Frequency and parameters of linkage disequilibrium of the two-locus HLA-B~MICA haplotypes in russians from chelyabinsk region

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

MICA gene is located in the MHC region on chromosome 6p21.33, mapped ca. 46.4 kb centromeric to the HLA-B gene, being in strict linkage disequilibrium with MHC class I region. The sufficient polymorphism of human MICA gene and its location at the HLA region makes it a likely candidate locus for additional histocompatibility testing. The data on distribution of two-locus HLA-B~MICA haplotypes enable us to obtain information about the level of mismatches in the MICA locus when selecting suitable donor-recipient pair by convential HLA loci for unrelated hematopoietic stem cell transplantation. We have performed immunogenetic typing of 100 donors of Russian Nationality from the Register of Stem Cell Donors at Chelyabinsk Regional Blood Bank. MICA genotyping was carried out by PCR tests with sequence-specific primers at basic resolution. Typing of the classical HLA-B locus was carried out by the NGS method using MiSeq instrument using a MiSeq v2 reagent kit (Illumina). Linkage disequilibrium indices D, D`, p, and the frequency of two-locus HLA-B~MICA haplotypes were calculated using Arlequin 3.5 software. As a result of this study, the main parameters of linkage disequilibrium and the frequency of two-locus HLA-B~MICA haplotypes were established for Russians from the Chelyabinsk region. HLA-B allelic groups have been identified that form stable pairs with specific MICA allelic variants (HLA-B*B*07, B*08, B*13, B*14, B* 27, B*37, B*38, B*47, B *48, B*49, B*50, B*52, B*55, B*56, B*57). Moreover, we have revealed HLA-B allelic groups forming highly variable HLA-B~MICA haplotypes (HLA-B*15, B*18, B*35, B*39, B*40, B*41, B*44 and B*51) with increased risk of mismatch for MICA genes. These results could be used in clinical practice in order to assess probability of the donor/recipient mismatch for non-classic MICA locus when selecting potential stem cell donors for hematological patients by HLA testing of classical loci. Moreover, these data could be demanded in population genetics.

About the authors

Mikhail N. Vavilov

Chelyabinsk State University; Chelyabinsk Regional Blood Transfusion Station

Author for correspondence.
Email: vavlakhim@mail.ru
SPIN-code: 8639-2391

Postgraduate Student, Department of Microbiology, Immunology and General Biology, Faculty of Biology, Biologist, Laboratory of Immunological Testing

Russian Federation, apt 48, 7a, Marchenko str., Chelyabinsk, 454085; Chelyabinsk

Tatiana A. Suslova

Chelyabinsk State University; Chelyabinsk Regional Blood Transfusion Station

Email: tatiana.suslova.hla@gmail.com

PhD (Medicine), Associate Professor, Department of Microbiology, Immunology and General Biology, Faculty of Biology, Head, Laboratory of Immunological Testing

Russian Federation, Chelyabinsk; Chelyabinsk

Aleksandra L. Burmistrova

Chelyabinsk State University

Email: burmal@csu.ru

PhD, MD (Medicine), Professor, Head, Department of Microbiology, Immunology and General Biology, Faculty of Biology

Russian Federation, Chelyabinsk

References

  1. Anderson E., Grzywacz B., Wang H., Wang T., Haagenson M., Spellman S., Blazar B.R., Miller J.S., Verneris M.R. Limited role of MHC class I chain-related gene a (MICA) typing in assessing graft-versus-host disease risk after fully human leukocyte antigen-matched unrelated donor transplantation. Blood, 2009, Vol. 114, no. 21, pp. 4753-4754.
  2. Arlequin: An Integrated Software for Population Genetics Data Analysis [cmpg.unibe.ch]. Arlequin ver 3.5.2.2 [released on 02.08.2015; date of access May 2022]. Available at: http://cmpg.unibe.ch/software/arlequin35/.
  3. Carapito R., Jung N., Kwemou M., Untrau M., Michel S., Pichot A., Giacometti G., Macquin C., Ilias W., Morlon A., Kotova I., Apostolova P., Schmitt-Graeff A., Cesbron A., Gagne K., Oudshoorn M., Holt B., Labalette M., Spierings E., Picard C., Loiseau P., Tamouza R., Toubert A., Parissiadis A., Dubois V., Lafarge X., Maumy-Bertrand M., Bertrand F., Vago L., Ciceri F., Paillard C., Querol S., Sierra J., Fleischhauer K., Nagler A., Labopin M., Inoko H., Borne P., Kuball J., Ota M., Katsuyama Y., Michallet M., Lioure B., Latour R.P., Blaise D., Cornelissen J.J., Yakoub-Agha I., Claas F., Moreau P., Milpied N., Charron D., Mohty M., Zeiser R., Socié G., Bahram S. Matching for the nonconventional MHC-I MICA gene significantly reduces the incidence of acute and chronic GVHD. Blood, 2016, Vol. 128, no. 15, pp. 1979-1986.
  4. Chen D., Gyllensten U. MICA polymorphism: biology and importance in cancer. Carcinogenesis, 2014, Vol. 35, no. 12, pp. 2633-2642.
  5. Collins R.W.M. Human MHC class I chain related (MIC) genes: Their biological function and relevance to disease and transplantation. Eur. J. Immunogenet., 2004, Vol. 31, no. 3, pp. 105-114.
  6. Excoffier L., Lischer H.E.L. Arlequin suite ver 3.5: A new series of programs to perform population genetics analyses under Linux and Windows. Mol. Ecol. Resour., 2010, Vol. 10, no. 3, pp. 564-567.
  7. Hammer Ø., Harper D.A.T., Ryan P.D. PAST: Paleontological statistics software package for education and data analysis. Palaeontol. Electron., 2001, Vol. 4, no. 1, pp. 1-9.
  8. HLA Alleles Numbers [HLA.Alleles.org]. Nomenclature HLA; 2022 [Date of access May 2022]. Available at: http://hla.alleles.org/nomenclature/stats.html.
  9. MIC » MIC-HLA Association Frequency Search [allelefrequencies.net]. Allele Frequency Net Database; [Date of access May 2022]. Available at: http://www.allelefrequencies.net/mic6001a.asp.
  10. Parmar S., del Lima M., Zou Y., Patah P.A., Liu P., Cano P., Rondon G., Pesoa S., Padua Silva L., Qazilbash M.H., Hosing C., Popat U., Kebriaei P., Shpall E.J., Giralt S., Champlin R.E., Stastny P., Fernandez-Vina M. Donor-recipient mismatches in MHC class I chain-related gene a in unrelated donor transplantation lead to increased incidence of acute graft-versus-host disease. Blood, 2009, Vol. 114, no. 14, pp. 2884-2887.
  11. Rees M.T., Downing J., Darke C. A typing system for the Major Histocompatibility Complex class I chain related genes A and B using polymerase chain reaction with sequence-specific primers. Genet. Test., 2005, Vol. 9, no. 2, pp. 93-110.
  12. Stastny P. Introduction: MICA/MICB in Innate Immunity, Adaptive Immunity, Autoimmunity, Cancer, and in the immune response to transplants. Hum. Immunol., 2006, Vol. 67, no. 3, pp. 141-144.
  13. Warren E.H., Zhang X.C., Li S., Fan W., Storer B.E., Chien J.W., Boeckh M.J., Zhao L.P., Martin P.J., Hansen J.A. Effect of MHC and non-MHC donor/recipient genetic disparity on the outcome of allogeneic HCT. Blood, 2012, Vol. 120, no. 14, pp. 2796-2806.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Figure 1. Multivariate scaling in two dimensions based on the frequencies of two-locus HLA-B~MICA haplotypes of 23 populations. Note. The diagram was built in the PAST program (version 2.17) based on the frequencies of the two-locus HLA-B~MICA haplotypes of 23 populations, using the method of Multidimensional scaling (MDS). Stress value = 0.1994 (from 0.4 – low to 0.0 – ideal). World populations included in the comparative study (in parentheses are the sample size, the author of the study and the year): “Africa”: Nigeria Efik (32, Tian W., 2002), Nigeria Y. Igbo (46, Tian W., 2002), Nigeria Yu Yoruba (74, Tian W., 2002), US African American 1 (201, Zhang Y., 2002), US African American 2 (39, Tian W., 2002), US Boston African American (60, Tian W., 2002); “Europe”: US Caucasians 1 (242, Petersdorf E.W., 1998), US Caucasians 2 (103, Zhang Y., 2000), Morocco Metalsa (82, Piancatelli D., 2001), Spain Mallorca (165, Cambra A., 2008 ), Spain Murcia (154, Lucas D., 2007), Spain Mallorca Chueta (95, Cambra A., 2009); “Asia”: Brazil Japanese (190, de Alencar J.B., 2017), China Baotou Han (104, Tian W., 2009), China Zhejiang Han (100, Zhu F., 2008), South Korea (199, Pyo C.-W., 2003), South Korea, Seoul (139, Sohn Y.-H., 2009), Northeast Thailand (255, Romphruk A.V., 2000); “Others”: Argentina Formosa Toba (94, Zhang Y., 2002), Argentina Formosa Vichi (42, Zhang Y., 2002), Brazil Parana Mixed (201, Visentainer J.E.L., 2011), Brazil São Paulo Mixed (200, Marin M.L.C., 2001)

Download (378KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2022 Vavilov M.N., Suslova T.A., Burmistrova A.L.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».