만성 신장 질환 환자에서 오스테오폰틴의 유전학: 독일 만성 신장 질환 연구 IV
Jun 11, 2024
혈장 프로테옴.
또한, 우리는 GWAS 요약 통계를 사용했습니다.혈장 단백질(pGWAS), Sun et al. [22] 시스 및 트랜스에 영향을 미치는 OPN과 단백질 간의 일관된 연관 신호를 식별하기 위해 공동 위치화 분석을 실행합니다. GTEx 및 NephQTL의 데이터와 달리 게놈 전체에서 사용 가능한 pGWAS 요약을 통해 두 효과를 모두 평가할 수 있습니다. cis-pQTL과의 공동 위치화를 감지하기 위해 모든 단백질 유전자 영역(유전자 영역 ±500kb, cis 영역)의 pGWAS 요약 통계를 추출했습니다. OPN 유전자좌와 그 주위의 100kb 영역에 대해 cis pGWAS 추출물이 겹치고 pGWAS 연관 p-값이 다음과 같은지 확인했습니다.<0.05/2 (Bonferroni correction for two OPN loci). For all hereby selected proteins, we then extracted the protein-gene-region from the OPN GWAS summary statistics and ran colocalization within the protein-gene-region. For potential colocalization with trans-pQTLs, we selected all proteins with pGWAS association p-values <0.05/2/3,000 (Bonferroni correction for the two OPN loci and number of proteins evaluated in pGWAS) within a 100kb region around an OPN-associated index SNP. For all hereby selected proteins, colocalization analyses were conducted within the ±500kb region of the OPN-associated index SNP.
단백질을 동일 위치화하기 위해 GO 세포 구성 요소와 GO 분자의 두 가지 주석 데이터 세트를 사용하는 PANTHER [103] 과잉 표현 테스트 형태의 유전자 온톨로지(GO) 농축 분석(http://geneontology.org/, [101,102]) 확인된 단백질이 할당된 강화된 범주를 평가하기 위해 참조로서의 기능(호모 사피엔스)이 수행되었습니다. 전체적으로 20,595개의 인간 유전자가 세포 구성 요소 및 분자 기능과 관련된 다양한 용어로 매핑됩니다. Fisher 정확 검정의 Bonferroni 수정 p-값과 Benjamini-Hochberg 절차를 기반으로 한 잘못된 발견률이 모두 다음과 같은 경우 범주가 강화된 것으로 간주됩니다.<0.05
UKB 질병. 마지막으로 GeneAtlas 데이터베이스(http://geneatlas. Roslin.ed.ac.uk/)의 GWAS를 사용하여 두 개의 복제된 OPN 유전자좌(±500kb)와 게놈을 보여주는 모든 UKB 이진 질병 특성에 대한 공동 위치 분석을 수행했습니다. 광범위하고 유의미한 연관성(p-값<5.0E-08) in at least one of the two replicated OPN loci. Overall, GeneAtlas comprises GWAS results of 660 binary disease traits of ~450,000 UKB participants [23]. In addition, we adopted the conditional colocalization analysis approach which was first applied in a GWAS of plasma proteome [104].
Performing colocalization on conditionally independent association statistics could reveal true colocalization signals that were missing when using marginal association statistics in the presence of multiple independent association signals. We applied the GCTA COJO Slct algorithm to identify independent association signals in the OPN region for the seven traits [105], which showed a trait association signal different from the OPN signal (H3: p1.2>{{0}}.8). 앞서 언급한 정리되고 귀속된 GCKD 유전자형 데이터 세트는 GCTA의 LD 참조로 사용되었습니다. 보수적으로 공선성 컷오프를 0.1로 설정했습니다. 1개 이상의 독립적인 신호가 있는 유전자좌의 경우, 해당 지역의 다른 독립적인 SNP를 조건으로 조건부 연관 통계를 생성하기 위해 GCTA COJO-Cond 알고리즘으로 대략적인 조건부 분석을 수행했습니다[105]. 마지막으로 조건부 연관 통계를 입력으로 사용하여 각 독립 SNP에 대해 이전과 같이 공동 위치 분석을 수행했습니다.
집계된 희귀 변종 테스트
전체적으로, 유전자형 분석(엑솜 칩), eGFR, UACR 및 log2(OPN) 측정에 대한 완전한 데이터를 보유한 4,879명의 GCKD 참가자가 통합 희귀 변이체 테스트 분석에 포함되었습니다(S1 그림). 앞서 설명한 바와 같이[106], R 패키지 seqMeta(v1.6.7, [107])에 구현된 두 가지 유형의 희귀 변이체 집합 테스트(burden test, 시퀀스 커널 연관 테스트[SKAT])를 exome 칩 데이터와 log2를 사용하여 수행했습니다. (OPN) 측정(결과). 유전자당 MAF가 있는 변종<1% and having a major effect on the gene product (nonsynonymous, stop gain/loss, splicing; "qualifying variants") as annotated by dbNSFP v.2.0 were aggregated [24,25]. Results were filtered to retain genes with cumulative minor allele count (MAC) �10 and with �2 contributing variants per gene. Analyses were adjusted for age, sex, log(eGFR), and log(UACR). To adjust for multiple testing, the statistical significance level was corrected for the number of assessed genes (N = 17,575) and the two conducted tests: 0.05/(2×17,575) = 1.4E-06. Moreover, analyses were repeated for significantly associated genes additionally adjusted for the two replicated OPN loci.
Young Finns 연구에서 확인된 유전자좌의 복제
GCKD 참가자의 GWAS에서 확인된 3개의 OPN 유전자좌는 YFS(젊은 핀의 심혈관 위험 연구) 코호트에서 복제에 대해 테스트되었습니다. 여기서 혈장 OPN은 2007년 분석을 위해 처음 해동된 샘플에서 효소 결합 면역흡착 분석(Human Osteopontin Quantikine 키트, R&D Systems, USA)으로 측정되었습니다. 2,442명의 참가자 샘플과 546,677개의 유전자형 SNP가 이후 추가 분석에 제공되었습니다. QC 및 전가. 자세한 내용은 S1 방법에서 확인할 수 있습니다. 선택된 유전자좌별로 SNP 용량(첨가제)에 대한 log2(OPN)의 연관성 분석은 SNPTEST v2.5.4를 사용하여 연령, 성별, eGFR을 조정한 선형 회귀 모델을 피팅하여 형성되었습니다[89]. GFR은 분석 전 MDRD 연구 방정식과 로그{12}}변환을 통해 추정되었습니다[108]. 복제는 일방적 연관 p-값으로 정의되었습니다.<0.05/3 (Bonferroni correction for three OPN loci).
감사의 글 GCKD 연구에 참여하려는 CKD 환자들의 의지에 감사드립니다. 다양한 지역 센터의 연구 인력의 엄청난 노력에 높이 평가됩니다. 환자에게 일상적인 진료를 제공하고 GCKD 연구에 협력하는 수많은 신장 전문의에게 감사드립니다. GCKD 조사관은 S1 정보에 나열되어 있습니다. 현재 GCKD 연구에 협력하고 있는 신장 전문의의 전체 목록은 (http://gckd.org)에서 확인할 수 있습니다.
저자 기여 개념화: Peggy Sekula, Ulla T. Schultheiss.
데이터 큐레이션: Yurong Cheng, Yong Li, Nora Scherer, Franziska Grundner-Culemann, Terho Lehtima¨ki, Binisha H. Mishra, Olli T. Raitakari, Matthias Nauck, Kai-Uwe Eckardt, Peggy Sekula, Ulla T. Schultheiss.
공식 분석: Yurong Cheng, Yong Li, Nora Scherer, Franziska Grundner-Culemann, Binisha H. Mishra, Peggy Sekula, Ulla T. Schultheiss.
자금 조달: Terho Lehtima¨ki, Olli T. Raitakari, Kai-Uwe Eckardt, Peggy Sekula, Ulla T. Schultheiss.
조사: Binisha H. Mishra, Olli T. Raitakari, Peggy Sekula, Ulla T. Schultheiss.
방법론: Yurong Cheng, Yong Li, Nora Scherer, Franziska Grundner-Culemann, Binisha H. Mishra, Matthias Nauck, Peggy Sekula, Ulla T. Schultheiss.
프로젝트 관리: Peggy Sekula, Ulla T. Schultheiss.
자료: Peggy Sekula, Ulla T. Schultheiss.
소프트웨어: Yurong Cheng, Yong Li, Binisha H. Mishra, Peggy Sekula, Ulla T. Schultheiss.
감독: Nora Scherer, Franziska Grundner-Culemann, Peggy Sekula, Ulla T. Schultheiss.
검증: Yurong Cheng, Yong Li, Nora Scherer, Franziska Grundner-Culemann, Terho Lehtima¨ki, Binisha H. Mishra, Olli T. Raitakari, Matthias Nauck, Kai-Uwe Eckardt, Peggy Sekula, Ulla T. Schultheiss.
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