
Биоинформатический подбор полиморфных маркеров для изучения функций гена VAV3
Журнал: Молекулярная генетика, микробиология и вирусология. 2025;43(4-2):91-96.
DOI: 10.17116/molgen20254304291
Прочитано: 764 раза
Резюме
ВВЕДЕНИЕ
Ген VAV3 представляет интерес для исследования его участия в патогенезе на молекулярном уровне. В базе GWAS Catalog содержится 53 исследования 44 фенотипов, в которых идентифицировали варианты однонуклеотидного полиморфизма гена VAV3 с уровнем статистической значимости p-value < 1 × 10-05.
ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ
Сформировать выборку маркерных SNP для проверки гипотез участия VAV3 в формировании фенотипических признаков у представителей русского этноса.
МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ
Для достижения поставленной цели использовали методы биоинформатики, применив их к генотипическим данным проекта 1000 Genomes.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Число SNP проекта 1000 Genomes (phase III), расположенных в границах гена VAV3 с отступом в 5000 п.н. с 5´ и 3´ его концов, и MAF не менее 10% равнялось 688. Объединение полиморфизмов в группы на основании расстояния между ними учитывает взаимодействие между SNP в блоке. Количество полиморфизмов, маркированных этими tagSNP, не превышало 4. Пересечение списков tagSNP, полученных двумя методами, показало tagSNP, обладающих большей эффективностью. Tagger и TAGster выявили общий маркерный SNP rs345292, маркирующий 16 сильно сцепленных SNP. Tagger и Clustag выявили rs12733154, который маркировал блоки из 39 полиморфизмов. TAGster и Clustag указали на rs71655926, маркирующий 10 полиморфизмов. Эти tagSNP расположены в интронах интересующего гена и могут быть рассмотрены в качестве кандидатов для проведения ассоциативных исследований.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Сравнительный анализ позволил определить маркерные SNP rs345292, rs12733154, и rs71655926 с числом маркированных полиморфизмов не менее 10 и подтвержденных двумя методами. Эти маркерные данные полиморфизмы могут быть использованы для изучения роли гена VAV3 в механизмах развития патологии.
Ключевые слова
- однонуклеотидный полиморфизм
- маркерный SNP
- VAV3
Дата поступления: 06.07.2025
Дата принятия в печать: 05.10.2025
Дата публикации: 08.12.2025
- Cherfils J, Zeghouf M. Regulation of small GTPases by GEFs, GAPs, and GDIs. Physiol Rev. 2013;93(1):269-309. https://doi.org/10.1152/physrev.00003.2012
- Movilla N, Bustelo XR. Biological and regulatory properties of Vav-3, a new member of the Vav family of oncoproteins. Mol Cell Biol. 1999;19(11):7870-85. https://doi.org/10.1128/mcb.19.11.7870
- Bustelo XR. Vav family exchange factors: an integrated regulatory and functional view. Small GTPases. 2014;5(2):e973757. https://doi.org/10.4161/21541248.2014.973757
- Abdellaoui A, Yengo L, Verweij KJH, Visscher PM. 15 years of GWAS discovery: Realizing the promise. The American Journal of Human Genetics. 2023;110(2):179-194. https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2022.12.011
- Kichaev G, Bhatia G, Loh PR, Gazal S, Burch K, Freund, MK et al. Leveraging polygenic functional enrichment to improve GWAS power. The American Journal of Human Genetics. 2018;104(1):65-75. https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2018.11.008
- Mathieu S, Briend M, Abner E, Couture C, Li Z, Bossé Y, et al. Genetic association and Mendelian randomization for hypothyroidism highlight immune molecular mechanisms. iScience. 2022;25(9):104992. https://doi.org/10.1016/j.isci.2022.104992
- Fujikawa K, Iwata T, Inoue K, Akahori M, Kadotani H, Fukaya M, et al. VAV2 and VAV3 as candidate disease genes for spontaneous glaucoma in mice and humans. PLoS ONE. 2010;5(2):e9050. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0009050
- Liang YJ, Wang YY, Rong SS, Chen ZJ, Chen SY, Tham JA, et al. Genetic associations of primary Angle-Closure disease. JAMA Ophthalmology. 2024;142(5):437. https://doi.org/10.1001/jamaophthalmol.2024.0363
- Chen Y, André M, Adhikari K, Blin M, Bonfante B, Mendoza‐Revilla J, et al. A genome‐wide association study identifies novel gene associations with facial skin wrinkling and mole count in Latin Americans. British Journal of Dermatology. 2021;185(5):988-998. https://doi.org/10.1111/bjd.20436
- Wu J, Lin C, Yang C, Pan L, Liu H, Zhu S, et al. Identification and validation of key biomarkers and potential therapeutic targets for primary open-angle glaucoma. Science China Life Sciences. 2023;66(12):2837-2850. https://doi.org/10.1007/s11427-022-2344-5
- Batista-Liz JC, Calvo-Río V, Sebastián Mora-Gil M, Sevilla-Pérez B, Márquez A, Leonardo MT, et al. Mucosal immune defence gene polymorphisms as relevant players in the pathogenesis of IGA vasculitis? International Journal of Molecular Sciences. 2023;24(17):13063. https://doi.org/10.3390/ijms241713063
- Aleksic B, Kushima I, Hashimoto R, Ohi K, Ikeda M, Yoshimi A, et al. Analysis of the VAV3 as candidate gene for schizophrenia: Evidences from Voxel-Based Morphometry and Mutation Screening. Schizophrenia Bulletin. 2012;39(3):720-728. https://doi.org/10.1093/schbul/sbs038
- Han X, Shen Q, Hou C, Yang H, Chen W, Zeng Y, et al. Disease clusters subsequent to anxiety and stress-related disorders and their genetic determinants. Nature Communications. 2024;15(1). https://doi.org/10.1038/s41467-024-45445-2
- Chen J, Zhang C, Peng J, Tang C, Zhang C, Zhang M, et al. Gender-specific lncRNA-miRNA-mRNA regulatory network to reveal potential genes for primary open-angle glaucoma. Experimental Eye Research. 2023;236:109668. https://doi.org/10.1016/j.exer.2023.109668
- Xia C, Zhu K, Zhang Y, Chen J, Yu C, Gao T, et al. Serum exosome-derived miR-146a-3p promotes macrophage M2 polarization in allergic rhinitis by targeting VAV3 via PI3K/AKT/mTOR pathway. International Immunopharmacology. 2023;124:110997. https://doi.org/10.1016/j.intimp.2023.110997
- Hill WG, Robertson A. Linkage disequilibrium in finite populations. Theoretical and Applied Genetics. 1968;38(6):226-231. https://doi.org/10.1007/BF01245622
- Carlson CS, Eberle MA, Rieder MJ, Yi Q, Kruglyak L, Nickerson DA. Selecting a maximally informative set of Single-Nucleotide polymorphisms for association analyses using linkage disequilibrium. The American Journal of Human Genetics. 2004;74(1):106-120. https://doi.org/10.1086/381000
- Khvorykh G, Khrunin A, Filippenkov I, Stavchansky V, Dergunova L, Limborska S. A workflow for selection of single nucleotide polymorphic markers for studying of genetics of ischemic stroke outcomes. Genes. 2021;12(3):328. https://doi.org/10.3390/genes12030328
- Auton A, Abecasis GR, Altshuler DM (Co-Chair), et al. A global reference for human genetic variation. Nature. 2015;526(7571):68-74. https://doi.org/10.1038/nature15393
- Nelis M, Esko T, Mägi R, Zimprich F, Zimprich A, Toncheva D, et al. Genetic Structure of Europeans: A View from the North–East. PLoS ONE. 2009;4(5):e5472. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0005472
- Khrunin AV, Khokhrin DV, Filippova IN, Esko T, Nelis M, Bebyakova NA, et al. A Genome-Wide Analysis of Populations from European Russia Reveals a New Pole of Genetic Diversity in Northern Europe. PLoS ONE. 2013;8(3):e58552. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0058552
- Danecek P, Auton A, Abecasis G, Albers CA, Banks E, DePristo MA, et al. The variant call format and VCFtools. Bioinformatics. 2011;27(15):2156-2158. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btr330
- Koranne S. Hierarchical Data Format 5: HDF5. In: Handbook of Open Source Tools. Springer, Boston, MA. 2011. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-7719-9_10
- Barrett JC, Fry B, Maller J, Daly MJ. Haploview: analysis and visualization of LD and haplotype maps. Bioinformatics. 2004;21(2):263-265. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bth457
- Xu Z, Kaplan NL, Taylor JA. TAGster: efficient selection of LD tag SNPs in single or multiple populations. Bioinformatics. 2007;23(23):3254-3255. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btm426
- Ao SI, Yip K, Ng M, Cheung D, Fong PY, Melhado I, et al. CLUSTAG: hierarchical clustering and graph methods for selecting tag SNPs. Bioinformatics. 2004;21(8):1735-1736. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bti201
- de Bakker P. I. W. Selection and Evaluation of Tag-SNPs Using Tagger and HapMap. In Cold Spring Harbor Protocols. 2009;6:ip67. https://doi.org/10.1101/pdb.ip67
- Wickham H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. Springer-Verlag New York. 2016. https://doi.org/10.1007/978-3-319-24277-4
- Hunter JD. MatPlotLib: a 2D Graphics environment. Computing in Science & Engineering. 2007;9(3):90-95. https://doi.org/10.1109/mcse.2007.55
- GNU P. Free Software Foundation. Bash (5.1)[Unix shell program]. 2020. https://www.gnu.org/software/bash
- Wall L, Christiansen T, Orwant J. Programming Perl, 3rd ed.; O’Reilly Media, Inc.: Sebastopol, CA, USA, 2000; ISBN 978-0-596-00027-1.
- R Core Team. R: A Language and Environment for Statistical Computing; R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria, 2021.
- Rossum G, Drake FL. Python 3 Reference Manual; CreateSpace: Scotts Valley, CA, USA, 2009.
- Sachidanandam R, Weissman D, Schmidt SC, Kakol JM, Stein LD, et al. A map of human genome sequence variation containing 1.42 million single nucleotide polymorphisms. Nature. 2001;409(6822):928-933. https://doi.org/10.1038/35057149
Рекомендуем статьи по данной теме:
Связь полиморфизма гена BAIAP2L1 с риском развития генитального эндометриоза в сочетании с миомой матки и гиперплазией эндометрия.Российский вестник акушера-гинеколога. 2025;25(6):5-11

