the determinant of linkage disequilibrium matrix can identify disease genes in sparse genome-wide data of single nucleotide polymorphisms

Khvorykh G.V.; Khrunin A.V.

doi:https://doi.org/10.17116/molgen20254304297

Хворых Г.В.

ФГБУ «Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт"»

ORCID: 0000-0001-8927-5921

Хрунин А.В.

ФГБУ «Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт"»

ORCID: 0000-0002-7848-4688

Определитель матрицы неравновесия по сцеплению может идентифицировать гены заболевания в полногеномных данных по однонуклеотидному полиморфизму низкой плотности

Авторы:

Хворых Г.В., Хрунин А.В.

Подробнее об авторах

Журнал: Молекулярная генетика, микробиология и вирусология. 2025;43(4‑2): 97‑101

DOI: 10.17116/molgen20254304297

Прочитано: 153 раза

Связаться с автором

Оглавление

Как цитировать:

Хворых Г.В., Хрунин А.В. Определитель матрицы неравновесия по сцеплению может идентифицировать гены заболевания в полногеномных данных по однонуклеотидному полиморфизму низкой плотности. Молекулярная генетика, микробиология и вирусология. 2025;43(4‑2):97‑101.
Khvorykh GV, Khrunin AV. the determinant of linkage disequilibrium matrix can identify disease genes in sparse genome-wide data of single nucleotide polymorphisms. Molecular Genetics, Microbiology and Virology. 2025;43(4‑2):97‑101. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/molgen20254304297

Подписка 2026 Молекулярная генетика, микробиология и вирусология (Molecular Genetics, Microbiology and Virology)

Использование инфографики авторами научных работ

Рекомендуем статьи по данной теме:

Эффективность медикаментозной поддержки реабилитации больных с постинсультной афазией. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2024;(11):132-139

Окислительный стресс и антиоксидантная защита при нарушениях мозгового кровообращения. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2024;(12):114-119

Клинико-генетические ассоциации у пациентов с некардиоэмболическим ишемическим инсультом. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2024;(12-2):12-19

Биомаркеры атеротромботического и кардиоэмболического подтипов острого ишемического инсульта. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2024;(12-2):20-26

Клинико-томографические сопоставления у больных с афазией в остром периоде ишемического инсульта. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2024;(12-2):27-33

Нейровизуализационные предикторы геморрагической трансформации ишемического инсульта. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2024;(12-2):34-38

Возможности нейроцитопротекции при проведении реперфузионной терапии. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2024;(12-2):75-88

Результаты последовательного применения ботулинического токсина типа A и бовгиалуронидазы азоксимера в коррекции постинсультной спастичности. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2025;(2):80-85

Поражение центральной нервной системы при системной красной волчанке. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2025;(2):124-129

Адъювантная фармакологическая модуляция препаратом Цитофлавин на 2—3-м этапах реабилитации у пациентов с острой церебральной недостаточностью и синдромом последствий интенсивной терапии. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2025;(3):78-85

Резюме / Abstract:

ВВЕДЕНИЕ

Методы разбиения однонуклеотидных полиморфизмов (SNPs) на блоки с последующим анализом гаплотипов — один из подходов, повышающих мощность полногеномных ассоциативных исследований (GWAS). Однако его применимость и степень охвата геномных локусов зависит от корреляции между SNPs, обусловливаемой их плотностью и локализацией. Мы исследовали разбиения SNPs на блоки в геномных данных, представленных ограниченным числом маркеров, с помощью ранее предложенного нами метода определителя с целью идентификации локусов, ассоциированных с ишемическим инсультом (ИИ).

МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ

Генотипические данные больных ИИ (N=923) и контрольной группы (N=305), охарактеризованные по 67925 SNPs. Для группирования SNPs и оценки их связанности в блоке использовали определитель матрицы LD. Блоки с восстановленными в них гаплотипами проверили на ассоциацию с ИИ с помощью теста χ² независимости. Функциональный анализ выявленных генов-кандидатов ИИ провели с помощью онлайн-сервиса DAVID.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Проведено разделение SNPs на блоки коррелирующих SNPs с помощью определителя матрицы LD. Установлено, что максимальное число блоков с максимальной вариабельностью их размеров наблюдалось при схожих значениях порога округления определителя до нуля (ε=0,001) в данных с низкой и высокой плотностью SNPs (883908 SNPs). Выявлено 8 блоков, ассоциированных с ИИ. В их составе определено 102 геномных локуса, три из которых — IGLC3, IGLC6, и IGLC7 — были сверхпредставлены в генных онтологиях иммуноглобулиновых комплексов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Установлено, что определитель матрицы LD как мера связанности SNPs позволяет выделить блоки SNPs в геномных данных как с высокой, так и с низкой плотностью SNPs, что расширяет область применимости GWAS, основанных на использовании гаплотипических тестов.

Ключевые слова / Keywords:

определитель

single-nucleotide polymorphism

гены

ишемический инсульт

Авторы / Authors:

Хворых Г.В.

ФГБУ «Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт"»

ORCID: 0000-0001-8927-5921

Хрунин А.В.

ФГБУ «Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт"»

ORCID: 0000-0002-7848-4688

Дата поступления:

30.09.2025

Дата принятия в печать:

15.10.2025

Закрыть метаданные

Литература / References:

Klein RJ, Zeiss C, Chew EY, Tsai JY, Sackler RS, Haynes C, et al. Complement Factor H Polymorphism in Age-Related Macular Degeneration. Science (80- ). 2005;308(5720):385-389. https://doi.org/10.1126/science.1109557
Tam V, Patel N, Turcotte M, Bossé Y, Paré G, Meyre D. Benefits and limitations of genome-wide association studies. Nat Rev Genet. 2019;20(8):467-484. https://doi.org/10.1038/s41576-019-0127-1
Sehgal D, Dreisigacker S. Haplotypes-based genetic analysis: benefits and challenges. Vavilov J Genet Breed. 2019;23(7):803-808. https://doi.org/10.18699/VJ19.37-o
Khvorykh G, Khrunin A. Determinant-based grouping of SNPs and its application for detecting disease-associated genomic loci. NAR Genomics Bioinforma. 2025;7(1). https://doi.org/10.1093/nargab/lqaf024
Yoo YJ, Sun L, Poirier JG, Paterson AD, Bull SB. Multiple linear combination (MLC) regression tests for common variants adapted to linkage disequilibrium structure. Genet Epidemiol. 2017;41(2):108-121. https://doi.org/10.1002/gepi.22024
Khvorykh GV, Sapozhnikov NA, Limborska SA, Khrunin A V. Evaluation of Density-Based Spatial Clustering for Identifying Genomic Loci Associated with Ischemic Stroke in Genome-Wide Data. Int J Mol Sci. 2023;24(20):15355. https://doi.org/10.3390/ijms242015355
Nikolić S, Ignatov DI, Khvorykh G V, Limborska SA, Khrunin A V. Genome-wide association studies of ischemic stroke based on interpretable machine learning. PeerJ Comput Sci. 2024;10:e2454. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.2454
Сапожников Н.А., Хворых Г.В., Хрунин А.В. Использование ансамблевых методов классификации для обнаружения генов, ассоциированных с ишемическим инсультом, в русской популяции. Биотехнология. 2025;41(4):29-31. https://doi.org/10.56304/S0234275825040088
Шетова И.М., Тимофеев Д.Ю., Шамалов Н.А., Бондаренко Е.А., Сломинский П.А., Лимборская С.А. Скворцова В.И. Ассоциация ДНК-маркера rs1842993 с риском развития кардиоэмболического инсульта у лиц из славянской популяции. Журнал Неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2012;3(2):38-41.
Money D, Gardner K, Migicovsky Z, Schwaninger H, Zhong GY, Myles S. LinkImpute: Fast and Accurate Genotype Imputation for Nonmodel Organisms. G3 Genes|Genomes|Genetics. 2015;5(11):2383-2390. https://doi.org/10.1534/g3.115.021667
Chang CC, Chow CC, Tellier LC, Vattikuti S, Purcell SM, Lee JJ. Second-generation PLINK: rising to the challenge of larger and richer datasets. Gigascience. 2015;4(1):7. https://doi.org/10.1186/s13742-015-0047-8
Dyer SC, Austine-Orimoloye O, Azov AG, Barba M, Barnes I, Barrera-Enriquez VP, et al. Ensembl 2025. Nucleic Acids Res. 2025;53(D1):D948-D957. https://doi.org/10.1093/nar/gkae1071
Sherman BT, Hao M, Qiu J, Jiao X, Baseler MW, Lane HC, et al. DAVID: a web server for functional enrichment analysis and functional annotation of gene lists (2021 update). Nucleic Acids Res. 2022;50(W1):W216-W221. https://doi.org/10.1093/nar/gkac194
Carmona-Mora P, Knepp B, Jickling GC, Zhan X, Hakoupian M, Hull H, et al. Monocyte, neutrophil, and whole blood transcriptome dynamics following ischemic stroke. BMC Med. 2023;21(1):65. https://doi.org/10.1186/s12916-023-02766-1
Lan Y, Zou C, Nong F, Huang Q, Zeng J, Song W, et al. Decoding immune cell dynamics in ischemic stroke: insights from single-cell RNA sequencing analysis. Front Aging Neurosci. 2025;17. https://doi.org/10.3389/fnagi.2025.1549518
Liu D, Zhao Z, Wang A, Ge S, Wang H, Zhang X, et al. Ischemic stroke is associated with the pro-inflammatory potential of N-glycosylated immunoglobulin G. J Neuroinflammation. 2018;15(1):123. https://doi.org/10.1186/s12974-018-1161-1
Ren P, Wang JY, Chen HL, Lin XW, Zhao YQ, Guo WZ et al. Diagnostic model constructed by nine inflammation-related genes for diagnosing ischemic stroke and reflecting the condition of immune-related cells. Front Immunol. 2022;13(December):1-13. https://doi.org/10.3389/fimmu.2022.1046966
Zheng PF, Liao FJ, Yin RX, Chen LZ, Li H, Nie RJ, et al. Genes associated with inflammation may serve as biomarkers for the diagnosis of coronary artery disease and ischaemic stroke. Lipids Health Dis. 2020;19(1):1-10. https://doi.org/10.1186/S12944-020-01217-7
Palm F, Aigner A, Pussinen PJ, Urbanek C, Buggle F, Safer A, et al. Association of a Multigenetic Pro-Inflammatory Profile with Ischaemic Stroke. Cerebrovasc Dis. 2020;49(2):170-176. https://doi.org/10.1159/000507042