
Оценка частот носительства патогенных вариантов в генах, связанных с развитием аутосомных и X-сцепленных рецессивных заболеваний
Журнал: Профилактическая медицина. 2023;26(12):73-78.
DOI: 10.17116/profmed20232612173
Прочитано: 2894 раза
Резюме
Скрининг носительства патогенных вариантов является важным инструментом профилактики рецессивных заболеваний. Отбор заболеваний для включения в скрининг — один из ключевых вопросов, которые необходимо решать для проведения скрининга.
ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ
Оценить суммарные частоты носительства патогенных и вероятно патогенных вариантов в генах, рекомендованных Американской коллегией медицинской генетики и геномики (ACMG) для скрининга носительства аутосомных и X-сцепленных рецессивных заболеваний, в российской выборке и сравнить полученные частоты с данными для европейской популяции.
МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ
Полногеномное (n=895) или экзомное (n=231) секвенирование проведено в выборке образцов (n=1126) из российской популяции. В 113 генах, включенных в рекомендации ACMG, выполнен поиск патогенных и вероятно патогенных, согласно базе данных ClinVar, вариантов с последующей оценкой суммарной частоты носительства для каждого гена.
РЕЗУЛЬТАТЫ
В результате анализа в исследуемой выборке выявлено 211 патогенных и вероятно патогенных вариантов в 76 генах. Суммарная частота носительства составила 36,9%. Для 22 генов частота носительства была статистически значимо ниже рекомендованного ACMG порога для включения гена в панель скрининга, равного 0,5% (1 на 200). Для 17 генов выявлены статистически значимые отличия от европейской популяции в частотах носительства.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Из 113 рекомендованных генов патогенные варианты выявлены только в 67% генов с суммарной частотой носительства 36,9%. Наблюдаемое отсутствие носителей для 22 генов в сочетании со статистически значимыми различиями с европейской популяцией для 21% генов свидетельствует о необходимости доработки списка генов для скрининга носителей в российской популяции.
Ключевые слова
- NGS
- полногеномное секвенирование
- экзомное секвенирование
- скрининг носительства
- рецессивные заболевания
Дата поступления: 03.10.2023
Дата принятия в печать: 16.11.2023
Дата публикации: 28.12.2023
Введение
Скрининг носительства определяется как вид медицинского обследования для выявления наличия или отсутствия статуса носителя рецессивного расстройства у пары или человека, которые априори не имеют повышенного риска быть носителем на основании их или их партнеров личной или семейной истории болезней [1]. Носителем считается человек с одним патогенным вариантом нуклеотидной последовательности гена, связанного с рецессивным (аутосомным или сцепленным с Х-хромосомой) заболеванием [2]. Скрининг на носительство, предлагаемый до или во время беременности, определяет риск рождения ребенка с рецессивным наследственным заболеванием у пары, тем самым облегчая репродуктивный выбор для тех, кто подвержен высокому риску рождения ребенка с серьезным генетическим заболеванием [1]. Первые скрининговые программы показали свою эффективность в снижении числа новых случаев заболеваний. Они были нацелены на определенные группы высокого риска на основании прежде всего этнической принадлежности и проводились для относительно частых заболеваний, ассоциированных с выраженными проявлениями заболевания и сниженной ожидаемой продолжительностью жизни, например таких как α-талассемия и β-талассемия, болезнь Тея—Сакса, муковисцидоз [3—5].
С развитием генетических технологий появилась возможность одновременно проводить скрининг на носительство большого числа заболеваний без значительного увеличения стоимости; такой скрининг получил название расширенного (expanded carrier screening) [6]. В ряде исследований показано, что расширенный скрининг более эффективен для выявления пар из группы риска по сравнению со скринингом, основанным на этнической принадлежности [7].
В 2021 г. Американская коллегия медицинской генетики и геномики (American College of Medical Genetics and Genomics — ACMG) опубликовала новые рекомендации по скринингу носительства [8]. В рутинном порядке рекомендуется предлагать беременным и планирующим беременность пациентам скрининг заболеваний с тяжестью не ниже умеренной по классификации, предложенной G.A. Lazarin и соавт. [9], с частотой заболевания не ниже 1/40 000 для X-сцепленных и частотой носительства не ниже 1/200 (0,5%) для аутосомно-рецессивных заболеваний. Такая частота носительства должна быть установлена хотя бы в одной этнической группе, составляющей не менее 1% населения. В соответствии с этими критериями отобрано 113 генов; 86 аутосомных генов отобрано на основании данных о частоте патогенных вариантов в экзомных данных gnomAD, 11 — на основании других источников [8]. J. Schmidtke и M. Krawczak подсчитали, что при общей распространенности аутосомно-рецессивных заболеваний, равной 1,6%, с учетом приведенных частот носительства рекомендованный скрининг, вероятно, позволит выявить в популяции более половины всех пар носителей рецессивных заболеваний [10].
Для большинства аутосомных и X-сцепленных рецессивных заболеваний, включенных в рекомендации, оценка частот носительства патогенных и вероятно патогенных вариантов в российской популяции не проводилась.
Цель исследования — оценить суммарные частоты носительства патогенных и вероятно патогенных вариантов в генах, рекомендованных ACMG для скрининга носительства аутосомных и X-сцепленных рецессивных заболеваний, в российской выборке и сравнить полученные частоты с данными для европейской популяции.
Выборка
В исследование включены пациенты ФГБУ «НМИЦ ТПМ» Минздрава России с различными нозологиями, у которых отсутствовали изучаемые моногенные заболевания [11, 12]. Образцы крови получены из коллекции биобанка ФГБУ «НМИЦ ТПМ» [13]. После исключения участников по результатам анализа родства и анализа с помощью метода главных компонент (principal component analysis — PCA) итоговая однородная популяционная выборка составила 1126 неродственных участников. Доля мужчин в выборке — 48,6% (n=1031). Оценка клинических данных участников при включении в исследование не проводилась.
Секвенирование следующего поколения
Геномная ДНК из образцов цельной крови выделена с помощью набора QIAamp DNA Blood Mini Kit (Qiagen GmbH, Германия) с измерением концентрации на флуориметре Qubit 4.0 (Thermo Fisher Scientific Inc., США) или спектрофотометре NanoDrop OneC (Thermo Fisher Scientific Inc., США).
Экзомное секвенирование (n=231) выполнено на приборах NextSeq 550 (Illumina, Inc., США) и HiSeq 1500 (Illumina Inc., США). Полногеномное секвенирование (n=895) проведено на приборе NovaSeq 6000 (Illumina, Inc., США). Все этапы секвенирования выполнены в соответствии с протоколами производителей.
Для NextSeq 550 экзомные библиотеки подготовлены с использованием наборов TruSeq DNA Library Preparation Kit (Illumina, Inc., США) и xGen Exome Research Panel (IDT, Integrated DNA Technologies, Inc., США) в соответствии с протоколом DT-Illumina TruSeq DNA Exome (Illumina, Inc., США). Секвенирование проводили с использованием NextSeq 550 (Illumina, Inc., США) с секвенированием парных концов (150 п.н.).
Для HiSeq 1500 экзомные библиотеки подготовлены с использованием набора Kapa Library Amplification Kit (Roche Holding AG, Швейцария) и NimbleGen SeqCap EZ Exome v3.0 (Roche Holding AG, Швейцария). Секвенирование проводили на HiSeq 1500 (Illumina, Inc., США) с секвенированием парных концов (250 п.н.).
Для NovaSeq 6000 геномные библиотеки подготовлены с помощью набора Nextera DNA Flex kit (Illumina, Inc., США). Секвенирование проводили на NovaSeq 6000 (Illumina, Inc., США) с секвенированием парных концов (300 п.н.) [11].
Биоинформатический анализ
Полученные парные чтения выровнены на референсный геном GRCh38. Дальнейшую обработку данных проводили с помощью специально разработанного пайплайна на основе GATK 3.8. Аннотацию однонуклеотидных вариантов и коротких инсерций и делеций осуществляли с помощью ENSEMBL Variant Effect Predictor [14] и баз данных ClinVar (2021/01/10) [15], gnomAD (v2.1.1) [16], dbSNP [17]. Поиск и анализ структурных вариантов не проводился.
Для полученных данных осуществлены контроль качества, оценки родства и PCA.
В анализ включены патогенные и вероятно патогенные (далее в тексте — патогенные) варианты в 113 генах, включенных в рекомендованный ACMG список для скрининга носительства [8]. Для оценки патогенности выявленных вариантов использованы данные ClinVar [15]. При расчетах и сравнении суммарных частот носительства не учитывались варианты с низкой пенетрантностью в соответствии со списком вариантов, исключенные в исследовании M.H. Guo и A.R. Gregg [18], и варианты, расположенные в областях, не покрытых чтениями в экзомных данных gnomAD [16].
Статистический анализ
Для статистического анализа использованы инструменты языка R v. 4.2.2 [19]. Носителем заболевания считался участник, у которого выявлено не менее одного патогенного варианта в соответствующем гене. Проведено сравнение суммарных частот носительства для каждого включенного в анализ гена с данными Non-Finnish Europeans (NFE) группы в gnomAD, рассчитанными в работе M.H. Guo и A.R. Gregg [18]. Для сравнения суммарных частот носительства применяли точный критерий Фишера. Для поправки на множественное сравнение использовали метод Бенджамини—Хохберга. Различия при значении p<0,05 считались статистически значимыми.
Результаты и обсуждение
В результате анализа в исследуемой выборке выявлено 211 патогенных вариантов в 76 генах. Суммарная частота носительства составила 36,9%, в группе экзомного секвенирования — 36,1%, в группе полногеномного секвенирования — 37,1%.
Для 22 аутосомных генов не выявлен ни один носитель патогенных вариантов, и суммарная частота носительства для каждого гена была статистически значимо ниже 0,5% (p=0,026 с поправкой на множественное сравнение, ДИ [0; 0,33]): AHI1, ANO10, BTD, CBS, CC2D2A, CCDC88C, DHDDS, FXN, GRIP1, HBA1, HBA2, LRP2, MLC1, MMACHC, MMUT, SMN1, SMPD1, TF, CYP11A1, TMEM216, TNXB, NAGA. Из них 4 гена включены в исходные рекомендации не на основании данных gnomAD, поскольку патогенные варианты в этих генах преимущественно представлены протяженными делециями (HBA1, HBA2, SMN1) или экспансией тринуклеотидного повтора (FXN) и их детекция на основании данных NGS затруднена [8].
Для достижения порогового значения риска рождения ребенка с заболеванием (1/160 000; 0,000625%), аналогичного таковому для аутосомных заболеваний с частотой носительства 1/200 (0,5%), частота носительства патогенных вариантов в X-сцепленных генах должна составлять 1/40 000 (0,0025%). В отсутствие исследований частот патогенных вариантов в X-сцепленных генах и в связи с высокой частотой de novo вариантов включение X-сцепленных генов в рекомендации ACMG проводилось на основании распространенности заболеваний с пороговым значением 1/40 000 [8]. В нашем исследовании среди X-сцепленных генов выявлен 1 носитель патогенного варианта в гене F8.
У двух участников исследования выявлены патогенные варианты в гомозиготном состоянии (GJB2, NEB), у одного участника — два патогенных варианта в гетерозиготном состоянии в одном гене (HBB), у одного участника — патогенный вариант в гене, расположенном на X-хромосоме в гемизиготном состоянии (F8). В двух случаях у участников диагностированы соответствующие заболевания, во всех остальных случаях отсутствовали клинические данные, которые позволили бы подтвердить или опровергнуть наличие соответствующего фенотипа.
В связи с тем, что рекомендации ACMG ориентированы на систему здравоохранения США, этническая нейтральность подхода ограничена населением США. Поэтому для применения в других популяциях может потребоваться адаптация рекомендованного списка на основании дополнительного анализа распространенных в них заболеваний и патогенных вариантов. Так, в работе W. Chetruengchai и соавт., выполненной в Таиланде, к 113 генам добавлен ген G6PD, связанный с распространенным в Таиланде дефицитом глюкозо-6-фосфатдегидрогеназы. Доля носителей патогенных вариантов в этом гене среди участников исследования составила 7,7% [20].
В работе A.Y. Barbitoff и соавт. с помощью PCA показана близость населения центральных и северо-западных регионов России к группе NFE в данных gnomAD [21]. В связи с этим данные о суммарных частотах носительства для NFE, рассчитанные в работе M.H. Guo и A.R. Gregg, использованы для сравнения с полученными данными [18]. В таблице приведены гены с частотами суммарного носительства патогенных вариантов, статистически значимо отличающимися от данных gnomAD NFE.
Гены со статистически значимыми различиями суммарных частот носительства при сравнении с европейской популяцией
Ген | Суммарная частота носительства, % | ДИ, % | Суммарная частота носительства по gnomAD для NFE, % [18] | p | p после поправки на множественное сравнение |
Полученная частота выше частоты среди NFE | |||||
PAH | 3,91 | [2,85; 5,21] | 2,12 | 1,61·10–04 | 0,001 |
CYP21A2 | 2,49 | [1,66; 3,57] | 1,40 | 0,005 | 0,03 |
NEB | 1,24 | [0,68; 2,08] | 0,24 | 1,16·10–06 | <0,001 |
BCKDHB | 1,07 | [0,55; 1,85] | 0,18 | 1,74·10–06 | <0,001 |
MCCC2 | 0,62 | [0,25; 1,28] | 0,04 | 7,95·10–07 | <0,001 |
CNGB3 | 0,62 | [0,25; 1,28] | 0,10 | 1,44·10–04 | 0,001 |
GBA | 0,62 | [0,25; 1,28] | 0,13 | 8,43·10–04 | 0,007 |
Полученная частота ниже частоты среди NFE | |||||
MMACHC | 0,00 | [0,00; 0,33] | 0,5 | 0,009 | 0,047 |
BTD | 0,00 | [0,00; 0,33] | 0,6 | 0,003 | 0,018 |
ABCA3 | 0,09 | [0,00; 0,49] | 0,86 | 0,002 | 0,012 |
TF | 0,00 | [0,00; 0,33] | 0,86 | 1,29·10–04 | 0,001 |
CYP11A1 | 0,00 | [0,00; 0,33] | 0,88 | 8,42·10–05 | 0,001 |
NAGA | 0,00 | [0,00; 0,33] | 1,06 | 1,33·10–05 | <0,001 |
COL7A1 | 0,18 | [0,02; 0,64] | 1,30 | 1,01·10–04 | 0,001 |
ACADM | 0,44 | [0,14; 1,03] | 1,66 | 3,89·10–04 | 0,003 |
OCA2 | 0,09 | [0,00; 0,49] | 1,31 | 9,98·10–06 | <0,001 |
CFTR | 2,58 | [1,73; 3,68] | 4,10 | 0,008 | 0,047 |
Ранее показана повышенная по сравнению с европейской популяцией аллельная частота некоторых патогенных вариантов в российской популяции [21, 22]. В исследовании V.E. Ramensky и соавт. найдено 2 таких варианта в исследуемых генах, в исследовании A.Y. Barbitoff и соавт. — 19 [21, 22]. Большинство этих вариантов выявлено в нашем исследовании, исключением являются вариант chr1:215867179T>C (rs372347027) в гене USH2A и вариант chrX:154929410AT>A (rs387906455) в гене F8. Один вариант исключен нами из анализа в связи с низкой пенетрантностью (chr13:20189473C>T, rs72474224). Кроме того, 14 из 18 вариантов были самыми частыми патогенными вариантами в соответствующих генах, а в некоторых случаях — единственными (NEB-chr2:151501423G>A (rs549794342), BCKDHB-chr6:80201023G>A (rs386834233), AIRE-chr21:44289773C>T (rs121434254)).
В настоящий момент все еще не выработан консенсусный подход к выбору генов и заболеваний для включения в скрининг носительства [1, 8, 23, 24], но авторы рекомендаций ACMG подчеркивают важность принятия во внимание частоты носительства в связи со снижением возможности корректно классифицировать новые варианты при их редкости [25].
Кроме того, они признают, что текущая версия является только первой итерацией и будет улучшена в дальнейшем [25]. S. Righetti и соавт. указывают на ошибочность включения MCCC2 в рекомендации, приводя исследование J. Rips и соавт., послужившее основанием для исключения связанного с этим геном заболевания (недостаточность 3-метилкротонил-КоА карбоксилазы) из неонатального скрининга в Израиле [26, 27].
Заключение
Полученная частота носителей подтверждает актуальность проблемы скрининга носительства в российской популяции, однако в связи с отличиями российской популяции как от популяции США, так и от европейской популяции в суммарных частотах патогенных вариантов в генах, связанных с рецессивными заболеваниями, адаптация списка генов с учетом особенностей российской популяции может позволить повысить эффективность анализа получаемых данных и увеличить число выявляемых носителей.
Участие авторов:
Концепция и дизайн исследования — Е.А. Сотникова, А.В. Киселева, А.Н. Мешков, О.М. Драпкина; сбор и обработка материала — Е.А. Сотникова, А.В. Киселева, М. Зайченока, В.Е. Раменский, А.А. Жарикова, Ю.В. Вяткин, А.И. Ершова, М.С. Покровская; статистический анализ данных — Е.А. Сотникова, В.А. Куценко; написание текста — Е.А. Сотникова, А.В. Киселева, А.Н. Мешков; редактирование — А.В. Киселева, В.Е. Раменский, В.А. Куценко, А.И. Ершова, А.Н. Мешков.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
- Henneman L, Borry P, Chokoshvili D, et al. Responsible implementation of expanded carrier screening. European Journal of Human Genetics. 2016; 24(6):e1-2. https://doi.org/10.1038/ejhg.2015.271
- Chokoshvili D, Vears D, Borry P. Expanded carrier screening for monogenic disorders: where are we now? Prenatal Diagnosis. 2018;38(1):59-66. https://doi.org/10.1002/pd.5109
- Antonarakis SE. Carrier screening for recessive disorders. Nature Reviews Genetics. 2019;20(9):549-561. https://doi.org/10.1038/s41576-019-0134-2
- Kaback MM. Population-based genetic screening for reproductive counseling: the Tay-Sachs disease model. European Journal of Pediatrics. 2000; 159(Suppl 3):S192-S195. https://doi.org/10.1007/PL00014401
- Rosatelli MC, Dozy A, Faa V, et al. Molecular characterization of beta-thalassemia in the Sardinian population. American Journal of Human Genetics. 1992;50(2):422.
- Lazarin GA, Haque IS. Expanded carrier screening: a review of early implementation and literature. Seminars in Perinatology. 2016;40(1)29-34. https://doi.org/10.1053/j.semperi.2015.11.005
- Goldberg JD, Pierson S, Johansen Taber K. Expanded carrier screening: What conditions should we screen for? Prenatal Diagnosis. 2023;43(4):496-505. https://doi.org/10.1002/pd.6306
- Gregg AR, Aarabi M, Klugman S, et al. Screening for autosomal recessive and X-linked conditions during pregnancy and preconception: A practice resource of the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG). Genetics in Medicine. 2021;23(10):1793-1806. https://doi.org/10.1038/s41436-021-01203-z
- Lazarin GA, Hawthorne F, Collins NS, et al. Systematic classification of disease severity for evaluation of expanded carrier screening panels. PLoS One. 2014;9(12):e114391. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0114391
- Schmidtke J, Krawczak M. Correspondence on “Screening for autosomal recessive and X-linked conditions during pregnancy and preconception: A practice resource of the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG)” by Gregg et al. Genetics in Medicine. 2022;24(5):1156-1157. https://doi.org/10.1016/j.gim.2022.01.003
- Meshkov A, Ershova A, Kiseleva A, et al. The LDLR, APOB, and PCSK9 variants of index patients with familial hypercholesterolemia in Russia. Genes. 2021;12(1):66. https://doi.org/10.3390/genes12010066
- Meshkov AN, Myasnikov RP, Kiseleva AV, et al. Genetic landscape in Russian patients with familial left ventricular noncompaction. Frontiers in Cardiovascular Medicine. 2023;10:1205787. https://doi.org/10.3389/fcvm.2023.1205787
- Копылова О.В., Ершова А.И., Покровская М.С. и др. Популяционно-нозологический исследовательский биобанк «НМИЦ ТПМ»: анализ коллекций биообразцов, принципы сбора и хранения информации. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2021;20(8):3119. https://doi.org/10.15829/1728-8800-2021-3119
- McLaren W, Gil L, Hunt SE, et al. The ensembl variant effect predictor. Genome Biology. 2016;17(1):122. https://doi.org/10.1186/s13059-016-0974-4
- Landrum MJ, Lee JM, Benson M, et al. ClinVar: public archive of interpretations of clinically relevant variants. Nucleic Acids Research. 2016;44(D1): D862-868. https://doi.org/10.1093/nar/gkv1222
- Karczewski KJ, Francioli LC, Tiao G, et al. The mutational constraint spectrum quantified from variation in 141,456 humans. Nature. 2020;581(7809): 434-443. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2308-7
- Sherry ST, Ward MH, Kholodov M, et al. dbSNP: the NCBI database of genetic variation. Nucleic Acids Research. 2001;29(1):308-311. https://doi.org/10.1093/nar/29.1.308
- Guo MH, Gregg AR. Estimating yields of prenatal carrier screening and implications for design of expanded carrier screening panels. Genetics in Medicine. 2019;21(9):1940-1947. https://doi.org/10.1038/s41436-019-0472-7
- R Core Team. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria; 2022. Accessed November 17, 2023. https://www.R-project.org
- Chetruengchai W, Shotelersuk V, Phowthongkum P. Carrier Frequencies Estimation of Pathogenic Variants of Autosomal Recessive and X-linked Recessive Mendelian Disorders using exome sequencing data in 1,642 Thais. medRxiv. 2023;2023.06.12.23291300. https://doi.org/10.1101/2023.06.12.23291300
- Barbitoff AY, Khmelkova DN, Pomerantseva EA, et al. Expanding the Russian allele frequency reference via cross-laboratory data integration: insights from 7,452 exome samples. medRxiv. 2022; 2021.11.02.21265801. https://doi.org/10.1101/2021.11.02.21265801
- Ramensky VE, Ershova AI, Zaicenoka M, et al. Targeted sequencing of 242 clinically important genes in the Russian population from the ivanovo region. Frontiers in Genetics. 2021;12:709419. https://doi.org/10.3389/fgene.2021.709419
- American College of Obstetricians and Gynecologists. Committee opinion no. 690: carrier screening in the age of genomic medicine. Obstetrics and Gynecology. 2017;129(3):e35-40. https://doi.org/10.1097/AOG.0000000000001952
- Kirk EP, Ong R, Boggs K, et al. Gene selection for the Australian reproductive genetic carrier screening project (“Mackenzie’s Mission”). European Journal of Human Genetics. 2021;29(1):79-87. https://doi.org/10.1038/s41431-020-0685-x
- Dungan JS, Aarabi M, Klugman S, et al. Response to Righetti et al. Genetics in Medicine. 2022;24(5):1162-1163. https://doi.org/10.1016/j.gim.2021.12.017
- Righetti S, Dive L, Archibald AD, et al. Correspondence on “Screening for autosomal recessive and X-linked conditions during pregnancy and preconception: A practice resource of the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG)” by Gregg et al. Genetics in Medicine. 2022;24(5): 1158-1161. https://doi.org/10.1016/j.gim.2022.01.007
- Rips J, Almashanu S, Mandel H, et al. Primary and maternal 3-methylcrotonyl-CoA carboxylase deficiency: insights from the Israel newborn screening program. Journal of Inherited Metabolic Disease. 2016;39(2):211-217. https://doi.org/10.1007/s10545-015-9899-4
Рекомендуем статьи по данной теме:
Спектр вариантов в гене филаггрина в российской популяции и у пациентов с вульгарным ихтиозом.Клиническая дерматология и венерология. 2026;25(4):584-593
Распространенность клинически значимых мутаций PIK3CA: результаты анализа опухолевых образцов 1452 пациентов российской когорты.Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. 2025;14(6):32-38
Интеграция генетической информации в цифровые экосистемы современных биобанков приматов: проблемы и перспективы.Молекулярная генетика, микробиология и вирусология. 2025;43(4-2):42-54
Современное понимание эпигенетических механизмов наследования и их роли в эволюционном процессе.Молекулярная генетика, микробиология и вирусология. 2025;43(4-2):6-20
Высокопроизводительное секвенирование как инструмент для детектирования и идентификации патогенов в клиническом материале.Лабораторная служба. 2024;13(4):49-56
Интеграция NGS-тестирования со стандартными методами молекулярно-генетических исследований в онкологии.Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. 2024;13(6):84-90




