Badanie asocjacyjne całego genomu identyfikuje nowe loci dla schyłkowej choroby nerek przypisywanej cukrzycy typu 2 u Afroamerykanów
Mar 04, 2022
Meiji Guan1,2, Jacob M. Keaton1,2, Latchezar Dimitrov1,2, Pamela J. Hicks1,2, Jianzhao Xu1,2, Nicholette D. Palmer1,2,3, Lijun Ma4, Swapan K. Das5, Yii-Der I Chen6, Josef Coresh7, Myriam Fornage8, Nora Franceschini9, Holly Kramer10,11, Carl D. Langefeld12,13, Josyf C. Mychaleckyj14, Rulan S. Parekh15, Wendy S. Post7, Laura J. Rasmussen-Torvik16, Stephen S. Rich14 , Jerome I. Rotter6,17, John R. Sedor18,19, Denyse Thornley-Brown20, Adrienne Tin7, James G. Wilson21, Barry I. Freedman4, Donald W. Bowden1,2,3, Maggie CY Ng1,2,3* i konsorcjum FIND
Abstrakcyjny
Tło: Etap końcowynerkachoroba(ESKD) jest poważnym problemem dotyczącym zdrowia publicznego, nieproporcjonalnie dotykającym Afroamerykanów (AA). Cukrzyca typu 2 (T2D) jest główną przyczyną ESKD w USA, a próby odkrycia genetycznej podatności na cukrzycową chorobę nerek (DKD) przyniosły ograniczony sukces. Wcześniejsze badanie asocjacyjne całego genomu (GWAS) w AA z T2D-ESKD zostało rozszerzone o dodatkowe przypadki AA i kontrole oraz genotypy przypisane do panelu referencyjnego 1000 genomów o wyższej gęstości. Analiza odkrycia obejmowała 3432 przypadki T2D-ESKD i 6977 kontroli bez cukrzycy bez nefropatii (N = 10,409), a następnie przeprowadzono analizę dyskryminacyjną w 2756 kontrolach T2D bez nefropatii w celu wykluczenia wariantów związanych z T2D.
Wyniki:Sześć niezależnych wariantów zlokalizowanych w lub w pobliżuRND3/RBM43, PRZESUŃ3, ENPP7, GNG7, orazAPOL1osiągnięto znaczące powiązanie całego genomu (P <5×>−8) z T2D-ESKD. Po analizach rozbudowy w 1910 r.bez cukrzycyPrzypadki ESKD i 908 kontroli bez nefropatii bez cukrzycy, metaanaliza 5342 przypadków ESKD z wszystkich przyczyn AA i 6977 kontroli bez nefropatii AA wykazała dodatkowe nowe umiejscowienie ESKD z wszystkich przyczyn wEFNB2(rs77113398;P = 9.84 × 10–9; LUB=1.94). WyłączenieAPOL1nosiciele o genotypie ryzyka nerek zidentyfikowali dwa dodatkowe, istotne dla całego genomu loci związane z T2D-ESKD wGRAMD3orazMGAT4C. Drugi wariant wGNG7(rs373971520;P = 2.17 × 10–8, OR=1.46) pozostało powiązane z ESKD z wszystkich przyczyn wAPOL1-analiza negatywna.
Wnioski:Odkrycia dostarczają dalszych dowodów na czynniki genetyczne związane z zaawansowaną chorobą nerek u AA z T2D.
Słowa kluczowe:Afroamerykanie, badanie asocjacyjne całego genomu, cukrzyca typu 2, cukrzycowa choroba nerek,Schyłkowa choroba nerek
Aby uzyskać więcej informacji prosimy o kontakt:emily.li@wecistanche.com
Wstęp
Coraz więcej dowodów sugeruje, że czynniki genetyczne odgrywają główną rolę w podatności na stadium końcowenerkachoroba(ESKD). Jest to szczególnie istotne u Afroamerykanów (AA), gdzie częstość występowania ESKD jest ponad trzykrotnie wyższa niż u Europejczyków (EA) [1]. Wskaźniki śmiertelności pacjentów z ESKD, dializami i przeszczepami wynoszą odpowiednio 136, 166 i 30 na 1000 pacjentolat i stanowią 7,2% kosztów roszczeń opłaconych przez Medicare [1]. Cukrzyca, z której 95 procent pacjentów ma cukrzycę typu 2 (T2D), pozostaje główną zgłaszaną przyczyną ESKD w USA, stanowiącą > 44 procent przypadków [1]. Poprawa kontroli glikemii, lipidów i ciśnienia krwi nie zmniejszyła znacząco częstości występowania cukrzycynerkachoroba(DKD) [1, 2]. Ponadto rodzinna agregacja DKD jest niezależna od statusu społeczno-ekonomicznego i ustalonych środowiskowych czynników ryzyka [3, 4]. Chociaż allele G1 i G2 w genie apolipoproteiny L1 (APOL1) przyczyniają się do 50–70 procent ESKD bez cukrzycy w AA, nie wyjaśniają one w pełni nadmiernego ryzyka ESKD przypisanego do T2D (T2D-ESKD) w tej populacji [ 5–7].
Badania asocjacyjne całego genomu (GWAS) zidentyfikowały > 70 istotnych wariantów całego genomu związanych z przewlekłymnerkachoroba(CKD), albuminuria lub czynność nerek w populacjach pochodzenia europejskiego [8–11]. Jednak niewiele loci było związanych z DKD w różnych populacjach i nie powtarzają się one konsekwentnie, częściowo z powodu ograniczonej liczebności próby [12–18]. Etiologia powikłań nerkowych u pacjentów z T2D jest prawdopodobnie bardziej niejednorodna niż u pacjentów z cukrzycą typu 1 [16]. Dlatego, aby poprawić moc statystyczną, wymagane jest staranne fenotypowanie i większe rozmiary próbek. Aby zbadać architekturę genetyczną zaawansowanej choroby nerek w T2D, rozszerzyliśmy nasze poprzednie wysiłki GWAS (2890 pacjentów z ESKD i 1719 osób z grupy kontrolnej bez nefropatii bez cukrzycy) na większą próbkę AA z ciężkimnerkachoroba. Analizy stowarzyszenia przeprowadzono w sześciu niezależnych kohortach AA (Wake Forest School of Medicine, WFSM; Family Investigation of Nephropatia and Diabetes, FIND; Atherosclerosis Risk in Communities Study, ARIC; Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis, MESA; Jackson Heart Study, JHS; i Coronary Artery Risk Development in Young Adults, CARDIA) dla T2D-ESKD lub ESKD bez cukrzycy w wieloetapowym projekcie badania (ryc. 1). Obejmowało to 15 075 AA sklasyfikowanych w czterech grupach fenotypowych: przypadki T2D-ESKD (N=3432), kontrole bez nefropatii bez cukrzycy (N=6977), kontrole z nefropatią bez T2D (N {{16} }) oraz przypadki ESKD bez cukrzycy (N=1910).
Na etapie odkrycia GWAS przeprowadzono w 3432 przypadkach T2D-ESKD i 6977 kontroli bez nefropatii bez cukrzycy, a następnie przeprowadzono analizę dyskryminacyjną w celu wykluczenia loci związanych z T2D w 2756 kontrolach bez nefropatii T2D. Analizy rozszerzające przeprowadzono w 1910 AA z niecukrzycowym ESKD i 908 kontrolami bez nefropatii, aby ocenić wkład loci związanych z T2D-ESKD w niecukrzycowychnerkachoroba. Metaanaliza przypadków ESKD z cukrzycą i bez cukrzycy oceniła powiązania genetyczne we wszystkich przyczynach ESKD. APOL1-skojarzone formy niecukrzycowenerkachorobai T2D często współistnieją u pacjentów. W związku z tym wielu pacjentów z cukrzycą z:nerkachorobamoże zostać błędnie zaklasyfikowany jako mający DKD, ponieważ diagnostykanerkazwykle nie wykonuje się biopsji. Tutaj przeprowadzono drugą analizę GWAS z wykluczeniem osób z genotypami ryzyka nerek APOL1 w celu zminimalizowania błędnej klasyfikacji T2D-ESKD.
Wyniki
Przegląd badań
To badanie ma > 80 procent mocy w wykrywaniu powszechnych wariantów (MAF większy lub równy 0,10) z umiarkowanym efektem (OR większy lub równy 1,3) na poziomie istotności 5 × 10-8 (http: //csg.sph.umich.edu/abecasis/ koty/). W sumie siedem znaczących loci dla całego genomu (P<5× 10−8="" )="" associated="" with="" t2d-eskd="" were="" identified="" in="" either="" the="" baseline="" model="" (rnd3/rbm43,="" slitrk3,="" enpp7,="" gng7,="" and="" apol1)="" or="" apol1-negative="" model="" (enpp7,="" gramd3,="" and="" mgat4c).="" in="" addition="" to="" apol1,="" two="" loci,="" efnb2="" and="" gng7,="" also="" reached="" genome-wide="" significance="" in="" the="" all-cause="" eskd="" meta-analysis="" under="" either="" the="" baseline="" or="" apol1-negative="">
Charakterystyka kliniczna uczestników badania
Tabele 1 i 2 zawierają szczegółową charakterystykę uczestników badania. Przypadki ESKD rekrutowano z badań WFSM (Affy6.0, Axiom i MEGA), FIND i ARIC. W momencie rekrutacji osoby z nefropatią T2D-ESKD lub bez T2D były starsze (lub w podobnym wieku) w porównaniu z grupą kontrolną bez nefropatii bez cukrzycy. Jednak średni wiek w momencie rozpoznania T2D w przypadkach T2D-ESKD i kontroli z nefropatią bez T2D był młodszy niż w grupie kontrolnej bez nefropatii bez cukrzycy w momencie rekrutacji. Wszystkie kontrole T2D bez nefropatii i bez cukrzycy, bez nefropatii miały prawidłowy eGFR większy lub równy 60 ml/min/1,73m2. Ponadto w grupie kontrolnej bez nefropatii bez cukrzycy poziom glukozy na czczo wynosił < 126="" mg/dl.="" kontrole="" z="" nefropatią="" bez="" t2d="" były="" bardziej="" otyłe="" niż="" przypadki="" t2d-eskd="" lub="" eskd="" bez="" cukrzycy,="" a="" kontrole="" bez="" cukrzycy,="" bez="" nefropatii,="" z="" wyjątkiem="" przypadków="" t2d-eskd="" w="" aric,="" były="" bardziej="" otyłe="" niż="" inne="">
Etap 1 i etap 2 Analiza asocjacji T2D-ESKD
W fazie 1 odkrycia GWAS przeprowadzono oddzielnie w trzech zestawach danych: (1) 1513 przypadków T2D-ESKD i 5299 kontroli bez cukrzycy bez nefropatii genotypowanych na Affy6.0, dostarczone przez WFSM, FIND, ARIC, JHS, MESA i CARDIA (etap 1a); (2) 1700 przypadków T2D-ESKD i 770 niecukrzycowych kontroli bez nefropatii z WFSM genotypowanych macierzą do genotypowania Axiom Biobank (stadium 1b); oraz (3) 219 przypadków T2D-ESKD i 908 kontroli bez cukrzycy, bez nefropatii z WFSM genotypowanych na MEGA (stadium 1c). Przeprowadzono metaanalizę (etap 2), aby połączyć wyniki asocjacji dla 3432 przypadków T2D-ESKD i 6977 kontroli bez cukrzycy i bez nefropatii w stadiach 1a, 1b i 1c. Po korekcie pod kątem kontroli genomowej zaobserwowano współczynnik inflacji λ wynoszący 1,013 (dodatkowy plik 1: Rysunek S1), co sugeruje, że struktura populacji i tajemnicze pokrewieństwo zostały wystarczająco skorygowane. Wśród wariantów wykazujących sugestywne powiązania (P < 1="" ×="" 10-5="" ),="" 59="" wariantów="" z="" i2="" większym="" lub="" równym="" 80%="" zostało="" wykluczonych="" ze="" względu="" na="" dużą="" niejednorodność="" wielkości="" efektu="" w="" badaniach.="" w="" sumie="" 478="" pozostałych="" wariantów="" oceniono="" w="" analizie="" dyskryminacyjnej="" (81="" z="" nich="" osiągnęło="" istotność="" w="" całym="" genomie;="" plik="" dodatkowy="" 1:="" tabela="">
Analiza dyskryminacji etapu 3
Aby ustalić, czy powiązania T2D-ESKD zidentyfikowane w metaanalizie etapu 1 wynikały z powiązania z T2D per se, przeprowadzono analizę dyskryminacyjną dla kontrastujących T2D 2756 AA z nefropatią bez T2D z 6977 nie-cukrzycową grupą kontrolną bez nefropatii z etapu 1 (Affy6.0, Axiom, MEGA; Dodatkowy plik 1: Tabela S3). Następnie wykluczyliśmy 174 z 478 wariantów T2D-ESK D związanych nominalnie z T2D przy braku nefropatii. Wśród pozostałych asocjacji T2D-ESKD najlepsze warianty reprezentujące 6 niezależnych asocjacji osiągnęły znaczenie dla całego genomu (Tabela 3, Ryc. 2a). Najsilniejsze powiązanie zaobserwowano dla rs9622363 zlokalizowanego w APOL1 (P=1.42 × 10-10, OR=0.77, EAF=0.45). Wariant ten znajdował się w umiarkowanej nierównowadze sprzężeń (odpowiednio r2=0.33 i 0,34, w YRI) z allelami APOL1 G1 (rs60910145, rs73885319) związanymi z ESKD bez cukrzycy [6]. Drugie najsilniejsze powiązanie było w rs58627064, wariant międzygenowy zlokalizowany w pobliżu SLITRK3, (P=6.81 × 10-10, OR=1.62, EAF=0.06). Dwa niezależne sygnały, rs142563193 (P=1.24 × 10-8, LUB=0.74, EAF=0.23) i rs142671759 (P=5.53 × 10 -9, OR=2.26, EAF=0.02) na chromosomie 17 zlokalizowanym odpowiednio w pobliżu ENPP7, były również istotne dla całego genomu. Ponadto dwa powiązania z T2D-ESKD, rs4807299 (P=3.21 × 10-8 , OR=1.67, EAF=0.05) zlokalizowane w GNG7 i rs72858591 (P Zidentyfikowano=4.54 × 10-8 , LUB=1.43, EAF=0.10) zlokalizowane w RND3/RBM43 (ryc. 1a).
Analiza ESKD bez cukrzycy stopnia 4 i metaanaliza ESKD z wszystkich przyczyn stopnia 5
Po etapie rozróżniania 304 warianty wykazujące sugestywny związek z T2D-ESKD (P < 1="" ×="" 10-5="" )="" zostały="" przetestowane="" w="" 1910="" niezależnych="" przypadkach="" eskd="" bez="" cukrzycy="" i="" 908="" kontroli="" z="" stadium="" 1c.="" celem="" analizy="" etapu="" 4="" była="" ocena="" wkładu="" loci="" związanych="" z="" t2d-eskd="" w="">nerkachoroba. Po wykluczeniu wariantów o niejednorodności I2 większej lub równej 80 procent, 25 wariantów było nominalnie związanych z ESKD bez cukrzycy (P < 0,05).="" silne="" powiązania="" (1,27="" ×="" 10−29="">< p="">< 8,86="" ×="" 10−15)="" zaobserwowano="" w="" regionie="" apol1-myh9,="" potwierdzając="" ich="" rolę="">nerka choroba. Przeprowadzono metaanalizę ESKD wszystkich przyczyn, w tym 5342 wszystkich przypadków ESKD i 6977 kontroli bez nefropatii bez cukrzycy, aby ocenić możliwość uogólnienia 25 wariantów związanych z T2D-ESKD z szerszymi postaciami ESKD (stadium 5). Stwierdzono, że trzydzieści pięć istotnych wariantów obejmujących cały genom w dwóch loci jest związanych z ESKD ze wszystkich przyczyn, w tym 15 wariantów w obrębie lub w pobliżu EFNB2 i 20 wariantów w APOL1 (ryc. 1b). Najwyższą asocjacją w APOL1 była rs9622363 (P=1.96 × 10-25, OR=0.68, EAF=0.43), a najwyższym sygnałem w pobliżu EFNB2 był rs77113398 (P=9.84 × 10-9 LUB=1.94, WPW=0.023) (Tabela 4, Rys. 2b). Cztery dodatkowe niezależne loci wykazywały sugestywny związek (P < 5="" ×="" 10-6)="" z="" eskd="" z="" dowolnej="" przyczyny="" przy="" lpp,="" fstl5,="" oprk1/atpv1h="" i="" sybu/kcnv1="" (tabela="" 4,="" ryc.="">
Analiza powiązań z wyłączeniem nosicieli APOL1 o genotypie ryzyka nerek
Przeprowadzono analizę drugorzędową, wykluczając nosicieli APOL1 o genotypie ryzyka nerek w przypadkach T2D-ESKD i kontroli bez cukrzycy bez nefropatii (model APOL1-ujemny) w celu wzbogacenia o ESKD związanej z T2D. Model wyjściowy wykazał silny związek APOL1 i MYH9 z T2D-ESKD (Tabela 3, Ryc. 1a), co sugeruje, że niektóre przypadki mogły zostać błędnie sklasyfikowane i bardziej prawdopodobne było, że ESKD nie był związany z cukrzycą. Łącznie 664 przypadków T2D-ESKD i 918 niecukrzycowych kontroli bez nefropatii zostało wykluczonych z analizy etapu 1, pozostawiając 2768 przypadków T2D-ESKD i 6059 kontroli w modelu negatywnym APOL1-. Nominalne powiązania z T2D-ESKD (P < 1="" ×="" 10-5="" )="" zaobserwowano="" dla="" 522="" wariantów="" (66="" z="" nich="" osiągnęło="" istotność="" w="" całym="" genomie;="" plik="" dodatkowy="" 1:="" tabela="" s2)="" i="" zostały="" one="" wybrane="" do="" analizy="" dyskryminacji="" etapu="" 3.="" dwieście="" dwadzieścia="" trzy="" warianty,="" które="" miały="" dowody="" na="" związek="" z="" t2d="" per="" se="" (dodatkowy="" plik="" 1:="" tabela="" s4)="" i="" 24="" warianty="" wykazujące="" silną="" heterogeniczność="" (i2="" większe="" lub="" równe="" 80)="" w="" metaanalizie="" zostały="" usunięte.="" wśród="" istotnych="" wariantów="" całego="" genomu="" zidentyfikowanych="" w="" modelu="" podstawowym,="" rs142671759="" w="" enpp7="" (p="4.10" ×="" 10-8,="" or="2.30," eaf="0.024)" wykazał="" spójne="" powiązanie="" z="" t2d-eskd="" w="" modelu="" negatywnym="" apol1-.="" dwa="" dodatkowe="" warianty="" osiągnęły="" znaczenie="" dla="" całego="" genomu,="" rs75029938="" w="" gramd3="" (p="2.02" ×="" 10-9,="" or="1.89," eaf="0.042)" i="" rs17577888="" w="" regionie="" mgat4c="" (p="3,87" ×="" 10-8,="" lub="0,67," wpw="00,087)" (tabela="" 5,="" rys.="">
Następnie zbadaliśmy 275 sugestywnych skojarzeń T2D-ESKD, które przeszły dyskryminację i miały I2 < 80="" w="" 1019="" dodatkowych="" przypadkach="" eskd="" bez="" cukrzycy="" aa,="" które="" wykluczyły="" nosicieli="" apol1="" o="" genotypie="" ryzyka="" nerek.="" piętnaście="" wariantów="" wykazało="" nominalne="" dowody="" na="" związek="" z="" niecukrzycowym="" eskd.="" zostały="" one="" następnie="" przetestowane="" w="" metaanalizie="" wszystkich="" przyczyn="" eskd="" obejmującej="" 3787="" wszystkich="" przypadków="" eskd="" i="" 6059="" kontroli="" bez="" cukrzycy="" bez="" nefropatii,="" z="" których="" wykluczono="" nosicieli="" apol1="" o="" genotypie="" ryzyka="" nerek.="" usunięcie="" 2-par="" zasad="" w="" gng7,="" rs373971520="" (p="2.17" ×="" 10-8,="" lub="1.46," eaf="0.11)," osiągnięte="" w="" całym="" genomie="" istotny="" związek="" ze="" wszystkimi="" przyczynami="" eskd="" (ryc.="" 3b).="" siedem="" dodatkowych="" loci="" wykazywało="" nominalny="" związek="" z="" eskd="" ze="" wszystkich="" przyczyn="" (p="">< 5="" ×="" 10-6="" ),="" w="" tym="" lpp,="" alk/ypel5,="" mnx1-as1/ube3c,="" nup98,="" linc01075/linc00448,="" tmco5a="" i="" sulf2/linc01522="" (tabela="" 6).="" najwyższe="" skojarzenia="" z="" modelu="" bazowego="" wykazywały="" umiarkowaną="" nieistotność="" atenuacji,="" pomimo="" podobnych="" rozmiarów="" efektu,="" częściowo="" ze="" względu="" na="" zmniejszoną="" wielkość="" próby="" (dodatkowy="" plik="" 1:="" tabela="" s5).="" ponadto="" przeprowadzono="" trzecią="" analizę="" gwas="" z="" apol1="" uwzględnioną="" jako="" współzmienną="" w="" modelu="" (model="" skorygowany="" apo="" l1-)="" i="" porównanie="" wartości="" −log="" (p)="" z="" modelami="" wyjściowymi="" i="" modelami="" ujemnymi="" apol1-.="" zaobserwowano="" wysoką="" korelację="" (współczynnik="" korelacji="" osób="" r="0.95)" między="" modelami="" skorygowanymi="" apol1-a="" apol1--.="" wyniki="" wszystkich="" trzech="" porównań="" są="" zawarte="" w="" dokumentacji="" uzupełniającej="" (dodatkowy="" plik="" 1:="" rysunek="">
Dyskusja
Przedstawiamy wyniki badania GWAS o dużej gęstości, badającego podatność genetyczną na T2D-ESKD w 15 075 AA. Główne warianty związane z T2D-ESKD zostały następnie ocenione pod kątem związku z niecukrzycowym ESKD i przeprowadzono metaanalizę w celu przetestowania ich uogólniania na powszechne formy ESKD. Osiem niezależnych powiązań w siedmiu loci genetycznych wykazało istotne dla całego genomu powiązanie z T2D-ESKD w modelach wyjściowych lub APOL1-negatywnych, w tym RND 3/RBM43, SLITRK3, ENPP7, GNG7, APOL1, GRAMD3 i MGAT4C. Oprócz APOL1 dwa znaczące loci w całym genomie były powiązane z ESKD z wszystkich przyczyn, EFNB2 i GNG7. Ponadto 10 loci genetycznych wykazywało nominalny związek ze wszystkimi przyczynami ESKD (P < 5="" ×="" 10-6="" ),="" w="" tym="" lpp,="" fstl5,="" oprk1/atp6v1h,="" sybu/kcnv1,="" alk/ypel5,="" mnx1-as1/ube3c,="" nup="" 98,="" linc01075/linc00448,="" tmco5a="" i="" sulf2/lin="">
Najbardziej znaczący związek między T2D-ESKD (OR=0,77, P=1,42 × 10–10) a ESKD ze wszystkich przyczyn (OR=00,69, P {{11 }},96 × 10-25) w modelu podstawowym był wariant intronowy rs9622363 w regionie APOL1 związany z niecukrzycowyminerka chorobau osób o afrykańskim pochodzeniu. Warunkowanie na allelach APOL1 G1 i G2 drastycznie zmniejsza jego znaczenie [6]. Doniesiono, że rs9622363 zmienia motywy wiążące czynnik transkrypcyjny (TF) (dodatkowy plik 1: Tabela S6). W niedawnym badaniu allele rs9622363 i APOL1 G1 utworzyły haplotyp, który osiągnął najsilniejszy związek z PChN u Nigeryjczyków [19]. W przeciwieństwie do G1 lub G2, główny allel w rs9622363 (G, EAF=0.57) jest związany z ryzykiem PChN. Po wykluczeniu nosicieli APOL1 o genotypie ryzyka nerek, związek z rs9622363 został osłabiony. Potwierdziło to, że allele rs9622363 i APOL1 G1 i G2 przyczyniają się do tego samego sygnału. Identyfikacja rs9622363 w modelu podstawowym może sugerować błędną klasyfikację niektórych przypadków jako T2D-ESKD.
Wariant międzygenowy (rs72858591) zlokalizowany pomiędzy genem białka GTPazy RND3 i RBM43, kodujący białko 43 motywu wiążącego RNA, ujawnił istotny związek z T2D-ESKD w całym genomie. Jest to związane ze zmianami motywu wiążącego TF i nakładaniem się z regionami zarówno promotora, jak i wzmacniacza (dodatkowy plik 1: Tabela S6). Niezależny wariant międzygenowy (rs7560163, r2=0.01, YRI) w tym regionie był wcześniej związany z T2D w AA [20]. W przeciwieństwie do tego, rs72858591 nie był związany z T2D (P=0.073) w niniejszym badaniu. Może to sugerować, że dwa różne zestawy wariacji w tym locus niezależnie przyczyniają się do T2D i T2D-ESKD, możliwego efektu plejotropowego. Dwa niezależne warianty (rs142563193 i rs142671759), które były w całym genomie istotnie związane z T2D-ESKD, znajdują się w pobliżu ENPP7. Warianty te nakładają się na regiony wzmacniacza i promotora, piki nadwrażliwości na DNazy i/lub motywy wiążące TF (dodatkowy plik 1: Tabela S6). Białko kodowane przez ENPP7 jest jelitową alkaliczną fosfodiesterazą sfingomieliny, która przekształca sfingomielinę w ceramid i fosfocholinę. Według doniesień ENPP7 wpływa na wchłanianie cholesterolu [21], a liczne badania sugerują, że poziomy cholesterolu lipoprotein o dużej gęstości są czynnikami ryzyka PChN u pacjentów z cukrzycą [22–24].
Dwa warianty zlokalizowane w GNG7 były związane z T2D-ESKD (rs4807299; P=3,21 × 10-8 , model podstawowy) lub ESKD z wszystkich przyczyn (rs373971520; P=2,17 × 10-8) 8; APOL1-model negatywny). Rs4807299 jest związany ze zmianami motywu wiążącego TF i nakłada się zarówno na regiony promotora, jak i wzmacniacza (dodatkowy plik 1: Tabela S6). GNG7 koduje podjednostkę gamma 7 białka G, zaangażowaną w funkcjonowanie ośrodkowego układu nerwowego [25] i ryzyko raka [26, 27].
Ponieważ Afroamerykanie cierpiący na cukrzycę i białkomocz często nie poddają się diagnostycznej biopsji nerki, ich ESKD jest zazwyczaj uważane za spowodowane przez DKD. Jednak APOL1-stowarzyszony bez cukrzycynerkachorobamoże być prawdziwą przyczyną choroby nerek u wielu takich pacjentów. Analizy wykluczające nosicieli APOL1 o genotypie ryzyka nerek stworzyły bardziej jednorodną grupę przypadków i dały możliwość odkrycia architektury genetycznej T2D-ESKD, która jest niezależna od efektu APOL1. W modelu negatywnym APOL1-, oprócz replikacji ENPP7 zidentyfikowanej w modelu podstawowym, dwa nowe loci
osiągnięto znaczące powiązanie całego genomu z T2D ESKD: GRAMD3 (rs75029938; P=2.02 × 10−9) i MGA T4C (rs17577888; P=3.87 × 10−8). Adnotacja funkcjonalna sugerowała, że oba warianty są zlokalizowane razem z motywami wiążącymi TF. Rs75029938 może wchodzić w regiony wzmacniacza i promotora, a rs17577888 był związany z obfitością transkrypcji genu FLVCR1 w monocytach krwi obwodowej (P=6.41 × 10-6; plik dodatkowy 1: Tabela S6). Zmienność genetyczna GRAMD3 została powiązana z otyłością w wieloetnicznej metaanalizie całego genomu [28]. Wcześniejsze badania sugerują, że otyłość jest głównym czynnikiem ryzyka DKD [29]. MGAT4C koduje mannozylo (alfa-1,3-)-glikoproteinę beta-1,4-N-acetyloglukozaminylotransferazę, izoenzym C, który uczestniczy w przenoszeniu N-acetyloglukozaminy (GlcNAc) do rdzenia reszt mannozy N-połączonych glikanów. Potencjalny udział MGAT4C w DKD wymaga dalszych badań.
Analiza ta obejmowała kohortę AA z ESKD bez cukrzycy w celu oceny możliwości uogólnienia loci związanych z T2D-ESKD w powszechnych postaciach PChN. Metaanaliza łącząca przypadki z T2D-ESKD i ESKD bez cukrzycy zidentyfikowała dwa nowe znaczące loci w całym genomie związane z ESKD ze wszystkich przyczyn oprócz APOL1; rs77113398 w pobliżu EFNB2 (P=9.84 × 10-9; model podstawowy) oraz rs373971520 w GNG7 (2,17 × 10-8; APOL1-model negatywny). Rs77113398 pokrywa się ze wzmacniaczem, regionami promotora i pikami DNazy (dodatkowy plik 1: Tabela S6). Wcześniejsze skany genomu w AA zidentyfikowały istotne dowody na powiązanie z ESKD na chromosomie 13q33, w tym w regionie EFNB2 zarówno w ESKD z cukrzycą, jak i bez cukrzycy [30, 31]. W badaniu kontrolnym zbadano 28 wariantów znakowania obejmujących 39 kilozasad (kb) regionu kodującego EFNB2 wykazało nominalne powiązania między dwoma wariantami a ESKD ze wszystkich przyczyn [32]. Jednak te zgłoszone warianty nie były skorelowane z rs77113398. Efryna-B2 (EFNB2) ulega ekspresji w rozwijającym się nefronie; interakcje między efryną-B2 a jej receptorami odgrywają ważną rolę w zespoleniu mikrokrążenia kłębuszkowego [33]. Ponadto odwrotna sygnalizacja efryna-B2 chroni przed rozrzedzeniem naczyń włosowatych okołokanalikowych poprzez regulację angiogenezy i stabilność naczyń podczasnerkauraz[34]. Efryna-B1 znajduje się również wspólnie z białkiem związanym z CD2- (CD2AP) i nefryną w przeponie szczelinowej podocytów i odgrywa ważną rolę w utrzymaniu funkcji barierowej przy przeponie szczelinowej [35]. U myszy transgenicznych kinazy receptorowej Efryny B4 rozwija się glomerulopatia, objawiająca się połączeniem tętniczek doprowadzających i odprowadzających omijających kłębuszki [36]. Tak więc wiele linii dowodów potwierdza potencjalny związek EFNB2 z CKD i jest to najbardziej obiecujący gen przyczynowy leżący u podstaw związku rs77113398.
To badanie ma mocne i słabe strony. Chociaż wieloetapowy projekt badania był dobrze rozwinięty, w tym 15 075 AA, brakowało w nim replikacji asocjacji T2D-ESKD, szczególnie w przypadku rzadkich wariantów. Co więcej, kilka istotnych sygnałów obejmujących cały genom wykazało znacząco różne wielkości efektu na różnych etapach, co prawdopodobnie można przypisać różnicom wielkości próbki na różnych etapach oraz konsekwencją „klątwy zwycięzcy”, zjawiska opisującego, że prawdziwa wielkość efektu genetycznego jest zawyżona z powodu wstępne pozytywne odkrycie. Aby potwierdzić te odkrycia, potrzebna jest przyszła replikacja. Istnieje kilka innych istniejących kolekcji z odpowiednimi próbkami w AA; to ograniczone wysiłki replikacji. Ponadto trudno jest wykluczyć wszystkie osoby błędnie sklasyfikowane z DKD ze względu na częsty brak biopsji nerek. Dlatego starannie wykluczyliśmy próbki z ESKD przypisywaną etiologii bez cukrzycy na podstawie fenotypów klinicznych, a następnie wykluczyliśmy nosicieli APOL1 o genotypie ryzyka nerek z wysokim ryzykiem wystąpienia ESKD bez cukrzycy. Powinno to zminimalizować błędną klasyfikację.
Wniosek
Podsumowując, GWAS przeprowadzono w AA z T2D-ESKD, a siedem loci genetycznych wykazało znaczące dowody powiązania obejmujące cały genom, w tym RND3/RBM43, SLITRK3, ENPP7, GNG7, APOL1, GRAMD3 i MGAT4C. Poza APOL1, EFNB2 i GNG7 były również związane z ESKD bez cukrzycy i ujawniły istotny związek z ESKD z wszystkich przyczyn obejmujący cały genom. Konieczne są przyszłe badania, w tym replikacja genetyczna i eksperymentalna walidacja tych nowo zidentyfikowanych związków, aby ocenić ich potencjalny wpływ na procesy biologiczne prowadzące do zaawansowanej DKD w populacjach o niedawnym pochodzeniu afrykańskim.
Metody
Uczestnicy badania
Uczestnicy badania zostali zrekrutowani przez Wake Forest School of Medicine (WFSM; N=8052), Family Investigation of Nephropatie and Diabetes (FIND; N=926), Jack son Heart Study (JHS; N {{2 }}), badanie ryzyka miażdżycy w społecznościach (ARIC; N=2221), rozwój ryzyka tętnic wieńcowych u młodych dorosłych (CARDIA; N=912) oraz wieloetniczne badanie miażdżycy (MESA; N { {6}}). Analizy zostały zatwierdzone przez lokalne instytucjonalne komisje rewizyjne, a wszyscy uczestnicy wyrazili pisemną świadomą zgodę. Uznano, że przypadki T2D-ESKD, w tym ciężka DKD, gdy rozpoznano cukrzycę Co najmniej 5 lat przed wystąpieniem ESKD lub z retinopatią cukrzycową w celu zapewnienia odpowiedniego czasu trwania T2D z terapią nerkozastępczą, szacowany współczynnik filtracji kłębuszkowej ( eGFR) Mniejszy lub równy 30 ml/min/1,73 m2 (CKD4) lub stosunek albuminy w moczu do kreatyniny (UACR) Większy lub równy 300 mg/g (makroalbuminuria). Uczestnicy z CKD4 lub makroalbuminurią (N=138) zostali uwzględnieni jako przypadki ze względu na ich wysokie ryzyko rozwoju ESKD. T2D rozpoznano zgodnie z kryteriami American Diabetes Association: glikemia na czczo Większa lub równa 126 mg/dl, 2-h glikemia w ustnym teście tolerancji glukozy Większa lub równa 200 mg/dl, losowo glikemia Większa niż lub równy 200 mg/dl, stosowanie leków przeciwcukrzycowych lub cukrzyca zdiagnozowana przez lekarza. Przypadki z ESKD bez cukrzycy nie miały cukrzycy (lub miały T2D przez < 5="" lat)="" na="" początku="" leczenia="" nerkozastępczego,="" a="" eskd="" przypisywano="" przewlekłej="" chorobie="" kłębuszków="" nerkowych="" (np.="" ogniskowe="" stwardnienie="" kłębuszków="" nerkowych),="" nefropatii="" związanej="" z="" hiv,="" nadciśnieniu="" lub="" nieznanemu="" przyczyna.="" pacjenci="" z="" eskd="" przypisywanym="" przyczynom="" chirurgicznym="" lub="" urologicznym,="">choroba nerek, choroba autoimmunologiczna, zapalenie wątroby, nefropatia IgA, błoniaste kłębuszkowe zapalenie nerek, błoniastoproliferacyjne kłębuszkowe zapalenie nerek lubnerkachorobyzostały wykluczone. Nie-cukrzycowa grupa kontrolna bez nefropatii obejmowała uczestników bez cukrzycy lubnerka choroba(eGFR Większy lub równy 60 ml/min/1,73 m2 i UACR < 30="" mg/g).="" pacjenci="" z="" nefropatią="" bez="" t2d="" mieli="" egfr="" większy="" lub="" równy="" 60="" ml/min/1,73="" m2="" i="" uacr="">< 30="">
Przygotowanie próbki, genotypowanie, imputacja i kontrola jakości
Uczestniczki badania zostały poddane genotypowaniu całego genomu przy użyciu trzech różnych platform: (1) 8704 próbki zrekrutowane z WFSM, ARIC, CARDIA, JHS, MESA i FIND zostały poddane genotypowaniu na podstawie polimorfizmu pojedynczego nukleotydu Affymetrix Genome-wide Human (SNP) tablica 6.0 (Affy6.0); (2) 3133 próbki zrekrutowane z WFSM poddano genotypowaniu na Affymetrix Axiom Biobank Genotyping Array (Axiom); oraz (3) 3238 próbek zrekrutowanych z WFSM poddano genotypowaniu na matrycy Illumina Multi-Ethnic Genotyping Array (MEGA). Kontrolę jakości i imputację przeprowadzono oddzielnie przez każdą platformę genotypowania, jak opisano poniżej.
Warianty, które przeszły kontrolę jakości (QC) zostały przypisane połączonemu panelowi referencyjnemu haplotypów, w tym kosmopolitycznemu panelowi referencyjnemu fazy 3 1000 genomów (wersja z października 2014 r.) [37] oraz wersji panelu referencyjnego African Genome Variation Project (AGVP), w tym 640 Haplotypy pochodzenia afrykańskiego uprzejmie dostarczone przez Partnerstwo Afrykańskie dlaBadania nad chorobami przewlekłymioraz Wellcome Trust Sanger Institute [38]. Fazowanie wstępne przeprowadzono za pomocą SHAPEIT2 [39], a imputację za pomocą IMPUTE2 [40]. Poimputacyjną kontrolę jakości przeprowadzono w celu wykluczenia wariantów z niedopasowaniem alleli lub z dużą rozbieżnością częstotliwości (Większa lub równa 0.2) z panelem referencyjnym (0.2 × częstość w EUR plus {{ 13}}.8 × częstość w AFR) i wynik informacji imputacji < 0,4.="" podzbiór="" próbek="" został="" bezpośrednio="" genotypowany="" dla="" wariantów="" apol1="" g1="" i="" g2="" przy="" użyciu="" sequenom="" (sequenom,="" san="" diego,="" ca).="" zgodność="" wynosiła="" 95="" procent="" z="" przypisanymi="">
Affy6.0 zbiory danych
Jak opisano wcześniej [41], 1513 przypadków T2D-ESKD, 5299 kontroli bez nefropatii bez cukrzycy i 1892 kontroli bez nefropatii T2D z kohort WFSM, FIND, JHS, ARIC, CARDIA i MESA poddano genotypowaniu przy użyciu Affy6. {{ 11}} (Tabela 1). W każdym badaniu zastosowano standardowe miary QC w celu wykluczenia wariantów ze wskaźnikiem wywołań <95 procent,="" częstością="" mniejszych="" alleli="" (maf)=""><0.01 lub="" wykazującymi="" odejście="" od="" równowagi="" hardy'ego-weinberga="" (hwe)="" (p="">< 0,0001).="" próbka="" qc="" została="" przeprowadzona="" w="" celu="" wykluczenia="" pacjentów="" ze="" wskaźnikiem="" połączeń=""><95 procent,="" zanieczyszczeniem="" dna,="" duplikatami="" lub="" odstającymi="" populacjami.="" biorąc="" pod="" uwagę,="" że="" w="" cardia,="" jhs="" i="" mesa="" brakowało="" przypadków="" z="" t2d-eskd,="" próbki="" z="" tych="" badań="" połączono="" do="" analizy="" imputacji="" i="" asocjacji="" wraz="" z="" wfsm,="" find="" i="">
Zbiór danych Aksjomat
W WFSM, 1700 przypadków AA z T2D-ESKD, 770 kontroli AA bez cukrzycy lub nefropatii i 663 kontroli AA z T2D bez nefropatii poddano genotypowaniu na dostosowanej macierzy genotypowania Axiom (Tabela 2). Szczegółowe informacje o wariantach, niestandardowy projekt treści, w tym dokładne mapowanie regionów kandydujących, metody genotypowania i QC zostały wcześniej zgłoszone [42]. W skrócie, ta macierz zawierała około 264 tys. wariantów kodujących i insercji/delecji (indeli), 70 tys. wariantów utraty funkcji, 2 tys. wariantów farmakogenomicznych, 23 tys. markerów eQTL, 246 tys. znaczniki treści. Wykluczono warianty o wskaźnikach wywołań <95 proc.,="" odejście="" od="" hwe="" (p=""><0,0001) oraz="" warianty="" monomorficzne.="" w="" sumie="" 724="" 530="" wariantów="" zostało="" pomyślnie="" wywołanych="" do="" dalszej="" kontroli="" jakości,="" imputacji="" i="" analiz.="" próbna="" kontrola="" jakości="" została="" przeprowadzona="" w="" celu="" wykluczenia="" osób="" z="" niskimi="" stawkami="" za="" połączenia="">< 95%),="" gender="" discordance,="" dna="" contamination,="" duplication,="" or="" population="">
MEGA zbiór danych
W WFSM 1910 przypadków ESKD bez cukrzycy, 219 przypadków T2D ESKD, 201 kontroli z T2D bez nefropatii i 908 osób bez nefropatii bez cukrzycy zostało genotypowanych na tablicy MEGA (Tabela 2). Ta macierz została zaprojektowana w celu poprawy dokładnego mapowania i odkrywania funkcjonalnego poprzez zwiększenie zasięgu wariantów w wielu grupach etnicznych. Tablica zawiera (1) zawartość szkieletową zawierającą wysoce pouczające warianty GWAS i analizy egzomów w populacjach zróżnicowanych przodków oraz (2) zawartość niestandardową używaną do replikowania lub uogólniania powiązań indeksowych GWAS, rozszerzania wariantów tagowania GWAS w regionach priorytetowych, ulepszania zawartości egzomów w regionach priorytetowych , precyzyjnie mapować loci GWAS, identyfikować funkcjonalne warianty regulatorowe, badać medycznie ważne warianty i identyfikować nowe warianty loci w szlakach kandydujących [43]. Genotypowanie przeprowadzono w WFSM. DNA z przypadków i kontroli było jednakowo przeplatane na płytkach 96-dołkowych, aby zminimalizować błędy artefaktyczne podczas przetwarzania próbki. W sumie 48 próbek zsekwencjonowanych w ramach Projektu 1000 Genomów [44] w Instytucie Badań Medycznych Coriell zostało włączonych do genotypowania, a wskaźnik zgodności wyniósł 98,57 procent. Wywołanie genotypu zostało wykonane przy użyciu Genome Studio (Illumina, CA, USA). Usunięto warianty z brakującą pozycją, brakującym allelem, niedopasowaniem alleli, odsetkiem wywołań <95 procent,="" odstępstwem="" od="" hwe="" (p=""><0,0001), różnicą="" częstotliwości=""> 0,2 w porównaniu z panelem referencyjnym fazy 3 projektu 1000 Genome Project oraz wariantami monomorficznymi. Porównano wiele zestawów sond i zachowano tylko ten o najwyższej szybkości połączeń. W sumie 1 705 970 wariantów pomyślnie wezwano do dalszej kontroli jakości, imputacji i analiz. Próbka QC została przeprowadzona w celu wykluczenia osób o niskim wskaźniku połączeń (< 95%),="" gender="" discordance,="" dna="" contamination,="" duplication,="" or="" population="" outliers.="" dna="" swapping="" was="" identified="" and="">
Analiza statystyczna
Etap odkrycia
Zastosowaliśmy wieloetapowy projekt badania, aby zidentyfikować warianty związane z T2D-ESKD i ich potencjalną rolę we wszystkich przyczynach ESKD. Na etapie odkrycia uwzględniono 3432 przypadki T2D-ESKD i 6977 kontroli bez nefropatii bez cukrzycy ze wszystkich trzech zestawów danych (ryc. 1). Analizę asocjacji przeprowadzono dla każdego zbioru danych za pomocą logistycznej metody mieszanego modelu zaimplementowanej w programie GMMAT [45] w addytywnym modelu genetycznym. Ta metoda kontroluje strukturę populacji i tajemnicze pokrewieństwo poprzez włączenie genetycznej macierzy relacji (GRM) oszacowanej na podstawie zestawu wysokiej jakości wariantów autosomalnych jako efektu losowego. Analiza głównych składowych została przeprowadzona przy użyciu EIGENSOFT [46] dla każdej platformy genotypowania. Jako współzmienne zastosowano pierwszy wektor własny (PC1) wraz z wiekiem i płcią. Metaanalizę przeprowadzono w trzech zbiorach danych przy użyciu metody ważenia wariancji odwrotnej z ustalonym efektem zaimplementowanej w METAL [47]. Do analizy dyskryminacyjnej wybrano sugestywne powiązania dla T2D-ESKD z P < 1="" ×="" 10-5="" ,="" liczbą="" mniejszych="" alleli="" (mac)=""> 400 i heterogenicznością I2 <>
Etap dyskryminacji
Aby ustalić, czy domniemane loci związane z T2D-ESKD na etapie odkrycia były napędzane przez powiązania z T2D per se, metaanaliza łącząca 2756 AA z nefropatią bez T2D i 6977 niecukrzycowych kontroli bez nefropatii z trzech zestawów danych (Affy6 .0, Axiom i MEGA) (etap 3, ryc. 1). Warianty wykazujące nominalny związek (P < 0.05)="" z="" t2d="" zostały="" wykluczone="" w="" celu="" usunięcia="" wariantów="" związanych="" z="">
Rozszerzona analiza ESKD bez cukrzycy i metaanaliza ESKD ze wszystkich przyczyn
Warianty genetyczne wykazujące sugestywny związek z T2D-ESKD (P < 1 × 10−5), ale niezwiązane z T2D, zostały przebadane w kohorcie ESKD bez cukrzycy, obejmującej 1910 przypadków ESKD bez cukrzycy i 908 pacjentów z grupy kontrolnej bez nefropatii bez cukrzycy. Zbiór danych WFSM-MEGA do powiązania z niecukrzycową etiologiąchoroba nerek(etap 4). Warianty wykazujące powiązanie nominalne (P < 0.05)="" zostały="" przetestowane="" w="" metaanalizie="" eskd="" wszystkich="" przyczyn="" przy="" użyciu="" wszystkich="" t2d-eskd,="" eskd="" bez="" cukrzycy="" i="" kontroli="" z="" trzech="" zestawów="" danych="" (="" n="12,319," affy6.0,="" aksjomat,="" mega)="" (ryc.="" 1).="" w="" tej="" metaanalizie="" oceniono,="" czy="" powiązania="" t2d-eskd="" przyczyniły="" się="" do="" ryzyka="" wystąpienia="" eskd="" ze="" wszystkich="" przyczyn.="" sprawdziliśmy="" również="" nasze="" najważniejsze="" warianty="" związane="" z="" chorobą="" nerek="" pod="" kątem="" domniemanego="" związku="" z="" t2d="" w="" aa="" z="" konsorcjum="" media="" (n="15" 043="" przypadków="" i="" 22="" 318="" kontroli);="" usunięto="" snp="" z="" p="">< 0,05="" po="" wielokrotnych="" poprawkach="">
Wykluczenie nosicieli genotypu ryzyka APOL1
Allele APOL1 G1 i G2 przyczyniają się do ryzyka:niecukrzycowa choroba nerek[6, 48]. Aby zminimalizować błędną klasyfikację T2D-ESKD, przeprowadzono drugą analizę, wykluczając nosicieli z dwoma wariantami ryzyka nerkowego APOL1 oraz tych z brakującymi genotypami APOL1 z przypadków T2D ESKD i kontroli bez cukrzycy bez nefropatii (model negatywny APOL1- ). Ta analiza zmniejszyła niejednorodność populacji pomimo zmniejszenia wielkości próby i mniejszej mocy statystycznej. W szczególności 308 przypadków T2D-ESKD i 630 kontroli z zestawów danych Affy6.0, 323 przypadków T2D-ESKD i 113 kontroli z zestawu danych Axiom oraz 33 przypadków T2D-ESKD i 175 kontroli z zestawu danych MEGA zostało usunięte. Ponadto usunęliśmy 891 z 1910 wszystkich przypadków ESKD. Analiza ta może ujawnić skutki innych niecukrzycowych loci ESKD poza APOL1. Osobniki były uważane za nosicieli wariantu ryzyka nerek APOL1, jeśli nosiły dwa allele G1 (allel G rs60910145, allel G rs73885319), dwa allele G2 (rs143830837, delecja 6 par zasad w ramce) lub były heterozygotami złożonymi (jeden G1 i jeden allel G2) [6].
Charakterystyka funkcjonalna
Za pomocą LDlink wybrano wskaźniki zastępcze istotnych dla całego genomu wariantów T2D-ESKD związanych z T2D-ESKD (r2 większe lub równe 0.7 w populacji 1000 genomów AFR) z modeli wyjściowych i negatywnych modeli APOL1- [49 ]. Następnie zapytano warianty wiodące i proxy o adnotacje funkcjonalne z HaploReg [50], które obejmowały stan chromatyny i adnotację wiązania białek z projektów Roadmap Epigenomics [51] i ENCODE [52], zachowanie sekwencji u ssaków, wpływ wariantów na regulacje motywy i ekspresję genów z badań QTL.
Cistanche deserticola zapobiega chorobie nerek, kliknij tutaj, aby pobrać próbkę
Bibliografia
1. System danych nerek Stanów Zjednoczonych. Raport roczny USRDS za 2016 r.: Epidemiologia chorób nerek w Stanach Zjednoczonych. National Institutes of Health, National Institute of Diabetes and Digestive and Nerki Diseases, Bethesda, MD, 2016.
2. de Boer IH, Rue TC, Hall YN, et al. Trendy czasowe w częstości występowania cukrzycowej choroby nerek w Stanach Zjednoczonych. JAMA. 2011;305:2532–9.
3. Spray BJ, Atassi NG, Tuttle AB, et al. Ryzyko rodzinne, wiek zachorowania i przyczyna schyłkowej niewydolności nerek u białych Amerykanów. J Am Soc Nefrol. 1995; 5: 1806-10.
4. Freedman BI, Tuttle AB, Spray BJ. Rodzinna predyspozycja do nefropatii u Afroamerykanów z cukrzycą insulinoniezależną. Am J Nerki Dis. 1995;25:710–3.
5. Tzur S, Rosset S, Shemer R i in. Mutacje missense w APOL1. Szum Geneta. 2010;128:345–50.
6. Genovese G, Friedman DJ, Ross MD i in. Związek trypanolitycznych wariantów ApoL1 z chorobą nerek u Afroamerykanów. Nauki ścisłe. 2010;329:841–5.
7. Kopp JB, Nelson GW, Sampath K i in. Warianty genetyczne APOL1 w ogniskowej segmentalnej stwardnieniu kłębuszków nerkowych i nefropatii związanej z HIV. JASON. 2011; 22:2129–37.
8. Kottgen A, Pattaro C, Boger CA i in. Wiele nowych loci związanych z czynnością nerek i przewlekłą chorobą nerek: konsorcjum CKDGen. Nat Genet. 2010;42:376–84.
9. Pattaro C, Kottgen A, Teumer A i in. Asocjacja całego genomu i obserwacja czynnościowa ujawniają nowe loci dla funkcji nerek. PLoS Genet; 8. Epub przed drukiem w marcu 2012 r. https://doi.org/10.1371/journal.pgen. 1002584.
10. Pattaro C, Teumer A, Gorski M i in. Powiązania genetyczne w 53 loci podkreślają typy komórek i szlaki biologiczne istotne dla funkcji nerek. Społeczność Nat. 2016;7:10023.
11. Cyna A, Colantuoni E, Boerwinkle E, et al. Stosowanie wielu miar do ilościowej analizy asocjacji cech: zastosowanie do szacowanego współczynnika filtracji kłębuszkowej (eGFR). J Hum Genet. 2013;58:461–6.
12. Maeda S. Genome-wide search dla genu podatności na nefropatię cukrzycową za pomocą SNP opartego na genach. Diabetes Res Clin Pract. 2004;66:S45–7.
13. Pezzolesi MG, Poznik GD, Mychaleckyj JC, et al. Skan asocjacyjny całego genomu pod kątem genów podatności na nefropatię cukrzycową w cukrzycy typu 1. Cukrzyca. 2009;58:1403-10.
14. McDonough CW, Palmer ND, Hicks PJ i in. Badanie asocjacyjne całego genomu dotyczące genów nefropatii cukrzycowej u Afroamerykanów. Nerka wewn. 2011;79:563-72.
15. Sandholm N, Salem RM, McKnight AJ i in. Nowe loci podatności związane z chorobą nerek w cukrzycy typu 1. PLoS Genet. 8. Epub przed drukiem we wrześniu 2012. https://doi.org/10.1371/journal.pgen. 1002921.
16. Sandholm N, Zuydam NV, Ahlqvist E, et al. Krajobraz genetyczny powikłań nerkowych w cukrzycy typu 1. JASN. 2017;28:557–74.
17. Iyengar SK, Sedor JR, Freedman BI i in. Asocjacja całego genomu i metaanaliza transetniczna dla zaawansowanej cukrzycowej choroby nerek: Badanie rodzinne nefropatii i cukrzycy (FIND). PLoS Genet. 2015;11:e1005352.
18. Mahajan A, Rodan AR, Le TH i in. Dokładne mapowanie transetniczne podkreśla geny funkcji nerek związane z wrażliwością na sól. Am J Hum Genet. 2016;99:636–46.
19. Tayo BO, Kramer H, Salako BL, et al. Zmienność genetyczna genów APOL1 i MYH9 jest związana z przewlekłą chorobą nerek u Nigeryjczyków. Int Urol Nefrol. 2013;45:485–94.
20. Palmer ND, McDonough CW, Hicks PJ i in. Stowarzyszenie obejmujące cały genom poszukuje genów cukrzycy typu 2 u Afroamerykanów. PLoS Jeden. 2012; 7:e29202.
21. Zhang P, Chen Y, Cheng Y, et al. Sfingomielinaza alkaliczna (NPP7) promuje wchłanianie cholesterolu poprzez wpływ na poziom sfingomieliny w jelitach: badanie na myszach z nokautem NPP7. Am J Physiol Gastrointest wątroby Physiol. 2014;306:G903-8.
22. Chang YH, Chang DM, Lin KC i in. Cholesterol lipoprotein o dużej gęstości a ryzyko nefropatii u pacjentów z cukrzycą typu 2. Nutr Metab Cardiovasc Dis. 2013;23:751–7.
23. Williams AN, Conway BN. Wpływ cholesterolu lipoprotein o dużej gęstości na związek żelaza i hemoglobiny w surowicy z funkcją nerek w cukrzycy. J Diabetes Complicat Epub przed drukiem 29 marca 2017 r.
24. Ceriello A, De Cosmo S, Rossi MC i in. Zmienność HbA1c, ciśnienia krwi, parametrów lipidowych i kwasu moczowego w surowicy oraz ryzyko rozwoju przewlekłej choroby nerek w cukrzycy typu 2. Cukrzyca Obes Metab Epub przed drukiem 21 kwietnia 2017 r.
25. Schwindinger WF, Betz KS, Giger KE i in. Utrata białka G gamma 7 zmienia zachowanie i zmniejsza poziom alfa(olf) w prążkowiu i produkcję cAMP. J Biol Chem. 2003;278:6575-9.
26. Ohta M, Mimori K, Fukuyoshi Y, et al. Znaczenie kliniczne obniżonej ekspresji białka G gamma 7 (GNG7) w raku przełyku. Br J Rak. 2008;98:410–7.
27. Demokan S, Chuang AY, Chang X i in. Identyfikacja białka wiążącego nukleotydy guaninowe -7 jako genu wyciszonego epigenetycznie w raku głowy i szyi poprzez profilowanie ekspresji genów. Int J Oncol. 2013;42:1427–36.
28. Chu AY, Deng X, Fisher VA i in. Metaanaliza wieloetnicznego genomu ektopowych składów tłuszczu identyfikuje loci związane z rozwojem i różnicowaniem adipocytów. Nat Genet. 2017;49:125–30.
29. Zoppini G, Targher G, Chonchol M, et al. Predyktory szacowanego spadku GFR u pacjentów z cukrzycą typu 2 i zachowaną czynnością nerek. CJASN. 2012;7:401–8.
30. Bowden DW, Colicigno CJ, Langefeld CD i in. Skan genomu w kierunku nefropatii cukrzycowej u Afroamerykanów. Nerka wewn. 2004;66:1517–26.
31. Freedman BI, Bowden DW, Rich SS i in. Skanowanie genomu pod kątem wszystkich przyczyn schyłkowej choroby nerek u Afroamerykanów. Przeszczep tarczy nefrolowej. 2005;20:712–8.
32. Hicks PJ, Staten JL, Palmer ND i in. Analiza asocjacji genu efryny-B2 u Afroamerykanów ze schyłkową niewydolnością nerek. Jestem J Nephrol. 2008;28:914–20.
33. Takahashi T, Takahashi K, Gerety S i in. Czasowo kompartmentalizowana ekspresja efryny-B2 podczas rozwoju kłębuszków nerkowych. JASN. 2001; 12:2673–82.
34. Kida Y, Ieronimakis N, Schrimpf C, et al. Odwrotna sygnalizacja EphrinB2 chroni przed rozrzedzeniem naczyń włosowatych i zwłóknieniem po uszkodzeniu nerek. J Am Soc Nefrol. 2013;24:559–72.
35. Hashimoto T, Karasawa T, Saito A i in. Efryna-B1 lokalizuje się w przeponie szczelinowej kłębuszkowego podocytu. Nerka wewn. 2007;72:954–64.
36. Andres AC, Munarini N, Djonov V, et al. U myszy transgenicznych receptora kinazy tyrozynowej receptora EphB4 rozwijają się kłębuszkowe zmiany nerkowe przypominające kłębuszkowe przecieki naczyniowe. Odw. mech. 2003; 120:511–6.
37. Konsorcjum Projektu 1000 Genomów. Globalne odniesienie do ludzkiej zmienności genetycznej. Natura. 2015;526:68–74.
38. Gurdasani D, Carstensen T, Tekola-Ayele F, et al. Afrykański projekt zmienności genomu kształtuje genetykę medyczną w Afryce. Natura. 2015;517:327–32.
39. Delaneau O, Marchini J, Zagury JF. Liniowa metoda fazowania złożoności dla tysięcy genomów. Metody Nat. 2011;9:179–81.
40. Marchini J, Howie B, Myers S i in. Nowa wielopunktowa metoda badań asocjacyjnych całego genomu poprzez imputację genotypów. Nat Genet. 2007;39:906–13.
41. Ng MCY, Saxena R, Li J, et al. Możliwość przenoszenia i dokładne mapowanie loci cukrzycy typu 2 u Afroamerykanów: badanie Candidate Gene Association Resource Plus Study. Cukrzyca. 2013;62:965–76.
42. Guan M, Ma J, Keaton JM i in. Związek wariantów genów związanych ze strukturą nerek ze schyłkową chorobą nerek przypisywaną cukrzycą typu 2 u Afroamerykanów. Szum Geneta. 2016;135:1251-62.
43. Bien SA, Wójcik GL, Zubair N i in. Strategie wzbogacania pokrycia wariantami w loci kandydujących chorób na wieloetnicznej macierzy genotypowania. PLoS Jeden. 2016;11:e0167758.
44. Konsorcjum Projektu 1000 Genomów. Mapa zmienności ludzkiego genomu na podstawie sekwencjonowania na skalę populacyjną. Natura. 2010;467:1061-73.
45. Chen H, Wang C, Conomos MP i in. kontrola struktury populacji i pokrewieństwa cech binarnych w badaniach asocjacji genetycznych za pomocą logistycznych modeli mieszanych. Am J Hum Genet. 2016;98:653-66.
46. Patterson N, Price AL, Reich D. Struktura populacji i analiza eigeniczna. PLoS Genet. 2006;2:e190.
47. Willer CJ, Li Y, Abecasis GR. METAL: szybka i wydajna metaanaliza skanów asocjacyjnych całego genomu. Bioinformatyka. 2010;26:2190–1.
48. Freedman BI, Langefeld CD, Lu L, et al. Zróżnicowany wpływ wariantów ryzyka MYH9 i APOL1 na związek FRMD3 z cukrzycową ESRD u Afroamerykanów. PLoS Genet. 2011;7:e1002150.
49. Machiela MJ, Chanock SJ. LDlink: aplikacja internetowa do badania struktury haplotypów specyficznej dla populacji i łączenia skorelowanych alleli możliwych wariantów funkcjonalnych. Bioinformatyka. 2015;31:3555–7.
50. Ward LD, Kellis M. HaploReg: źródło do badania stanów chromatyny, konserwacji i zmian motywu regulacyjnego w zestawach genetycznie powiązanych wariantów. Kwasy nukleinowe Res. 2012;40:D930–4.
51. Mapa drogowa Konsorcjum Epigenomiki. Kundaje a, Meuleman W, et al. analiza integracyjna 111 referencyjnych ludzkich epigenomów. Natura. 2015;518:317–30.
52. Konsorcjum Projektu ENCODE. Zintegrowana encyklopedia elementów DNA w genomie człowieka. Natura. 2012;489:57-74.
