Исследовательская статья

Потребление витамина B12 и диабетическая болезнь почек: поперечное исследование на основе данных NHANES с транскриптомной идентификацией P2RY14

6 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/73687

⸱

21 октября 2026 г.

 ,  ,  , 
1Department of Emergency Medicine, Zibo Central Hospital

В этой статье

Краткое содержание

В данном исследовании с использованием данных NHANES и транскриптомного анализа изучается связь между потреблением витамина B12 с пищей и диабетической болезнью почек. Более высокое потребление витамина B12 было связано с более низкой вероятностью развития диабетической болезни почек, а P2RY14 был определен в качестве перспективного кандидата для дальнейшей проверки гипотез.

Аннотация

Диабетическая болезнь почек (ДБП) является основным осложнением сахарного диабета, однако связь между потреблением витамина B12 и ДБП остается неясной. В данное одномоментное исследование были включены 8 218 участников Национального обследования состояния здоровья и питания (NHANES) за 2011–2018 гг. Многофакторный логистический регрессионный анализ показал, что у участников с самым высоким квартилем потребления витамина B12 вероятность развития ДБП была ниже, чем у участников с самым низким квартилем (отношение шансов (OR): 0,70; 95% доверительный интервал (CI): 0,50–0,97). Анализ с использованием ограниченных кубических сплайнов выявил значимую нелинейную связь между потреблением витамина B12 и ДБП. Транскриптомный анализ позволил определить 493 дифференциально экспрессируемых гена (DEG), из которых 20 совпадали с генами, связанными с кобаламином. Экспрессия P2RY14 была значительно повышена при ДБП и продемонстрировала предварительную дискриминационную способность в наборах данных GSE30528, GSE30529 и GSE142025. Функциональный анализ обогащения указал на связь между P2RY14 и взаимодействием рецепторов с внеклеточным матриксом, фокальной адгезией и развитием почек. Предварительный молекулярный докинг предсказал возможный способ связывания между MC-1 и P2RY14 с показателем Vina −6,0 kcal/mol. В целом, эти результаты подтверждают связь между потреблением витамина B12 и ДБП, а также определяют P2RY14 в качестве перспективного кандидата для дальнейших исследований.

Введение

Сахарный диабет (СД) представляет собой метаболическое заболевание, характеризующееся хронической гипергликемией, которая возникает вследствие абсолютного или относительного дефицита секреции инсулина и/или инсулиновой активности. Им страдают примерно 537 миллионов человек во всем мире1. За последние три десятилетия глобальная распространенность СД увеличилась почти в четыре раза; заболевание диагностировано примерно у каждого одиннадцатого взрослого, при этом у 90% из них наблюдается сахарный диабет 2 типа (СД2)2. СД2 часто приводит к многочисленным микрососудистым и макрососудистым осложнениям, включая сердечно-сосудистые заболевания, инсульт, нефропатию, нейропатию и ретинопатию3. Эти осложнения вносят значительный вклад в рост показателей инвалидности, снижение качества жизни и сокращение ожидаемой продолжительности жизни4,5. Особую обеспокоенность вызывает диабетическая болезнь почек (ДБП), распространенное микрососудистое осложнение диабета, которое развивается примерно у 20% пациентов с СД6. ДБП характеризуется стойкой альбуминурией и прогрессирующим снижением скорости клубочковой фильтрации (СКФ). Без надлежащего контроля ДБП может в конечном итоге привести к терминальной стадии почечной недостаточности (ТСПН), при которой функция почек серьезно нарушается, что делает необходимым проведение диализа или трансплантации почки для выживания пациента7,8. Более того, пациенты с ДБП подвержены повышенному риску развития сердечно-сосудистых заболеваний даже на ранних стадиях, и эта коморбидность связана с повышенным риском смертности, что создает существенную нагрузку на системы здравоохранения9,10,11. Таким образом, крайне важно тщательно изучить факторы, способствующие прогрессированию ДБП. Более глубокое понимание этих факторов необходимо для разработки эффективных терапевтических стратегий по предотвращению как возникновения, так и прогрессирования ДБП в клинической практике.

Витамины группы B, представляющие собой группу водорастворимых витаминов, играют ключевую роль в клеточном метаболизме и гомеостазе, поддерживая физиологический баланс, антиоксидантную защиту и синтез эритроцитов.12Основным источником витаминов группы B является их поступление с пищей. В силу своей водорастворимости эти витамины, как правило, плохо накапливаются в организме человека.12Избыток витамина B легко выводится с мочой, однако показатели индивидуального всасывания, утилизации и метаболизма могут существенно различаться.13Дефицит витаминов группы B может значительно нарушить клеточную функцию и работу иммунной системы, что приводит к воспалению, связанному с гипергомоцистеинемией.14Такие факторы, как дефицит витамина B, могут способствовать прогрессированию хронической болезни почек (ХБП), влияя на процессы воспаления и окислительного стресса, которые связаны с нарушением функции почек и патологией почечной ткани.15Среди витаминов группы B витамин B12, также известный как кобаламин, представляет собой незаменимый водорастворимый витамин, который играет важную роль в метаболизме, в частности в синтезе ДНК, метилировании и митохондриальном обмене веществ15У пациентов с ХБП и терминальной стадией почечной недостаточности различные метаболические нарушения, включая ацидоз, системное воспаление и гормональный дисбаланс, наряду с сопутствующими заболеваниями и полипрагмазией могут привести к недостаточности питания, что впоследствии вызывает дефицит витамина B12 дефицит16Многочисленные исследования установили корреляцию между низким уровнем витамина B в сыворотке крови12 концентрации и такие условия, как повышенный индекс массы тела (ИМТ), инсулинорезистентность, СД2, дислипидемия и сердечно-сосудистые заболевания17Напротив, потенциальная токсичность, связанная с избытком витамина B12 может привести к ухудшению состояния пациентов с ХБП18Кроме того, результаты недавнего исследования показали, что более высокие концентрации витамина B12 связаны с повышенной общей смертностью среди пациентов, проходящих гемодиализ19Однако взаимосвязь между витамином B12 Взаимосвязь между потреблением витамина B12 и возникновением диабетической болезни почек (ДБП) не была исследована всесторонне. Более того, молекулярные особенности, которые потенциально связывают биологические процессы, опосредованные витамином B12, с ДБП, остаются недостаточно охарактеризованными. Таким образом, интеграция популяционных эпидемиологических данных с данными транскриптомики может стать дополнительной стратегией для выявления потенциальных молекулярных особенностей, имеющих отношение к наблюдаемой взаимосвязи, и для определения приоритетных мишеней для последующих экспериментальных исследований.

Ввиду имеющихся пробелов в знаниях, мы провели одномоментное исследование с использованием данных базы данных NHANES, чтобы изучить связь между потреблением витамина B12 и диабетической болезнью почек (ДБП), контролируя широкий спектр потенциальных вмешивающихся факторов. Параллельно были проанализированы транскриптомные наборы данных ДБП для выявления дифференциально экспрессируемых генов, которые затем были сопоставлены с генами, связанными с витамином B12, для поиска молекул-кандидатов, потенциально значимых при ДБП. Такой интегрированный подход может дать более глубокое понимание взаимосвязи между витамином B12 и ДБП.

Протокол

Настоящее исследование представляло собой вторичный анализ общедоступных и деидентифицированных данных NHANES и не включало новый набор участников, вмешательства или сбор персональных данных. Таким образом, для данного анализа не требовалось дополнительного информированного согласия.

Популяция исследования и отбор участников

Национальный опрос по состоянию здоровья и питания (NHANES) использует сложную многоступенчатую вероятностную выборку для сбора репрезентативных на национальном уровне данных о здоровье и питании населения США.

Первоначально были рассмотрены данные 39 156 участников из четырех циклов NHANES (2011–2012, 2013–2014, 2015–2016 и 2017–2018). Участники исключались, если они соответствовали любому из следующих критериев: (1) возраст < 18 лет; (2) отсутствие данных о потреблении витамина B12 с пищей; (3) неполная информация, необходимая для оценки диабета, включая данные о диабете в анамнезе по сообщениям самих участников, уровень гликированного гемоглобина (HbA1c) или уровень глюкозы в плазме натощак (FPG); или (4) неполная информация, необходимая для оценки заболевания почек, включая соотношение альбумина к креатинину в моче (ACR) или расчетную скорость клубочковой фильтрации (eGFR) (Рисунок 1). После этих исключений в исследование были включены 8 218 участников с полными данными, необходимыми для настоящего анализа.

Определение СД, ХБП и ДБП

Согласно критериям, установленным Американской диабетической ассоциацией и предыдущими исследованиями, диагноз СД ставился на основании следующих показателей: (1) ранее установленный медицинский диагноз, (2) уровень ГПГ ≥ 7.0 mmol/L, (3) уровень HbA1c ≥ 6.5% или (4) сообщение пациента об использовании инсулина или противодиабетических препаратов. ХБП выявляли20,21 у участников с ACR ≥ 30 mg/g или рСКФ (рСКФ = 175 × (креатинин сыворотки в mg/dL)-1.154 × (возраст в годах)-0.203 x (0.742, если женщина) x (1.21, если темнокожий)) < 60 mL/min/1.73 m2. ДБП определяли как наличие одновременно СД и ХБП20. Участники, соответствующие критериям как СД, так и ХБП, были включены в группу ДБП, тогда как те, кто не соответствовал обоим критериям одновременно, были включены в группу без ДБП. Таким образом, группа без ДБП включала участников с СД без ХБП, участников с ХБП без СД, а также участников без СД и ХБП.

Ковариаты

В данном исследовании рассматривались ковариаты, которые могли повлиять на связь между витамином B12 и ДКП. Демографические переменные включали возраст, пол, расу/этническую принадлежность, уровень образования, коэффициент соотношения бедности и дохода (PIR), семейное положение, употребление алкоголя, курение, ИМТ, физическую активность (ФА), а также наличие гипертензии и гиперлипидемии. В этот анализ были включены участники в возрасте 18 лет и старше, разделенные на две возрастные группы: взрослых молодого и среднего возраста (18– < 60 лет) и пожилых людей (≥ 60 лет). Пол был распределен на мужской и женский. Этническая классификация включала мексиканских американцев, других латиноамериканцев, белых нелатиноамериканцев, чернокожих нелатиноамериканцев и лиц других или смешанных рас. Уровень образования был разделен на три уровня: ниже среднего, среднее образование и колледж или выше. PIR был классифицирован по трем категориям: < 1.5, 1.5–3.49 и ≥ 3.521. Семейное положение обозначалось как состоящий в браке/проживающий с партнером, никогда не состоявший в браке или вдовец/вдова/разведенный. Статус курения был разделен на три группы: курящие в настоящее время (ежедневно и периодически), бывшие курильщики (выкурившие > 100 сигарет за всю жизнь, но прекратившие курить) и никогда не курившие (выкурившие < 100 сигарет за всю жизнь). Статус употребления алкоголя был разделен на три категории: чрезмерное употребление (женщины: > 3 порций в день; мужчины: > 4 порций в день), умеренное употребление (женщины: 2 порции в день; мужчины: 3 порции в день), легкое употребление (женщины: < 2 порций в день; мужчины: < 3 порций в день)22. ИМТ был распределен следующим образом: < 25 kg/m2, 25–29.9 kg/m2 и ≥ 30 kg/m2. Уровни ФА были разделены на низкий (< 600 MET-min/week), умеренный (от 600 до < 3000 MET-min/week) и высокий (≥ 3000 MET-min/week). Гиперлипидемия подтверждалась по следующим критериям (соответствие одному из перечисленных): (1) уровень общего холестерина (TC) ≥ 200 mg/dL; (2) уровень общих триглицеридов (TG) ≥ 150 mg/dL; (3) для мужчин: уровень липопротеинов высокой плотности (HDL) < 40 mg/dL; для женщин: уровень HDL < 50 mg/dL; (4) уровень липопротеинов низкой плотности (LDL) ≥ 130 mg/dL; или (5) применение антигиперлипидемических препаратов.

Кроме того, учитывались биохимические показатели и данные о рационе питания, включая соотношение альбумина и креатинина в моче (ACR), уровень мочевой кислоты в сыворотке (μmol/L), СКФ (mL/min/1.73m2), уровень креатинина в сыворотке (Scr), азот мочевины в крови (BUN), общий холестерин (TC) и триглицериды (TG) в сыворотке, активность аланинаминотрансферазы (ALT) и аспартатаминотрансферазы (AST) в сыворотке, а также показатели потребления с пищей, такие как общая калорийность (kcal), белки (g), углеводы (g), общие жиры (g), натрий (mg), калий (mg) и т. д.

Независимая переменная

В качестве основной переменной воздействия использовали потребление витамина B12 с пищей. Данные о потреблении питательных веществ были получены из файлов общего потребления нутриентов NHANES, в которых обобщены данные о ежедневном потреблении питательных веществ из продуктов питания и напитков. Потребление витамина B12 из пищевых добавок не учитывалось. В анализ включали только участников с достоверными данными о рационе за оба дня; при этом рассчитывали среднее потребление витамина B12 за два дня опроса и выражали его в μg/day. Полученные значения потребления витамина B12 с пищей были разделены на квартили (Q1–Q4) для основного многофакторного анализа.

Источники данных и сбор наборов генов

Наборы данных экспрессии при DKD GSE30528 и GSE30529 были получены из базы данных Gene Expression Omnibus (GEO). Оба набора данных были созданы на платформе GPL571. GSE30528 включал 9 образцов гломерул при DKD и 13 образцов гломерул нормального контроля, тогда как GSE30529 включал 10 образцов канальцев при DKD и 12 образцов канальцев нормального контроля. Для обоих наборов данных микрочипов данные экспрессии, нормализованные с помощью RMA и подвергнутые log2-преобразованию, были получены непосредственно из GEO. Идентификаторы зондов были сопоставлены с символами генов в соответствии с файлом аннотации платформы GPL571. В случаях, когда несколько зондов соответствовали одному гену, для представления экспрессии на уровне гена использовалось их среднее значение экспрессии.

Для валидации генов-кандидатов дополнительно был использован набор данных RNA-seq GSE142025. Данные об экспрессии в TPM были получены из GEO и подвергнуты log2-преобразованию перед последующим анализом. Аннотация генов выполнялась с использованием аннотации референсного генома hg19. Поскольку каждый набор данных анализировался независимо и матрицы экспрессии из разных наборов данных не объединялись напрямую, коррекция пакетного эффекта между наборами данных не применялась.

Всего 716 генов, связанных с кобаламином (витамином B12), были извлечены из базы данных GeneCards 13 марта 2026 года по ключевому слову «COBALAMIN». Порог оценки релевантности или дополнительные критерии фильтрации не применялись, и все 716 найденных генов были включены в набор генов, связанных с витамином B12.

Анализ дифференциальной экспрессии и функционального обогащения

Анализ дифференциальной экспрессии между образцами с DKD и нормальными образцами был выполнен с использованием R-пакета «limma» (версия 3.56.2)23; дифференциально экспрессируемые гены (DEG) определялись на основании |log2FC| > 1 и частоты ложноположительных результатов (FDR) < 0.05. Для поиска генов-кандидатов, связанных с метаболизмом витамина B12, использовали R-пакет ggvenn (версия 0.1.19) для проведения анализа пересечения между выявленными DEG и набором генов, связанных с витамином B12, полученным из базы данных GeneCards. Пересекающиеся гены были визуализированы с помощью диаграммы Венна и отобраны в качестве генов-кандидатов для последующего анализа. Затем был проведен функциональный анализ обогащения DEG с использованием R-пакета «clusterProfiler» (версия 4.8.3)24, охватывающий термины Gene Ontology (GO) (биологический процесс, молекулярная функция и клеточный компонент) и пути Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG). Термины обогащения со скорректированным p-значением < 0.05 считались статистически значимыми.

Анализ обогащения наборов генов (GSEA)

В наборе данных GSE30528 образцы были разделены на P2RY14высокий и P2RY14— низкие группы согласно медиане P2RY14 уровень экспрессии. Затем был проведен анализ дифференциальной экспрессии между двумя группами, и все гены были ранжированы в порядке убывания полученных значений logFC. После этого был проведен анализ GSEA с использованием пакета clusterProfiler для языка R (версия 4.8.3).24Наборы генов GO и KEGG были получены с помощью пакета msigdbr из базы данных MSigDB (версия v2025.1.Hs). Обогащенные наборы генов со скорректированным значением p... < Значения p < 0,05 считались статистически значимыми.

Сети белок-белковых взаимодействий (PPI)

Функциональные связи белков и сети белок-белковых взаимодействий (PPI) анализировали с использованием базы данных STRING (версия 11.0) (https://string-db.org/)25, выбрав в качестве организма Homo sapiens и установив минимальный показатель достоверности взаимодействия 0,4. Полученную сеть PPI визуализировали с помощью Cytoscape26. Кроме того, те же 20 перекрывающихся генов-кандидатов были загружены на онлайн-платформу GeneMANIA для дальнейшей характеристики их функциональных связей. GeneMANIA интегрировала несколько типов данных, включая коэкспрессию генов, физические взаимодействия, генетические взаимодействия, общие белковые домены и информацию о метаболических путях; при этом в качестве организма был выбран Homo sapiens, а остальные параметры оставлены по умолчанию.

Скрининг взаимодействия лекарственного вещества с мишенью

Для поиска потенциальных соединений, связанных с P2RY14, была извлечена информация о взаимодействиях «лекарство–мишень» из базы данных GeneCards, в результате чего было получено пять соединений-кандидатов. Затем эти кандидаты были сопоставлены с базой данных DGIdb. Соединение MC-1 (DrugBank ID: DB05315; PubChem CID: 1051) было обнаружено в обеих базах данных и, следовательно, выбрано для последующего исследовательского анализа методом молекулярного докинга.

Анализ молекулярного докинга

Для изучения потенциального способа связывания между MC-1 и P2RY14 был выполнен молекулярный докинг с использованием онлайн-платформы CB-Dock2, которая объединяет поиск полости с движком докинга AutoDock Vina. Трехмерная структура MC-1 (PubChem CID: 1051) была получена из базы данных PubChem, а предсказанная трехмерная модель P2RY14 — из базы данных структур белков AlphaFold (AF-Q15391-F1-model_v4). Средний показатель pLDDT модели P2RY14 составил 87.12, в то время как локальный показатель pLDDT в области предсказанного кармана связывания был > 90, что указывает на высокую достоверность локально предсказанной структуры. Была применена стратегия слепого докинга с направлением на поиск полостей. Поиск потенциальных полостей связывания проводился по всей структуре P2RY14, и были проанализированы пять полостей с наибольшими предсказанными объемами. При подготовке рецептора и лиганда были добавлены атомы водорода для аппроксимации состояний протонирования в физиологических условиях (приблизительно pH 7.4). Рецептор рассматривался как жесткий, тогда как лиганд был гибким с разрешенным вращением связей. Было выполнено восемь независимых сеансов докинга. Поза с наименьшим значением Vina score была выбрана в качестве репрезентативного предсказанного способа связывания. Полученный комплекс рецептор–лиганд был визуализирован и проанализирован с помощью Discovery Studio (версия 4.5).

Статистический анализ

Учитывая сложный многоэтапный дизайн стратифицированной вероятностной выборки NHANES, во все анализы на основе данных NHANES были включены соответствующие веса опроса, страты и первичные единицы отбора (PSU). Поскольку витамин B12 Потребление рассчитывали на основе данных за два дня воспроизведения рациона питания, используя двухдневный статистический вес выборки по питанию (WTDR2D). Для четырех объединенных циклов NHANES (2011–2018 гг.) 8-летний статистический вес выборки по питанию рассчитывался как WTDR2D/4 с учетом показателей SDMVSTRA и SDMVPSU для коррекции стратификации и кластеризации. Непрерывные переменные были представлены в виде среднего значения ± стандартное отклонение (SD), а категориальные переменные — в виде количества и процентов. Межгрупповые различия оценивали с помощью взвешенных t-критериев и взвешенных критериев хи-квадрат. Для оценки связи между витамином B использовалась многофакторная логистическая регрессия12 потребление и БПД. Модель 1 была нескорректированной; Модель 2 была скорректирована с учетом возраста, пола, расы/этнической принадлежности, семейного положения и уровня образования; Модель 3 была скорректирована по всем ковариатам, включая общее потребление энергии и другие диетические ковариаты. Все регрессионные анализы включали WTDR2D/4, SDMVSTRA и SDMVPSU. Витамин B12 в качестве основного показателя воздействия использовали квартили потребления (Q1–Q4), при этом непрерывную величину витамина B12 Данные о потреблении дополнительно анализировались в качестве дополнительного фактора воздействия. Анализ в подгруппах проводился в зависимости от возраста, пола, ИМТ, рСКФ, соотношения альбумин/креатинин (ACR), наличия гипертензии и гиперлипидемии. Для оценки потенциальной нелинейности был выполнен анализ с использованием ограниченных кубических сплайнов (RCS) на основе полностью скорректированной модели 3. Четыре узла были установлены на 5-м, 35-м, 65-м и 95-м процентилях витамина B12 прием, с 3.24 μg/day использовалось в качестве контрольного значения для графического представления. Данное контрольное значение было получено в результате последующего исследовательского анализа точек перегиба и не интерпретировалось как клинически рекомендуемый уровень потребления. Анализ с использованием ограниченных кубических сплайнов (RCS) также включал WTDR2D/4, SDMVSTRA и SDMVPSU; нелинейность оценивали с помощью критерия Вальда. При обнаружении значимой нелинейности потенциальные точки перегиба определяли с помощью процедуры рекурсивного поиска в сочетании с минимальным информационным критерием Акаике (AIC), после чего проводили кусочно-линейный регрессионный анализ из трех сегментов. Анализ чувствительности выполняли с использованием альтернативных спецификаций RCS с тремя и пятью узлами.27Для предварительной оценки дискриминационной способности был проведен анализ ROC-кривых. P2RY14, при этом для показателей AUC указаны 95% доверительные интервалы. А p-значение < Статистически значимым считалось значение p < 0,05. Весь статистический анализ проводился с использованием программного обеспечения R (версия 4.4.1).

Результаты

Исходные характеристики

В исследование было включено в общей сложности 8 218 участников NHANES за 2011–2018 гг., из которых 623 были классифицированы как пациенты с ДБП и 7 595 как пациенты без ДБП. Значимые различия между группами с ДБП и без ДБП наблюдались по возрасту, полу, расе/этнической принадлежности, семейному положению, уровню образования, PIR, ИМТ, артериальному давлению, наличию гипертонии, потреблению алкоголя, статусу курения, потреблению витамина B12 и рациону питания (все p < 0,05). Также были отмечены значимые различия в показателях ACR, рСКФ, Scr, BUN, TC и TG (Таблица 1).

Значимые различия между квартилями потребления витамина B12 наблюдались в уровне образования, наличии гипертензии, статусе DKD и потреблении энергии. Напротив, значимых различий между квартилями не было выявлено по возрасту, семейному положению, ИМТ, артериальному давлению, потреблению алкоголя, рСКФ, соотношению ACR, уровню мочевой кислоты в сыворотке, Scr или TG (Таблица 2).

Связь между витамином B12 и ДКП

Потребление витамина B12 было разделено на квартили (Q1–Q4), и результаты многофакторного логистического регрессионного анализа представлены в Таблице 3. В полностью скорректированной Модели 3 у участников с самым высоким уровнем потребления витамина B12 (Q4) шансы развития DKD были значительно ниже, чем у участников с самым низким уровнем потребления (Q1) (OR = 0.70, 95% CI: 0.50–0.97, p = 0.034), в то время как для Q2 (OR = 1.14, 95% CI: 0.85–1.53, p = 0.386) или Q3 (OR = 0.94, 95% CI: 0.69–1.28, p = 0.684) значимых ассоциаций обнаружено не было. Кроме того, линейный тренд в полностью скорректированной модели не достиг статистической значимости (p для тренда = 0.086), хотя общее направление ассоциации было обратным. Эти результаты позволяют предположить, что более высокое потребление витамина B12, особенно в верхнем квартиле, было связано с более низкими шансами развития DKD, однако полученные данные не подтверждают наличие стабильной линейной зависимости «доза — ответ» между потреблением витамина B12 и DKD.

Анализ в подгруппах взаимосвязи между витамином B12 и ДКП

Был проведен анализ в подгруппах, чтобы проверить, является ли связь между потреблением витамина B12 и ДБП однородной при различных характеристиках участников. В модели 1 участники в самом высоком квартиле потребления витамина B12 (Q4) имели значимо более низкую вероятность развития ДБП, чем участники в Q1, как в подгруппе мужчин, так и в подгруппе женщин (p < 0.05; Таблица 4). Связи в подгруппах по уровню ACR были более неоднородными. Среди участников с ACR < 30 mg/g значимые связи наблюдались для некоторых промежуточных квартилей потребления витамина B12, тогда как при стратификации по более высоким уровням ACR эта закономерность сглаживалась. В подгруппах по уровню eGFR значимых связей выявлено не было.

Нелинейная связь между витамином B12 и ДКП

Полностью скорректированный анализ RCS выявил значимую нелинейную связь между потреблением витамина B12 и ДКП (Рисунок 2, p для нелинейности = 0,037). В модели RCS использовались четыре узла, расположенные на 5-м, 35-м, 65-м и 95-м процентилях распределения потребления витамина B12, при этом в качестве референтного значения было принято 3,24 μg/day. Последующий анализ точек перегиба выявил две определенные данными точки перегиба при 3,24 μg/day (95% CI: 2,86–3,62) и 8,36 μg/day (95% CI: 7,52–9,20), что разделило потребление витамина B12 на три диапазона. При потреблении витамина B12 < 3,24 μg/day значимой связи с ДКП не наблюдалось (OR = 1,07, p = 0,575). В диапазоне 3,24–8,36 μg/day потребление витамина B12 было обратно связано с ДКП (OR = 0,87, p = 0,025). При потреблении > 8,36 μg/day значимой связи не наблюдалось (OR = 1,00, p = 0,995) (Таблица 5). Эти результаты соответствуют нелинейному паттерну, при котором значимая обратная связь наблюдалась только в диапазоне промежуточного потребления. Для оценки надежности этих результатов был проведен анализ чувствительности с использованием альтернативных спецификаций RCS с тремя и пятью узлами. Были отмечены схожие общие паттерны связи со статистически значимыми общими ассоциациями в Моделях 1–3 при обеих спецификациях узлов, в то время как модели с пятью узлами дополнительно подтвердили нелинейный характер связи (Дополнительный рисунок 1).

Идентификация генов-кандидатов, связанных с витамином B12, при ДКП

В наборе данных GSE30528 мы выявили 493 дифференциально экспрессируемых гена (ДЭГ) между образцами с диабетической болезнью почек (ДБП) и нормальными образцами, включая 126 гнов с повышенной экспрессией и 367 генов с пониженной экспрессией (|log₂FC| > 1, FDR < 0.05; Рисунок 3A,B, Дополнительная таблица 1). Анализ путей KEGG выявил значительное обогащение этих ДЭГ в путях взаимодействия внеклеточного матрикса (ВКМ) с рецепторами, фокальной адгезии, интегринового сигналинга и регуляции актинового цитоскелета (Рисунок 3C, Дополнительная таблица 2). Анализ обогащения GO дополнительно показал, что ДЭГ преимущественно связаны с коллагенсодержащим ВКМ, развитием клубочков, фокальной адгезией и развитием нефронов (Рисунок 3D, Дополнительная таблица 2).

Анализ пересечения дифференциально экспрессируемых генов (DEG) и набора генов, связанных с витамином B12, позволил выявить 20 перекрывающихся генов-кандидатов (Рисунок 3E). Эти гены были впоследствии использованы для построения сети белок-белковых взаимодействий (PPI) с помощью базы данных STRING, при этом взаимодействия фильтровались по минимальному показателю достоверности 0,4. Полученная сеть состояла из 11 узлов и 20 ребер, представляющих белки и их взаимодействия соответственно (Рисунок 3F). Связи между 20 генами-кандидатами были дополнительно визуализированы с помощью GeneMANIA (Рисунок 3G).

Предварительная характеристика P2RY14 как потенциального гена, связанного с витамином B12, при диабетической нефропатии

Основываясь на наблюдаемой связи между потреблением витамина B12 и статусом диабетической болезни почек (ДБП), мы приступили к поиску ключевых генов, связанных с витамином B12 и участвующих в патогенезе ДБП, с помощью транскриптомного анализа. Среди 20 перекрывающихся генов-кандидатов мы дополнительно сравнили паттерны их экспрессии в различных наборах данных по ДБП. В наборах данных GSE30528 и GSE30529 экспрессия P2RY14 была значительно повышена в образцах с ДБП по сравнению с нормальным контролем (Рисунок 4A,B). P2RY14 кодирует G-белоксопряженный рецептор; сообщалось о его участии в хемотаксисе иммунных клеток, перестройке цитоскелета, воспалительных реакциях и окислительном стрессе28,29. Однако его роль при ДБП еще не была напрямую исследована. Учитывая стабильное повышение экспрессии в независимых наборах данных по ДБП и его потенциальную биологическую значимость, ген P2RY14 был выбран в качестве приоритетного для последующей валидации и функционального анализа. Затем был проведен анализ ROC-кривых для предварительной оценки дискриминационной способности P2RY14. В открывающем наборе данных GSE30528 значение AUC составило 0,923 (95% ДИ: 0,807–1,000), тогда как в предварительном внешнем валидационном наборе GSE30529 AUC составило 0,883 (95% ДИ: 0,744–1,000). В дополнительном валидационном наборе GSE142025 AUC составило 0,663 (95% ДИ: 0,478–0,847), что указывает на ограниченную дискриминационную способность (Рисунок 4C–E). В совокупности эти результаты предоставляют предварительные доказательства потенциальной диагностической ценности P2RY14, хотя его диагностическая эффективность требует дальнейшего подтверждения на более крупных независимых когортах.

Для изучения биологических функций и путей, связанных с P2RY14 экспрессия при ДКП, образцы GSE30528 были разделены на P2RY14высокий и P2RY14—группы с низким уровнем экспрессии в соответствии с медианным уровнем экспрессии P2RY14Был проведен анализ дифференциальной экспрессии между двумя группами. Затем были выполнены анализы обогащения GO и KEGG для характеристики биологических функций и путей, связанных с экспрессией P2RY14. Анализ обогащения GO выявил, что P2RY14 был связан с коллагенсодержащим внеклеточным матриксом (ВКМ), развитием клубочков, структурным компонентом ВКМ и развитием почек (Рисунок 4F, Дополнительная таблица 3). Анализ KEGG дополнительно указал на участие P2RY14 во взаимодействии внеклеточного матрикса с рецепторами, фокальной адгезии, а также в каскадах активации комплемента и коагуляции (Рисунок 4G, Дополнительная таблица 3).

Кроме того, анализ GSEA показал, что сигнальный путь NF-κB и сигнальный путь TNF были значительно обогащены в группе с высоким уровнем экспрессии P2RY14 , что позволяет предположить, что высокая экспрессия P2RY14 может быть связана с воспалительной сигнализацией при ДКП (Рисунок 4H, Дополнительная таблица 3).

Исследовательский молекулярный докинг MC-1 с P2RY14

С помощью скрининга GeneCards и DGIdb было выявлено пять соединений-кандидатов, связанных с P2RY14, из которых MC-1 было выбрано для предварительного анализа молекулярного докинга (Рисунок 5A). При использовании MC-1 в качестве лиганда и P2RY14 в качестве рецептора анализ докинга предсказал потенциальную позу связывания MC-1 в одном из предполагаемых карманов P2RY14 со значением Vina score −6.0 kcal/mol. Предсказанная поза включала взаимодействия с остатками Tyr, Lys, Asn, Asp и Glu, а также образование семи водородных связей (Рисунок 5B–D).

Заявление о доступности данных

Данные, использованные в этом исследовании, находятся в открытом доступе. Данные NHANES за циклы обследования 2011–2018 гг. доступны в Национальном центре статистики здравоохранения. Транскриптомные наборы данных GSE30528, GSE142025 и GSE30529 общедоступны в базе данных Gene Expression Omnibus (GEO). Обработанные результаты анализа дифференциальной экспрессии, функционального обогащения и GSEA, полученные в ходе данного исследования, представлены в дополнительных файлах.

figure-results-1
Рисунок 1: Блок-схема отбора участников для анализа NHANES. На блок-схеме показаны последовательные критерии исключения, примененные к участникам циклов NHANES 2011–2018 годов, и итоговая исследуемая популяция, включенная в анализ. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

figure-results-2
Рисунок 2: Нелинейная связь между потреблением витамина B12 и DKD с использованием модели ограниченного кубического сплайна. Сплошная линия представляет расчетное отношение шансов развития DKD в зависимости от потребления витамина B12 с пищей, а заштрихованная область — 95% доверительный интервал. Модель была скорректирована с использованием ковариат, включенных в Модель 3. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

figure-results-3
Рисунок 3: Идентификация потенциальных генов, связанных с витамином B12, при ДКП. (A,B) График «вулкан» (volcano plot) и тепловая карта, демонстрирующие профили экспрессии дифференциально экспрессируемых генов (ДЭГ) в образцах с диабетической болезнью почек (ДКП) и нормальных образцах из набора данных GSE30528. (C,D) 15 наиболее обогащенных путей KEGG и терминов GO для ДЭГ. (E) Перекрестный анализ ДЭГ и генов, связанных с витамином B12. (F) Сеть белок-белковых взаимодействий (PPI). (G) Сеть GeneMANIA для 20 генов, связанных с витамином B12. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

figure-results-4
Рисунок 4: Исследовательская характеристика P2RY14 как ген-кандидата, связанного с витамином B12, при диабетической болезни почек (ДБП). (A,B) Диаграммы размаха, демонстрирующие уровни экспрессии перекрывающихся генов-кандидатов в образцах с ДБП и в нормальном контроле в наборах данных GSE30528 и GSE30529 соответственно. (C–E) Анализ рабочих характеристик приемника (ROC-кривые) для P2RY14 в наборах данных GSE30528, GSE30529 и GSE142025 соответственно. (F) Анализ обогащения генных онтологий (GO). (G) Анализ обогащения путей Киотской энциклопедии генов и геномов (KEGG). (H) GSEA групп с высокой и низкой экспрессией P2RY14, демонстрирующий обогащение сигнальных путей NF-κB и TNF в GSE30528. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

figure-results-5
Рисунок 5: Скрининг взаимодействия препаратов с мишенями и эксплораторный анализ молекулярного докинга P2RY14. (A) Сеть взаимодействий между лекарственными средствами и мишенями для препаратов, связанных с P2RY14. (B–D) Молекулярный докинг MC-1 с белком P2RY14. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Таблица 1: Основные характеристики исследуемой популяции. Представлены демографические, клинические, биохимические и диетические характеристики участников в зависимости от статуса DKD. Непрерывные и категориальные переменные обобщены с использованием анализа с учетом весов выборки. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

Таблица 2: Основные характеристики участников в зависимости от квартилей потребления витамина B12. Демографические, клинические, биохимические и диетические характеристики исследуемой популяции представлены по квартилям потребления витамина B12 с пищей. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

Таблица 3: Связь между потреблением витамина B12 и статусом DKD среди взрослых жителей США. Отношения шансов (OR) и 95% доверительные интервалы (CI) для связи между потреблением витамина B12 с пищей и статусом DKD представлены в последовательно скорректированных моделях логистической регрессии, где в качестве референтной группы использовался нижний квартиль потребления витамина B12 (Q1). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

Таблица 4: Связь между потреблением витамина B12 и статусом DKD в анализах подгрупп. Отношения шансов (OR) и 95% доверительные интервалы (CI) для DKD представлены по квартилям потребления витамина B12, стратифицированные по подгруппам возраста, пола, ИМТ, СКФ, соотношения альбумин/креатинин, артериальной гипертензии и гиперлипидемии, и скорректированные согласно указанным моделям. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

Таблица 5: Трехсегментный кусочно-линейный регрессионный анализ связи между потреблением витамина B12 и ДКП. Связи между потреблением витамина B12 с пищей и ДКП представлены для трех диапазонов потребления, определенных двумя точками излома на основе данных при 3.24 и 8.36 μg/day. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

Дополнительный рисунок 1: Анализ чувствительности связи между потреблением витамина B12 с пищей и ДБП с использованием моделей ограниченных кубических сплайнов. (A–C) Модели с тремя узлами. (D–F) Модели с пятью узлами. Сплошная линия представляет расчетный ОШ, заштрихованная область — 95% ДИ, а пунктирная линия указывает на ОШ = 1. Значения p для общей связи и нелинейности приведены на каждой панели.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 1: Дифференциально экспрессируемые гены при сравнении образцов с диабетической болезнью почек (ДБП) и нормальных образцов в наборе данных GSE30528.Результаты дифференциальной экспрессии для генов, определенных по критериям |log₂FC| > 1 и FDR < 0.05, представлены вместе с набором кобаламин-зависимых генов, использованным для скрининга генов-кандидатов.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительная таблица 2: Анализ функционального обогащения дифференциально экспрессируемых генов при ДКП.** Представлены результаты анализа обогащения по Gene Ontology (GO) и Киотской энциклопедии генов и геномов (KEGG) для дифференциально экспрессируемых генов, выявленных в наборе данных GSE30528.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Дополнительные материалы Table 3: Результаты функционального обогащения и анализа обогащения наборов генов, связанных с P2RY14, в наборе данных GSE30528. Представлены результаты анализа GO, KEGG и GSEA, использованные для характеристики биологических функций и путей, связанных с P2RY14.Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать этот файл.

Обсуждение

В данном репрезентативном для всей страны одномоментном анализе с участием 8 218 взрослых жителей США более высокое потребление витамина B12 было связано с более низкой вероятностью развития DKD, хотя эта связь не следовала простой линейной зависимости «доза-эффект». У участников с более высоким потреблением витамина B12 также наблюдалась тенденция к более высокому уровню образования, более низкой распространенности гипертензии и DKD, а также к более высокому потреблению энергии. Эти различия позволяют предположить, что потребление витамина B12 может сопровождаться более широкими демографическими, медицинскими и диетическими характеристиками, которые следует учитывать при интерпретации наблюдаемой связи. В целом, наши результаты подтверждают наличие связи между потреблением витамина B12 и статусом DKD.

Анализ на основе квартилей показал, что у участников в Q4 вероятность развития DKD была значительно ниже, чем у участников в Q1, в то время как для Q2 или Q3 значимых ассоциаций не наблюдалось. Линейный тренд по квартилям также не был статистически значимым (p для тренда = 0.086), что позволяет предположить, что ассоциация может не соответствовать простой линейной зависимости «доза-эффект». В соответствии с этим результатом, анализ RCS продемонстрировал значимую нелинейную связь (p для нелинейности = 0.037). Последующий анализ точек перелома выявил две определенные на основе данных точки перелома при 3.24 и 8.36 μg/day. Значимая обратная связь наблюдалась только в промежуточном диапазоне 3.24–8.36 μg/day, тогда как ниже или выше этого диапазона значимых ассоциаций обнаружено не было. Важно отметить, что эти точки перелома были получены из настоящего набора данных и должны рассматриваться как исследовательские статистические значения, а не как клинически установленные пороги. Соответственно, интервал 3.24–8.36 μg/day не следует интерпретировать как оптимальный или рекомендуемый диапазон потребления без внешней валидации. В целом, эти результаты подтверждают потенциально нелинейную связь между потреблением витамина B12 и DKD, а не стабильную линейную зависимость «доза-эффект».

Витамины представляют собой жизненно важные микронутриенты, участвующие в многочисленных метаболических процессах и связанных с кардиометаболическим здоровьем30,31. Предыдущие исследования также показали, что несколько витаминов могут иметь значение при диабете и его осложнениях. Например, статус витамина B6 был обратно связан с диабетом и диабетическими осложнениями31, в то время как при DKD и диабетической нефропатии сообщалось об изменении уровней витамина D32,33. Эти результаты подчеркивают потенциальную значимость статуса микронутриентов при связанных с диабетом метаболических и почечных нарушениях и обосновывают необходимость дальнейшего изучения взаимосвязи между потреблением витамина B12 и DKD.

Эпидемиологические исследования представили противоречивые данные относительно взаимосвязи между статусом или потреблением витамина B12 и исходами, связанными с диабетом. В недавнем анализе NHANES была отмечена положительная корреляция между длительностью диабета и уровнями витамина B12 в сыворотке крови34. Напротив, исследование, проведенное в Уганде, показало, что прогрессирование заболевания почек у пациентов с СД2 сопровождалось более низким потреблением витамина B12 и более высокими концентрациями гомоцистеина35. Wu и соавт. далее сообщили, что комбинированный прием фолиевой кислоты и витамина B12 у пациентов с диабетом и диабетической нефропатией снижал уровни гомоцистеина и малонового диальдегида в сыворотке крови, повышал активность оксида азота и супероксиддисмутазы, а также снижал экскрецию микроальбумина с мочой36. В других исследованиях также сообщалось об относительно высокой распространенности дефицита витамина B12 среди пациентов с СД237,38,39,40,41. В соответствии с предположением о том, что статус витамина B12 может иметь значение для диабетических осложнений, наше исследование показало, что более высокое потребление витамина B12 с пищей было связано с более низкой вероятностью развития ДБП.

Наблюдаемая обратная связь между потреблением витамина B12 и ДКП может быть биологически обоснованной, учитывая роль витамина B12 в метаболизме гомоцистеина, регуляции окислительного стресса, воспалительных реакциях и клеточном энергетическом обмене42,43. Дефицит витамина B12 также связывают с метаболическими нарушениями, а дисбаланс, характеризующийся избыточным потреблением фолатов в сочетании с дефицитом витамина B12, может способствовать нарушению метаболизма глюкозы и развитию СД244,45. Эти наблюдения подчеркивают важность поддержания адекватного и сбалансированного потребления микронутриентов для метаболического здоровья. В соответствии с этим, в нашем исследовании было обнаружено, что более высокое потребление витамина B12 с пищей связано с более низкой вероятностью развития ДКП. Необходимы дальнейшие исследования для выяснения дозозависимой связи между потреблением витамина B12 и здоровьем почек у лиц с сахарным диабетом, подтверждения диапазонов потребления, наблюдаемых в настоящем исследовании, на независимых популяциях, а также определения клинической значимости приема добавок витамина B12 у данной группы пациентов.

Транскриптомный анализ дополнительно выявил P2RY14 в качестве гена-кандидата, связанного с ДКП. P2RY14 продемонстрировал относительно высокие значения AUC в наборах GSE30528 и GSE30529, в то время как его дискриминационная способность в GSE142025 была более скромной. Учитывая ограниченный объем выборки, эти результаты следует рассматривать как предварительные; они требуют подтверждения в более крупных независимых когортах. Кроме того, анализ функционального обогащения показал, что P2RY14 может быть связан с организацией внеклеточного матрикса, фокальной адгезией и развитием почек, что обосновывает дальнейшее изучение его потенциальной роли при ДКП.

В более широком смысле интеграция популяционной нутрициологической эпидемиологии с транскриптомным анализом обеспечивает взаимодополняющую основу для установления связи между воздействием факторов питания и молекулярными особенностями, связанными с заболеванием. Такой подход может способствовать формулированию гипотез в области нутрициологической эпидемиологии и исследований DKD, а также помочь в определении приоритетных потенциальных молекулярных мишеней для последующей экспериментальной проверки. Тем не менее, данные результаты носят предварительный характер и не устанавливают клиническую, диагностическую или терапевтическую значимость.

Основным ограничением настоящего исследования является гетерогенный состав группы Non-DKD, в которую входили участники с различными статусами СД и ХБП, а не только лица с СД без ХБП. Таким образом, остаточные различия в статусе диабета, функции почек и общем состоянии здоровья могли повлиять на наблюдаемые ассоциации. Кроме того, одномоментный дизайн исследования исключает возможность выводов о временных или причинно-следственных связях. Соответственно, эпидемиологические результаты следует интерпретировать как популяционные ассоциации со статусом DKD, и оправдано проведение будущих проспективных исследований с участием людей с сахарным диабетом. Более того, потребление витамина B12 с пищей оценивали на основе двух 24-часовых отзывов о питании, на которые могли повлиять ежедневные колебания в рационе и ошибки воспоминаний, и которые, следовательно, могут не в полной мере отражать привычное долгосрочное потребление витамина B12. Это могло привести к определенной степени погрешности измерения воздействия. Также следует признать ряд ограничений транскриптомного анализа и молекулярного докинга. Данные NHANES и GEO были получены от независимых популяций, а прямое регулирование P2RY14 витамином B12 не оценивалось экспериментально. Пересечение между связанными с DKD DEGs и генами, связанными с кобаламином, использовалось для предварительного скрининга кандидатов, и его обогащение сверх случайного ожидания не тестировалось формально. Таким образом, P2RY14 следует рассматривать как кандидата для генерации гипотез, биологическая значимость которого требует дальнейшего подтверждения. Кроме того, предсказанное взаимодействие между MC-1 и P2RY14 было основано исключительно на молекулярном докинге и должно считаться предварительным. Для дальнейшей оценки этих предсказанных взаимосвязей необходимы будущие исследования, включающие интервенцию витамином B12, функциональный анализ P2RY14, а также анализы прямого связывания или функциональные тесты рецепторов, такие как поверхностный плазмонный резонанс или микромасштабный термофорез.

Заключение

В заключение, наше исследование подтверждает связь между потреблением витамина B12 и статусом ДКП, при этом более высокое потребление витамина B12 ассоциируется с более низкой вероятностью развития ДКП, причем эта зависимость может быть нелинейной. Транскриптомный анализ дополнительно выявил P2RY14 как потенциального кандидата, связанного с ДКП, для дальнейшей проверки гипотез, в то время как предварительный молекулярный докинг предсказал возможный режим связывания между P2RY14 и MC-1. Эти результаты создают основу для дальнейшего изучения взаимосвязи между потреблением витамина B12 и ДКП, а также потенциальной биологической значимости P2RY14.

Раскрытие информации

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Вклад авторов:
A.Z. написал основной текст рукописи. G.Z. и J.D. подготовили рисунки и таблицы. J.L. рецензировал и отредактировал рукопись. Все авторы рецензировали рукопись.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Микрочип Affymetrix Human Genome U133A 2.0 ArrayAffymetrix; индексировано в NCBI GEOhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GPL571GPL571 (HG-U133A_2)
AlphaFoldGoogle DeepMind / EMBL-EBIhttps://alphafold.ebi.ac.uk//
AutoDockЛаборатория Олсона, Институт исследований Скриппсаhttps://autodock.scripps.edu/Версия 4.2.6 (AutoDock 4.2.6)
авторегуляцияпакет RВерсия 0.3.3 (autoReg)
CB-dock2/http://183.56.231.194:8001/cb-dock2/index.phpCB-dock2
clusterProfilerBioconductor; Ю и др.Версия 4.8.3 (PMID: 22455463)
CytoscapeКонсорциум Cytoscapehttps://cytoscape.org/Версия 3.7.2 (PMID: 14597658)
DGldb/https://dgib.org/DGldb
GeneMANIAКоманда GeneMANIAhttp://genemania.org/GeneMANIA
Gene Expression Omnibus (GEO)Национальный центр биотехнологической информации (NCBI), Национальная медицинская библиотека СШАhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/GEO
GSE30528NCBI GEO**Серия GSE30528** **Заголовок:** Анализ экспрессии генов в первичных культивах нейронов крысы при воздействии нейротоксинов и факторов роста **Общее описание:** В данной работе исследуется влияние различных нейротоксинов и нейротрофических факторов на профили экспрессии генов в первичных культурах кортикальных нейронов крыс. Целью исследования было определение молекулярных механизмов, лежащих в основе нейротоксичности и нейропротекции, путем анализа дифференциальной экспрессии мРНК. **Суммарное описание:** Для анализа экспрессии генов использовались микрочипы Agilent-GeneChip. Образцы были получены из первичных культур нейронов крыс, которые подвергались воздействию специфических стимулов или служили контролем. Результаты позволяют выявить ключевые сигнальные пути и гены, вовлеченные в процессы клеточной гибели и выживания нейронов. **Данные об образцах:** * **Организм:** *Rattus norvegicus* (Крыса обыкновенная) * **Тип образца:** Первичные культуры нейронов * **Платформа:** Agilent-GeneChip (Customized) **Ключевые слова:** анализ экспрессии генов, микрочипы, нейротоксичность, нейропротекция, первичные культуры нейронов, крыса, мРНКПубличная серия GEO (GSE30528; BioProject PRJNA154757)
GSE30529NCBI GEOhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE30529Публичная серия GEO (GSE30529)
GeneCards – База данных генов человекаИнститут науки Вейцмана / LifeMap Scienceshttps://www.genecards.org/GeneCards
GSEA / MSigDB/https://www.gsea-msigdb.org/gsea/index.jspv2025.1.Hs (GSEA / MSigDB)
Gene Ontology (GO) (Генная онтология)Консорциум Gene Ontologyhttps://geneontology.org/ГО (оксид графена)
Киотская энциклопедия генов и геномов (KEGG)Kanehisa Laboratorieshttps://www.kegg.jp/KEGG
limmaBioconductor; Ritchie et al.Версия 3.56.2 (PMID: 25605792)
Национальный опрос по состоянию здоровья и питания (NHANES)Национальный центр статистики здравоохранения (NCHS), Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC)http://www.cdc.gov/nchs/nhanes/index.htm2011–2018 (четыре цикла 2011–2012; 2013–2014; 2015–2016; 2017–2018)
NHANES Aпакет RВерсия 1.0 (nhanesA)
pROCпакет RВерсия 1.18.5 (pROC)
PubChemNCBI, Национальная медицинская библиотека СШАhttps://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/PubChem
среднеквадратичное значение (СКЗ)пакет RВерсия 8.1-0 (rms)
программное обеспечение RR Foundation for Statistical Computinghttps://www.r-project.org/Версия 4.4.1
сегментированныйпакет RВерсия 2.1-4 (сегментированная)
Пожалуйста, предоставьте исходный текст для перевода.Консорциум STRINGhttps://string-db.org/Версия 11.0 (PMID: 30476243)
опроспакет RВерсия 4.4-8 (survey; svydesign(); svyglm())
таблица одинпакет Rtableone; svyCreateTableOne()

Ссылки

  1. Forst T, et al. New strategies to improve clinical outcomes for diabetic kidney disease. BMC Med. 2022;20(1):337.
  2. Zheng Y, Ley SH, Hu FB. Global aetiology and epidemiology of type 2 diabetes mellitus and its complications. Nat Rev Endocrinol. 2018;14(2):88-98.
  3. Zhang Y, Sun X, Icli B, Feinberg MW. Emerging Roles for MicroRNAs in Diabetic Microvascular Disease: Novel Targets for Therapy. Endocr Rev. 2017;38(2):145-68.
  4. Lyssenko V, Vaag A. Genetics of diabetes-associated microvascular complications. Diabetologia. 2023;66(9):1601-13.
  5. Valencia WM, Florez H. How to prevent the microvascular complications of type 2 diabetes beyond glucose control. BMJ. 2017;356:i6505.
  6. Hung PH, Hsu YC, Chen TH, Lin CL. Recent Advances in Diabetic Kidney Diseases: From Kidney Injury to Kidney Fibrosis. Int J Mol Sci. 2021;22(21).
  7. McGrath K, Edi R. Diabetic Kidney Disease: Diagnosis, Treatment, and Prevention. Am Fam Physician. 2019;99(12):751-9.
  8. Lin YC, Chang YH, Yang SY, Wu KD, Chu TS. Update of pathophysiology and management of diabetic kidney disease. J Formos Med Assoc. 2018;117(8):662-75.
  9. Sabanayagam C, et al. Association of Diabetic Retinopathy and Diabetic Kidney Disease With All-Cause and Cardiovascular Mortality in a Multiethnic Asian Population. JAMA Netw Open. 2019;2(3):e191540.
  10. Saran R, et al. US Renal Data System 2018 Annual Data Report: Epidemiology of Kidney Disease in the United States. Am J Kidney Dis. 2019;73(3 Suppl 1):A7-A8.
  11. Miller RG, et al. Contemporary Estimate of Total Mortality and Cardiovascular Disease Risk in Young Adults With Type 1 Diabetes: The Pittsburgh Epidemiology of Diabetes Complications Study. Diabetes Care. 2016;39(12):2296-303.
  12. Lyon P, Strippoli V, Fang B, Cimmino L. B Vitamins and One-Carbon Metabolism: Implications in Human Health and Disease. Nutrients. 2020;12(9).
  13. Chazot C, Steiber AL, Kopple JD. Chapter 26 - Vitamin metabolism and requirements in chronic kidney disease and kidney failure. In: Kopple JD, Massry SG, Kalantar-Zadeh K, Fouque D, editors. Nutritional Management of Renal Disease (Fourth Edition): Academic Press; 2022. p. 413-65.
  14. Shakoor H, et al. Be well: A potential role for vitamin B in COVID-19. Maturitas. 2021;144:108-11.
  15. Green R, et al. Vitamin B(12) deficiency. Nat Rev Dis Primers. 2017;3:17040.
  16. Capelli I, et al. Folic Acid and Vitamin B12 Administration in CKD, Why Not Nutrients. 2019;11(2).
  17. Bamonti-Catena F, et al. Folate measurements in patients on regular hemodialysis treatment. Am J Kidney Dis. 1999;33(3):492-7.
  18. Andres E, Serraj K, Zhu J, Vermorken AJ. The pathophysiology of elevated vitamin B12 in clinical practice. QJM. 2013;106(6):505-15.
  19. Soohoo M, et al. Association of serum vitamin B12 and folate with mortality in incident hemodialysis patients. Nephrol Dial Transplant. 2017;32(6):1024-32.
  20. Zhang H, Liu N, Dang H. Association of the Controlling Nutritional Status (CONUT) score with all-cause and cause-specific mortality in patients with diabetic kidney disease: evidence from the NHANES 2009-2018. BMJ Open. 2024;14(4):e079992.
  21. Rahman HH, Niemann D, Munson-McGee SH. Association of albumin to creatinine ratio with urinary arsenic and metal exposure: evidence from NHANES 2015-2016. Int Urol Nephrol. 2022;54(6):1343-53.
  22. Phillips JA. Dietary Guidelines for Americans, 2020-2025. Workplace Health Saf. 2021;69(8):395.
  23. Ritchie ME, et al. limma powers differential expression analyses for RNA-sequencing and microarray studies. Nucleic Acids Res. 2015;43(7):e47.
  24. Yu G, Wang LG, Han Y, He QY. clusterProfiler: an R package for comparing biological themes among gene clusters. Omics : a journal of integrative biology. 2012;16(5):284-7.
  25. Szklarczyk D, et al. STRING v11: protein-protein association networks with increased coverage, supporting functional discovery in genome-wide experimental datasets. Nucleic Acids Res. 2019;47(D1):D607-D13.
  26. Shannon P, et al. Cytoscape: a software environment for integrated models of biomolecular interaction networks. Genome research. 2003;13(11):2498-504.
  27. Zhao L, et al. Non-linear association between composite dietary antioxidant index and depression. Front Public Health. 2022;10:988727.
  28. da Silva Ebone R, Doleski PH, Jantsch MH, da Silveira RP, Leal DBR. P2Y14 receptor activation and neutrophil signaling: linking inflammation to systemic pathophysiology. Purinergic Signal. 2026;22(1):5.
  29. Lazarowski ER, Harden TK. UDP-Sugars as Extracellular Signaling Molecules: Cellular and Physiologic Consequences of P2Y14 Receptor Activation. Mol Pharmacol. 2015;88(1):151-60.
  30. Survase S, Bajaj I, Singhal R. Biotechnological Production of Vitamins. Food Technology and Biotechnology. 2006;44.
  31. Mascolo E, Verni F. Vitamin B6 and Diabetes: Relationship and Molecular Mechanisms. Int J Mol Sci. 2020;21(10).
  32. Delrue C, Speeckaert R, Delanghe JR, Speeckaert MM. The Role of Vitamin D in Diabetic Nephropathy: A Translational Approach. Int J Mol Sci. 2022;23(2).
  33. Wang H, et al. In vitro and in vivo inhibition of mTOR by 1,25-dihydroxyvitamin D(3) to improve early diabetic nephropathy via the DDIT4/TSC2/mTOR pathway. Endocrine. 2016;54(2):348-59.
  34. Raizada N, Jyotsna VP, Sreenivas V, Tandon N. Serum Vitamin B12 Levels in Type 2 Diabetes Patients on Metformin Compared to those Never on Metformin: A Cross-sectional Study. Indian J Endocrinol Metab. 2017;21(3):424-8.
  35. Kibirige D, Mwebaze R. Vitamin B12 deficiency among patients with diabetes mellitus: is routine screening and supplementation justified J Diabetes Metab Disord. 2013;12(1):17.
  36. Wu HHL, Wang AY. Vitamin B12 and chronic kidney disease. Vitam Horm. 2022;119:325-53.
  37. Kumthekar AA, Gidwani HV, Kumthekar AB. Metformin associated B12 deficiency. J Assoc Physicians India. 2012;60:58-60.
  38. Nervo M, et al. Vitamin B12 in metformin-treated diabetic patients: a cross-sectional study in Brazil. Rev Assoc Med Bras (1992). 2011;57(1):46-9.
  39. Bell DS. Metformin-induced vitamin B12 deficiency presenting as a peripheral neuropathy. South Med J. 2010;103(3):265-7.
  40. Pflipsen MC, et al. The prevalence of vitamin B(12) deficiency in patients with type 2 diabetes: a cross-sectional study. J Am Board Fam Med. 2009;22(5):528-34.
  41. Liu KW, Dai LK, Jean W. Metformin-related vitamin B12 deficiency. Age Ageing. 2006;35(2):200-1.
  42. Halczuk K, Kazmierczak-Baranska J, Karwowski BT, Karmanska A, Cieslak M. Vitamin B12-Multifaceted In Vivo Functions and In Vitro Applications. Nutrients. 2023;15(12).
  43. Mohan A, Kumar R, Kumar V, Yadav M. Homocysteine, Vitamin B12 and Folate Level: Possible Risk Factors in the Progression of Chronic Heart and Kidney Disorders. Curr Cardiol Rev. 2023;19(4):e090223213539.
  44. Krishnaveni GV, Veena SR, Karat SC, Yajnik CS, Fall CH. Association between maternal folate concentrations during pregnancy and insulin resistance in Indian children. Diabetologia. 2014;57(1):110-21.
  45. Yajnik CS, et al. Vitamin B12 and folate concentrations during pregnancy and insulin resistance in the offspring: the Pune Maternal Nutrition Study. Diabetologia. 2008;51(1):29-38.

Перепечатки и разрешения

Больше статей

Исследование NHANESтранскриптомный анализэкспрессия P2RY14дифференциально экспрессируемые генылогистическая регрессиявзаимодействие с внеклеточным матриксомфокальная адгезиямолекулярный докинг
Связаться с нами
Порекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия использования

Политики

© 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.