Докази того, що гени, що беруть участь у передачі їжаків, пов’язані як з біполярним розладом, так і з
Предмети
Анотація
Вступ
Біполярний розлад (БД) - це хронічна та інвалідизуюча психічна хвороба з поширеністю 0,8–1,2% серед загальної популяції 1, що характеризується періодичними маніакальними та депресивними епізодами. Характеризуючись високим рівнем супутньої фізичної захворюваності та підвищеним ризиком самогубства, БД пов’язаний із зменшенням тривалості життя та збільшенням смертності від усіх причин, а отже, є великим соціально-економічним тягарем 2 .
У цьому дослідженні ми скористалися перевагами великих загальнодоступних наборів даних GWAS для проведення генного аналізу, а також метааналізу перехресних ознак з метою (1) виявлення генів, які зазвичай асоціюються з BD та BMI або BD і T2D, і ( 2) дослідження того, чи гени, спільні між цими станами, збагачені для шляхів, раніше залучених до патофізіології БД або механізму дії ліків, що використовуються для лікування БД.
Матеріал і методи
Зразок
Це дослідження було проведено на підсумковій статистиці трьох великих загальнодоступних наборів даних GWAS. Підсумкова статистика включає всі SNP, які були проаналізовані, разом із розрахунковими розмірами ефекту. Оцінка BD-асоційованих генів проводилась із використанням зведеної статистики найбільшого GWAS, проведеної Робочою групою з біполярних розладів Консорціуму психіатричної геноміки (PGC) на сьогодні. Набір даних включав результати GWAS з логістичного регресійного аналізу понад 13,4 мільйона аутосомних SNP на 20352 випадки BD відповідно до критеріїв DSM-IV, ICD-9 або ICD-10 та 31358 контролів європейського походження. Детальні характеристики кожної включеної когорти були описані в роботі від Шталя та колег 37. Крім того, для ідентифікації генів, пов’язаних з T2D, ми використовували набір даних метааналізу DIAGRAM 1000G GWAS 1-го етапу, включаючи 26 676 випадків T2D та 132 532 кавказькі контролі з 18 досліджень 38. Критерії діагностики T2D відрізнялись між дослідженнями та включали самостійний діагноз діабету діабетом лікарем, самостійне повідомлення про використання ліків для лікування діабету, глюкозу натще ≥ 7,0 ммоль/л або глюкозу натще ≥ 11,1 ммоль/л, гемоглобін A1c (HbA1c)> = 6,5% 38. Цей набір даних надав зведену статистику асоціацій для понад 12,06 мільйонів автосомних SNP.
Нарешті, гени, пов’язані з ІМТ, досліджували за допомогою набору даних мета-аналізу GWAS плюс Metabochip від Консорціуму GIANT 39. Цей набір даних включав зведену статистику асоціацій 322 155 суб'єктів європейського походження. Учасники були набрані з 125 досліджень (82 з GWAS і 43 з результатами Metabochip). У цьому наборі даних було перевірено понад 2,47 мільйона аутосомних генотипованих або приписаних варіантів на зв’язок із трансформованими залишками ІМТ в лінійних регресіях, припускаючи адитивну генетичну модель 39 .
Аналіз на генній основі
Для кожного з трьох наборів даних був проведений генний аналіз за допомогою MAGMA 40, використовуючи платформу 41 FUMA. MAGMA - це інструмент для аналізу генів, який оцінює статистику на основі генів з урахуванням нерівноваги зв’язку (LD) включених SNP. LD оцінювали за допомогою європейської панелі даних фази 3 1000 геномів як посилання 42. Розташування генів, що кодують білок, визначали як регіони від місця початку транскрипції до місця зупинки транскрипції (опція за замовчуванням у MAGMA). У випадку, якщо набір даних повідомляє інформацію про якість імпутації або частоту другорядного алеля (MAF), SNP з оцінкою якості імпутації 43 використовують функцію p.adjust у R 44. Гіпергеометричний тест був використаний для оцінки надмірного представлення генів, які суттєво асоціюються з BD та ІМТ або T2D після багаторазової корекції тестування. Аналізи проводились із використанням R v. 3.6.1 (посилання 44).
Аналіз шляху
Збагачення для непотрібних термінів генної онтології (GO) та шляхів реактому серед генів, які зазвичай асоціюються з BD та BMI, BD та T2D або всіма трьома фенотипами, оцінювали за допомогою інструменту аналізу функціонального збагачення WebGestalt (www.webgestalt.org/). Для того, щоб включити найбільшу кількість потенційно релевантних генів до аналізу шляху, ми використали список генів, номінально асоційованих з ознаками, що цікавлять, з стор 45. Для цього аналізу оцінку взаємодії встановили високою достовірністю (оцінка = 0,7) і включили всі джерела активної взаємодії, що підтримуються інструментом (видобуток тексту, експерименти, бази даних, ко-експресія, сусідство, злиття генів та спільна поява).
Мета-аналіз та функціональні ефекти SNP, пов'язаних з BD та BMI або T2D
Для того, щоб визначити конкретні SNP, пов'язані з BD та BMI або T2D, ми провели два мета-аналізи між BD та BMI, а також BD і T2D за допомогою Metasoft 46. Це програмне забезпечення забезпечує оцінку ефекту, оцінку неоднорідності, а також задню ймовірність існування ефекту в кожному дослідженні (м-статистика значень> 0,9). Два мета-аналізи були проведені за допомогою консервативної моделі випадкового ефекту з використанням того самого списку SNP, що й аналіз на основі генів. Для обох мета-аналізів ми відібрали SNP з мета-аналізом стор 0,9 та a стор 47. Серед SNP, передбачених RegulomeDB, що можуть впливати на зв'язування факторів транскрипції (оцінка 48. Нарешті, наявність SNP, розташованих у потенційно ліках, що генеруються, була досліджена за допомогою бази даних про взаємодію генів наркотиків (DGIdb) 49 .
Результати
Аналіз на генній основі
Блок-схема аналізів подана на додатковій фіг. 1. Загалом 2 013 566 SNP, які пройшли контроль якості та були присутні у всіх наборах даних, використовувались як вхідні дані для генного аналізу. Ці SNP дозволили провести генний аналіз для 17 455 генів. Генетичний аналіз, проведений з MAGMA, ідентифікував 2700, 2144 та 1988 генів, номінально асоційованих з BD, BMI та T2D, відповідно. Серед них загалом 579, 549 та 173 були значущими після багаторазової корекції тесту з ВН відповідно.
При порівнянні трьох списків було виявлено, що 518 генів зазвичай асоціюються з BD та ІМТ, 52 з яких були значущими після багаторазової корекції тесту (Додаткова таблиця 1). Кількість генів, асоційованих з обома фенотипами, була в 2,86 рази вищою, ніж очікувалося за результатами гіпергеометричного тесту (стор = 9,4E − 12, додаткова таблиця 2). Що стосується BD і T2D, 390 генів були пов'язані з обома фенотипами, 12 з яких були значущими після багаторазової корекції тесту (Додаткова таблиця 3). Кількість генів, що перекриваються, у 2,09 рази перевищувала очікувану за результатами гіпергеометричного тесту (стор = 0,01, додаткова таблиця 2). Подібним чином гени, асоційовані з BD, були збагачені для цілей, пов'язаних або з ІМТ, або з T2D (стор = 2,6E − 12, додаткова таблиця 2). Нарешті, 93 гени, три з яких були значущими після багаторазової корекції тесту, були пов’язані з усіма досліджуваними фенотипами (Додаткова таблиця 4). Гени, пов'язані з BD, не були значно збагачені для цілей, пов'язаних як з ІМТ, так і з T2D (стор = 0,076, додаткова таблиця 2).
Аналіз шляху
Аналізи, проведені за допомогою WebGestalt, показали, що гени, які зазвичай асоціюються з BD та ІМТ, збагачуються для одного клітинно-компонентного GO-терміна: тіло нейрональних клітин (стор = 0,0001; коефіцієнт помилкового виявлення (FDR) = 0,025) (табл. 2). Крім того, гени, які зазвичай асоціюються з BD та BMI, збагачувались на 12 шляхів (додаткова таблиця 5). Метод зваженого набору покриттів, реалізований WebGestalt, який зменшує надмірність наборів генів, підтвердив значну асоціацію для чотирьох із цих шляхів: гемостазу, сигналізації їжаком, взаємодії L1CAM та сигналізації злиттям BRAF та RAF (табл. 2), а також на термін GO. Ми також дослідили потенційну взаємодію між білками, кодованими 518 генами, зазвичай асоційованими з BD та ІМТ, використовуючи STRING. Цей аналіз показав, що мережа білків, кодованих цими генами, представляла ряд взаємодій, більших, ніж очікувалось, для випадкового набору білків подібного розміру, витягнутих з геному (очікувана кількість країв: 332; спостерігається кількість країв: 392; збагачення ІЦВ стор = 0,0007, рис. 1), що підтверджує гіпотезу про те, що білки, кодовані генами, які зазвичай асоціюються з BD та BMI, можуть бути біологічно пов'язаними.