Генетические механизмы и дополнительные факторы риска, лежащие в основе дисплазии тазобедренного сустава

Исследуемая популяция и образцы ДНК. Клиническое и рентгенологическое наблюдение за когортой тазобедренных суставов. Участники исследования, родившиеся в 1989 г. (n = 4004, частота ответов 52 %), и те, у кого в период новорожденности в период 1988 и 1990 гг. показатель 67,7%) был выполнен в течение 2007-2009 гг., что позволило охарактеризовать DDH у 2406 субъектов. В 1779 из них образцы слюны были собраны с согласия, а ДНК извлечена и сохранена в лаборатории профессора Билла Оллиера в Манчестерском университете.

Первоначальное когортное исследование тазобедренных суставов хорошо описано на сайте ClinicalTrials.gov. ID: NCT01818934.

Полногеномное генотипирование, анализ ассоциации SNP и CNV:

Образцы ДНК будут отправлены на кафедру клинической и молекулярной медицины Норвежского университета науки и технологий (NTNU), Норвегия, для полногеномного генотипирования SNP (однонуклеотидного полиморфизма). Для этого исследования мы будем использовать последнюю версию массива Illumina Core Exome, охватывающую известные гены, выбранные экзоны и промоторные области, а также основу общей генетической изменчивости, позволяющую вводить генотипы, которые расширят геномный контент, который мы исследуем. Таким образом, этот массив обеспечит достаточный охват генома для анализа биологических путей. Первоначальный контроль качества будет осуществляться в программном обеспечении Illumina Genome Studio. Последующий контроль качества будет осуществляться, как описано в статье Андерсона и др., чтобы избежать общих искажающих факторов, таких как эффект партии (Лам и др., 2020, Андерсон и др., 2010). Охват полногеномной изменчивости будет дополнительно улучшен за счет импутации негенотипированных SNP с использованием непосредственно генотипированных SNP и информации о неравновесии по сцеплению от Консорциума по гаплотипам. Импутация будет выполняться с использованием программного обеспечения Impute2 в соответствии с рекомендуемыми рекомендациями (Howie et al, 2011). В дополнение к анализу пути будет проведен общий анализ ассоциации, чтобы выявить SNP, связанные с DDH. Для этих анализов будут использоваться стандартный контроль качества и статистические методы (Purcell et al, 2007). Вариации числа копий (CNV) будут определяться с использованием PennCNV (Wang, Li, Hadley et al, 2007), и их связь с индексами дисплазии тазобедренного сустава будет изучаться с использованием регрессионного анализа. Учитывая наш текущий размер выборки, у нас есть около 50% мощности для обнаружения варианта в этой выборке (частота 20% дисплазии тазобедренного сустава и аналогичная частота аллеля и ОШ главного кандидата в GDF5). Однако, используя несколько фенотипов и генетический анализ, мы сможем уникальным образом исследовать генетику дисплазии тазобедренного сустава и формы тазобедренного сустава.

Анализ биологических путей. Использование традиционных методов полногеномной ассоциации не позволяет полностью изучить потенциально сложные отношения между генетическими вариантами или между белками, образующимися в результате генетических вариантов. Методы анализа на основе путей и сетей были разработаны, чтобы помочь решить эту проблему ((например, Ван, Ли, Букан и др., 2007 г.; Торкамани и др., 2008 г.; Баранзини и др., 2009 г.; Элефтерохориноу и др., 2009 г.; Перри и др., 2009 г.; Пэн и др., 2010). Эти методы обычно объединяют данные о нескольких генах/SNP в пределах определенного биологического пути, чтобы установить, может ли путь участвовать в развитии фенотипа. Методы перестановки часто используются для оценки значимости в этих анализах. Этот тип анализа может также помочь интерпретировать биологический смысл ассоциативных сигналов. Этот подход позволит исследовать относительный вклад различных биологических механизмов, возможно лежащих в основе DDH, используя генетическую информацию для группировки генов в предполагаемые пути и связи их с различными анатомическими и клиническими особенностями DDH. Для текущего исследования биологические пути будут получены из установленных баз данных, таких как базы данных Gene Ontology и Reactome, а также из других общедоступных ресурсов (Ashburner et al, 2000; Croft et al, 2014). Пути будут проанализированы в MAGMA с использованием информации SNP и/или CNV для всего генома, чтобы определить основные биологические пути для индивидуального радиологического индекса (de Leeuw et al, 2015). Отличительные биологические механизмы, связанные с радиологическими показателями, могут быть идентифицированы с помощью анализа путей. На сегодняшний день большинство предикторов тяжелого исхода DDH основаны на клинических и рентгенологических данных, а также на оценке функциональных нарушений пациента. Мы будем, используя многовариантные прогностические модели, построить более сфокусированную, многомерную модель для предсказания улучшения, основанную не только на традиционных клинических и радиологических факторах риска, но также на новой генетической информации и визуализирующих биомаркерах.