CC BY
74
Статья
ческим формам. Превышение по частоте ВПР во 2 группе составило ~1,5 раза, а в 3 группе - 2,5-3 раза. Во всех группах участков первые 3 ранговые места занимают МВПР, ВПС и синдром Дауна. Отметим распространенность во 2 группе участков гипос-падии и диафрагмальной грыжи, а в 3 группе - расщелины неба, атрезии ануса, полидактилии, незаращения губы.
Сравнительный анализ динамики частоты ВПР в 1985-2000 гг. на группах участков выявил, что наибольший рост распространенности ВПР за исследуемый период (в 10,42 раза) произошел на территории 1 группы участков (с низкой частотой ВПР): от 4,17%о в 1985 г. до 43,47%о в 2000 г., (р<0,001). Во 2 группе за тот же период увеличение частоты ВПР произошло в 3,68 раза (от 12,02%о в 1985 г. до 44,34%о в 2000 г., р<0,001), а в 3 группе - в 4,69 раза (от 21,30%о в 1985 г. до 100%о в 2000 г., р<0,001).
Изучение возраста матерей, родивших детей с ВПР, показало, что среди них чаще встречаются женщины в возрасте 36-40 лет (в 3,33 раза) и старше 40 лет (в 5,63 раза) по сравнению с матерями, родившими здоровых детей (р<0,001). При анализе социального состава женщин, родивших детей с ВПР, установлено, что среди них удельный вес рабочих составил 46%, что в 4,6 раза выше (р<0,001), чем в контрольной группе. Удельный вес домохозяек и учащихся среди них был в 2,31 раза и 4 раза, соответственно, меньше, чем в контрольной группе (р<0,001). Экстра-генитальные заболевания наблюдались у 70% женщин, родивших детей с ВПР, а в контрольной группе удельный вес женщин с такой патологией составил 27% (р<0,001). Чаще всего женщины, родившие детей с ВПР, болели хроническим пиелонефритом (20%), железодефицитной анемией (19%), ожирением 1-11 степени (15%), НЦД по гипертоническому типу (11 %), гиперплазией щитовидной железы (5%). Течение беременности с гестозом 1-й половины было у 48% женщин, родивших детей с ВПР, 2-й половины - у 36%. В контроле гестоз первой половины беременности был у 10% женщин (р<0,001), второй половины - у 20% (р<0,05). Угроза прерывания беременности имелась в 88% случаях у женщин, родивших детей с ВПР, и закончилась преждевременными родами в 68% случаев. В контроле угроза прерывания беременности была у 28% женщин (р<0,001), преждевременные роды у 3% (р<0,001), запоздалые роды - у 1% (р>0,05).
Наличие отягощенного акушерского анамнеза выявлено у 52% женщин, родивших детей с ВПР, и у лишь 10% женщин контрольной группы (р<0,001). Часто в анамнезе женщин, имеющих детей с ВПР, встречаются медицинские аборты перед настоящими родами (24%), спонтанные аборты (15%), замершая беременность (10%), рождение детей с ВПР в предыдущих родах (3%). При изучении числа родов в анамнезе установлено, что дети с ВПР чаще рождаются от 3-х, 4-х и более родов.
Заключение. За указанный период времени отмечен рост частоты ВПР среди новорожденных с 12,5%о до 56,2%о. Максимальное увеличение произошло среди пороков кожи (736%), аномалий ЦНС (720%), пороков дыхательной системы (716%). В структуре ВПР преобладают аномалии КМС (38,15%), МВПР (14,46%), аномалии ССС (12,87%). Выявлено увеличение распространенности большинства ВПР. Значительный рост произошел по анэнцефалии (372%), агенезии и дисгенезии почек (360%), спинномозговой грыже (313%), энцефалоцеле (309%). Наименьшее изменение частоты отмечено по гастрошизису, расщелине неба, гипоспадии. В сравнении с данными Международного Европейского регистра среди новорожденных г. Белгорода выявлено превышение частоты по гипоспадии (в 2,2 раза), грыже пупочного канатика (в 1,9 раза), атрезии пищевода (в 1,3 раза), атрезии ануса (в 1,2 раза). Размах вариабельности частоты ВПР на 80 территориальных участках города, составивший практически 20 раз, детерминировался пороками КМС, МВПР и аномалиями развития ЦНС и органов чувств. Проведенное ранжирование всей территории г. Белгорода в зависимости от уровня распространенности ВПР показало, что наиболее благополучным по частоте ВПР является районы города с низкой антропогенной нагрузкой. Распространенность практически всех анализируемых в соответствии с Международным регистром нозологических форм ВПР в группе участков со средней и высокой частотой ВПР в 1,5 и 2,5-3 раза, превышая аналогичные показатели по группе участков с низкой частотой ВПР. Наиболее часто встречаются МВПР, ВПС, синдром Дауна. Максимальный удельный вес среди женщин, родивших детей с ВПР, составили женщины >36 лет, занимающиеся физическим трудом в промышленности, где имеет
место профессиональная вредность. У них отмечен отягощенный акушерско-гинекологический и терапевтический анамнез. Беременность часто сопровождалась гестозом 1-й и 2-й половины беременности и закончилась преждевременными родами.
Работа выполнена при финансовой поддержке гранта РФФИ № 06-06-96502.
Литература
1. Альбицкий В.Ю. //Рос. педиатрич. ж.- 2003.- № 1.- С. 5961.
2. БочковН.П. // Педиатрия.- 1996.- № 5.- С. 68-70.
3. Глебова Л.А. // Рос. вестн. педиатрии и перинатол.-2003.- № 2.- С. 10-14.
4. Демикова Н.С. // Рос. вестн. перинатол. и педиатрии.-2003.- № 4.- С. 13-17.
5. Потапов А.И. // Здравоохранение Российской Федерации.- 2002.- № 3.- С. 5-13.
УДК 575.17:314.144
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РАЗЛИЧНЫХ ТИПОВ ГЕНЕТИЧЕСКИХ МАРКЕРОВ ДЛЯ ОПИСАНИЯ ПОПУЛЯЦИОННОЙ СТРУКТУРЫ НАСЕЛЕНИЯ
И.К. АРИСТОВА*, Е.В. БАЛАНОВСКАЯ**, В.С. ВАЩИЛИН*,
М.С. ЖЕРЛИЦЫНА*, Е.В. КАЛМЫКОВА*, И.Н. ЛЕПЕНДИНА*,
Е.В. НИКИПЕЛОВА*, В.Ю. ПЕСИК*, Н.А. РУДЫХ*, И.Н. СОРОКИНА*,
Л.А. ЦАПКОВА*, М.И. ЧУРНОСОВ*
Введение. Для анализа популяционно-генетической структуры населения используются генетические маркеры. Они представляют собой генетически контролируемые признаки, однозначно указывающие на наличие соответствующего гена (аллеля). Выделяют 3 типа генетических маркеров. Первый тип -квазигенетические маркеры, в их качестве используются фамилии, частота которых дает возможность эффективно описывать популяционно-генетическую структуру населения [4]. Фамилия, наследуемая патроклинно, представляет аналог генетических маркеров, особенно при изучении популяций коренных жителей, в которых фамилия употребляется не менее 10 поколений. [5]. Фамилии оценивают как аллели одного селективно нейтрального локуса [7] и используются для определения уровня инбридинга и его составляющих в популяции (изонимный метод Кроу и Ман-жа), оценке генетических расстояний между популяциями, расчета показателей разнообразия фамилий и др., описания генетического ландшафта с помощью геногеографических технологий [2].
Второй тип - генетические маркеры. Они подразделяются на физиологические (вкусовая чувствительность, цветовая слепота и др.) [3], иммунологические [6, 8] и биохимические [11]. Эти маркеры генетически контролируются и генотипируются с использованием иммунологических методов, методов электрофоретического, изоэлектрофоретического разделения и др. Альтернативные формы белков маркеров неравномерно распределены среди людей [1]. Материалы об их распределении дают характеристику генетических процессов, идущих на популяционном уровне, нужную для анализа микроэволюции населения, роли инбридинга, генного дрейфа, миграций, метисации, скорости мутационного процесса и отбора в эволюционном процессе.
Третий тип - молекулярно-генетические маркеры. В качестве ДНК-маркеров используют диаллельные, мультилокусные маркеры и гипервариабельные локус-специфические последовательности ДНК ядерного и митохондриального генома. Их анализ ведется методами полимеразной цепной реакции (ПЦР), секвени-рования и др. ДНК-маркеры охватывают и кодирующие части генов, и всю последовательность ДНК [12]. «Однородительские» ДНК-маркеры, которые не рекомбинируют в процессе мейоза и передаются единым «текстом» по материнской линии (маркеры митохондриального генома) или отцовской линии (маркеры нерекомбинирующих участков У-хромосомы), позволяют дифференцированно прослеживать эволюционные траектории популяций. ДНК-маркеры рассматриваются, как высокоинформативные при изучении генофонда, генетических процессов в популяции, молекулярно-генетических механизмов развития и поддержания генного разнообразия популяций [9-11].
* Белгород, Россия, ГОУ ВПО Белгородский госуниверситет
Москва, Россия, ГУ Медико-генетический научный центр РАМН
И.К. Аристова, Е.В. Балановская, В.С. Ващилин и др.
Цель работы - изучение популяционно-генетической структуры населения с применением квази-, генетических маркеров: классических биохимических, молекулярно-генетических (аутосомные ДНК-маркеры и маркеры Y-хромосомы).
Материалы и методы. Изучен полиморфизм популяций жителей Центральной России по 12 иммуно-биохимическим маркерам (АВО, RH, HP, GC, TF, PI, C’3, ACP1, GLO1, PGM1, ESD, 6-PGD) (N=582); 8 аутосомных маркеров (ACE, CCR5, ecNOC, DAT1, hSERT, D1S80, ApoB, VNTR) (N=298); 4 Y-хромосомным маркерам (DYS19, DYS390, DYS392, DYS393) (N=410), полиморфизм генов цитокинов (фактор некроза опухоли (TNFa -308G/A), интерлейкин 1В (IL 1В-511С/Т) и ген антогони-ста рецептора интерлейкина 1 (IL-1Ra)) (N=106), фамилии, модель изоляции расстоянием Малеко (N=1649). Проведен анализ генетической структуры популяций Белгородской обл. (юг Центральной России) с другими популяциями. В состав выборки вошли коренные русские жители, проживающие в Прохоровском, Красненском, Яковлевском районах, и коренные жители украинского этноса Красногвардейского и Грайворонского районов Белгородской обл., коренное русское население Михайловского и Спасского районов Рязанской обл., Петровского района Тамбовской обл., Барятинского и Боровского районов Калужской обл., Болховского района Орловской обл.
Исследовали венозную кровь. Общий объем образца 5-6 мл разделяли центрифугированием (3 тыс. об/мин) на сывороточную и эритроцитарную фракцию. Далее материал хранили при -20 С°. Идентификация биохимических локусов НР, C’3, и 6-PGD велась стандартным методом вертикального электрофореза в 7,5% полиакриламидном геле (ПААГ), GLO1 в 5% ПААГ. Локусы TF, GC, ESD, PGM1 типировались изоэлектрофокусированием (ИЭФ) в ПААГ, а локусы PI, ACP1 методом ИЭФ в агарозе. Группы крови АВО и RH выявляли по результатам опроса. Идентифицировали генетические полиморфные варианты методами вертикального электрофореза на электрофоретической ячейке Protean
II xi 2-D фирмы Bio-Rad (США) и изоэлектрофокусирования в аппарате Multiphor фирмы LKB (Швеция). Визуализация электрофоретического разделения белков сыворотки проводилась на денситометре Gs-710 фирмы Bio-Rad (США). Учет фенотипов ESD и ACP1 вели в темном боксе и трансиллюминаторе фирмы UVP. Определение частот аллелей, генотипов, оценку соответствия характера распределения частот генотипов равновесию Харди - Вайнберга (х2), расчет наблюдаемой (НО) и ожидаемой гетерозиготности (НЕ), индекса фиксации Райта (D) изучали по стандартным формулам. Показатели генной идентичности (IT), общего (НТ), внутрипопуляционного (HS) и межпопуляционного (DST ,GST) генетического разнообразия рассчитывали по Nei. Генетические расстояния между популяциями рассчитаны по Nei (1973) по программе DJ genetic (версия 0,03 beta), разработанной Ю.А. Серегиным, Е.В. Балановской в ГУ МГНЦ РАМН.
На базе полученных матриц генетических расстояний построены дендрограммы, провели многомерное шкалирование; по корреляционным матрицам - факторный анализ с базе пакета статпрограмм Статистика (версия 5).Для анализа аутосомного и Y-STR полиморфизма служили образцы ДНК, выделенной путем фенол-хлороформной экстракции. Типирование аутосомных и Y-STR локусов вели стандартными молекулярно-генетическими методами: ПЦР (амплификаторы фирмы «Терцик»), электрофореза в агарозном геле и ПААГ (электрофоретические системы фирм «Bio-Rad», «Хеликон»), с окрашиванием бромистым этидием и визуализацией продуктов разделения в проходящем УФ-свете (гель-документирующая система с темным боксом, трансиллюминатором и пакетом программ Lab Works 4.0 (UVP). Расчет фенотипических, генных частот вели стандартными методами.
Для изучения полиморфизма TNFa - 308G/A и IL 1B -511С/Т амплификацию ДНК вели методом ПЦР, после чего продукты амплификации подвергались рестрикции эндонуклеазами Bsp 19I и Ava I («Сибэнзим»). По спискам избирателей анализировали распределения фамилий жителей Белгородской обл. Динамика популяционно-демографической структуры населения за период 1950-1990 гг. изучалась с помощью модели изоляции расстоянием Малеко. На основе матриц генетических расстояний построены дендрограммы, проведено многомерное шкалирование, по корреляционным матрицам - факторный анализ по программе Статистика (версия 5). Путем корреляционного анализа (ранговый коэффициент корреляции Спирмена)
изучали дифференциации популяций Белгородской обл. по 3 типам маркеров: данным брачно-миграционной структуры, антропонимике и генным маркерам
Результаты исследования. Среди коренного русского населения Белгородской обл. частоты генов изученных 12 иммуно-биохимических систем составили: АВО*А=0.24, АВО*В=0.20, АВО*О=0.56, КН*Э=0.60, НР*1=0.33, С’3*8=0.88, 00*2=0.23, 00*18=0.67, 0С*1Е=0.10, ТЕ*С1=0.77, ТЕ*С2=0.15, ТЕ*С3=0.07, ТЕ*Б=0.01, Р1*М1=0.84, Р1*М2=0.11, Р1*М3=0.04, Р1*Я=0.01, 0Ь01*1=0.31, Е8Э*1=0.93, 6-Р0Э*Л=0.96, ЛСР1*Л=0.31,
АСР1*Б=0.59, ЛСР1*С=0.10, Р0М1*18=0.63, Р0М1*1Е=0.08, Р0М1*28=0.22, Р0М1*2Е=0.07. При этом русское население Прохоровского района достоверно отличается от населения Красненского района по частотам 8 аллелей 5 локусов ЛБ0*0, АВО*А, 0С*2, 0С*18, ТЕ*С1, Р1*М1, Р1*М3, Р0М1*1Е
Для русского населения Центральной России (Орловская, Калужская, Рязанская, Тамбовская обл.) по 11 биохимическим маркерам определены частоты генов: ТР:С1-0.832; Т1*С2-0.129; ТР*С3-0.038; ТТО-0,001; 0с*1Е-0.084; 0с*18-0.639; 0с*2-0.277; 0Ь0*1-0.310; 0Ь0*0.690; EsD*1-0.923; EsD*2-0.068; EsD*5-0,008; EsD*7-0,001; С3*8-0.823; С3*Е-0.177; P0D*Л-0.977; P0D*C-0.023; Р0М1*18-0.622; Р0М1*28-0.248; Р0М1*1Е-0.073; Р0М1*2Е-0.057; ЛсР*Л-0,323; ЛсР*Б-0,630; ЛсР*С-0,047; НР*1-0,345; НР*2-0,655; RH*D-0.545; ЯН*а-0.455; ЛБ0*0-0.564; ЛБ0*Л-0.272; ЛБ0*Б-0.164. По данным о частотах 33 аллелей
12 локусов иммуно-биохимических систем крови дана оценка дифференциации коренного русского населения, на уровне с/с он равнялся 08Т*102=2.39. Исследование методами многомерной статистики (кластерный анализ, многомерное шкалирование, факторный анализ) генетических соотношений 10 сельских популяций показало, что сельсоветы (с/с) Прохоровского и Крас-ненского районов Белгородской обл. образуют две четко дифференцирующиеся друг от друга группы, каждая из которых представлена с/с своего района (рис.1). При рассмотрении генетического сходства 4 районов Белгородской обл. (рис.2) установлено, что наиболее близкими являются Прохоровский (коренные русские) и Красногвардейский (коренные украинцы) районы. Крас-ненский (коренные русские) и Грайворонский (коренные украинцы) районы генетически удалены друг от друга.
Одним из факторов дифференциации популяций являются географические расстояния между ними: коэффициент корреляции между матрицей генетических и географических расстояний по сельсоветам: 11=0.44, р<0.05, по районам 11=0.77, р=0.07.
Рис.1. График 2-мерного шкалирования 10 сельсоветов Прохоровского и Красненского районов Белгородской обл. Прохоровский р-н: 1- Холоднян-ский с/с; 2 - Коломыцевский с/с; 3 - Подолешенский с/с; 4- Плотавский с/с; 5 Прелестненский с/с. Красненский р-н: 6- Горкинский с/с. 7 - Расхо-вецкий с/с; 8 - Готовский с/с; 9 - Камызинский с/с; 10 - Красненский с/с
Рис.2. Дендрограмма генетических соотношений четырех районов Белгородской обл. (построена методом Уорда). 1 - русские Прохоровского района, 2 - русские Красненского района, 3 - украинцы Грайворонского района, 4 - украинцы Красногвардейского района
Была проанализирована вариабельность частот генов и генотипов 5 аутосомных локусов ДНК: АСЕ, CCR5, еЫ08, DAT1 и hSERT среди с/с Прохоровского и Красненского районов Белгородской обл. Общий объем выборки составил 298 индивидуумов,
И.К. Аристова, Е.В. Балановская, В.С. Ващилин и др.
146 из которых - коренные русские жители Прохоровского района и 152 жителя Красненского района. В каждом районе было проанализировано по 5 с/с. При анализе распределения частот аллелей полиморфного 1/Э-участка гена АСЕ можно отметить, что максимальная частота аллеля D наблюдалась в популяции Прелестненского с/с Прохоровского района (0,60), а минимальная - в популяции Красненского с/с Красненского района (0,32). Вариабельность частоты встречаемости делеции 32 пн в гене хемокинового рецептора ССЯ5 макрофагов по с/с Прохоровского и Красненского районов составила соответственно 0,08-0,17 и 0,03-0,12. Максимальная частота мутантного аллеля наблюдалась в Плотавском с/с Прохоровского района (0,17), а минимальная - в Красненском с/с (0,03) Красненского района. Анализируя вариабельность частот генов УКТЯ-полиморфного участка гена еК08, отметим, что вариабельность частот аллеля в с/с Красненского района составила 0,73-0,81, в Прохоровском районе - 0,77-
0,88.Анализ распределения частот УКТЯ-аллелей гена ЭДТ1 показал, что во всех с/с обоих районов преобладал аллель, содержащий 10 ед. повтора. Его частота колебалась от 0,64 в Коломы-цевском с/с Прохоровского района до 0,85 в Камызинском с/с Красненского района. Редкий аллель, содержащий 8 ед. повтора, был обнаружен только в Плотавском с/с Прохоровского района с частотой 0,03, а аллель содержащий 11 ед. повтора в Расховецком и Камызинском с/с Красненского района с частотой 0,02.
Таблица 1
Распределение частот аллелей полиморфных локусов У-хромосомы в пяти районных популяциях Белгородской обл.
Локус Аллель | Районы
Яковлевский й и к с в о л о о л С Красненский Красногвардейский - й ои вик Ж о ан л О U ^ Всего русские Всего украинцы
DYS1 1 0.04 0.01 0.03 0.17 0.09 0.03 0.14
9 3 7 2 2 1 2 0
1 0.15 0.15 0.17 0.14 0.18 0.16 0.15
8 8 0 3 2 2 8
1 0.23 0.22 0.23 0.25 0.13 0.23 0.21
7 8 4 7 6 3 0
1 0.43 0.51 0.53 0.25 0.50 0.48 0.35
3 8 2 7 0 7 2
1 0.12 0.07 0.03 0.17 0.09 0.08 0.14
7 9 9 2 1 1 6 0
DYS3 2 0.02 0.05 0.01 0.00 0.04 0.03 0.01
90 2 8 2 2 0 3 2 7
2 0.17 0.12 0.19 0.20 0.04 0.16 0.13
3 9 3 1 0 3 4 8
2 0.27 0.24 0.25 0.40 0.52 0.26 0.44
4 4 6 5 0 3 0 8
2 0.48 0.54 0.47 0.34 0.39 0.50 0.36
5 3 4 8 3 1 1 2
2 0.03 0.03 0.06 0.05 0.00 0.04 0,03
6 6 5 4 7 0 3 4
DYS3 1 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
92 0 2 0 0 0 0 8 0
1 0.77 0.83 0.83 0.83 0.87 0.81 0.84
1 7 3 0 3 0 0 7
1 0.05 0.06 0.03 0.08 0.08 0.05 0.08
2 7 1 2 3 7 2 5
1 0.01 0.08 0.00 0.05 0.00 0.03 0.03
3 4 8 0 6 0 5 4
1 0.13 0.01 0.13 0.02 0.04 0.09 0.03
4 0 8 8 8 3 5 4
DYS3 1 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
93 1 0 9 0 0 0 3 0
1 0.08 0.03 0.01 0.05 0.09 0.05 0.07
2 0 7 2 6 5 0 0
1 0.79 0.84 0.85 0.83 0.85 0830 0.84
3 7 1 3 0 7 0.11 4
1 0.12 0.11 0.12 0.11 0.04 0 0.08
4 3 3 3 4 8 0.00 6
1 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 3 0.00
5 0 0 2 0 0 0
При анализе аллельного УМТЯ-17 полиморфизма гена се-ротонинового транспортера Ь8БЯТ видно, что во всех с/с, кроме Плотавского с/с Прохоровского района, преобладал аллель с 12 единицами повтора. Его частота варьировалась в Прохоровском районе от 0,64 в Холоднянском с/с до 0,69 в Коломыцевском с/с и в Красненском районе от 0,52 в Камызинском с/с до 0,64 в Гор-кинском с/с. В Плотавском с/с Прохоровского района был аллель с 10 единицами повтора с частотой 0,52. Редкий аллель с 9 единицами повтора встречался только в Прелестненском с/с Прохо-ровского района с частотой 0,03. Сравнительный анализ инсер-ционно-делеционного полиморфизма гена АСЕ коренных рус-
ских Белгородской обл. и коренных русских Центральной России (Михайловский и Спасский районы Рязанской обл., Петровский район Тамбовской обл., Барятинский и Боровский районы Калужской обл., Болховский район Орловской обл.) выявил преобладание аллеля I у жителей Спасского района Рязанской обл. (0,52), и Красногвардейского района Белгородской обл. (0,54). В Прохоровском районе Белгородской обл. аллели I и Б имели частоту 0,50. Максимальная частота аллеля Б была в Михайловском районе Рязанской обл. (0,57), а минимальная - в Красненском районе Белгородской обл. (0,46).
Таблица 2
Распределение фенотипов, генных частот, наблюдаемой (Но) и ожидаемой (Не) гетерозиготности, индекса фиксации (О) полиморфных локусов генов хемокинов в Красненском и Прохоровском районах Белгородской обл.
Локус М Ж Итого
TNFa N 52 48 100
N о TNF1/TNF1 40 40 80
TNF1/TNF2 10 7 17
TNF2/TNF2 2 1 3
Ne TNF1/TNF1 38,94 39,42 78,32
TNF1/TNF2 12,12 8,16 20,35
TNF'2/TNF2 0,94 0,42 1,32
1,58 0,96 2,72
Но 0,19 0,15 0,17
Не 0,23 0,17 0,20
D -0,17 -0,14 -0,16
t 0,56 0,34 0,66
TNF*1 0,87 0,91 0,89
TNF*2 0,13 0,09 0,11
1L 1B-511 N 57 49 106
N о CC 19 11 30
СТ 32 33 65
ТТ 6 5 11
N E CC 21,49 15,43 34,85
СТ 27,02 24,13 51,30
ТТ 8,49 9,43 17,85
Х (HWE) 1,94 6,62* 7,56*
Но 0,56 0,67 0,61
0,47 0,49 0,48
D +0,18 +0,37 +0,37
t 1,26 2,64 2,64
1L 1B-511*C 0,61 0,56 0,59
1L Ш-511*Т 0,39 0,44 0,41
1L 1Ra N 53 46 99
N о 2Я/2Я 4 2 6
2К./4К. 21 20 41
4К/4К 26 23 49
4К/5К 1 0 1
прочие 1 0 1
N E 2К/2К 4,25 3,13 7,36
2К./4К. 20,94 17,22 38,18
4К/4К 25,83 23,67 49,49
4КЖ 1,40 0,72 2,12
прочие 0,59 1,24 1,84
X (HWE) 0,48 92,85** 66,12*
0,44 0,45 0,44
Не 0,43 0,41 0,42
D +0,01 +0,095 +0,04
t 0,02 0,46 0,33
1l 1Ra* 1 0,70 0,71 0,71
1L 1Ra* 2 0,28 0,26 0,27
1L 1Ra* 3 - - -
1L 1Ra* 4 0,02 0,01 0,01
1L 1Ra* 5 - 0,01 0,01
*- p<0.05; ** - p<0.01
В табл. 1 представлены частоты встречаемости аллелей ло-кусов У-хромосомы в популяциях русских и украинцев Белгородской обл. Самым частым в популяциях русских и украинцев оказался аллель ЭУ819*16, частота которого составила 25,753,2%, максимальная его встречаемость отмечена в Красненском районе (53,2%) а, минимальная - у украинцев Красногвардейском (25,7%). Самым частым по локусу ЭУ8390 оказался аллель ЭУ8390*25. Наибольшая его частота характерна для русских Прохоровского района (54,4%), наименьшая - для украинцев Красногвардейского. Причем у украинцев самым частым оказался аллель ЭУ8390*24 (44,8%), а частота ЭУ8390*25 составила 36,2%. Частота аллеля ЭУ8392*11 оказалась высокой во всех популяциях и составила 77,7-87%. Высокая концентрация также характерна для аллеля ЭУ8393*13, частота которого равна 79,785,7%. В Прохоровском районе был обнаружен редкий аллель ЭУ8393*11 (0,9%), а в Красненском - ЭУ8393*15 (1,2%).
Генетические взаимоотношения между популяциями (на основании частот микросателлитных локусов У-хромосомы) см. на рис. 3. Генетически близки популяции Яковлевского и Крас-ненского районов (коренные русские), образующие один кластер. Генетически отдалены коренные русские Прохоровского, Грай-воронского и коренные украинцы Красногвардейского районов.
Статья
Результаты исследования полиморфизма генов фактора некроза опухоли (TNFa -308G/A), интерлейкина 1В (IL 1В-511С/Т) и гена антогониста рецептора интерлейкина 1 (IL-1Ra) представлены в табл. 2. Распределения частот изучаемых фенотипов и аллелей TNFa для Прохоровского и Красненского районов соответствовали ожидаемым частотам при равновесии Харди - Вайнберга (%2=0,03; p>0,05). Для локуса IL 1В-511С/Т характерно повышение уровня гетерозиготности (Но), по сравнению с ожидаемой (Не). Наиболее частыми аллелями для данных популяций оказались TNF*1. IL 1B-511*C.IL IRa* 1.
' l
2
------------------------- 3
= 4
5
Рис. 3. Дендрограмма генетических расстояний , ) между 5 популя-
циями Белгородской обл.1 - Яковлевский район, 2.- Красненский район, 3 - Прохоровский район, 4 - Грайворонский район, 5 - Красногвардейский район
На основе параметров модели Малеко рассчитаны матрицы расстояний между популяциями (10 с/с Красненского и Прохо-ровского районов Белгородской обл.). На основе полученной матрицы с использованием кластерного анализа построена дендрограмма расстояний между изучаемыми с/с в 90-е гг. (рис. 4). Анализ дендрограммы позволил выделить две группы кластеров. Первую группу образуют только с/с Красненского района, а вторая группа кластеров представлена только с/с Прохоровского района. Расстояния между с/с в пределах района (<0,005) в два раза меньше расстояний между районами (0,010).
0,010
0,008
0,006
0,004
0,002
0,000
Рис. 4. Дендрограмма расстояний, рассчитанных по параметрам Малеко, для 10 с/с Прохоровского и Красненского районов Белгородской обл. в 90е гг. (построена методом средней связи).1 - Горкинский, 2 - Готовский, 3 -Камызинский, 4 - Расховецский, 5 - Красненский сельские советы Красненского района Белгородской области, 6 - Коломыцевский, 7 - Плотав-ский, 8 - Подолешенский, 9 - Прелестненский, 10 - Холоднянский сельские советы Прохоровского района Белгородской обл.
Таблица 3
Ранговые коэффициенты корреляции Спирмена
Маркеры Данные брачно- миграцион- ной структуры Данные антро- пони- мики Данные гене- тики Данные гео- графии
Данные брачно- миграционной структуры 0 р<0,001 р<0,001 р<0,001
Данные антропоними- ки 0,56 0 р=0,08 р<0,001
Данные генетики 0,51 0,27 0 р<0,05
Данные географии 0,84 0,54 0,39 0
Проведен корреляционный анализ (ранговый коэффициент корреляции Спирмена) между данными брачно-миграционной структуры (матрицы расстояний, рассчитанных по параметрам Малеко), данными антропонимики (матрицы генетических расстояний), данными по классическим маркерам (матрица генетических расстояний) и данными о географических расстояниях, между 10 популяциями. Анализ показал наличие значимых кор-
97 10 865432
реляционных взаимосвязей (табл. 3) между четырьмя матрицами расстояний - по данным брачно-миграционной структуры, антропонимики, генетики и географии (расположения популяций в географическом пространстве). Все анализируемые матрицы статистически значимо (или на верхнем пределе уровня значимости - р=0,08) коррелировали между собой: положительные коэффициенты корреляции варьировались от 0,27 до 0,84.
Заключение. Особенности генетической дифференциации 10 с/с Прохоровского и Красненского районов Белгородской обл. с применением данных антропонимики (квазигенетические маркеры) и данных брачно-миграционной структуры (параметров Малеко) согласуются с результатами, полученными при анализе частот биохимических генных маркеров и значимую роль в формировании этой генетической подразделенности играют географические дистанции между анализируемыми с/с.
Литература
1. Балановская Е., Рычков Ю. // Генет.- 1990.- № 1.- С. 114.
2. Балановский О.П. и др. // Генетика.- 2001.- №7.- С. 974.
3. Генофонд и геногеография народонаселения. Генофонд населения России и сопредельных стран. / Под ред. Ю.Г. Рычкова.- СПб.: Наука, 2000.- Т. 1.- 611с.
4. Ельчинова Г.И. Опыт применения методов популяцион-
но-генетического анализа при изучении популяций России с различной генетико-демографической структурой: Автореф.
дис.... докт. биол. наук.- М., 2001.- 48 с.
5. Ельчинова Г.И. и др. // Генет-1991.- №11 - С. 1994-2001.
6. Иванов В.П. и др. // Генет.- 1997.- Т.33, №3.- С. 375-380.
7. Казаченко Б.Н. и др. // Генет.-1980.- №11 - С. 2049.
8. Кравчук О.И. и др. // Генет.- 1996.- №4.- С. 570-575.
9. Лимборская С.А. и др. Этногеномика и геногеография народов Восточной Европы - М.: Наука, 2002.- 261 с.
10. Спицын В А. и др. // Генет.- 1991.- Т.27, №4.- С. 709.
11. Степанов В А. Этногеномика населения Северной Евразии.- Томск, 2002.- 244с.
12. Хуснутдинова Э.К. Молекулярная этногенетика народов Волго-Уральского региона.- Уфа., 1999.- 238 с.
575.17 470.3)
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ГЕННЫХ МАРКЕРОВ В ПОПУЛЯЦИЯХ ЖИТЕЛЕЙ ЦЕНТРАЛЬНОЙ РОССИИ
И.К. АРИСТОВА*, Е.В.БАЛАНОВСКАЯ**, М.И. ЖЕРЛИЦЫНА*,
И.Н. ЛЕПЕНДИНА*, М.И. ЧУРНОСОВ*
Введение. Описание структуры генофонда народонаселения и рассмотрение на этой основе вопросов эволюции популяций человека, их происхождения, родства и исторического развития является одной из важнейших задач антропогенетики [1]. Масштабные популяционно-генетические исследования различных этнотерриториальных групп Северной Евразии: народы Поволжья и Урала, Кавказа, Средней Азии, Сибири и Дальнего Востока [2-5]. Для описания генетической структуры популяций каждая группа исследователей применяла свой набор биохимических маркеров. Проведение сравнительного анализа генетических характеристик популяций возможно лишь по 5-6 биохимическим маркерам (HP, GC, TF, GLO1, PGM1, ACP1) и некоторым иммунологическим (АВО, RH, MNSs, Lewis, Kell-Cellano).
Несмотря на обширный материал, касающийся изучения биохимического полиморфизма народонаселения, популяционногенетические сведения о русском народе - максимальном по численности в нашей стране - остаются недостаточными. Изучение особенностей генетической структуры данным о распределении большого числа иммуно-биохимических маркеров проводилось в [6-8]. Информация о генетическом полиморфизме с привлечением единого спектра биохимических маркеров (8-10) имеется лишь среди 15 русских популяций. В силу большого объема этого генофонда, обширности ареала, сложности этнической истории, интенсивных изменений в структуре населения, миграции сельского населения в города, и ряда др. причин генофонд русского населения остается наименее исследованным.
Цель - изучение структуры генофонда коренного русского населения юга Центральной России по данным об иммуно-биохимическом полиморфизме.
* Белгород, Белгородский государственный университет
Москва, ГУ Медико-генетический научный центр РАМН
