Действующие лица и исполнители:
Альберт Асадуллин, Андрей Смелов, Зоя Буряк/Юлия Башорина, Игорь Головин, Алексей Васильев/Андрей Дудин, Сергей Романюк/Станислав Казаку, Сергей Солодовников/Андрей Аверков, Ирина Горячева, Мария Капустинская, Александр Макин, Наталья Тарыничева/Евгения Юрьева, Наталья Внукова/Анна Титова, Антон Пулит/Михаил Соловьёв, Андрей Гульнев, Константин Чеховский, Никита Рогов, Любовь Островская/Анна Петросян

Музыкально-драматический спектакль.

Спектакль — лиричный рассказ о времени и человеческих судьбах. Пронзительная история города и страны! Но за сменами эпох — неизменной остаётся Душа города. Она не потеряна, не сломлена, не обескровлена! И это делает спектакль настоящим признанием в любви Петербургу!

Приглашаем Вас совершить путешествие сквозь время и окунуться в атмосферу советского Ленинграда. Годы войны и блокады, оттепель и советский новый год, веселое детство и полеты в космос 60-х, битломания 70-х и лихие 90-е. Проводниками в этом путешествии выступят заслуженный артист РСФСР Альберт Асадуллин, Андрей Смелов и дригие актеры лучших театров Санкт-Петербурга.

Вы услышите лучшие песни советских композиторов, увидите великолепные танцы и прекрасные декорации… Этот спектакль по праву можно назвать: МЮЗИКЛ УШЕДШЕЙ ЭПОХИ.

В спектакле звучат произведения: А. Пахмутовой, Н. Добронравова, И. Дунаевского, В. Соловьева-Седого, Н. Богословского, М. Фрадкина, Л. Ошанина, А. Галича, Д. Тухманова, П. Маккартни и др.

Продолжительность: 2 часа 30 минут. Спектакль идёт с одним антрактом.

Фото и видео

Райков Деніс Володимирович від НАЗК

Райков Деніс Володимирович

2019, Кандидата на посаду

Посада

Старший слідчий з ОВС відділу розслідування кримінальних проваджень слідчого управління ГУ ДФС у Київській області

Дата подачі

09 листопада 2020 р. 18:17

2019, Кандидата на посаду

Сума доходів декларанта

291 519,00  грн.

0,00  грн.

Сума грошових активів

0,00  грн.

Сума грошових активів родини

0,00  грн.

Площа земельних ділянок декларанта

—  м2

—  м2

Авто в декларанта та родини

БМВ 530D

Тип/Рік

Кандидата на посаду, 2019

Посада

Старший слідчий з ОВС відділу розслідування кримінальних проваджень слідчого управління ГУ ДФС у Київській області

Подана

09 листопада 2020 р. 18:17

Моніторити запит:

1.    Тип декларації та звітний період

Кандидата на посаду
особи, уповноваженої на виконання функцій держави або місцевого самоврядування (охоплює попередній рік) 2019

2.1.    Інформація про суб’єкта декларування

Прізвище: Райков

Ім’я: Деніс

По батькові (за наявності): Володимирович

Податковий номер: [Конфіденційна інформація]

Серія та номер паспорта громадянина України (ID-картка): [Конфіденційна інформація]

Унікальний номер запису в Єдиному державному демографічному реєстрі: [Конфіденційна інформація]

Дата народження: [Конфіденційна інформація]

Країна: Україна

Поштовий індекс: [Конфіденційна інформація] 

Місто, селище чи село: Київ / Україна

Тип: [Конфіденційна інформація]

Назва: [Конфіденційна інформація]

Номер будинку: [Конфіденційна інформація]

Номер корпусу: [Конфіденційна інформація]

Номер квартири: [Конфіденційна інформація]

Місце роботи або проходження служби (або місце майбутньої роботи чи проходження служби): ГУ ДФС у Київській області

Займана посада (або посада, на яку претендуєте): Старший слідчий з ОВС відділу розслідування кримінальних проваджень слідчого управління ГУ ДФС у Київській області

Тип посади: [Не застосовується]

Категорія посади: [Не застосовується]

Чи належите Ви до службових осіб, які займають відповідальне та особливо відповідальне становище, відповідно до статті 50 Закону України “Про запобігання корупції”? Слідчий

Чи належить Ваша посада до посад, пов’язаних з високим рівнем корупційних ризиків, згідно з переліком, затвердженим Національним агентством з питань запобігання корупції? Ні

Чи належите Ви до національних публічних діячів відповідно до Закону України “Про запобігання та протидію легалізації (відмиванню) доходів, одержаних злочинним шляхом, фінансуванню тероризму та фінансуванню розповсюдження зброї масового знищення”? Ні

2.

3.

Загальна інформація	Місцезнаходження	Вартість на дату набуття права або за останньою грошовою оцінкою	Інформація щодо прав на об’єкт
Вид об’єкта:Квартира Дата набуття права:31.10.2012 Загальна площа (м2): 37,8 Реєстраційний номер (кадастровий номер для земельної ділянки):[Конфіденційна інформація]	Країна:Україна Поштовий індекс:[Конфіденційна інформація] Населений пункт:Київ / Україна Адреса:[Конфіденційна інформація]	[Не застосовується]	Тип права: Інше право користуванняІнший тип: місце реєстрації та фактичне проживанняПрізвище: РайковІм’я: ДенісПо батькові: Володимирович Тип права: Інше право користуванняІнший тип: місце реєстрації та фактичне проживаннядружинаПрізвище: РайковаІм’я: Юлія По батькові: Віталіївна Тип права: Інше право користуванняІнший тип: місце реєстрації та фактичне проживаннядочкаПрізвище: РайковаІм’я: Домініка По батькові: Денісівна Тип права: ВласністьЮридична особа, зареєстрована в УкраїніНайменування: Шевченківська РДА в м. КиєвіКод в Єдиному державному реєстрі юридичних осіб, фізичних осіб – підприємців та громадських формувань:  37405111
Вид об’єкта:Квартира Дата набуття права:30.06.2005 Загальна площа (м2): 50 Реєстраційний номер (кадастровий номер для земельної ділянки):[Конфіденційна інформація]	Країна:Україна Поштовий індекс:[Конфіденційна інформація] Населений пункт:Київ / Україна Адреса:[Конфіденційна інформація]	[Не застосовується]	Тип права: Інше право користуванняІнший тип: місце реєстації та фактичне проживаннядочкаПрізвище: РайковаІм’я: Аліса По батькові: Денісівна Тип права: ВласністьГромадянин УкраїниПрізвище: ЛунькоІм’я: АннаПо батькові: АндріївнаДата народження: [Конфіденційна інформація]Податковий номер: [Конфіденційна інформація]Зареєстроване місце проживання: [Конфіденційна інформація]Місце фактичного проживання: [Конфіденційна інформація]
Вид об’єкта:Земельна ділянка Дата набуття права:19. 06.2008 Загальна площа (м2): 800 Реєстраційний номер (кадастровий номер для земельної ділянки):[Конфіденційна інформація]	Країна:Україна Поштовий індекс:[Конфіденційна інформація] Населений пункт:Гора / Бориспільський район / Київська область / Україна Адреса:[Конфіденційна інформація]	[Не застосовується]	Тип права: ВласністьПрізвище: РайковІм’я: ДенісПо батькові: Володимирович
Вид об’єкта:Земельна ділянка Дата набуття права:19.03.2008 Загальна площа (м2): 1200 Реєстраційний номер (кадастровий номер для земельної ділянки):[Конфіденційна інформація]	Країна:Україна Поштовий індекс:[Конфіденційна інформація] Населений пункт:Здвижівка / Бородянський район / Київська область / Україна Адреса:[Конфіденційна інформація]	[Не застосовується]	Тип права: ВласністьПрізвище: РайковІм’я: ДенісПо батькові: Володимирович
Вид об’єкта:Квартира Дата набуття права:20. 12.1996 Загальна площа (м2): 43 Реєстраційний номер (кадастровий номер для земельної ділянки):[Конфіденційна інформація]	Країна:Україна Поштовий індекс:[Конфіденційна інформація] Населений пункт:Київ / Україна Адреса:[Конфіденційна інформація]	[Не застосовується]	Тип права: Спільна власністьВідсоток, %: 50дружинаПрізвище: РайковаІм’я: Юлія По батькові: Віталіївна Тип права: Спільна власністьВідсоток, %: 50Громадянин УкраїниПрізвище: МарушкевичІм’я: ГалинаПо батькові: ВасилівнаДата народження: [Конфіденційна інформація]Податковий номер: [Конфіденційна інформація]Зареєстроване місце проживання: [Конфіденційна інформація]Місце фактичного проживання: [Конфіденційна інформація]
Вид об’єкта:Квартира Дата набуття права:25.08.2015 Загальна площа (м2): 53,7 Реєстраційний номер (кадастровий номер для земельної ділянки):[Конфіденційна інформація]	Країна:Україна Поштовий індекс:[Конфіденційна інформація] Населений пункт:Київ / Україна Адреса:[Конфіденційна інформація]	[Не застосовується]	Тип права: Спільна власністьВідсоток, %: 33,3дружинаПрізвище: РайковаІм’я: Юлія По батькові: Віталіївна Тип права: Спільна власністьВідсоток, %: 66,7Громадянин УкраїниПрізвище: МарушкевичІм’я: ГалинаПо батькові: ВасилівнаДата народження: [Конфіденційна інформація]Податковий номер: [Конфіденційна інформація]Зареєстроване місце проживання: [Конфіденційна інформація]Місце фактичного проживання: [Конфіденційна інформація]

4.

5.    Цінне рухоме майно (крім транспортних засобів)

6.   Цінне рухоме майно — транспортні засоби

7.

8.   Корпоративні права

9.   Юридичні особи, трасти або інші подібні правові утворення, кінцевим бенефіціарним власником (контролером) яких є суб’єкт декларування або члени його сім’ї

10.   Нематеріальні активи

11.   Доходи, у тому числі подарунки

12.

12.1.   Банківські та інші фінансові установи, у яких відкрито рахунки суб’єкта декларування або членів його сім’ї

13.

14.   Видатки та правочини суб’єкта декларування

15.    Робота за сумісництвом суб’єкта декларування

16.   Членство суб’єкта декларування в організаціях та їх органах

Документ підписано:

РАЙКОВ ДЕНІС ВОЛОДИМИРОВИЧ

ПІБ іншими мовами

Rajkow Denis Wolodymyrowytsch, Райков Деніс Володимирович, Rajkov Denis Volodimirovich, Raykov Denis Vladimirovich, Райков Денис Владимирович, Raykov Denis Volodymyrovytch, Raikov Denis Volodymyrovych, Raikov Denis Vladimirovich, Raykov Denis Volodymyrovych, Rajkov Denis Volodymyrovych, Rajkov Denis Volodymyrovyč, Raĭkov Denis Volodȳmȳrovȳch, Rajkov Denis Vladimirovich, Raicov Denis Volodymyrovych, Rajkov Denis Volodimirovič, Rajkov Denìs Volodimirovič

Республиканские комиссии при Правлении ХРО ВОС

Республиканская социально-бытовая комиссия.

Председатель комиссии:

Ветрова Юлия Валерьевна – член ВОС, ведущий специалист ХРО ВОС.

Члены комиссии:

Райков Денис Михайлович – член бюро Абаканской МО ВОС;
Теленкова Анастасия Дмитриевна – член правления ХРО ВОС, председатель Саяногорской МО ВОС;
Янаускас Наталья Александровна – член ВОС.

Республиканская комиссия по информационной работе.

Председатель комиссии:

Переплеткина Марина Валерьевна – член правления ХРО ВОС, председатель Черногорской МО ВОС.

Члены комиссии:

Алексеева Елена Валерьевна – член ВОС, помощник председателя ХРО ВОС;
Джумашева Лариса Иннокентьевна – член ВОС, ведущий методист ГБУК РХ «Хакасская республиканская специальная библиотека для слепых»;
Уракова Ольга Викторовна – член бюро Саяногорской МО ВОС.

Республиканская комиссия по работе с детьми.

Председатель комиссии:

Дорохина Татьяна Апполоновна – член правления ХРО ВОС, директор ГБУК РХ «Хакасская республиканская специальная библиотека для слепых».

Члены комиссии:

Гимп Светлана Юрьевна – член ВОС;
Кадамцева Наталья Вадимовна – член ВОС, групорг Черногорской МО ВОС.

Республиканская комиссия по культурно-массовой работе.

Председатель комиссии:

Шевцова Алёна Ивановна – член ВОС, художественный руководитель Клуба инвалидов по зрению – филиала ГАУ РХ «Центр культуры и народного творчества им. С.П. Кадышева».

Члены комиссии:

Голдобина Лолагул Атабаевна – член ВОС;
Скворцова Наталья Геннадьевна – член бюро Черногорской МО ВОС.

Республиканская комиссия по физкультурно-спортивной работе.

Председатель комиссии:

Якоби Наталья Александровна – член правления ХРО ВОС.

Члены комиссии:

Хомякова Мария Давыдовна – член правления ХРО ВОС;
Шпет Иван Николаевич – член ВОС, преподаватель физической культуры ГБОУ РХ «Школа-интернат для детей с нарушениями зрения».

Республиканская комиссия по работе с молодёжью.

Председатель комиссии:

Гомзев Иван Владимирович – член правления ХРО ВОС, председатель Абаканской МО ВОС.

Члены комиссии:

Левкут Ольга Сергеевна – член ВОС;
Лысаченко Юлия Александровна – член бюро Абаканской МО ВОС;
Штундер Галина Витальевна – член бюро Саяногорской МО ВОС.

Официальный сайт ГУП «Петербургский метрополитен»

Благодарим коллег-метрополитеновцев, проявивших мужество, профессионализм и стойкость

Сотрудникам Петербургского метрополитена, награжденным знаками «Почетный работник транспорта РФ», вручат государственные награды.

Машинист Александр Каверин представлен к награждению орденом Мужества, дежурная по станции Нина Шмелева – медалью «За спасение погибавших», инспектор Службы контроля на метрополитене Альберт Сибирских – медалью ордена «За заслуги перед Отечеством» 2 степени.

Кроме того, 10 сотрудников подземки представлены к награждению Благодарностью министра транспорта РФ. Это работники, которые также проявили большое мужество и выдержку в первые минуты после теракта. Среди них – бойцы аварийно-спасательных формирований Службы аварийных работ метрополитена Абрамов А.В. (начальник смены), Заерко В. В., Воронов П. Л., Козловский А. В., Разбегов Д. В., Волошин Д. Н. и Богуненко В. Н., фельдшеры поликлиники метрополитена Анастасия Колупаева и Маргарита Михайлова, оказывавшие первую медицинскую помощь пострадавшим до прибытия медиков, мастер Службы тоннельных сооружений Григорий Демидов.

Также руководство метрополитена выражает огромную благодарность сотрудникам, которые сделали все для того, чтобы сгладить первые последствия ситуации. Нельзя не перечислить поименно всех метрополитеновцев, которые участвовали в ликвидации чрезвычайной ситуации и восстановлении работы метро.

Это начальник станции «Технологический институт» Любовь Громова, работники Службы движения Надежда Сергеева, Ирина Поспелова, Ирина Степанова, Артем Оранский, Татьяна Иванова, Инна Обухова, Дмитрий Колосов, Олеся Гурьянова, Татьяна Степанова, Нина Багайдина, поездные диспетчеры Ирина Генкина, Анжелика Чепелкина, Елена Василевская, Елена Петрова, Татьяна Лис, Людмила Плаксина, Михаил Кулаков, Антон Колодин, Ирина Феоктистова, Екатерина Кудрина и Алиса Семенова.

Принимали участие по оперативной организации работы локомотивных бригад после ЧС: операторы л/п  — Сердюк А.Н., Шаронова В.Г., Лемешева В.В., Рябчикова Г.Н.; машинисты-инструкторы л/б — Андреев В.С., Русанов Д.В.; машинист электровоза — Кухаренок А.Н.; машинисты электропоезда — Якубов Е.М., Дмитриев А.А.; старший нарядчик л/б Шевченко М.П., нарядчик л/б Воронова Ю.В., заместитель начальника электродепо Юленков Н.Н.

Совместно с работниками электродепо «Выборгское» буксировку поврежденного состава в депо обеспечили помощник начальника Службы подвижного состава С.Б. Егоров, ревизор по безопасности движения С.В. Чикин, Главный инженер Службы подвижного состава – А.С. Лазарев.

Во время ночного технологического окна специалисты метрополитена сделали все, чтобы открыть движение и вернуть жителям и гостям Петербурга возможность быстро добраться до точки назначения. Грамотное и четкое восстановление электросетей в короткие сроки обеспечили сотрудники Службы электроснабжения – главный инженер Александр Мечтаев, замначальника Службы Сергей Васильев, Алексей Курбатов, Евгений Григорьев, Юрий Шевцов, Дмитрий Еремин, Александр Хлямков, Вячеслав Смирнов, Сергей Исаков, Денис Райков, Максим Симкин, Сергей Кулаков, Михаил Королько, Дмитрий Канашник, Сергей Геннадьевич Богданов, Александр Скворцов, Александр Григорьев, Михаил Роговнев, Сергей Александрович Богданов, Иван Пинчук, Виктор Арбузов, Александр Хорошилов, Игорь Степанов, Владимир Соловьев, Сергей Смирнов, Дмитрий Нелюбов, Евгений Лебеденко, Андрей Караев, Павел Коробкин, Роман Репин, Александр Коновалов, Максим Рубченко.

Удаление дыма и других последствий теракта обеспечили работники Электромеханической службы Александр Ходько, Александр Чайкин, Денис Лукин и Игорь Кузьмин, специалисты электродепо «Московское» Антон Чикалев, Анатолий Дмитриев и Андрей Фелисеев, электродепо «Выборгское» Осипов А.П., Котов В.Н., Кострыкин М.А., Ключка В.П., Мозин Р.В., сотрудники Службы специальных сооружений Александр Виноградов и Александр Янченко.

Непосредственно принимавшие участие при оказании помощи пострадавшим, ликвидации очагов возгорания работники электродепо «Выборгское»: машинисты электропоезда – Каверин А.Л., Кострыкин М.А., Ключка В.П., Шардин И.О.;  машинисты-инструктора л/б — Осипов А.П., Котов В.Н., Мозин Р.В.

Принимали участие по восстановлению работы Линии 2 метрополитена после ЧС — машинисты-инструктора л/б — Степанов В.В., Мирошниченко К.А.; машинист электропоезда Плотников С.А.

Принимали участие по оперативной организации работы локомотивных бригад после ЧС: операторы л/п  — Сердюк А. Н., Шаронова В.Г., Лемешева В.В., Рябчикова Г.Н.; машинисты-инструктора л/б — Андреев В.С., Русанов Д.В.; машинист электровоза — Кухаренок А.Н.; машинисты электропоезда — Якубов Е.М., Дмитриев А.А.; старший нарядчик л/б Шевченко М.П., нарядчик л/б Воронова Ю.В., заместитель начальника электродепо Юленков Н.Н.

Совместно с работниками электродепо «Выборгское» буксировку поврежденного состава в депо обеспечили помощник начальника Службы подвижного состава С.Б. Егоров, ревизор по безопасности движения С.В. Чикин, Главный инженер Службы подвижного состава – А.С. Лазарев. 

Ликвидировали последствия теракта и восстанавливали поврежденный участок пути в тоннеле работники Службы пути Михаил Колодкин (главный инженер), Алексей Апарин (замначальника Службы), Юрий Петров, Дмитрий Поздняков, Владимир Арчибасов, Кирилл Лебедев, Равиль Ибрагимов, Павел Залесский, Александр Родин, Александр Коновалов, Юрий Слепнев, Дмитрий Назаренко, Александр Котунов, Алексей Косоногов, Андрей Плиткин, Сергей Умаров.

Аварийно-восстановительными работами занимались в ночь на 4 апреля специалисты Службы аварийных работ Швец С. В. (начальник Службы), Аксенов А. Ю. (замначальника Службы), Михин С. Н. (замначальника Службы), Шабанов М. В.

Аварийно-спасательное формирование (АСП-2): Афанасенко Д. Е., Шмаков И. С., Смирнов И. А., Шадрин А. Е.

Аварийно-спасательное формирование (АСП-3): Петров И. А.

Участок аварийно-восстановительных формирований подвижного состава (электродепо «Автово»): Камбаров К. В., Пронин А. Е., Чивкин М. В., Бедерштедт М. В., Курбатов А. А., Фанасутин М. Д.

Участок аварийно-восстановительных формирований подвижного состава (электродепо «Северное»):  Бочищев А. Ю., Ибатуллин Р. З., Цветков В. Р., Кеввай В. А., Любимов В. Н.

Участок аварийно-восстановительных формирований информационных технологий и коммуникаций: Ващук Д. И., Буднов С. К., Буйнов Д. С., Маковицкий А. Д., Устюшенков С. В., Баскаков Д. В.

Участок аварийно-восстановительных формирований пути: Соколовский П. И., Макаренко С. М., Ермаков К. А., Никарев С. М., Григорьев С. В., Никифоров Н. С., Большаков В. П., Баранов В. Ю., Карасев А. В.

Участок аварийно-восстановительных формирований электромеханический: Егоров А.В., Ковалев Д.С., Аверьянов А.Ю., Кирилюк В.И., Рысев Д.Н., Виноградов А.А., Ершов Г.В., Колобов А.Б. Анужис Д.И., Можаев Е.А., Чмыхов С.В., Нагорный А.В., Баринков Д.М., Григорьев А.И., Иванов П.С.

Участок аварийно-восстановительных формирований тоннельных сооружений: Кудрявцев А.Н., Бучнев В.В., Томин А.Ю., Баскаков В.В., Петров А.А.

Участок аварийно-восстановительных формирований сигнализации, централизации и блокировки: Ефимов В.В., Константинов К.Д., Калинин К.Б., Ложеницын И.А., Аникин И.В., Дынькин М.И., Никитин С. Н., Карамышев А.В., Команов Н.А., Абушкевич В.А.

Автотранспортный участок: Селезнев И.В.

Восстановлением систем сигнализации, централизации и блокировки занимались специалисты Службы Ш (СЦБ) Александр Трофимов, Алексей Кашин, Дмитрий Кирпиченков, Алексей Агурьянов, Дмитрий Еремин, Александр Савельев, Алексей Крячок, Евгений Пчеловодов, Дмитрий Таратынов, Николай Тарасов, Иван Снурницын, Александр Гринев, Максим Рыцарев, Александр Никитин, Андрей Петрушкин, Илья Пономарев, Андрей Воробьев, Николай Сурков, Сергей Михеев, Павел Котов, Евгений Беренев.

Сразу же после прихода поврежденного взрывом состава на станцию «Технологический институт» первую помощь раненым оказали работники участка теплового контроля букс (ТКБ) и участка связи Захар Лукьянов, Максим Куракин, Константин Алексеев, Евгений Куралесов, Альберт Кадиев, Алексей Романов, Егор Шумский, Павел Андреев, Сергей Ламакин, Александр Савельев, Александр Новоселов.

Восстановлением и настройкой оборудования устройств контроля прохода в тоннель УКТП занимались сотрудники Службы информационных технологий Хрисанков П. Н., Саливончик А. А., Воронин А. И., Малашков А. М. и Ключников О. А.

Материал интернет-газеты «Фонтанка.ру» о героических действиях фельдшеров метрополитена Анастасии Колупаевой и Маргариты Михайловой в первые минуты после взрыва: http://www.fontanka.ru/2017/04/06/142/

Анастасия Колупаева и Маргарита Михайлова

Валерий Райков и Денис Азаров, руководитель и художественный руководитель … Новости Фото

Соглашение о легком доступе

Следующие объекты содержат неизданный и / или ограниченный контент.

Изображения, помеченные как Загрузки с легким доступом не включены в ваш Премиум доступ или пакет подписки с Getty Images, и вам будет выставлен счет за любые изображения, которые вы используете.

Загрузки с легким доступом позволяют быстро загружать изображения в высоком разрешении без водяных знаков. Если у вас нет письменного соглашения с Getty Images, в котором указано иное, загрузки с легким доступом предназначены для совместных целей и не лицензируются для использования в окончательном проекте.

Ваша учетная запись Easy-Access (EZA) позволяет сотрудникам вашей организации загружать контент для следующих целей:

• Испытания
• Образцы
• Композиты
• Макеты
• Черновой пропил
• Предварительные правки

Он отменяет стандартную составную онлайн-лицензию для неподвижных изображений и видео на веб-сайте Getty Images.Учетная запись EZA не является лицензией. Чтобы завершить проект с использованием материалов, которые вы загрузили из своей учетной записи EZA, вам необходимо получить лицензию. Без лицензии дальнейшее использование невозможно, например:

• презентации фокус-групп
• внешние презентации
• финальных материалов, распределенных внутри вашей организации
• любые материалы, распространяемые за пределами вашей организации
• любые материалы, распространяемые среди населения (например, реклама, маркетинг)

Поскольку коллекции постоянно обновляются, Getty Images не может гарантировать, что какой-либо конкретный элемент будет доступен до момента лицензирования. Пожалуйста, внимательно ознакомьтесь с любыми ограничениями, сопровождающими Лицензионные материалы на веб-сайте Getty Images, и свяжитесь с вашим представителем Getty Images, если у вас возникнут вопросы по ним. Ваша учетная запись EZA останется в силе в течение года. Представитель Getty Images обсудит с вами продление.

Нажимая кнопку «Загрузить», вы принимаете на себя ответственность за использование неизданного контента (включая получение любых разрешений, необходимых для вашего использования) и соглашаетесь соблюдать любые ограничения.

Использование программного обеспечения с открытым исходным кодом и облачной инфраструктуры для оптимизации параметров модели в нейробиологии

Чтобы дать практический опыт разработки реальных оптимизаций с использованием API BluePyOpt, в этом разделе представлены пошаговые руководства для трех сценариев использования. Первый — это оптимизация модели нейрона одного компартмента, второй — оптимизация современной морфологически детализированной модели нейрона, а третий — оптимизация модели синаптической пластичности. Все последующие примеры предполагают единицы измерения NEURON по умолчанию, т. Е. Мс, мВ, нА, мкФ см-2 и т. Д. (Carnevale and Hines, 2008).

4.1. Однокомпартментная модель

Первый вариант использования показывает, как настроить оптимизацию однокомпартментной модели нейрона с двумя свободными параметрами: максимальные проводимости натриевых и калиевых ионных каналов Ходжкина-Хаксли. Этот пример служит введением для пользователя в концепции программирования в BluePyOpt. В качестве бэкэнда он использует симулятор NEURON.

Сначала нам нужно импортировать модуль верхнего уровня bluepyopt . В этом примере также будут использоваться функции электрофизиологии BluePyOpt, поэтому нам также необходимо импортировать подпакет bluepyopt.ephys .

импорт bluepyopt as bpop

импорт bluepyopt.ephys as ephys

Затем мы загружаем морфологию из файла. По умолчанию морфология в NEURON имеет следующие секционные списки : соматические, аксональные, апикальные и базальные. Мы создаем объект Location (в частности, объект NrnSecListLocation ), который указывает на список соматических разделов.Этот объект будет использоваться позже, чтобы указать, где должны быть добавлены механизмы и т. Д.

morph = ephys.morphologies.NrnFileMorphology

( ‘simple.swc’ )

somatic_loc = ephys.locations.NrnSeclistLocation

( «соматический» , seclist_name = ‘Somatic’ )

Теперь мы можем добавить ионные каналы к этой морфологии. Сначала мы добавляем к соме механизм NEURON Ходжкина-Хаксли по умолчанию, как показано ниже.

hh_mech = ephys.mechanisms.NrnMODMechanism (

name = ‘hh’ ,

префикс = ‘hh’ ,

местоположений = [] somatic_loc [] somatic_loc)

Имя аргумент может быть выбран пользователем и должен быть уникальным для всех механизмов. Строка аргумента префикса должна соответствовать полю SUFFIX в файле описания NEURON NMODL (Carnevale and Hines, 2006) канала.Аргумент location указывает, в какие разделы должен быть добавлен механизм.

Далее нам нужно указать параметры модели. Параметр может находиться в двух состояниях: замороженном и незамороженном. Когда параметр заморожен, он имеет точное известное значение, в противном случае у него есть четко определенные границы, но точное значение еще не известно. Параметр для удельной емкости сомы будет фиксированным значением.

cm_param = ephys.parameters.NrnSectionParameter (

name = ‘cm’ ,

param_name = ‘cm’ ,

value = 1.0,

местоположений = [ somatic_loc ] ,

заморожено = True )

Здесь param_name относится к имени параметра в пространстве имен симулятора NEURON, тогда как name - это указанный пользователем псевдоним, используемый в BluePyOpt.

Два параметра, которые представляют максимальную проводимость натриевых и калиевых каналов, должны быть оптимизированы и поэтому указаны как заморожено = False , т.е.е., незамороженный, и границы для каждого предоставляются с аргументом bounds .

gnabar_param = ephys.parameters.

NrnSectionParameter (

name = 'gnabar_hh' ,

param_name = 'gnabar_hh' ,

местоположений = [] 957somatic_loc [ 0,05, 0,125 ] ,

заморожено = Ложь )

gkbar_param = ephys.parameters.NrnSectionParameter (

name = 'gkbar_hh' ,

param_name = 'gkbar_hh' ,

bounds = [ 0,01, 0,075

0]

заморожено = False )

Для создания шаблона ячейки мы передаем все эти объекты конструктору модели.

simple_cell = ephys.cellmodels.NrnCellModel (

name = 'simple_cell' ,

morph = morph,

mechs = [ hh_mech ] ,

cm = 900_param_paramab [параметры] , gkbar_param ] )

Для оптимизации параметров ячейки нам дополнительно необходимо создать объект CellEvaluator . Этот объект должен знать, какие протоколы внедрять, какие параметры оптимизировать и как вычислять оценку, поэтому сначала мы создадим объекты, которые определяют эти аспекты.

soma_loc = ephys.locations.NrnSeclistLocation (

name = 'soma' ,

seclist_name = 'somatic' ,

, comp_index3 = 0, )

Для каждого шага протокола мы добавляем стимул ( NrnSquarePulse ) и запись ( CompRecording ) в соме.

sweep_protocols = {}

для имя_протокола, амплитуда в [ ( ‘step1’ , 0. 01),

( 'step2' , 0,05) ] :

стим = ephys.stimuli.NrnSquarePulse (

step_amplitude = амплитуда,

step_delay =

step_duration = 50,

location = soma_loc,

total_duration = 200)

rec = ephys.recordings.CompRecording (

name = '% s.soma.v ’ % имя_протокола,

расположение = soma_loc,

переменная = ‘v’ )

протокол = ephys.protocols.SweepProtocol

(имя_протокола, [ стим ] , [ rec ] )

sweep_protocols [ protocol.name ] = протокол

Аргумент step_amplitude NrnSquarePulse указывает амплитуду текущего импульса, а step_delay , step_duration и total_duration задают время начала, длину и общее время моделирования. Наконец, мы создаем комбинированный протокол, который инкапсулирует оба текущих импульсных протокола.

twostep_protocol = ephys.protocols.SequenceProtocol

( «двухступенчатый» , протоколов = sweep_protocols)

Теперь, чтобы вычислить оценку модели, которая будет использоваться алгоритмом оптимизации, мы определяем объективные объекты. В этом примере наша цель - сопоставить функцию eFEL «Spikecount» с указанными значениями для обеих амплитуд инжекции тока.В этом случае мы создадим по одной цели для каждой функции (дополнительную информацию об этой цели см. В Разделе 4.2.3). EFEL позволяет выполнять функции, требующие нескольких трассировок, например одновременную регистрацию соматического и дендритного напряжения. Следовательно, аргумент record_names принимает словарь, где ключи являются местоположениями записи. Ключ пустой строки обозначает основное местоположение, в данном случае сома.

efel_feature_means = { ‘step1’ : { ‘Spikecount’ : 1},

‘step2’ : { ‘Spikecount’ : 5}}

целей = []

для имя_протокола, протокол в протоколах

. iteritems ():

tim_start = protocol.stimuli [ 0 ] .step_delay

tim_end = stim_start +

protocol.stimuli [ 0 _ 957

efel_feature_means [ имя_протокола ] .iteritems ():

feature_name = '%SS' % (имя_протокола,

efel_feature_name)

feature = ephys.efeatures.eFELFeature (

feature_name,

efel_feature_name = efel_feature_name,

record_names = { ‘’ : ‘% S.soma.v’ %

имя_протокола},

стим_старт = стим_старт,

стим_д = стим_ конец,

exp_mean = среднее значение,

exp_std = 0,05 * среднее значение) .Объективы. SingleObjective (

feature_name,

feature)

объективов. добавить (цель)

Затем мы передаем эти определения цели объекту ObjectivesCalculator , вычисляем общие баллы по ответу протокола.

obj_calc = ephys.scorecalculators.

ObjectivesCalculator (цели)

Наконец, мы можем объединить все вместе в CellEvaluator .Конструктор CellEvaluator имеет поле param_names , которое содержит (упорядоченный) список имен параметров, которые используются в качестве входных (и будут установлены позже).

cell_evaluator = ephys.evaluators.CellEvaluator (

cell_model = simple_cell,

param_names = [‘gnabar_hh’ , ‘Gkbar_hh’] ,

fitness_protocols = Протоколы,

fitness_calculator = obj_calc)

Теперь, когда у нас есть шаблон ячейки и средство оценки для этой ячейки, можно создать и запустить объект IBEADEAPOptimisation . Как эволюционный алгоритм, алгоритм IBEA развивает популяцию через последовательные поколения. Для каждого поколения или итерации из выбранных родителей предыдущего поколения создается набор потомков. При настройке алгоритма мы можем указать размер потомственной популяции и максимальное количество поколений.

optimisations = bpop.deapext.optimisations.

IBEADEAPOptimisation (

оценщик = cell_evaluator,

offspring_size = 100)

final_pop, hall_of_fame, logs, hist =

.run (max_ngen = 10)

Через короткое время (примерно 4 минуты на одном ядре Intel Core i5 2,9 ГГц) оптимизация возвращает окончательную популяцию, зал славы (отсортированный по сумме целей), журнал, а также объект, содержащий историю популяции во время выполнения алгоритма. На рисунке показаны результаты в графической форме. Как и ожидалось, решение проблемы оптимизации не единственное. Несколько отдельных людей (рисунок) имеют высшую оценку 0.Мы можем визуализировать область пространства решений, исследуемую алгоритмом, используя график с треугольной сеткой (рисунок).

Результаты оптимизации однокамерной модели. (A) Верхние графики: светло-голубые кривые напряжения, записанные во время двух различных вводов ступенчатого тока для всех обнаруженных лиц, у которых сумма целей равна нулю. Темно-синим цветом показан пример одного из этих людей. Целевыми задачами Шага 1 и Шага 2 были 1 и 5 потенциалов действия соответственно.Нижний график: эволюция суммы минимальных целей в течение 10 поколений эволюционного алгоритма. (B) Треугольная сетка пространства параметров. Каждая точка сетки - это точка, в которой алгоритм оценивал человека. Ось X и Y представляют значения максимальной проводимости натрия и калия соответственно (единицы См / см2). Цвет представляет собой среднее значение трех точек каждого треугольника. Смещение 1 было добавлено к логарифмической шкале цветных полос для целей визуализации.Кружками обозначены решения с целевой суммой 0.

4.2. Пирамидная клетка неокортекса

Наш второй вариант использования представляет собой более сложный пример, демонстрирующий оптимизацию морфологически детализированной модели пирамидных клеток с толстым слоем 5 (L5PC) из неокортекса (рисунок). В этом примере используется порт BluePyOpt для современных методов оптимизации модели L5PC, описанных в Markram et al. (2015). Оригинальная модель доступна в Интернете на портале сотрудничества в области неокортикальных микросхем (Ramaswamy et al., 2015). Мы не будем описывать здесь полный сценарий оптимизации из-за его сложности. Полный код доступен на сайте BluePyOpt. Что мы сделаем здесь, так это подчеркнем особенности этой модели по сравнению с вводной оптимизацией однокомпонентной модели. В качестве первой проверки и отправной точки мы запустили модель BluePyOpt с исходными значениями параметров из Ramaswamy et al. (2015), как показано на рисунке.

Модель L5PC, смоделированная BluePyOpt, со значениями параметров из Markram et al.(2015) . (A) Морфологическая реконструкция L5PC, используемая в модели, полученной из портала NMC (Ramaswamy et al., 2015). (B) Следы напряжения, записанные в соме и дендритах (dend1 660 мкм, dend2 800 мкм от сомы в апикальном стволе). (C) Объективные оценки для модели, рассчитанные на основе экспериментального среднего и стандартного отклонения.

Для наглядности код настройки параметров, задачи и алгоритма оптимизации разбит на отдельные модули.Значения конфигурации сохраняются и считываются из файлов JavaScript Object Notation JSON .

4.2.1. Параметры

Очевидно, что параметры этой модели, как показано в таблице, намного превосходят по количеству параметры однокомпонентного варианта использования. Параметры, отмеченные как замороженные, остаются неизменными на протяжении всей оптимизации. Оптимизируемые параметры - это максимальная проводимость ионных каналов и два значения, относящиеся к кальциевой динамике. Расположение параметров основано на именах списков секций, при этом NEURON автоматически назначает секции соматическим, аксональным, апикальным и базальным спискам секций при загрузке морфологии.

Таблица 1

Список параметров для L5PC, пример .

Важным аспектом этой модели нейрона является неравномерное распределение проводимости определенных ионных каналов.Например, установлено, что проводимость h-канала экспоненциально увеличивается с расстоянием от сомы (Kole et al., 2006) следующим образом.

soma_loc = ephys.locations.NrnSeclistLocation (

seclist_name = 'somatic' ,

seclist_index = 0,

seg_x = 0.5000

origin = soma_loc,

distribution = '(-0.8696 +

2.087 * math.exp (({distance}) * 0.0031)) * {value} ')

параметр = ephys.parameters.NrnRangeParameter (

name = ' gIhbar_Ih. apical ',

param_name = ' gIhbar_Ih '

value_scaler = exponential_scaler,

значение = 8e-5,

заморожено = True ,

apical_loc ] ))

4.2.2. Протоколы

Во время оптимизации модель оценивается с использованием трех квадратных токовых ступенчатых стимулов, применяемых и записываемых в соме. Для этих протоколов удерживающий ток также применяется в течение всего стимула, амплитуда которого такая же, как и в экспериментах in vitro , чтобы поддерживать ячейку при стандартизованном мембранном напряжении перед подачей ступенчатого тока.

Другой протокол стимула проверяет потенциал обратного распространения ( bAP ) путем стимуляции сомы очень коротким импульсом и измерения высоты и ширины bAP на расстоянии 660 и 800 мкм от сомы в апикальном дендрите .Это уточняется следующим образом.

для loc_name, loc_distance в [ ( ‘dendloc1’ , 660),

( ‘dendloc2’ , 800) ] :

loc = ephys.locations.

NrnSomaDistanceCompLocation (

name = loc_name,

soma_distance = loc_distance)

record = nrpel.recordings.CompRecording (

name = ‘bAP.% S.v’% (loc_name),

location = loc)

4.2.3. Задачи

Для каждого из четырех стимулов, определенных выше, рассчитывается набор электронных характеристик (таблица). Затем они сравниваются с теми же характеристиками, извлеченными из экспериментальных данных. Как описано в Markram et al. (2015) были выполнены эксперименты, в которых эти и другие протоколы применялись к L5PCs in vitro . Для этих ячеек были извлечены одни и те же eFeatures и вычислено среднее значение μ _exp и стандартное отклонение σ _exp .Целевые значения bAP взяты из Larkum et al. (2001).

Таблица 2

Список eFeatures для примера L5PC, полученный из экспериментов .

Для каждого значения функции f _модель рассчитывается одна объективная оценка:

objective = | μexp − fmodelσexp |

согласно Druckmann et al.(2007). Этот подход нормализует все объективные оценки по общей шкале, позволяя их комбинировать независимо от единиц, и взвешивает конкретные цели в соответствии с изменчивостью характеристик.

4.2.4. Оптимизация

Для оптимизации этой модели соты нам потребовалось значительно больше вычислительных ресурсов. Цель состояла в том, чтобы найти решение, объективные значения которого находятся в пределах примерно 3 стандартных отклонений от экспериментального среднего. Для этого мы прогнали 100 поколений с размером потомства в соответствии с генетическим алгоритмом 100 особей (рисунок).Оценка этих 100 человек была распараллелена на 50 ядрах ЦП (Intel Xeon 2,60 ГГц) с помощью SCOOP, и ее выполнение заняло около 4 часов.

Результаты оптимизации модели L5PC с использованием BluePyOpt . Подобно рисунку, с десятью основными объективными значениями, найденными BluePyOpt, и лучшим из них, нанесенным более темным (B) Объективные оценки для лучших объективных значений, найденных BluePyOpt. Цель алгоритма - минимизировать эти значения. (C) Разнообразие параметров в пространстве решений.Значения параметров показаны для эталонной модели (красные крестики), лучших (синие кресты), 10 лучших участников (черные точки) и всех лиц со всеми целями ниже 5 (серые точки). Горизонтальные линии (черные) представляют границы параметров, когда нижняя линия отсутствует, граница равна 0. (D) Развитие оптимизации L5PC, которая нашла модель в (A) . График показывает минимальный, максимальный и средний баллы, полученные в последовательных поколениях эволюционного алгоритма.

Был найден разнообразный набор приемлемых решений (рисунок).На рисунке показаны 10 лучших решений в зале славы (по сумме целей). Лучшее решение имеет объективные значения, которые находятся в том же диапазоне, что и эталонная модель (рисунки,). Профиль объективных оценок для этих двух моделей не совпадает, что показывает, что существует несколько решений, которые в одинаковой степени соответствуют экспериментальным данным. На рисунке показано сравнение оптимизированной модели с эталонной при введении тока гауссовского шума (не используется во время оптимизации).

Сравнение решений модели L5PC, найденных BluePyOpt, с эталонной моделью . Вверху: в модели введен гауссов шумовой ток. В центре: растровый график реакции модели на подачу шумового тока. Внизу: Отклик напряжения моделей на подачу шумового тока. Красным цветом обозначены параметры модели Markram et al. (2015), светло-синим цветом показаны 10 лучших людей, найденные BluePyOpt, темно-синим - лучшие люди. Рисунок, как у Pozzorini et al. (2015).

4.3. Пластичность, зависящая от времени всплеска (STDP), модель

Платформа BluePyOpt была разработана так, чтобы быть универсальной и широко применимой к широкому кругу задач оптимизации нейробиологии.В этом варианте использования мы демонстрируем эту универсальность, используя BluePyOpt для оптимизации параметров модели STDP на основе кальция (Graupner and Brunel, 2012) для сводной статистики экспериментов in vitro и (Nevian and Sakmann, 2006). То есть мы показываем, как подогнать модель к литературным данным, которые обычно указываются как среднее значение и стандартная ошибка среднего (SEM) величины потенциации (депрессии), вызванной одним или несколькими протоколами стимуляции.

В серии экспериментов, выполненных Невианом и Сакманном (2006), пресинаптический потенциал действия (ПД) сочетается со всплеском трех постсинаптических ПД, чтобы вызвать либо долгосрочную потенциацию (ДП), либо долгосрочную депрессию ( LTD) постсинаптического ответа нейрона.Разница во времени Δ t между пресинаптическим AP и постсинаптическим всплеском определяет направление изменения: всплеск, незадолго до пресинаптического AP вызывает LTD с пиком при Δ t = -50 мс; Напротив, всплеск вскоре после пресинаптического AP приводит к LTP с пиком на Δ t = +10 мс (Nevian and Sakmann, 2006).

Модель, предложенная Граупнером и Брюнелем (2012), предполагает бистабильные синапсы с пластичностью их абсолютной эффективности, управляемой постсинаптической кальциевой динамикой.То есть каждый синапс находится либо в состоянии с высокой проводимостью, либо в состоянии с низкой проводимостью; затем потенцирование и депрессия переводятся в перевод определенной части синапсов из состояния с низкой проводимостью в состояние с высокой проводимостью и наоборот; синапсы переключаются из одного состояния в другое в зависимости от времени, проведенного постсинаптическими переходными процессами кальция выше порога потенциации (депрессии). Следуя Graupner and Brunel (2012), модель описывается как

τdρdt = −ρ (1 − ρ) (ρ⋆ − ρ) + γp (1 − ρ) Θ [c (t) −θp] −γdρ Θ [c (t) −θd] + шум (t)

(1)

dcdt = −cτCa + Cpre∑iδ (t − ti − D) + Cpost∑jδ (t − tj)

(2)

где ρ - абсолютная синаптическая эффективность, ρ _⋆ разграничивает области притяжения потенцированного и депрессивного состояний, γ _p (γ _d ) - скорость потенцирования (депрессии), Θ - показатель Хевисайда. функция, θ _p (θ _d ) - порог потенцирования (депрессии), шум ( t ) - шум, зависящий от активности.Постсинаптическая концентрация кальция описывается процессом c с постоянной времени τ _Ca . C _до - это переходный процесс кальция, вызванный пресинаптическим всплеском, происходящим в момент времени t _i , с задержкой D для учета медленной активации NMDAR, тогда как C _после является кальциевый переходный процесс, вызванный постсинаптическим спайком, происходящим в момент времени t _j .

Для протоколов периодической стимуляции, таких как Nevian и Sakmann (2006), вероятность синаптического перехода может быть легко рассчитана аналитически (Graupner and Brunel, 2012), что позволяет оценить степень потенциации (депрессии), вызванной протоколом стимуляции, без фактически запускает любые нейронные симуляции. Величина потенцирования (депрессии), полученная с помощью различных протоколов in vitro , становится целью оптимизации.

Небольшой модуль Python stdputil , вычисляющий эту модель, доступен в разделе примеров на веб-сайте BluePyOpt.Для оптимизации этой модели необходимо определить только класс Evaluator , который реализует функцию оценки:

класс GraupnerBrunelEvaluator (bpop.evaluators.

Evaluator):

def __init__ ( self ):

super (GraupnerBrunelEvaluator 9. __init__ ()

# Параметры модели Граупнера-Брунеля и

границ

# Из Graupner and Brunel (2012)

self .graup_params = [ ( 'tau_ca' , 1e-3,

100e-3),

('C_pre', 0,1, 20,0),

( 'C_post' , 0,1, 50,0 ),

( 'gamma_d' , 5.0, 5000.0),

( 'gamma_p' , 5.0, 2500.0),

( 'sigma' , 0.35, 70,7),

( 'тау' , 2,5, 2500,0),

( 'D' , 0,0, 50e-3),

( 'b' , 1.0, 100.0) ]

self .params = [ bpop.parameters.Parameter

(param_name, bounds = (min_bound,

max_bound))

для имя_парам, min_bound,

max_bound Самостоятельно .

graup_params ]

self .param_names = [ имя параметра для параметр в

self .params ]

self .protocols, сам .sg, self .stdev,

self .stderr = \

stdputil.load_neviansakmann ()

self .цели = [ bpop.objectives.Objective

(protocol.prot_id)

для протокол в себе . протоколы ]

def get_param_dict ( self , param_values):

возврат gbParam ( zip ( self .param_names,

param_values))

def compute_synaptic_gain_with_lists ( self ,

param_values):

param_dict =

self .get_param_dict (param_values)

syn_gain = [ stdputil.protocol_outcome

(протокол, param_dict) \

для протокол в себе . протоколы ]

возврат syn_gain

def Assessment_with_lists ( self , param_values):

param_dict =

self .get_param_dict (param_values)

err = []

для Протокол , SG, stderr в

zip ( self .protocols , self .sg,

self .stderr):

res = stdputil.protocol_outcome (протокол,

param_dict)

ошиб. добавить ( numpy .abs (sg - res) / stderr)

возврат err

С определенным оценщиком запуск оптимизации становится таким же простым, как:

оценщик = GraupnerBrunelEvaluator ()

opt = bpop.deapext.optimisations.

IBEADEAPOptimisation (GraupnerBrunelEvaluator ())

results = opt.run (max_ngen = 200)

На рисунке показаны результаты оптимизации. Как и в других случаях использования, алгоритм находит большой набор приемлемых решений.

Результаты подгонки STDP . (A) Сравнение результатов моделирования и экспериментов; модели соответствуют имеющимся данным in vitro и предсказывают результат по отсутствующим точкам. Светло-голубым цветом обозначены модели, созданные людьми, у которых значения пригодности находятся в пределах одной стандартной ошибки среднего из экспериментальных данных in vitro . Темно-синим цветом обозначена лучшая модель, наиболее близкая ко всем экспериментальным данным. Экспериментальные данные Nevian и Sakmann (2006) оцифрованы с использованием Rohatgi (2015). (B) Переходные процессы кальция, генерируемые лучшей моделью (A) для каждого протокола стимуляции. Пороги потенцирования и депрессии, θ _p и θ _d соответственно, обозначены пунктирными линиями. (C) Эволюция оптимизации STDP, которая нашла в модели (A) . Минимальные и средние баллы, полученные в последовательных поколениях эволюционного алгоритма.

Канада высылает болгарского дипломата за шпионаж

ОТТАВА (AP) _ В понедельник правительство заявило, что болгарский дипломат, находящийся сейчас в отпуске на родине, не может вернуться в Канаду, потому что он занимался деятельностью, ″ несовместимой с его консульским статусом ″, дипломатическим термином за шпионаж .

Министерство иностранных дел заявило, что обратилось к болгарскому посольству с просьбой отменить возвращение Райкова Ивана Делибалтова, помощника торгового представителя генерального консульства в Торонто.

″ На основании информации, полученной от Канадской службы безопасности и разведки, правительство Канады пришло к выводу, что г-н Делибальтов занимался деятельностью, несовместимой с его консульским статусом », - говорится в пресс-релизе министерства.

″ Эти действия, связанные со сбором информации, к которой г-н.У Делибалтова не было санкционированного доступа ″, и поэтому он был объявлен персоной нон грата, - говорится в сообщении.

Ни Министерство иностранных дел, ни служба безопасности не стали вдаваться в подробности этого заявления. Поздно вечером в понедельник в посольстве Болгарии в Оттаве не было дипломатических сотрудников, которые могли бы дать комментарии.

Денис Комо, официальный представитель министерства иностранных дел, сказал, что не знает, сколько времени Делибальтов находится в Канаде и когда произошли предполагаемые действия. Министр иностранных дел Джо Кларк сейчас совершает поездку по нескольким странам Юго-Восточной Азии.

Джерри Каммингс, пресс-секретарь службы безопасности, подтвердил, что Делибалтов был первым дипломатом, высланным после того, как гражданское агентство заменило Королевскую канадскую конную полицию в качестве агентства, отвечающего за национальную безопасность.

Последними известными дипломатами, высланными из Канады за шпионскую деятельность, были советский торговый представитель Виктор Цековский и Анатолий Солусав, сотрудник Международной организации гражданской авиации, оба базирующиеся в Монреале.В сентябре 1983 года они были уволены по обвинению в попытке украсть секреты высоких технологий.

Роберт Каплан, в то время генеральный прокурор, сказал, что Канада и несколько союзников изучают способы защиты своих высоких технологий от того, что он назвал «очень значительным» ростом шпионажа.

Западные эксперты утверждают, что шпионы советского блока начали охоту за высокими технологиями после того, как президент Рональд Рейган прекратил экспорт передовых технологий в Советский Союз в декабре 1981 года в знак протеста против объявления военного положения в Польше.

Хотя общий запрет был снят в ноябре 1982 года, западные продажи высоких технологий Восточному блоку по-прежнему исключают оборудование, которое можно было бы использовать в военных целях.

Советскому дипломату Михаилу Абрамову было приказано покинуть Канаду в 1982 году за попытку купить ограниченное использование высокотехнологичного оборудования у бизнесмена из Нью-Брансуика. Самым большим высылкой было 13 сотрудников советского посольства в 1978 году.

Украина обвиняет российского «криминального авторитета» в убийстве политика-ренегата Дениса Вороненкова | The Independent

Главный прокурор Украины заявил, что предполагаемый криминальный авторитет, связанный с российскими спецслужбами, несет ответственность за убийство российского депутата-ренегата Дениса Вороненкова в Киеве в начале этого года.

Это убийство среди бела дня превратило украинский пиар-переворот в катастрофу. Киев возлагал большие надежды на использование дезертирства бывшего следователя ФСБ, который следовал линии Кремля в парламенте, прежде чем стал критиком Кремля в Украине, в борьбе против своего восточного соседа.

Г-н Вороненков направлялся на встречу для обсуждения новой «антикоррупционной» инициативы с сослуживцем и депутатом Госдумы Ильей Пономаревым, когда его застрелили 23 марта.

Главный прокурор Юрий Луценко заявил, что Киев теперь понимает хронологию, организаторов, исполнителей и соучастников преступления.По его словам, замешаны по меньшей мере пять человек, в том числе Павел Паршов, убийца в капюшоне, который погиб на месте происшествия, и двое других, которые сейчас находятся в бегах. По словам г-на Луценко, заказчиком убийства был Владимир Тюрин, предполагаемый российский криминальный авторитет.

Г-н Тюрин был бывшим партнером жены Вороненкова, Марии Максаковой, очаровательной оперной певицы и бывшего депутата Госдумы, которая бежала из России со своим мужем в октябре прошлого года. У Тюрина и Макасковой двое детей.

Имя Владимира Тюрина печально известно и часто связано с российским преступным миром.Испанские прокуроры утверждают, что он является главой влиятельной бранской организованной преступной группировки из Сибири и является выдающимся мафиозным авторитетом в России и Европе. Россия пока что отказывает в экстрадиции на основании российского гражданства Тюрина, которое оспаривается Испанией.

Мировые новости в картинках

1/50 Мировые новости в картинках

Мировые новости в картинках

30 сентября 2020 года

Папа Франциск молится со священниками в конце ограниченной публичной аудиенции во внутреннем дворе Сан-Дамасо в Ватикане

AFP via Getty

Мировые новости в картинках

29 сентября 2020 года

Силуэт девушки виден из-за ткани в палатке вдоль пляжа Бейт-Лахиа в северной части сектора Газа

AFP via Getty

Мировые новости в фотографиях

28 сентября 2020 года

Китайская женщина фотографирует себя перед цветочной экспозицией, посвященной работникам здравоохранения во время пандемии COVID-19 в Пекине, Китай.1 октября Китай будет отмечать национальный день основания Китайской Народной Республики

Getty

Мировые новости в фотографиях

27 сентября 2020 года

Гостиница Glass Mountain Inn горит, когда Стеклянный огонь движется по территории острова Св. Елены , Калифорния. Быстро движущийся Стеклянный пожар сжег более 1000 акров и разрушил дома

Getty

Мировые новости в картинках

26 сентября 2020 года

Житель деревни вместе с ребенком возносит молитвы рядом с трупом дикого слона, который, по словам официальных лиц, был убит током в лесу заповедника Рани на окраине Гувахати, Индия

AFP via Getty

Мировые новости в фотографиях

25 сентября 2020 года

Гроб покойного судьи Верховного суда Рут Бейдер Гинзбург виден в Зале скульптур в Капитолии США. лежат в штате Вашингтон, округ Колумбия

AFP via Getty

Мировые новости в фотографиях

24 сентября 2020 года

Антиправительственный протестующий держит изображение демократической мемориальной доски на митинге перед парламентом Таиланда в Бангкоке. как активисты собрались, чтобы потребовать новую конституцию

AFP via Getty

Мировые новости в картинках

23 сентября 2020 года

Mercury / AFP через Getty

Мировые новости в фотографиях

22 сентября 2020 года

Кандидаты на государственные гражданские служащие в масках и щитах проходят тест в Сурабае

AFP через Getty

Мировые новости в фотографиях

21 сентября 2020 года

Мужчина подметает памятник Тадж-Махалу в день его открытия после того, как он был закрыт более шести месяцев из-за пандемии коронавируса

AP

Мировые новости в фотографиях

20 сентября 2020 года

Олень ищет пищу в зона пожара, вызванная пожаром Bobcat, в Пирблоссоме, Калифорния

EPA

Мировые новости в фотографиях

19 сентября 2020 года

Anti- Правительственные протестующие держат свои мобильные телефоны в воздухе, принимая участие в митинге в поддержку демократии в Бангкоке.Десятки тысяч протестующих, выступающих за демократию, собрались возле королевского дворца Таиланда на огромном митинге, призывая премьер-министра Праюта Чан-О-Ча уйти в отставку и требуя реформ монархии

AFP via Getty

Мировые новости в картинках

18 сентября 2020 г.

Сторонники иракского шиитского священнослужителя Моктады ас-Садра сохраняют социальное дистанцирование, посещая пятничную молитву после снятия ограничений по коронавирусу в мечети Куфа, недалеко от Наджафа, Ирак

Reuters

Мировые новости в картинках

17 сентября 2020 года

Протестующий поднимается на «Триумф Республики» на «Площади нации», когда тысячи протестующих принимают участие в демонстрации во время общенациональной дневной забастовки, организованной профсоюзами с просьбой повысить зарплату и против сокращения рабочих мест Париж, Франция

EPA

Мировые новости в фотографиях

16 сентября 2020 года

Пожар бушует возле Лаццаретто в Анконе в Италии.Огромный пожар вспыхнул за ночь в порту Анконы. Пожарные взяли под контроль пожар, но рассчитывали, что будут работать в течение дня

EPA

Мировые новости в фотографиях

15 сентября 2020 года

Лидер российской оппозиции Алексей Навальный позирует для селфи со своей семьей в берлинской больнице Шарите. В своем посте в Instagram он сказал, что теперь может самостоятельно дышать после своего предполагаемого отравления в прошлом месяце

Алексей Навальный / Instagram / AFP

Мировые новости в фотографиях

14 сентября 2020 года

Премьер-министр Японии Синдзо Абэ, главный секретарь кабинета министров Ёсихидэ Суга, бывший министр обороны Сигэру Исиба и бывший министр иностранных дел Фумио Кишида празднуют после избрания Шуги новым главой правящей партии на выборах руководства Либерально-демократической партии в Токио

Reuters

Мировые новости в картинках

13 сентября 2020 года

Мужчина стоит за горящей баррикадой в течение пятого дня подряд протестов против жестокости полиции в Боготе

AFP via Getty

Мировые новости в фотографиях

12 сентября 2020 года

Полицейские блокируют и задерживают протестующих во время митинга оппозиции в знак протеста против официального президента результаты выборов в Минске, Беларусь.Ежедневные протесты с призывом к отставке авторитарного президента идут второй месяц

AP

Мировые новости в картинках

11 сентября 2020 года

Члены Omnium Cultural отмечают 20-й фестиваль Festa per la llibertat (Фиеста для свобода '), чтобы отметить День Каталонии в Барселоне. Omnion Cultural борется за независимость Каталонии

EPA

Мировые новости в фотографиях

10 сентября 2020 года

Лагерь беженцев Мория, через два дня после крупнейшего в Греции лагеря для мигрантов, был уничтожен пожаром.Тысячи просителей убежища на острове Лесбос стали бездомными

AFP via Getty

Мировые новости в фотографиях

9 сентября 2020 года

Папа Франциск снимает маску на лице, когда он приезжает на машине, чтобы удержать ограниченную публику у собравшихся. Внутренний двор Сан-Дамасо в Ватикане

AFP via Getty

Мировые новости в фотографиях

8 сентября 2020 года

Дом охвачен пламенем во время «ручья пожарного» в районе платных домов в Калифорнии

AFP via Getty

World новости в фотографиях

7 сентября 2020 года

Пара фотографирует вдоль морской стены волн, принесенных тайфуном Хайшен в восточном портовом городе Сокчо

AFP via Getty

Мировые новости в фотографиях

6 сентября 2020 года

Новак Джокович и официальный представитель турнира ухаживают за линейным игроком, которого Джокович ударил мячом во время его матча против Пабло Каррено Буста на US Open

USA Today Sports / Reuters

Мировые новости в фотографиях

5 сентября 2020 года

Протестующие противостоят полиции в Храме памяти в Мельбурне, Австралия, во время митинга против изоляции

AFP via Getty

Мировые новости в фотографиях

4 сентября 2020 года

Женщина наблюдает с крыши, как спасатели роют завалы поврежденного здания в Бейруте.Поиск возможных выживших начался после того, как сканер обнаружил импульс через месяц после мега-взрыва в соседнем порту

AFP via Getty

Мировые новости в фотографиях

3 сентября 2020 года

Полная луна рядом с Вирхен-дель-Панесилло статуя в Кито, Эквадор

EPA

Мировые новости в фотографиях

2 сентября 2020 года

Палестинская женщина реагирует на то, как израильские силы сносят ее хлев для животных недалеко от Хеврона на оккупированном Израилем Западном берегу

Reuters

Мировые новости в картинках

1 сентября 2020 года

Протест студентов против результатов президентских выборов в Минске

ТУТ.BY / AFP через Getty

Мировые новости в фотографиях

31 августа 2020 года

Группа едет во время 3-го этапа Тур де Франс между Ниццей и Систероном

AFP через Getty

Мировые новости в фотографиях

30 августа 2020 г.

Сотрудники правоохранительных органов блокируют улицу во время митинга сторонников оппозиции, протестующих против результатов президентских выборов в Минске, Беларусь

Reuters

Мировые новости в картинках

29 августа 2020 года

Женщина держит плакат с надписью «Остановить цензуру - Да» к свободе слова », - кричит в мегафон во время акции протеста против обязательного ношения масок в Париже.Маски, которые уже были обязательными в общественном транспорте, в закрытых общественных местах и ​​на открытом воздухе в Париже в некоторых районах с высокой загруженностью вокруг туристических объектов, были введены в обязательном порядке на открытом воздухе по всему городу 28 августа для борьбы с ростом числа коронавирусных инфекций

AFP via Getty

Мировые новости в картинках

28 августа 2020

Премьер-министр Японии Синдзо Абэ кланяется национальному флагу в начале пресс-конференции в официальной резиденции премьер-министра в Токио.Абэ объявил, что уйдет в отставку из-за проблем со здоровьем, что стало сенсационным событием, которое положило начало соревнованию за лидерство в третьей по величине экономике мира

AFP через Getty

Мировые новости в фотографиях

27 августа 2020 года

Жители укрываются за деревом ствол от резиновых пуль, выпущенных южноафриканской полицейской службой (SAPS) в парке Эльдорадо, недалеко от Йоханнесбурга, во время протеста членов общины после сообщения о смерти 16-летнего мальчика

AFP via Getty

Мировые новости в фотографиях

26 Август 2020

Люди разбрасывают лепестки роз на статуе Матери Терезы в честь ее 110-летия в Ахмедабаде

AFP via Getty

Мировые новости в картинках

25 августа 2020 года

На виде с воздуха видны посетители пляжа, стоящие на соляных образованиях на Мертвом море недалеко от Эйн-Бокека, Израиль

Reuters

Мировые новости в картинках

24 августа 2020 года

Здравоохранение Они используют пульсоксиметр на кончике пальца и проверяют температуру тела рыбалки в трущобах Дхарави во время сквозного скрининга на коронавирус Covid-19 в Мумбаи

AFP via Getty

Мировые новости в картинках

23 августа 2020 года

Люди несут идола индуистского бога Ганеша, божества процветания, чтобы погрузить его у берегов Аравийского моря во время фестиваля Ганеш Чатурти в Мумбаи, Индия

Reuters

Мировые новости в картинках

22 августа 2020 года

Пожарные наблюдают, как пламя от молниевого комплекса LNU приближается к дому в округе Напа, Калифорния

AP

Мировые новости в фотографиях

21 августа 2020 года

Члены израильских сил безопасности арестовывают палестинского демонстранта во время митинга протеста План Израиля по аннексии части оккупированного Западного берега

AFP via Getty

Мировые новости в фотографиях

20 августа 2020 г. 9 0671

Мужчина толкает свой велосипед по пустынной дороге после того, как районные власти в течение недели наложили запретительные приказы по сдерживанию распространения Covid-19 в Катманду

AFP via Getty

Мировые новости в картинках

19 августа 2020 года

Автомобиль горит, припаркованный у дома в Вакавилле, Калифорния.Десятки пожаров выходят из-под контроля по всей Северной Калифорнии, поскольку ресурсы огня растекаются.

AFP via Getty

Мировые новости в фотографиях

18 августа 2020 года

Студенты используют свои мобильные телефоны в качестве фонариков на антиправительственном митинге в Махидоле Университет в Накхонпатхоме. В последние недели в Таиланде почти ежедневно проходят акции протеста студентов с требованием отставки премьер-министра Праюта Чан-О-Ча

AFP via Getty

Мировые новости в фотографиях

17 августа 2020 года

Члены племени каяпо блокируют BR163 шоссе во время акции протеста у Ново Прогрессо в штате Пара, Бразилия.Протестующие из числа коренных народов заблокировали крупное трансамазонское шоссе в знак протеста против отсутствия государственной поддержки во время пандемии нового коронавируса COVID-19 и незаконной вырубки лесов на их территориях и вокруг них

AFP via Getty

Мировые новости в фотографиях

16 августа 2020 года

Молния разветвляется над мостом Сан-Франциско-Окленд-Бэй, когда шторм проходит над Оклендом

AP

Мировые новости в картинках

15 августа 2020

Сторонники белорусской оппозиции собираются возле станции метро «Пушкинская», где находится 34-летний Александр Тараковский протестующий погиб 10 августа во время митинга протеста в центре Минска

AFP via Getty

Мировые новости в фотографиях

14 августа 2020 года

Водитель AlphaTauri Даниил Квят принимает участие во второй тренировочной сессии на Автодроме Каталонии в Монтмело, недалеко от Барселона впереди Гран-при Испании F1

AFP via Getty

13 августа 2020 года

Солдаты вооруженных сил Бразилии во время дезинфекции статуи Христа-Искупителя на горе Корковадо перед открытием туристической достопримечательности в Рио

AFP via Getty

Мировые новости фото

12 августа 2020 года

Молодые бычки-слоны игриво дрались во Всемирный день слонов в национальном парке Амбосели в Кении

AFP via Getty

По версии прокурора Луценко, г-н.Тюрин руководствовался «сочетанием личной мести и интересов Службы безопасности и высших кремлевских чиновников, которые хотели навсегда заставить замолчать ценного свидетеля». Предполагаемый статус Тюрина как криминального авторитета является доказательством его «пособничества» российским спецслужбам, добавил Луценко.

Илья Пономарев сообщил агентству The Independent , что и он, и г-жа Максакова удовлетворены правильными выводами украинской прокуратуры.

Он сказал, что Вороненков умер, «борясь за справедливость.Перебежчик не был наивен: «Я сказал ему, что он должен понять, что пришел в зону боевых действий. Он ответил, что он офицер, он все это понимает, но хочет быть полезным ».

В беседе с корреспондентом The Independent адвокат Тюрина отклонил обвинения как «политически мотивированную чепуху». Он утверждал, что у его клиента не было топора и до недавнего времени он даже не знал, кто такой Вороненков.

«Тюрин всегда был счастлив за Машу. Он дал ей все, чего она хотела: славу, любовь, деньги, детей, машины, украшения, но он не мог дать ей того, чего она хотела: гласности », - сказал г-н Беляк.«Тюрин не публичный человек, в силу того, чем он был, что он задумал, вы понимаете».

Украина заявила, что г-н Вороненков давал показания прокурорам, расследующим преступления, совершенные во время протестов, революции и военных операций в Крыму и на востоке Украины.

Диссидентская принадлежность Вороненкова, однако, не полностью соответствует истории. Бывший полковник ФСБ, он продемонстрировал образцовые показатели жесткого голосования и в 2015 году был соавтором драконовского закона о СМИ.Российские следователи предъявили ему обвинения в мошенничестве в связи с его коммерческой деятельностью после его переезда в Украину.

Адвокат Тюрина, г-н Беляк, предположил, что г-н Вороненков был убит украинскими националистами. «Мотивы были очевидны: он был россиянином, ФСБ, коммунистом, и он голосовал за аннексию Крыма», - сказал он.

По крайней мере двое из мужчин, названных якобы причастными к убийству, имеют связи с крайне правыми проукраинскими группировками. Советник МВД Украины Антон Геращенко утверждал, что эти люди были подброшены российскими спецслужбами.

Луценко сказал, что Украина направит в Россию запрос об экстрадиции. Учитывая предыдущие отказы, это кажется маловероятным.

Россия последовательно отрицала свою причастность к убийству Вороненкова.

Денис Валиуллович Гариев | Проект противодействия экстремизму

Обзор

Денис Валиуллович Гариев является особо обозначенным глобальным террористом (SDGT) Государственным департаментом США и Имперским легионом, военизированным подразделением Российского имперского движения (RIM).RIM - это назначенная США террористическая организация, ответственная за организацию военизированной подготовки неонацистов и сторонников превосходства белой расы.

РИМ стремится создать «моноэтническое государство» во главе с «русской автократической монархией», предпочтительно происходящей из династии Романовых, которая руководила Россией до революции 1917 года. Хотя группа не спонсируется российским государством, RIM якобы вербовала и обучила российских боевиков для продолжающегося конфликта на Украине.Учебная сеть RIM включает в себя два объекта в Санкт-Петербурге, один под названием «Партизан», которые, как утверждается, используются для подготовки людей к «глобальному хаосу» посредством тренировок в лесных и городских районах, использования тактического оружия и обучения рукопашному бою.

Кроме того, RIM поддерживает усилия неонацистских организаций в Скандинавии. В конце 2016 - начале 2017 года три члена крайне правого движения Северного сопротивления осуществили серию взрывов в Швеции.Двое преступников, Виктор Мелин и Антон Тулин, ранее посещали «Партизан», и шведские официальные лица считают, что это способствовало их радикализации.

Фон

• Дата рождения

  13 марта 1978 г. или 3 марта 1978 г.

• Место рождения

  Хабаровский край, СССР

• Место жительства

  Санкт-Петербург, Россия

• Экстремистское использование социальных сетей

  YouTube

• Образование

  Университет

• Гражданство

  Русский

Официальный сайт RIM, Rusimperia.info, в настоящее время не функционирует, однако другой веб-сайт Rusimperia.org содержит похожие сообщения, призывающие россиян объединиться и выступить вместе, чтобы освободить Россию для восстановления монархии. Одно такое мероприятие запланировано на 4 ноября 2020 года.

В 2009 году Гариев якобы разочаровался в политической активности и переключил свое внимание на помощь российским мужчинам в законном приобретении и правильном обращении с оружием. Вскоре после этого он начал проводить курсы обучения обращению с оружием для гражданского населения.В 2014 году на востоке Украины вспыхнула война между поддерживаемыми Россией сепаратистскими силами и украинскими военными, что усилило этнические разногласия между украинцами и русскими. В начале кризиса Гариев начал обучать российских добровольцев сражаться бок о бок с Имперским легионом, военизированным подразделением RIM. По словам Гариева, Украина - это «псевдонация, придуманная Советами», а украинская этническая группа - сфабрикованное различие.