кассовый аппарат? Подробности: http://svoy-business.com/yuridicheskie-voprosyi/proverki-i-shtrafyi/kassovyiy-apparat-dlya-ooo.html

Указываем ОКТМО вместо ОКАТО

При заполнении различных деклараций и налоговых форм, где требуется вносить код ОКТМО, многие сталкиваются с проблемой – сколько цифр нужно вписывать, восемь или одиннадцать. Чтобы получить ответ на этот вопрос, вернитесь к разделу описания и расшифровки кодов ОКТМО. Все сразу станет ясно. Последние три цифры означают населенный пункт. Первые восемь – объекты муниципального значения. Таким образом, обязательно требуется внести только первые восемь знаков.

Последние три определяющими не являются, они лишь уточняют, какого типа населенный пункт – город, поселок городского типа, деревня и т. п. Большой ошибкой будет добавлять в восьмизначный код три нуля впереди или прочерки в конце, чтобы набрать необходимые, как считают многие налогоплательщики, одиннадцать знаков.

Максимально точную информацию о правилах заполнения налоговой документации с января нынешнего года для всех граждан и юридических организаций Российской Федерации можно получить, обратившись к приказу Министерства Финансов РФ № 107н от 12 ноября 2013 года «Об утверждении правил указания информации в реквизитах распоряжений о переводе денежных средств в уплату платежей в бюджетную систему Российской Федерации».

По данным Управления Федеральной налоговой службы России, за первый квартал 2014 года процент документов с неправильно внесенным ОКТМО или не внесенным вообще превысил 50 – пугающая цифра, если представить, сколько поступлений и на какие суммы остались невыясненными!

Почему важно правильно указывать ОКТМО? Да чтобы избежать лишних хлопот и повторных платежей. Если вписанный вами в декларацию или любую другую справку код взят из головы, а на самом деле просто не существует, ваши деньги не дойдут до адресата и застрянут где-то в казначействе.

В итоге после утомительных проверок и объяснений (а возможно, и штрафных санкций), вам все равно придется узнать код ОКТМО по ОКАТО, заново составлять платежный документ и, соответственно, платить дважды.

Пожалев потратить четверть часа максимум на поиск своего ОКТМО, вам потом придется потратить намного больше времени и усилий на исправление ошибки. Поэтому уважайте новые законодательства, какими бы нудными и запутанными вам не казались требования государственных служб. Это значительно ускорит и облегчит становление вашего собственного бизнеса.

Похожие статьи

Помогла статья? Подписывайтесь в наши сообщества: ВКонтакте, Фейсбуке, Twitter, Одноклассниках или Google Plus.

Будем очень благодарны, если поставите «Лайк» ниже. Спасибо!

Получайте обновления прямо на вашу почту:

«ОК 019-95. Общероссийский классификатор объектов административно-территориального деления» (утв. Постановлением Госстандарта России от 31.

07.1995 N 413) (ред. от 12.04.2021) (коды 01N 41/2001, утв. Госстандартом России 01.05.2001,N 42/2001, утв. Госстандартом России 01.06.2001,N 43/2001, утв. Госстандартом России 01.07.2001,N 44/2001, утв. Госстандартом России 01.10.2001,N 45/2001, утв. Госстандартом России 01.10.2001,N 46/2001, утв. Госстандартом России 01.11.2001,N 47/2001, утв. Госстандартом России 01.12.2001,N 48/2001, утв. Госстандартом России 01.12.2001,N 49/2001, утв. Госстандартом России 15.12.2001,N 50/2001, утв. Госстандартом России 15.12.2001,N 51/2002, утв. Госстандартом России 15.02.2002,N 52/2002, утв. Госстандартом России 01.03.2002,N 53/2002, утв. Госстандартом России 15.04.2002,N 54/2002, утв. Госстандартом России 01.07.2002,N 55/2002, утв. Госстандартом России 15.08.2002,N 56/2002, утв. Госстандартом России 15.08.2002,N 57/2002, утв. Госстандартом России 15.08.2002,N 58/2002, утв. Госстандартом России 01.10.2002,N 59/2002, утв. Госстандартом России 01.10.2002,N 60/2002, утв. Госстандартом России 01. 12.2002,N 61/2002, утв. Госстандартом России 01.12.2002,N 62/2002, утв. Госстандартом России 01.01.2003,N 63/2003, утв. Госстандартом России 01.02.2003,N 64/2003, утв. Госстандартом России 01.04.2003,N 65/2003, утв. Госстандартом России 01.06.2003,N 66/2003, утв. Госстандартом России 15.06.2003,N 67/2003, утв. Госстандартом России 15.06.2003,N 68/2003, утв. Госстандартом России 01.09.2003,N 69/2003, утв. Госстандартом России 01.10.2003,N 70/2003, утв. Госстандартом России 15.10.2003,N 71/2003, утв. Госстандартом России 15.10.2003,N 72/2003, утв. Госстандартом России 01.12.2003,N 73/2003, утв. Госстандартом России 01.01.2004,N 74/2003, утв. Госстандартом России 01.01.2004,N 75/2004, утв. Госстандартом России 15.03.2004,N 76/2004, утв. Госстандартом России 01.04.2004,N 77/2004, утв. Госстандартом России 01.08.2004,N 78/2004, утв. Госстандартом России 15.08.2004,N 79/2004, утв. Госстандартом России 15.08.2004,N 80/2004, утв. Госстандартом России 01.12.2004,N 81/2004, утв. Госстандартом России 01. 12.2004,N 82/2004, утв. Госстандартом России 01.12.2004,N 83/2004, утв. Ростехрегулированием 01.01.2005,N 84/2004, утв. Ростехрегулированием 01.02.2005,N 85/2004, утв. Ростехрегулированием 01.04.2005,N 86/2004, утв. Ростехрегулированием 01.04.2005,N 87/2005, утв. Ростехрегулированием 16.05.2005,N 88/2005, утв. Ростехрегулированием 01.06.2005,N 89/2005, утв. Ростехрегулированием 01.07.2005,N 90/2005, утв. Ростехрегулированием 01.08.2005,N 91/2005, утв. Ростехрегулированием 01.09.2005,N 92/2005, утв. Ростехрегулированием 01.10.2005,N 93/2005, утв. Ростехрегулированием 01.11.2005,N 94/2005, утв. Ростехрегулированием 01.12.2005,N 95/2005, утв. Ростехрегулированием 01.12.2005,N 96/2005, утв. Ростехрегулированием 01.02.2006,N 97/2005, утв. Ростехрегулированием 01.03.2006,N 98/2005, утв. Ростехрегулированием 01.04.2006,N 99/2006, утв. Ростехрегулированием 01.05.2006,N 100/2006, утв. Ростехрегулированием 01.05.2006,N 101/2006, утв. Ростехрегулированием 01.07.2006,N 102/2006, утв. Ростехрегулированием 01. 07.2006,N 103/2006, утв. Приказом Ростехрегулирования от 18.12.2006 N 312-ст,N 104/2007, утв. Приказом Ростехрегулирования от 04.09.2007 N 227-ст,N 105/2007, утв. Приказом Ростехрегулирования от 04.09.2007 N 228-ст,N 106/2007, утв. Приказом Ростехрегулирования от 16.11.2007 N 307-ст,N 107/2007, утв. Приказом Ростехрегулирования от 27.12.2007 N 417-ст,N 108/2007, утв. Приказом Ростехрегулирования от 27.12.2007 N 418-ст,N 109/2008, утв. Приказом Ростехрегулирования от 28.03.2008 N 66-ст,N 110/2008, утв. Приказом Ростехрегулирования от 28.03.2008 N 67-ст,N 111/2008, утв. Приказом Ростехрегулирования от 28.03.2008 N 69-ст,N 112/2008, утв. Приказом Ростехрегулирования от 06.08.2008 N 153-ст,N 113/2008, утв. Приказом Ростехрегулирования от 06.08.2008 N 155-ст,N 114/2008, утв. Приказом Ростехрегулирования от 06.08.2008 N 156-ст,N 115/2008, утв. Приказом Ростехрегулирования от 13.10.2008 N 248-ст,N 116/2008, утв. Приказом Ростехрегулирования от 13.10.2008 N 252-ст,N 117/2008, утв. Приказом Ростехрегулирования от 03. 12.2008 N 347-ст,N 118/2008, утв. Приказом Ростехрегулирования от 03.12.2008 N 348-ст,N 119/2008, утв. Приказом Ростехрегулирования от 03.12.2008 N 349-ст,N 120/2008, утв. Приказом Ростехрегулирования от 03.12.2008 N 350-ст,N 121/2008, утв. Приказом Ростехрегулирования от 03.12.2008 N 351-ст,N 122/2009, утв. Приказом Ростехрегулирования от 18.02.2009 N 7-ст,N 123/2009, утв. Приказом Ростехрегулирования от 18.02.2009 N 10-ст,N 124/2009, утв. Приказом Ростехрегулирования от 18.02.2009 N 11-ст,N 125/2009, утв. Приказом Ростехрегулирования от 18.02.2009 N 12-ст,N 126/2009, утв. Приказом Ростехрегулирования от 18.02.2009 N 13-ст,N 127/2009, утв. Приказом Ростехрегулирования от 23.04.2009 N 145-ст,N 128/2009, утв. Приказом Ростехрегулирования от 23.04.2009 N 146-ст,N 129/2009, утв. Приказом Ростехрегулирования от 23.04.2009 N 147-ст,N 130/2009, утв. Приказом Ростехрегулирования от 23.04.2009 N 148-ст,N 131/2009, утв. Приказом Ростехрегулирования от 08.06.2009 N 187-ст

(изм. от 15.09.2009), N 132/2009, утв. Приказом Ростехрегулирования

от 08.06.2009 N 188-ст (ред. от 25.08.2009),

Поправки N 2/2009 ОКАТО, утв. Ростехрегулированием, ИзмененийN 133/2009, утв. Приказом Ростехрегулирования от 13.08.2009 N 289-ст,N 134/2009, утв. Приказом Ростехрегулирования от 13.08.2009 N 290-ст,N 137/2009, утв. Приказом Ростехрегулирования от 25.09.2009 N 424-ст,N 138/2009, утв. Приказом Ростехрегулирования от 23.10.2009 N 474-ст,N 139/2009, утв. Приказом Ростехрегулирования от 23.10.2009 N 475-ст,N 140/2009, утв. Приказом Ростехрегулирования от 23.10.2009 N 476-ст,N 141/2009, утв. Приказом Ростехрегулирования от 23.10.2009 N 477-ст,N 142/2009, утв. Приказом Ростехрегулирования от 23.10.2009 N 478-ст,N 143/2009, утв. Приказом Ростехрегулирования от 15.12.2009 N 776-ст,N 144/2009, утв. Приказом Ростехрегулирования от 15.12.2009 N 777-ст,N 145/2009, утв. Приказом Ростехрегулирования от 15.12.2009 N 779-ст,N 146/2009, утв. Приказом Ростехрегулирования от 15.12.2009 N 780-ст,N 147/2009, утв. Приказом Ростехрегулирования от 15. 12.2009 N 781-ст,N 148/2010, утв. Приказом Росстандарта от 20.07.2010 N 184-ст,N 149/2010, утв. Приказом Росстандарта от 20.07.2010 N 186-ст,N 150/2010, утв. Приказом Росстандарта от 20.07.2010 N 187-ст,N 151/2010, утв. Приказом Росстандарта от 08.09.2010 N 233-стN 152/2010, утв. Приказом Росстандарта от 08.09.2010 N 234-ст,N 153/2010, утв. Приказом Росстандарта от 08.09.2010 N 235-ст,N 154/2010, утв. Приказом Росстандарта от 08.09.2010 N 236-ст,N 155/2010, утв. Приказом Росстандарта от 12.11.2010 N 426-ст,N 157/2010, утв. Приказом Росстандарта от 12.11.2010 N 428-ст,N 158/2010, утв. Приказом Росстандарта от 12.11.2010 N 429-ст,N 159/2010, утв. Приказом Росстандарта от 12.11.2010 N 431-ст,N 160/2010, утв. Приказом Росстандарта от 12.11.2010 N 432-ст,N 161/2010, утв. Приказом Росстандарта от 12.11.2010 N 434-ст,N 162/2010, утв. Приказом Росстандарта от 12.11.2010 N 436-ст,N 163/2010, утв. Приказом Росстандарта от 23.12.2010 N 1082-ст,N 164/2010, утв. Приказом Росстандарта от 23.12.2010 N 1083-ст,N 165/2010, утв. Приказом Росстандарта от 23.12.2010 N 1084-ст,N 166/2010, утв. Приказом Росстандарта от 23.12.2010 N 1085-ст,N 167/2011, утв. Приказом Росстандарта от 24.05.2011 N 89-ст,N 168/2011, утв. Приказом Росстандарта от 24.05.2011 N 90-ст,N 169/2011, утв. Приказом Росстандарта от 24.05.2011 N 91-ст,N 170/2011, утв. Приказом Росстандарта от 24.05.2011 N 92-ст,N 171/2011, утв. Приказом Росстандарта от 24.05.2011 N 93-ст,N 172/2011, утв. Приказом Росстандарта от 24.05.2011 N 94-ст,N 173/2011, утв. Приказом Росстандарта от 24.05.2011 N 95-ст,N 174/2011, утв. Приказом Росстандарта от 24.05.2011 N 96-ст,N 175/2011, утв. Приказом Росстандарта от 24.05.2011 N 97-ст,N 177/2011, утв. Приказом Росстандарта от 30.09.2011 N 430-ст,N 178/2011, утв. Приказом Росстандарта от 30.09.2011 N 431-ст,N 179/2011, утв. Приказом Росстандарта от 30.09.2011 N 432-ст,N 180/2011, утв. Приказом Росстандарта от 14.12.2011 N 1479-ст,N 181/2011, утв. Приказом Росстандарта от 14.12.2011 N 1480-ст,N 182/2011, утв. Приказом Росстандарта от 14. 12.2011 N 1481-ст,N 183/2011, утв. Приказом Росстандарта от 14.12.2011 N 1482-ст,N 184/2011, утв. Приказом Росстандарта от 14.12.2011 N 1483-ст,N 185/2011, утв. Приказом Росстандарта от 14.12.2011 N 1484-ст,N 186/2011, утв. Приказом Росстандарта от 14.12.2011 N 1485-ст,N 187/2011, утв. Приказом Росстандарта от 14.12.2011 N 1486-ст,N 188/2011, утв. Приказом Росстандарта от 14.12.2011 N 1487-ст,N 189/2011, утв. Приказом Росстандарта от 14.12.2011 N 1488-ст,N 191/2012, утв. Приказом Росстандарта от 24.05.2012 N 88-ст,N 192/2012, утв. Приказом Росстандарта от 24.05.2012 N 90-ст,N 193/2012, утв. Приказом Росстандарта от 24.05.2012 N 92-ст,N 194/2012, утв. Приказом Росстандарта от 07.07.2012 N 104-ст,N 195/2012, утв. Приказом Росстандарта от 18.07.2012 N 109-ст,N 196/2012, утв. Приказом Росстандарта от 15.08.2012 N 229-ст,N 197/2012, утв. Приказом Росстандарта от 15.08.2012 N 230-ст,N 198/2012, утв. Приказом Росстандарта от 15.08.2012 N 231-ст,N 199/2012, утв. Приказом Росстандарта от 15.08.2012 N 232-ст,N 200/2012, утв. Приказом Росстандарта от 15.08.2012 N 233-ст,N 201/2012, утв. Приказом Росстандарта от 15.08.2012 N 234-ст,N 202/2012, утв. Приказом Росстандарта от 15.08.2012 N 235-ст,N 203/2012, утв. Приказом Росстандарта от 15.08.2012 N 236-ст,N 204/2012, утв. Приказом Росстандарта от 15.08.2012 N 237-ст,N 205/2012, утв. Приказом Росстандарта от 15.08.2012 N 238-ст,N 206/2012, утв. Приказом Росстандарта от 15.10.2012 N 492-ст,N 207/2012, утв. Приказом Росстандарта от 15.10.2012 N 493-ст,N 208/2012, утв. Приказом Росстандарта от 15.10.2012 N 494-ст,N 209/2012, утв. Приказом Росстандарта от 15.10.2012 N 495-ст,N 210/2012, утв. Приказом Росстандарта от 15.10.2012 N 500-ст,N 211/2012, утв. Приказом Росстандарта от 15.10.2012 N 501-ст,N 212/2012, утв. Приказом Росстандарта от 15.10.2012 N 502-ст,N 213/2012, утв. Приказом Росстандарта от 15.10.2012 N 503-ст,N 214/2012, утв. Приказом Росстандарта от 06.11.2012 N 689-ст,N 215/2012, утв. Приказом Росстандарта от 12.12.2012 N 1886-ст,N 216/2012, утв. Приказом Росстандарта от 12. 12.2012 N 1887-ст,N 217/2012, утв. Приказом Росстандарта от 12.12.2012 N 1889-ст,N 218/2012, утв. Приказом Росстандарта от 12.12.2012 N 1890-ст,N 219/2012, утв. Приказом Росстандарта от 12.12.2012 N 1891-ст,N 220/2012, утв. Приказом Росстандарта от 12.12.2012 N 1892-ст,N 221/2012, утв. Приказом Росстандарта от 12.12.2012 N 1893-ст,N 222/2013, утв. Приказом Росстандарта от 26.09.2013 N 1102-ст,N 223/2013, утв. Приказом Росстандарта от 26.09.2013 N 1103-ст,N 224/2013, утв. Приказом Росстандарта от 26.09.2013 N 1104-ст,N 225/2013, утв. Приказом Росстандарта от 26.09.2013 N 1105-ст,N 226/2013, утв. Приказом Росстандарта от 26.09.2013 N 1106-ст,N 227/2013, утв. Приказом Росстандарта от 26.09.2013 N 1107-ст,N 228/2013, утв. Приказом Росстандарта от 26.09.2013 N 1108-ст,N 229/2013, утв. Приказом Росстандарта от 26.09.2013 N 1109-ст,N 230/2013, утв. Приказом Росстандарта от 26.09.2013 N 1110-ст,N 231/2013, утв. Приказом Росстандарта от 22.11.2013 N 1552-ст,N 232/2013, утв. Приказом Росстандарта от 22.11.2013 N 1553-ст,N 233/2013, утв. Приказом Росстандарта от 22.11.2013 N 1559-ст,N 234/2013, утв. Приказом Росстандарта от 22.11.2013 N 1561-ст,N 235/2013, утв. Приказом Росстандарта от 17.12.2013 N 2229-ст,N 236/2013, утв. Приказом Росстандарта от 17.12.2013 N 2230-ст,N 237/2013, утв. Приказом Росстандарта от 17.12.2013 N 2231-ст,N 238/2013, утв. Приказом Росстандарта от 17.12.2013 N 2233-ст,N 239/2013, утв. Приказом Росстандарта от 17.12.2013 N 2235-ст,N 240/2013, утв. Приказом Росстандарта от 17.12.2013 N 2244-ст,N 241/2013, утв. Приказом Росстандарта от 17.12.2013 N 2246-ст,N 242/2014, утв. Приказом Росстандарта от 27.03.2014 N 243-ст,N 243/2014, утв. Приказом Росстандарта от 17.04.2014 N 367-ст,N 244/2014, утв. Приказом Росстандарта от 09.07.2014 N 755-ст,N 245/2014, утв. Приказом Росстандарта от 09.07.2014 N 757-ст,N 246/2014, утв. Приказом Росстандарта от 09.07.2014 N 758-ст,N 247/2014, утв. Приказом Росстандарта от 09.07.2014 N 760-ст,N 248/2014, утв. Приказом Росстандарта от 22.10.2014 N 1381-ст,N 249/2014, утв. Приказом Росстандарта от 22.10.2014 N 1382-ст,N 250/2014, утв. Приказом Росстандарта от 12.12.2014 N 1995-ст,N 251/2014, утв. Приказом Росстандарта от 12.12.2014 N 1997-ст,N 252/2014, утв. Приказом Росстандарта от 12.12.2014 N 1998-ст,N 253/2014, утв. Приказом Росстандарта от 12.12.2014 N 2007-ст,N 254/2014, утв. Приказом Росстандарта от 12.12.2014 N 2008-ст,N 255/2014, утв. Приказом Росстандарта от 12.12.2014 N 2012-ст,N 256/2014, утв. Приказом Росстандарта от 12.12.2014 N 2013-ст,N 257/2014, утв. Приказом Росстандарта от 12.12.2014 N 2014-ст,N 258/2014, утв. Приказом Росстандарта от 12.12.2014 N 2016-ст,N 259/2014, утв. Приказом Росстандарта от 12.12.2014 N 2017-ст,N 260/2015, утв. Приказом Росстандарта от 27.01.2015 N 20-ст,N 261/2015, утв. Приказом Росстандарта от 02.03.2015 N 114-ст,N 262/2015, утв. Приказом Росстандарта от 02.03.2015 N 115-ст,N 263/2015, утв. Приказом Росстандарта от 26.05.2015 N 434-ст,N 264/2015, утв. Приказом Росстандарта от 26.05.2015 N 435-ст,N 265/2015, утв. Приказом Росстандарта от 26.05.2015 N 436-ст,N 266/2015, утв. Приказом Росстандарта от 26.05.2015 N 437-ст,N 267/2015, утв. Приказом Росстандарта от 26.05.2015 N 438-ст,N 268/2015, утв. Приказом Росстандарта от 05.08.2015 N 1075-ст,N 269/2015, утв. Приказом Росстандарта от 05.08.2015 N 1076-ст,N 270/2015, утв. Приказом Росстандарта от 05.08.2015 N 1081-ст,N 271/2015, утв. Приказом Росстандарта от 05.08.2015 N 1083-ст,N 273/2015, утв. Приказом Росстандарта от 05.08.2015 N 1085-ст,N 275/2015, утв. Приказом Росстандарта от 05.08.2015 N 1089-ст,N 276/2015, утв. Приказом Росстандарта от 05.08.2015 N 1091-ст,N 277/2015, утв. Приказом Росстандарта от 05.08.2015 N 1092-ст,N 278/2015, утв. Приказом Росстандарта от 26.11.2015 N 2009-ст,N 279/2015, утв. Приказом Росстандарта от 26.11.2015 N 2010-ст,N 280/2015, утв. Приказом Росстандарта от 26.11.2015 N 2011-ст,N 281/2015, утв. Приказом Росстандарта от 26.11.2015 N 2012-ст,N 282/2015, утв. Приказом Росстандарта от 26.11.2015 N 2013-ст,N 283/2015, утв. Приказом Росстандарта от 26.11.2015 N 2014-ст,N 284/2015, утв. Приказом Росстандарта от 26.11.2015 N 2015-ст,N 285/2015, утв. Приказом Росстандарта от 26.11.2015 N 2016-ст,N 286/2015, утв. Приказом Росстандарта от 26.11.2015 N 2024-ст,N 287/2015, утв. Приказом Росстандарта от 26.11.2015 N 2025-ст,N 288/2015, утв. Приказом Росстандарта от 26.11.2015 N 2026-ст,N 289/2016, утв. Приказом Росстандарта от 02.02.2016 N 22-ст,N 291/2016, утв. Приказом Росстандарта от 02.02.2016 N 24-ст,N 292/2016, утв. Приказом Росстандарта от 02.02.2016 N 26-ст,N 293/2016, утв. Приказом Росстандарта от 02.02.2016 N 27-ст,N 295/2016, утв. Приказом Росстандарта от 02.02.2016 N 29-ст,N 297/2016, утв. Приказом Росстандарта от 02.02.2016 N 32-ст,N 298/2016, утв. Приказом Росстандарта от 02.02.2016 N 34-ст,N 299/2016, утв. Приказом Росстандарта от 24.05.2016 N 382-ст,N 300/2016, утв. Приказом Росстандарта от 24.05.2016 N 383-ст,N 301/2016, утв. Приказом Росстандарта от 24.05.2016 N 386-ст,N 302/2016, утв. Приказом Росстандарта от 02.06.2016 N 474-ст,N 303/2016, утв. Приказом Росстандарта от 02.06.2016 N 475-ст,N 304/2016, утв. Приказом Росстандарта от 02.06.2016 N 476-ст,N 305/2016, утв. Приказом Росстандарта от 02.06.2016 N 477-ст,N 306/2016, утв. Приказом Росстандарта от 02.06.2016 N 478-ст,N 307/2016, утв. Приказом Росстандарта от 27.09.2016 N 1223-ст,N 308/2016, утв. Приказом Росстандарта от 27.09.2016 N 1224-ст,N 309/2016, утв. Приказом Росстандарта от 27.09.2016 N 1225-ст,N 310/2016, утв. Приказом Росстандарта от 06.12.2016 N 1966-ст,N 311/2016, утв. Приказом Росстандарта от 06.12.2016 N 1972-ст,N 312/2016, утв. Приказом Росстандарта от 06.12.2016 N 1973-ст,N 313/2016, утв. Приказом Росстандарта от 06.12.2016 N 1974-ст,N 314/2016, утв. Приказом Росстандарта от 29.12.2016 N 2112-ст,N 315/2017, утв. Приказом Росстандарта от 29.03.2017 N 210-ст,N 316/2017, утв. Приказом Росстандарта от 29.03.2017 N 214-ст,N 317/2017, утв. Приказом Росстандарта от 04.05.2017 N 349-ст,N 318/2017, утв. Приказом Росстандарта от 04.05.2017 N 351-ст,N 319/2017, утв. Приказом Росстандарта от 16.06.2017 N 358-ст,N 320/2017, утв. Приказом Росстандарта от 03.08.2017 N 794-ст,N 321/2017, утв. Приказом Росстандарта от 13.10.2017 N 1424-ст,N 322/2017, утв. Приказом Росстандарта от 13.10.2017 N 1425-ст,N 323/2017, утв. Приказом Росстандарта от 13.10.2017 N 1427-ст,N 324/2017, утв. Приказом Росстандарта от 13.10.2017 N 1428-ст,N 325/2017, утв. Приказом Росстандарта от 13.10.2017 N 1430-ст,N 326/2017, утв. Приказом Росстандарта от 29.11.2017 N 1850-ст,N 327/2017, утв. Приказом Росстандарта от 29.11.2017 N 1851-ст,N 328/2017, утв. Приказом Росстандарта от 15.12.2017 N 2008-ст,N 329/2017, утв. Приказом Росстандарта от 21.12.2017 N 2054-ст,N 330/2017, утв. Приказом Росстандарта от 21.12.2017 N 2057-ст,N 331/2017, утв. Приказом Росстандарта от 21.12.2017 N 2058-ст,N 332/2017, утв. Приказом Росстандарта от 21.12.2017 N 2059-ст,N 333/2018, утв. Приказом Росстандарта от 13.02.2018 N 70-ст,N 334/2018, утв. Приказом Росстандарта от 13.02.2018 N 71-ст,N 335/2018, утв. Приказом Росстандарта от 16.04.2018 N 195-ст,N 336/2018, утв. Приказом Росстандарта от 16.04.2018 N 196-ст,N 337/2018, утв. Приказом Росстандарта от 16.04.2018 N 198-ст,N 338/2018, утв. Приказом Росстандарта от 08.05.2018 N 230-ст,N 339/2018, утв. Приказом Росстандарта от 08.05.2018 N 235-ст,N 340/2018, утв. Приказом Росстандарта от 08.05.2018 N 236-ст,N 341/2018, утв. Приказом Росстандарта от 08.05.2018 N 239-ст,N 342/2018, утв. Приказом Росстандарта от 10.08.2018 N 482-ст,N 343/2018, утв. Приказом Росстандарта от 10.08.2018 N 483-ст,N 344/2018, утв. Приказом Росстандарта от 10.08.2018 N 484-ст,N 345/2018, утв. Приказом Росстандарта от 10.08.2018 N 486-ст,N 346/2018, утв. Приказом Росстандарта от 10.08.2018 N 488-ст,N 347/2018, утв. Приказом Росстандарта от 11.09.2018 N 589-ст,N 348/2018, утв. Приказом Росстандарта от 11.09.2018 N 591-ст,N 349/2018, утв. Приказом Росстандарта от 16.10.2018 N 780-ст,N 350/2018, утв. Приказом Росстандарта от 24.10.2018 N 838-ст,N 351/2018, утв. Приказом Росстандарта от 12.12.2018 N 1085-ст,N 352/2018, утв. Приказом Росстандарта от 12.12.2018 N 1087-ст,N 353/2018, утв. Приказом Росстандарта от 12.12.2018 N 1088-ст,N 354/2018, утв. Приказом Росстандарта от 12.12.2018 N 1089-ст,N 355/2018, утв. Приказом Росстандарта от 12.12.2018 N 1092-ст,N 356/2018, утв. Приказом Росстандарта от 27.12.2018 N 1161-ст,N 357/2018, утв. Приказом Росстандарта от 27.12.2018 N 1162-ст,N 358/2018, утв. Приказом Росстандарта от 27.12.2018 N 1163-ст,N 359/2018, утв. Приказом Росстандарта от 27.12.2018 N 1166-ст,N 360/2019, утв. Приказом Росстандарта от 20.02.2019 N 36-ст,N 361/2019, утв. Приказом Росстандарта от 20.02.2019 N 42-ст,N 362/2019, утв. Приказом Росстандарта от 23.04.2019 N 149-ст,N 363/2019, утв. Приказом Росстандарта от 23.04.2019 N 153-ст,N 364/2019, утв. Приказом Росстандарта от 23.04.2019 N 156-ст,N 365/2019, утв. Приказом Росстандарта от 29.05.2019 N 228-ст,N 366/2019, утв. Приказом Росстандарта от 29.05.2019 N 229-ст,N 367/2019, утв. Приказом Росстандарта от 29.05.2019 N 233-ст,N 368/2019, утв. Приказом Росстандарта от 29.05.2019 N 235-ст,N 369/2019, утв. Приказом Росстандарта от 17.07.2019 N 394-ст,N 370/2019, утв. Приказом Росстандарта от 17.07.2019 N 395-ст,N 371/2019, утв. Приказом Росстандарта от 17.07.2019 N 398-ст,N 372/2019, утв. Приказом Росстандарта от 27.09.2019 N 781-ст,N 373/2019, утв. Приказом Росстандарта от 27.09.2019 N 783-ст,N 374/2019, утв. Приказом Росстандарта от 14.11.2019 N 1133-ст,N 375/2019, утв. Приказом Росстандарта от 14.11.2019 N 1134-ст,N 377/2019, утв. Приказом Росстандарта от 14.11.2019 N 1138-ст,N 378/2019, утв. Приказом Росстандарта от 14.11.2019 N 1139-ст,N 379/2019, утв. Приказом Росстандарта от 14.11.2019 N 1141-ст,N 380/2019, утв. Приказом Росстандарта от 14.11.2019 N 1142-ст,N 381/2019, утв. Приказом Росстандарта от 14.11.2019 N 1143-ст,N 382/2019, утв. Приказом Росстандарта от 14.11.2019 N 1144-ст,N 383/2019, утв. Приказом Росстандарта от 24.12.2019 N 1448-ст,N 384/2019, утв. Приказом Росстандарта от 24.12.2019 N 1449-ст,N 385/2019, утв. Приказом Росстандарта от 24.12.2019 N 1450-ст,N 386/2019, утв. Приказом Росстандарта от 24.12.2019 N 1453-ст,N 387/2019, утв. Приказом Росстандарта от 24.12.2019 N 1454-ст,N 389/2019, утв. Приказом Росстандарта от 24.12.2019 N 1457-ст,N 390/2019, утв. Приказом Росстандарта от 24.12.2019 N 1458-ст,N 391/2020, утв. Приказом Росстандарта от 11.02.2020 N 42-ст,N 392/2020, утв. Приказом Росстандарта от 11.02.2020 N 43-ст,N 393/2020, утв. Приказом Росстандарта от 11.02.2020 N 44-ст,N 395/2020, утв. Приказом Росстандарта от 11.02.2020 N 52-ст,N 396/2020, утв. Приказом Росстандарта от 13.03.2020 N 124-ст,N 397/2020, утв. Приказом Росстандарта от 13.03.2020 N 125-ст,N 398/2020, утв. Приказом Росстандарта от 13.03.2020 N 129-ст,N 399/2020, утв. Приказом Росстандарта от 13.03.2020 N 130-ст,N 400/2020, утв. Приказом Росстандарта от 13.03.2020 N 131-ст,N 401/2020, утв. Приказом Росстандарта от 13.03.2020 N 132-ст,N 402/2020, утв. Приказом Росстандарта от 16.04.2020 N 171-ст,N 403/2020, утв. Приказом Росстандарта от 22.05.2020 N 214-ст,N 404/2020, утв. Приказом Росстандарта от 22.05.2020 N 216-ст,N 405/2020, утв. Приказом Росстандарта от 22.05.2020 N 217-ст,N 406/2020, утв. Приказом Росстандарта от 22.05.2020 N 218-ст,N 407/2020, утв. Приказом Росстандарта от 22.05.2020 N 219-ст,N 408/2020, утв. Приказом Росстандарта от 27.08.2020 N 537-ст,N 409/2020, утв. Приказом Росстандарта от 27.08.2020 N 538-ст,N 410/2020, утв. Приказом Росстандарта от 27.08.2020 N 539-ст,N 411/2020, утв. Приказом Росстандарта от 27.08.2020 N 540-ст,N 412/2020, утв. Приказом Росстандарта от 27.08.2020 N 541-ст,N 413/2020, утв. Приказом Росстандарта от 27.08.2020 N 544-ст,N 414/2020, утв. Приказом Росстандарта от 27.08.2020 N 546-ст,N 415/2020, утв. Приказом Росстандарта от 27.08.2020 N 550-ст,N 416/2020, утв. Приказом Росстандарта от 27.08.2020 N 554-ст,N 417/2020, утв. Приказом Росстандарта от 27.08.2020 N 555-ст,N 418/2020, утв. Приказом Росстандарта от 27.08.2020 N 558-ст,N 419/2020, утв. Приказом Росстандарта от 27.08.2020 N 559-ст,N 420/2020, утв. Приказом Росстандарта от 23.09.2020 N 668-ст,N 421/2020, утв. Приказом Росстандарта от 23.09.2020 N 669-ст,N 422/2020, утв. Приказом Росстандарта от 23.09.2020 N 670-ст,N 423/2020, утв. Приказом Росстандарта от 02.12.2020 N 1234-ст,N 424/2020, утв. Приказом Росстандарта от 02.12.2020 N 1235-ст,N 425/2020, утв. Приказом Росстандарта от 29.12.2020 N 1410-ст,N 426/2020, утв. Приказом Росстандарта от 29.12.2020 N 1411-ст,N 427/2020, утв. Приказом Росстандарта от 29.12.2020 N 1418-ст,N 428/2020, утв. Приказом Росстандарта от 29.12.2020 N 1422-ст,N 429/2021, утв. Приказом Росстандарта от 10.02.2021 N 62-ст,N 430/2021, утв. Приказом Росстандарта от 10.02.2021 N 63-ст,N 431/2021, утв. Приказом Росстандарта от 26.03.2021 N 165-ст,N 432/2021, утв. Приказом Росстандарта от 12.04.2021 N 209-ст)

Расшифровка аббревиатуры ОКАТО и его отличие от кода ОКТМО

Все индивидуальные предприниматели и организации при ведении деятельности постоянно сталкиваются с различными кодами. Присутствие аббревиатур и кодировок данных привычное явление в предпринимательской работе, но наличие большого их количества может запутать неопытных людей. К тому же существует масса схожих кодов, имеющих приближенное значение. Код ОКАТО входит в их число.

Расшифровка ОКАТО

Для начинающих предпринимателей знание того, что код ОКАТО входит в ЕСКК вносит скорее путаницу, чем понимание чего-либо. ЕСКК — это единая система классификации и кодирования. Код ОКАТО входит в эту систему. Аббревиатура ОКАТО расшифровывается так — общероссийский классификатор административно-территориальных образований.

В этом коде зашифрована территориальная принадлежность организации или индивидуального предпринимателя. На основании этих данных происходит перечисление платежей, поэтому при вписывании кодов в финансовую документацию необходимо быть предельно внимательным.

В коде ОКАТО зашифрованы такие данные:

• Субъект РФ
• Муниципальное управление
• Конкретный населенный пункт.

Структура кода подразумевает от 8 до 11 символов. Деление цифровой информации происходит на 3 уровня, позволяющих уже по первым символам узнать принадлежность кода к конкретному субъекту.

1. В верхний уровень попадают республики, области, автономные объединения и города федерального значения.
2. Второй уровень указывает на районы республик или областей, городские округа, областные города.
3. В третьем уровне ОКАТО зашифрованы другие города или районы крупных мегаполисов, поселки, села и деревни.

Цепочка кода выглядит так — указывается регион, далее район области, а после конкретный населенный пункт. Если речь идет о крупном городе федерального значения, то структура кода несколько меняется — обозначается субъект РФ, далее город, а позже район этого населенного пункта. Эта цепочка позволяет легко определить место направления налоговых отчислений.

Отличия аббревиатуры

От ОКТМО

В 2014 году по приказу Росстандарта № 159 от 14 июня 2013 года поменялся Общероссийский классификатор. Появилась версия ОКТМО ОК 033-2013, а предыдущие данные ОК 033-200 с 01.01.2014 стали недействительными.

Сейчас ОКАТО не является самостоятельным кодом в бухгалтерской отчетности, теперь вместо него используется более подробный ОКТМО, Эта аббревиатура расшифровывается как общероссийский классификатор территориально-муниципальных объектов. В ряде документации сначала было ещё допустимо использовать ОКАТО вместо ОКТМО. Если официальные бланки уже содержат строчку ОКТМО, то необходимо использовать данные именно этого классификатора.

Это более детализированная версия территориальных кодов, определяющая место направления налогов. При ошибке в записи этого кода возможно перенаправление отчислений на имя другого субъекта РФ. Поэтому необходимо точно знать ОКТМО при заполнении бланков финансовой отчетности и не путать его с другими кодами.

От других похожих кодов

Территориальную принадлежность можно узнать и по другим кодам, но они несут смысловую нагрузку другого характера. Даже государственный номер содержит информацию о месте регистрации налогоплательщика, но он не предназначен для обозначения направления налогов. Тоже самое касается и ОКФС, и ОКОПФ. Это тоже классификаторы, но они предназначены для определения форм собственности и организационно-правовых особенностей, поэтому не могут использоваться для идентификации направления налоговых отчислений.

Многие предприниматели так и не поняли смысла замены ОКАТО на ОКТМО, считая это очередной попыткой имитации деятельности. Это не так, новый режим кодировки позволяет сократить время обработки данных и упростить процедуру направления налоговых отчислений, избегая путаницы между платежами городских и сельских населенных пунктов.

Чем отличается ОКАТО от ОКТМО, расскажет видео ниже:

что это такое и для чего он нужен

array(3) {
  [0]=>
  array(47) {
    [0]=>
    string(113) "0e8ceeb6fe61216043d595615572ccac.jpg"
    [1]=>
    string(113) "e6d0e7777c5d3f5040b39b6f5815ad3e.jpg"
    [2]=>
    string(113) "1b08f3f703c413fd4e0e6754e32acfdc.jpg"
    [3]=>
    string(113) "ca9cc433215a8d1f9fa5cf0f40891a77.png"
    [4]=>
    string(113) "b11c14049e80c111cbdc843a7a209123.png"
    [5]=>
    string(113) "7c4dd52e8c37a7b36ca2a0cd299615cd.jpg"
    [6]=>
    string(113) "adbd9ecdd6e0391f176a1398def8236e.png"
    [7]=>
    string(113) "6e414b68e0aeb062f45a066a4bb2abc3.png"
    [8]=>
    string(113) "efcd5268153a6be120d221b44a9120ca.png"
    [9]=>
    string(113) "f26bf1373576301b8db3925df00a3840.png"
    [10]=>
    string(113) "07358bfeca6f1f1afb20a775446d09ab.jpg"
    [11]=>
    string(115) "9958dd490e5890772a2e75db94e1738a.jpeg"
    [12]=>
    string(115) "6e53fdd0893c643930a56091e2b9f53c.jpeg"
    [13]=>
    string(113) "adf64d114bbdd9ff9f29273463d1a246.png"
    [14]=>
    string(115) "2998232a2d4f76c2f4d396e324913af8.jpeg"
    [15]=>
    string(113) "800b3e74d3123faecd8dbbb94ffd53cb.png"
    [16]=>
    string(115) "be5abc5bd1dc93bb82296c7cb4f62830.jpeg"
    [17]=>
    string(115) "c8c61c6d537c335bd08721f5f94ab41f.jpeg"
    [18]=>
    string(113) "e0e24667ea673f317b1b733ca1e57d55.png"
    [19]=>
    string(113) "63f2cb1bf849a52de48477281186f69c.png"
    [20]=>
    string(113) "2f87ce60169485f94140b382ba0a850b.png"
    [21]=>
    string(115) "804606ca906d47426f6c84a512aca6c3.jpeg"
    [22]=>
    string(113) "80746300406c0d1e3cf39eec4e9e4c05.png"
    [23]=>
    string(113) "23abd78f292406384115128a526ac4a6.png"
    [24]=>
    string(115) "99d8f544b1618bb5592c4c340e204336.jpeg"
    [25]=>
    string(113) "6c804dee62b7c457038d50650edfbe02.png"
    [26]=>
    string(113) "a85447fba10a37df2b91f29e120d90a2.png"
    [27]=>
    string(115) "6f8ed937bd45819a656c0fa44e2aebd0.jpeg"
    [28]=>
    string(115) "abde41752a5db80ed7556d0985a8b1fe.jpeg"
    [29]=>
    string(115) "4041d32eb453b5f002dba85c1ea5d9a2.jpeg"
    [30]=>
    string(113) "9116f7665fb529f3ae0fe472b4cdc765.png"
    [31]=>
    string(113) "f9f760fa5c1ab9011dda7a6e51aa1bbf.png"
    [32]=>
    string(113) "320fa64dc5d1ede6cde8cd21946324c6.png"
    [33]=>
    string(115) "c55480a4a42bd9fb3a31b9db6df68344.jpeg"
    [34]=>
    string(115) "6727e3353c0945bc3639ca75039f5dfa.jpeg"
    [35]=>
    string(115) "1c269715f09c5107d4e87af3418c5cfc.jpeg"
    [36]=>
    string(115) "2cc6e41b5d981559bd085d5243d24840.jpeg"
    [37]=>
    string(113) "e3d26187b5c821a213d51885a7d4b4e7.png"
    [38]=>
    string(115) "ce83fe44f0d0b98483aee1c9f93ed3d8.jpeg"
    [39]=>
    string(113) "b5b22d2e1d533aea2f338e806212dc36.png"
    [40]=>
    string(113) "edb7abfb936bbe9a26d729939f1c4416.png"
    [41]=>
    string(115) "f12b6b94bcc63ca0760ee487eff8cb41.jpeg"
    [42]=>
    string(113) "ba0fa7a9926d53b297b87b0e0f2c9e63.png"
    [43]=>
    string(113) "0c26948ad802288fffcbcd3e4aee9a98.png"
    [44]=>
    string(113) "ff52ddd2b3fb0c2cb31b17f89becedfb.png"
    [45]=>
    string(113) "0e00e61d87ea76e1e9730e5e1b484b59.png"
    [46]=>
    string(113) "7076b333a4b288b2afba47e010e50924.png"
  }
  [1]=>
  array(47) {
    [0]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/0/e/8/0e8ceeb6fe61216043d595615572ccac.jpg"
    [1]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/e/6/d/e6d0e7777c5d3f5040b39b6f5815ad3e.jpg"
    [2]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/1/b/0/1b08f3f703c413fd4e0e6754e32acfdc.jpg"
    [3]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/c/a/9/ca9cc433215a8d1f9fa5cf0f40891a77.png"
    [4]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/b/1/1/b11c14049e80c111cbdc843a7a209123.png"
    [5]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/7/c/4/7c4dd52e8c37a7b36ca2a0cd299615cd.jpg"
    [6]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/a/d/b/adbd9ecdd6e0391f176a1398def8236e.png"
    [7]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/6/e/4/6e414b68e0aeb062f45a066a4bb2abc3.png"
    [8]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/e/f/c/efcd5268153a6be120d221b44a9120ca.png"
    [9]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/f/2/6/f26bf1373576301b8db3925df00a3840.png"
    [10]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/0/7/3/07358bfeca6f1f1afb20a775446d09ab.jpg"
    [11]=>
    string(63) "/wp-content/uploads/9/9/5/9958dd490e5890772a2e75db94e1738a.jpeg"
    [12]=>
    string(63) "/wp-content/uploads/6/e/5/6e53fdd0893c643930a56091e2b9f53c.jpeg"
    [13]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/a/d/f/adf64d114bbdd9ff9f29273463d1a246.png"
    [14]=>
    string(63) "/wp-content/uploads/2/9/9/2998232a2d4f76c2f4d396e324913af8.jpeg"
    [15]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/8/0/0/800b3e74d3123faecd8dbbb94ffd53cb.png"
    [16]=>
    string(63) "/wp-content/uploads/b/e/5/be5abc5bd1dc93bb82296c7cb4f62830.jpeg"
    [17]=>
    string(63) "/wp-content/uploads/c/8/c/c8c61c6d537c335bd08721f5f94ab41f.jpeg"
    [18]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/e/0/e/e0e24667ea673f317b1b733ca1e57d55.png"
    [19]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/6/3/f/63f2cb1bf849a52de48477281186f69c.png"
    [20]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/2/f/8/2f87ce60169485f94140b382ba0a850b.png"
    [21]=>
    string(63) "/wp-content/uploads/8/0/4/804606ca906d47426f6c84a512aca6c3.jpeg"
    [22]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/8/0/7/80746300406c0d1e3cf39eec4e9e4c05.png"
    [23]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/2/3/a/23abd78f292406384115128a526ac4a6.png"
    [24]=>
    string(63) "/wp-content/uploads/9/9/d/99d8f544b1618bb5592c4c340e204336.jpeg"
    [25]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/6/c/8/6c804dee62b7c457038d50650edfbe02.png"
    [26]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/a/8/5/a85447fba10a37df2b91f29e120d90a2.png"
    [27]=>
    string(63) "/wp-content/uploads/6/f/8/6f8ed937bd45819a656c0fa44e2aebd0.jpeg"
    [28]=>
    string(63) "/wp-content/uploads/a/b/d/abde41752a5db80ed7556d0985a8b1fe.jpeg"
    [29]=>
    string(63) "/wp-content/uploads/4/0/4/4041d32eb453b5f002dba85c1ea5d9a2.jpeg"
    [30]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/9/1/1/9116f7665fb529f3ae0fe472b4cdc765.png"
    [31]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/f/9/f/f9f760fa5c1ab9011dda7a6e51aa1bbf.png"
    [32]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/3/2/0/320fa64dc5d1ede6cde8cd21946324c6.png"
    [33]=>
    string(63) "/wp-content/uploads/c/5/5/c55480a4a42bd9fb3a31b9db6df68344.jpeg"
    [34]=>
    string(63) "/wp-content/uploads/6/7/2/6727e3353c0945bc3639ca75039f5dfa.jpeg"
    [35]=>
    string(63) "/wp-content/uploads/1/c/2/1c269715f09c5107d4e87af3418c5cfc.jpeg"
    [36]=>
    string(63) "/wp-content/uploads/2/c/c/2cc6e41b5d981559bd085d5243d24840.jpeg"
    [37]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/e/3/d/e3d26187b5c821a213d51885a7d4b4e7.png"
    [38]=>
    string(63) "/wp-content/uploads/c/e/8/ce83fe44f0d0b98483aee1c9f93ed3d8.jpeg"
    [39]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/b/5/b/b5b22d2e1d533aea2f338e806212dc36.png"
    [40]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/e/d/b/edb7abfb936bbe9a26d729939f1c4416.png"
    [41]=>
    string(63) "/wp-content/uploads/f/1/2/f12b6b94bcc63ca0760ee487eff8cb41.jpeg"
    [42]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/b/a/0/ba0fa7a9926d53b297b87b0e0f2c9e63.png"
    [43]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/0/c/2/0c26948ad802288fffcbcd3e4aee9a98.png"
    [44]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/f/f/5/ff52ddd2b3fb0c2cb31b17f89becedfb.png"
    [45]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/0/e/0/0e00e61d87ea76e1e9730e5e1b484b59.png"
    [46]=>
    string(62) "/wp-content/uploads/7/0/7/7076b333a4b288b2afba47e010e50924.png"
  }
  [2]=>
  array(47) {
    [0]=>
    string(36) "0e8ceeb6fe61216043d595615572ccac.jpg"
    [1]=>
    string(36) "e6d0e7777c5d3f5040b39b6f5815ad3e.jpg"
    [2]=>
    string(36) "1b08f3f703c413fd4e0e6754e32acfdc.jpg"
    [3]=>
    string(36) "ca9cc433215a8d1f9fa5cf0f40891a77.png"
    [4]=>
    string(36) "b11c14049e80c111cbdc843a7a209123.png"
    [5]=>
    string(36) "7c4dd52e8c37a7b36ca2a0cd299615cd.jpg"
    [6]=>
    string(36) "adbd9ecdd6e0391f176a1398def8236e.png"
    [7]=>
    string(36) "6e414b68e0aeb062f45a066a4bb2abc3.png"
    [8]=>
    string(36) "efcd5268153a6be120d221b44a9120ca.png"
    [9]=>
    string(36) "f26bf1373576301b8db3925df00a3840.png"
    [10]=>
    string(36) "07358bfeca6f1f1afb20a775446d09ab.jpg"
    [11]=>
    string(37) "9958dd490e5890772a2e75db94e1738a.jpeg"
    [12]=>
    string(37) "6e53fdd0893c643930a56091e2b9f53c.jpeg"
    [13]=>
    string(36) "adf64d114bbdd9ff9f29273463d1a246.png"
    [14]=>
    string(37) "2998232a2d4f76c2f4d396e324913af8.jpeg"
    [15]=>
    string(36) "800b3e74d3123faecd8dbbb94ffd53cb.png"
    [16]=>
    string(37) "be5abc5bd1dc93bb82296c7cb4f62830.jpeg"
    [17]=>
    string(37) "c8c61c6d537c335bd08721f5f94ab41f.jpeg"
    [18]=>
    string(36) "e0e24667ea673f317b1b733ca1e57d55.png"
    [19]=>
    string(36) "63f2cb1bf849a52de48477281186f69c.png"
    [20]=>
    string(36) "2f87ce60169485f94140b382ba0a850b.png"
    [21]=>
    string(37) "804606ca906d47426f6c84a512aca6c3.jpeg"
    [22]=>
    string(36) "80746300406c0d1e3cf39eec4e9e4c05.png"
    [23]=>
    string(36) "23abd78f292406384115128a526ac4a6.png"
    [24]=>
    string(37) "99d8f544b1618bb5592c4c340e204336.jpeg"
    [25]=>
    string(36) "6c804dee62b7c457038d50650edfbe02.png"
    [26]=>
    string(36) "a85447fba10a37df2b91f29e120d90a2.png"
    [27]=>
    string(37) "6f8ed937bd45819a656c0fa44e2aebd0.jpeg"
    [28]=>
    string(37) "abde41752a5db80ed7556d0985a8b1fe.jpeg"
    [29]=>
    string(37) "4041d32eb453b5f002dba85c1ea5d9a2.jpeg"
    [30]=>
    string(36) "9116f7665fb529f3ae0fe472b4cdc765.png"
    [31]=>
    string(36) "f9f760fa5c1ab9011dda7a6e51aa1bbf.png"
    [32]=>
    string(36) "320fa64dc5d1ede6cde8cd21946324c6.png"
    [33]=>
    string(37) "c55480a4a42bd9fb3a31b9db6df68344.jpeg"
    [34]=>
    string(37) "6727e3353c0945bc3639ca75039f5dfa.jpeg"
    [35]=>
    string(37) "1c269715f09c5107d4e87af3418c5cfc.jpeg"
    [36]=>
    string(37) "2cc6e41b5d981559bd085d5243d24840.jpeg"
    [37]=>
    string(36) "e3d26187b5c821a213d51885a7d4b4e7.png"
    [38]=>
    string(37) "ce83fe44f0d0b98483aee1c9f93ed3d8.jpeg"
    [39]=>
    string(36) "b5b22d2e1d533aea2f338e806212dc36.png"
    [40]=>
    string(36) "edb7abfb936bbe9a26d729939f1c4416.png"
    [41]=>
    string(37) "f12b6b94bcc63ca0760ee487eff8cb41.jpeg"
    [42]=>
    string(36) "ba0fa7a9926d53b297b87b0e0f2c9e63.png"
    [43]=>
    string(36) "0c26948ad802288fffcbcd3e4aee9a98.png"
    [44]=>
    string(36) "ff52ddd2b3fb0c2cb31b17f89becedfb.png"
    [45]=>
    string(36) "0e00e61d87ea76e1e9730e5e1b484b59.png"
    [46]=>
    string(36) "7076b333a4b288b2afba47e010e50924.png"
  }
}

Расшифровка обозначений

Те, кто хоть раз имели дело с платёжными квитанциями или другими финансовыми документами не раз обращали своё внимание на аббревиатуру ОКТМО, но для незнакомых людей в области финансов и экономики она выглядит довольно загадочно. В данной статье мы поможем вам найти ответ на это животрепещущий вопрос

Вплоть до 1 января 2014 года все налогоплательщики использовали коды ОКАТО – это Общероссийский Классификатор Объектов Административно-Территориального Деления РФ. Благодаря этим номерам облегчалась для государства обработка платёжной документации, а также обеспечивалась подлинность и автоматизация получаемой информации в сферах статистики и экономики.

Углубляясь в историю, можно узнать, что классификатор территориально экономических и социальных данных появился примерно в 1991 году, после распада Советского Союза. Тогда этот классификатор нужен был для того, чтобы каждая отошедшая республика могла разграничить свои территории. А уже после Росстатом был предложен ОКАТО.

С начала 2014 года был введён в обиход новый классификатор ОКТМО – Общероссийский Классификатор Территорий Муниципальных Образований. Эта кодировка являет собой зашифрованное месторасположение госучреждения, к которому вы относитесь как налогоплательщик.

Сама кодировка оформлена, как уже было сказано ранее, в виде таблиц, в которой можно увидеть следующие колонки:

• наименование населённого пункта;
• тип муниципального образования;
• кодировка по ОКАТО;
• кодировка по ОКТМО.

Как можно заметить, несмотря на то, что классификатор ОКАТО уже более двух лет как официально заменён, им всё ещё продолжают пользоваться.

Понятие ОКАТО

ОКАТО представляет собой уникальный набор цифровых символов – код, который содержит в себе достоверную информацию для госучреждений: Налоговая инспекция, Росстат и т.д. В коде заключены следующие сведения:

• Прописка компании;
• Корпоративный почтовый индекс;
• Данные государственного органа, в который поступают оплаченные организацией налоги.

Главная функция ОКАТО – указание конкретного места локализации предприятия или юридического лица в Российской Федерации. Классификатор используется государственными учреждениями для систематизации экономической деятельности, формирования сведений статистики и контроля над юридическими лицами. В частности:

• Проводится сбор, анализ и обмен сведениями;
• Реализация системы автономного обновления статистических баз данных;
• Подведение результатов по налоговым платежам в конкретных регионах;
• Указание уровня роста или падения благосостояния РФ в целом;
• Изучение общего уровня проживания населения.

Каждый символ в ОКАТО имеет свое обозначение, из-за чего с полной расшифровкой у многих граждан возникает проблема. Современный классификатор включен в Единую систему классификации кодирования.

ОКАТО может включать в себя 8-11 символов. В каждой цифре содержится информация, касающаяся непосредственно предпринимателя и его организации. При этом в классификаторе используется трехуровневая система характеристики юридического лица:

1. 1-ый – включает все субъекты, включенные в состав России: автономные округи, регионы и т.д.
2. 2-ой – районы, города, деревни и т.д.;
3. 3-ий – города и поселки, которые присоединены к составу конкретного района.

Характерная черта классификатора – иерархичность. Цифры располагаются от большего к меньшему. Структура так же состоит из трех блоков, каждому из которых соответствует определенное количество символов:

• Наименование – первые 2 цифры, в которых отражается наименование региона страны;
• Идентификация – 3 последующих символа, которые дают информацию о районе или городе;
• Сведения об объекте – 3 последних числа, где зашифрован конкретный город или поселок расположения организации.

Следующее число – контрольное. На его основе проверяются остальные символы. Для расчета контрольной цифры используется специально разработанная формула.

Наибольшее количество символов назначается для организаций, расположенных в сельской местности – 11 цифр.

В итоге, цифровой код предоставляет информацию о регионе РФ, в котором располагается предприятие, город/поселок и конкретный район. Это позволяет государственным организациям с легкостью определить передвижение налоговых платежей.

Расчет контрольного числа

Каждому из чисел классификатора присваивается вес, который соответствует натуральному числу от 1 до 10.

Код – 9 8 7 6 5 4 3 2 1

Вес – 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Для расчета контрольного числа необходимо перемножить символы на их вес и найти сумму произведения:

9*1+8*2+7*3+6*4+5*5+4*6+3*7+2*8+3*9= 165

После чего результат делим на количество символов в коде. Остаток и будет контрольным числом. В рассмотренном примере контрольное число равно 3.

Как узнать ОКТМО по ОКАТО?

Существует несколько способов получения сведений о коде ОКТМО по данным ОКАТО.

Узнать код ОКТМО при наличии информации о коде ОКАТО можно с использованием сервиса налоговой службы, размещенного на официальном сайте ФНС.

Так, следует осуществить следующую последовательность действий:

1. На основной странице сайта выбрать раздел «электронные сервисы» (нажать на «кнопку» «все сервисы», выделенную красным цветом).
2. В появившейся поисковой строке «ПОИСК ПО РАЗДЕЛУ» набрать слово «ОКАТО», нажать «НАЙТИ».
3. Нажать на появившуюся строку сообщения «Узнай ОКТМО».
4. В отведенном месте заполнить данные кода ОКАТО (ввести набор цифр) либо наименования муниципального образования.
5. Запустить строку поиска, получить сведения об ОКТМО.

Министерством финансов РФ разработана Таблица соответствия кодов ОКАТО кодам ОКТМО, которая размещается на официальном сайте Минфина России. Эта таблица выгружается в табличном формате, что позволяет легко получить необходимую информацию, используя фильтры.

В интернете некоторые сайты предоставляют возможность поиска ОКТМО, для чего нужно всего лишь заполнить данные о коде ОКАТО.

Таким образом, различных вариантов получения информации об ОКАТО и ОКТМО достаточно много.

Проще всего воспользоваться следующими способами получения информации, не требующими больших затрат времени, дополнительных знаний и навыков:

1. Поиск данных с помощью электронных сервисов, размещенных на официальном сайте ФНС.
2. Получение услуг компаний, которые специализируются на предоставлении таких сведений, с использованием возможностей интернета.

Как найти код ОКАТО физического лица по месту жительства

В настоящее время существует несколько способов поиска информации о коде ОКАТО по месту проживания.

Чтобы получить данные необходимо войти на главную страницу сайта и далее руководствоваться подсказками сервиса, который разработан с таким расчетом, чтобы воспользоваться им мог даже неопытный пользователь.

Пользователь должен сделать следующее:

• На главной странице выбрать раздел под названием «все сервисы», который находится в верхней части страницы справа и выделен при помощи красного цвета;
• После нажатия на него открывается список, в котором необходимо выбрать строку под названием «федеральная информационная адресная система». Она выделена синим цветом;
• Для вхождения в систему нужно кликнуть мышкой по кнопке, на которой обозначено – доступ в федеральную информационную систему;
• Если все действия проделаны правильно, то пользователь оказывается на главной странице адресной системы;
• Далее необходимо воспользоваться поисковой системой, которая и осуществляет поиск ОКАТО по адресу. Она состоит из одной строки, информацию, в которую нужно вводить в строго заданном порядке: сначала улицу, затем название населенного пункта и только тогда регион;
• После ввода начальных данных необходимо нажать кнопку поиска;
• В результате пользователь получит нужную ему информацию в виде таблицы, в которой будет указан код ОКАТО.

Необходимо отметить, что указанный сервис работает в режиме реального времени, благодаря чему каждый пользователь имеет возможность оперативно получить информацию о коде ОКАТО.

1. Войти на главную страницу сайта;
2. Воспользоваться поисковой системой, состоящей из нескольких строк;
3. В первой строке указать данные о название региона. Причем сделать это можно как в ручном режиме, так и отметить нужное название в предложенном списке;
4. Вторая строка предоставит пользователю список из районов соответствующего региона, в котором он должен сделать выбор;
5. Третья строка выдает список с названием населенных пунктов соответствующего региона;
6. И наконец, в последнем четвертом разделе пользователь указывает название улицы. Причем он может сделать это самостоятельно или отметить нужную улицу в представленном списке.

Способ № 3 подходит для тех, кто по определенным причинам, не может ли не хочет использовать возможности интернета. Для таких людей оптимальным вариантом станет использование справочников под названием КЛАДР, но для поиска необходимой информации нужно будет потратить некоторое время.

Также существует и способ № 4, благодаря которому любое заинтересованное лицо может узнать необходимую информацию в телефонном режиме. Для этого рекомендуется воспользоваться услугами операторов горячей линии налоговой службы. Также можно обратиться непосредственно к сотрудникам службы доверия налоговой соответствующего региона.

Но позвонить на горячую линию в любом случае будет удобнее и быстрее. Необходимо отметить, что открыты специальные линии для стационарных звонков по стране, а также абонентов, которые осуществляют звонок с мобильного телефона. Кроме того, открыта специальная линия, доступная для звонков граждан из-за рубежа.

ОКТМО

С приходом в 2014 года в законодательство было внесено изменение, которое вместо ОКАТО вводит новое кодовое обозначение ОКТМО. Новые законы обязывают предпринимателя в обязательном порядке указывать шифр ОКТМО по адресу оформления фирмы, вместо устаревшей кодировки.

Классификатор территорий можно узнать:

• Из информационного статистического письма, которое предоставляется государственными учреждениями в момент оформления фирмы;
• Сводный список Минфина – перечень включает в себя сопоставление шифров ОКАТО обновленным кодам. При обращении к таблице, юридическое лицо может с легкостью найти ОКТМО;
• База данных Федеральной налоговой службы – для этого необходимо обратиться на сайт ФНС. На ресурсе содержатся территориальные кодировки зарегистрированных организаций. Чтобы найти новый код, нужно выбрать адрес из выпадающего списка.

Даже если юридическое лицо по привычке укажет ОКАТО вместо обновленного шифра, органы налоговой инспекции обязаны провести самостоятельное сравнение кодов по таблице.

Как узнать?

Зачастую для заполнения тех или иных финансовых документов необходимо знать ОКАТО.

Сведения о классификаторе вашей территории можно получить по следующим данным:

1. Один из способов получения информации об ОКАТО – это использование данных о месте нахождения физического лица или организации. При задании запроса на поиск ОКАТО физическое лицо указывает место своей постоянной регистрации, в случае необходимости получения кода юридического лица необходимо использовать сведения о юридическом адресе, отраженные в учредительных документах.
2. Не выходя из дома получить сведения об ОКАТО можно на сайте Федеральной налоговой службы, в разделе «Федеральная информационная адресная система» (ФИАС), которая содержит актуальную информацию об адресах по всей территории страны. ФИАС доступна для физических и юридических лиц. Система открыта для использования и предоставляет данные на бесплатной основе. Для получения нужных сведений не требуется специальных знаний, необходимо руководствоваться подсказками сервиса.

Итак:

1. На главной странице сайта ФНС выбираем раздел «Все сервисы» (он расположен в верхней правой части страницы и выделяется красным фоном), «проваливаемся».
2. Из представленного списка останавливаемся на выделенной строке ««Федеральная информационная адресная система» (выделена синим шрифтом), «проваливаемся», находим «кнопку» «Доступ в Федеральную информационную систему (ФИАС)» (на синем фоне) и нажимаем. Таким образом, попадаем на главную страницу адресной системы страны.
3. На этой странице спускаемся до строки поиска, где в заданном порядке набираем адрес объекта (сначала улицу, затем населенный пункт, далее город и регион), между словами оставляем пробелы (к примеру, Солнечная Тимашевск Краснодарский край). Нажимаем «найти» и получаем необходимую информацию в виде табличных данных, где указано ОКАТО. Таким же образом по адресу места расположения можно определить код ОКТМО. Система осуществляет поиск в режиме реального времени, поэтому результат можно получить и быстрее, набрав только улицу и город, в этом случае нужно выбрать из появившегося списка нужный адрес.
4. Коммерческие программы, разнообразие которых существует в интернете, также помогут найти необходимую информацию, в т.ч. ОКАТО по адресным данным. К примеру, для получения кода можно воспользоваться сайтом ОКАТО-код.

Зайдя на страницу сайта необходимо провести следующие действия:

1. Из выданного системой списка выбрать регион России, к примеру Краснодарский край.
2. Далее, будет отображен перечень районов, из которых необходимо отметить нужный (например, Тимашевский район).
3. В следующем списке определяетесь с выбором населенного пункта (к примеру, Тимашевск).
4. В появившемся меню для получения необходимой информации можно на выбор ввести в специальной строке поиска название улицы, нажать на «кнопку» «найти» и получить результат, или из представленного списка улиц выбрать необходимый вариант, где уже отображен код ОКАТО.

Поскольку ОКАТО является кодом территории, а не отдельно взятого человека или организации, то, указанный выше способ поиска, подходит как для физических, так и для юридических лиц.

По ИНН

1. Службой государственной статистики код ОКАТО присваивается организациям в момент их регистрации. Для получения сведений об ОКАТО по ИНН, представителю организации нужно написать запрос в статистическую службу, обратившись непосредственно в канцелярию.
2. В интернете можно получить данные об ОКАТО, используя справочную информацию специализированных сайтов.

К примеру, юридические лица с местом регистрации в Москве могут воспользоваться поиском по ИНН на сайте КСБух. Нужно в специальной графе набрать идентификационный номер налогоплательщика и запросить поиск. Информация предоставляется оперативно из официальной базы Мосгорстата.

Сколько знаков — значение

Справочник содержит определенные кодовые значения, официально присвоенные муниципальным образованиям, регионам (субъектам) РФ.

Следовательно, хозяйствующие субъекты и иные организации, расположенные и действующие в пределах определенной территории, должны применять код данной территории при составлении банковских платежек и финансовой отчетности.

Таким образом, ОКТМО представляет собой упорядоченную последовательность 8 (восьми) или 11 (одиннадцати) цифровых знаков, комбинация которых обозначает конкретную территорию и содержит следующие сведения:

• Субъект (регион) РФ обозначается комбинацией первой (I) и второй (II) цифр данного кода.
• Каждый населенный пункт, находящийся в границах данного субъекта РФ, обозначается комбинацией третьей (III), четвертой (IV) и пятой (V) цифр ОКТМО.
• Сельские/городские поселения, а также территории, расположенные между ними, в рамках определенного населенного пункта обозначаются комбинацией шестой (VI), седьмой (VII) и восьмой (VIII) цифр.
• Населенный пункт, пребывающий в составе конкретной муниципальной территории, обозначается комбинацией девятой (IX), десятой (X) и одиннадцатой (XI) цифр.

Принципы применения

Справочник ОКТМО был разработан ведомством государственной статистики, поскольку именно эта структура пользуется соответствующими кодами в своей деятельности.

Надо отметить, что ныне действующий классификатор ОКТМО был разработан и внедрен с 01.01.2014 в качестве замены справочнику ОКАТО, использовавшемуся ранее (до 01.01.2014) для тех же целей.

Новый справочник предусматривает более обширную кодировку территорий, чем справочник ОКАТО, уже выведенный из эксплуатации с 01.01.2014. Таким образом, в ОКТМО имеется углубленная детализация муниципальных образований.

Однако хозяйствующим субъектам не требуется вникать в существующий порядок составления кодов, поскольку их значения не нужно формировать самостоятельно. Готовый код можно легко найти в справочнике.

В какой строке платежки пишется?

Приказом под номером 107н, утвержденным Минфином РФ, предусматриваются обновленные правила составления банковских платежек.

Этим нормативным актом предписывается замена кода ОКАТО кодом ОКТМО при оформлении документа о безналичном перечислении денег с банковского счета.

Данный показатель надлежит отражать в поле 105 платежки – именно там, где прежде прописывался ОКАТО.

Примечательно, что ОКТМО и ОКАТО сходятся между собой лишь первой и второй цифрами.

Остальные знаки обозначения территориальных (муниципальных) образований полностью поменялись.

При составлении соответствующих документов часто используются таблицы преобразования отмененных кодов ОКАТО в действующие ОКТМО.

Чей код нужно указывать в поле 105 – плательщика или получателя?

В платежном поручении в поле 105 следует прописывать уникальный код именно того муниципального образования, в пределах которого осуществляется безналичная оплата или ведется деятельность плательщика (хозяйствующего субъекта).

Если же организация имеет обособленные подразделения, в нужной документации следует отражать код именно той территориальной местности, на которой располагается соответствующее подразделение.

Какой ставить по налогам?

Если налоговый платеж перечисляется на базе налоговой декларации, в оформляемом платежном поручении следует прописывать ОКТМО, соответствующий данной декларации.

Таким образом, в платежку в поле 105 нужно заносить код той территориальной местности, в границах которой осуществляется мобилизация средств налоговых платежей.

Когда заполняется платежное поручение на оплату налогов, плательщику следует указывать код получателя данного платежа –  муниципалитета/региона.

Хозяйственные операции

Налоговая инспекция неустанно бдит за правильностью заполнения всех реквизитов платежных поручений, поэтому отнестись к этому необходимо достаточно серьезно. Очень часто многие программы для учета уже имеют в своей базе все необходимые платежи, поэтому правильность заполнения должно контролироваться со стороны ответственного лица.

При допущении ошибки, ответственность полностью ложится на руководство предприятия и об этом необходимо в срочном порядке сообщить налоговому инспектору, который курирует организацию.

Так, до момента исправления ошибки, на предприятии будет числиться недоимка.

Как расшифровать значение ОКТМО

ОКТМО включает в себя от 8 до 11 знаков, каждый из которых наделен собственным обозначением. Так как деление сложное и многосоставное, то структура кода зависит от ступени классификации. Их всего три:

• первая включает группировки муниципальных образований субъектов Российской Федерации;
• вторая включает муниципальные районы, городские округа, городские округа с внутригородским делением, внутригородские территории или внутригородские муниципальные образования городов федерального значения.
• третья состоит из городских поселений, внутригородских районов и сельских поселений.

Расшифровка аббревиатуры ОКТМО

Это общероссийский классификатор территорий муниципальных образований

Код состоит из двух разделов, которые включают в себя муниципальные образования и населенные пункты. Код первого раздела включает 8 знаков:

• 1 и 2 знаки идентифицируют объекты первой ступени;
• 3 — 5 знаки идентифицируют объекты второй ступени;
• 6 — 8 знаки идентифицируют объекты третьей ступени

На первой ступени используют порядковый метод кодирования объектов. Ниже разберем вторую ступень классификации.

Первые два знака кодов в ОКТМО соответствуют первому и второму знакам кодов ранее действовавшего ОКТМО ОК 033-2005.

На второй ступени третий разряд кода может иметь следующие значения:

• 3 — внутригородская территория или внутригородское муниципальное образование города федерального значения;
• 6 — муниципальный район;
• 7 — городской округ, городской округ с внутригородским делением;
• 9 — внутригородская территория города федерального значения.

Для автономных округов и округов есть свое значение третьего разряда — 8. Эта цифра означает муниципальные образования автономного округа, округа:

• 810 — 849 — для муниципальных районов;
• 850 — 898 — для городских округов.

Если в состав края или области входит два автономных округа, то третий разряд для второго автономного округа имеет значение 9 — муниципальные образования автономного округа. Ниже расскажем, что означает третья ступень кодировки. А пока приведем значения для третьего разряда второй ступени края или АО:

• 910 — 949 — для муниципальных районов;
• 950 — 998 — для городских округов.

Отправили отчет, а его не приняли. В уведомлении об отказе названа такая причина:Ошибка заполнения данных показателя «Код по ОКТМО». Код ошибки — 0300300027.

Если не решите проблему и опоздаете со сдачей отчета, то штрафа не избежать. Задержите отчет дольше 10 дней — и налоговые инспекторы приостановят операции по банковским счетам.Счет заблокируют и тем, кто задержит уточненку по требованию.

Когда и как использовать ОКТМО в другой отчетности подскажут чиновники, которые принимают участие в создании рекомендаций .

На третьей ступени кода шестой разряд может принимать значение:

• 1 — городское поселение;
• 3 — внутригородской район;
• 4 — сельское поселение;
• 7 — межселенная территория.

Кодирование городских поселений делают с использованием серий кодов:

• 01 — 49 — для городских поселений, в состав которых входит город;
• 51 — 99 — для городских поселений, в состав которых входит поселок.

В конце статьи вы найдете способы, которые помогут узнать верный ОКТМО вашего региона. А пока про второй раздел справочника. ОКТМО из второго раздела состоит из 11 знаков:

• 1 — 8 идентифицируют муниципальные образования, в состав которых входят населенные пункты;
• 9 — 11 идентифицируют населенные пункты.

Города кодируются серией кодов — от 001 до 049. Для поселков городского типа (рабочие поселки, курортные поселки, дачные поселки, поселки, городские поселки) используют кодировку от 051 до 099. У сельских населенных пунктов (поселки, села, станицы, деревни, хутора, кишлаки, аулы и др.) цифры будут от 101 до 999.

Населенному пункту, который является административным центром муниципального района, сельского поселения, а так же городу, поселку в составе городского округа или городского поселения присваивают трехзначный номер на последнем разряде с цифрой 1:

• для городов — 001;
• для поселков городского типа — 051;
• для сельских населенных пунктов — 101.

В поисковую строку впишите название населенного пункта, где платите налог, и сервис определит восьмизначный код ОКТМО. Именно это значение нужно указывать в декларациях и поручениях на уплату налогов и страховых взносов.

Объекты классификации[править]

Объектами классификации в ОКАТО являются:

• республики
• края
• области
• города федерального значения
• автономная область
• автономные округа
• районы
• города
• внутригородские районы, округа города
• посёлки городского типа
• сельсоветы
• сельские населённые пункты

В классификаторе принята иерархическая система классификации.

Всё множество объектов административно-территориального деления подразделяется на группы согласно территориальному делению и эти группы располагаются по трём уровням классификации в соответствии с административной подчинённостью, причём в каждый уровень включаются объекты, непосредственно подчинённые объектам предыдущего уровня.

Первый уровень классификации включает объекты федерального значения:

• республики
• края
• области
• города федерального значения
• автономную область
• автономный округ, входящий в состав Российской Федерации

Ко второму уровню классификации относятся:

• автономные округа, входящие в состав края или области
• районы республики, края, области, автономной области, автономного округа, входящего в состав Российской Федерации, внутригородские районы, округа города федерального значения
• города республиканского, краевого, областного подчинения
• посёлки городского типа краевого, областного подчинения

К третьему уровню классификации относятся:

• внутригородские районы, округа города республиканского, краевого, областного подчинения
• города районного подчинения
• посёлки городского типа районного подчинения
• сельсоветы

В пределах группировок третьего уровня классификации кодируются сельские населенные пункты.

Как узнать ОКАТО по адресу.

Заполняя квитанции на оплату налогов либо бюджетных перечислений, можно столкнуться с вопросом: как определить ОКАТО по адресу.

Сервис официального сайта налоговой службы РФ поможет вам определить номер ОКАТО по этим данным.

Первый шаг запроса необходимо пропустить, так как предлагает ввести сам код классификатора, на втором – укажите регион, город, район, населенный пункт, улицу.

Обращайте внимание на заполнение граф для субъекта федерации – города Москва: вносите значение только региона, населенный пункт, район и город оставляете пустыми. Аналогичная процедура и для города Санкт-Петербург

При необходимости укажите номер дома или муниципальное образование

Аналогичная процедура и для города Санкт-Петербург. При необходимости укажите номер дома или муниципальное образование.

На сером фоне, после правильного ввода всех данных, высветится код ОКАТО и ИФНС (код инспекции налоговой службы федерации).

Следующий шаг предложит вам заполнить форму для оплаты налога или пошлины по квитанции в online режиме.

Воспользуйтесь ею по своему усмотрению. Коммерческие программы, огромное количество которых предлагается в интернете, также способны предоставлять по вашим данным разнообразную информацию, например: почтовый индекс и ОКАТО по адресу, код налоговой инспекции по территориальному расположению объектов.

Бесплатно воспользоваться данными классификатора также можно на сайте научно-исследовательского центра ФНС или в классификаторе адресов (КЛАДР).

Структура кода ОКАТО

Коды ОКАТО в основном разделе состоят из 8 знаков (разрядов) для каждого объекта и имеют вид ХХ ХХХ ХХХ для каждого из трех уровней иерархии. При этом первые два разряда обозначают субъект федерации, а в двух других группах на принадлежность к тому или иному признаку иерархии (классификации) указывают 3 (во втором уровне) и 6 (в третьем уровне) разряд. Для кодирования сельского населенного пункта к этим 8 знакам добавляется еще 3, поэтому конечный вид кода по ОКАТО состоит из 11 разрядов и выглядит следующим образом: ХХ ХХХ ХХХ ХХХ, где последние 3 цифры (разряда) указывают на конкретный сельский населенный пункт.

Заключение.

Общероссийский классификатор ОКАТО предназначен для быстрого определения местонахождения того или иного объекта в рамках социальной, экономической и налоговой отрасли.

В основу кодирования взято административно-территориальное деление Федерации, принятое органами власти. Трехуровневая система классификации соответствует действующей подчиненности объектов.

Учрежден код ОКАТО для беспрепятственного сбора, обмена и обработки информации различными государственными ведомствами, благодаря внедрению системы возросла эффективность национальной стандартизации, заменив устаревшую кодировку СОАТО (общесоюзный классификатор времен СССР), код ОКАТО успешно справляется с задачей обеспечения автоматизации процессов экономических и статистических.

Просмотров:
650

Выводы

ОКТМО – важный реквизит платежного поручения, характеризующий территориальную принадлежность субъекта хозяйствования.

Его отражение в документах всегда должно осуществляться по строгим правилам, регламентированным нормами действующего законодательства.

Уточнить конкретное значение кода можно по ряду доступных источников (например, через интернет).

Статья описывает типовые ситуации. Чтобы решить Вашу проблему — напишите нашему консультанту или позвоните бесплатно:

+7 (812) 603-45-17 — Санкт-Петербург — ПОЗВОНИТЬ

+8 (800) 500-27-29 доб.849 — Другие регионы — ПОЗВОНИТЬ

Каждое муниципальное образование (независимо от его вида) учтено в специальном классификационном справочнике и имеет свое цифровое значение (код), используемое для идентификации платежей. Указанная классификация закреплена Приказом Росстандарта от 14.06.2013 N 159-ст (далее – Классификатор № 159-ст). Именно в соответствии с этим нормативным документом следует определять в 2017 году значение ОКТМО в платежном поручении. Рассмотрим порядок отражения указанного кода при заполнении платежного поручения более подробно.

Приказом Минфина от 12.11.2013 N 107н утвержден ряд Правил (далее – Правила). Ориентируясь на их положения, необходимо вносить соответствующие сведения в платежное поручение при уплате обязательных платежей в бюджет.

На основании платежного поручения банк обязан перечислить денежные средства получателю, реквизиты которого отражены в таком поручении.

Правила содержат указания о том, где именно и какой именно код ОКТМО следует указывать в платежном поручении:

В обоих случаях указанные значения не могут содержать только нули.

Если плательщиком уплачиваются страховые взносы (например в ПФР), то в отдельных случаях в качестве значения ОКТМО в платежке (см. п. 4 Приложения № 4 к Правилам) может быть указан ноль.

Как узнать ОКАТО организации, ИП по ИНН, ОКТМО

Столкнувшись с непонятной аббревиатурой ОКАТО, предприниматели удивленно поднимают бровь. Ведь им уже присвоен код ОКПО или ИНН. Разве этого недостаточно? Оказывается, нет.

ОКАТО для физических и юридических лиц

Общероссийский классификатор административно-территориальных объектов, а сокращенно ОКАТО, информирует о точном месторасположении налогоплательщика и предназначен для статистического анализа.

При регистрации все предприятия, организации и индивидуальные предприниматели получают свой личный код согласно указанному юридическому адресу. Для частных лиц код соответствует месту жительства.

Для чего такой код нужен

Основное назначение кода – статистический анализ и налоговый учет. При таком огромном количестве населенных пунктов, как в России, наличие классификатора облегчает проверку достоверности и обработку данных, экономический и статистический анализ. На основе этих данных планируются территориальные бюджеты, строится стратегия развития регионов.

Что такое ОКАТО рассказывается в этом видео:

https://www.youtube.com/watch?v=dctexv99778

Где и как используют ОКАТО организации

1. При уплате налогов все юридические лица в назначении платежа должны указывать код ОКАТО, чтобы платеж попал в нужный территориальный бюджет.
2. При составлении налоговой и бухгалтерской отчетности.
3. При оплате штрафов, пени, государственной пошлины и прочих бюджетных платежей.

Неправильно указанный ОКАТО, или не указанный вовсе, чреват потерей вашего платежа или поступлением его не тому адресату. А это грозит штрафными санкциями за неуплату в срок. Поэтому важно корректно указывать код в платежных поручениях и отчетности.

Как легко и без проблем узнать свой ИНН, читайте по ссылке.

Учитывайте, что в классификаторе могут происходить изменения, поэтому перед отправкой платежей, еще раз уточните все реквизиты. Об обновлениях классификатора можно прочесть в периодической бухгалтерской литературе или получить консультацию в налоговой.

Состав и расшифровка этого кода

В состав кода ОКАТО входит 8 или 11 знаков. Более длинный вариант используют для классификации сел. Основную часть кода составляют 8 цифр, в некоторых вариантах добавляется 9-я цифра, имеющая техническое значение.

Что такое правовой статус ИП и что это означает, читайте здесь.

Например, код ОКАТО 38 232 552 7 укажет нам, что предприятие или организация зарегистрированы в Курской области, Пристенском районе, поселке городского типа «Кировский».

ОКАТО против ОКТМО

С начала 2014 г. коды ОКАТО были заменены на коды ОКТМО.

ОКТМО – Общероссийский классификатор территорий муниципальных образований. Создание нового классификатора – одна из составляющих реформирования системы стандартизации страны.

Пример расшифровки ОКАТО.

ОКАТО – код местности, территориально находящейся в субъекте РФ (республика, автономный округ, край и т.д.), а ОКТМО – код, указывающий на расположение в рамках отдельно взятого муниципалитета.

Из чего состоит код ОКТМО

Для некоторых населенных пунктов используется сокращенный вариант кода из 8 знаков. Полный же код ОКТМО состоит из 11 чисел, где знаки с 1 по 8 имеют расшифровку, как муниципальные образования, а знаки с 9 по 11 – населенные пункты.

Ведение бухгалтерии у ИП имеет свои особенности, все подробности тут.

Какой код ОКТМО выбрать: восьмизначный или одиннадцати

Ответ прост. При месторасположении ИП в муниципальном образовании без населенных пунктов – 8 цифр (например, для столицы). А при расположении в населенном пункте в составе муниципального образования – то 11 цифр.

Где использовать ОКТМО

Код ОКТМО заменил ОКАТО. Предприятия и организации используют его при составлении периодичной отчетности и оплате налогов, частные лица – при оплате бюджетных платежей, как например, дорожные штрафы, государственные пошлины на получение паспорта и заграничного паспорта и т.д.

Не можете решить, что лучше открыть ИП или ООО – эта статья вам поможет.

Переходный период, когда оба кода были действительны, истек. На сегодня во всей платежной документации и отчетности согласно действующему законодательству правильно указывать код ОКТМО.

Код ОКАТО используется в карточке работника.

Как узнать ОКАТО и ОКТМО по ИНН

Для организаций, предприятий или индивидуальных предпринимателей.

1. В информационном письме статистики, которое выдается при регистрации предприятия. Такое письмо хранится в бухгалтерии предприятия.
2. В налоговой службе. Обратитесь в налоговую службу по месту регистрации или позвоните по телефону.
3. Воспользоваться интернетом. Подробности ниже. Зная свой юридический адрес, найти код ОКАТО/ОКТМО можно самостоятельно, используя:

• Информационную базу Федеральной налоговой службы (ФНС). Просто начните вводить наименование субъекта, а выпадающий список предложит всевозможные варианты. Для удобства в левом углу размещена интерактивная карта РФ. Выбирайте регион, просто кликнув на карте.
• Специальную форму по созданию платежных поручений. Пропустите первую страницу формы, а на второй укажите ваш юридический адрес, и, следуя подсказкам, найдите код ОКТМО.
• Федеральную информационную адресную систему. Заполняйте все поля поочередно, строго выбирая элементы из выпадающих списков.
• Реестр кодов ОКТМО на сайте службы государственной статистики.
• Классификатор адресов Российской федерации или программу «Налогоплательщик ЮЛ». Оба этих ресурса находятся на официальном сайте Главного Научно-Исследовательского Вычислительного Центра ФНС.

  Существуют также таблицы и специализированные сервисы, позволяющие найти код ОКТМО, зная код ОКАТО. Приведем некоторые из них: сайт ФНС, сайт Минфина,отдельный сервис по данным Минфина.

Хотите стать ИП, но не знаете, где регистрироваться? Все просто, пройдите по ссылке и узнаете ответы на все интересующие вас вопросы.

Где и как взять код для частных лиц по месту жительства

1. В налоговой службе по месту прописки. Не стесняйтесь обратиться за помощью.
2. В банковских учреждениях, работая с платежными поручениями ежедневно, сотрудники банков наверняка сталкивались со справочниками ОКТМО.
3. Воспользоваться теми же сервисами в Интернет, что и для юридических лиц. Все они предоставляют информацию на основании введенного адреса. Для частного лица – это адрес проживания/прописки.

Как узнать ОКАТО онлайн – смотрите в этом видео:

Отдельно выделим случай, если частному лицу, например, при заполнении декларации о доходах, требуется ОКАТО/ОКТМО работодателя:

• Найдите его в справке о доходах, выданной предприятием. Такая справка имеет установленную форму, и указание там ОКТМО – обязательно
• Узнайте код в налоговой службе по юридическому адресу работодателя
• Воспользуйтесь самостоятельно любым из указанных вариантов поиска онлайн.

Подведем итоги

ОКАТО это закодированный в цифрах адрес месторасположения физического или юридического лица с точки зрения административно-территориального деления.

Что такое печать ИП и зачем она нужна, вы узнаете по ссылке.

ОКТМО заменил ОКАТО. Во всей финансовой документации необходимо указывать код ОКТМО. ОКАТО остается лишь в качестве справочной информации. Знать эти коды важно и юридическим, и частным лицам.   Вам поможет интернет и государственные онлайн-сервисы и службы.

Теперь ОКАТО и ОКТМО – не просто набор бессвязных букв, а мощный инструмент идентификации и учета. Не стоит недооценивать статистику, на основе анализа этих данных планируются территориальные бюджеты, строится стратегия развития регионов. А от этого зависит наше с вами благосостояние.

Не забудьте добавить «FBM.ru» в источники новостей

Реквизиты банка для партнеров и клиентов — Ак Барс Банк

Полное наименование	Акционерный коммерческий банк «АК БАРС» (публичное акционерное общество)
Сокращенное наименование	ПАО «АК БАРС» БАНК
Фирменное наименование, используемое во внешнеэкономической деятельности	AK BARS Bank
Дата регистрации в Банке России	29.11.1993
Основной государственный регистрационный номер	1021600000124
Юридический адрес	Россия, Республика Татарстан, 420066, г. Казань, ул. Декабристов, 1
Фактический адрес	Россия, Республика Татарстан, 420066, г. Казань, ул. Декабристов, 1
Телефон	+7 (843) 519-39-99, +7 (843) 519-39-75 (факс)
Электронная почта	[email protected]
Председатель Совета Директоров	Сорокин Валерий Юрьевич
Председатель Правления	Гараев Зуфар Фанилович
Корреспондентский счет в Отделении — Национальный банк по Республике Татарстан Волго-Вятского главного управления Центрального банка Российской Федерации	30101810000000000805
ИНН	1653001805
КПП	165601001
БИК	049205805
Код ОКПО	13001745
Код СООГУ (ОКОГУ)	1500010
Код СОАТО (ОКАТО)	92401370000
Код ОКОНХ (ОКДП)	96190
Код ОКФС	32
Код ОКОПФ	12247
Код SWIFT	ARRSRU2K

кодов ОКАТО. Что такое ОКАТО и как узнать код места жительства?

Сегодня в России по примеру европейских стран создано множество разнообразных, довольно удобных классификаторов. Например, ОКАТО. Что такое ОКАТО и для чего нужны эти коды? У этой аббревиатуры довольно простая расшифровка. ОКАТО — Общероссийский классификатор объектов административно-территориального деления. Необходимо собрать статистические данные и автоматизировать их обработку.Этот классификатор также используется в экономике и некоторых других сферах.

Как классифицируются объекты в ОКАТО?

Итак, ОКАТО — что такое, понятно. Как объекты распределяются в этом каталоге? Для организации данных в ОКАТО использовалась обычная, достаточно удобная иерархическая система. Этот классификатор представлен объектами, подчиненными объектам верхнего уровня. Кроме того, в структуру ОКАТО входят подразделы (в количестве двух). К первому уровню, как и положено, относятся объекты федерального значения.Это может быть область, автономная область, республика или город. Далее следуют автономные округа (в составе областей), районы, районы городов и т. Д. На третьем уровне — сельские советы, городские и городские округа и т.п.

Разделы кодов ОКАТО

Что такое ОКАТО, мы выяснили. Как уже было сказано выше, этот классификатор состоит из двух подразделов:

1. Сельские поселения. При этом понятия «населенный пункт», «ПГТ» и «сельский совет» различаются.ПГТ можно считать курортным, дачным или рабочим поселком. Сельский совет — это волость, сомон, районная или сельская администрация. Поселок — аул, село, колхоз, отряд и т. Д.
2. Все прочие территориальные (административные) объекты, которые, собственно, и составляют основу классификатора.

Каждый из объектов ОКАТО второго раздела состоит из трех блоков:

• наименование;
• идентификация;
• Дополнительная информация.

Есть два блока для СОП (нет «дополнительной информации»). Обозначение в обоих разделах — это код ОКАТО.

Определить код по номеру

Код ОКАТО по месту жительства узнать не так уж и сложно. В сети очень много сайтов, на которых можно увидеть специальный каталог. Вам просто нужно найти нужный объект, ориентируясь на иерархические уровни. Самый простой способ, конечно же, — посетить официальный ресурс НИВ Центра налоговой службы.Кроме того, такое руководство можно найти в CARF. Коды ОКТС налоговой службы отдельных регионов доступны на сайте Федеральной налоговой службы.

Замена ОКАТО на ОКТМО

01.01.2014 Минфин России принял постановление о замене ОКАТО на ОКТМО. В платежах по перечислению госпошлины, налогов, а также других бюджетных отчислений теперь их нужно будет указывать. Наличие кодов OCTM также обязательно в налоговых декларациях.

OCTM для St.Петербург и «старая» Москва

Код ОКАТО в Москве, конечно, тоже нужно заменить на код OCTM. Для этого и некоторых других городов он состоит не из 11, а из 8 цифр. Дело в том, что в 11-значном коде последние три цифры обозначают населенный пункт, входящий в состав муниципального образования. Если он отсутствует, необходимо применить 8-значный код.

Таблица соответствия кодов

После вынесения постановления в системе классификации возникла серьезная путаница.Поэтому по заданию Минфина была разработана специальная таблица соответствия кодексу, доведенная до сведения управлений ФНС, ФНС и Росстата. Зная свой OKATO, по этой таблице очень легко определить подходящий код OCTM. Вы также можете просто указать в своем документе свой старый ОКАТО. В этом случае казначейство самостоятельно определит новый код.

Итак, надеемся, мы ответили на вопрос: «ОКАТО — что это?» На данный момент эти коды не используются, потому что они заменены кодами OCTM.Каждая организация имеет на руках письмо (справку) из Государственного реестра, выданное при регистрации. Он содержит код OCTM, но он неверен. Классификатор, по которому он был проставлен, был отменен в конце прошлого года (2013 г.). Его коды с кодами для нового OCTM не совпадают. Об этом должны знать предприниматели и главные бухгалтеры организаций.

Непредвзятый анализ данных выявляет транскрипты клеточного цикла, которые предсказывают немолентный показатель по шкале Глисона 7, рак простаты

, ¹ , ^{1, 2} и ^{3, 4, 5, 6}

Венди Л.Johnston

¹ Программа радиационной медицины, Онкологический центр принцессы Маргарет, Университетская сеть здравоохранения, Торонто, Канада

Чарльз Н. Кэттон

¹ Программа радиационной медицины, Онкологический центр принцессы Маргарет, Университетская сеть здравоохранения, Торонто, Онтарио Канада

² Отделение радиационной онкологии, Университет Торонто, Торонто, Канада

Кэрол Дж. Сваллоу

³ Исследовательский институт Луненфельд-Таненбаум, Больница Маунт-Синай, Торонто, Канада

⁴ Отделение хирургии, Университет Торонто, Торонто, Канада

⁵ Институт медицинских наук, Университет Торонто, Торонто, Канада

⁶ Лаборатория медицины и патобиологии, Университет Торонто, Торонто, Канада

¹ Программа радиационной медицины, Онкологический центр принцессы Маргарет, Университетская сеть здравоохранения, Торонто, Канада 900 03

² Отделение радиационной онкологии, Университет Торонто, Торонто, Канада

³ Исследовательский институт Луненфельд-Таненбаум, Больница Маунт-Синай, Торонто, Канада

⁴ Отделение хирургии, Университет Торонто, Торонто, Канада

⁵ Институт медицинских наук Университета Торонто, Торонто, Канада

⁶ Лаборатория медицины и патобиологии, Университет Торонто, Торонто, Канада

Автор, отвечающий за переписку.

Поступило 24.04.2018 г .; Принято 20 декабря 2018 г.

Открытый доступ Эта статья распространяется в соответствии с условиями Международной лицензии Creative Commons Attribution 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии, что вы должным образом укажете автора (авторов) и источник, предоставите ссылку на лицензию Creative Commons и укажете, были ли внесены изменения. Отказ от лицензии Creative Commons Public Domain Dedication (http: // creativecommons.org / publicdomain / zero / 1.0 /) применяется к данным, представленным в этой статье, если не указано иное. Эта статья цитировалась в других статьях PMC.

Дополнительные материалы

Дополнительный файл 1: Файл Excel, содержащий 8 электронных таблиц: Таблица S1. (транскрипты, идентифицированные на этапе 1 с использованием CRN), Таблица S2 . (транскрипты, идентифицированные на шаге 2 с помощью cBioPortal), Таблица S3. (одномерная логистическая регрессия и анализ ROC-AUC у пациентов с опухолями по шкале Глисона 6–10), Таблица S4. (многомерный логистический регрессионный анализ для прогнозирования BCR у пациентов с оценкой по шкале Глисона 3 + 4 = 7 с использованием пар из одного транскрипта с усиленной регуляцией и одного транскрипта с пониженной регуляцией), Таблица S5. (одномерная логистическая регрессия и анализ ROC-AUC у пациентов с опухолями по шкале Глисона 6), Таблица S6. (одномерная логистическая регрессия и анализ ROC-AUC у пациентов с баллами по Глисону 4 + 3 = 7 опухолей), Таблица S7. (среднее количество транскриптов у пациентов с BCR и без BCR, с разбивкой по шкале Глисона) и , таблица S8. (описание 12 транскриптов, которые предсказывали BCR в наборе данных валидации. Включает цитаты из других исследований, которые обнаружили, что эти транскрипты являются прогностическими для исхода РПЖ). (XLSX 189 kb)

GUID: 8875385C-DE66-4F0B-BE6B-8DDF9E431E6F

Дополнительный файл 2: Рисунок S1. , показывающий ROC-AUC для тестовых транскриптов у пациентов с опухолями по шкале Глисона 6–10. (JPG 1535 кб)

GUID: 61358C27-C064-4B20-8928-8036ABF2A0D4

Заявление о доступности данных

Все данные, проанализированные в этом исследовании, общедоступны.

Реферат

Предпосылки

Пациенты с недавно диагностированной неметастатической аденокарциномой простаты обычно классифицируются как имеющие низкий, средний или высокий риск прогрессирования заболевания с использованием концентрации простат-специфического антигена в крови, Т-категории опухоли и патологической опухоли Глисона счет. Классификация используется как для прогнозирования клинического исхода, так и для информирования первоначального лечения. Однако наблюдается значительная неоднородность результатов, особенно в группе промежуточного риска, и существует острая необходимость в дополнительных маркерах для более точного прогнозирования риска.Недавно разработанные веб-инструменты визуализации и анализа упростили быстрый опрос больших наборов данных транскриптомов, а широкий запрос по множеству больших наборов данных должен определять предикторы, которые широко применимы.

Методы

Мы использовали camcAPP, cBioPortal, CRN и NIH NCI GDC Data Portal для сбора данных из общедоступных больших наборов данных по раку простаты. Тестовый набор биомаркеров был разработан путем идентификации транскриптов, которые имели: 1) измененное количество при раке простаты, 2) измененную экспрессию у пациентов с опухолями по шкале Глисона 7 и биохимическим рецидивом, 3) корреляцию экспрессии со временем до биохимического рецидива в трех наборах данных ( Кембридж, Стокгольм, MSKCC).Транскрипты, которые соответствовали этим критериям, затем были исследованы в наборе данных для валидации (TCGA-PRAD) с использованием одномерных и многомерных моделей для прогнозирования биохимического рецидива у пациентов с опухолями с оценкой 7 по шкале Глисона.

Результаты

Двадцать транскриптов соответствовали критериям теста, и 12 были проверены в TCGA-PRAD по шкале Глисона у 7 пациентов. Десять из этих транскриптов оставались прогностическими при оценке по шкале Глисона 3 + 4 = 7, подгруппе пациентов с оценкой по шкале Глисона 7, которые обычно рассматривались в группе с более низким риском плохого исхода и часто не нацелены на агрессивное лечение.Все транскрипты, положительно связанные с рецидивом, кодируют или регулируют митоз и белки, связанные с клеточным циклом. Лидером по эффективности оказался BUB1, одна из четырех ключевых мишеней микроРНК MIR145-3P, активированная как в гормоночувствительном, так и в устойчивом к кастрации РПЖ. SRD5A2 превращает тестостерон в его более активную форму и отрицательно связан с биохимическим рецидивом.

Выводы

Беспристрастный анализ больших наборов данных пациентов выявил 12 транскриптов, которые независимо предсказывали риск рецидива заболевания при раке простаты 7 баллов по шкале Глисона.Идентифицированные белки митоза и клеточного цикла также участвуют в прогрессировании устойчивого к кастрации рака простаты, что указывает на ключевую роль потери контроля клеточного цикла в последнем.

Электронные дополнительные материалы

Онлайн-версия этой статьи (10.1186 / s12894-018-0433-5) содержит дополнительные материалы, которые доступны авторизованным пользователям.

Ключевые слова: прогностикаторы рака простаты, рак простаты по Глисону 3 + 4 = 7, биохимический рецидив, устойчивый к кастрации рак простаты, биомаркер, HES6, E2F2, клеточный цикл, BUB1, SRD5A2

Предпосылки

В развитых странах, простата рак (РПЖ) — это наиболее часто диагностируемый не связанный с кожей рак у мужчин и ведущая причина смерти от рака [1, 2].Данные, собранные в 2010 году для канадских мужчин, например, показали, что риск развития РПЖ в течение жизни составляет 14,1%, а вероятность смерти от РПЖ — 3,5% [3]. Таким образом, РПЖ уступает только легким и бронхам по смертности от рака у мужчин.

У пациентов с РПЖ, которым удалили простату, биохимический рецидив (BCR) простатспецифического антигена (PSA) в крови происходит примерно в 20–40% случаев в течение 10–15 лет [4–6]. BCR обычно используется в качестве суррогата метастатического РПЖ, поскольку он является необходимым антецедентом [7].Тем не менее, BCR может возникать без радиологических свидетельств метастазирования, и сообщаемая смертность от РПЖ у пациентов с BCR составляет всего 19–45% к 10–15 годам [4, 6, 8]. Ткань предстательной железы чувствительна к андрогенам, и методы лечения метастатического РПЖ обычно включают депривацию андрогенов. Первоначально успешный, но в течение 2 лет ~ 70% метастатического РПЖ становится резистентным к андрогенной депривации (кастрационно-резистентный РПЖ [CRPC]), что почти всегда приводит к специфической смертности от РПЖ (обзор в [9]). Учитывая неоднородный исход у пациентов с локализованным РПЖ, стратификация риска вновь диагностированных пациентов с неметастатическим заболеванием при обращении имеет решающее значение для информирования клинического ведения, а варианты лечения включают наблюдение и одну или несколько из радикальной простатэктомии, лучевой терапии и терапии андрогенной депривации. [10, 11].

Двадцать лет назад Д’Амико и его коллеги [12] предложили схему классификации, оценивающую риск BCR после радикальной простатэктомии, основанную на PSA, шкале Глисона и категории опухоли. Низкий риск определялся как уровень ПСА <10 нг / мл, оценка Глисона <6 и опухоль T1-T2a; промежуточный риск, такой как уровень ПСА 10–20 нг / мл, и / или балл Глисона 7, и / или T2b; и высокий риск, поскольку уровень ПСА> 20 нг / мл и / или показатель Глисона 8–10 и / или> T2c. С тех пор промежуточная стадия опухоли была отменена Восьмым изданием AJCC и Международным обществом урологической патологии (https: // www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27251951). Однако опухоли все же можно разделить на группы; например, пациенты с опухолями по шкале Глисона 7 часто подразделяются на 3 + 4 = 7 (3, первичные, 4; вторичные, паттерны) или 4 + 3 = 7, поскольку 3 + 4 = 7 имеет 3-кратное более низкий риск летального исхода, чем 4 + 3 = 7 [13]. Несмотря на эти уточнения, очевидна значительная неоднородность наблюдаемой частоты BCR и более клинически значимой смертности от РПЖ. Гетерогенность особенно очевидна для пациентов среднего риска, которые составляют самую большую группу [14, 15].Усиленная дискриминация среди этих пациентов будет способствовать более индивидуальному ведению пациентов. Таким образом, новые биомаркеры необходимы для точной идентификации пациентов, которые подвержены более высокому риску агрессивного заболевания и, следовательно, заслуживают более агрессивного лечения, в то же время позволяя наблюдать за пациентами с более вялотекущим заболеванием. Особый интерес представляют маркеры биомолекул, выделенные из опухолей, крови или мочи, включая белки, кодирующую и некодирующую РНК, а также генетические и эпигенетические модификации.Беспристрастное совместное открытие молекул, которые действуют в общих клеточных путях, также может указывать на особо уязвимые клеточные сигнальные пути, нацеленные на терапевтическое вмешательство.

Секвенирование следующего поколения с публичным обменом данными дало огромное количество геномной и транскриптомной информации, которая теперь доступна исследователям РПЖ во всем мире [16, 17]. Беспрецедентная и все еще формирующаяся картина изменений генома, эпигенетического ландшафта, экспрессии генов и белков в опухолях и нормальных тканях позволила разработать ряд систем прогнозирования РПЖ (см. Обзор [18–20]).Интересно, что между большинством ранее идентифицированных биомаркеров не так много общего [20]. Это может частично отражать разные стратегии открытия биомаркеров. Например, в некоторых исследованиях запрашивались ограниченные группы генов (например, подмножество генов клеточного цикла [21], аннотированные гены, связанные с РПЖ [22], транскрипты, регулируемые miRNA [23]), или различные типы клеток (например, стромальные клетки [24]).

В этом исследовании мы используем недавно разработанные веб-инструменты и общедоступные данные транскриптома PCa для выполнения непредвзятого запроса нескольких наборов данных, уделяя особое внимание оценке 7 PCa по шкале Глисона.Мы идентифицировали 12 транскриптов, которые предсказывали BCR (1 с пониженной регуляцией, 11 с повышенной регуляцией в опухолях). Десять из этих транскриптов оставались прогностическими для неблагоприятного исхода у пациентов с оценкой Глисона 3 + 4 = 7 РПЖ. Важно отметить, что это предлагает возможную стратегию выявления пациентов с более высоким риском в группе, которая в целом считается от низкого до среднего риска неблагоприятного исхода. Многовариантный логистический регрессионный анализ в группе 3 + 4 = 7 показал, что сочетание UBE2C или CCNB1, которые повышены при РПЖ, с SRD5A2, который снижается при РПЖ, увеличивает прогностическую силу по сравнению с любым из трех транскриптов по отдельности.Десять из 11 активированных биомаркеров Глисона 7 (и всех подгруппы Глисона 3 + 4 = 7) представляют собой гены, связанные с митозом и клеточным циклом, которые также являются частью сети клеточного цикла, регулируемой транскрипционным фактором E2F1, которая предсказывает летальный метастатический CRPC [ 25]. Следовательно, в дополнение к прогнозированию BCR, они являются прогностическими в отношении специфической смертности от РПЖ. Будущие исследования, сравнивающие эффективность этих транскриптов с другими биомаркерами в новых наборах данных, помогут определить их надежность в прогнозировании и потенциальном лечении небезболезненного РПЖ.

Методы

Набор тестовых транскриптов был идентифицирован беспристрастным, пошаговым образом с использованием 3 бесплатных общедоступных веб-инструментов визуализации и анализа данных, которые позволяют проводить быстрый скрининг всего генома (рис. A). На этапе 1 были использованы данные TCGA-PRAD Cancer RNA-Seq Nexus (CRN) (http://syslab4.nchu.edu.tw/) [26] для идентификации генов, которые имели хотя бы одну изоформу с измененным содержанием транскриптов в опухолях. по сравнению с нормальным контролем ( p <1.0E-04). Программа просмотра имен генов DAVID 6.8 (https: // david.ncifcrf.gov/list.jsp) [27, 28] использовался для удаления дубликатов. На шаге 2 гены, идентифицированные на шаге 1, были запрошены на предмет статуса пациента по BCR, изобилия опухолевых транскриптов (порог z-значения 2,0) и оценки опухоли по Глисону с использованием cBioPortal, (http://www.cbioportal.org/) [29, 30] Данные MSKCC 2010 [31]. Использовались данные MSKCC, поскольку это единственный набор данных cBioPortal по раку простаты, в котором количество транскриптов опухоли сравнивается с нормальной тканью (в других наборах данных количество транскриптов опухолей пациента сравнивается со всеми диплоидными опухолями).В этой когорте у 131 пациента были доступны данные по транскриптам первичной опухоли, при этом 27 из этих пациентов испытывали BCR. Из 27 опухолей 14 имели 7 опухолей по шкале Глисона и 4 имели уровень ПСА 10–20 нг / мл. Принимая во внимание ограниченное количество пациентов, у которых наблюдался BCR, мы выбрали для скрининга обилие транскриптов у пациентов с опухолями по шкале Глисона 7. Пакеты онкопринтов для 50 генов были исследованы вручную для выявления транскриптов, которые были увеличены или уменьшены у 7 пациентов с BCR по шкале Глисона по сравнению с 7 пациентами с оценкой Глисона, которые остались свободными от BCR (рис.b показывает MELK в качестве примера). На этапе 3 транскрипты, идентифицированные на этапе 2, были затем исследованы с помощью camcAPP (http://bioinformatics.cruk.cam.ac.uk/apps/camcAPP/) [32]. Графики Каплана-Мейера, исследующие взаимосвязь между количеством транскриптов и временем до BCR, были созданы для каждого транскрипта с использованием данных Кембриджа, Стокгольма [33] и MSKCC [31] (на рис. C показан MELK в качестве примера). Гены, для которых время до BCR могло быть разделено рекурсивным разделением [34] на отдельные группы распространенности транскриптов для всех трех наборов данных, были обозначены как тестовый набор.

Быстрое создание набора тестов стенограммы с помощью 3 веб-инструментов: CRN, cBioPortal и camcAPP. a ) Схема шагов, используемых для создания набора тестов расшифровки. b ) Пример онкопринта cBioPortal (шаг 2) (MELK) показывает, что 36% пациентов с опухолями по шкале Глисона 7, у которых наблюдался биохимический рецидив (BCR), имели повышенный транскрипт MELK. Напротив, только 7% из тех, кто оставался свободным от BCR, имели повышенный транскрипт. Пациенты (отдельные столбцы) выровнены в трех рядах . nc — нет разницы в количестве транскриптов опухоли по сравнению с нормальной тканью. c ) camcAPP Пример графиков Каплана-Мейера (этап 3) (MELK) показывает, что более высокая экспрессия MELK связана с более коротким временем до BCR во всех трех наборах данных. Группировка выборок определяется рекурсивным разбиением (Hothorn et al., 2006). b , c ) Данные MSKCC от Taylor et al., 2010. c ) Кембриджские и Стокгольмские данные от Ross-Adams et al., 2015

Изучена экспрессия (транскриптов на миллион; TPM) тестовых генов в нормальных тканях TCGA-PRAD ( n = 52) и опухолях, для которых были доступны обилие транскриптов, статус BCR и пересмотренный показатель Глисона ( n = 285).Подробности сбора и обработки образцов после радикальной простатэктомии в авторизованных источниках ткани предоставлены TCGA-PRAD [35]. Пересмотренная шкала Глисона (присваиваемая патологами мочеполовой системы TCGA на образцах после простатэктомии) использовалась, чтобы избежать возможной вариабельности оценки места сбора. Образцы с нулевым или близким к нулю (TPM <1.6E-07) содержанием транскриптов были удалены из анализа; они включали 1 нормальный для DLGAP5 и CDK1, 3 нормальных для E2F2 и MELK и 5 нормальных и 6 опухолей для CDKN3.Одномерная логистическая регрессия (SAS 9.4) была проведена для определения отношения шансов (OR), и ROC-AUC была рассчитана для каждого из тестовых транскриптов, а также для оценки Глисона и предоперационного PSA с использованием easyROC http: //www.biosoft .hacettepe.edu.tr / easyROC / [36]. Многопараметрическая логистическая регрессия была выполнена для транскриптов с повышенной численностью и OR, имеющими p, значения <0,05, и SRD5A2, которая имела пониженную численность, по шкале Глисона 7 ( n, = 158), шкале Глисона 4 + 3 = 7 ( n = 70) и по шкале Глисона 3 + 4 = 7 ( n = 88) опухолей.Многопараметрическая модель была ограничена включением только 2 независимых переменных из-за ограниченного числа (n = 13) событий BCR у пациентов с опухолями по шкале Глисона 7. Предоперационная концентрация ПСА была доступна только для подгруппы пациентов (88/156), в которую входили только 4 пациента с BCR, поэтому она не была включена в многофакторный анализ. Будущие исследования, которые будут включать больше образцов с более длительным периодом наблюдения (и, следовательно, больше BCR), будут полезны для проверки независимого вклада ПСА у пациентов с опухолями 7 баллов по шкале Глисона.

Транскрипты, идентифицированные в данном исследовании, были исследованы на перекрытие с ранее сообщенными прогностическими сигнатурами транскриптов [21–23, 25, 33, 37–56]. Названия генов были стандартизированы с использованием GeneCards http://www.genecards.org/ v4.5.0 Build 38, за исключением TSBP, для которого в GeneCards были указаны 2 псевдонима (CTR9, c6orf10), а Gene Ontology (термины GO) были определены с использованием ДЭВИД 6.8 https://david.ncifcrf.gov/home.jsp [27, 28]. Пропорциональные диаграммы Венна были построены с использованием Euler APE http: // www.eulerdiagrams.org/eulerAPE [57].

Результаты

Сравнение первичных опухолей рака простаты ( n = 497) с образцами нормальной ткани предстательной железы ( n = 52) выявило измененное количество транскриптов по крайней мере одной изоформы 8187 генов (дополнительный файл 1: Таблица S1). Ручное исследование этих 8187 генов в MSKCC Оценка Глисона 7 пациентов с использованием онкопринтов cBioPortal идентифицировали 1816 генов с различиями в экспрессии между пациентами без BCR ( n = 60) и пациентов с BCR ( n = 14) (дополнительный файл 1: Таблица S2).Для каждого из 1816 генов, идентифицированных вышеуказанным алгоритмом, были опрошены наборы данных Кембриджа ( n = 111), Стокгольма ( n = 92) и MSKCC ( n = 140) на наличие корреляции между количеством транскриптов и Выживаемость без BCR по всем шкалам Глисона. Уровень экспрессии двадцати двух отдельных генов предсказал выживаемость без BCR во всех трех когортах пациентов (таблица). Два из этих генов были исключены из тестового набора из-за несоответствия в разнице экспрессии между наборами данных.В частности, для ANKMY1 более высокая выживаемость без BCR наблюдалась в сочетании с более низкой экспрессией в наборах данных Кембриджа и MSKCC, но с более высокой экспрессией в наборе данных Стокгольма. В случае ALDh2A2 наблюдались противоречивые результаты между когортой MSKCC из 7 пациентов, набранных по шкале Глисона, опрошенных с помощью cBioPortal, и группой пациентов из наборов данных Кембриджа, Стокгольма и MSKCC, исследованных с помощью camcAPP. Окончательный тестовый набор из 20 транскриптов включал 13 с более высокой экспрессией в опухоли по сравнению снормальная ткань, которая была положительно связана с BCR, и 7 со сниженной экспрессией в опухолях, которые были отрицательно связаны с BCR (таблица).

Таблица 1

Тестовый набор из 20 транскриптов, предсказывающих время до BCR

n = 140) 02 -03 2,135 2,135 E-03 1,40E 8,99 исследовали по шкале Глисона с 6 по 10, 14 из 20 генов тестового набора дали OR, а 17 — ROC-AUC, что было прогностическим ( p <.05) для BCR в наборе данных валидации TCGA-PRAD ( n = 285) (дополнительный файл 1: таблица S3). Для половины генов AUC была больше, чем для оценки Глисона или предоперационного ПСА, исследованных в той же группе пациентов (дополнительный файл 2). В группе 7 пациентов с оценкой Глисона в наборе данных TCGA-PRAD ( n = 158) 12 транскриптов оставались прогностическими (таблица, рис.), Из которых 1 отрицательно ассоциировался с BCR (SRD5A2) и 11 положительно ассоциировался с BCR (BUB1). , TPX2, NCAPG, UBE2C, MELK, CCNA2, CCNB1, CDK1, E2F2, DLGAP5, TMEM206,).Десять из 11 транскриптов, положительно связанных с BCR, кодируют белки, которые функционально аннотированы как относящиеся к митотическому и клеточному циклу (GO: 0000082, GO: 0051726), делению клеток (GO: 0051301) или пролиферации клеток (GO: 0008283). Белки, которые они кодируют, также участвуют в E2F1-зависимой сети клеточного цикла, связанной с CRPC, и 4 из 11 (BUB1, NCAPG, CDK1, MELK) участвуют в miRNA (MIR145-3P) -зависимом CRPC (рис.). 11-й транскрипт кодирует мембранный белок (TMEM206), который недавно был идентифицирован как важный для контроля пролиферации клеток колоректального рака [58].

Таблица 2

Однофакторная логистическая регрессия и анализ ROC-AUC для прогнозирования BCR у пациентов с 7 опухолями по шкале Глисона

			Кембридж ( n = 111)		Стокгольм ( n = 92)
Расшифровка *	Хромосомная локализация	Изменение складки c	p значение	Отсечка RP d	p значение	d p Значение	Отсечка RP d
TPX2	20q11.21	3,0	4,80E-05	<6,96	5,40E-02	<6,45	5.10E-07	<6,38
BUB1	2q13	2q13	2q13	<6,26	9.10E-03	<6,36	9.40E-07	<6,27
CCNA2	4q27 8336	2,5	1.00E-02	<7.16	6.70E-06	<6.91
E2F2	1p36.12	1.9	2.90E-03	<7.04	4.10E-02	-02	<9,99
UBE2C	20q13,12	3,4	1.80E-03	<7,52	5.80E-03	<8,15	2,0027	NCAPG	4п15.31	2,7	2,70E-02	<6,63	4.60E-03	<6,77	5,50E-07	<6,02
CDK1	6	6	6	<7,13	2.20E-03	<7,13	1.40E-04	<4,95
CDKN3	14q22.2	2,4	.83 90E-02	4,50E-03	<7.01	1.60E-07	<5.12
DLGAP5	14q22.3	3.4	4.90E-03	<6.61	1.90E-02	6 902.3353 06.6353	<5,45
MELK	9p13.2	3,3	2.40E-02	<6,97	6.60E-04	<6,45	3.503 905,67	CCNB1	5q13.2	1,8	1,60E-02	<7,05	3.00E-03	<6,83	4,30E-04	<6,98
TMEM206	6	1q3235,3 E-02	<7,87	1.30E-02	<7,22	2.50E-03	<7,66
SHMT2	12q13.3	1,7	1035 3.20E	3,50E-02	<10.1	1.10E-03	<8,57
ANKMY1 a	2q37.3	1.03	4.90E-02	<7.77	2.20E-03	> 7.29	2.70E-03	SR 8.11	2p23.1	— 3,7	9.10E-03	> 7,11	1.70E-03	> 6,53	1.60E-07	> 7.05
CSRP1	1q32.1	−2.9	1.60E-02	> 12	2.30E-02	> 10.9	2.00E-05	6 9029.55	6	9029.55	9p23-p22.3	— 1,1	7.30E-03	> 11,5	1.90E-02	> 11,15	1.80E-04	> 9,23
	9,23 11	−3,6	5.70E-03	> 8,59	9.30E-03	> 10,8	4.10E-07	> 7,97
CNN1	19p13.2	−3,1		3.00E-02	> 8,72	2.40E-07	> 8,72
DES	2q35	−3,1	2.40E-02	6 4,7353 4,7353	> 8,32	2,70E-05	> 8.99
MPDZ	9p23	-1,4	1.10E-02	> 8,22	1.10E-02	> 7,44	3,40E-03	3				АЛДх2А2 b	15q21.3	— 3,2	3.30E-02	> 8,47	2.50E-02	> 7,55	6,40E-07	> 7,19

(в опухоли) -1,406

Переменная	Отношение шансов (OR)	95% CI OR	P значение	ROC-AUC	SE AUC	P значение AUC	Отсечка по Youden	Чувствительность	Специфичность	PPV	NPV
BUB1	1.31	0,908–1,889	1.48E-01	0,720	0,055	5.35E-05	1,22	0,92	0,58	0,16	0.996
5,79E-02	0,732	0,066	4,53E-04	3,54	0,85	0,64	0,18	0,98
NC913–2,510	1.08E-01	0,711	0,065	1.08E-03	0,94	0,92	0,48	0,14	0,9933

903 9033 9033 CCNA3 E-0256E-01 903 CSRP1 9033 9033 9033 9033 9033 9033 9033 903 E-01 0,968E-01

5.60E-02	0,713	0,067	1.42E-03	7,79	0,69	0,69	0,17	0,96
MELK	MELK	612	1,93E-01	0,687	0,065	3.97E-03	1,82	0,69	0,69	0,17	0,96		0,694	0,069	5.04 E-03	2,58	0,69	0,70	0,17	0,96
CCNB1	3	3	3	0,685	0,066	5.20E-03	4,60	0,92	0,48	0,14	0,99
CDK1	3 1,0351	3 1,07
0,691	0,070	6,27E-03	4,97	0,77	0,62	0,15	0,97
E2F2	2,84	.682	0,068	7,55E-03	0,37	0,77	0,63	0,16	0,97
DLGAP5	1,24	0,7666–2,035 0,63	2,54E-02	0,65	0,85	0,46	0,12	0,97
TMEM206	1,15	0,999–1,321	6.10E672	0,086	4.51E-02	9,11	0,85	0,52	0,14	0,97
CDKN3	1,14	0,936–1.335	6.93E-02	2,04	0,92	0,39	0,12	0,98
SHMT2	1,01	0,990–1,038	5.069	1,25E-01	56,64	0,69	0,57	0,13	0,95
(в опухоли)
SRD5A2	0,90	0,786–1,021	9,85E-02	0,674	0,079	2,70E-02	7,98	0,93 0,4353
0,998	0,996–1.001	1.30E-01	0,628	0,080	1.11E-01	417,97	0,54	0,72	0,15	0,95
6353	0,592	0,085	2,84 E-01	22,95	0,39	0,81	0,15	0,94
NFIB	3 0,9358	3 0,935	0,584	0,092	3.60E-01	27,09	0,69	0,56	0,12	0,95

Кривые рекуррентной биохимической характеристики приемника (ROC). у пациентов с опухолями 7 баллов по шкале Глисона. ( п, = 158). BCR предсказывается увеличением (BUB1, NCAPG, TPX2, UBE2C, CCNA2, CCNB1, CDK1, MELK, DLGAP5, E2F2, TMEM206) или пониженным (SRD5A2) количеством транскриптов.См. Подробную информацию в таблице. AUC-Площадь под кривой. Данные TCGA-PRAD (TCGA, 2015)

Положительные предикторы BCR в опухолях по шкале Глисона 7 также предсказывают устойчивый к кастрации рак простаты (CRPC). Десять из 11 положительных предикторов, идентифицированных в этом исследовании, кодируют белки клеточного цикла и митоза, которые являются частью HES6-ассоциированной E2F1-зависимой сигнатуры устойчивого к кастрации рака простаты (CRPC). Четыре из 10 нацелены на miRNA miR-145-3p в CRPC. Общее количество цифр внутри или рядом с каждым кружком представляет собой количество прогностических транскриптов в каждом наборе данных

Десять из 12 транскриптов, которые были прогностическими для опухолей по шкале Глисона 7, оставались прогностическими у пациентов с опухолями Глисона 3 + 4 = 7 (таблица) и многовариантными Анализ логистической регрессии показал, что объединение CCNB1 или UBE2C с SRD5A2 немного улучшило прогнозирующую способность модели (дополнительный файл 1: таблица S4).В опухолях с низким риском (6 баллов по шкале Глисона) 9 транскриптов оставались прогностическими, хотя ограниченное количество случаев BCR (n = 3) в этой группе может ограничивать его прогностическую силу (дополнительный файл 1: таблица S5). Интересно, что в Gleason 4 + 3 = 7 только TMEM206 был прогностическим (дополнительный файл 1: таблица S6). Причина расхождения между результатами для Глисона 3 + 4 = 7 и 4 + 3 = 7 неясна. Одна из возможностей состоит в том, что, за исключением MELK, количество транскриптов положительных прогностических факторов было выше в Gleason 3 + 4 = 7, чем в Gleason 4 + 3 = 7 у пациентов с BCR (дополнительный файл 1: таблица S7).Будущие исследования, изучающие обилие транскриптов в областях опухоли с различным паттерном, могут быть полезны для объяснения этих результатов.

Таблица 3

Одномерная логистическая регрессия и анализ ROC-AUC для прогнозирования BCR у пациентов с оценкой по Глисону 3 + 4 = 7 опухолей

(в опухоли) 9033 9033 9033 CCNA3 9033 9033 CCNA2 1,99 E-02 906–335 135.27E-02.103351,071–2 013 9035 903 CSRP1054

Переменная	Отношение шансов (OR)	95% CI OR	Значение P OR	ROC-AUC	SE AUC	Значение P AUC	Отсечка Youden	Чувствительность	Специфичность	PPV	NPV
BUB1	1.93	1.029–3.604	4.03E-02	0.865	0,045	4.75E-16	1,54	1.000	0.78	0.22	1.003	1.0 –1,852	1.98E-02	0,872	0,060	5.07E-10	4,09	1.000	0,74	0,19	1,00
	NCAPG071–6.915	3.55E-02	0.855	0,067	1.23E-07	1,33	0,800	0,83	0,22	0,99
1	7.00E-03	0.889	0,050	7.21E-15	7,79	1.000	0,80	0,23	1.00
MELK	MELK	MELK	152	7,89E-02	0,819	0,082	1.03E-04	2,17	0,800	0,86	0,25	0,99
0,810	0,106	3,39 E-03	2,63	0,800	0,80	0,19	0,99
CCNB1	0,824	0,083	1.00E-04	4,69	1.000	0,57	0,12	1,00
CDK1	3 1,2356	1	0,863	0,090	5,50E-05	7,32	0,800	0,90	0,33	0,99
E2F2	E2F2	5,98	8720	0,119	6,39E-02	0,37	0,800	0,70	0,14	0,98
DLGAP5	1,9533	0,96–3,935 3,984	6.61E-08	0,86	1.000	0,64	0,14	1,00
TMEM206	0,98	0,766–1,243	8,40545	0,154	7.72E-01	9,11	0,800	0,52	0,09	0,98
CDKN3	1,50	2,65E-01	6,47	0,600	0,95	0,43	0,98
SHMT2	1,03	0,983–1,075
2,21E093	9.94E-03	60,61	0,800	0,71	0,14	0,98
(в опухоли)
SRD5A2	0,58	0,367–0,921	2.09E-02	0,884	0,079	1.03E-06	3,75	0,83 0,83
0,800 0,83	1,00	0,992–1.001	9.71E-02	0,752	0,132	5,66E-02	417,97	0,800	0,80	0,19	0,99
1,0 E-01	0,745	0,136	7,28 E-02	18,57	0,600	0,90	0,27	0,97
NFIB	3 0,9358	5.26E-01	0,578	0,129	5.45E-01	24,07	0,600	0,72	0,12	0,97

а) клинический исход, который трудно предсказать с помощью доступных инструментов стратификации риска. Такие виды лечения, как простатэктомия, лучевая терапия и депривация андрогенов, продлевают продолжительность жизни и улучшают качество жизни пациентов с агрессивным заболеванием, но также вызывают ненужную заболеваемость и снижение качества жизни у пациентов с вялотекущей болезнью.Таким образом, ключевая цель в управлении заболеванием — разработать биомаркеры, которые точно предсказывают исход. Вариабельность исходов особенно очевидна у пациентов «среднего риска», что особенно затрудняет принятие клинических решений в этой группе. Чтобы определить биомаркеры, которые могут быть полезны для прогнозирования результата в этой группе, мы применили подход к широкому запросу общедоступных данных транскриптома с использованием нескольких различных порталов данных визуализации и анализа. Мы идентифицировали 12 генов, экспрессия которых предсказывала неблагоприятный исход (BCR) у пациентов с опухолями по шкале Глисона 7.Одиннадцать из двенадцати генов были идентифицированы как прогностические для исхода РПЖ по крайней мере в одном другом исследовании (дополнительный файл 1: таблица S8), что свидетельствует о надежности. Важно отметить, что 10/12 генов оставались прогностическими при оценке по шкале Глисона 3 + 4 = 7 опухолей. Поскольку опухоли Глисона 3 + 4 = 7 часто имеют более благоприятный прогноз [59], идентификация транскриптов, которые могут разделить эту группу на более высокий и более низкий риск плохого исхода, может быть особенно полезной для принятия клинических решений.

Лучшим показателем, который мы определили в опухолях по шкале Глисона 7, включая 3 + 4 = 7 по шкале Глисона, был BUB1. BUB1 кодирует митотическую контрольную точку Ser / Thr киназу, которая недавно была задействована как ключевой регулятор прогрессирования рака простаты [60]. TPX2 также был главным прогностическим фактором и представляет собой ассоциированный с микротрубочками белок, который стимулирует Ran-GTP-зависимое зарождение микротрубочек и регулирует киназу Aurora A во время митоза и прогрессирования клеточного цикла [61, 62]. Повышенная экспрессия TPX2 является обычным явлением при раке человека, включая рак простаты, а избыточная экспрессия in vitro увеличивает инвазию нескольких линий раковых клеток [63–65].Подобно BUB1 и TPX2, другие транскрипты положительно связаны с функцией BCR в клеточном цикле и / или митозе. Ранее было показано, что повышенное количество транскриптов клеточного цикла и митоза позволяет прогнозировать исход РПЖ и является основой коммерческого теста Prolaris для прогнозирования агрессивности РПЖ [21].

Идентифицированные здесь гены клеточного цикла и митоза связаны с HES6-зависимым E2F1 транскрипционным фактором CRPC [25]. HES6 представляет собой кофактор транскрипции, который физически взаимодействует с E2F1, а также с рецептором андрогенов [25].Во время перехода G1 / S циклин-зависимые киназы и циклины фосфорилируют опухолевый супрессор ретинобластомы, что приводит к ослаблению его взаимодействия с белками E2F [66]. E2F2 (а также E2F1 и E2F3a) свободны для активации генов, которые способствуют вступлению в S-фазу и прогрессированию клеточного цикла. При CRPC HES6 способен поддерживать активность рецептора андрогенов в отсутствие тестостерона. В текущем исследовании было обнаружено, что E2F2, но не E2F1, является прогностическим для BCR, что указывает на то, что E2F2 может быть более чувствительным или более ранним индикатором плохого клинического исхода, чем соответствующий член семьи, E2F1.

Фактор транскрипции E2F2, как было показано ранее, негативно регулируется miRNA семейства Let-7, MIRLET7A, что приводит к подавлению роста клеток РПЖ [67]. miRNAs представляют собой небольшие молекулы РНК, которые связываются белками Argonaute с образованием индуцированного РНК комплекса сайленсинга, который нацелен на конкретную мРНК (ы), что обычно приводит к репрессии трансляции [68]. Изобилие многих miRNA изменяется при РПЖ и является прогностическим фактором для клинического исхода [69]. Некоторые miRNA, такие как MIRLET7A, действуют как супрессоры опухолей, воздействуя на гены (например,г. E2F2), которые усиливают рост опухоли. Напротив, другие действуют как онкогены, воздействуя на супрессоры опухолей или мРНК пути гибели и дифференцировки клеток [70]. MIR145-3P, miRNA, подавляющая опухоль, умеренно снижается при гормоночувствительном РПЖ и сильно снижается при CRPC, а низкие уровни связаны с более коротким временем до BCR [71]. Подробно исследуя MIR145-3P, Goto et al. идентифицировали четыре ключевые мишени MIR145-3P (BUB1, NCAPG, CDK1, MELK) [23]. Все четыре имеют повышенную регуляцию гормоночувствительного РПЖ и еще больше повышаются при CRPC, и все они являются частью группы генов клеточного цикла и митоза, идентифицированных в текущем исследовании, как по шкале Глисона 7, так и по шкале Глисона 3 + 4 = 7 подгруппа.Учитывая, что в цикле деления клеток участвуют тысячи белков [72], специфическая идентификация BUB1, NCAPG, CDK1 и MELK как предикторов BCR, а также ключевых мишеней MIR145-3P, связанных с CRPC, предполагает особенно важную роль этих генов клеточного цикла / митоза в агрессивном РПЖ.

Как и другие виды рака, РПЖ часто обнаруживает дефекты в регуляции клеточного цикла и прогрессии клеточного цикла, и белки клеточного цикла были исследованы в качестве терапевтических мишеней [73].Например, на стадии IB / II проводятся испытания ингибитора CDK4 / 6 рибоциклиба (идентификатор ClinicalTrials.gov: {«type»: «клиническое испытание», «attrs»: {«text»: «NCT02555189″, » term_id «:» NCT02555189 «}} NCT02555189, {» type «:» клиническое испытание «,» attrs «: {» text «:» NCT02494921 «,» term_id «:» NCT02494921 «}} NCT02494921) и palbociclib ({» type «:» клиническое испытание «,» attrs «: {» text «:» NCT028 «,» term_id «:» NCT028 «}} NCT028, {» type «:» клиническое испытание «,» attrs «: {» text «:» NCT02059213 «,» term_id «:» NCT02059213 «}} NCT02059213) и ингибитор CHEK1 LY2606368 ({» type «:» клиническое испытание «,» attrs «: {» text «:» NCT02203513 «,» term_id «:» NCT02203513 «}} NCT02203513).Белки клеточного цикла и митоза, идентифицированные нами в настоящем исследовании, не включают CDK4 / 6 или CHEK1. Однако почти половина из них являются мишенями miRNA-супрессора опухолей MIRLET7A или MIR145-3P. В настоящее время проводятся доклинические и клинические испытания, чтобы определить возможность использования синтетических миметиков miRNA (для компенсации уменьшения количества эндогенных опухолевых супрессивных miRNA) или антимиРНК (для блокирования эндогенных онкогенных miRNA) в качестве терапевтических агентов [70]. В настоящее время проводятся клинические испытания таких заболеваний, как гепатит ({«type»: «клиническое испытание», «attrs»: {«text»: «NCT02508090», «term_id»: «NCT02508090»}} NCT02508090, {«type»: «клиническое испытание», «attrs»: {«текст»: «NCT02452814», «term_id»: «NCT02452814»}} NCT02452814), лимфома (NCT0250552) и мезотелиома ({«тип»: «клиническое испытание», » attrs «: {» текст «:» NCT02369198 «,» term_id «:» NCT02369198 «}} NCT02369198).Экспериментальные данные подтверждают важную роль в прогрессии РПЖ регуляции миРНК E2F2, BUB1, NCAPG, CDK1 и MELK. Таким образом, в будущих исследованиях было бы интересно определить, могут ли транскрипты клеточного цикла и митоза, идентифицированные в текущем исследовании, оказаться эффективными мишенями для терапии на основе miRNA у пациентов с РПЖ.

SRD5A2 был снижен в опухолях и отрицательно связан с BCR. SRD5A2 кодирует стероид 5-α-редуктазу 2, которая превращает тестостерон в более мощный агонист андрогенных рецепторов, дигидротестостерон.Многопараметрический логистический регрессионный анализ показал, что включение CCNB1 или UBE2C и SRD5A2 в качестве переменных улучшило предсказательную силу в Gleason 3 + 4 = 7. CCNB1 кодирует циклин B1, необходимый во время митоза, а UBE2C кодирует фермент, конъюгированный с убиквитином E2, важный для разрушения циклина. Эти результаты показывают, что может быть полезно объединить предикторы из разных клеточных путей (клеточный цикл / митоз плюс синтез андрогенов) для улучшения прогноза по шкале Глисона 3 + 4 = 7 РПЖ. SRD5A2 был ранее идентифицирован при скрининге 732 генов, связанных с РПЖ [22], и является частью коммерческого теста Oncotype DX Genomic Prostate Score, который прогнозирует агрессивность опухоли при РПЖ низкого и среднего риска.SRD5A2 был также идентифицирован Rubicz et al. [50] в объективном скрининге транскриптов, которые улучшили прогнозирование рецидива РПЖ после радикальной простатэктомии в сочетании с оценкой Глисона. Взятые вместе, эти данные позволяют предположить, что SRD5A2 может быть надежным прогностическим фактором исхода заболевания при РПЖ. Однако ранее сообщалось, что меньшее количество транскриптов SRD5A2 связано с плохим [50] или благоприятным [22] исходом. Более того, измененная активность SRD5A2 в результате генетического полиморфизма или лечения такими препаратами, как финастерид, оказывает противоречивое влияние на исход РПЖ [74–76].Соответственно, необходимы дополнительные исследования для выяснения роли количества SRD5A2 в исходе РПЖ.

Среднее время наблюдения за пациентом в наборе данных валидации TCGA было коротким (<2 лет) [35], что согласуется с транскриптами, идентифицированными в текущем исследовании как прогностические для раннего агрессивного прогрессирования заболевания. Небольшое количество пациентов с BCR в течение этого короткого периода наблюдения (13/158 баллов по шкале Глисона, 7 случаев) вместе с неполными данными по предоперационному уровню ПСА не позволили провести наше тестирование на параллельные, независимые роли обилия транскриптов и ПСА в многомерной переменной. логистический регрессионный анализ.В будущем проспективные исследования, включающие большее количество пациентов с полной клинической информацией и долгосрочным наблюдением (более 15 лет), будут полезны для определения того, является ли улучшение стратификации риска, которое мы здесь выявили, устойчивым и воспроизводимым.

Выводы

В этом исследовании мы идентифицируем SRD5A2 и 11 транскриптов митоза и клеточного цикла, которые предсказывают прогрессирование заболевания РПЖ у пациентов с заболеванием по шкале Глисона 7. Прогностическая сила 10 из этих транскриптов распространена на пациентов с болезнью Глисона 3 + 4 = 7, что указывает на то, что они являются отличными кандидатами для стратификации риска в этой группе пациентов с заболеванием, которое, как часто считается, имеет благоприятный исход.Будущие исследования, особенно те, которые включают долгосрочное клиническое наблюдение, будут полезны для подтверждения надежности их предсказательной силы, а также терапевтического потенциала фармакологического или генетического вмешательства.

Дополнительные файлы

Дополнительный файл 1: ^{(190K, xlsx)}

Файл Excel, содержащий 8 электронных таблиц: Таблица S1. (транскрипты, идентифицированные на этапе 1 с использованием CRN), Таблица S2 . (транскрипты, идентифицированные на шаге 2 с помощью cBioPortal), Таблица S3. (одномерная логистическая регрессия и анализ ROC-AUC у пациентов с опухолями по шкале Глисона 6–10), Таблица S4. (многомерный логистический регрессионный анализ для прогнозирования BCR у пациентов с оценкой по шкале Глисона 3 + 4 = 7 с использованием пар из одного транскрипта с усиленной регуляцией и одного транскрипта с пониженной регуляцией), Таблица S5. (одномерная логистическая регрессия и анализ ROC-AUC у пациентов с опухолями по шкале Глисона 6), Таблица S6. (одномерная логистическая регрессия и анализ ROC-AUC у пациентов с баллами по Глисону 4 + 3 = 7 опухолей), Таблица S7. (среднее количество транскриптов у пациентов с BCR и без BCR, с разбивкой по шкале Глисона) и , таблица S8. (описание 12 транскриптов, которые предсказывали BCR в наборе данных валидации. Включает цитаты из других исследований, которые обнаружили, что эти транскрипты являются прогностическими для исхода РПЖ). (XLSX 189 kb)

Дополнительный файл 2: ^{(1.4M, jpg)}

Рисунок S1. , показывающий ROC-AUC для тестовых транскриптов у пациентов с опухолями по шкале Глисона 6–10. (JPG 1535 кб)

Благодарности

Авторы благодарят др.Хайян Цзян, старший биостатист, Университетская сеть здравоохранения, Торонто, Канада, за статистическую помощь в создании одномерных и многомерных моделей.

Финансирование

Онкологический фонд принцессы Маргарет.

Доступность данных и материалов

Все данные, проанализированные в этом исследовании, находятся в открытом доступе.

Аббревиатуры

рак0 2 разработанных авторов исследования, проанализировали данные и составили рукопись.CJS и CNC разработали исследование и критически отредактировали рукопись на предмет интеллектуального содержания. Все авторы прочитали и одобрили окончательную рукопись.

Примечания

Утверждение этических норм и согласие на участие

Не применимо.

Согласие на публикацию

Не применимо.

Конкурирующие интересы

Авторы заявляют, что у них нет конкурирующих интересов.

Примечание издателя

Springer Nature сохраняет нейтралитет в отношении юрисдикционных претензий на опубликованных картах и ​​принадлежностей организаций.

Ссылки

1. Торре Л.А., Брей Ф., Сигель Р.Л., Ферли Дж., Лорте-Тьелент Дж., Джемаль А. Глобальная статистика рака, 2012. CA Cancer J Clin. 2015; 65 (2): 87–108. DOI: 10,3322 / caac.21262. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 2. Attard G, Parker C, Eeles RA, Schroder F, Tomlins SA, Tannock I и др. Рак простаты. Ланцет. 2016; 387 (10013): 70–82. DOI: 10.1016 / S0140-6736 (14) 61947-4. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

3. Канадский консультативный комитет по статистике рака. Канадская статистика рака, 2017 г.Торонто, Онтарио: 2017 2017. Отчет №

4. Брокман Дж. А., Алани С., Викерс А. Дж., Скардино П. Т., Вуд Д. П., Кибель А. С. и др. Номограмма для прогнозирования смертности от рака простаты для мужчин с биохимическим рецидивом после радикальной простатэктомии. Eur Urol. 2015. 67 (6): 1160–1167. DOI: 10.1016 / j.eururo.2014.09.019. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 5. Стивенсон А.Дж., Каттан М.В., Истхэм Дж.А., Дотан З.А., Бьянко Ф.Дж., младший, Лилья Х. и др. Определение биохимического рецидива рака простаты после радикальной простатэктомии: предложение по стандартизированному определению.J Clin Oncol. 2006. 24 (24): 3973–3978. DOI: 10.1200 / JCO.2005.04.0756. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 6. Freedland SJ, Humphreys EB, Mangold LA, Eisenberger M, Dorey FJ, Walsh PC и др. Риск смерти от рака простаты в результате биохимического рецидива после радикальной простатэктомии. ДЖАМА. 2005. 294 (4): 433–439. DOI: 10.1001 / jama.294.4.433. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 7. Аншер М.С. Кинетика ПСА и риск смерти от рака простаты: в поисках святого Грааля суррогатных конечных точек.ДЖАМА. 2005. 294 (4): 493–494. DOI: 10.1001 / jama.294.4.493. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 8. Бьянко Ф.Дж., младший, Скардино П.Т., Истхэм Дж. А. Радикальная простатэктомия: долгосрочное лечение рака и восстановление половой и мочевыделительной функции («трифекта»). Урология. 2005; 66 (5 доп.): 83–94. DOI: 10.1016 / j.urology.2005.06.116. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 9. Стучбери Р., Маккой П.Дж., Ховенс К.М., Коркоран Н.М. Синтез андрогенов при раке простаты: все ли дороги ведут в Рим? Обзоры природы Урология. 2017; 14 (1): 49–58.DOI: 10.1038 / nrurol.2016.221. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 10. Моттет Н., Беллмант Дж., Болла М., Бриерс Э., Камбербэтч М.Г., Де Сантис М. и др. Рекомендации EAU-ESTRO-SIOG по раку простаты. Часть 1: обследование, диагностика и местное лечение с лечебной целью. Eur Urol. 2017; 71 (4): 618–629. DOI: 10.1016 / j.eururo.2016.08.003. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 11. Молер Дж. Л., Армстронг А. Дж., Бансон Р. Р., Д’Амико А. В., Дэвис Б. Дж., Истхэм Дж. А. и др. Рак простаты, версия 1, 2016. J Natl Compr Canc Netw.2016; 14 (1): 19–30. DOI: 10.6004 / jnccn.2016.0004. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 12. Д’Амико А.В., Уиттингтон Р., Малкович С.Б., Шульц Д., Бланк К., Бродерик Г.А. и др. Биохимический исход после радикальной простатэктомии, дистанционной лучевой терапии или интерстициальной лучевой терапии при клинически локализованном раке простаты. ДЖАМА. 1998. 280 (11): 969–974. DOI: 10.1001 / jama.280.11.969. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 13. Старк Дж. Р., Пернер С., Штампфер М. Дж., Синнотт Дж. А., Финн С., Эйзенштейн А. С. и др.Оценка Глисона и смертельный рак простаты: 3 + 4 = 4 + 3? J Clin Oncol. 2009. 27 (21): 3459–3464. DOI: 10.1200 / JCO.2008.20.4669. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 14. Zumsteg ZS, Spratt DE, Pei I., Zhang Z, Yamada Y, Kollmeier M, et al. Новая система классификации риска для принятия терапевтических решений у пациентов с раком простаты промежуточного риска, получающих дистанционную лучевую терапию с увеличением дозы. Eur Urol. 2013. 64 (6): 895–902. DOI: 10.1016 / j.eururo.2013.03.033. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 15.Gnanapragasam VJ, Lophatananon A, Wright KA, Muir KR, Gavin A, Greenberg DC. Улучшение стратификации клинического риска при диагностике первичного рака простаты: исследование с прогностическим моделированием. PLoS Med. 2016; 13 (8): e1002063. DOI: 10.1371 / journal.pmed.1002063. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 16. Йенсен М.А., Ферретти В., Гроссман Р.Л., Штаудт Л.М. Геномные данные NCI используются в качестве двигателя точной медицины. Кровь. 2017; 130 (4): 453–459. DOI: 10.1182 / кровь-2017-03-735654. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 17.Metzker ML. Технологии секвенирования — новое поколение. Nat Rev Genet. 2010. 11 (1): 31–46. DOI: 10,1038 / NRG2626. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 18. Gaudreau PO, Stagg J, Soulieres D, Saad F. Настоящее и будущее биомаркеров рака простаты: достижения в протеомике, геномике и иммунологии. Биомарк рака. 2016; 8 (Приложение 2): 15–33. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 19. Lamy PJ, Allory Y, Gauchez AS, Asselain B, Beuzeboc P, de Cremoux P и др. Прогностические биомаркеры, используемые для лечения локализованного рака простаты: систематический обзор.Eur Urol Focus. 2017. [PubMed] 20. Шарма П., Заргар-Шоштари К., Пау-Санг Дж. М.. Биомаркеры рака простаты: настоящие проблемы и будущие возможности. Наука будущего О.А. 2016; 2 (1): ФСО72. DOI: 10.4155 / fso.15.72. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 21. Cuzick J, Swanson GP, ​​Fisher G, Brothman AR, Berney DM, Reid JE, et al. Прогностическое значение сигнатуры экспрессии РНК, полученной из генов пролиферации клеточного цикла, у пациентов с раком простаты: ретроспективное исследование. Ланцет Онкол.2011; 12 (3): 245–255. DOI: 10.1016 / S1470-2045 (10) 70295-3. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 22. Klein EA, Cooperberg MR, Magi-Galluzzi C, Simko JP, Falzarano SM, Maddala T. и др. Анализ 17 генов для прогнозирования агрессивности рака простаты в контексте неоднородности по шкале Глисона, мультифокальности опухоли и недостаточной выборки биопсии. Eur Urol. 2014; 66 (3): 550–560. DOI: 10.1016 / j.eururo.2014.05.004. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 23. Гото Y, Куродзуми А., Араи Т., Нохата Н., Кодзима С., Окато А. и др.Влияние новых регуляторных сетей miR-145-3p на выживаемость пациентов с устойчивым к кастрации раком простаты. Br J Рак. 2017; 117 (3): 409–420. DOI: 10.1038 / bjc.2017.191. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 24. Jia Z, Rahmatpanah FB, Chen X, Lernhardt W., Wang Y, Xia XQ и др. Изменения экспрессии в строме рака простаты предсказывают последующий рецидив. PLoS One. 2012; 7 (8): e41371. DOI: 10.1371 / journal.pone.0041371. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 25.Рамос-Монтойя А., Лэмб А.Д., Рассел Р., Кэрролл Т., Джурмейстер С., Галеано-Далмау Н. и др. HES6 управляет важной программой транскрипции AR, чтобы вызвать устойчивый к кастрации рак простаты посредством активации E2F1-опосредованной сети клеточного цикла. EMBO Mol Med. 2014; 6 (5): 651–661. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 26. Ли JR, Sun CH, Li W, Chao RF, Huang CC, Zhou XJ и др. Cancer RNA-Seq Nexus: база данных фенотип-специфичных профилей транскриптомов в раковых клетках. Nucleic Acids Res. 2016; 44 (D1): D944 – D951.DOI: 10.1093 / nar / gkv1282. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 27. Хуанг да В., Шерман Б.Т., Лемпицки Р.А. Систематический и комплексный анализ больших списков генов с использованием ресурсов биоинформатики DAVID. Nat Protoc 2009; 4 (1): 44–57. [PubMed] 28. Хуанг да В., Шерман Б.Т., Лемпицки Р.А. Инструменты обогащения биоинформатики: пути к всестороннему функциональному анализу больших списков генов. Nucleic Acids Res 2009; 37 (1): 1–13. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] 29. Гао Дж., Аксой Б.А., Догрусоз У., Дрезднер Дж., Гросс Б., Шумер С.О. и др.Интегративный анализ сложной геномики рака и клинических профилей с использованием cBioPortal. Sci Signal. 2013; 6 (269): пл1. DOI: 10.1126 / scisignal.2004088. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 30. Cerami E, Gao J, Dogrusoz U, Gross BE, Sumer SO, Aksoy BA, et al. Портал cBio по раковой геномике: открытая платформа для изучения многомерных данных геномики рака. Рак Discov. 2012. 2 (5): 401–404. DOI: 10.1158 / 2159-8290.CD-12-0095. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 31.Тейлор Б.С., Шульц Н., Иеронимус Х., Гопалан А., Сяо Ю., Карвер Б.С. и др. Интегративное геномное профилирование рака простаты человека. Раковая клетка. 2010. 18 (1): 11–22. DOI: 10.1016 / j.ccr.2010.05.026. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 32. Даннинг М.Дж., Ваулер С.Л., Лалонд Э., Росс-Адамс Х., Бутрос П., Миллс И.Г. и др. Наборы данных рака простаты человека: блестящее приложение camcAPP. EBioMedicine. 2017; 17: 5–6. DOI: 10.1016 / j.ebiom.2017.02.022. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 33.Росс-Адамс Х., Лэмб А.Д., Даннинг М.Дж., Халим С., Линдберг Дж., Мэсси С.М. и др. Интеграция числа копий и транскриптомики обеспечивает стратификацию риска рака простаты: когортное исследование, основанное на обнаружении и проверке. EBioMedicine. 2015; 2 (9): 1133–1144. DOI: 10.1016 / j.ebiom.2015.07.017. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 34. Hothorn T, Hornik K, Zeileis A. Несмещенное рекурсивное разбиение: структура условного вывода. J Comput Graph Stat. 2006. 15 (3): 651–674. DOI: 10.1198 / 106186006X133933.[CrossRef] [Google Scholar] 36. Гоксулук Д., Коркмаз С, Зарасиз Г., Караагаоглу А.Е. easyROC: интерактивный веб-инструмент для анализа кривой ROC с использованием языковой среды R. Журнал R. 2016; 8 (2): 213–230. [Google Scholar] 37. Агелл Л., Эрнандес С., Нонелл Л., Лоренцо М., Пучдеканет Е., де Муга С. и др. Сигнатура экспрессии 12 генов связана с агрессивным гистологическим анализом рака простаты: гены SEC14L1 и TCEB1 являются потенциальными маркерами прогрессирования. Am J Pathol. 2012. 181 (5): 1585–1594. DOI: 10.1016 / j.ajpath.2012.08.005. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 38. Бибикова М., Чудин Э., Арсанджани А., Чжоу Л., Гарсия Э. У., Моддер Дж. И др. Сигнатуры экспрессии, которые коррелировали с оценкой Глисона и рецидивом рака простаты. Геномика. 2007. 89 (6): 666–672. DOI: 10.1016 / j.ygeno.2007.02.005. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 39. Бисмар Т.А., Демикелис Ф., Рива А., Ким Р., Варамбалли С., Хе Л. и др. Определение агрессивного рака простаты с использованием модели из 12 генов. Неоплазия. 2006. 8 (1): 59–68. DOI: 10.1593 / neo.05664.[Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 40. Chen X, Xu S, McClelland M, Rahmatpanah F, Sawyers A, Jia Z и др. Точный прогностик рака простаты, использующий сигнатуру семи генов плюс шкалу Глисона и принимая во внимание гетерогенность типов клеток. PLoS One. 2012; 7 (9): e45178. DOI: 10.1371 / journal.pone.0045178. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 41. Эрхо Н., Крисан А., Вергара И.А., Митра А.П., Гадесси М., Буэрки С. и др. Открытие и проверка геномного классификатора рака простаты, который предсказывает ранние метастазы после радикальной простатэктомии.PLoS One. 2013; 8 (6): e66855. DOI: 10.1371 / journal.pone.0066855. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 42. Глинский Г.В., Березовская О., Глинский А.Б. Анализ микроматрицы идентифицирует сигнатуру смерти от рака, предсказывающую неэффективность терапии у пациентов с несколькими типами рака. J Clin Invest. 2005. 115 (6): 1503–1521. DOI: 10.1172 / JCI23412. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 43. Иршад С., Бансал М., Кастильо-Мартин М., Чжэн Т., Айтес А., Венске С. и др. Молекулярная сигнатура, предсказывающая вялотекущий рак простаты.Sci Transl Med. 2013; 5 (202): 202ра122. DOI: 10.1126 / scitranslmed.3006408. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 44. Лонг Кью, Джонсон Б.А., Осункойя А.О., Лай Ю.Х., Чжоу В., Абрамовиц М. и др. Кодирующие белки и микроРНК биомаркеры рецидива рака простаты после радикальной простатэктомии. Am J Pathol. 2011. 179 (1): 46–54. DOI: 10.1016 / j.ajpath.2011.03.008. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 45. Лонг Кью, Сюй Дж., Осункойя А.О., Санниграхи С., Джонсон Б.А., Чжоу В. и др.Глобальный анализ транскриптома образцов фиксированного формалином рака простаты позволяет выявить биомаркеры рецидива заболевания. Cancer Res. 2014. 74 (12): 3228–3237. DOI: 10.1158 / 0008-5472.CAN-13-2699. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 46. Лука Б.А., Брюер Д.С., Эдвардс Д.Р., Эдвардс С., Уитакер Х.С., Мерсон С. и др. DESNT: Категория с плохим прогнозом рака простаты человека. Европейский фокус урологии. 2017. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] 47. Раджан П., Стокли Дж., Садбери И.М., Флеминг Дж. Т., Хедли А., Кална Г. и др.Идентификация сигнатуры прогностического гена-кандидата с помощью транскриптомного анализа сопоставленных биопсий простаты до и после лечения у пациентов с распространенным раком простаты. BMC Рак. 2014; 14: 977. DOI: 10.1186 / 1471-2407-14-977. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 48. Рамасвами С., Росс К.Н., Лендер Е.С., Голуб Т.Р. Молекулярная подпись метастазов в первичных солидных опухолях. Нат Жене. 2003. 33 (1): 49–54. DOI: 10,1038 / нг1060. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 49. Романюк Т.Л., Уэда Т., Ле Н, Хайле С., Йонг Т.М., Томсон Т. и др.Новые биомаркеры рака простаты, включая некодирующие транскрипты. Am J Pathol. 2009. 175 (6): 2264–2276. DOI: 10.2353 / ajpath.2009.080868. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 50. Rubicz R, Zhao S, Wright JL, Coleman I., Grasso C, Geybels MS, et al. Панель экспрессии генов позволяет прогнозировать метастатически-летальные исходы рака простаты у мужчин с диагнозом клинически локализованный рак простаты. Мол Онкол. 2017; 11 (2): 140–150. DOI: 10.1002 / 1878-0261.12014. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 51.Шарма Н.Л., Мэсси К.Э., Рамос-Монтойя А., Зеккини В., Скотт Х.Э., Лэмб А.Д. и др. Рецептор андрогена вызывает особую программу транскрипции при устойчивом к кастрации раке простаты у человека. Раковая клетка. 2013. 23 (1): 35–47. DOI: 10.1016 / j.ccr.2012.11.010. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 52. Varambally S, Yu J, Laxman B, Rhodes DR, Mehra R, Tomlins SA и др. Интегративный геномный и протеомный анализ рака простаты выявляет признаки метастатического прогрессирования. Раковая клетка. 2005. 8 (5): 393–406.DOI: 10.1016 / j.ccr.2005.10.001. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 53. Wu CL, Schroeder BE, Ma XJ, Cutie CJ, Wu S, Salunga R и др. Разработка и проверка 32-генного прогностического индекса прогрессирования рака простаты. Proc Natl Acad Sci U S. A. 2013; 110 (15): 6121–6126. DOI: 10.1073 / pnas.1215870110. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 54. Ю Дж, Ю Дж, Родс Д.Р., Томлинс С.А., Цао Х, Чен Джи и др. Сигнатура репрессии поликомб при метастатическом раке простаты предсказывает исход рака.Cancer Res. 2007. 67 (22): 10657–10663. DOI: 10.1158 / 0008-5472.CAN-07-2498. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 55. Джун М.А., Гейбелс М.С., Райт Дж. Л., Колб С., Апрель С., Бибикова М. и др. Сигнатура экспрессии генов по шкале Глисона связана с исходами рака простаты в когорте радикальной простатэктомии. Oncotarget. 2017; 8 (26): 43035–43047. DOI: 10.18632 / oncotarget.17428. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 56. Sunkel B, Wu D, Chen Z, Wang CM, Liu X, Ye Z и др. Интегративный анализ идентифицирует нацеленную ко-регуляцию транскрипции CREB1 / FoxA1 в качестве предиктора рецидива рака простаты.Nucleic Acids Res. 2016; 44 (9): 4105–4122. DOI: 10.1093 / nar / gkv1528. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 58. Zhao J, Zhu D, Zhang X, Zhang Y, Zhou J, Dong M. TMEM206 способствует злокачественности клеток колоректального рака, взаимодействуя с AKT и внеклеточными сигнальными путями передачи сигналов киназой. J. Cell Physiol. 2018. 10.1002 / jcp.27751. [PubMed] 59. Морлакко А., Чевиль Дж. С., Ранжел Л. Дж., Гирман Д. Дж., Карнес Р. Дж. Неблагоприятные особенности заболевания по шкале Глисона 3 + 4 «Благоприятный промежуточный риск» Рак простаты: значение для активного наблюдения.Eur Urol. 72 (3): 442–7. [PubMed] 60. Юрмейстер С., Рамос-Монтойя А., Санди С., Пертега-Гомес Н., Вадхва К., Лэмб А.Д. и др. Идентификация потенциальных терапевтических мишеней при раке простаты с помощью межвидового подхода. EMBO Mol Med. 2018; 10: e8274. 10.15252 / emmm.201708274. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] 61. Neumayer G, Belzil C, Gruss OJ, Nguyen MD. TPX2: сборки веретена, реакции на повреждение ДНК и рака. Cell Mol Life Sci. 2014. 71 (16): 3027–3047. DOI: 10.1007 / s00018-014-1582-7. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 62.Чжан Р., Русталу Дж., Суррей Т., Ногалес Э. Структурное понимание сборки микротрубочек, стимулированной TPX2. Элиф. 2017; 6: e30959. 10.7554 / eLife.30959. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] 63. Гу Дж.Дж., Чжан Дж. Х., Чен Х. Дж., Ван СС. TPX2 способствует пролиферации и инвазии клеток глиомы через активацию сигнального пути AKT. Oncol Lett. 2016; 12 (6): 5015–5022. DOI: 10.3892 / ol.2016.5371. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 64. Hsu CW, Chen YC, Su HH, Huang GJ, Shu CW, Wu TT и др. Нацеливание на TPX2 подавляет онкогенез клеток гепатоцеллюлярной карциномы, что приводит к остановке прогрессирования митотической фазы и увеличению нестабильности генома.J Рак. 2017; 8 (8): 1378–1394. DOI: 10.7150 / jca.17478. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 65. Pan HW, Su HH, Hsu CW, Huang GJ, Wu TT. Направленный TPX2 увеличивает расслоение хромосом и подавляет рост опухолевых клеток при раке простаты человека. ОнкоЦели и терапия. 2017; 10: 3531–3543. DOI: 10.2147 / OTT.S136491. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 66. Ruijtenberg S, van den Heuvel S. Координация пролиферации и дифференцировки клеток: антагонизм между регуляторами клеточного цикла и экспрессией генов, специфичных для клеточного типа.Клеточный цикл. 2016; 15 (2): 196–212. DOI: 10.1080 / 15384101.2015.1120925. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 67. Dong Q, Meng P, Wang T, Qin W, Qin W, Wang F и др. МикроРНК let-7a подавляет пролиферацию клеток рака простаты человека in vitro и in vivo, воздействуя на E2F2 и CCND2. PLoS One. 2010; 5 (4): e10147. DOI: 10.1371 / journal.pone.0010147. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 69. Канвал Р., Плага А.Р., Лю X, Шукла Г.К., Гупта С. МикроРНК при раке простаты: функциональная роль в качестве биомаркеров.Cancer Lett. 2017; 407: 9–20. DOI: 10.1016 / j.canlet.2017.08.011. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 70. Rupaimoole R, Slack FJ. Терапия с использованием микроРНК: навстречу новой эре в лечении рака и других заболеваний. Nat Rev Drug Discov. 2017; 16 (3): 203–222. DOI: 10.1038 / NRD.2016.246. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 71. Coarfa C, Fiskus W., Eedunuri VK, Rajapakshe K, Foley C, Chew SA и др. Комплексное протеомное профилирование позволяет идентифицировать ось рецептора андрогенов и другие сигнальные пути как мишени для микроРНК, подавленных при метастатическом раке простаты.Онкоген. 2016; 35 (18): 2345–2356. DOI: 10.1038 / onc.2015.295. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 72. Сантос А., Вернерссон Р., Йенсен Л.Дж. Cyclebase 3.0: мульти-организмная база данных по регуляции клеточного цикла и фенотипам. Nucleic Acids Res. 2015; 43 (выпуск базы данных): D1140 – D1144. DOI: 10.1093 / nar / gku1092. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 74. Кассено О., Аззузи А.Р., Николаев Н., Манген П., Кормье Л., Фурнье Г. и др. Вариант V89L с низкой активностью в SRD5A2 связан с агрессивным риском рака простаты: объяснение побочных эффектов, наблюдаемых в исследованиях химиопрофилактики с использованием ингибиторов 5-альфа-редуктазы.Eur Urol. 2007. 52 (4): 1082–1087. DOI: 10.1016 / j.eururo.2007.04.008. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 75. Майер К. Редакционный комментарий: вариант V89L с низкой активностью в SRD5A2 связан с агрессивным риском рака простаты: объяснение побочных эффектов, наблюдаемых в исследованиях химиопрофилактики с использованием ингибиторов 5-альфа-редуктазы. Eur Urol. 2007. 52 (4): 1088–1089. DOI: 10.1016 / j.eururo.2007.04.010. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 76. Прайер-Галетти Т. Комментарий редакции: вариант V89L с низкой активностью в SRD5A2 связан с агрессивным риском рака простаты: объяснение побочных эффектов, наблюдаемых в испытаниях химиопрофилактики с использованием ингибиторов 5-альфа-редуктазы.Eur Urol. 2007. 52 (4): 1087–1088. DOI: 10.1016 / j.eururo.2007.04.009. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Статистика третьего уровня (вход в университет) Джоэл Додд, прибрежная школа Таранаки Окато

Презентация на тему: «Статистика третьего уровня (вход в университет) Джоэл Додд, прибрежная школа Таранаки Окато» — стенограмма презентации:

ins [data-ad-slot = «4502451947»] {display: none! important;}} @media (max-width: 800px) {# place_14> ins: not ([data-ad-slot = «4502451947»]) {display: none! important;}} @media (max-width: 800px) {# place_14 {width: 250px;}} @media (max-width: 500 пикселей) {# place_14 {width: 120px;}} ]]>

1 Статистика третьего уровня (поступление в университет) Джоэл Додд, Школа прибрежного Таранаки Окато Джоэл @ Coastaltaranaki.school.nz

2 Что такое статистика? используя историю, чтобы предсказывать будущее

3 Чтобы получить зачисление в университет, вы должны: набрать не менее 14 баллов из ряда утвержденных стандартов, и нет, я не передумаю. этот курс дает вам возможность набрать до 12 кредитов посредством внутреннего оценивания.Это означает, что вам необходимо сдать внешний экзамен!

4 Зачем изучать статистику? Управление бизнесом использует подробный статистический и модельный анализ данных из всех частей бизнеса — продаж (что, сколько, кому, когда и т. Д.), Затрат (заработная плата, аренда, здания, покупка продукта, производство, транспорт и т. Д.) И исследования рынка. Правительства (национальные, региональные и местные) используют статистику для моделирования будущих потребностей, чтобы помочь им разработать новую политику. Наука зависит от статистики — примеры включают испытания медицинских препаратов, экспериментальные наблюдения, исследования населения.

5 стандарты курса следующие: AS Применение вероятностных распределений при решении проблем Внешнее, 4 AS Использование статистических методов для формального вывода Внутренний, 3 AS Анализ данных временных рядов Внутренний, 4 AS

Решение уравнений, внешнее, 4 кредита AS Расчет доверительных интервалов для параметров совокупности Внешний, 3 AS

BCR	Биохимический рецидив
CRPC	Устойчивый к кастрации рак простаты
miRNA		miRNA	микроРНК
PSA	Простатспецифический антиген
ROC-AUC	Площадь рабочих характеристик приемника под кривой
TPM	Транскриптов на миллион
Применение вероятностных концепций при решении проблем Внешний, 4 этот основан на коммерции — например, на записях о продажах — но также полезен для анализа научных данных, что является наиболее важным стандартом, он использует исторические данные и развивает теорию вероятностей.Часто используется для анализа данных научных исследований и популярных опросов. Концептуально полезный, он изучает отношения между различными качествами. Исследует альтернативные распределения в теории и практике вероятностей с разными типами данных. Очень наглядно и прямолинейно. Вы можете рисовать диаграммы Венна и изучать основную теорию множеств. AS	исследует двумерные данные Внутренний, 4 6 Контактная информация… учитель: Джоэл Додд [email protected] Школа прибрежного Таранаки П.О. Вставка 8, веб-сайт курса Окато Таранаки: http://www.paradigmlost.info http://www.paradigmlost.info Статистика и моделирование третьего уровня (поступление в университет) Джоэл Додд, прибрежная школа Таранаки Окато Презентация на тему: «Статистика и моделирование третьего уровня (вход в университет) Джоэл Додд, прибрежная школа Таранаки Окато» — стенограмма презентации: ins [data-ad-slot = «4502451947»] {display: none! important;}} @media (max-width: 800px) {# place_14> ins: not ([data-ad-slot = «4502451947»]) {display: none! important;}} @media (max-width: 800px) {# place_14 {width: 250px;}} @media (max-width: 500 пикселей) {# place_14 {width: 120px;}} ]]> 1 Статистика и моделирование третьего уровня (поступление в университет) Джоэл Додд, Школа прибрежного Таранаки Окато Джоэл @ Coastaltaranaki.school.nz 2 Что такое статистика и моделирование? используя историю, чтобы предсказывать будущее 3 Чтобы получить зачисление в университет, вы должны: набрать не менее 14 баллов из ряда утвержденных стандартов — как единиц, так и достижений, и нет, я не передумаю. этот курс дает вам возможность набрать 9 баллов посредством внутреннего оценивания.Это означает, что вам необходимо сдать внешний экзамен! 4 Зачем изучать статистику? Управление бизнесом использует подробный статистический и модельный анализ данных из всех частей бизнеса — продаж (что, сколько, кому, когда и т. Д.), Затрат (заработная плата, аренда, здания, покупка продукта, производство, транспорт и т. Д.) И исследования рынка. Правительства (национальные, региональные и местные) используют статистику для моделирования будущих потребностей, чтобы помочь им разработать новую политику. Наука зависит от статистики — примеры включают испытания медицинских препаратов, экспериментальные наблюдения, исследования населения. 5 стандарты курса: AS	Решение простых задач, связанных с вероятностью Внешний, 4 AS	Определение тенденции для данных временных рядов Внутренний, 3 AS	Использование математического Модель, включающая подгонку кривой для решения проблемы. Внутренняя, 3 она основана на коммерции, например, на записях о продажах, но также полезна для анализа научных данных, что является наиболее важным стандартом, она использует исторические данные и развивает теорию вероятностей.Часто используется для анализа данных научных исследований и популярных опросов. Концептуально полезный, он изучает отношения между различными качествами. Довольно весело. Использует концепции из стандарта временных рядов, но вы научитесь делать математику, чтобы вывести уравнение для линии наилучшего соответствия. Очень наглядно и прямолинейно. Вы можете рисовать диаграммы Венна и изучать основную теорию множеств. Пятно исчисления! Процесс повторяющихся вычислений для определения корней, решений уравнений и т. Д. Хорошо согласуется со стандартами уравнений графа данных.AS	Выбор и анализ непрерывных двумерных данных Внутренний, 3 6 контактные данные … учитель: Джоэл Додд [email protected] Школа прибрежного Таранаки P.O. Вставка 8, веб-сайт курса Окато Таранаки: http://vcstats.50webs.com http://vcstats.50webs.com Abstract 2526: Сигнатура экспрессии микроРНК у пациентов с неэффективностью ингибиторов тирозинкиназы: miR-10a-5p подавляет агрессивность раковых клеток при почечно-клеточной карциноме Труды: Ежегодное собрание AACR 2017; 1-5 апреля 2017 г .; Вашингтон, округ Колумбия Abstract Почечно-клеточная карцинома (ПКР) — это заболевание, при котором клетки подвергаются онкогенной трансформации в почечных канальцах.Пятилетняя выживаемость ПКР на поздней стадии низкая (5-10%) из-за рецидива или отдаленных метастазов. Недавно были разработаны антиангиогенные ингибиторы мульти-тирозинкиназы (TKI), которые используются в качестве препаратов первого и второго ряда для лечения ПКР. Однако эти методы лечения лишь незначительно увеличивают выживаемость без прогрессирования, и в конечном итоге у большинства пациентов развиваются рецидивы и метастазы. Молекулярные механизмы рецидива, метастазов и лекарственной устойчивости ПКР до конца не изучены. Следовательно, анализ молекулярных механизмов, лежащих в основе развития и прогрессирования ПКР, и исследования новых онкогенных путей, основанные на современных подходах, основанных на геноме, могут значительно улучшить диагностику, терапию и профилактику заболевания.miRNA (miRNA) представляют собой небольшие некодирующие РНК, которые функционируют для точной настройки экспрессии кодирующих / некодирующих белков РНК путем репрессии трансляции или расщепления транскриптов РНК в зависимости от последовательности. Уникальная характерная функция miRNA — регулировать транскрипты РНК в клетках человека. Следовательно, нерегулируемая экспрессия miRNAs может нарушать строго регулируемые сети РНК в раковых клетках. В этом исследовании мы построили сигнатуру экспрессии miRNA для идентификации путей, активируемых лечением TKI, с использованием образцов аутопсии от пациентов с ПКР.Мы последовательно идентифицировали miRNA, подавляющую опухоль, и регулируемые ею пути ПКР на основе сигнатуры. Целью этого исследования было изучить функциональное значение miR-10a-5p и идентифицировать молекулярные мишени и пути, опосредованные miR-10a-5p в клетках ПКР. Уровни экспрессии miR-10a-5p были значительно снижены в клинических образцах ПКР и клеточных линиях ПКР по сравнению с доброкачественными тканями почек (P <0,001). Данные TCGA показали, что общая выживаемость группы с низкой экспрессией miR-10a-5p была значительно короче, чем у группы с высокой экспрессией (P = 0.00408). Восстановление miR-10a-5p значительно ингибировало миграцию раковых клеток и инвазию в клеточные линии ПКР (P <0,0001). Субъединица 1 комплекса, связанного с веретеном и кинетохорами (SKA1), была идентифицирована как прямой ген-мишень для miR-10a-5p с помощью анализа экспрессии генов по всему геному и анализа in silico. Сверхэкспрессия SKA1 наблюдалась в клинических образцах ПКР. Более того, общая выживаемость в группе с высокой экспрессией SKA1 была значительно короче, чем в группе с низкой экспрессией, согласно анализу TCGA (P = 1.44E-07). Подавляющая опухоль miR-10a-5p была идентифицирована с использованием сигнатуры miRNA пациентов с недостаточностью TKI. Сверхэкспрессия SKA1 может быть вовлечена в агрессивность ПКР, метастазирование и лекарственную устойчивость. Выяснение того, что miRNAs, подавляющие опухоль, регулируют молекулярные пути и мишени, могут предоставить новую информацию о потенциальных терапевтических стратегиях при заболевании. Формат цитирования: Такаюки Араи, Ацуши Окато, Акира Куродзуми, Маюко Като, Юсуке Гото, Кейити Кошизука, Сатоко Кодзима, Юкио Ная, Томохико Итикава, Наохико Секи.Сигнатура экспрессии микроРНК у пациентов с неэффективностью ингибиторов тирозинкиназы: miR-10a-5p подавляет агрессивность раковых клеток при почечно-клеточной карциноме [аннотация]. В: Материалы ежегодного собрания Американской ассоциации исследований рака, 2017 г .; 1-5 апреля 2017 г .; Вашингтон, округ Колумбия. Филадельфия (Пенсильвания): AACR; Cancer Res 2017; 77 (13 Suppl): Abstract nr 2526. DOI: 10.1158 / 1538-7445.AM2017-2526 © Американская ассоциация исследований рака, 2017 г. KLK3 — Антитела — Атлас белков человека АНДНО Поле Все имя гена Класс белка Uniprot ключевое слово Хромосома Внешний идентификатор Оценка надежности ткань (IHC) Оценка надежности мышиный мозг Оценка надежности клеток (ICC) Белковый массив (PA) Вестерн-блоттинг (WB) Иммуногистохимия (IHC) Иммуноцитохимия (ICC) Местоположение секретома Местоположение клеток Субклеточная аннотация (ICC) Расположение клеток Субклеточная аннотация (ICC) (ICC) Фаза пика субклеточного клеточного цикла Экспрессия ткани (IHC) Категория ткани (РНК) Категория типа клеток (РНК) Категория линии клеток (РНК) Категория рака (РНК) Категория области мозга (РНК) Категория клеток крови (РНК) Категория клеток крови (РНК) Категория мозга мыши (РНК) Категория головного мозга свиньи (РНК) Прогностический рак Метаболический путьСводка доказательств Доказательства UniProt Доказательства HPA Доказательства MSС антителами Имеются данные о белках Сортировать по Класс 9 1948 Антигенные белки группы крови Гены, связанные с раком, гены-кандидаты, гены сердечно-сосудистых заболеваний, маркеры CD, белки, связанные с циклом лимонной кислоты, гены, связанные с заболеваниями, ферменты, одобренные FDA, рецепторы, сопряженные с G-белками. Белки Рибосомные белки Белки, родственные РНК-полимеразе Факторы транскрипции Транспортеры Ионные каналы, управляемые напряжением Подкласс Класс 9 1948 Биологический процесс Молекулярная функция Болезнь Ключевое слово Хромосома 12345678	121314151617181 22MTUnmappedXY Надежность ПовышеннаяПоддерживается УтвержденоНеопределено Надежность Поддерживается Одобрено Надежность ПовышеннаяПоддерживается УтвержденоНеопределено Подтверждение Поддерживается УтвержденоНеопределено Проверка Enhanced — CaptureEnhanced — GeneticEnhanced — IndependentEnhanced — OrthogonalEnhanced — РекомбинантныйПоддерживаемыйПодтвержденныйНеопределенный Проверка Enhanced — IndependentEnhanced — OrthogonalSupportedApprovedUncertain Проверка Enhanced — GeneticEnhanced — IndependentEnhanced — РекомбинантнаяПоддерживаемаяПодтвержденнаяНеопределенная Аннотация Внутриклеточно и мембранно, секретно — неизвестное местоположение, секретируется в головном мозге, секретируется в женской репродуктивной системе, секретируется в мужской репродуктивной системе, секретируется в других тканях, секретируется в кровь, секретируется в пищеварительную систему, секретируется во внеклеточный матрикс Расположение актина filamentsAggresomeCell JunctionsCentriolar satelliteCentrosomeCleavage furrowCytokinetic bridgeCytoplasmic bodiesCytosolEndoplasmic reticulumEndosomesFocal адгезия sitesGolgi apparatusIntermediate filamentsKinetochoreLipid dropletsLysosomesMicrotubule endsMicrotubulesMidbodyMidbody ringMitochondriaMitotic chromosomeMitotic spindleNuclear bodiesNuclear membraneNuclear specklesNucleoliNucleoli фибриллярный centerNucleoli rimNucleoplasmPeroxisomesPlasma membraneRods & RingsVesicles Поиски УлучшеноПоддерживается УтвержденоНеопределенностьВариация интенсивностиПространственная вариацияКорреляция интенсивности клеточного циклаПространственная корреляция клеточного цикла Биологически клеточный цикл Зависит от клеточного цикла пользовательских данныхЗависимый от клеточного цикла протеинНезависимый от клеточного цикла белокСтранскрипт, зависящий от клеточного циклаКлеточный цикл, независимый транскрипт Расположение AnyActin filamentsAggresomeCell JunctionsCentriolar satelliteCentrosomeCleavage furrowCytokinetic bridgeCytoplasmic bodiesCytosolEndoplasmic reticulumEndosomesFocal адгезия sitesGolgi apparatusIntermediate filamentsKinetochoreLipid dropletsLysosomesMicrotubule endsMicrotubulesMidbodyMidbody ringMitochondriaMitotic chromosomeMitotic spindleNuclear bodiesNuclear membraneNuclear specklesNucleoliNucleoli фибриллярный centerNucleoli rimNucleoplasmPeroxisomesPlasma membraneRods & RingsVesicles Клеточная линия анйа-431A549AF22ASC TERT1BJCACO-2EFO-21FHDF / TERT166GAMGHaCaTHAP1HBEC3-KTHBF TERT88HDLM-2HEK 293HELHeLaHep G2HTCEpiHTEC / SVTERT24-BHTERT-HME1HTERT-RPE1HUVEC TERT2JURKATK-562LHCN-M2MCF7NB-4OE19PC-3REHRH-30RPTEC TERT1RT4SH-SY5YSiHaSK-MEL-30SuSaTHP-1U-2 ОСУ-251 МГ Тип ProteinRna Фаза G1SG2M Ткань AnyAdipose tissueAdrenal glandAppendixBone marrowBreastBronchusCartilageCaudateCerebellumCerebral cortexCervix, uterineChoroid plexusColonDorsal rapheDuodenumEndometriumEpididymisEsophagusEyeFallopian tubeGallbladderHairHeart muscleHippocampusHypothalamusKidneyLactating breastLiverLungLymph nodeNasopharynxOral mucosaOvaryPancreasParathyroid glandPituitary glandPlacentaProstateRectumRetinaSalivary glandSeminal vesicleSkeletal muscleSkinSmall intestineSmooth muscleSoft tissueSole из footSpleenStomachSubstantia nigraTestisThymusThyroid glandTonsilUrinary bladderVagina Тип ячейки Выражение Не обнаружено LowMediumHigh Ткань AnyAdipose tissueAdrenal glandBloodBone marrowBrainBreastCervix, uterineDuctus deferensEndometriumEpididymisEsophagusFallopian tubeGallbladderHeart muscleIntestineKidneyLiverLungLymphoid tissueOvaryPancreasParathyroid glandPituitary glandPlacentaProstateRetinaSalivary glandSeminal vesicleSkeletal muscleSkinSmooth muscleStomachTestisThyroid glandTongueUrinary bladderVagina Категория Обогащенная ткань Обогащенная группа Улучшенная ткань Низкая тканевая специфичность Не обнаружено Обнаружено у всех Обнаружено во многих Обнаружено в некоторых Обнаружено в одиночном Максимально выражено Тип клетки AnyAlveolar клетки типа 1Alveolar клетки типа 2B-cellsBasal железистой cellsBasal keratinocytesBipolar cellsCardiomyocytesCholangiocytesCiliated cellsClub cellsCollecting канал cellsCone фоторецептор cellsCytotrophoblastsDistal трубчатой ​​cellsDuctal cellsEarly spermatidsEndothelial cellsEnterocytesErythroid cellsExocrine железистой cellsExtravillous trophoblastsFibroblastsGlandular cellsGranulocytesHepatocytesHofbauer cellsHorizontal cellsIntestinal эндокринного cellsIto cellsKupffer cellsLate spermatidsLeydig cellsMacrophagesMelanocytesMonocytesMucus-секретирующее cellsMuller глии cellsPancreatic эндокринных cellsPaneth cellsPeritubular cellsProximal трубчатых клетки стержневые фоторецепторные клетки клетки сертоли гладкомышечные клетки сперматоциты сперматогонии супрабазальные кератиноциты синцитиотрофобласты Т-клетки недифференцированные клетки уротелиальные клетки Категория Тип клеток обогащенный Группа обогащенный Тип клетки улучшенный Низкая специфичность типа клеток Не обнаружено Обнаружено во всех Обнаружено во многих Обнаружено в некоторых Обнаружено в одиночном Максимально выражено Клеточная линия 91 948 анйа-431A549AF22AN3-CAASC diffASC TERT1BEWOBJBJ hTERT + BJ hTERT + SV40 большой Т + BJ hTERT + SV40 большой Т + RasG12VCACO-2CAPAN-2DaudiEFO-21FHDF / TERT166GAMGHaCaTHAP1HBEC3-KTHBF TERT88HDLM-2HEK 293HELHeLaHep G2HHSteCHL-60HMC-1HSkMCHTCEpiHTEC / SVTERT24-BHTERT-HME1HTERT- RPE1HUVEC TERT2JURKATK-562Karpas-707LHCN-M2MCF7MOLT-4NB-4NTERA-2OE19PC-3REHRH-30RPMI-8226RPTEC TERT1RT4SCLC-21HSH-3-SY5YSiHaSK-25-MGU-1 MGU-138-MGU-217-MGU-217-MGU-217-MGU-217-MGU-217-MGU-217-MGU-217-MGU-217-MGU-217-MGU-217 / 70U-266 / 84U-698U-87 MGU-937WM-115 Категория Клеточная линия обогащена Группа обогащена Линия клеток улучшена Низкая специфичность клеточной линии Не обнаружено Обнаружено во всех Обнаружено во многих Обнаружено в некоторых Обнаружено в одиночной Наивысшая экспрессия Рак ЛюбойРак грудиРак шейкиКолоректальный ракРак эндометрияГлиомаРак головы и шеиРак печениРак легкихМеланомаРак яичниковРак поджелудочной железыРак предстательной железыРак почкиРак желудкаРак тестостеронаРак щитовидной железыРак уротелия Категория Обогащенная раком Группа обогащеннаяРак усиленная Низкая специфичность рака Не обнаружено Обнаружено у всех Обнаружено во многих Обнаружено в некоторых Обнаружено в одиночном Максимально выражено Область головного мозга Любая АмигдалаБазальные ганглии Мозжечок Кора головного мозга Формирование гиппокампа Гипоталамус Средний мозг Обонятельная область Мост и продолговатый мозг Таламус Категория Обогащенная по региону Обогащенная по группе Улучшенная по региону Низкая специфичность по региону Не обнаружено Обнаружено во всех Обнаружено во многих Обнаружено в некоторых Обнаружено в одиночном Максимально выражено Тип клеток AnyBasophilClassical monocyteEosinophilGdT-cellIntermediate monocyteMAIT T-cellMemory B-cellMemory CD4 T-cellMemory CD8 T-cellMyeloid DCNaive B-cellNaive CD4 T-cellNaive CD8 T-cellNeutrophil-DCM-PBT-cellNeutrophil-classic-PBT Категория Тип клеток обогащенный Группа обогащенный Тип клетки улучшенный Низкая специфичность типа клеток Не обнаружено Обнаружено во всех Обнаружено во многих Обнаружено в некоторых Обнаружено в одиночном Максимально выражено Клеточная линия AnyB-клетки Дендритные клетки Гранулоциты МоноцитыNK-клетки Т-клетки Категория Обогащенная по происхождению Группа обогащенная Линия с усилением Низкая специфичность по линии Не обнаружено Обнаружено во всех Обнаружено во многих Обнаружено в одиночной Наивысшей экспрессии Область мозга AnyAmygdalaБазальные ганглии мозжечокКора большого мозга мозолистое тело Формирование гиппокампа Гипоталамус Средний мозг Обонятельная область Гипофиз Мосты и мозговое вещество РетинаТаламус Категория Обогащенная по региону Обогащенная по группе Улучшенная по региону Низкая специфичность по региону Не обнаружено Обнаружено во всех Обнаружено во многих Обнаружено в некоторых Обнаружено в одиночном Максимально выражено Область головного мозга Любая АмигдалаНазальные ганглии мозжечокКора головного мозга мозолистое тело Формирование гиппокампа ГипоталамусСредний мозг Обонятельная область Гипофиз Мосты и продолговатый мозг Ретина Спинной мозг Таламус Категория Обогащенная по региону Обогащенная по группе Улучшенная по региону Низкая специфичность по региону Не обнаружено Обнаружено во всех Обнаружено во многих Обнаружено в некоторых Обнаружено в одиночном Максимально выражено Рак Рак молочной железыРак маткиКолоректальный ракКолоректальный ракРак эндометрияГлиомаРак головы и шеиРак печениРак легкихРак легкихМеланомаРак яичниковРак поджелудочной железыРак предстательной железыРак почкиРак почкиРак почкиРак желудкаРак тестаРак щитовидной железы Рак уротелия Прогноз Благоприятный Неблагоприятный Путь Гидролиз ацил-КоА Метаболизм ацилглицеридов Аланин; метаболизм аспартата и глутамата, метаболизм аминосахаров и нуклеотидных сахаров, биосинтез аминоацил-тРНК, метаболизм андрогенов, метаболизм арахидоновой кислоты, метаболизм аргинина и пролина, метаболизм скорбата и альдарата, бета-окисление жирных кислот с разветвленной цепью (митохондриальные) (митохондриальные), окисление бета-ненасыщенных жирных кислот диоксидазы бета-н-6 диненасыщенные жирные кислоты (n-6) (пероксисомальные) Бета-окисление жирных кислот с четной цепью (митохондриальные) Бета-окисление жирных кислот с четной цепью (пероксисомальные) Бета-окисление жирных кислот с нечетной цепью (митохондрии) Бета-окисление фитановых кислот кислотное (пероксисомальное) Бета-окисление полиненасыщенных жирных кислот (митохондрии) Бета-окисление ненасыщенных жирных кислот (n-7) (митохондриальное) Бета-окисление ненасыщенных жирных кислот (n-7) (пероксисомальное) Бета-окисление ненасыщенных жирных кислот ( n-9) (митохондрии) Бета-окисление ненасыщенных жирных кислот (n-9) (пероксисомальный) Метаболизм бета-аланина Биосинтез желчных кислот Рециклинг желчных кислот Биоптерин me таболизм, метаболизм биотина, биосинтез группы крови, метаболизм бутаноатов, метаболизм С5-разветвленной двухосновной кислоты, карнитиновый челнок (цитозольный), карнитиновый челнок (эндоплазматический ретикуляр), карнитиновый челнок (митохондриальный), карнитиновый челнок (пероксисомальный), холестериновый, метаболический путь, биосинтез холестерина, биосинтез холестерина, биосинтез холестерина, путь биосинтеза, метаболизм, биосинтез холестерина, метаболизм, биосинтез холестерина, метаболизм, метаболизм Биосинтез гепарансульфата Деградация хондроитинсульфата Синтез CoA Метаболизм цистеина и метионина Метаболизм лекарственных препаратов Метаболизм эстрогенов Метаболизм эфирных липидов Реакции обмена / спроса Активация жирных кислот (цитозольный) Активация жирных кислот (эндоплазматическая ретикулярная цепь) Биосинтез жирной кислоты биосинтез (ненасыщенные) Десатурация жирных кислот (четная цепь) Десатурация жирных кислот (нечетная цепь) Удлинение жирных кислот (четная цепь) Удлинение жирных кислот (нечетная цепь) Окисление жирных кислот Метаболизм жирных кислот Формирование d гидролиз эфиров холестерина, метаболизм фруктозы и маннозы, метаболизм галактозы, биосинтез глюкокортикоидов, метаболизм глутатиона, метаболизм глицеролипидов, метаболизм глицерофосфолипидов, глицин; серин и треонин metabolismGlycolysis / GluconeogenesisGlycosphingolipid биосинтез-ganglio seriesGlycosphingolipid биосинтез-Globo seriesGlycosphingolipid биосинтез-лакто и neolacto seriesGlycosphingolipid metabolismGlycosylphosphatidylinositol (GPI) -anchor biosynthesisHeme degradationHeme synthesisHeparan сульфат degradationHistidine metabolismInositol фосфат metabolismIsolatedKeratan сульфат biosynthesisKeratan сульфат degradationLeukotriene metabolismLinoleate metabolismLipoic кислота metabolismLysine metabolismMetabolism из другой аминокислоты acidsMetabolism ксенобиотиков пути цитохром P450 Разное Метаболизм N-гликанов Метаболизм никотинатов и никотинамидов Метаболизм азота Метаболизм нуклеотидов Метаболизм O-гликанов Метаболизм жирных кислот омега-3 Метаболизм жирных кислот Омега-6 Метаболизм жирных кислот Окислительное фосфорилирование Пантотенат и КоА биосинтез Пуронинатный путь метаболизм глюконатин тирозин и триптофан biosynthesisPhosphatidylinositol фосфат metabolismPool reactionsPorphyrin metabolismPropanoate metabolismProstaglandin biosynthesisProtein assemblyProtein degradationProtein modificationPurine metabolismPyrimidine metabolismPyruvate metabolismRetinol metabolismRiboflavin metabolismROS detoxificationSerotonin и мелатонина biosynthesisSphingolipid metabolismStarch и сахароза metabolismSteroid metabolismSulfur metabolismTerpenoid магистральная biosynthesisThiamine metabolismTransport reactionsTriacylglycerol synthesisTricarboxylic цикл кислота и глиоксилат / дикарбоксилат metabolismTryptophan metabolismTyrosine metabolismUbiquinone synthesisUrea cycleValine; лейцин; Метаболизм витамина A Метаболизм витамина B12 Метаболизм витамина B2 Метаболизм витамина B6 Метаболизм витамина C Метаболизм витамина D Метаболизм витамина E Метаболизм ксенобиотиков Категория 9 1948 Доказательства на уровне белка Доказательства на уровне транскрипта Нет доказательств человеческого белка / транскрипта Оценка Доказательства на уровне белка Доказательства на уровне транскрипта Нет доказательств человеческого белка / транскрипта Оценка Доказательства на уровне белка Доказательства на уровне транскрипта Нет доказательств человеческого белка / транскрипта Оценка Доказательства на уровне белка Доказательства на уровне транскрипта Нет доказательств человеческого белка / транскрипта Оценка Доказательства на уровне белка Доказательства на уровне транскрипта Нет доказательств человеческого белка / транскрипта В атласе TissueCellPathologyBrainBlood — конц.иммуноанализ Кровь — конц. масс-спектрометрия кровь — горох детектированный Столбец 9: 1948 Позиция гена Оценка, специфичная для ткани Прогностическая надежность (IF) Надежность (IH) Функция контролера — Управление генерального ревизора Новая Зеландия Название: Логотип офиса контролера и генерального ревизора Название: Функция контроллера Каждый год правительство Новой Зеландии тратит более 110 миллиардов долларов из денег налогоплательщиков на товары и услуги, такие как больницы и школы. Эти деньги делятся между различными министерствами и ведомствами через бюджет, который утверждается парламентом. Для этого каждый министр просит у парламента определенную сумму денег, оговаривая, на что эти деньги будут потрачены. Это так называемые ассигнования. Присвоение — это просто власть тратить деньги. Эта сумма должна быть потрачена именно на эту вещь — больше нельзя тратить, и ни на что другое. Контролер в офисе генерального аудитора проверяет, что каждый департамент потратил деньги в соответствии с полномочиями — это как «сторожевой пёс» за государственными расходами. Это достигается путем ежегодного аудита каждого государственного департамента и ежемесячного отчета Казначейства. Если что-то не так — если отдел потратил больше, чем максимум, или потратил деньги на что-то, выходящее за рамки Ассигнований, то аудиторы сообщают об этом Контролеру. Несанкционированные расходы случаются несколько раз в год. Часто это связано с необходимостью покрытия непредвиденных расходов, но это не то, на что они сказали, что потратят деньги. Затем контролер обсуждает с отделом неутвержденные расходы. Затем генеральный директор департамента должен сообщить об этом своему министру, который должен объяснить парламенту несанкционированные расходы. Затем парламент должен утвердить расходы ретроспективно. Парламент принимает закон, согласно которому расходование средств является законным. В чрезвычайных обстоятельствах, если Контролер очень обеспокоен несанкционированными расходами, Контроллер может прекратить финансирование этого отдела. Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт