Сотникова Е.А.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины» Минздрава России;
ФГБНУ «Медико-генетический научный центр им. акад. Н.П. Бочкова» Минобрнауки России

Киселева А.В.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины» Минздрава России

Зайченока М.

ФГАОУ ВО «Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)»

Раменский В.Е.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины» Минздрава России;
ФГБОУ ВО «Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова»;
Институт перспективных исследований проблем искусственного интеллекта и интеллектуальных систем ФГБОУ ВО «Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова»

Жарикова А.А.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины» Минздрава России;
ФГБОУ ВО «Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова»

Вяткин Ю.В.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины» Минздрава России;
Институт перспективных исследований проблем искусственного интеллекта и интеллектуальных систем ФГБОУ ВО «Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова»

Куценко В.А.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины» Минздрава России;
ФГБОУ ВО «Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова»

Ершова А.И.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины» Минздрава России

Покровская М.С.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины» Минздрава России

Мешков А.Н.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины» Минздрава России;
ФГБНУ «Медико-генетический научный центр им. акад. Н.П. Бочкова» Минобрнауки России

Драпкина О.М.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины» Минздрава России;
ФГБОУ ВО «Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова» Минздрава России

Оценка частот носительства патогенных вариантов в генах, связанных с развитием аутосомных и X-сцепленных рецессивных заболеваний

Авторы:

Сотникова Е.А., Киселева А.В., Зайченока М., Раменский В.Е., Жарикова А.А., Вяткин Ю.В., Куценко В.А., Ершова А.И., Покровская М.С., Мешков А.Н., Драпкина О.М.

Подробнее об авторах

Журнал: Профилактическая медицина. 2023;26(12): 73‑78

Прочитано: 2184 раза


Как цитировать:

Сотникова Е.А., Киселева А.В., Зайченока М., и др. Оценка частот носительства патогенных вариантов в генах, связанных с развитием аутосомных и X-сцепленных рецессивных заболеваний. Профилактическая медицина. 2023;26(12):73‑78.
Sotnikova EA, Kiseleva AV, Zaicenoka M, et al. Evaluation of carrier frequency of pathogenic variants in genes associated with the development of autosomal and X-linked recessive diseases. Russian Journal of Preventive Medicine. 2023;26(12):73‑78. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/profmed20232612173

Рекомендуем статьи по данной теме:

Введение

Скрининг носительства определяется как вид медицинского обследования для выявления наличия или отсутствия статуса носителя рецессивного расстройства у пары или человека, которые априори не имеют повышенного риска быть носителем на основании их или их партнеров личной или семейной истории болезней [1]. Носителем считается человек с одним патогенным вариантом нуклеотидной последовательности гена, связанного с рецессивным (аутосомным или сцепленным с Х-хромосомой) заболеванием [2]. Скрининг на носительство, предлагаемый до или во время беременности, определяет риск рождения ребенка с рецессивным наследственным заболеванием у пары, тем самым облегчая репродуктивный выбор для тех, кто подвержен высокому риску рождения ребенка с серьезным генетическим заболеванием [1]. Первые скрининговые программы показали свою эффективность в снижении числа новых случаев заболеваний. Они были нацелены на определенные группы высокого риска на основании прежде всего этнической принадлежности и проводились для относительно частых заболеваний, ассоциированных с выраженными проявлениями заболевания и сниженной ожидаемой продолжительностью жизни, например таких как α-талассемия и β-талассемия, болезнь Тея—Сакса, муковисцидоз [3—5].

С развитием генетических технологий появилась возможность одновременно проводить скрининг на носительство большого числа заболеваний без значительного увеличения стоимости; такой скрининг получил название расширенного (expanded carrier screening) [6]. В ряде исследований показано, что расширенный скрининг более эффективен для выявления пар из группы риска по сравнению со скринингом, основанным на этнической принадлежности [7].

В 2021 г. Американская коллегия медицинской генетики и геномики (American College of Medical Genetics and Genomics — ACMG) опубликовала новые рекомендации по скринингу носительства [8]. В рутинном порядке рекомендуется предлагать беременным и планирующим беременность пациентам скрининг заболеваний с тяжестью не ниже умеренной по классификации, предложенной G.A. Lazarin и соавт. [9], с частотой заболевания не ниже 1/40 000 для X-сцепленных и частотой носительства не ниже 1/200 (0,5%) для аутосомно-рецессивных заболеваний. Такая частота носительства должна быть установлена хотя бы в одной этнической группе, составляющей не менее 1% населения. В соответствии с этими критериями отобрано 113 генов; 86 аутосомных генов отобрано на основании данных о частоте патогенных вариантов в экзомных данных gnomAD, 11 — на основании других источников [8]. J. Schmidtke и M. Krawczak подсчитали, что при общей распространенности аутосомно-рецессивных заболеваний, равной 1,6%, с учетом приведенных частот носительства рекомендованный скрининг, вероятно, позволит выявить в популяции более половины всех пар носителей рецессивных заболеваний [10].

Для большинства аутосомных и X-сцепленных рецессивных заболеваний, включенных в рекомендации, оценка частот носительства патогенных и вероятно патогенных вариантов в российской популяции не проводилась.

Цель исследования — оценить суммарные частоты носительства патогенных и вероятно патогенных вариантов в генах, рекомендованных ACMG для скрининга носительства аутосомных и X-сцепленных рецессивных заболеваний, в российской выборке и сравнить полученные частоты с данными для европейской популяции.

Материал и методы

Выборка

В исследование включены пациенты ФГБУ «НМИЦ ТПМ» Минздрава России с различными нозологиями, у которых отсутствовали изучаемые моногенные заболевания [11, 12]. Образцы крови получены из коллекции биобанка ФГБУ «НМИЦ ТПМ» [13]. После исключения участников по результатам анализа родства и анализа с помощью метода главных компонент (principal component analysis — PCA) итоговая однородная популяционная выборка составила 1126 неродственных участников. Доля мужчин в выборке — 48,6% (n=1031). Оценка клинических данных участников при включении в исследование не проводилась.

Секвенирование следующего поколения

Геномная ДНК из образцов цельной крови выделена с помощью набора QIAamp DNA Blood Mini Kit (Qiagen GmbH, Германия) с измерением концентрации на флуориметре Qubit 4.0 (Thermo Fisher Scientific Inc., США) или спектрофотометре NanoDrop OneC (Thermo Fisher Scientific Inc., США).

Экзомное секвенирование (n=231) выполнено на приборах NextSeq 550 (Illumina, Inc., США) и HiSeq 1500 (Illumina Inc., США). Полногеномное секвенирование (n=895) проведено на приборе NovaSeq 6000 (Illumina, Inc., США). Все этапы секвенирования выполнены в соответствии с протоколами производителей.

Для NextSeq 550 экзомные библиотеки подготовлены с использованием наборов TruSeq DNA Library Preparation Kit (Illumina, Inc., США) и xGen Exome Research Panel (IDT, Integrated DNA Technologies, Inc., США) в соответствии с протоколом DT-Illumina TruSeq DNA Exome (Illumina, Inc., США). Секвенирование проводили с использованием NextSeq 550 (Illumina, Inc., США) с секвенированием парных концов (150 п.н.).

Для HiSeq 1500 экзомные библиотеки подготовлены с использованием набора Kapa Library Amplification Kit (Roche Holding AG, Швейцария) и NimbleGen SeqCap EZ Exome v3.0 (Roche Holding AG, Швейцария). Секвенирование проводили на HiSeq 1500 (Illumina, Inc., США) с секвенированием парных концов (250 п.н.).

Для NovaSeq 6000 геномные библиотеки подготовлены с помощью набора Nextera DNA Flex kit (Illumina, Inc., США). Секвенирование проводили на NovaSeq 6000 (Illumina, Inc., США) с секвенированием парных концов (300 п.н.) [11].

Биоинформатический анализ

Полученные парные чтения выровнены на референсный геном GRCh38. Дальнейшую обработку данных проводили с помощью специально разработанного пайплайна на основе GATK 3.8. Аннотацию однонуклеотидных вариантов и коротких инсерций и делеций осуществляли с помощью ENSEMBL Variant Effect Predictor [14] и баз данных ClinVar (2021/01/10) [15], gnomAD (v2.1.1) [16], dbSNP [17]. Поиск и анализ структурных вариантов не проводился.

Для полученных данных осуществлены контроль качества, оценки родства и PCA.

В анализ включены патогенные и вероятно патогенные (далее в тексте — патогенные) варианты в 113 генах, включенных в рекомендованный ACMG список для скрининга носительства [8]. Для оценки патогенности выявленных вариантов использованы данные ClinVar [15]. При расчетах и сравнении суммарных частот носительства не учитывались варианты с низкой пенетрантностью в соответствии со списком вариантов, исключенные в исследовании M.H. Guo и A.R. Gregg [18], и варианты, расположенные в областях, не покрытых чтениями в экзомных данных gnomAD [16].

Статистический анализ

Для статистического анализа использованы инструменты языка R v. 4.2.2 [19]. Носителем заболевания считался участник, у которого выявлено не менее одного патогенного варианта в соответствующем гене. Проведено сравнение суммарных частот носительства для каждого включенного в анализ гена с данными Non-Finnish Europeans (NFE) группы в gnomAD, рассчитанными в работе M.H. Guo и A.R. Gregg [18]. Для сравнения суммарных частот носительства применяли точный критерий Фишера. Для поправки на множественное сравнение использовали метод Бенджамини—Хохберга. Различия при значении p<0,05 считались статистически значимыми.

Результаты и обсуждение

В результате анализа в исследуемой выборке выявлено 211 патогенных вариантов в 76 генах. Суммарная частота носительства составила 36,9%, в группе экзомного секвенирования — 36,1%, в группе полногеномного секвенирования — 37,1%.

Для 22 аутосомных генов не выявлен ни один носитель патогенных вариантов, и суммарная частота носительства для каждого гена была статистически значимо ниже 0,5% (p=0,026 с поправкой на множественное сравнение, ДИ [0; 0,33]): AHI1, ANO10, BTD, CBS, CC2D2A, CCDC88C, DHDDS, FXN, GRIP1, HBA1, HBA2, LRP2, MLC1, MMACHC, MMUT, SMN1, SMPD1, TF, CYP11A1, TMEM216, TNXB, NAGA. Из них 4 гена включены в исходные рекомендации не на основании данных gnomAD, поскольку патогенные варианты в этих генах преимущественно представлены протяженными делециями (HBA1, HBA2, SMN1) или экспансией тринуклеотидного повтора (FXN) и их детекция на основании данных NGS затруднена [8].

Для достижения порогового значения риска рождения ребенка с заболеванием (1/160 000; 0,000625%), аналогичного таковому для аутосомных заболеваний с частотой носительства 1/200 (0,5%), частота носительства патогенных вариантов в X-сцепленных генах должна составлять 1/40 000 (0,0025%). В отсутствие исследований частот патогенных вариантов в X-сцепленных генах и в связи с высокой частотой de novo вариантов включение X-сцепленных генов в рекомендации ACMG проводилось на основании распространенности заболеваний с пороговым значением 1/40 000 [8]. В нашем исследовании среди X-сцепленных генов выявлен 1 носитель патогенного варианта в гене F8.

У двух участников исследования выявлены патогенные варианты в гомозиготном состоянии (GJB2, NEB), у одного участника — два патогенных варианта в гетерозиготном состоянии в одном гене (HBB), у одного участника — патогенный вариант в гене, расположенном на X-хромосоме в гемизиготном состоянии (F8). В двух случаях у участников диагностированы соответствующие заболевания, во всех остальных случаях отсутствовали клинические данные, которые позволили бы подтвердить или опровергнуть наличие соответствующего фенотипа.

В связи с тем, что рекомендации ACMG ориентированы на систему здравоохранения США, этническая нейтральность подхода ограничена населением США. Поэтому для применения в других популяциях может потребоваться адаптация рекомендованного списка на основании дополнительного анализа распространенных в них заболеваний и патогенных вариантов. Так, в работе W. Chetruengchai и соавт., выполненной в Таиланде, к 113 генам добавлен ген G6PD, связанный с распространенным в Таиланде дефицитом глюкозо-6-фосфатдегидрогеназы. Доля носителей патогенных вариантов в этом гене среди участников исследования составила 7,7% [20].

В работе A.Y. Barbitoff и соавт. с помощью PCA показана близость населения центральных и северо-западных регионов России к группе NFE в данных gnomAD [21]. В связи с этим данные о суммарных частотах носительства для NFE, рассчитанные в работе M.H. Guo и A.R. Gregg, использованы для сравнения с полученными данными [18]. В таблице приведены гены с частотами суммарного носительства патогенных вариантов, статистически значимо отличающимися от данных gnomAD NFE.

Гены со статистически значимыми различиями суммарных частот носительства при сравнении с европейской популяцией

Ген

Суммарная частота носительства, %

ДИ, %

Суммарная частота носительства по gnomAD для NFE, % [18]

p

p после поправки на множественное сравнение

Полученная частота выше частоты среди NFE

PAH

3,91

[2,85; 5,21]

2,12

1,61·10–04

0,001

CYP21A2

2,49

[1,66; 3,57]

1,40

0,005

0,03

NEB

1,24

[0,68; 2,08]

0,24

1,16·10–06

<0,001

BCKDHB

1,07

[0,55; 1,85]

0,18

1,74·10–06

<0,001

MCCC2

0,62

[0,25; 1,28]

0,04

7,95·10–07

<0,001

CNGB3

0,62

[0,25; 1,28]

0,10

1,44·10–04

0,001

GBA

0,62

[0,25; 1,28]

0,13

8,43·10–04

0,007

Полученная частота ниже частоты среди NFE

MMACHC

0,00

[0,00; 0,33]

0,5

0,009

0,047

BTD

0,00

[0,00; 0,33]

0,6

0,003

0,018

ABCA3

0,09

[0,00; 0,49]

0,86

0,002

0,012

TF

0,00

[0,00; 0,33]

0,86

1,29·10–04

0,001

CYP11A1

0,00

[0,00; 0,33]

0,88

8,42·10–05

0,001

NAGA

0,00

[0,00; 0,33]

1,06

1,33·10–05

<0,001

COL7A1

0,18

[0,02; 0,64]

1,30

1,01·10–04

0,001

ACADM

0,44

[0,14; 1,03]

1,66

3,89·10–04

0,003

OCA2

0,09

[0,00; 0,49]

1,31

9,98·10–06

<0,001

CFTR

2,58

[1,73; 3,68]

4,10

0,008

0,047

Ранее показана повышенная по сравнению с европейской популяцией аллельная частота некоторых патогенных вариантов в российской популяции [21, 22]. В исследовании V.E. Ramensky и соавт. найдено 2 таких варианта в исследуемых генах, в исследовании A.Y. Barbitoff и соавт. — 19 [21, 22]. Большинство этих вариантов выявлено в нашем исследовании, исключением являются вариант chr1:215867179T>C (rs372347027) в гене USH2A и вариант chrX:154929410AT>A (rs387906455) в гене F8. Один вариант исключен нами из анализа в связи с низкой пенетрантностью (chr13:20189473C>T, rs72474224). Кроме того, 14 из 18 вариантов были самыми частыми патогенными вариантами в соответствующих генах, а в некоторых случаях — единственными (NEB-chr2:151501423G>A (rs549794342), BCKDHB-chr6:80201023G>A (rs386834233), AIRE-chr21:44289773C>T (rs121434254)).

В настоящий момент все еще не выработан консенсусный подход к выбору генов и заболеваний для включения в скрининг носительства [1, 8, 23, 24], но авторы рекомендаций ACMG подчеркивают важность принятия во внимание частоты носительства в связи со снижением возможности корректно классифицировать новые варианты при их редкости [25].

Кроме того, они признают, что текущая версия является только первой итерацией и будет улучшена в дальнейшем [25]. S. Righetti и соавт. указывают на ошибочность включения MCCC2 в рекомендации, приводя исследование J. Rips и соавт., послужившее основанием для исключения связанного с этим геном заболевания (недостаточность 3-метилкротонил-КоА карбоксилазы) из неонатального скрининга в Израиле [26, 27].

Заключение

Полученная частота носителей подтверждает актуальность проблемы скрининга носительства в российской популяции, однако в связи с отличиями российской популяции как от популяции США, так и от европейской популяции в суммарных частотах патогенных вариантов в генах, связанных с рецессивными заболеваниями, адаптация списка генов с учетом особенностей российской популяции может позволить повысить эффективность анализа получаемых данных и увеличить число выявляемых носителей.

Участие авторов:

Концепция и дизайн исследования — Е.А. Сотникова, А.В. Киселева, А.Н. Мешков, О.М. Драпкина; сбор и обработка материала — Е.А. Сотникова, А.В. Киселева, М. Зайченока, В.Е. Раменский, А.А. Жарикова, Ю.В. Вяткин, А.И. Ершова, М.С. Покровская; статистический анализ данных — Е.А. Сотникова, В.А. Куценко; написание текста — Е.А. Сотникова, А.В. Киселева, А.Н. Мешков; редактирование — А.В. Киселева, В.Е. Раменский, В.А. Куценко, А.И. Ершова, А.Н. Мешков.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Литература / References:

  1. Henneman L, Borry P, Chokoshvili D, et al. Responsible implementation of expanded carrier screening. European Journal of Human Genetics. 2016; 24(6):e1-2.  https://doi.org/10.1038/ejhg.2015.271
  2. Chokoshvili D, Vears D, Borry P. Expanded carrier screening for monogenic disorders: where are we now? Prenatal Diagnosis. 2018;38(1):59-66.  https://doi.org/10.1002/pd.5109
  3. Antonarakis SE. Carrier screening for recessive disorders. Nature Reviews Genetics. 2019;20(9):549-561.  https://doi.org/10.1038/s41576-019-0134-2
  4. Kaback MM. Population-based genetic screening for reproductive counseling: the Tay-Sachs disease model. European Journal of Pediatrics. 2000; 159(Suppl 3):S192-S195. https://doi.org/10.1007/PL00014401
  5. Rosatelli MC, Dozy A, Faa V, et al. Molecular characterization of beta-thalassemia in the Sardinian population. American Journal of Human Genetics. 1992;50(2):422. 
  6. Lazarin GA, Haque IS. Expanded carrier screening: a review of early implementation and literature. Seminars in Perinatology. 2016;40(1)29-34.  https://doi.org/10.1053/j.semperi.2015.11.005
  7. Goldberg JD, Pierson S, Johansen Taber K. Expanded carrier screening: What conditions should we screen for? Prenatal Diagnosis. 2023;43(4):496-505.  https://doi.org/10.1002/pd.6306
  8. Gregg AR, Aarabi M, Klugman S, et al. Screening for autosomal recessive and X-linked conditions during pregnancy and preconception: A practice resource of the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG). Genetics in Medicine. 2021;23(10):1793-1806. https://doi.org/10.1038/s41436-021-01203-z
  9. Lazarin GA, Hawthorne F, Collins NS, et al. Systematic classification of disease severity for evaluation of expanded carrier screening panels. PLoS One. 2014;9(12):e114391. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0114391
  10. Schmidtke J, Krawczak M. Correspondence on “Screening for autosomal recessive and X-linked conditions during pregnancy and preconception: A practice resource of the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG)” by Gregg et al. Genetics in Medicine. 2022;24(5):1156-1157. https://doi.org/10.1016/j.gim.2022.01.003
  11. Meshkov A, Ershova A, Kiseleva A, et al. The LDLR, APOB, and PCSK9 variants of index patients with familial hypercholesterolemia in Russia. Genes. 2021;12(1):66.  https://doi.org/10.3390/genes12010066
  12. Meshkov AN, Myasnikov RP, Kiseleva AV, et al. Genetic landscape in Russian patients with familial left ventricular noncompaction. Frontiers in Cardiovascular Medicine. 2023;10:1205787. https://doi.org/10.3389/fcvm.2023.1205787
  13. Копылова О.В., Ершова А.И., Покровская М.С. и др. Популяционно-нозологический исследовательский биобанк «НМИЦ ТПМ»: анализ коллекций биообразцов, принципы сбора и хранения информации. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2021;20(8):3119. https://doi.org/10.15829/1728-8800-2021-3119
  14. McLaren W, Gil L, Hunt SE, et al. The ensembl variant effect predictor. Genome Biology. 2016;17(1):122.  https://doi.org/10.1186/s13059-016-0974-4
  15. Landrum MJ, Lee JM, Benson M, et al. ClinVar: public archive of interpretations of clinically relevant variants. Nucleic Acids Research. 2016;44(D1): D862-868.  https://doi.org/10.1093/nar/gkv1222
  16. Karczewski KJ, Francioli LC, Tiao G, et al. The mutational constraint spectrum quantified from variation in 141,456 humans. Nature. 2020;581(7809): 434-443.  https://doi.org/10.1038/s41586-020-2308-7
  17. Sherry ST, Ward MH, Kholodov M, et al. dbSNP: the NCBI database of genetic variation. Nucleic Acids Research. 2001;29(1):308-311.  https://doi.org/10.1093/nar/29.1.308
  18. Guo MH, Gregg AR. Estimating yields of prenatal carrier screening and implications for design of expanded carrier screening panels. Genetics in Medicine. 2019;21(9):1940-1947. https://doi.org/10.1038/s41436-019-0472-7
  19. R Core Team. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria; 2022. Accessed November 17, 2023. https://www.R-project.org
  20. Chetruengchai W, Shotelersuk V, Phowthongkum P. Carrier Frequencies Estimation of Pathogenic Variants of Autosomal Recessive and X-linked Recessive Mendelian Disorders using exome sequencing data in 1,642 Thais. medRxiv. 2023;2023.06.12.23291300. https://doi.org/10.1101/2023.06.12.23291300
  21. Barbitoff AY, Khmelkova DN, Pomerantseva EA, et al. Expanding the Russian allele frequency reference via cross-laboratory data integration: insights from 7,452 exome samples. medRxiv. 2022; 2021.11.02.21265801. https://doi.org/10.1101/2021.11.02.21265801
  22. Ramensky VE, Ershova AI, Zaicenoka M, et al. Targeted sequencing of 242 clinically important genes in the Russian population from the ivanovo region. Frontiers in Genetics. 2021;12:709419. https://doi.org/10.3389/fgene.2021.709419
  23. American College of Obstetricians and Gynecologists. Committee opinion no. 690: carrier screening in the age of genomic medicine. Obstetrics and Gynecology. 2017;129(3):e35-40.  https://doi.org/10.1097/AOG.0000000000001952
  24. Kirk EP, Ong R, Boggs K, et al. Gene selection for the Australian reproductive genetic carrier screening project (“Mackenzie’s Mission”). European Journal of Human Genetics. 2021;29(1):79-87.  https://doi.org/10.1038/s41431-020-0685-x
  25. Dungan JS, Aarabi M, Klugman S, et al. Response to Righetti et al. Genetics in Medicine. 2022;24(5):1162-1163. https://doi.org/10.1016/j.gim.2021.12.017
  26. Righetti S, Dive L, Archibald AD, et al. Correspondence on “Screening for autosomal recessive and X-linked conditions during pregnancy and preconception: A practice resource of the American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG)” by Gregg et al. Genetics in Medicine. 2022;24(5): 1158-1161. https://doi.org/10.1016/j.gim.2022.01.007
  27. Rips J, Almashanu S, Mandel H, et al. Primary and maternal 3-methylcrotonyl-CoA carboxylase deficiency: insights from the Israel newborn screening program. Journal of Inherited Metabolic Disease. 2016;39(2):211-217.  https://doi.org/10.1007/s10545-015-9899-4

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.