Репликативное исследование ассоциации GWAS-значимых полиморфных локусов генов TUFM, SH2B1, ZNF638, NEGR1, ATP2A1, EXOC4, CSE1L с когнитивными способностями

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

К настоящему времени проведено большое количество полногеномных анализов ассоциаций (GWAS) разных аспектов когнитивного функционирования (включая интеллект, уровень образования, исполнительные функции) в европейских популяциях. Актуальным представляется репликативный анализ вовлеченности GWAS-локусов, ранее ассоциированных с фактором общего интеллекта, в формирование пространственного (3D) мышления у индивидов из России. С целью репликации ассоциации наиболее значимых GWAS-локусов с развитием пространственного мышления в российской когорте (N = 1011, 18–25 лет) был сформирован набор семи “топовых” SNP (p < 10–13): rs7187776 в гене TUFM, rs7198606 в гене SH2B1, rs2287326 в гене ZNF638, rs12128707 в гене NEGR1, rs8055138 в гене ATP2A1, rs1362739 в гене EXOC4, rs6063353 в гене CSE1L. Обнаружены статистически значимые различия (р < 0.05) в распределении частот генотипов по локусам rs8055138 в гене ATP2A1, rs12128707 в гене NEGR1 и rs2287326 в гене ZNF638 между индивидами русской, татарской и удмуртской этнической принадлежности. В результате анализа генотип-средовых взаимодействий был выявлен этноспецифический характер ассоциаций: у русских возраст матери на момент рождения ребенка (βST = 0.84; p = 0.005), а у татар воспитание на одном или двух родных языках (βST = 0.44; р = 0.020) модулировали ассоциацию локуса rs2287326 в гене ZNF638 с показателем 3D- мышления. Кроме того, “воспитание в сельской/городской местности” модулирует ассоциацию локуса rs7187776 в гене TUFM с 3D-показателем (βST = 0.41; р = 0.009). Полученные данные указывают на вовлеченность генов ZNF638 и TUFM, участвующих в процессах адипогенеза, в формировании когнитивных способностей, что укладывается в представления о связи когнитивных и метаболических нарушений. Тем не менее этноспецифический характер продемонстрированных ассоциаций и различия в частотах генотипов проанализированных GWAS-локусов указывают на характерный для российской выборки паттерн ассоциированных генетических вариантов и на сложность в репликации результатов, полученных на обобщенных выборках европейского происхождения.

Об авторах

А. В. Казанцева

Институт биохимии и генетики – обособленное структурное подразделение
Уфимского федерального исследовательского центра Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: Kazantsa@mail.ru
Россия, 450054, Уфа

Ю. Д. Давыдова

Институт биохимии и генетики – обособленное структурное подразделение
Уфимского федерального исследовательского центра Российской академии наук

Email: Kazantsa@mail.ru
Россия, 450054, Уфа

Р. Ф. Еникеева

Институт биохимии и генетики – обособленное структурное подразделение
Уфимского федерального исследовательского центра Российской академии наук

Email: Kazantsa@mail.ru
Россия, 450054, Уфа

З. Р. Тахирова

Уфимский университет науки и технологий, лаборатория нейрокогнитивной геномики, кафедра генетики
и фундаментальной медицины

Email: Kazantsa@mail.ru
Россия, 450076, Уфа

Р. Н. Мустафин

Башкирский государственный медицинский университет, кафедра медицинской генетики
и фундаментальной медицины

Email: Kazantsa@mail.ru
Россия, 450008, Уфа

М. М. Лобаскова

Психологический институт Российской академии образования

Email: Kazantsa@mail.ru
Россия, 125009, Москва

С. Б. Малых

Психологический институт Российской академии образования; Московский государственный университет им. M.В. Ломоносова

Email: Kazantsa@mail.ru
Россия, 125009, Москва; Россия, 119991, Москва

Э. К. Хуснутдинова

Институт биохимии и генетики – обособленное структурное подразделение
Уфимского федерального исследовательского центра Российской академии наук; Уфимский университет науки и технологий, лаборатория нейрокогнитивной геномики, кафедра генетики
и фундаментальной медицины; Московский государственный университет им. M.В. Ломоносова

Email: Kazantsa@mail.ru
Россия, 450054, Уфа; Россия, 450076, Уфа; Россия, 119991, Москва

Список литературы

  1. Тихомирова Т.Н., Малых С.Б., Богомаз С.А. и др. Пространственное мышление и память у старшеклассников с различным уровнем математической беглости // Теоретич. и эксперим. психология. 2013. Т. 6. № 4. С. 99–109.
  2. Канзафарова Р.Ф., Казанцева А.В., Хуснутдинова Э.К. Генетические и средовые аспекты наличия трудностей в обучении математике // Генетика. 2015. Т. 51. № 3. С. 281–289. https://doi.org/10.7868/S0016675815010038
  3. Коногорская С.А. Особенности пространственного мышления и их взаимосвязь с учебной успешностью обучающихся // Научно-педагог. обозрение. 2017. Т. 15. № 1. https://doi.org/10.23951/2307-6127-2017-1-142-152
  4. Тахирова З.Р., Казанцева А.В., Еникеева Р.Ф. и др. Психогенетика пространственных способностей человека // Рос. психол. журн. 2021. Т. 18. № 2. С. 67–93. https://doi.org/10.21702/rpj.2021.2.5
  5. Kazantseva A.V., Enikeeva R.F., Davydova Y.D. et al. The role of the KIBRA and APOE genes in developing spatial abilities in humans // Vavilov. Zh. Genet. Selektsii. 2021. V. 25. № 8. P. 839–846. https://doi.org/10.18699/VJ21.097
  6. Казанцева А.В., Еникеева Р.Ф., Романова А.Р. и др. Взаимосвязь стресс-обусловленного когнитивного функционирования с вариантами генов регуляции синаптической пластичности // Генетика. 2020. Т. 56. № 1. С. 98–106. https://doi.org/10.31857/S0016675820010063
  7. Enikeeva R.F., Kazantseva A.V., Davydova Y.D. et al. The role of inflammatory system genes in individual differences in nonverbal intelligence // Vavilov. Zh. Genet. Selektsii. 2022. V. 26. № 2. P. 179–181. https://doi.org/10.18699/VJGB-22-22
  8. Laukka E.J., Köhncke Y., Papenberg G. et al. Combined genetic influences on episodic memory decline in older adults without dementia // Neuropsychology. 2020. V. 34. № 6. P. 654–666. https://doi.org/10.1037/neu0000637
  9. Ahmetov I.I., Valeeva E.V., Yerdenova M.B. et al. KIBRA gene variant is associated with ability in chess and science // Genes (Basel). 2023. V. 14. № 1. https://doi.org/10.3390/genes14010204
  10. Mustafin R.N., Kazantseva A.V., Enikeeva R.F. et al. Longitudinal genetic studies of cognitive characteristics // Vavilov. Zh. Genet. Selektsii. 2020. V. 24. № 1. P. 87–95. https://doi.org/10.18699/VJ20.599
  11. Bocharova A., Vagaitseva K., Marusin A. et al. Association and gene-gene interactions study of late-onset Alzheimer’s disease in the Russian population // Genes (Basel). 2021. V. 12. № 10. https://doi.org/10.3390/genes12101647
  12. Ortega-Rojas J., Arboleda-Bustos C.E., Guerrero E. et al. Genetic variants and haplotypes of TOMM40, APOE, and APOC1 are related to the age of onset of late-onset Alzheimer disease in a Colombian population // Alzheimer Dis. Assoc. Disord. 2022. V. 36. № 1. P. 29–35. https://doi.org/10.1097/WAD.0000000000000477
  13. Lee J.J., Wedow R., Okbay A. et al. Gene discovery and polygenic prediction from a genome-wide association study of educational attainment in 1.1 million individuals // Nat. Genet. 2018. V. 50. № 8. P. 1112–1121. https://doi.org/10.1038/s41588-018-0147-3
  14. Lam M., Trampush J.W., Yu J. et al. Large-scale cognitive GWAS meta-analysis reveals tissue-specific neural expression and potential nootropic drug targets // Cell. Rep. 2017. V. 21. № 9. P. 2597–2613. https://doi.org/10.1016/j.celrep.2017.11.028
  15. Lam M., Chen C.-Y., Li Z. et al. Comparative genetic architectures of schizophrenia in East Asian and European populations // Nat. Genet. 2019. V. 51. № 12. P. 1670–1678. https://doi.org/10.1038/s41588-019-0512-x
  16. Hill W.D., Marioni R.E., Maghzian O. et al. A combined analysis of genetically correlated traits identifies 187 loci and a role for neurogenesis and myelination in intelligence // Mol. Psychiatry. 2019. V. 24. № 2. P. 169–181. https://doi.org/10.1038/s41380-017-0001-5
  17. Savage J.E., Jansen P.R., Stringer S. et al. Genome-wide association meta-analysis in 269,867 individuals identifies new genetic and functional links to intelligence // Nat. Genet. 2018. V. 50. № 7. P. 912–919. https://doi.org/10.1038/s41588-018-0152-6
  18. Plomin R., Kovas Y. Generalist genes and learning disabilities // Psychol. Bull. 2005. V. 131. № 4. P. 592–617. https://doi.org/10.1037/0033-2909.131.4.592
  19. Brouwer-Brolsma E.M., van de Rest O., Godschalk R. et al. Associations between maternal long-chain polyunsaturated fatty acid concentrations and child cognition at 7 years of age: The MEFAB birth cohort // Prostaglandins Leukot. Essent. Fatty Acids. 2017. V. 126. P. 92–97. https://doi.org/10.1016/j.plefa.2017.09.012
  20. Asnaani A., Richey J.A., Dimaite R. et al. A cross-ethnic comparison of lifetime prevalence rates of anxiety disorders // J. Nerv. Ment. Dis. 2010. V. 198. № 8. P. 551–555. https://doi.org/10.1097/NMD.0b013e3181ea169f
  21. Hao Y., Liu X., Lu X. et al. Genome-wide association study in Han Chinese identifies three novel loci for human height // Hum. Genet. 2013. V. 132. № 6. P. 681–689. https://doi.org/10.1007/s00439-013-1280-9
  22. Meruvu S., Hugendubler L., Mueller E. Regulation of adipocyte differentiation by the zinc finger protein ZNF638 // J. Biol. Chem. 2011. V. 286. № 30. P. 26 516–26 523. https://doi.org/10.1074/jbc.M110.212506
  23. Perie L., Verma N., Mueller E. The forkhead box transcription factor FoxP4 regulates thermogenic programs in adipocytes // J. Lipid Res. 2021. V. 62. https://doi.org/10.1016/j.jlr.2021.100102
  24. Snijders Blok L., Vino A., den Hoed J. et al. Heterozygous variants that disturb the transcriptional repressor activity of FOXP4 cause a developmental disorder with speech/language delays and multiple congenital abnormalities // Genet. Med. Off J. Am. Coll. Med. Genet. 2021. V. 23. № 3. P. 534–542. https://doi.org/10.1038/s41436-020-01016-6
  25. Bacon C., Schneider M., Le Magueresse C. et al. Brain-specific Foxp1 deletion impairs neuronal development and causes autistic-like behaviour // Mol. Psychiatry. 2015. V. 20. № 5. P. 632–639. https://doi.org/10.1038/mp.2014
  26. Hamdan F.F., Daoud H., Rochefort D. et al. De novo mutations in FOXP1 in cases with intellectual disability, autism, and language impairment // Am. J. Hum. Genet. 2010. V. 87. № 5. P. 671–678. https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2010.09.017
  27. Lai C.S., Fisher S.E., Hurst J.A. et al. A forkhead-domain gene is mutated in a severe speech and language disorder // Nature. 2001. V. 413. № 6855. P. 519–523. https://doi.org/10.1038/35097076
  28. Co M., Anderson A.G., Konopka G. FOXP transcription factors in vertebrate brain development, function, and disorders // Wiley Interdiscip. Rev. Dev. Biol. 2020. V. 9. № 5. https://doi.org/10.1002/wdev.375
  29. Sargolini F., Roullet P., Oliverio A., Mele A. Effects of intra-accumbens focal administrations of glutamate antagonists on object recognition memory in mice // Behav. Brain Res. 2003. V. 138. № 2. P. 153–163. https://doi.org/10.1016/s0166-4328(02)00238-3
  30. Zhong B.-R., Zhou G.-F., Song L. et al. TUFM is involved in Alzheimer’s disease-like pathologies that are associated with ROS // FASEB J. Off. Publ. Fed. Am. Soc. Exp. Biol. 2021. V. 35. № 5. P. e21445. https://doi.org/10.1096/fj.202002461R
  31. Shungin D., Winkler T.W., Croteau-Chonka D.C. et al. New genetic loci link adipose and insulin biology to body fat distribution // Nature. 2015. V. 518. № 7538. P. 187–196. https://doi.org/10.1038/nature14132
  32. Lee D.E., Brown J.L., Rosa M.E. et al. Translational machinery of mitochondrial mRNA is promoted by physical activity in Western diet-induced obese mice // Acta Physiol. (Oxf.). 2016. V. 218. № 3. P. 167–177. https://doi.org/10.1111/apha.12687
  33. Yu X., Xia L., Zhang S. et al. Fluoride exposure and children’s intelligence: Gene-environment interaction based on SNP-set, gene and pathway analysis, using a case-control design based on a cross-sectional study // Environ. Int. 2021. V. 155. https://doi.org/10.1016/j.envint.2021.106681
  34. He K., Guo X., Liu Y. et al. TUFM downregulation induces epithelial-mesenchymal transition and invasion in lung cancer cells via a mechanism involving AMPK-GSK3β signaling // Cell Mol. Life Sci. 2016. V. 73. № 10. P. 2105–2121. https://doi.org/10.1007/s00018-015-2122-9
  35. Dadvand P., Nieuwenhuijsen M.J., Esnaola M. et al. Green spaces and cognitive development in primary schoolchildren // Proc. Natl Acad. Sci. USA. 2015. V. 112. № 26. P. 7937–7942. https://doi.org/10.1073/pnas.1503402112
  36. Dadvand P., Pujol J., Macià D. et al. The association between lifelong greenspace exposure and 3-Dimensional brain magnetic resonance imaging in Barcelona schoolchildren // Environ. Health Perspect. 2018. V. 126. № 2. https://doi.org/10.1289/EHP1876
  37. Rosa M.J., Just A.C., Guerra M.S. et al. Identifying sensitive windows for prenatal particulate air pollution exposure and mitochondrial DNA content in cord blood // Environ. Int. 2017. V. 98. P. 198–203. https://doi.org/10.1016/j.envint.2016.11.007
  38. Казанцева А.В., Давыдова Ю.Д., Еникеева Р.Ф. и др. Индивидуальные вариации длины теломер у здоровых индивидов: эффект полиморфного варианта гена TERT и урбанизации // Генетика. 2022. Т. 58. № 9. С. 1074–1084. https://doi.org/10.31857/S0016675822090107
  39. Pinakhina D., Yermakovich D., Vergasova E. et al. GWAS of depression in 4,520 individuals from the Russian population highlights the role of MAGI2 (S-SCAM) in the gut-brain axis // Front. Genet. 2022. V. 13. https://doi.org/10.3389/fgene.2022.972196

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2.

Скачать (275KB)
Метаданные

© А.В. Казанцева, Ю.Д. Давыдова, Р.Ф. Еникеева, З.Р. Тахирова, Р.Н. Мустафин, М.М. Лобаскова, С.Б. Малых, Э.К. Хуснутдинова, 2023

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах