Иммуногенетический профиль популяций Челябинской области (русские, татары, башкиры, нагайбаки) в структуре мировых популяций

• Автор: Чернова, Мария Сергеевна
• Шифр специальности: 14.03.09
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Челябинск
• Количество страниц: 101 с. : ил.

Оглавление
Введение

Глава 1, Обзор литературы

1.1. Характеристика и эволюция системы НЬА

1.2. Значение НЬА в антропологии и популяционной генетике

1.3. Популяции Челябинской области

Глава 2. Материалы и методы исследования

2.1. Контингент обследуемых лиц

2.2. Иммуногенетическое типирование

2.3. Статистическая обработка

Глава 3. Результаты

3.1. Русские 40. Распределение частот генов НЬА-А и -В и их гаплотипов
3.2. Татары 40. Распределение частот генов НЬА-А и -В и их гаплотипов
3.3. Башкиры 40. Распределение частот генов НЬА-А и -В и их гаплотипов
3.4. Нагайбаки 40. Распределение частот генов НЬА-А и -В и их гаплотипов
3.5. Неравновесное сцепление между локусами НЬА А и В в популяциях Челябинской области
3.6. Генетические расстояния между популяциями 40 и другими мировыми популяциями
3.7. Дерево популяций
3.8. Анализ соответствий
3.9. Корреляция между географическим и генетическим
расстояниями
Глава 4. Обсуждение
Заключение
Список сокращений
Список литературы
Приложение

Введение
Актуальность темы исследования и степень ее разработанности
Открытие первого лейкоцитарного антигена человека Жаном Досе в 1958 году [65] положило начало всестороннему изучению системы HLA (Human Leukocyte Antigen). Интенсивному развитию исследований в значительной мере способствовало тесное сотрудничество ученых из разных стран мира. Международные рабочие совещания, посвященные HLA и Иммуногенетике, сыграли важную роль в изучении главного комплекса гистосовместимости, разработке классификации и номенклатуры аллелей, а также помогли разработать стандарты для клинической практики.
На сегодняшний день система HLA представляет собой одну из самых изученных генетических систем организма человека. Это объясняется тем, что она является ключевым элементом в иммунной системе, позволяющим отличать «свое» от «чужого» [35, 61, 113]. По этой причине для успешной трансплантации органов и тканей необходимо максимальное совпадение донора и реципиента по антигенам HLA. Помимо этого, гены HLA играют важную роль в предрасположенности к ряду аутоиммунных и инфекционных заболеваний, определяя адекватность иммунного ответа [34, 48, 98, 137, 153]. Тщательный молекулярный анализ этих генов ложится в основу эпидемиологических исследований. Статистические сравнения между группой больных и контролем, принадлежащими к одной популяции, позволяют установить предрасположенность или устойчивость, связанную с определенными аллелями HLA. Знание о повышенной частоте предрасполагающего аллеля в данной популяции является важным условием при оценке генетических рисков развития аутоиммунных и инфекционных заболеваний, определяя адекватность иммунного ответа [53, 58, 108].
Помимо непосредственной практической значимости в медицине система НЬА благодаря необычайному полиморфизму представляет большой интерес для антропологических исследований, изучения генетической истории человеческого вида и механизмов молекулярной эволюции [122, 133, 149]. Уже в 1980 году Жан Досе в своей нобелевской речи подчеркивал особую роль НЬА в антропологических исследованиях [66]. В настоящее время на ежегодных конференциях, посвященных иммуногенетике, значительное внимание уделяется исследованию профилей НЬА различных мировых популяций, а гены системы НЬА, наряду с другими генетическими маркерами (мтДНК, У-хромосома, микросателлитные локусы), используются для исследований демографической истории популяций.
Российская Федерация является одним из наименее изученных регионов мира в плане установления НЬА-профиля популяций. Это связано как с её размерами, так и с чрезвычайно большим числом народностей, проживающих на её территории. В связи с этим, этническое разнообразие нашей страны не было использовано в полной мере для исследования полиморфизма генов НЬА. Однако в последние годы, благодаря распространению в России методов ДНК-типирования, такая возможность появилась. [27].
Южный Урал представляет собой один из наиболее многонациональных и поликонфессиональных регионов России. С глубокой древности на территории края сталкивались народы, пришедшие с Востока и с Запада. В результате их взаимодействия происходило не только взаимное проникновение культурных влияний, но также генетическое смешение и формирование новых этносов. На сегодняшний день Челябинская область насчитывает более 20 национальностей, из которых, согласно Всероссийской переписи населения 2010 г., 83,8 % составляют русские, 5,36 % - татары и 4,81 % — башкиры. Кроме того, на территории Челябинской области проживает 7679 нагайбаков, что

расстояний и зависит от измерения генетического расстояния между изучаемыми популяциями. Данный метод не требует допущения гипотезы молекулярных часов и позволяет объединить разные скорости эволюции в разных линиях происхождения. Это особенно важно для локусов, находящихся под действием естественного отбора, к которым относится HLA. В результате получается неукорененное дерево.
Для графического представления распределения локусов HLA А и В в популяциях Челябинской области в сравнении с другими мировыми популяциями был проведен анализ соответствий (Correspondence Analysis) Он представляет собой разведочно-описательный метод, позволяющий визуально и численно исследовать структуру таблиц сопряженности большой размерности. Основная цель анализа соответствий состоит в том, чтобы перейти от исходной матрицы данных к новой, более простой матрице, потеряв при этом как можно меньше информации. Получаемые двумерные карты представляют собой наилучшую возможную аппроксимацию исходного расположения профилей точек. Мерой качества полученного решения выступает процент инерции, объясненной двумя осями.
Эффективность анализа соответствий проявляется также в том, что данные о строках и столбцах матрицы накладываются на одну плоскость и могут интерпретироваться одинаковым способом [30].
После проведения анализа соответствий, популяции были разделены на группы. Для этого применялся наиболее популярный метод кластеризации - метод к-средних (k-nteans). Он разбивает множество элементов векторного пространства на заранее известное число кластеров к. Действие алгоритма таково, что он стремится минимизировать среднеквадратичное отклонение на точках каждого кластера. Основная идея заключается в том, что на каждой итерации перевычисляется центр масс для каждого кластера, полученного на предыдущем шаге, затем векторы разбиваются на кластеры вновь в соответствии с тем, какой из