Генетический контроль уровней гликозилирования белков плазмы крови человека тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Тимощук Анна Николаевна

• Тимощук Анна Николаевна
• кандидат наук
• 2026

Оглавление диссертации кандидат наук Тимощук Анна Николаевна

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность и степень разработанности темы исследования

Цель и задачи исследования

Научная новизна и практическая значимость исследования

Методология и методы исследования

Основные положения, выносимые на защиту

Степень достоверности и апробация работы

ГЛАВА 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

1.1. Гликобиология - наука о гликанах. Разнообразие и строение гликанов

1.2. Методы исследования К-гликома

1.3. Полногеномное исследование ассоциаций уровней К-гликозилирования белков плазмы крови человека

1.3.1. ПГИА уровней Nгликанов иммуноглобулина G

1.3.2. ПГИА уровней Nгликанов иммуноглобулина А

1.3.3. ПГИА уровней Nгликанов трансферрина

1.3.4. ПГИА уровней Nгликанов всех белков плазмы крови человека

1.4. Заключение главы

ГЛАВА 2. ПОЛНОГЕНОМНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АССОЦИАЦИЙ УРОВНЕЙ ^ГЛИКОЗИЛИРОВАНИЯ БЕЛКОВ ПЛАЗМЫ КРОВИ ЧЕЛОВЕКА

2.1. Материалы и методы

2.1.1. Исследуемые когорты

2.1.2. Протокол измерения N-гликома методом UHPLC

2.1.3. Метод полногеномного исследования ассоциаций

2.1.4. Определение локусов

2.2. Результаты и обсуждение

2.3. Заключение главы

ГЛАВА 3. МНОГОМЕРНЫЙ АНАЛИЗ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АССОЦИАЦИЙ УРОВНЕЙ N ГЛИКОЗИЛИРОВАНИЯ БЕЛКОВ ПЛАЗМЫ КРОВИ ЧЕЛОВЕКА

3.1. Материалы и методы

3.1.1. Результаты одномерного ПГИА уровней 36 Ы-гликанов белков плазмы крови человека

3.1.2. Формирование многомерных признаков на основании сходства биохимической структуры

3.1.3. Модель многомерного генетического анализа ассоциаций

3.1.4. Подтверждение найденных локусов на независимых выборках

3.2. Результаты и обсуждение

3.3. Заключение главы

ГЛАВА 4. РЕПЛИКАЦИЯ ЛОКУСОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАТЕРИАЛА НЕЗАВИСИМЫХ ВЫБОРОК С ИЗМЕРЕННЫМИ УРОВНЯМИ N ГЛИКОЗИЛИРОВАНИЯ БЕЛКОВ ПЛАЗМЫ КРОВИ ЧЕЛОВЕКА МЕТОДОМ МАСС-СПЕКТРОМЕТРИИ

4.1. Материалы и методы

4.1.1 Используемые когорты

4.1.2. Протокол измерения N-гликома технологией MALDI-MS

4.1.3. ПГИА уровней N-гликозилирования, измеренных технологией MALDI-MS

4.1.4. ПГИА уровней N-гликозилирования, измеренных технологией UHPLC

4.1.5. Метод Коши агрегации

4.2. Результаты и обсуждение

4.3. Заключение главы

ГЛАВА 5. ПРИОРИТИЗАЦИЯ ГЕНОВ-КАНДИДАТОВ В НАЙДЕННЫХ ЛОКУСАХ

5.1. Материалы и методы

5.1.1. Литературная аннотация локусов

5.1.2. Определение доверительного набора ОНП и их

функциональная аннотация

5.1.3. Анализ обогащения биологический путей и тканеспецифичной экспрессии

5.1.4. Анализ колокализации SMR/HEIDI с eQTL/pQTL

5.2. Результаты и обсуждение

5.3. Заключение главы

ГЛАВА 6. ТКАНЕСПЕЦИФИЧНАЯ РЕГУЛЯЦИЯ N-ГЛИКОЗИЛИРОВАНИЯ БЕЛКОВ ПЛАЗМЫ КРОВИ ЧЕЛОВЕКА В ЛИМФОИДНОЙ ТКАНИ И ПЕЧЕНИ

6.1. Материалы и методы

6.1.1. Оценка экспрессии генов-кандидатов

6.1.2 Метод колокализации SMR-6

6.2. Результаты и обсуждение

6.3. Заключение главы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Генетический контроль уровней гликозилирования белков плазмы крови человека»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность и степень разработанности темы исследования

Гликозилирование - ферментативное присоединение гликана (углеводного остатка) к субстрату - является распространенной пост- и ко-трансляционной модификацией белков. Известно, что более 50% (по массе) белков плазмы крови человека и более 40% используемых в настоящее время фармацевтических белков являются К-гликопротеинами [1,2].

К-гликозилирование является наиболее распространённым типом модификации белков [3] и, в отличие от других типов, зависит от консенсусной последовательности Asn-X-Ser/Thr (где X - любая аминокислота, кроме пролина) в первичной структуре белка. ^гликаны белков плазмы крови человека представляют собой разветвлённые полимеры, состоящие из остатков маннозы, галактозы, фукозы, сиаловой кислоты и ^ацетилглюкозамина (GlcNAc), комбинации которых создают огромное разнообразие К-гликанов. В отличие от белков, чья первичная структура закодирована в геномной ДНК, занятость сайта N гликозилирования и представленность конкретных ^гликанов не определяются напрямую геномом. Гликозилирование белков зависит от взаимодействия множества ферментов, катализирующих перенос гликанов, гидролиз гликозидных связей и их биосинтез. На представленность К-гликанов влияют различные факторы, включая активность ферментов, доступность субстратов, доступность сайта гликозилирования, синтез и деградацию белка [4]. Было также показано, что структура и разнообразие ^гликанов, присутствующих в определенных клетках или тканях, отчасти регулируется на уровне транскрипции генов, кодирующих белки, которые участвуют в синтезе и деградации гликанов [5-7]. Таким образом, гликозилирование - это сложный процесс, регулируемый генетическими и средовыми факторами [7-9].

Биохимические пути и ферменты биосинтеза К-гликанов хорошо известны [10], но слабо изучена регуляция этого сложного процесса [11]. Определение генетических локусов, нуклеотидные замены в которых ассоциированы с уровнями К-гликанов белков плазмы крови человека, позволит предложить новые гены-

регуляторы и установить молекулярно-генетические основы регуляции этого процесса. Полученные знания об общей и тканеспецифичной регуляции N-гликозилирования найдут широкое применение в области поиска биомаркеров и терапевтических мишеней на основе N-гликанов [12,13].

Для изучения генетического контроля мультифакторных признаков и заболеваний человека широко используются методы генетического анализа, среди которых самым распространенным является полногеномное исследование ассоциаций (ПГИА). К настоящему времени в качестве объектов для исследования генетического контроля гликозилирования белков методом ПГИА использовались общий N-гликом белков плазмы крови человека (чему посвящена данная работа) [14-19], N-гликом иммуноглобулина G - наиболее представленного N-гликопротеина плазмы крови [20-24], N-гликом иммуноглобулина A [25,26], а также N-гликом трансферрина [27], секретируемого печенью.

Предыдущие ПГИА общего N-гликома [14-18] выявили 15 генетических локусов и указали на возможную роль 19 генов-кандидатов в регуляции N-гликозилирования. Эти исследования были дополнены ПГИА N-гликомов отдельных белков плазмы крови, таких как иммуноглобулин G (IgG) [20-24], иммуноглобулин A [26], и трансферрин (TF) [27], что позволило обнаружить ещё 24 локуса и предложить 31 ген-кандидат [28]. Роль трёх из них - HNF1A, IKZF1 и RUNX3 (кодирующих транскрипционные факторы) - в регуляции N-гликозилирования была подтверждена экспериментально in vitro [14,23].

Цель и задачи исследования

Цель диссертационной работы - поиск генов, участвующих в регуляции N-гликозилирования белков плазмы крови человека.

Для достижения поставленной цели были сформулированы следующие задачи:

1. Провести ПГИА для 117 признаков, измеренных методом UHPLC, отражающих уровни представленности N-гликанов белков плазмы крови человека;

2. Для увеличения мощности анализа провести многомерный генетический анализ ассоциаций для групп признаков К-гликанов белков плазмы крови человека;

3. Подтвердить локусы, найденные одномерным и многомерным анализами ассоциаций на материале независимых выборок, К-гликомы которых измерены методом ЦНРЬС;

4. Подтвердить локусы, найденные одномерным и многомерным анализами ассоциаций на материале независимых выборок, К-гликомы которых измерены методом МЛЬЭТ-МБ;

5. Приоритизировать в найденных локусах гены-кандидаты, осуществляющие общую и тканеспецифичную регуляцию К-гликозилирования белков плазмы крови человека.

Научная новизна и практическая значимость исследования

Ключевым элементом диссертационной работы стало полногеномное исследование ассоциации уровней ^гликанов белков плазмы крови человека, измеренных методом UHPLC. Анализ выполнен на крупнейшей на сегодняшний день коллекции образцов (свыше 10,000 участников) с полученными геномными и гликомными данными, что более чем в 3 раза превышает объем предыдущего исследования.

Впервые проведен многомерный анализ генетических ассоциаций уровней К-гликанов белков плазмы крови человека методом МЛКОУЛ. Данный метод позволил увеличить статистическую мощность исследования и, как следствие, найти дополнительные генетические локусы, регулирующие К-гликозилирование, без экспериментального профилирования новых образцов.

В результате работы впервые показана ассоциация 44 локусов с вариабельностью ^гликома. Для 35 из этих локусов ассоциация была подтверждена на независимых наборах образцов. Кроме того, исследование подтвердило значимость 15 локусов, выявленных в предыдущих ПГИА К-гликозилирования белков плазмы крови человека. Таким образом, совокупный список подтвержденных генетических локусов пополнился до 50 позиций.

Биоинформатическая аннотация выявленных локусов позволила существенно расширить перечень потенциальных генов-кандидатов и молекулярных механизмов, вовлеченных в регуляцию ^гликозилирования белков. Кроме того, результаты биоинформатических анализов указали на вероятную связь между К-гликозилированием, патологиями печени и процессами воспалительного ответа.

На основе результатов функционального исследования т яШев для 50 локусов были предложены гены-кандидаты, наиболее вероятно участвующие в регуляции процессов гликозилирования. Впервые показана возможная роль генов липидного обмена (ОСКЯ, ЕЛВБ2, ТЯ1Б1, ОЯЛЫВШ) и генов, кодирующих ^гликопротеины с противовоспалительной функцией (НР, НРЯ, ББЯРШЛ1, С3, СБН) в генетическом контроле уровней №гликозилирования белков плазмы крови человека.

Три независимых подхода показали, что регуляция ^гликозилирования белков плазмы крови человека носит тканеспецифичный характер и осуществляется преимущественно в печени и лимфоидной ткани.

Результаты данной работы расширяют понимание генетической регуляции К-гликозилирования белков плазмы крови человека. Одним из ключевых итогов работы стало формирование и размещение в открытом доступе базы суммарных статистик генетических ассоциаций. Она включает данные по 117 одномерным и 21 многомерным признакам К-гликозилирования, проанализированным методом UHPLC, а также по 143 признакам, проанализированным методом МЛЬВ1-М$. Эти материалы могут быть свободно использованы научным сообществом для совместного анализа с геномными данными, что создает основу для дальнейших исследований в области функциональной геномики. В частности, представленные результаты ПГИА гликома плазмы крови открывают новые перспективы для идентификации биомаркеров и терапевтических мишеней при метаболических патологиях.

Методология и методы исследования

Для изучения генетического контроля ^гликозилирования и выявления генетических локусов, аллели которых ассоциированы с изменением этих признаков, были использованы следующие методы:

1. Полногеномный анализ генетических ассоциаций, который является самым широко используемым методом картирования генетических локусов, ответственных за мультифакторные признаки и заболевания человека;

2. Многомерный анализ генетических ассоциаций, основанный на методе MANOVA, позволяющий увеличить число найденных локусов с использованием результатов ПГИА без необходимости профилирования новых образцов;

3. Метод агрегации Коши (Cauchy Combination Test), позволяющий провести совместный анализ результатов ПГИА N-гликанов, измеренных двумя различными методами - UHPLC и MALDI-MS, - которые дают не полностью сопоставимые наборы признаков, что исключает использование классического мета-анализа.

Для приоритизации кандидатных генов внутри выявленных и подтвержденных локусов были использованы восемь независимых критериев:

1. Ген, ближайший к наиболее статистически ассоциированному маркеру; 2. Ген, нарушение работы которого приводит к врожденному нарушению гликозилирования; 3. Ген, вариация последовательности которого аннотирована VEP (Variant Effect Predictor) как несинонимичная замена в кодирующей области;

4. Ген, вариация последовательности которого предсказана как патогенная методом FATHMM-XF (Functional Analysis Through Hidden Markov Models - XF);

5. Ген, индел в последовательности которого предсказан как патогенный методом FATHMM-InDel (Functional Analysis Through Hidden Markov Models -Insertions/Deletions); 6. Ген, eQTL (expression Quantitative Trait Locus) которого колокализуется с ассоциацией признака (метод SMR/HEIDI - Summary-data-based Mendelian Randomization / Heterogeneity in Dependent Instruments); 7. Ген, pQTL (protein Quantitative Trait Locus) которого колокализуется с ассоциацией признака (метод SMR/HEIDI); 8. Ген, вовлечённый в биологические пути (DEPICT - Data-driven Expression Prioritized Integration for Complex Traits).

Для определения тканеспецифичности регуляции N-гликозилирования в печени и лимфоидной ткани использовались:

1. Оценка экспрессии генов-кандидатов, чей продукт является регулятором N-гликозилирования, в двух релевантных тканях: печени и лимфоидной ткани;

2. Построение сети регуляции N-гликозилирования на основании значимых ассоциаций между генетическими локусами и признаками N-гликанов, маркированными тканью, синтезирующей и секретирующей N-гликан в составе белка в кровоток;

3. Колокализация сигналов генетических локусов, подтвержденных в ходе ПГИА общего N-гликома, а также локусов, подтвержденных в ходе ПГИА отдельных белков, ткань происхождения которых известна, таких как иммуноглобулин G и/или трансферрин, методом SMR/0 - Summary-data-based Mendelian Randomization / theta.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Выявлено, что популяционная изменчивость уровней N-гликанов белков плазмы крови контролируется как минимум 50 генетическими локусами, 35 из которых определены впервые;

2. Установлено, что генетический контроль N-гликозилирования осуществляется не только классическими генами биосинтеза гликанов (MGAT5, ST3GAL6, CHST2, ST6GALJ, B4GALTJ, ABO, ST3GAL4, B3GATJ, FUTS, FUT6, MGAT3), но и генами липидного обмена (GCKR, FADS2, TRIBJ, GRAMDJB) и генами, кодирующими N-гликопротеины с противовоспалительной функцией (HP, HPR, SERPINAJ, C3, CFH);

3. Показано, что генетическая регуляция N-гликозилирования белков плазмы крови человека носит тканеспецифичный характер и, в первом приближении, является суперпозицией процессов N-гликозилирования в двух основных тканях-продуцентах - печени и лимфоидной ткани.

Степень достоверности и апробация работы

Личное участие автора в апробации работы подтверждается девятью докладами на научных конференциях (шесть устных и три стендовых), среди которых шесть международных и три российских:

1. Устный доклад «Defining the genetic control of N-glycosylation human blood plasma proteins using multivariate genetic association analysis». Авторы: Timoshchuk A., Potapova N.A., Akmacic I.T., Lauc G., Sharapov S., Aulchenko Y.S. 13th International Multiconference «Bioinformatics of Genome Regulation and Structure/Systems Biology». Новосибирск, РФ, 4-8 июля 2022;

2. Постерный доклад «Replication of genetic loci associated with variation of human plasma proteome N-glycosylation using MALDI-TOF MS». Авторы: Timoshchuk Anna, Sharapov Sodbo, Slieker Roderick, Naber Annemieke, Soplenkova Anna, Maslov Denis, Hart Leen M., van Hoek Mandy, Wuhrer Manfred, Aulchenko Yurii S. Human Glycome Project Meeting. Сплит, Хорватия, 4-7 июня 2023;

3. Устный доклад «Изучение генетического контроля уровней гликозилирования белков плазмы крови человека». Авторы: Тимощук А.Н., Шарапов С.Ж., Аульченко Ю.С. MCCMB 2023. Москва, Территория Инновационного Центра «Сколково», РФ, 3-6 августа 2023;

4. Устный доклад «Полногеномное исследование ассоциаций уровней N-гликозилирования белков плазмы крови человека». Авторы: Тимощук А.Н., Шарапов С.Ж., Аульченко Ю.С. Фундаментальная гликобиология 2023. Мурманск, РФ, 11-16 сентября 2023;

5. Устный доклад «Полногеномное исследование ассоциаций уровней N-гликозилирования белков плазмы крови человека». Авторы: Тимощук А.Н., Шарапов С.Ж., Аульченко Ю.С. Молекулярная диагностика 2023. Москва, РФ, 13-17 ноября 2023;

6. Постерный доклад «A genome-wide association study of the plasma N-glycome of 10,000 individuals significantly expands the list of associated loci». Авторы: Sharapov S., Timoshchuk A., Zaytseva O., Maslov D., Soplenkova A., Elgaeva E., Vuckovic F., TrbojeviC-Akmacic I., Williams F., Primorac D., van Zundert J., Georges M., Suhre K., Allegri M., Chaturvedi N., Dunlop M., Schulze M.B., Spector T., Tsepilov Y., Lauc G., Aulchenko Y. European Human Genetics Conference, ESHG 2024. Berlin, Germany, 1-4 июня 2024;

7. Устный доклад «A genome-wide association study of the plasma N-glycome in 10,000 individuals identifies 16 novel loci and highlights glycan-associated human traits» Авторы: Sharapov S., Timoshchuk A., Zaytseva O., Maslov D.E., Soplenkova A., Elgaeva E.E., Tiys E.S., Mangino M., Wittenbecher C., Karssen L., Timofeeva M., Nostaeva A., Vuckovic F., TrbojeviC-Akmacic I., Stambuk T., Feoktistova S., Potapova N.A., Voroshilova V., Williams F., Primorac D., Van Zundert J., Georges M., Suhre K., Allegri M., Chaturvedi N., Dunlop M., Schulze M.B., Spector T., Tsepilov Y.A., Lauc G., Aulchenko Y.S. Bioinformatics of Genome Regulation and Structure/Systems Biology, BGRS/SB-2024. Новосибирск, РФ, 5-10 августа 2024;

8. Постерный доклад «Replication of genetic loci associated with variation of human plasma proteome N-glycosylation using MALDI-TOF MS». Авторы: Timoshchuk Anna, Sharapov Sodbo, Slieker Roderick, Naber Annemieke, Soplenkova Anna, Maslov Denis, Hart Leen M., van Hoek Mandy, Wuhrer Manfred, Aulchenko Yurii S. Human Glycome Project Meeting. Сплит, Хорватия, 24-26 октября 2024;

9. Устный доклад «A genome-wide association study in 10,000 individuals links plasma N-glycome to liver disease». Автор: Тимощук А.Н. MCCMB 2025. Москва, Территория Инновационного Центра "Сколково", РФ, 31 июля - 3 августа 2025;

Материалы диссертации представлены четырьмя научными работами в изданиях, индексируемых в базах данных «Скопус» (Scopus) и «Сеть науки» (Web of Science):

1. Sharapov S.Zh., Timoshchuk A.N., Aulchenko Y.S. Genetic control of N-glycosylation of human blood plasma proteins // Vavilovskii Zhurnal Genetiki i Selektsii. 2023. Vol. 27, № 3. P. 224-239. DOI: 10.18699/VJGB-23-29;

2. Timoshchuk A., Sharapov S., Aulchenko Y.S. Twelve Years of Genome-Wide Association Studies of Human Protein N-Glycosylation // Engineering. 2023. Vol. 26. No 7. P. 17-31. DOI: 10.1016/j.eng.2023.03.013;

3. Sharapov S., Timoshchuk A., Zaytseva O., Maslov D.E., Soplenkova A., Elgaeva E.E., Tiys E.S., Mangino M., Wittenbecher C., Karssen L., Timofeeva M., Nostaeva A., Vuckovic F., TrbojeviC-Akmacic I., Stambuk T., Feoktistova S., Potapova N.A., Voroshilova V., Williams F., Primorac D., Van Zundert J., Georges M., Suhre K., Allegri M., Chaturvedi N., Dunlop M., Schulze M.B., Spector T., Tsepilov Y.A., Lauc G., Aulchenko Y.S. A genome-wide association study in 10,000 individuals links plasma N-glycome to liver disease and anti-inflammatory proteins // Nature Communications. 2025. Т. 16, № 1. С. 5525. DOI: 10.1038/s41467-025-60431-y;

4. Timoshchuk A., Naber A., Slieker R., Soplenkova A., Maslov D., Potapova N.A., Nicolardi S., Elders P.J.M., Sijbrands E.J.G., Sharapov S., 't Hart L.M., van Hoek M., Wuhrer M., Aulchenko Y.S. Replication of 10 novel loci involved in human plasma protein N-glycosylation using MALDI-MS and UHPLC-FD data // Glycobiology. 2026. С. cwag029. DOI: 10.1093/glycob/cwag029.

Кроме того, были дополнительно опубликованы четыре научные работы, одна из которых представляет собой метод по измерению N-гликанов плазмы крови человека, три других - ПГИА сторонних количественных признаков. Все работы также индексируются в базах данных «Скопус» (Scopus) и «Сеть науки» (Web of Science).

1. Maslov D.E., Timoshchuk A.N., Bondar A.A., Golubev M.P., Soplenkova A.G., Hanic M., Sharapov S.Z., Leonova O.N., Aulchenko Y.S., Golubeva T.S. Fast and Simple Protocol for N-Glycome Analysis of Human Blood Plasma Proteome: 12 // Biomolecules. Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 2024. Т. 14, №2 12. С. 1551;

2. Repetto L., Chen J., Yang Z., Zhai R., Timmers P.R.H.J., Feng X., Li T., Yao Y., Maslov D., Timoshchuk A., Tu F., Twait E.L., May-Wilson S., Muckian M.D., Prins B.P., Png G., Kooperberg C., Johansson Â., Hillary R.F., Wheeler E., Pan L., He Y., Klasson S., Ahmad S., Peters J.E., Gilly A., Karaleftheri M., Tsafantakis E., Haessler J., Gyllensten U., Harris S.E., Wareham N.J., Göteson A., Lagging C., Ikram M.A., van Duijn C.M., Jern C., Landén M., Langenberg C., Deary I.J., Marioni R.E., Enroth S., Reiner A.P., Dedoussis G., Zeggini E., Sharapov S., Aulchenko Y.S., Butterworth A.S.,

Mälarstig A., Wilson J.F., Navarro P., Shen X. The genetic landscape of neuro-related proteins in human plasma // Nat Hum Behav. 2024. T. 8, № 11. C. 2222-2234;

3. Potapova N.A., Timoshchuk A.N., Tiys E.S., Vinichenko N.A., Leonova I.N., Salina E.A., Tsepilov Y.A. Multivariate Genome-Wide Association Study of Concentrations of Seven Elements in Seeds Reveals Four New Loci in Russian Wheat Lines // Plants (Basel). 2023. T. 12, № 17. C. 3019;

4. Elgaeva E.E., Zorkoltseva I.V., Nostaeva A.V., Verzun D.A., Tiys E.S., Timoshchuk A.N., Kirichenko A.V., Svishcheva G.R., Freidin M.B., Williams F.M.K., Suri P., Aulchenko Y.S., Axenovich T.I., Tsepilov Y.A. Decomposing the genetic background of chronic back pain // Hum Mol Genet. 2025. T. 34, № 8. C. 711-725.

Глава 1. Обзор литературы 1.1. Гликобиология - наука о гликанах. Разнообразие и строение гликанов.

Гликаны - полисахариды или олигосахариды, полимеры, состоящие из моносахаридных звеньев, соединенных гликозидными связями. Гликаны могут ковалентно присоединяться к белкам и липидам путем образования гликозидной связи, формируя гликопротеины и гликолипиды, соответственно. Гликозилирование является одной из самых распространенных [29] пост- и ко-трансляционных модификаций белков. Известно, что в природе 20% всех видов белков гликозилированы [30]. При этом более 40% (по массе) всех белков плазмы крови человека К-гликозилированы [31]. Гликозилирование влияет как на физико-химические свойства белков - растворимость, пространственную конфигурацию, фолдинг и т.п. [32-34], так и на их биологическую функцию. Клетки всех без исключения многоклеточных организмов содержат гликоконьюгаты -гликопротеины и гликолипиды с ковалентно присоединенными гликанами [35]. Гликопротеины и гликолипиды, расположенные на поверхности клеточных мембран, участвуют в процессах клеточных взаимодействий - между клетками, клетками и внеклеточным матриксом и между клетками и макромолекулами, а также в процессах взаимодействий между организмами (хозяин-паразит, симбионт-симбионт и т.п.) [33,34,36,37], тем самым играя огромную роль в развитии и функционировании многоклеточных организмов [38].

Множество исследований химической структуры гликанов и их метаболизма были проведены в первой половине ХХ века. Однако в то время гликаны рассматривались в основном как структурные элементы и источники энергии живых систем. Бурное развитие химических, физических и молекулярно-биологических методов исследования гликанов привело к появлению нового раздела молекулярной биологии - гликобиологии. Данная область включает исследования химических и физических свойств гликанов, энзимологии процессов синтеза и деградации гликанов, их эволюции, механизмов распознавания гликанов белками, роли гликанов в функционировании биологических систем, их роли в

развитии заболеваний и признаков человека, а также разработке методов лечения, профилактики, диагностики и предсказания заболеваний [39]. В настоящее время гликобиология является быстро развивающейся наукой, имеющей большое значение для многих смежных областей знания, включая биомедицину и биотехнологии [35,40].

По аналогии с геномикой, транскриптомикой, протеомикой и метаболомикой, гликомика представляет собой систематическое изучение гликома - совокупности всех гликанов и их концентраций в конкретном образце -клеточной культуре, ткани, органе или целом организме. Разнообразие возможных гликоконьюгатов чрезвычайно велико. Хотя число мономеров, входящих в структуру гликанов, относительно невелико, мономеры могут образовывать различные гликозидные связи, порождая огромное число возможных гликанов. Разнообразие гликоконьюгатов также увеличивается за счет возможного наличия в белке не одного, а нескольких сайтов гликозилирования.

В начале XXI века были разработаны высокопроизводительные физико-химические методы, которые позволили проводить масштабные когортные исследования ассоциаций К-гликома с заболеваниями и признаками человека. На данный момент показана ассоциация К-гликанов со множеством мультифакторных заболеваний человека [41-43], включая диабет второго типа и моногенные формы диабета [44,45], ревматоидный артрит [46], болезнь Паркинсона [47], воспалительное заболевание кишечника [48,49], сердечно-сосудистые [50,51] и онкологические [52-55] заболевания. Результаты обсервационных исследований ассоциации гликозилирования белков с заболеваниями не дают ответа на вопрос о причинно-следственных связях между ними и, тем более, о молекулярно-биологических механизмах, лежащих в основе данных связей. Начиная с 1983 года проводятся исследования функциональных последствий изменений в гликозилировании белков [56,57]. Гликозилирование иммуноглобулинов класса О (^О) является наиболее изученным с этой точки зрения ввиду важности данного гликопротеина в адаптивном иммунитете. Молекула IgG имеет консервативный сайт гликозилирования Asn297, находящийся в консервативном домене СН2

тяжелой цепи. Данный домен играет важную роль в связывании с Боу-рецепторами, что в свою очередь влияет на эффекторную функцию IgG. Было показано, что снижение уровня фукозилирования IgG усиливает антителозависимую клеточную цитотоксичность [58]. Дальнейшие исследования с использованием методов кристаллографии показали, что отсутствие фукозилирования IgG ведет к увеличению аффинности между Fc доменом IgG и рецептором FcyRШA, а наличие фукозы в составе гликана IgG ведет к появлению стерических затруднений при взаимодействии [59].

На основании вышесказанного можно сделать вывод о фундаментальной важности изучения процессов гликозилирования для решения задач диагностики, предсказания, профилактики и лечения заболеваний человека. В 2012 году Национальная Академия Наук США представила доклад о необходимости полномасштабного изучения гликома, т.к. «...гликаны напрямую вовлечены в патогенез практически всех известных заболеваний.»

(http://www.nap.edu/oatalog.php7reoord 1ё=13446).

Углеводы - одна из самых распространенных групп макромолекул, выделяемых в биологии наравне с группами жиров, белков и нуклеиновых кислот. Классификация углеводов базируется на степени их полимеризации, согласно которой выделяют четыре основные категории соединений. Первую группу образуют моносахариды, такие как глюкоза, фруктоза и галактоза, представляющие собой простейшие сахара. Вторую категорию составляют дисахариды, включая сахарозу, лактозу, мальтозу и трегалозу, молекулы которых состоят из двух моносахаридных остатков. Третью категорию углеводов образуют поли- и олигосахариды, представленные как линейными, так и разветвленными молекулами, состоящими из повторяющихся моносахаридных остатков (к ним относятся, например, амилоза, целлюлоза и хитин). Четвертая категория объединяет гликаны - сложные олигосахариды разветвленной структуры, для которых характерно отсутствие регулярных повторов мономерных звеньев.

Дальнейшая классификация гликанов зависит от типа конъюгата: при ковалентном связывании с белковой частью образуются гликопротеины, а при взаимодействии с липидами - гликолипиды.

У животных гликопротеины, в основном, содержат 10 типов моносахаридов, шесть из них находятся в организме человека. Мономерный состав гликанов представлен несколькими классами сахаров, среди которых наиболее распространены манноза, галактоза, фукоза, а также ^ацетилгалактозамин, N ацетилглюкозамин и ^ацетилнейраминовая кислота, обеспечивающие структурное разнообразие углеводных цепей (Рис. 1.1А).

Для структуры гликопротеинов характерно наличие ковалентно связанных с белковой частью гликанов, число которых варьирует от одного до нескольких, а тип присоединения классифицируется как N или О-гликозилирование:

1. При ^гликозилировании остаток ^ацетилглюкозамина формирует связь с аспарагином, входящим в полипептидную цепь белка. (Рис. 1.1В);

2. При О-гликозилировании к гидроксильным группам серина или треонина в составе полипептидной цепи присоединяются такие моносахариды, как N ацетилгалактозамин, ^ацетилглюкозамин, фукоза или манноза (Рис. 1.1.С).

Рис. 1.1. N- и O- гликозилирование. Адаптировано из [60].

Остов (core) N-гликанов, состоящий из двух молекул N-ацетилглюкозамина и трех молекул маннозы, претерпевает изменения в результате

галактозилирования, сиалирования, фукозилирования и добавления мономеров N ацетилглюкозамина/маннозы, определяя 3 подкласса К-гликанов: высокоманнозные, гибридные и комплексные (Рис. 1.1В). Высокоманнозные N гликаны часто представляют собой остов с большим количеством маннозных остатков, комплексные - содержат большое количество различных типов сахаридов, гибридные - сочетание первых двух подклассов.

Биохимические структуры 36 наиболее представленных К-гликанов белков плазмы крови человека, измеренные технологией ЦНРЬС, представлены на Рис. 1.2. Наиболее распространенными гликопротеинами плазмы крови человека, в составе которых находятся К-гликаны, являются иммуноглобулины (1§0, 1§М, ^А), аполипопротеины (В-100, Э), гаптоглобин, трансферрин, фибриноген и другие.

Рис. 1.2. Пример ЦНРЬС хроматограммы образца №гликома плазмы крови [61].

1.2. Методы исследования ^гликома Бурное развитие гликобиологии в совокупности с огромным успехом популяционных эпидемиологических исследований подтолкнуло разработку методов высокопроизводительного измерения гликома белков плазмы крови. За последние десять лет появились несколько таких методов профилирования

профилирования N-гликома (Huffman et al., 2014), а именно - высокоэффективная и сверхвысокоэффективная жидкостная хроматография (high and ultra-high performance liquid chromatography, HPLC и UHPLC), мультиплексный капиллярный гель-электрофорез с флуоресцентной детекцией (multiplex capillary gel electrophoresis with laser induced fluorescence detection, xCGE-LIF), жидкостная хроматография и тандемная масс-спектрометрия (liquid chromatography electrospray mass spectrometry, LC-MS), матрично-активированная лазерная десорбция/ионизация и тандемная масс-спектрометрия (matrix-assisted laser desorption/ ionization time-of-flight mass spectrometry, MALDI-TOF-MS). Репрезентативные профили N-гликозилирования белков плазмы крови человека, измеренные тремя различными методами, представлены на Рис. 1.3.

Рис. 1.3. Профили КЫ-гликозилирования белков плазмы крови, полученные с использованием методов UHPLC, xCGE-LIF и MALDI-MS. а) №гликомный профиль полученный методом xCGE-[62] б) №гликомный профиль полученный методом UHPLC [62,63] в) №гликомный профиль полученный методом MALDI-MS после дифференциальной этерификации сиаловой кислоты [62-64]. Рисунок адаптирован из статьи [65].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Тимощук Анна Николаевна, 2026 год

Список литературы

1. Clerc F. и др. Human plasma protein N-glycosylation // Glycoconj J. 2016. Т. 33, № 3. С. 309-343.

2. Walsh G. Post-translational modifications of protein biopharmaceuticals // Drug Discov Today. 2010. Т. 15, № 17-18. С. 773-780.

3. Apweiler R., Hermjakob H., Sharon N. On the frequency of protein glycosylation, as deduced from analysis of the SWISS-PROT database // Biochim Biophys Acta. 1999. Т. 1473, № 1. С. 4-8.

4. Handbook of Glycosyltransferases and Related Genes / под ред. Taniguchi N. и др. Tokyo: Springer Japan, 2002.

5. Nairn A. V. и др. Regulation of glycan structures in animal tissues: transcript profiling of glycan-related genes // J. Biol. Chem. Elsevier BV, 2008. Т. 283, № 25. С. 17298-17313.

6. Nairn A. V. и др. Regulation of glycan structures in Murine embryonic stem cells // J. Biol. Chem. Elsevier BV, 2012. Т. 287, № 45. С. 37835-37856.

7. Moremen K. W., Tiemeyer M., Nairn A. V. Vertebrate protein glycosylation: diversity, synthesis and function // Nat. Rev. Mol. Cell Biol. Springer Science and Business Media LLC, 2012. Т. 13, № 7. С. 448-462.

8. Lauc G., Vojta A., Zoldos V. Epigenetic regulation of glycosylation is the quantum mechanics of biology // Biochim Biophys Acta. 2014. Т. 1840, № 1. С. 65-70.

9. Knezevic A. и др. Variability, heritability and environmental determinants of human plasma N-glycome // J. Proteome Res. ACS Publications, 2009. Т. 8, № 2. С. 694-701.

10. Lombard V. и др. The carbohydrate-active enzymes database (CAZy) in 2013 // Nucleic Acids Res. 2014. Т. 42, № Database issue. С. D490-495.

11. Lauc G. и др. Complex genetic regulation of protein glycosylation // Mol Biosyst. 2010. Т. 6, № 2. С. 329-335.

12. Visscher P. M. и др. Five years of GWAS discovery // Am J Hum Genet. 2012. Т. 90, № 1. С. 7-24.

13. Visscher P. M. h gp. 10 Years of GWAS Discovery: Biology, Function, and Translation // Am J Hum Genet. 2017. T. 101, № 1. C. 5-22.

14. Lauc G. h gp. Genomics meets glycomics-the first GWAS study of human N-Glycome identifies HNF1a as a master regulator of plasma protein fucosylation // PLoS Genet. 2010. T. 6, № 12. C. e1001256.

15. Lauc G. h gp. Complex genetic regulation of protein glycosylation // Mol. Biosyst. 2010. T. 6, № 2. C. 329-335.

16. Huffman J. E. h gp. Polymorphisms in B3GAT1, SLC9A9 and MGAT5 are associated with variation within the human plasma N-glycome of 3533 European adults // Hum. Mol. Genet. academic.oup.com, 2011. T. 20, № 24. C. 5000-5011.

17. Sharapov S. Z. h gp. Defining the genetic control of human blood plasma N-glycome using genome-wide association study // Human Molecular Genetics. 2019.

18. Sharapov S. Z. h gp. Replication of fifteen loci involved in human plasma protein N-glycosylation in 4,802 samples from four cohorts // Glycobiology. 2020.

19. Sharapov S. h gp. A genome-wide association study in 10,000 individuals links plasma N-glycome to liver disease and anti-inflammatory proteins // Nat Commun. 2025. T. 16, № 1. C. 5525.

20. Lauc G. h gp. Loci associated with N-glycosylation of human immunoglobulin G show pleiotropy with autoimmune diseases and haematological cancers // PLoS Genet. Public Library of Science, 2013. T. 9, № 1. C. e1003225.

21. Shen X. h gp. Multivariate discovery and replication of five novel loci associated with Immunoglobulin G N-glycosylation // Nat. Commun. 2017. T. 8, № 1. C. 447.

22. Wahl A. h gp. Genome-Wide Association Study on Immunoglobulin G Glycosylation Patterns // Front. Immunol. frontiersin.org, 2018. T. 9. C. 277.

23. Klaric L. h gp. Glycosylation of immunoglobulin G is regulated by a large network of genes pleiotropic with inflammatory diseases // Sci Adv. 2020. T. 6, № 8. C. eaax0301.

24. Shadrina A. S. h gp. Multivariate genome-wide analysis of immunoglobulin G N-glycosylation identifies new loci pleiotropic with immune function // Hum. Mol. Genet. Oxford University Press (OUP), 2021.

25. Dotz V. h gp. O- and N-Glycosylation of Serum Immunoglobulin A is Associated with IgA Nephropathy and Glomerular Function // J Am Soc Nephrol. 2021. T. 32, № 10. C. 2455-2465.

26. Visconti A. h gp. The genetics and epidemiology of N- and O-immunoglobulin A glycomics // Genome Med. 2024. T. 16. C. 96.

27. Landini A. h gp. Genetic regulation of post-translational modification of two distinct proteins // Nat. Commun. 2022. T. 13, № 1. C. 1586.

28. Timoshchuk A., Sharapov S., Aulchenko Y. S. Twelve Years of Genome-Wide Association Studies of Human Protein N-Glycosylation // Engineering. 2023. T. 26. C. 17-31.

29. Craveur P., Rebehmed J., de Brevern A. G. PTM-SD: a database of structurally resolved and annotated posttranslational modifications in proteins // Database (Oxford). Oxford University Press (OUP), 2014. T. 2014, № 0. C. bau041-bau041.

30. Khoury G. A., Baliban R. C., Floudas C. A. Proteome-wide post-translational modification statistics: frequency analysis and curation of the swiss-prot database // Sci. Rep. Springer Science and Business Media LLC, 2011. T. 1, № 1.

31. Clerc F. h gp. Human plasma protein N-glycosylation // Glycoconj. J. 2016. T. 33, № 3. C. 309-343.

32. Varki A. Biological roles of oligosaccharides: all of the theories are correct // Glycobiology. Oxford University Press (OUP), 1993. T. 3, № 2. C. 97-130.

33. Ohtsubo K., Marth J. D. Glycosylation in cellular mechanisms of health and disease // Cell. 2006. T. 126, № 5. C. 855-867.

34. Skropeta D. The effect of individual N-glycans on enzyme activity // Bioorg Med Chem. 2009. T. 17, № 7. C. 2645-2653.

35. Varki A., Kornfeld S. Historical Background and Overview // Essentials of Glycobiology. NY: Cold Spring Harbor Laboratory Press, 2015.

36. Lauc G. h gp. Mechanisms of disease: The human N-glycome // Biochim. Biophys. Acta. Elsevier BV, 2016. T. 1860, № 8. C. 1574-1582.

37. Poole J. h gp. Glycointeractions in bacterial pathogenesis // Nat. Rev. Microbiol. 2018. T. 16, № 7. C. 440-452.

38. Gagneux P., Aebi M., Varki A. Evolution of Glycan Diversity // Essentials of Glycobiology. NY: Cold Spring Harbor Laboratory Press, 2015.

39. Varki A. Essentials of Glycobiology // Essentials of Glycobiology. NY: Cold Spring Harbor Laboratory Press, 2017.

40. Nikolac Perkovic M. h gp. The association between galactosylation of immunoglobulin G and body mass index // Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry. Elsevier BV, 2014. T. 48. C. 2025.

41. Gudelj I., Lauc G., Pezer M. Immunoglobulin G glycosylation in aging and diseases // Cell. Immunol. Elsevier BV, 2018. T. 333. C. 65-79.

42. Dotz V., Wuhrer M. N-glycome signatures in human plasma: associations with physiology and major diseases // FEBS Lett. Wiley, 2019. T. 593, № 21. C. 29662976.

43. Reily C. h gp. Glycosylation in health and disease // Nat. Rev. Nephrol. Springer Science and Business Media LLC, 2019. T. 15, № 6. C. 346-366.

44. Thanabalasingham G. h gp. Mutations in HNF1A result in marked alterations of plasma glycan profile // Diabetes. 2013. T. 62, № 4. C. 1329-1337.

45. Keser T. h gp. Increased plasma N-glycome complexity is associated with higher risk of type 2 diabetes // Diabetologia. Springer Science and Business Media LLC, 2017. T. 60, № 12. C. 2352-2360.

46. Gudelj I. h gp. Low galactosylation of IgG associates with higher risk for future diagnosis of rheumatoid arthritis during 10 years of follow-up // Biochim. Biophys. Acta Mol. Basis Dis. Elsevier BV, 2018. T. 1864, № 6. C. 2034-2039.

47. Russell A. C. h gp. The N-glycosylation of immunoglobulin G as a novel biomarker of Parkinson's disease // Glycobiology. Oxford University Press (OUP), 2017. T. 27, № 5. C. 501-510.

48. Trbojevic Akmacic I. h gp. Inflammatory bowel disease associates with proinflammatory potential of the immunoglobulin G glycome // Inflamm. Bowel Dis. Oxford University Press (OUP), 2015. C. 1.

49. Clerc F. h gp. Plasma N-glycan signatures are associated with features of inflammatory bowel diseases // Gastroenterology. 2018. T. 155, № 3. C. 829-843.

50. Connelly M. A. h gp. Inflammatory glycoproteins in cardiometabolic disorders, autoimmune diseases and cancer // Clin. Chim. Acta. Elsevier BV, 2016. T. 459. C. 177-186.

51. Wang Y. h gp. The association between glycosylation of immunoglobulin G and hypertension // Medicine (Baltimore). Ovid Technologies (Wolters Kluwer Health), 2016. T. 95, № 17. C. e3379.

52. Fuster M. M., Esko J. D. The sweet and sour of cancer: glycans as novel therapeutic targets // Nat. Rev. Cancer. Springer Science and Business Media LLC, 2005. T. 5, № 7. C. 526-542.

53. Saldova R. h gp. Association of N-glycosylation with breast carcinoma and systemic features using high-resolution quantitative UPLC // J. Proteome Res. American Chemical Society (ACS), 2014. T. 13, № 5. C. 2314-2327.

54. Mehta A., Herrera H., Block T. Glycosylation and liver cancer // Adv. Cancer Res. 2015. T. 126. C. 257-279.

55. Taniguchi N., Kizuka Y. Glycans and cancer: role of N-glycans in cancer biomarker, progression and metastasis, and therapeutics // Adv. Cancer Res. 2015. T. 126. C. 11-51.

56. Anthony R. M., Wermeling F., Ravetch J. V. Novel roles for the IgG Fc glycan // Ann. N. Y. Acad. Sci. Wiley, 2012. T. 1253, № 1. C. 170-180.

57. Cobb B. A. The history of IgG glycosylation and where we are now // Glycobiology. Oxford University Press (OUP), 2020. T. 30, № 4. C. 202-213.

58. Peipp M. h gp. Antibody fucosylation differentially impacts cytotoxicity mediated by NK and PMN effector cells // Blood. American Society of Hematology, 2008. T. 112, № 6. C. 2390-2399.

59. Mizushima T. h gp. Structural basis for improved efficacy of therapeutic antibodies on defucosylation of their Fc glycans // Genes Cells. Wiley, 2011. T. 16, № 11. C. 1071-1080.

60. Krautter F., Iqbal A. J. Glycans and Glycan-Binding Proteins as Regulators and Potential Targets in Leukocyte Recruitment // Frontiers in Cell and Developmental Biology. 2021. T. 9.

61. Suhre K. h gp. Fine-Mapping of the Human Blood Plasma N-Glycome onto Its Proteome // Metabolites. 2019. T. 9, № 7. C. E122.

62. Reiding K. R. h gp. High-throughput Serum N-Glycomics: Method Comparison and Application to Study Rheumatoid Arthritis and Pregnancy-associated Changes // Mol. Cell. Proteomics. 2019. T. 18, № 1. C. 3-15.

63. Zaytseva O. O. h gp. Heritability of human plasma N-glycome // J. Proteome Res. American Chemical Society (ACS), 2020. T. 19, № 1. C. 85-91.

64. Vreeker G. C. M. h gp. Automated plasma glycomics with linkage-specific sialic acid esterification and ultrahigh resolution MS // Anal. Chem. American Chemical Society (ACS), 2018. T. 90, № 20. C. 11955-11961.

65. de Haan N. h gp. Developments and perspectives in high-throughput protein glycomics: enabling the analysis of thousands of samples // Glycobiology. 2022. T. 32, № 8. C. 651-663.

66. Huffman J. E. h gp. Comparative performance of four methods for high-throughput glycosylation analysis of immunoglobulin G in genetic and epidemiological research // Mol. Cell. Proteomics. 2014. T. 13, № 6. C. 1598-1610.

67. Akmacic I. T. h gp. High-throughput glycomics: optimization of sample preparation // Biochemistry (Mosc.). Pleiades Publishing Ltd, 2015. T. 80, № 7. C. 934-942.

68. Winkler T. W. h gp. Quality control and conduct of genome-wide association metaanalyses // Nat. Protoc. 2014. T. 9, № 5. C. 1192-1212.

69. Visscher P. M. h gp. Five years of GWAS discovery // Am. J. Hum. Genet. 2012. T. 90, № 1. C. 7-24.

70. Visscher P. M. h gp. 10 years of GWAS discovery: Biology, function, and translation // Am. J. Hum. Genet. Elsevier BV, 2017. T. 101, № 1. C. 5-22.

71. Yang J. h gp. Conditional and joint multiple-SNP analysis of GWAS summary statistics identifies additional variants influencing complex traits // Nat. Genet. 2012. T. 44, № 4. C. 369-375, S1-3.

72. Bulik-Sullivan B. h gp. An atlas of genetic correlations across human diseases and traits // Nat. Genet. Springer Science and Business Media LLC, 2015. T. 47, № 11. C. 1236-1241.

73. Pers T. H. h gp. Biological interpretation of genome-wide association studies using predicted gene functions: 1 // Nat Commun. Nature Publishing Group, 2015. T. 6, № 1. C. 5890.

74. McLaren W. h gp. The Ensembl Variant Effect Predictor // Genome Biol. 2016. T. 17, № 1. C. 122.

75. Staley J. R. h gp. PhenoScanner: a database of human genotype-phenotype associations // Bioinformatics. Oxford University Press (OUP), 2016. T. 32, № 20. C. 3207-3209.

76. Zhu Z. h gp. Integration of summary data from GWAS and eQTL studies predicts complex trait gene targets // Nat. Genet. 2016. T. 48, № 5. C. 481-487.

77. Pasaniuc B., Price A. L. Dissecting the genetics of complex traits using summary association statistics // Nat. Rev. Genet. Springer Science and Business Media LLC, 2017. T. 18, № 2. C. 117-127.

78. Hemani G. h gp. The MR-Base platform supports systematic causal inference across the human phenome // Elife. eLife Sciences Publications, Ltd, 2018. T. 7.

79. Frkatovic-Hodzic A. h gp. Mapping of the gene network that regulates glycan clock of ageing // Aging. 2023. T. 15, № 24. C. 14509-14552.

80. Landini A. h gp. Genetic regulation of post-translational modification of two distinct proteins // Nat Commun. 2022. T. 13, № 1. C. 1586.

81. Klein R. J. h gp. Complement factor H polymorphism in age-related macular degeneration // Science. 2005. T. 308, № 5720. C. 385-389.

82. Yu W. и др. GWAS Integrator: a bioinformatics tool to explore human genetic associations reported in published genome-wide association studies // Eur J Hum Genet. 2011. Т. 19, № 10. С. 1095-1099.

83. Аксенович Т. И., Белоногова Н. М. Картирование генов с помощью неравновесия по сцеплению или аллельных ассоциаций: учебное пособие. Новосибирск: Новосибирский гос. ун-т, 2008. 96 с.

84. Pe'er I. и др. Estimation of the multiple testing burden for genomewide association studies of nearly all common variants // Genet Epidemiol. 2008. Т. 32, № 4. С. 381-385.

85. Pe'er I. и др. Estimation of the multiple testing burden for genomewide association studies of nearly all common variants // Genet Epidemiol. 2008. Т. 32, № 4. С. 381-385.

86. Clarke G. и др. Basic statistical analysis in genetic case-control studies // Nature protocols. 2011. Т. 6. С. 121-133.

87. Clerc F. и др. Human plasma protein N-glycosylation // Glycoconj J. 2016. Т. 33, № 3. С. 309-343.

88. Shen X. и др. Multivariate discovery and replication of five novel loci associated with Immunoglobulin G N-glycosylation // Nat Commun. 2017. Т. 8, №2 1. С. 447.

89. Shadrina A. S. и др. Multivariate genome-wide analysis of immunoglobulin G N-glycosylation identifies new loci pleiotropic with immune function // Hum Mol Genet. 2021. Т. 30, № 13. С. 1259-1270.

90. Stephens M. A unified framework for association analysis with multiple related phenotypes // PLoS One. 2013. Т. 8, № 7. С. e65245.

91. Zhu X. и др. Meta-analysis of correlated traits via summary statistics from GWASs with an application in hypertension // Am J Hum Genet. 2015. Т. 96, № 1. С. 2136.

92. Ning Z. и др. Nontrivial Replication of Loci Detected by Multi-Trait Methods // Front Genet. 2021. Т. 12. С. 627989.

93. Li T., Ning Z., Shen X. Improved Estimation of Phenotypic Correlations Using Summary Association Statistics // Frontiers in Genetics. 2021. Т. 12.

94. Ttw van H. и др. Introduction of the DiaGene study: clinical characteristics, pathophysiology and determinants of vascular complications of type 2 diabetes // Diabetology & metabolic syndrome. Diabetol Metab Syndr, 2017. Т. 9.

95. van der Heijden A. A. и др. The Hoorn Diabetes Care System (DCS) cohort. A prospective cohort of persons with type 2 diabetes treated in primary care in the Netherlands // BMJ Open. 2017. Т. 7, № 5. С. e015599.

96. Dotz V., Wuhrer M. N-glycome signatures in human plasma: associations with physiology and major diseases // FEBS Lett. 2019. Т. 593, № 21. С. 2966-2976.

97. Reiding K. R. и др. High-throughput profiling of protein N-glycosylation by MALDI-TOF-MS employing linkage-specific sialic acid esterification // Anal Chem. 2014. Т. 86, № 12. С. 5784-5793.

98. Liu Y., Xie J. Cauchy combination test: a powerful test with analytic p-value calculation under arbitrary dependency structures // J Am Stat Assoc. 2020. Т. 115, № 529. С. 393-402.

99. Brown M. B. 400: A Method for Combining Non-Independent, One-Sided Tests of Significance // Biometrics. International Biometric Society, 1975. Т. 31, № 4. С. 987-992.

100. (PDF) Blood N -glycomic signature of fibrosis in MASLD shows low levels of global a2,3-sialylation [Электронный ресурс] // ResearchGate. URL: https://www.researchgate.net/publication/384244556_Blood_N_-glycomic_signature_of_fibrosis_in_MASLD_shows_low_levels_of_global_a23-sialylation (дата обращения: 27.11.2025).

101. Dotz V. и др. Plasma protein N-glycan signatures of type 2 diabetes // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - General Subjects. 2018. Т. 1862, № 12. С. 2613-2622.

102. Timoshchuk A. и др. Replication of 10 novel loci involved in human plasma protein N-glycosylation using MALDI-MS and UHPLC-FD data // Glycobiology. 2026. С. cwag029.

103. Rogers M. и др. FATHMM-XF: accurate prediction of pathogenic point mutations via extended features // Bioinform. 2018.

104. Ferlaino M. и др. An integrative approach to predicting the functional effects of small indels in non-coding regions of the human genome // BMC Bioinformatics. 2017. Т. 18, № 1. С. 442.

105. Zhu Z. и др. Integration of summary data from GWAS and eQTL studies predicts complex trait gene targets // Nat Genet. 2016. Т. 48, № 5. С. 481-487.

106. Westra H.-J. и др. Systematic identification of trans eQTLs as putative drivers of known disease associations // Nat Genet. 2013. Т. 45, № 10. С. 1238-1243.

107. The GTEx Consortium atlas of genetic regulatory effects across human tissues // Science. 2020. Т. 369, № 6509. С. 1318-1330.

108. Momozawa Y. и др. IBD risk loci are enriched in multigenic regulatory modules encompassing putative causative genes // Nat Commun. 2018. Т. 9, № 1. С. 2427.

109. Suhre K. и др. Connecting genetic risk to disease end points through the human blood plasma proteome // Nat Commun. 2017. Т. 8. С. 14357.

110. Sun B. B. и др. Genomic atlas of the human plasma proteome // Nature. 2018. Т. 558, № 7708. С. 73-79.

111. Essentials of Glycobiology. 4th изд. / под ред. Varki A. и др. Cold Spring Harbor (NY): Cold Spring Harbor Laboratory Press, 2022.

112. Seixas S., Marques P. I. Known Mutations at the Cause of Alpha-1 Antitrypsin Deficiency an Updated Overview of SERPINA1 Variation Spectrum // The Application of Clinical Genetics. Dove Medical Press, 2021. Т. 14. С. 173-194.

113. Alpha-1 antitrypsin deficiency: A conformational disease associated with lung and liver manifestations - Greene - 2008 - Journal of Inherited Metabolic Disease -Wiley Online Library [Электронный ресурс]. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1007/s10545-007-0748-y (дата обращения: 27.06.2023).

114. Balcar L. и др. Alpha-1 antitrypsin Pi*Z allele is an independent risk factor for liver transplantation and death in patients with advanced chronic liver disease // JHEP Reports. 2022. Т. 4, № 11. С. 100562.

115. Kettunen J. и др. Genome-wide study for circulating metabolites identifies 62 loci and reveals novel systemic effects of LPA // Nat Commun. 2016. Т. 7. С. 11122.

116. Fairfield C. J. h gp. Genome-Wide Association Study of NAFLD Using Electronic Health Records // Hepatol Commun. 2022. T. 6, № 2. C. 297-308.

117. Sunuwar L. h gp. Pleiotropic ZIP8 A391T implicates abnormal manganese homeostasis in complex human disease // JCI Insight. T. 5, № 20. C. e140978.

118. Lachmann A. h gp. Massive mining of publicly available RNA-seq data from human and mouse // Nat Commun. 2018. T. 9, № 1. C. 1366.

Приложение 1.

Структуры 36 гликомных признаков, измеренных технологией UHPLC

Код признака Признак Структура

PGP1 FA2

PGP2 FA2B

PGP3 A2BG1 •13*"

PGP4 FA2G1

PGP5 FA2G1

PGP6 FA2BG1

PGP7 M6

PGP8 A2G2

PGP9 A2BG2 >

PGP10 FA2G2 у

PGP11 FA2BG2

PGP12 M7 + A2G2S1 •j:

PGP13 FA2G1S1

PGP14 A2G2S1

PGP15 FA2G2S1 ♦СН

PGP16 FA2BG2S1

PGP17 A2G2S2 ; >

PGP18 M9 il."

PGP19 A2G2S2

PGP2G FA2G2S2

PGP21 FA2BG2S2 ♦

PGP22 A3G3S2

PGP23 A3G3S2

PGP24 A3F1G3S2 ♦ *;«

PGP25 A3G3S3 IP"

PGP26 A3G3S3 1 ;>»

PGP27 A3G3S3

PGP28 FA3G3S3 :

PGP29 A3G3S3 IP"

PGP3G A3F1G3S3 - i

PGP31 FA3G3S3 rp»"

PGP32 FA3F1G3S3 : : "

PGP33 A4G4S3 H [>■■

PGP34 A4G4S4 ♦

PGP35 A4G4S4 ♦

PGP36 A4F1G4S4 ► :

Многомерные признаки ЦИРЬС

Многомерный признак Код признака N-Гликаны

К-гликозилирование N Р0Р1, Р0Р2, РОРЗ, Р0Р4, Р0Р5, РОРб, Р0Р7, Р0Р8, Р0Р9, Р0Р10, Р0Р11, Р0Р12, Р0Р13, Р0Р14, Р0Р15, Р0Р1б, Р0Р17, Р0Р18, Р0Р19, Р0Р20, Р0Р21, Р0Р22, Р0Р23, Р0Р24, Р0Р25, Р0Р2б, Р0Р27, Р0Р28, Р0Р29, Р0Р30, Р0Р31, Р0Р32, Р0Р33, Р0Р34, Р0Р35, Р0Р3б

Моногалактозилирование антеннарных цепей О1 Р0Р3, Р0Р4, Р0Р5, РОРб, Р0Р13

Дигалактозилирование антеннарных цепей О2 Р0Р8, Р0Р9, Р0Р10, Р0Р11, Р0Р12, Р0Р14, Р0Р15, Р0Р1б, Р0Р17, Р0Р19, Р0Р20, Р0Р21

Тригалактозилирование антеннарных цепей 03 Р0Р22, Р0Р23, Р0Р24, Р0Р25, Р0Р2б, Р0Р27, Р0Р28, Р0Р29, Р0Р30, Р0Р31, Р0Р32

Тетрагалактозилирование антеннарных цепей 04 Р0Р33, Р0Р34, Р0Р35, Р0Р3б

Галактозилирование антеннарных цепей О Р0Р3, Р0Р4, Р0Р5, РОРб, Р0Р8, Р0Р9, Р0Р10, Р0Р11, РОР12, РОР13, РОР14, РОР15, РОР1б, РОР17, РОР19, РОР20, РОР21, РОР22, РОР23, РОР24, РОР25, РОР2б, РОР27, РОР28, РОР29, РОР30, РОР31, РОР32, РОР33, РОР34, РОР35, РОР3б

Моносиалилирование антеннарных цепей РОР12, РОР13, РОР14, РОР15, РОР1б

Дисиалилирование антеннарных цепей Б2 РОР17, РОР19, РОР20, РОР21, РОР22, РОР23, РОР24

Трисиалилирование антеннарных цепей Б3 РОР25, РОР2б, РОР27, РОР28, РОР29, РОР30, РОР31, РОР32, РОР33

Тетрасиалилирование антеннарных цепей Б4 РОР34, РОР35, РОР3б

Сиалилирование антеннарных цепей Б РОР12, РОР13, РОР14, РОР15, РОР1б, РОР17, РОР19, РОР20, РОР21, РОР22, РОР23, РОР24, РОР25, РОР2б, РОР27, РОР28, РОР29, РОР30, РОР31, РОР32, РОР33, РОР34, РОР35, РОР3б

Коровое фукозилирование БИС-С РОР1, РОР2, РОР4, РОР5, РОРб, РОР10, РОР11, РОР13, РОР15, РОР1б, РОР20, РОР21, РОР28, РОР31, РОР32

Фукозилирование антеннарных цепей (моно БИС-Л РОР24, РОР30, РОР32, РОР3б

Рассечение сахарного остова В РОР2, РОР3, РОРб, РОР9, РОР11, РОР1б, РОР21

Нейтральные гликаны = отсутствие N ацетилнейраминовой кислоты Б0 РОР1, РОР2, РОР3, РОР4, РОР5, РОРб, РОР7, РОР8, РОР9, РОР10, РОР11, РОР18

Отсутствие галактозы в структуре гликана О0 РОР1, РОР2

Уровень биантеннарных гликанов ЬВ РОР1, РОР2, РОР3, РОР4, РОР5, РОРб, РОР8, РОР9, РОР10, РОР11, РОР12, РОР13, РОР14, РОР15, РОР1б, РОР17, РОР19, РОР20, РОР21

Уровень триантеннарных гликанов НВ3 РОР22, РОР23, РОР24, РОР25, РОР2б, РОР27, РОР28, РОР29, РОР30, РОР31, РОР32

Уровень тетраантеннарных гликанов НВ4 РОР33, РОР34, РОР35, РОР3б

Уровень три- и тетраантеннарных гликанов НВ РОР22, РОР23, РОР24, РОР25, РОР2б, РОР27, РОР28, РОР29, РОР30, РОР31, РОР32, РОР33, РОР34, РОР35, РОР3б

Олигоманнозные структуры ОМ РОР7, РОР12, РОР18

Многомерные признаки МАЬБТ-МЗ

Многомерный признак Код признака N-Гликаны

К-гликозилирование N Н5Ш; Н6Ш; Н5Ш; Н3К4Б1; Н7ТО; Н3К3Б1Е1; Н4ШЕ1; Н4К4Б1; Н5К4; Н3К5Б1; Н4Ш; Н8Ш; Н5ШЕ1; Н5К4Б1; Н4ШБ1; Н5Ш; Н9Ш; Н6ШЕ1; Н4К4Б1Е1; Н5ШЕ1; Н5ШБ1; Н5К4Б1Ь1; Н5К4Б1Е1; Н4К5Б1Е1; Н5ШЕ1; Н5ШЬ2; Н5ШЕ1Ь1; Н5ШЕ2; Н5К5Б1Е1; Н6ШЕ1; Н5К4Б1Ь2; Н5К4Б1Е1Ь1; Н5К4Б1Е2; Н6К5Б1Е1; Н5ШЕ2; Н5К5Б1Е1Ь1; Н6ШЕ1Ь1; Н5К5Б1Е2; Н6ШЕ2; Н6К5Б1Е1Ь1; Н6К5Б1Е2; Н6ШЕ1Ь2; Н6ШЕ2Ь1; Н6ШЕ3; Н6К5Б1Е1Ь2; Н6К5Б1Е2Ь1; Н6К5Б2Е2Ь1; Н7№Е1Ь2; Н7№Е2Ь1; Н7К6Б1Е1Ь2; Н7К6Б1Е2Ь1; Н7№Е1Ь3; Н7№Е2Ь2; Н7№Е3Ь1; Н7К6Б1Е1Ь3; Н7К6Б1Е2Ь2; Н7ШБ2Е2Ь2

Моногалактозилирование Н1 Н5Ш; Н3К3Б1Е1; Н4ШЕ1; Н4К4Б1; Н4Ш; Н5ШЕ1; Н4ШБ1; Н6ШЕ1; Н4К4Б1Е1

Дигалактозилирование Н2 Н5К4; Н5К4Б1; Н5Ш; Н5ШЕ1; Н5ШБ1; Н5К4Б1Ь1; Н5К4Б1Е1; Н5ШЕ1; Н5ШЬ2; Н5ШЕ1Ь1; Н5ШЕ2; Н5К5Б1Е1; Н5К4Б1Ь2; Н5К4Б1Е1Ь1; Н5К4Б1Е2; Н5ШЕ2; Н5К5Б1Е1Ь1; Н5К5Б1Е2

Тригалактозилирование Н3 Н6ШЕ1; Н6К5Б1Е1; Н6ШЕ1Ь1; Н6ШЕ2; Н6К5Б1Е1Ь1; Н6К5Б1Е2; Н6ШЕ1Ь2; Н6ШЕ2Ь1; Н6ШЕ3; Н6К5Б1Е1Ь2; Н6К5Б1Е2Ь1; Н6К5Б2Е2Ь1

Тетрагалактозилирование Н4 Н7№Е1Ь2; Н7№Е2Ь1; Н7К6Б1Е1Ь2; Н7К6Б1Е2Ь1; Н7№Е1Ь3; Н7№Е2Ь2; Н7№Е3Ь1; Н7К6Б1Е1Ь3; Н7К6Б1Е2Ь2; Н7ШБ2Е2Ь2

Галактозилирование Н Н5Ш; Н3К3Б1Е1; Н4ШЕ1; Н4К4Б1; Н4Ш; Н5ШЕ1; Н4ШБ1; Н6ШЕ1; Н4К4Б1Е1; Н5К4; Н5К4Б1; Н5Ш; Н5ШЕ1; Н5ШБ1; Н5К4Б1Ь1; Н5К4Б1Е1; Н5ШЕ1; Н5ШЬ2; Н5ШЕ1Ь1; Н5ШЕ2; Н5К5Б1Е1; Н5К4Б1Ь2; Н5К4Б1Е1Ь1; Н5К4Б1Е2; Н5ШЕ2; Н5К5Б1Е1Ь1; Н5К5Б1Е2; Н6ШЕ1; Н6К5Б1Е1; Н6ШЕ1Ь1; Н6ШЕ2; Н6К5Б1Е1Ь1; Н6К5Б1Е2; Н6ШЕ1Ь2; Н6ШЕ2Ь1; Н6ШЕ3; Н6К5Б1Е1Ь2; Н6К5Б1Е2Ь1; Н6К5Б2Е2Ь1; Н7№Е1Ь2; Н7№Е2Ь1; Н7К6Б1Е1Ь2; Н7ШЕ1Е2Ь1; Н7№Е1Ь3; Н7№Е2Ь2; Н7№Е3Ь1; Н7К6Б1Е1Ь3; Н7К6Б1Е2Ь2; Н7К6Б2Е2Ь2

а2,3 Моносиалилирование Е1 Н3К3Б1Е1; Н4ШЕ1; Н5ШЕ1; Н6ШЕ1; Н4К4Б1Е1; Н5ШЕ1; Н5К4Б1Е1; Н4К5Б1Е1; Н5ШЕ1; Н5ШЕ1Ь1; Н5К5Б1Е1; Н6ШЕ1; Н5К4Б1Е1Ь1; Н6К5Б1Е1; Н5К5Б1Е1Ь1; Н6ШЕ1Ь1; Н6К5Б1Е1Ь1; Н6ШЕ1Ь2; Н6К5Б1Е1Ь2; Н7№Е1Ь2; Н7К6Б1Е1Ь2; Н7№Е1Ь3; Н7К6Б1Е1Ь3

а2,3 Дисиалилирование E2 H5N4E2; H5N4F1E2; H5N5E2; H5N5F1E2; H6N5E2; H6N5F1E2; H6N5E2L1; H6N5F1E2L1; H6N5F2E2L1; H7N6E2L1; H7N6F1E2L1; H7N6E2L2; H7N6F1E2L2; H7N6F2E2L2

а2,3 Трисиалилирование E3 H6N5E3; H7N6E3L1

а2,3 Сиалилирование E H3N3F1E1; H4N3E1; H5N3E1; H6N3E1; H4N4F1E1; H5N4E1; H5N4F1E1; H4N5F1E1; H5N5E1; H5N4E1L1; H5N4E2; H5N5F1E1; H6N5E1; H5N4F1E1L1; H5N4F1E2; H6N5F1E1; H5N5E2; H5N5F1E1L1; H6N5E1L1; H5N5F1E2; H6N5E2; H6N5F1E1L1; H6N5F1E2; H6N5E1L2; H6N5E2L1; H6N5E3; H6N5F1E1L2; H6N5F1E2L1; H6N5F2E2L1; H7N6E1L2; H7N6E2L1; H7N6F1E1L2; H7N6F1E2L1; H7N6E1L3; H7N6E2L2; H7N6E3L1; H7N6F1E1L3; H7N6F1E2L2; H7N6F2E2L2

а2,6 Моносиалилирование L1 H5N4F1L1; H5N4E1L1; H5N4F1E1L1; H5N5F1E1L1; H6N5E1L1; H6N5F1E1L1; H6N5E2L1; H6N5F1E2L1; H6N5F2E2L1; H7N6E2L1; H7N6F1E2L1; H7N6E3L1

а2,6 Дисиалилирование L2 H5N4L2; H5N4F1L2; H6N5E1L2; H6N5F1E1L2; H7N6E1L2; H7N6F1E1L2; H7N6E2L2; H7N6F1E2L2; H7N6F2E2L2

а2,6 Трисиалилирование L3 H7N6E1L3; H7N6F1E1L3

а2,6 Сиалилирование L H5N4F1L1; H5N4L2; H5N4E1L1; H5N4F1L2; H5N4F1E1L1; H5N5F1E1L1; H6N5E1L1; H6N5F1E1L1; H6N5E1L2; H6N5E2L1; H6N5F1E1L2; H6N5F1E2L1; H6N5F2E2L1; H7N6E1L2; H7N6E2L1; H7N6F1E1L2; H7N6F1E2L1; H7N6E1L3; H7N6E2L2; H7N6E3L1; H7N6F1E1L3; H7N6F1E2L2; H7N6F2E2L2

Коровое фукозилирование FUC-C H3N4F1; H3N3F1E1; H4N4F1; H3N5F1; H5N4F1; H4N5F1; H4N4F1E1; H5N5F1; H5N4F1L1; H5N4F1E1; H4N5F1E1; H5N5F1E1; H5N4F1L2; H5N4F1E1L1; H5N4F1E2; H6N5F1E1; H5N5F1E1L1; H5N5F1E2; H6N5F1E2; H6N5F2E2L1; H7N6F2E2L2

Фукозилирование антеннарных цепей (моно) FUC-A H6N5F1E1L1; H6N5F1E1L2; H6N5F1E2L1; H6N5F2E2L1; H7N6F1E1L2; H7N6F1E2L1; H7N6F1E1L3; H7N6F1E2L2; H7N6F2E2L2

Рассечение сахарного остова В Н3К5Б1; Н4Ш; Н4ШБ1; Н5Ш; Н5ШБ1; Н4К5Б1Е1; Н5ШЕ1; Н5К5Б1Е1; Н5ШЕ2; Н5К5Б1Е1Ь1; Н5К5Б1Е2

Нейтральные гликаны = отсутствие сиаловой кислоты БО Н5Ш; Н6К2; Н5Ш; НЭШП; Н7ТО; Н4ШБ1; Н5К4; Н3К5Б1; Н4Ш; Н8Ш; Н5ШБ1; Н4ШБ1; Н5Ш; Н9Ш; Н5ШБ1

Агалактозилирование НО Н5Ш; Н6К2; НЭШИ; Н7ТО; Н3К5Б1; Н8Ш; Н9№

Уровень биантеннарных гликанов ЬВ НЭШП; Н4ШБ1; Н5К4; Н3К5Б1; Н4Ш; Н5К4Б1; Н4ШБ1; Н5Ш; Н4К4Б1Е1; Н5ШЕ1; Н5ШБ1; Н5К4Б1Ь1; Н5К4Б1Е1; Н4К5Б1Е1; Н5ШЕ1; Н5К4Ь2; Н5ШЕ1Ь1; Н5ШЕ2; Н5К5Б1Е1; Н5К4Б1Ь2; Н5К4Б1Е1Ь1; Н5К4Б1Е2; Н5ШЕ2; Н5К5Б1Е1Ь1; Н5К5Б1Е2

Уровень триантеннарных гликанов А3 Н6К5Е1; Н6К5Б1Е1; Н6К5Е1Ь1; Н6К5Е2; Н6К5Б1Е1Ь1; Н6К5Б1Е2; Н6К5Е1Ь2; Н6К5Е2Ь1; Н6К5Е3; Н6К5Б1Е1Ь2; Н6К5Б1Е2Ь1; Н6К5Б2Е2Ы

Анализ колокализации N-гликомных признаков методом SMR-0

Примечания: Попарный анализ колокализации (SMR-9) между признаками общего N-гликома плазмы крови человека (PGP), признаками N-гликома IgG (IGP) и признаками N-гликома трансферрина (tf_gp), представленный в виде тепловой карты для локусов, показавших значимые ассоциации с изменением общего N-гликома и N-гликома трансферрина и/или N-гликома IgG. Каждая ячейка отражает значение 0 между двумя признаками. Показаны только признаки, продемонстрировавшие значимую ассоциацию в данном локусе. Значение |0|> 0,7 указывает на

значимую колокализацию.

>316830188:1:25409063 (runx3)

1911710456:3:186921841 (st5gal1)

pgf2 pgp8e pgp72

мп q *************&*

ИНН ИНН в *********** ЫНЕ1 HHHHHHQHQHHHQ ************

HQHQ HQHHQHQHQH ************

QQQ QQ ************

sss3qsqq * 3q' **&*****

Н Ы * * ***********

НИН i *

ннн нннннезнезнннннн j ННН П HHQHHQHQHQHHJ нпн а нпнпнпЕапЕаннн^ незнинезнезнеезеезнезнезн.»

ппн ннпненпппннн *

Si* *******

f*********** ************

************ ************ f*********** ************ ************

*******J^QH

*********иш

h инн ниниенынынын j езеезбез ^ 19 ^ еезезнееееезеэезез ^ HQE3QE30E3HHEHEQE3aBaE3QE3.> кз езез hhe3hhhe3e3ehehj

днннв н нененеезнвввб^*********** *п

] ввв в вввввввввввв^ *********** *н

дввввввввЕвввввввввв* * * * * * * * * * * * *

.'□ннп * * ************ .'вынн^ * .'нн нн^

3 ************ ****

* *********** ,ii.»BBB ****

* **** ***********¿■ввввв ¿■в а*****

***** * ************ *S *****

*****&* ************** В** *****

***** * ************* ***Q** *****

*********************& ,?В *** ******************* в * * в ***

* * * * *В* ************ * ЫЫНН в*ав***** ******************* *S*B* * **в *ш *** ******************* *в* * * * * * * в* * *

******************************** !в Q* ************* ВВВБ! ************ SEE ***************ввив ************* ив

pgpio ! ещыы

рбр37 j^shhs

рвр76 **** sa.»

pgp2s ********

s>

__i

****

*я **

** __***

SH *

а *

НЕ *

-----«|Л«

______ШШ*

BS3 *

»а *

' 'Л * \****

\**** ¡****

¡****

,**** \**** \**** ':**** :**** \**** ',****

',****

:**** ****

I**** ****

¡***S

',**** i**** i****

**************************4W*

**************************шш* **********************к*******ъ

№2442046:2:135226957 (mgat5)

№7705720:5:95134418 (eu2)

гв4543384:6:139675830 (TXLNB)

S S S S

rs7756383:6:143196889 (HIVHP2)

i——'--i 1

в в

1

BBB в

ШШ 1

тя"

mm * s

в в

BB *

**********

************************. ************************. POP»iff***********************. ************************. ************************. persa************************.

******************** ******************** ******************** ********************* ********************* ********************* **********************

Ш********************* **********************

f********************* **********************

■ ******************** ******************** ******************** ******************* ******************* ****************** ******************

.. *******************

^f ******************* *******************

******************* ******************* ******************* *******************

************************, ***********************. ***********************, ************************. mm************************. ************************. ************************. <ля°************************.

POPJI /***********************.

:24028627 (smarcb1)

IGP5

IGP65

PGP2 □□□□□□□□□□ E

PGP80 : □□□□□□□□□□□

>GP7a *

■GP82 jf

'ОРвЭ jf

s

>GP84 f

PGP85 s

PGPÔfi *

IQP27 SE зс

IQP47 IP!

IQP76

IGP62

IGP75

IGP74

IGP72 □□□□□□□□□□ ЭЕ

IGP71

IGP70

IGP66

IGP69

IGP64

IGP00 g E зс an

га4821898:22:39902625 (mgät3)

Двунаправленный менделевский рандомизационный анализ причинно-следственных связей между уровнями N-гликанов плазмы крови (PGP-признаки) и уровнями белков CFH и HP

Примечания: для каждого направления приведены результаты различных MR-методов (Inverse variance weighted - метод взвешенной обратной дисперсии, MR Egger - регрессия Эггера, Weighted median - взвешенная медиана, Simple mode - простая мода, Weighted mode - взвешенная мода). Показаны каузальный эффект (Beta), стандартная ошибка (SE), p-значение, статистика гетерогенности (Q, Q_df, Q_pval). Для MR Egger также представлен перехват (Egger_intercept) и его значимость. Количество инструментальных переменных (Number of IVs) соответствует числу генетических вариантов, использованных в анализе. Критерий значимости: с учётом поправки Бонферрони на 30 выполненных тестов, статистически значимыми считаются ассоциации с p-значением <0,05/30 = 0,00167 (в оригинальной таблице такие результаты выделены жирным шрифтом). Ассоциации, для которых Q_pval <0,05 (тест Кокрана), считаются не прошедшими проверку на гетерогенность; их p-значения (Q_pval) выделены красным цветом. Все значимые ассоциации выявлены только в направлении от pQTL белков к гликановым признакам, что указывает на причинную роль CFH и HP в регуляции N-гликозилирования, но не наоборот.

Exposure Outcome MR method Number of IVs Causal BETA SE P Q Q_df Q_pval Egger_i ntercept SE P MR_E gger_ Beta MR_Egger_Se MR_Egger_ Pval

PGP18 (M9) pQTL_CFH Inverse variance weighted 7 0,37 0,44 4,02E-01 193,22 6 2,57E-39 0,27 0,26 3,39E-01 -1,32 1,66 4,63E-01

PGP8 (A2G2) pQTL_HP Inverse variance weighted 2 -3,12 3,34 3,51E-01 526,47 1 8,28E-117 NA NA NA NA NA NA

PGP14 (A2G2S1) pQTL_HP Inverse variance weighted 2 -1,11 0,52 3,43E-02 19,06 1 6,63E-06 NA NA NA NA NA NA

PGP18 (M9) pQTL_HP MR Egger 5 7,42 6,20 3,17E-01 500,90 4 2,13E-107 -1,45 1,09 2,75E-01 7,42 6,20 3,17E-01

PGP22 (A3G3S2) pQTL_HP Inverse variance weighted 7 0,30 0,42 4,78E-01 545,12 6 7,88E-115 0,18 0,20 3,99E-01 -0,30 0,78 7,17E-01

PGP27 (A3G3S3) pQTL_HP Simple mode 8 0,25 0,14 1,13E-01 461,50 7 7,43E-96 0,11 0,18 5,67E-01 -0,04 1,03 9,67E-01

PGP33 (A4G4S3) pQTL_HP MR Egger 5 -1,94 2,15 4,32E-01 880,70 4 1,26E-189 0,62 0,47 2,76E-01 -1,94 2,15 4,32E-01

PGP52 (FS2/FS3) pQTL_HP Weighted median 4 -0,32 0,20 1,10E-01 585,69 3 6,37E-127 0,32 1,15 8,07E-01 -4,74 8,74 6,42E-01

PGP95 (Sltotal) pQTL_HP Inverse variance weighted 2 -1,69 1,11 1,27E-01 71,28 1 1,57E-17 NA NA NA NA NA NA

PGP97 (S3total) pQTL_HP Weighted median 4 0,26 0,14 6,21E-02 533,25 3 1,48E-115 -1,26 0,89 2,91E-01 9,16 5,23 2,22E-01

PGP102 (G3total) pQTL_HP Weighted median 4 0,25 0,12 4,20E-02 583,79 3 1,65E-126 -1,04 1,30 5,06E-01 7,64 7,46 4,14E-01

PGP105 (A3total) pQTL_HP Weighted median 4 0,25 0,13 4,47E-02 583,79 3 1,65E-126 -1,04 1,30 5,06E-01 7,64 7,46 4,14E-01

PGP107 (Mtotal) pQTL_HP Inverse variance weighted 3 -2,08 1,60 1,92E-01 532,15 2 1,39E-116 0,99 2,03 7,10E-01 -7,94 12,13 6,31E-01

PGP109 (G3S2/G3S3 ) pQTL_HP Weighted median 4 -0,08 0,06 2,30E-01 91,90 3 4,22E-20 -0,29 0,25 3,60E-01 0,70 0,83 4,86E-01

PGP110 (G4S3/G4S4 ) pQTL_HP Weighted mode 5 -0,04 0,06 5,25E-01 559,07 4 5,55E-120 0,32 0,28 3,41E-01 -0,64 0,94 5,44E-01

pQTL_CFH PGP18 (M9) Inverse variance weighted 2 0,15 0,04 9,57E-05 0,04 1 8,50E-01 NA NA NA NA NA NA

pQTL_HP PGP8 (A2G2) Weighted median 3 -0,15 0,02 5,74E-12 13,10 2 1,43E-03 0,11 0,04 2,10E-01 -0,27 0,06 1,31E-01

pQTL_HP PGP14 (A2G2S1) Weighted median 3 -0,13 0,02 1,90E-08 56,52 2 2,67E-13 0,20 0,12 3,51E-01 -0,42 0,19 2,70E-01

pQTL_HP PGP18 (M9) Inverse variance weighted 3 -0,16 0,02 2,68E-16 0,97 1 3,26E-01 -0,01 0,03 8,21E-01 -0,14 0,05 2,10E-01

pQTL_HP PGP22 (A3G3S2) Weighted median 3 0,13 0,02 1,01E-10 4,38 2 1,12E-01 0,06 0,03 3,41E-01 0,05 0,05 5,48E-01

pQTL_HP PGP27 (A3G3S3) Inverse variance weighted 3 0,16 0,02 9,56E-17 1,21 1 2,72E-01 0,01 0,03 8,09E-01 0,14 0,05 2,28E-01

pQTL_HP PGP33 (A4G4S3) Weighted median 3 0,13 0,02 4,38E-09 6,02 2 4,94E-02 -0,07 0,03 2,93E-01 0,23 0,05 1,48E-01

pQTL_HP PGP52 (FS2/FS3) Inverse variance weighted 3 -0,16 0,02 1,83E-17 0,47 1 4,95E-01 0,01 0,03 8,08E-01 -0,18 0,05 1,72E-01

pQTL_HP PGP95 (S1total) Weighted median 3 -0,17 0,02 1,38E-14 22,69 2 1,18E-05 0,12 0,09 4,17E-01 -0,34 0,14 2,51E-01

pQTL_HP PGP97 (S3total) Inverse variance weighted 3 0,23 0,02 1,03E-32 0,88 1 3,47E-01 -0,03 0,03 5,65E-01 0,26 0,05 1,17E-01

pQTL_HP PGP102 (G3total) Inverse variance weighted 3 0,22 0,02 1,11E-31 0,25 1 6,15E-01 0,00 0,03 9,52E-01 0,23 0,05 1,35E-01

pQTL_HP PGP105 (A3total) Inverse variance weighted 3 0,22 0,02 1,11E-31 0,25 1 6,15E-01 0,00 0,03 9,52E-01 0,23 0,05 1,35E-01

pQTL_HP PGP107 (Mtotal) Inverse variance weighted 3 -0,21 0,02 2,30E-29 0,47 1 4,92E-01 0,00 0,03 9,02E-01 -0,22 0,05 1,38E-01

pQTL_HP PGP109 (G3S2/G3S3 ) Weighted median 3 -0,07 0,02 4,30E-04 20,49 2 3,56E-05 0,10 0,09 4,61E-01 -0,23 0,15 3,62E-01

pQTL_HP PGP110 (G4S3/G4S4 ) Weighted median 3 0,13 0,02 2,73E-11 2,56 1 1,10E-01 -0,02 0,05 7,52E-01 0,16 0,08 2,90E-01