Функциональный анализ регуляторных областей генов, участвующих в противовирусном иммунном ответе тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Уварова Аксинья Николаевна

• Уварова Аксинья Николаевна
• кандидат наук
• 2024

Оглавление диссертации кандидат наук Уварова Аксинья Николаевна

ОГЛАВЛЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

1.1. Противовирусный иммунный ответ

1.2. Противовирусная роль TLR4

1.3. Роль CD55/DAF в иммунном ответе на вирусную инфекцию

1.4. Роль хемокинового рецептора CXCR6 в развитии иммунного ответа на вирусную инфекцию

1.5. Роль TIM-3 (HAVCR2) в регуляции противовирусного ответа

1.6. Однонуклеотидные полиморфизмы некодирующих регуляторных областей генома человека и механизмы их влияния на регуляцию экспрессии генов

1.7. Методы функциональной характеристики SNP

1.8. Однонуклеотидные полиморфизмы, ассоциированные с тяжелым или хроническим течением вирусных заболеваний

ГЛАВА 2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

2.1. Биоинформатические методы

2.1.1. Поиск потенциальных регуляторных элементов при помощи биоинформатических баз данных

2.1.2. Поиск сайтов связывания факторов транскрипции

2.2. Методы работы с эукариотическими клетками

2.2.1. Культивирование клеточных линий U937, Jurkat, CEM и первичной культуры CD4+ Т-лимфоцитов

2.2.2. Выделение первичной культуры CD4+ Т-лимфоцитов

2.2.3. Активация клеточных линий с помощью PMA, иономицина и ЛПС

2.2.4. Трансфекция клеток методом капиллярной электропорации

2.3. Молекулярно-биохимические и иммунологические методы

2.3.1. Создание генетических конструкций на базе вектора pGL3-basic

2.3.2. Получение компетентных клеток

2.3.3. Трансформация компетентных клеток методом теплового шока

2.3.4. Выделение и очистка плазмид

2.3.5. Измерение активности регуляторных элементов в составе генетических конструкций с помощью двойного люциферазного теста

2.3.6. Выделение тотальной РНК и синтез первой цепи комплементарной ДНК

2.3.7. Измерение относительной экспрессии генов методом ПЦР в реальном времени

2.3.8. Подавление экспрессии генов SPI1 (PU.1) и c-Myb с использованием siPHK

2.3.9. Оценка связывания ТФ c-Myb с областью вокруг rs71327024 методом ДНК "pulldown"

ГЛАВА 3. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

3.1. Анализ полиморфизма rs2564978 в промоторе CD55

3.1.1. Определение границ промоторной области, содержащей полиморфизм rs256497850 3.1.2 Активность промотора гена CD55 снижается в присутствии минорного rs2564978(T) аллеля в клеточной модели человеческих макрофагов по сравнению с

промотором, содержащим С-аллель

3.1.3. Транскрипционный фактор PU.1 (SPI1) участвует в аллель-специфическом влиянии полиморфизма rs2564978 на активность промотора CD55 в клеточной модели макрофагов

3.2. Анализ регуляторных элементов гена TLR4

3.2.1. Биоинформатический анализ регуляторных элементов гена TLR4

3.2.2. Энхансер гена TLR4 усиливает активность его промотора в моноцитах U937, однако аллельные варианты полиморфизма rs11536889 не оказывают значимого влияния на его активность

3.2.3. Энхансер гена TLR4, содержащий рисковый С-аллель rs7873784, обладает более высокой активностью в моноцитах U937, чем вариант, содержащий мажорный G-аллель

3.2.4. Фактор транскрипции PU.1 (SPI1) играет роль в аллель-специфическом влиянии полиморфизма rs7873784 на активность промотора TLR4 в моноцитах

3.3. Анализ регуляторных элементов CXCR6 в модели активированных T-хелперов

3.3.1. Биоинформатический анализ регуляторных элементов гена CXCR6. Экспериментальная характеристика потенциальных промоторных областей CXCR6 в Т-клеточной линии Jurkat

3.3.2. Экспериментальная характеристика полиморфизма rs71327024 в потенциальной

энхансерной области гена CXCR6

3.3.3. rs71327024(G) формирует сайт связывания фактора транскрипции c-Myb в клетках Jurkat, активированных PMA

3.4. Анализ регуляторных элементов гена HAVCR2, кодирующего рецептор TIM-3, в модели активированных T-хелперов

3.4.1. Выбор регуляторной области вокруг полиморфизма rs12186731

3.4.2. Альтернативные варианты полиморфизмов rs12186731, rs10515746 и rs4704853 не влияют на активность промотора гена HAVCR2 в активированных Jurkat

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ВЫВОДЫ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

БЛАГОДАРНОСТИ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ЛПС - липополисахарид

НТО - нетранслируемая область

п.н. - пар нуклеотидов (ДНК)

ТФ - транскрипционный фактор

ЭДТА - этилендиаминтетрауксусная кислота (acid)

CAGE - кэп-анализ экспрессии генов (cap analysis of gene expression)

DAF - фактор ускорения распада (decay accelerating factor)

DMSO - диметилсульфоксид (dimethyl sulfoxide)

FBS - эмбриональная телячья сыворотка (fetal bovine serum)

GWAS - полногеномные исследования ассоциаций (genome-wide association studies) HBV - гепатит В (hepatitis B virus) HCV - гепатит С (hepatitis C virus) IFN - интерферон

MPRA - массовый параллельный репортерный анализ (massively parallel reporter assay)

PBS - натрий-фосфатный буфер (phosphate buffered saline)

PMA - форбол-12-миристат-13-ацетат (phorbol 12-myristate 13-acetate)

PRR - рецептор распознавания образов патогенности (pattern recognition receptor)

QTL - локус количественного признака (quantitative trait loci)

siPHK - короткая интерферирующая РНК (small-interfering RNA)

SNP - однонуклеотидный полиморфизм (single nucleotide polymorphism)

TNF - фактор некроза опухоли (tumor necrosis factor)

TSS - сайт начала транскрипции (transcription start site)

РВМС - мононуклеарные клетки периферической крови (peripheral blood mononuclear cells)

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования

Вирусные инфекции вносят существенный вклад в снижение уровня жизни людей, часто приводя к значительным повреждениям организма или смерти (Nathanson, 2016). За прошедшее столетие неоднократно возникали вспышки респираторных вирусных заболеваний (преимущественно разновидности гриппа А и бета-коронавирусов), вызывающих гипервоспалительный синдром (Baker et al, 2022). Высокий уровень летальности от респираторных заболеваний связан во многом благодаря их быстрому распространению воздушно-капельным путем, а также из-за частого возникновения вторичных бактериальных коинфекций и суперинфекций (Sviriaeva et al, 2016). С другой стороны, особую опасность представляют собой хронические вирусные инфекции, вызываемые папилломавирусами и герпесвирусами человека, вирусами гепатитов и вируса иммунодефицита человека (ВИЧ) (Kane & Golovkina, 2010), которые могут развиваться в течение десятилетий и приводить к развитию сопутствующих заболеваний, в том числе онкологических. Известно, что разные люди обладают повышенной или, наоборот, сниженной устойчивостью к вирусным заболеваниям, определяемой генетическими факторами (Kenney et al, 2017). В связи с этим представляется актуальным изучение генетической предрасположенности к заболеваниям, а именно роли однонуклеотидных полиморфизмов (SNP), ассоциированных с тяжелым и хроническим течением вирусных заболеваний, в функционировании молекулярных механизмов противовирусной защиты. Более 90% клинически значимых SNP локализованы в некодирующих областях генома и их функциональная значимость может быть связана с изменением регуляторных характеристик областей, окружающих полиморфизм (Orozco et al, 2022; Johnston et al, 2019), причем один и тот же SNP в составе регуляторного элемента может по-разному влиять на экспрессию генов в зависимости от типов клеток и их функциональных состояний (Bryois et al, 2022). К механизмам влияния полиморфизмов на функции регуляторного элемента относятся изменения свойств промоторных и энхансерных областей, нетранслируемых областей (НТО), некодирующих РНК, а также нарушения сплайсинга (Fabo & Khavari, 2023). Одной из причин изменения регуляторных свойств SNP-содержащей области является разное сродство транскрипционного фактора (ТФ) к последовательности ДНК, содержащей альтернативные варианты аллелей. Изучение влияния SNP на экспрессию иммунологически релевантных генов в различных типах клеток и определение ТФ,

отвечающих за аллель-специфическую регуляцию транскрипции таких генов, позволит понять молекулярные механизмы индивидуальной чувствительности к заболеваниям.

Известно, что для эффективного снижения вирусной нагрузки и воспаления необходимо скоординированное взаимодействие врожденной и адаптивной иммунной системы. Исходя из этого, в представленной работе мы функционально охарактеризовали БКР в регуляторных областях генов трансмембранных белков, участвующих как во врожденном противовирусном иммунном ответе (рецептор врожденного иммунитета TLR4, ингибитор системы комплемента CD55), так и модулирующих активность Т-лимфоцитов при активации адаптивного ответа (хемокиновый рецептор CXCR6, иммунологический чекпоинт Т1М-3 (ИЛУСЯ2)).

Полученная в ходе выполнения диссертационной работы информация может быть полезна для установления молекулярных основ ассоциации выбранных с тяжестью

течения вирусных заболеваний, а также для диагностики предрасположенности к этим патологиям и расширения пула маркеров для генетического тестирования.

Цель и задачи исследования

Целью работы являлось проведение функционального анализа ряда БОТ, ассоциированных с тяжелым и хроническим течением вирусных заболеваний и расположенных в регуляторных областях генов иммунного ответа, в моделях иммунных клеток.

Были поставлены следующие задачи:

1. Функционально охарактеризовать регуляторные области генов СП55, ТЬЯ4, СХСК6, ИЛГСЯ2;

2. Проверить гипотезы о непосредственном влиянии ге71327024 (межгенная область в локусе хемокиновых рецепторов 3р21.31, включающего ген СХСЯ6), ге2564978 (промотор СБ55), ^11536889 (3'-НТО ТЬЯ4), ге12186731 (промотор ИЛГСЯ2) на активность регуляторных областей соответствующих генов;

3. Идентифицировать транскрипционные факторы, ответственные за аллель-специфическое влияние исследуемых функциональных на активность регуляторных элементов вышеупомянутых генов.

Научная новизна и практическая значимость исследования

Представленные в диссертационной работе результаты описывают аллель-специфическое влияние нескольких распространенных некодирующих областей генома, ассоциированных с тяжелой или хронической формой заболеваний, вызванных вирусами гриппа А, SARS-CoV-2, гепатитами В и С, на активность регуляторных элементов генов иммунного ответа (CXCR6, CD55, TLR4, HAVCR2) в релевантных клеточных моделях Т-лимфоцитов и моноцитов. В результате выполнения диссертационной работы впервые была получена информация об аллель-специфическом взаимодействии конкретных транскрипционных факторов с регуляторными областями исследуемых генов, и был предложен молекулярный механизм ассоциаций исследуемых с заболеваниями. Эти

данные могут оказаться полезными для определения новых механизмов повышенной чувствительности к вирусным инфекциям и разработки новых методов прогнозирования развития осложнений, а также подходов к индивидуальной корректировке терапии.

Методология и методы исследования

Определение или уточнение границ тканеспецифических регуляторных элементов исследуемых генов, содержащих SNP, было произведено с помощью биоинформатического подхода с использованием информации об эпигенетических признаках регуляторных участков генома: монометилирование H3K4me1, триметилирование H3K4me3, ацетилирование H3K27ac соответствующих гистонов, гиперчувствительность к ДНКазе I, наличие кластеров посадки транскрипционных факторов, визуализированных с помощью ресурса UCSC Genome Browser (http://genome.ucsc.edu/).

С помощью ПЦР-мутагенеза были получены последовательности выбранных регуляторных областей, содержащие альтернативные варианты аллелей SNP, которые затем были клонированы в люциферазный репортер на базе плазмиды pGL3-basic (Promega, США). В качестве контролей потенциальных энхансерных последовательностей были использованы конструкции со вставками, соответствующие по размерам длинам исследуемых последовательностей, но не несущие эпигенетических меток регуляторных областей. Полученные генетические конструкции тестировали с помощью двойного люциферазного теста в релевантных клетках.

В качестве клеточных моделей для измерения уровня активности регуляторных элементов генов TLR4 и CD55 была использована активированная клеточная линия человеческих моноцитов U937, для изучения CXCR6 и гена TIM-3 (HAVCR2) были использованы активированные клеточные линии Jurkat, CEM, а также первичная культура CD4+ T-лимфоцитов (клеточные модели Т-хелперов). Представленные клеточные линии являются релевантными моделями клеток, участвующих во врожденном и адаптивном иммунном ответе и в них присутствует экспрессия исследуемых генов (CXCR6, CD55, TLR4 и HAVCR2).

Поиск потенциальных транскрипционных факторов, аллель-специфически связывающихся с областями вокруг функциональных SNP, был проведен с помощью биоинформатического ресурса ADASTRA (https://adastra.autosome.ru/) или PERFECTOS-APE (https://opera.autosome.org/perfectosape). С целью подтверждения функциональной значимости выбранных транскрипционных факторов был проведен нокдаун генов, кодирующих эти факторы с использованием малых интерферирующих РНК (siPHK). Аллель-специфическое влияние SNP на активность регуляторных элементов (по данным генетических нокдаунов) было дополнительно подтверждено оценкой связывания этих транскрипционных факторов с соответствующим регуляторным участком в области изучаемых полиморфизмов методом иммунопреципитации ДНК "pull-down".

Основные положения, выносимые на защиту

1. Минорный T-аллель rs71327024, ассоциированный с тяжелым течением COVID-19, разрушает функциональный сайт связывания транскрипционного фактора c-Myb в энхансере в локусе 3p21.31 тем самым снижая активность промотора гена CXCR6 в клеточной модели активированных CD4+ T-лимфоцитов.

2. Транскрипционный фактор PU.1 (SPI1) в моноцитах участвует в аллель-специфическом влиянии полиморфизмов rs2564978 и rs7873784 на активность промоторов генов CD55 и TLR4, соответственно. Ассоциированный с тяжелым течением гриппа T-аллель rs2564978 нарушает связывание PU.1 в промоторной области, что приводит к снижению экспрессии ингибитора системы комплемента CD55 и может приводить к ее гиперактивации. Минорный С-аллель rs7873784 создает функциональный сайт связывания PU.1 в энхансерной области, что приводит к повышению активности промотора TLR4 и стимулирует врожденный иммунный ответ.

3. Альтернативные варианты полиморфизма rs12186731, ассоциированного с хроническим гепатитом С, а также rs10515746 и rs4704853 не влияют на активность промотора гена HA VCR2 в активированных Т-хелперах, что может быть связано с их расположением вне функционально активной области промотора гена HAVCR2.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Функциональный анализ регуляторных областей генов, участвующих в противовирусном иммунном ответе»

Апробация работы

Цели, поставленные в работе, достигнуты, основные научные результаты представительны и достоверны. Использованные методики исследования и проведенные расчеты корректны. Выводы диссертационной работы полностью обоснованы и соответствуют полученным результатам. Основные результаты диссертационной работы отражены в перечисленных ниже публикациях:

1. Uvarova A.N., Tkachenko E.A., Stasevich E.M., Bogomolova E.A., Zheremyan E.A., Kuprash D.V. and Korneev K.V. The rs2564978(T) Allele Associated with Severe Influenza A Disrupts the Binding Site for Myeloid Differentiation Factor PU.1 and Reduces CD55/DAF Gene Promoter Activity in Macrophages Molecular Biology (2024), 58, 2, 255-265; DOI: 10.1134/S002689332402016X;

2. Uvarova A.N., Stasevich E.M., Ustiugova A.S., Mitkin N.A., Zheremyan E.A., Sheetikov S.A., Zornikova K.V., Bogolyubova A.V., Rubtsov M.A., Kulakovskiy I.V., Kuprash D.V., Korneev K.V. and Schwartz A.M. rs71327024 associated with COVID-19 hospitalization reduces CXCR6 promoter activity in human CD4+ T cells via disruption of c-Myb binding. International Journal of Molecular Sciences (2023), 24, 18, 13790; DOI:10.3390/ijms241813790;

3. Уварова А.Н., Устюгова А.С., Митькин Н.А., Шварц А.М., Корнеев К.В., Купраш Д.В. Минорный T-аллель однонуклеотидного полиморфизма rs13360222 снижает активность энхансера гена HAVCR2 в клеточной модели макрофагов человека. Молекулярная биология (2022), 56, 1, 126 - 134; DOI:10.31857/S0026898422010116;

4. Korneev K.V., Sviriaeva E.N., Mitkin N.A., Gorbacheva A.M., Uvarova A.N., Ustiugova A.S., Polanovsky O.L., Kulakovskiy I.V., Afanasyeva M.A., Schwartz A.M., Kuprash D.V. Minor C allele of the SNP rs7873784 associated with rheumatoid arthritis and type-2 diabetes mellitus binds PU.1 and enhances TLR4 expression. Biochim Biophys Acta Mol Basis Dis. (2020), 1866, 3, 165626; DOI:10.1016/j .bbadis.2019.165626.

Тезисы конференций:

• Uvarova A. et al. Molecular mechanisms underlying the regulation of HAVCR2 expression in myeloid cells //FEBS OPEN BIO. - 111 RIVER ST, HOBOKEN 07030-5774, NJ USA: WILEY, 2021. - Т. 11. - С. 108-108;

• Uvarova A. et al. CXCR6 expression depends on the genetic polymorphisms in the 3p21.31 locus enhancer region in CD4+ T cells // Eur. J. Immunol. 2021. 51 (Suppl. 1): 1-448;

• Уварова и соавт. Функциональный анализ SNP, ассоциированных с тяжелым течением вирусных респираторных заболеваний и расположенных в регуляторных областях генов противовирусного иммунного ответа//Х Международная конференция молодых ученых: биоинформатиков, биотехнологов, биофизиков, вирусологов и молекулярных биологов -2023. - С. 743.

Личное участие соискателя ученой степени в получении результатов,

изложенных в диссертации

Основные результаты работы были получены автором или при ее участии. Соискатель принимала непосредственное участие в планировании и проведении экспериментов, обработке и анализе полученных результатов, подготовке публикаций, написании текста диссертации. При выполнении работы автор продемонстрировала способность самостоятельно проводить исследования, анализировать и представлять данные. Имена соавторов обозначены в тексте работы и указаны в соответствующих публикациях.

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа состоит из введения, обзора литературы, материалов и методов исследования, результатов и обсуждения, заключения, выводов и списка литературы, который включает 170 источников. Работа изложена на 88 страницах, содержит 29 рисунков.

ГЛАВА 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

1.1. Противовирусный иммунный ответ

Вирусы являются причиной большого количества заболеваний за счет инфицирования хозяйских клеток организма и использования клеточных механизмов для своей репликации и дальнейшего распространения. Заражение вирусами сопровождается активацией иммунной системы (Hope & Bradley, 2021). Противовирусный иммунный ответ обычно включает в себя раннюю активацию врожденного иммунитета (первые несколько дней после заражения), за которой следует активация адаптивного иммунитета, опосредованного в первую очередь Т- и В-лимфоцитами (Crowe, 2017).

Компоненты вирусных частиц могут взаимодействовать с рецепторами распознавания образов патогенности (PRR), которые экспрессируются клетками врожденного иммунитета (преимущественно дендритными клетками и моноцитами/макрофагами). К таким рецепторам относятся Toll-подобные рецепторы (TLR), расположенные в мембране эндосом, цитоплазматические RIG-подобные рецепторы (RLR) и ДНК-зависимый активатор регуляторных факторов интерферона (DAI). Активация рецепторов врожденного иммунитета приводит в том числе к продукции интерферонов I типа (IFN-a и Р), которые играют центральную роль противовирусном ответе (Baum & García-Sastre, 2010). Медиаторы воспаления, к которым относятся разнообразные цитокины и хемокины, активируют и привлекают другие клетки врожденного иммунитета: нейтрофилы, макрофаги и NK-клетки (натуральные киллеры), целью которых является либо непосредственное устранение инфицированных клеток, либо предотвращение распространения инфекции до тех пор, пока элиминация не будет достигнута за счет адаптивного иммунного ответа (Crowe, 2017).

Активированные антиген-презентирующие клетки мигрируют в лимфоидные органы, где происходит презентация вирусных белков Т-лимфоцитам. CD8+ Т-лимфоциты дифференцируются в цитотоксические эффекторные клетки, которые ограничивают репликацию вируса за счет продукции цитокинов и прямого уничтожения инфицированных клеток. CD4+ Т-лимфоциты приобретают фенотип цитокин-продуцирующих эффекторных клеток, таких как Т-хелперные клетки 1 (Th1), которые ингибируют репликацию вируса и поддерживают дифференцировку CD8+ Т-лимфоцитов, а также В-лимфоцитов (Hope & Bradley, 2021). Эффекторные Т-лимфоциты могут проникать в кровоток и перемещаться в очаги инфекции тканей благодаря хемотаксису (Arsentieva et al, 2019), где они опосредуют локальные противовирусные реакции.

В-клеточный ответ промотируется CD4+ Т-лимфоцитами и приводит к выработке специфических антител против вирусов. Антитела нейтрализуют вирусы, предотвращая их проникновение в клетки, а также способствуют фагоцитозу инфицированных клеток и активируют систему комплемента. Система комплемента состоит из каскада протеолитических взаимодействий, которые приводят к непосредственному уничтожению патогена или инфицированной клетки, а также к дополнительному рекрутированию провоспалительных иммунных клеток (Santos et al, 2021). Существуют механизмы, защищающие клетки организма от гиперактивации иммунной системы. К ним относятся ингибиторные рецепторы, так называемые иммунологические контрольные точки (immunological checkpoint), такие как PD-1, CTLA-4, TIM-3 и др (He & Xu, 2020; Nan et al, 2016). Аналогично, за ингибирование патологической активации системы комплемента отвечают специализированные молекулы, например CD55 и CD59 (Ruiz-Argüelles & Llórente, 2007).

Таким образом, скоординированное взаимодействие врожденной и адаптивной иммунной системы приводит к снижению вирусной нагрузки и воспаления. В представленной работе мы сфокусировались на исследовании регуляторных областей генов трансмембранных белков, участвующих как во врожденном противовирусном иммунном ответе (рецептор врожденного иммунитета TLR4, ингибитор системы комплемента CD55), так и модулирующих активность T-лимфоцитов при активации адаптивного ответа (хемокиновый рецептор CXCR6, иммунологический чекпоинт TIM-3).

1.2. Противовирусная роль TLR4

TLR4 является рецептором, распознающим образы патогенности (PRR), важен для активации врожденного иммунитета, поскольку распознает разнообразные патоген-ассоциированные молекулярные паттерны (PAMP) бактерий, вирусов и других патогенов (De Kleijn & Pasterkamp, 2003; Kawai & Akira, 2010). Кроме того, при вирусной инфекции TLR4 может активироваться молекулярными паттернами, связанными с повреждением (эндогенные "образы опасности", DAMP) (Bolourani et al, 2021). TLR4 преимущественно экспрессируется на миелоидных клетках, таких как гранулоциты, моноциты и макрофаги (Zarember & Godowski, 2002). TLR4 важен для индукции иммунного ответа против бактериальных, грибковых и вирусных инфекций (Mukherjee et al, 2016). В целом, TLR4 играет важную роль в инициировании воспалительных реакций, и его чрезмерная стимуляция может приводить к патологическому гипервоспалению. Было показано, что нарушение регуляции передачи сигналов TLR4 играет роль в инициации и/или прогрессировании различных аутоиммунных и

опухолевых заболеваний, а также атеросклероза, гипертонии и др. (Aboudounya & Heads, 2021).

Ген TLR4 располагается на 9 хромосоме, имеет 4 транскрипта, из них 3 белок-кодирующих, по данным Ensembl (Cunningham et al, 2022). Продукт гена TLR4 представляет собой трансмембранный белок с подковообразным внеклеточным доменом, который содержит множество богатых лейцином повторов, а его цитоплазматическая часть содержит внутриклеточный домен TIR (Toll/interleukin-1 receptor/resistance protein) (Kawasaki & Kawai, 2014).

В классическом варианте, TLR4 активируется ЛПС (липополисахаридом) - компонентом клеточной стенки грамотрицательных бактерий, причем в этом процессе участвует вспомогательные белки MD-2, CD14 и LBP (LPS-binding protein) (Zanoni et al, 2011). Канонический, Му088-зависимый путь передачи сигнала активирует провоспалительные цитокины, такие как фактор некроза опухоли (TNF), IL-la, IL-ip, IL-6 и IL-12 (Kawai & Akira, 2007; Halajian et al, 2022). В этом случае, взаимодействие лиганда с TLR4 индуцирует димеризацию рецептора и связывание доменов TIR с адаптерным белком MyD88 (миелоидный фактор дифференцировки 88). MyD88, в свою очередь, с помощью доменов смерти (DD) рекрутирует и активирует серин-треониновые киназы IRAK4 и IRAKI с последующим запуском активационного каскада (включающим в себя белки TRAF6, TAB2, TAB3 и TAK1), что в итоге приводит к активации киназного комплекса IKK, который фосфорилирует и разрушает ингибиторную молекулу IkB. Это обеспечивает ядерную транслокацию транскрипционного фактора NF-kB, который и индуцирует транскрипцию провоспалительных цитокинов и других медиаторов воспаления (Aboudounya & Heads, 2021) (Рис.1). Также существует альтернативный, MyD88-независимый путь передачи сигнала, который инициируется с эндосомальных TLR4 (Kagan et al, 2008). В этом случае TLR4 передает сигнал через адаптерные белки TRIF и TRAM, взаимодействующие с TRAF3, что приводит к привлечению киназ TBK1 и IKKs, опосредующих фосфорилирование регуляторного фактора транскрипции интерферона 3 (IRF3) (Akira & Takeda, 2004) (Kawai et al, 2001). Активация IRF3 приводит к экспрессии интерферонов I типа (IFN-a и в) -противовирусных цитокинов, обеспечивающих первую линию защиты от вирусных инфекций, предупреждая другие клетки о вирусной инфекции и снижая синтез белка внутри клеток (Aboudounya & Heads, 2021).

Рис. 1. Классический и альтернативные пути передачи сигнала от TLR4. Подробное описание в тексте (по Aboudounya and Heads, 2021 с изменениями).

При различных типах вирусных инфекций индукция врожденного иммунного ответа с помощью TLR4 может отличаться. В случае респираторно-синцитиального вируса (RSV), вируса Эбола (EBOV), вируса денге (рЕ№У-№1), коронавируса SARS-CoV-2, а также некоторых других, активация TLR4 происходит за счет связывания с вирусными белками, которые представляют собой ассоциированные с мембраной гликопротеины,

экспонированные на поверхности вирусных частиц (Aboudounya & Heads, 2021). В случае вируса гриппа А активация TLR4 происходит, вероятно, преимущественно за счет связывания DAMP из поврежденных вирусом клеток (Olejnik et al, 2018).

Врожденный иммунитет играет важную роль в контроле гепатитов В и C, причем при заражении гепатитом В (HBV) роль врожденного иммунитета часто упускается из виду, поскольку HBV обычно диагностируется через несколько недель после начала инфекции, когда вирус уже избежал раннего иммунного ответа. Активация TLR4 при HBV происходит с помощью связывания HBsAg (поверхностный антиген вируса гепатита B) с корецептором CD14 (Faure-Dupuy et al, 2017). При этом, во время заражения и экспансии HBV не активирует экспрессию интерферонов I типа или IFN-стимулированных генов (ISG) - то есть является "скрытым вирусом" на ранней стадии инфекции. Причинами такого эффекта может быть, в том числе, ингибирующие действие полимеразы вируса на активацию IRF3 и передачу сигналов IFN (Zhang & Lu, 2015). Таким образом, инфекция HBV сильно отличается от инфекции гепатитом С (HCV), поскольку HCV на ранней стадии вызывает сильный интерфероновый ответ (IFN-a).

1.3. Роль CD55/DAF в иммунном ответе на вирусную инфекцию

Мембранный белок CD55, также известный как DAF (decay accelerating factor, фактор ускорения распада) является ингибитором системы комплемента, широко представлен в крови, строме, эпителии и эндотелии (Dho et al, 2018). Ген CD55 располагается в 1 хромосоме и имеет 23 транскрипта, из них 10 белок-кодирующих по данным Ensembl. Согласно базе данных промоторов человека FANTOM5 (сборка генома hg38), основной старт транскрипции располагается в 5'-нетранслируемой области (НТО) перед 1 экзоном, общим для всех белок-кодирующих сплайс-вариантов (Forrest et al, 2014). Продукт гена CD55 обнаруживается в растворимой форме или в форме, содержащей С-концевой гликозилфосфатидилинозитольный якорь (Vainer et al, 2013). CD55 ингибирует раннюю активацию комплемента с помощью ускорения деградации конвертазы С3 - основной молекулы, регулирующей каскад комплемента, препятствуя сборке С3-конвертазы (C3bBb) за счет диссоциации Bb от мембран-связанного C3b, а также ускоряет диссоциацию C4bC2a комплекса (Noris & Remuzzi, 2013). Помимо комплемент-зависимого пути, CD55 на поверхности Т-лимфоцитов может регулировать их эффекторную функцию посредством взаимодействия со своим лигандом CD97, причем есть данные как об активирующем, так и ингибирующем влиянии такого взаимодействия на Т-клетки (Abbott et al, 2007; Capasso et al, 2006). CD55 на поверхности

эффекторных NK-клеток может способствовать подавлению их активности (Finberg et al, 1992).

Система комплемента состоит из каскада протеолитических взаимодействий, которые приводят к непосредственному уничтожению патогена или инфицированной клетки, или к рекрутированию провоспалительных иммунных клеток. Из-за сложных взаимодействий компонентов системы комплемента с ее регуляторами, вирионами и эффекторными клетками при вирусных заболеваниях, тяжесть заболевания и смертность может быть связана как с отсутствием, так и с избыточной активацией комплемента (Santos et al, 2021). Существуют специфические механизмы, выработанные вирусами для уклонения от системы комплемента. Так, некоторые герпесвирусы и поксвирусы кодируют белки, которые имеют структурную и функциональную гомологию с хозяйскими регуляторами активации комплемента. Такие вирусы как астровирус человека типа 1 или вирус гриппа А кодируют белки связывающие или ингибирующие компоненты комплемента (Stoermer & Morrison, 2011). В случае вируса гриппа матричный белок M1 блокирует взаимодействие между IgG и C1q, тем самым ингибируя классический путь активации комплемента (Zhang et al, 2009b). При этом, во многих респираторных инфекциях, в том числе SARS-CoV-2 наблюдается гиперактивация системы комплемента у пациентов с тяжелым и критическим течением болезни (Bosmann, 2021). Аналогично, было показано, что ингибирование активации системы комплемента облегчает острое повреждение легких при гриппе (Song et al, 2018; Sun et al, 2013). Механизм участия CD55 в патогенезе гриппа А предполагает, что при заражении клетки начинают продуцировать вирусные белки, в частности гемагглютинин (HA) и нейраминидазу (NA). NA представляет собой сильную сиалидазу, расщипляющую сиаловую кислоту в составе CD55, что приводит к потере/изменению его функций. Таким образом нарушается ингибирование конвертазы C3 и происходит гиперактивация системы комплемента. Более того, присутствие HA на клеточной мембране и распознавание десиалилированных поверхностных белков с помощью рецепторов распознавания образов дополнительно может вызвать усиленный иммунный ответ. Следовательно, избыточное привлечение врожденных иммунных клеток и воспаление будет способствовать повреждению тканей и, в конечном итоге, иммунопатологии, ухудшая исход заболевания (Santos et al, 2021) (Рис.2).

Рис. 2. Предположительная модель участия CD55 в иммунопатологии при инфекции гриппом А.

Вирусные белки гемагглютинин (HA) и нейраминидаза (NA). Черные стрелки указывают на подтвержденные события, тогда как серые стрелки указывают на предположительные события, требующие дальнейшей проверки. Красные стрелки указывают на события, которые ухудшают исход заболевания. Подробное описание в тексте (по Santos et al, 2021 с изменениями).

1.4. Роль хемокинового рецептора CXCR6 в развитии иммунного ответа на вирусную инфекцию

Рецептор хемокинов CXCR6 (C-X-C chemokine receptor type 6), также известный как BONZO или STRL33, относится к семейству хемокиновых CXC рецепторов. CXCR6 экспрессируется на различных типах лимфоцитов, таких как NK-клетки, NKT-клетки, наивные CD8+ T-клетки, активированные CD4+ и CD8+ T-клетки, а также на у5Т-клетках (Korbecki et al, 2021). Ген CXCR6 располагается на 3 хромосоме в локусе хемокиновых рецепторов 3p21.31 (Kasela et al, 2021), по данным Ensembl имеет 4 белок-кодирующих транскрипта.

Единственным лигандом CXCR6 является CXCL16, который может существовать как в трансмембранной, так и в растворимой форме. Мембраносвязанная форма CXCL16 (mCXCL16) действует как молекула адгезии, способствуя межклеточному взаимодействию за счет непосредственного связывания с CXCR6, тогда как протеолитически расщепленная растворимая форма (sCXCL16) действует как хемоаттрактант. CXCL16 продуцируется эпителиальными и эндотелиальными клетками, а также иммунными клетками, например дендритными клетками (Mabrouk et al, 2022). При связывании sCXCL16 с рецептором

увеличивается концентрация внутриклеточного Ca2+, активируются пути Akt/mTOR и ERK/MAPK, и нижестоящие эффекторные молекулы, например, фактор транскрипции NF-kB, что приводит к повышенной секреции цитокинов, таких как фактор некроза опухоли (TNF), интерферон-у (IFN-y) (Korbecki et al, 2021) (Рис.3).

Рис. 3. Путь передачи сигнала от CXCR6. sCXCL16, растворимая форма СХ^16; РЯР, перфорин; Gzm, гранзим. Подробное описание в тексте (по Ы е1 а1, 2021 с изменениями).

Кроме того, что CXCR6 может быть вовлечен в прогрессирование опухолей (Korbecki et al, 2021), он также способствует миграции иммунных клеток в нелимфоидные органы при хронических воспалительных (Wehr et al, 2013; Butcher et al, 2016) и острых респираторных заболеваниях (Lee et al, 2011). CXCR6 изначально был описан как корецептор вируса

иммунодефицита человека (ВИЧ) (Alkhatib et al, 1997), также известна его роль в патогенезе гриппа и гепатита С (Ashhurst et al, 2019; Wehr et al, 2013).

Сигнальная ось CXCR6/CXCL16 играет важную роль в тяжелом течении COVID-19 (Payne et al, 2021). COVID-19 характеризуется сниженным количеством CD8+ и CD4+ Т-клеток в крови и легочной ткани (Li et al, 2020; Odak et al, 2020), а тяжесть заболевания напрямую связана со степенью лимфоцитопении (Mathew et al, 2020). Кроме того, у пациентов с тяжелой формой COVID-19 легочные макрофаги продуцируют меньше CXCL16 по сравнению с пациентами с умеренным заболеванием (Liao et al, 2020).

1.5. Роль TIM-3 (HAVCR2) в регуляции противовирусного ответа

Ген HAVCR2 (hepatitis A virus cell receptor 2 gene) кодирует TIM-3 - трансмембранный иммунорегуляторный белок из семейства TIM, изначально охарактеризованный как маркер T-лимфоцитов, продуцирующих IFNy, и являющийся иммунологической контрольной точкой (или иммунологическим чекпоинтом, immunological checkpoint) (Wolf et al, 2019). TIM3 играет ключевую роль в ингибировании Th1 иммунного ответа и продукции провоспалительных цитокинов, таких как TNF и IFNy (Zhu et al, 2005). TIM-3 представлен на Т-лимфоцитах, а также на клетках врожденного иммунитета, таких как макрофаги, дендритные клетки, естественные киллерные (NK) клетки и натуральные Т-киллеры (NKT) (Das et al, 2017). Ген HAVCR2 располагается на обратной цепи на 5 хромосоме, имеет 12 транскриптов, из них 9 белок-кодирующих (Ensembl).

К настоящему времени идентифицировано четыре лиганда TIM-3: галектин-9, фосфатидилсерин (PtdSer), белок группы высокой подвижности B1 (HMGB1) и CEACAM-1. В отсутствие лиганда цитоплазматическая часть TIM-3 связана с HLA-B-ассоциированным транскриптом 3 (Bat-3) и с каталитически активной формой лимфоцит-специфической тирозинкиназы Lck. Lck фосфорилирует субъединицу CD3Z комплекса Т-клеточного рецептора (TCR), после чего следует последующее рекрутирование протеинкиназы, ассоциированной с Z-цепью (ZAP70), что в итоге способствует пролиферации и выживанию Т-клеток. При связывании лиганда с TIM-3, Bat-3 отделяется от цитоплазматической части рецептора, что приводит к рекрутированию тирозинфосфатаз (CD45 и CD148) и к дефосфорилированию (инактивации) Lck и последующему подавлению пролиферации и выживаемости Т-клеток (Zhao et al, 2021b) (Рис.4).

Рис. 4. Путь передачи сигнала от TIM-3. Bat-3, HLA-B-ассоциированный транскрипт 3; Ceacaml, carcinoembyronic antigen-related cell adhesion molecule-1; Gal-9, галектин-9; Hmgbl, белок группы высокой подвижности B1; PtdSer, фосфатидилсерин. Подробное описание в тексте (по Acharya et al, 2020 с изменениями).

T-клеточный TIM-3 активно исследуют в качестве мишени при иммунотерапии онкологических заболеваний, также известна его роль при хронических вирусных инфекциях. У пациентов с хроническими инфекциями гепатитами С и В повышена экспрессия TIM-3 на CD4+ и CD8+ Т-лимфоцитах (Zhao et al, 2021b; Golden-Mason et al, 2009). Лиганд TIM-3 -галектин-9 - широко экспрессируется антиген-презентирующими клетками печени (клетки Купфера, дендритные клетки) и его взаимодействие с TIM-3 ассоциировано с неблагоприятным прогнозом развития гепатоцеллюлярной карциномы на фоне инфицирования HBV (Li et al, 2012). Блокирование передачи сигналов от TIM-3 может усиливать продукцию цитокинов T-лимфоцитами и их пролиферацию (Golden-Mason et al, 2009; Wu et al, 2011). Кроме того, повышенная экспрессия TIM-3 положительно коррелирует с истощенным фенотипом Т-клеток у пациентов, инфицированных вирусом иммунодефицита человека, причем уровень экспрессии TIM-3 коррелирует с менее эффективными противовирусными ответами (Vali et al, 2010).

Вышеописанные разнообразные функции трансмембранных белков ТЬЯ4, СБ55, CXCR6 и Т1М-3 в противовирусном иммунном ответе подчеркивает важность изучения

регуляции экспрессии этих молекул. Данные белки выполняют разные функциональные роли - рецептор TLR4 и ингибитор системы комплемента CD55 участвуют во врожденном противовирусном иммунном ответе, при этом хемокиновый рецептор CXCR6 и иммунологический чекпоинт Т1М-3 модулируют активность ^лимфоцитов при адаптивном иммунном ответе. Однако, как было упомянуто ранее, именно скоординированное взаимодействие врожденной и адаптивной иммунной системы приводит к снижению вирусной нагрузки и воспаления. Схематичное обобщение функций исследуемых молекул в контексте релевантых иммунных клеток приведено на Рисунке 5.

Рис.5. Участие TLR4, CD55, CXCR6 и TIM-3 в противовирусном иммунном ответе. Розовым обозначена инфицированная хозяйская клетка (изображение сделано с помощью BioRender.com).

В ходе функционального анализа регуляторных областей генов TLR4, CD55, CXCR6 и HA VCR2 мы анализировали ряд SNP, ассоциированных с тяжелым или хроническим течением вирусных заболеваний и расположенных внутри этих регуляторных областей. Известно, что более 95% клинически значимых SNP локализованы в некодирующих областях генома (Orozco et al, 2022) и их функциональная значимость может быть связана с изменением регуляторных характеристик областей, окружающих полиморфизм (Johnston et al, 2019). Существуют разнообразные механизмы влияния SNP на активность регуляторного элемента,

а также методы изучения такого влияния, о чем подробно написано в следующих разделах обзора литературы. Разделы 1.6 и 1.7 включают в себя текст и иллюстрации из обзора Уварова и соавт., 2024 (в печати).

1.6. Однонуклеотидные полиморфизмы некодирующих регуляторных областей генома человека и механизмы их влияния на регуляцию экспрессии генов

Несмотря на то, что геномы людей на 99,9% идентичны, именно оставшиеся 0,1% генетических вариаций лежат в основе фенотипических различий, в том числе, восприимчивости к болезням (Ahmed et al, 2020). Наиболее распространенным генетическим вариантом является SNP - вариация (аллель) последовательности ДНК размером в один нуклеотид у представителей одного вида, встречающийся в популяции с частотой не менее 1% (Wright, 2001). SNP встречаются в геноме каждые 200-300 п.н., располагаются как в кодирующих частях генома, так и в регуляторных (промоторы, энхансеры, интроны и нетранслируемые области) (Salisbury et al, 2003; Fabo & Khavari, 2023). К таким регуляторным областям эукариотического генома можно отнести промоторы, энхансеры 5'- и 3'-нетранслируемые области (НТО) белок-кодирующих генов, области генов некодирующих РНК (нкРНК) и регуляторные элементы сплайсинга (Fabo & Khavari, 2023; Grodeckâ et al, 2017).

Будучи наиболее часто встречающимся классом генетических вариантов, SNP являются основным генетическим маркером при картировании локусов количественных признаков (QTL, Quantitative Trait Loci, локус количественного признака), которые можно условно разделить на те, которые регулируют экспрессию генов непосредственно на уровне транскрипции и хроматина, что отражается на уровне мРНК (eQTL - expression QTL), и те, которые влияют на посттранскрипционные процессы (sQTL - splicing QTL, pQTL - protein QTL) (Lappalainen & MacArthur, 2021). Механизмом функционального влияния полиморфизмов на геномном уровне может быть нарушение функционирования регуляторных элементов вследствие изменения последовательности сайтов взаимодействия ТФ с ДНК (Tseng et al, 2021). На посттранскрипционном уровне некодирующие полиморфизмы могут влиять на активность 5' - и 3'-НТО мРНК, которые играют важную роль в регуляции трансляции и стабильности мРНК (Pan et al, 2021; Cui et al, 2022). Также, SNP в последовательности незрелой микроРНК могут влиять на эффективность ее созревания и изменять эффективность связывания с мРНК (Hrdlickova et al, 2014; Rykova et al, 2022), а аллельные варианты в составе днРНК (длинных некодирующих РНК) с разной эффективностью модулировать концентрацию комплементарных микроРНК (Feng et al, 2020).

Значительное количество функциональных генетических вариантов, классифицируемых как sQTL, располагаются в регуляторных элементах сплайсинга, непосредственно изменяя последовательность сайтов сплайсинга или модифицируя сайты связывания РНК-связывающих белков (Garrido-Martín et al, 2021). Основные механизмы влияния некодирующих полиморфизмов на регуляцию экспрессии генов представлены на Рисунке 6.

Рис. 6. Основные механизмы влияния некодирующих полиморфизмов на регуляцию экспрессии генов (из Уварова и соавт., 2024, в печати).

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Уварова Аксинья Николаевна, 2024 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Abbott R. J. M. et al. Structural and functional characterization of a novel T cell receptor co-regulatory protein complex, CD97-CD55 //Journal of Biological Chemistry. - 2007. - Т. 282.

- №. 30. - С. 22023-22032.

2. Aboudounya M. M., Heads R. J. COVID-19 and toll-like receptor 4 (TLR4): SARS-CoV-2 may bind and activate TLR4 to increase ACE2 expression, facilitating entry and causing hyperinflammation //Mediators of inflammation. - 2021. - Т. 2021. - С. 1-18.

3. Abramov S. et al. Landscape of allele-specific transcription factor binding in the human genome //Nature communications. - 2021. - Т. 12. - №. 1. - С. 2751.

4. Ahmed Z. et al. Human gene and disease associations for clinical-genomics and precision medicine research //Clinical and translational medicine. - 2020. - Т. 10. - №. 1. - С. 297318.

5. Akira S., Takeda K. Toll-like receptor signalling //Nature reviews immunology. - 2004. - Т. 4. - №. 7. - С. 499-511.

6. Alkhatib G. et al. A new SIV co-receptor, STRL33 //Nature. - 1997. - Т. 388. - №. 6639. -С. 238-238.

7. Anzalone A. V. et al. Search-and-replace genome editing without double-strand breaks or donor DNA //Nature. - 2019. - Т. 576. - №. 7785. - С. 149-157.

8. Arnold C. D. et al. Genome-wide quantitative enhancer activity maps identified by STARR-seq //Science. - 2013. - Т. 339. - №. 6123. - С. 1074-1077.

9. Арсентьева Н. А. и др. Роль хемокинового рецептора CXCR3 и его лигандов при некоторых иммунопатологических состояниях //Медицинская иммунология. - 2019. -Т. 21. - №. 4. - С. 617-632.

10. Ashhurst A. S. et al. CXCR6-deficiency improves the control of pulmonary mycobacterium tuberculosis and influenza infection independent of T-lymphocyte recruitment to the lungs //Frontiers in immunology. - 2019. - Т. 10. - С. 339.

11. Baker R. E. et al. Infectious disease in an era of global change //Nature Reviews Microbiology.

- 2022. - Т. 20. - №. 4. - С. 193-205.

12. Banerji J., Rusconi S., Schaffner W. Expression of a ß-globin gene is enhanced by remote SV40 DNA sequences //Cell. - 1981. - Т. 27. - №. 2. - С. 299-308.

13. Baum A., García-Sastre A. Induction of type I interferon by RNA viruses: cellular receptors and their substrates //Amino acids. - 2010. - Т. 38. - С. 1283-1299.

14. Bolourani S., Brenner M., Wang P. The interplay of DAMPs, TLR4, and proinflammatory cytokines in pulmonary fibrosis //Journal of Molecular Medicine. - 2021. - T. 99. - №. 10. -C. 1373-1384.

15. Bosmann M. Complement control for COVID-19 //Science immunology. - 2021. - T. 6. - №. 59. - C. eabj1014.

16. Boytsov A. et al. ANANASTRA: annotation and enrichment analysis of allele-specific transcription factor binding at SNPs //Nucleic Acids Research. - 2022. - T. 50. - №. W1. -C. W51-W56.

17. Bryois J. et al. Cell-type-specific cis-eQTLs in eight human brain cell types identify novel risk genes for psychiatric and neurological disorders //Nature neuroscience. - 2022. - T. 25. - №. 8. - C. 1104-1112.

18. Butcher M. J. et al. CXCR6 regulates the recruitment of pro-inflammatory IL-17A-producing T cells into atherosclerotic aortas //International immunology. - 2016. - T. 28. - №. 5. - C. 255-261.

19. Butkovic A., Elena S. F. Genome-wide association studies of viral infections—A short guide to a successful experimental and statistical analysis //Frontiers in Systems Biology. - 2022. -T. 2. - C. 1005758.

20. Cao B. et al. Genetic variations and haplotypes in TIM-3 gene and the risk of gastric cancer //Cancer immunology, immunotherapy. - 2010. - T. 59. - C. 1851-1857.

21. Capasso M. et al. Costimulation via CD55 on human CD4+ T cells mediated by CD97 //The Journal of Immunology. - 2006. - T. 177. - №. 2. - C. 1070-1077.

22. Capurso D., Tang Z., Ruan Y. Methods for comparative ChIA-PET and Hi-C data analysis //Methods. - 2020. - T. 170. - C. 69-74.

23. Castro-Mondragon J. A. et al. JASPAR 2022: the 9th release of the open-access database of transcription factor binding profiles //Nucleic acids research. - 2022. - T. 50. - №. D1. - C. D165-D173.

24. Chae S. C. et al. The polymorphisms of Th1 cell surface gene Tim-3 are associated in a Korean population with rheumatoid arthritis //Immunology letters. - 2004. - T. 95. - №. 1. - C. 9195.

25. Chatzopoulou F. et al. Identification of complement-related host genetic risk factors associated with influenza A (H1N1) pdm09 outcome: challenges ahead //Medical Microbiology and Immunology. - 2019. - T. 208. - C. 631-640.

26. Chen C. et al. DeepGRN: prediction of transcription factor binding site across cell-types using attention-based deep neural networks //BMC bioinformatics. - 2021. - T. 22. - №. 1. - C. 118.

27. Chen P. J., Liu D. R. Prime editing for precise and highly versatile genome manipulation //Nature Reviews Genetics. - 2023. - T. 24. - №. 3. - C. 161-177.

28. Ciciro Y., Sala A. MYB oncoproteins: emerging players and potential therapeutic targets in human cancer //Oncogenesis. - 2021. - T. 10. - №. 2. - C. 19.

29. Cooper T. A. Use of minigene systems to dissect alternative splicing elements //Methods. -2005. - T. 37. - №. 4. - C. 331-340.

30. COVID-19 Host Genetics Initiative. Mapping the human genetic architecture of COVID-19 //Nature. - 2021. - T. 600. - №. 7889. - C. 472-477.

31. Crowe Jr J. E. Host defense mechanisms against viruses //Fetal and Neonatal Physiology. -Elsevier, 2017. - C. 1175-1197. e7.

32. Cui Y. et al. 3' aQTL-atlas: an atlas of 3' UTR alternative polyadenylation quantitative trait loci across human normal tissues //Nucleic acids research. - 2022. - T. 50. - №. D1. - C. D39-D45.

33. Cunningham F. et al. Ensembl 2022 //Nucleic acids research. - 2022. - T. 50. - №. D1. - C. D988-D995.

34. Das M., Zhu C., Kuchroo V. K. Tim-3 and its role in regulating anti-tumor immunity //Immunological reviews. - 2017. - T. 276. - №. 1. - C. 97-111.

35. de Kleijn D., Pasterkamp G. Toll-like receptors in cardiovascular diseases //Cardiovascular research. - 2003. - T. 60. - №. 1. - C. 58-67.

36. Dho S. H., Lim J. C., Kim L. K. Beyond the role of CD55 as a complement component //Immune network. - 2018. - T. 18. - №. 1.

37. ENCODE Project Consortium et al. An integrated encyclopedia of DNA elements in the human genome //Nature. - 2012. - T. 489. - №. 7414. - C. 57.

38. Ernst J., Kellis M. ChromHMM: automating chromatin-state discovery and characterization //Nature methods. - 2012. - T. 9. - №. 3. - C. 215-216.

39. Ernst J. et al. Genome-scale high-resolution mapping of activating and repressive nucleotides in regulatory regions //Nature biotechnology. - 2016. - T. 34. - №. 11. - C. 1180-1190.

40. Fabo T., Khavari P. Functional characterization of human genomic variation linked to polygenic diseases //Trends in Genetics. - 2023.

41. Faure-Dupuy S., Lucifora J., Durantel D. Interplay between the hepatitis B virus and innate immunity: from an understanding to the development of therapeutic concepts //Viruses. -2017. - T. 9. - №. 5. - C. 95.

42. Feng T. et al. A SNP-mediated lncRNA (LOC146880) and microRNA (miR-539-5p) interaction and its potential impact on the NSCLC risk //Journal of Experimental & Clinical Cancer Research. - 2020. - T. 39. - C. 1-12.

43. Ferraz R. A. C. et al. DNA-protein interaction studies: a historical and comparative analysis //Plant Methods. - 2021. - T. 17. - №. 1. - C. 1-21.

44. Finberg R. W., White W., Nicholson-Weller A. Decay-accelerating factor expression on either effector or target cells inhibits cytotoxicity by human natural killer cells //Journal of immunology (Baltimore, Md.: 1950). - 1992. - T. 149. - №. 6. - C. 2055-2060.

45. Fisher R. C., Scott E. W. Role of PU. 1 in hematopoiesis //Stem cells. - 1998. - T. 16. - №. 1. - C. 25-37.

46. Flynn E. D., Lappalainen T. Functional characterization of genetic variant effects on expression //Annual Review of Biomedical Data Science. - 2022. - T. 5. - C. 119-139.

47. Forrest A.R.R. et al. A promoter-level mammalian expression atlas //Nature. - 2014. - T. 507. - №. 7493. - C. 462-470.

48. Fricke-Galindo I., Falfán-Valencia R. Genetics insight for COVID-19 susceptibility and severity: a review //Frontiers in immunology. - 2021. - T. 12. - C. 622176.

49. Garrido-Martín D. et al. Identification and analysis of splicing quantitative trait loci across multiple tissues in the human genome //Nature communications. - 2021. - T. 12. - №. 1. - C. 727.

50. Gaudelli N. M. et al. Programmable base editing of A* T to G* C in genomic DNA without DNA cleavage //Nature. - 2017. - T. 551. - №. 7681. - C. 464-471.

51. Golden-Mason L. et al. Negative immune regulator Tim-3 is overexpressed on T cells in hepatitis C virus infection and its blockade rescues dysfunctional CD4+ and CD8+ T cells //Journal of virology. - 2009. - T. 83. - №. 18. - C. 9122-9130.

52. Gorbacheva A. M. et al. The risk G allele of the single-nucleotide polymorphism rs928413 creates a CREB1-binding site that activates IL33 promoter in lung epithelial cells //International Journal of Molecular Sciences. - 2018. - T. 19. - №. 10. - C. 2911.

53. Gordon M. G. et al. lentiMPRA and MPRAflow for high-throughput functional characterization of gene regulatory elements //Nature protocols. - 2020. - T. 15. - №. 8. - C. 2387-2412.

54. GTEx Consortium. The GTEx Consortium atlas of genetic regulatory effects across human tissues //Science. - 2020. - T. 369. - №. 6509. - C. 1318-1330.

55. Grodecka L., Buratti E., Freiberger T. Mutations of pre-mRNA splicing regulatory elements: are predictions moving forward to clinical diagnostics? //International journal of molecular sciences. - 2017. - T. 18. - №. 8. - C. 1668.

56. Guo X. et al. Association of TLR-4 regulatory variants (rs41426344 and rs7873784) with rheumatoid arthritis in a Chinese population //European Journal of Inflammation. - 2016. -T. 14. - №. 2. - C. 118-123.

57. Halajian E. A. et al. Activation of TLR4 by viral glycoproteins: A double-edged sword? //Frontiers in Microbiology. - 2022. - T. 13. - C. 1007081.

58. He X., Xu C. Immune checkpoint signaling and cancer immunotherapy //Cell research. -2020. - T. 30. - №. 8. - C. 660-669.

59. Hope J. L., Bradley L. M. Lessons in antiviral immunity //Science. - 2021. - T. 371. - №. 6528. - C. 464-465.

60. Hrdlickova B. et al. Genetic variation in the non-coding genome: Involvement of micro-RNAs and long non-coding RNAs in disease //Biochimica et Biophysica Acta (BBA)-Molecular Basis of Disease. - 2014. - T. 1842. - №. 10. - C. 1910-1922.

61. Huang L. et al. A systematic evaluation of Hi-C data enhancement methods for enhancing PLAC-seq and HiChIP data //Briefings in Bioinformatics. - 2022. - T. 23. - №. 3. - C. bbac145.

62. Johnston A. D. et al. Functional genetic variants can mediate their regulatory effects through alteration of transcription factor binding //Nature communications. - 2019. - T. 10. - №. 1. -C. 3472.

63. Jindal G. A. et al. Single-nucleotide variants within heart enhancers increase binding affinity and disrupt heart development //Developmental Cell. - 2023. - T. 58. - №. 21. - C. 22062216. e5.

64. Jolma A. et al. Multiplexed massively parallel SELEX for characterization of human transcription factor binding specificities //Genome research. - 2010. - T. 20. - №. 6. - C. 861873.

65. Kagan J. C. et al. TRAM couples endocytosis of Toll-like receptor 4 to the induction of interferon-ß //Nature immunology. - 2008. - T. 9. - №. 4. - C. 361-368.

66. Kane M., Golovkina T. Common threads in persistent viral infections //Journal of virology. -2010. - T. 84. - №. 9. - C. 4116-4123.

67. Kasela S. et al. Integrative approach identifies SLC6A20 and CXCR6 as putative causal genes for the COVID-19 GWAS signal in the 3p21. 31 locus //Genome biology. - 2021. - T. 22. -C. 1-10.

68. Kawai T., Akira S. Signaling to NF-kB by Toll-like receptors //Trends in molecular medicine.

- 2007. - T. 13. - №. 11. - C. 460-469.

69. Kawai T., Akira S. The role of pattern-recognition receptors in innate immunity: update on Toll-like receptors //Nature immunology. - 2010. - T. 11. - №. 5. - C. 373-384.

70. Kawai T. et al. Lipopolysaccharide stimulates the MyD88-independent pathway and results in activation of IFN-regulatory factor 3 and the expression of a subset of lipopolysaccharide-inducible genes //The Journal of Immunology. - 2001. - T. 167. - №. 10. - C. 5887-5894.

71. Kawasaki T., Kawai T. Toll-like receptor signaling pathways //Frontiers in immunology. -2014. - T. 5. - C. 461.

72. Kenney A. D. et al. Human genetic determinants of viral diseases //Annual review of genetics.

- 2017. - T. 51. - C. 241-263.

73. Khalil A. M. The genome editing revolution //Journal of genetic engineering and biotechnology. - 2020. - T. 18. - №. 1. - C. 1-16.

74. Komor A. C. et al. Programmable editing of a target base in genomic DNA without double-stranded DNA cleavage //Nature. - 2016. - T. 533. - №. 7603. - C. 420-424.

75. Korbecki J. et al. The role of CXCL16 in the pathogenesis of cancer and other diseases //International journal of molecular sciences. - 2021. - T. 22. - №. 7. - C. 3490.

76. Korneev K. V. et al. Minor C allele of the SNP rs7873784 associated with rheumatoid arthritis and type-2 diabetes mellitus binds PU. 1 and enhances TLR4 expression //Biochimica et Biophysica Acta (BBA)-Molecular Basis of Disease. - 2020. - T. 1866. - №. 3. - C. 165626.

77. Kucherenko A. M. et al. Investigation of rs11536889+ 3725G/C polymorphism of the TLR4 gene in patients with autoimmune and chronic viral hepatitis C //Cytology and Genetics. -2019. - T. 53. - C. 300-306.

78. Kulakovskiy I. V. et al. HOCOMOCO: towards a complete collection of transcription factor binding models for human and mouse via large-scale ChIP-Seq analysis //Nucleic acids research. - 2018. - T. 46. - №. D1. - C. D252-D259.

79. Lagunas Jr T. et al. A Cre-dependent massively parallel reporter assay allows for cell-type specific assessment of the functional effects of non-coding elements in vivo //Communications Biology. - 2023. - T. 6. - №. 1. - C. 1151.

80. Lappalainen T., MacArthur D. G. From variant to function in human disease genetics //Science. - 2021. - T. 373. - №. 6562. - C. 1464-1468.

81. Lee L. N. et al. CXCR6 is a marker for protective antigen-specific cells in the lungs after intranasal immunization against Mycobacterium tuberculosis //Infection and immunity. -2011. - T. 79. - №. 8. - C. 3328-3337.

82. Lee N. et al. Single-nucleotide polymorphisms of IFITM3, TLR3, CD55, and TLR4 and risk for severe outcomes in patients with influenza A (H7N9) and (H1N1) pdm09 in China: a multicentre cohort study //The Lancet. - 2017. - T. 390. - C. S1.

83. Li H. et al. Tim-3/galectin-9 signaling pathway mediates T-cell dysfunction and predicts poor prognosis in patients with hepatitis B virus-associated hepatocellular carcinoma //Hepatology. - 2012. - T. 56. - №. 4. - C. 1342-1351.

84. Li S. et al. Clinical and pathological investigation of patients with severe COVID-19 //JCI insight. - 2020. - T. 5. - №. 12.

85. Liao M. et al. Single-cell landscape of bronchoalveolar immune cells in patients with COVID-19 //Nature medicine. - 2020. - T. 26. - №. 6. - C. 842-844.

86. Lin S. H., Thakur R., Machiela M. J. LDexpress: an online tool for integrating population-specific linkage disequilibrium patterns with tissue-specific expression data //BMC bioinformatics. - 2021. - T. 22. - C. 1-6.

87. Livak K. J., Schmittgen T. D. Analysis of relative gene expression data using real-time quantitative PCR and the 2- AACT method //methods. - 2001. - T. 25. - №. 4. - C. 402-408.

88. Lorenzo P. I. et al. Identification of c-Myb target genes in K562 cells reveals a role for c-Myb as a master regulator //Genes & cancer. - 2011. - T. 2. - №. 8. - C. 805-817.

89. Mabrouk N. et al. CXCR6 expressing T cells: Functions and role in the control of tumors //Frontiers in Immunology. - 2022. - T. 13. - C. 1022136.

90. Mathew D. et al. Deep immune profiling of COVID-19 patients reveals distinct immunotypes with therapeutic implications //Science. - 2020. - T. 369. - №. 6508. - C. eabc8511.

91. Matveeva M. Y. et al. Regulatory single nucleotide polymorphisms (rSNPs) at the promoters 1A and 1B of the human APC gene //BMC genetics. - 2016. - T. 17. - №. 3. - C. 127-135.

92. Maurano M. T. et al. Large-scale identification of sequence variants influencing human transcription factor occupancy in vivo //Nature genetics. - 2015. - T. 47. - №. 12. - C. 13931401.

93. Melnikov A. et al. Systematic dissection and optimization of inducible enhancers in human cells using a massively parallel reporter assay //Nature biotechnology. - 2012. - T. 30. - №. 3. - C. 271-277.

94. Mille M. et al. dipwmsearch: a python package for searching di-PWM motifs //Bioinformatics. - 2023. - T. 39. - №. 4. - C. btad141.

95. Mitkin N. A. et al. Relative efficiency of transcription factor binding to allelic variants of regulatory regions of human genes in immunoprecipitation and real-time PCR //Molecular Biology. - 2019. - T. 53. - C. 346-353.

96. Mitkin N. A. et al. Protective C allele of the single-nucleotide polymorphism rs1335532 is associated with strong binding of Ascl2 transcription factor and elevated CD58 expression in B-cells //Biochimica et Biophysica Acta (BBA)-Molecular Basis of Disease. - 2018. - T. 1864. - №. 10. - C. 3211-3220.

97. Moon S. B. et al. Recent advances in the CRISPR genome editing tool set //Experimental & molecular medicine. - 2019. - T. 51. - №. 11. - C. 1-11.

98. Mukherjee S., Karmakar S., Babu S. P. S. TLR2 and TLR4 mediated host immune responses in major infectious diseases: a review //Brazilian Journal of Infectious Diseases. - 2016. - T. 20. - C. 193-204.

99. Mundade R. et al. Role of ChIP-seq in the discovery of transcription factor binding sites, differential gene regulation mechanism, epigenetic marks and beyond //Cell Cycle. - 2014. -T. 13. - №. 18. - C. 2847-2852.

100. Nakata Y. et al. c-Myb, Menin, GATA-3, and MLL form a dynamic transcription complex that plays a pivotal role in human T helper type 2 cell development //Blood, The Journal of the American Society of Hematology. - 2010. - T. 116. - №. 8. - C. 1280-1290.

101. Nan Y. et al. Tim-3 suppression combined with TLR3 activation enhances antiviral immune response in patients with chronic HCV infection //Journal of International Medical Research. - 2016. - T. 44. - №. 4. - C. 806-816.

102. Nascimento C. R. et al. Comparison of monocytic cell lines U937 and THP-1 as macrophage models for in vitro studies //Biochemistry and Biophysics Reports. - 2022. - T. 32. - C. 101383.

103. Nathanson N. The Human Toll of Viral Diseases: Past Plagues and Pending Pandemics //Viral Pathogenesis. - Academic Press, 2016. - C. 3-16.

104. Nguyen T. A. et al. High-throughput functional comparison of promoter and enhancer activities //Genome research. - 2016. - T. 26. - №. 8. - C. 1023-1033.

105. Nogales A., L. DeDiego M. Host single nucleotide polymorphisms modulating influenza A virus disease in humans //Pathogens. - 2019. - T. 8. - №. 4. - C. 168.

106. Noris M., Remuzzi G. Overview of complement activation and regulation //Seminars in nephrology. - WB Saunders, 2013. - T. 33. - №. 6. - C. 479-492.

107. Odak I. et al. Reappearance of effector T cells is associated with recovery from COVID-19 //EBioMedicine. - 2020. - T. 57.

108. Olejnik J., Hume A. J., Mühlberger E. Toll-like receptor 4 in acute viral infection: Too much of a good thing //PLoS pathogens. - 2018. - T. 14. - №. 12. - C. e1007390.

109. Orozco G. et al. 3D genome organization links non-coding disease-associated variants to genes //Frontiers in cell and developmental biology. - 2022. - T. 10. - C. 995388.

110. Pan X. et al. 5'-UTR SNP of FGF13 causes translational defect and intellectual disability //Elife. - 2021. - T. 10. - C. e63021.

111. Payne D. J. et al. The CXCR6/CXCL16 axis links inflamm-aging to disease severity in COVID-19 patients //bioRxiv. - 2021. - C. 2021.01. 25.428125.

112. Rees H. A., Liu D. R. Base editing: precision chemistry on the genome and transcriptome of living cells //Nature reviews genetics. - 2018. - T. 19. - №. 12. - C. 770788.

113. 110. Pei J. P. et al. The relevance of Tim-3 polymorphisms and F protein to the outcomes of HCV infection //European Journal of Clinical Microbiology & Infectious Diseases. - 2016. - T. 35. - C. 1377-1386.

114. Rhine C. L. et al. Massively parallel reporter assays discover de novo exonic splicing mutants in paralogs of Autism genes //PLoS genetics. - 2022. - T. 18. - №. 1. - C. e1009884.

115. Roadmap Epigenomics Consortium. Integrative analysis of 111 reference human epigenomes //Nature. - 2015. - T. 518. - №. 7539. - C. 317-330.

116. Roberts Jr N. J. Diverse and unexpected roles of human monocytes/macrophages in the immune response to influenza virus //Viruses. - 2020. - T. 12. - №. 4. - C. 379.

117. Rodríguez-Rodríguez D. R. et al. Genome editing: A perspective on the application of CRISPR/Cas9 to study human diseases //International journal of molecular medicine. - 2019.

- T. 43. - №. 4. - C. 1559-1574.

118. Ruiz-Argüelles A., Llorente L. The role of complement regulatory proteins (CD55 and CD59) in the pathogenesis of autoimmune hemocytopenias //Autoimmunity reviews. - 2007.

- T. 6. - №. 3. - C. 155-161.

119. Rykova E. et al. SNPs in 3' UTR miRNA Target Sequences Associated with Individual Drug Susceptibility //International Journal of Molecular Sciences. - 2022. - T. 23. - №. 22. -C. 13725.

120. Salisbury B. A. et al. SNP and haplotype variation in the human genome //Mutation Research/Fundamental and Molecular Mechanisms of Mutagenesis. - 2003. - T. 526. - №. 1-2. - C. 53-61.

121. Santos N. B. et al. Complement Decay-Accelerating Factor is a modulator of influenza A virus lung immunopathology //PLoS pathogens. - 2021. - T. 17. - №. 7. - C. e1009381.

122. Sato K. et al. A single nucleotide polymorphism in 3'-untranslated region contributes to the regulation of Toll-like receptor 4 translation //Journal of Biological Chemistry. - 2012. - T. 287. - №. 30. - C. 25163-25172.

123. Schotte R. et al. The ETS transcription factor Spi-B is required for human plasmacytoid dendritic cell development //The Journal of experimental medicine. - 2004. -T. 200. - №. 11. - C. 1503-1509.

124. Schwartz A. M. et al. Multiple single nucleotide polymorphisms in the first intron of the IL2RA gene affect transcription factor binding and enhancer activity //Gene. - 2017. - T. 602. - C. 50-56.

125. Severe Covid-19 GWAS Group. Genomewide association study of severe Covid-19 with respiratory failure //New England Journal of Medicine. - 2020. - T. 383. - №. 16. - C. 1522-1534.

126. Soemedi R. et al. Pathogenic variants that alter protein code often disrupt splicing //Nature genetics. - 2017. - T. 49. - №. 6. - C. 848-855.

127. Song N. et al. C5a receptor1 inhibition alleviates influenza virus-induced acute lung injury //International Immunopharmacology. - 2018. - T. 59. - C. 12-20.

128. Stoermer K. A., Morrison T. E. Complement and viral pathogenesis //Virology. -2011. - T. 411. - №. 2. - C. 362-373.

129. Sun S. et al. Inhibition of complement activation alleviates acute lung injury induced by highly pathogenic avian influenza H5N1 virus infection //American journal of respiratory cell and molecular biology. - 2013. - T. 49. - №. 2. - C. 221-230.

130. Sviriaeva E. N. et al. Mechanisms of changes in immune response during bacterial coinfections of the respiratory tract //Biochemistry (Moscow). - 2016. - T. 81. - C. 13401349.

131. Tewhey R. et al. Direct identification of hundreds of expression-modulating variants using a multiplexed reporter assay //Cell. - 2016. - T. 165. - №. 6. - C. 1519-1529.

132. Troeger C. et al. Estimates of the global, regional, and national morbidity, mortality, and aetiologies of lower respiratory infections in 195 countries, 1990-2016: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2016 //The Lancet infectious diseases. -2018. - T. 18. - №. 11. - C. 1191-1210.

133. Tseng C. C. et al. Genetic variants in transcription factor binding sites in humans: triggered by natural selection and triggers of diseases //International Journal of Molecular Sciences. - 2021. - T. 22. - №. 8. - C. 4187.

134. Ustiugova A. S. et al. CRISPR/Cas9 genome editing demonstrates functionality of the autoimmunity-associated SNP rs12946510 //Biochimica et Biophysica Acta (BBA)-Molecular Basis of Disease. - 2023. - T. 1869. - №. 2. - C. 166599.

135. Ustiugova A. S. et al. Functional SNPs in the human autoimmunity-associated locus 17q12-21 //Genes. - 2019. - T. 10. - №. 2. - C. 77.

136. Uvarova A. N. et al. rs71327024 Associated with COVID-19 hospitalization reduces CXCR6 promoter activity in Human CD4+ T cells via disruption of c-myb binding //International Journal of Molecular Sciences. - 2023. - T. 24. - №. 18. - C. 13790.

137. Vainer E. D. et al. Characterization of novel CD55 isoforms expression in normal and neoplastic tissues //Tissue antigens. - 2013. - T. 82. - №. 1. - C. 26-34.

138. Vali B. et al. HCV-specific T cells in HCV/HIV co-infection show elevated frequencies of dual Tim-3/PD-1 expression that correlate with liver disease progression //European journal of immunology. - 2010. - T. 40. - №. 9. - C. 2493-2505.

139. van Arensbergen J. et al. High-throughput identification of human SNPs affecting regulatory element activity //Nature genetics. - 2019. - T. 51. - №. 7. - C. 1160-1169.

140. Varaklioti A. et al. Alternate translation occurs within the core coding region of the hepatitis C viral genome //Journal of Biological Chemistry. - 2002. - T. 277. - №. 20. - C. 17713-17721.

141. Velavan T. P. et al. Host genetic factors determining COVID-19 susceptibility and severity //EBioMedicine. - 2021. - T. 72.

142. Vorontsov I. E. et al. HOCOMOCO in 2024: a rebuild of the curated collection of binding models for human and mouse transcription factors //Nucleic Acids Research. - 2024. - T. 52. - №. D1. - C. D154-D163.

143. Vorontsov I. E. et al. PERFECTOS-APE-predicting regulatory functional effect of SNPs by approximate P-value estimation //International Conference on Bioinformatics Models, Methods and Algorithms. - SCITEPRESS, 2015. - T. 2. - C. 102-108.

144. Wang N., Liang H., Zen K. Molecular mechanisms that influence the macrophage M1-M2 polarization balance //Frontiers in immunology. - 2014. - T. 5. - C. 614.

145. Wang X. et al. High-resolution genome-wide functional dissection of transcriptional regulatory regions and nucleotides in human //Nature communications. - 2018. - T. 9. - №. 1. - C. 5380.

146. Wang X. H. et al. Relationship between Toll-like receptor 4 and type-2 diabetes mellitus complicated by tuberculosis //The International Journal of Tuberculosis and Lung Disease. - 2017. - T. 21. - №. 8. - C. 910-915.

147. Wehr A. et al. Chemokine receptor CXCR6-dependent hepatic NK T Cell accumulation promotes inflammation and liver fibrosis //The Journal of Immunology. - 2013. - T. 190. - №. 10. - C. 5226-5236.

148. Wen X. et al. Clinical characteristics and predictive value of lower CD4+ T cell level in patients with moderate and severe COVID-19: a multicenter retrospective study //BMC infectious diseases. - 2021. - T. 21. - №. 1. - C. 1-10.

149. Wolf Y., Anderson A. C., Kuchroo V. K. TIM3 comes of age as an inhibitory receptor //Nature Reviews Immunology. - 2020. - T. 20. - №. 3. - C. 173-185.

150. Wright A. F. Genetic variation: polymorphisms and mutations //e LS. - 2001.

151. Wu W. et al. Tim-3 expression on peripheral T cell subsets correlates with disease progression in hepatitis B infection //Virology journal. - 2011. - T. 8. - C. 1-9.

152. Xiao W. et al. HCV F protein amplifies the predictions of IL-28B and CTLA-4 polymorphisms about the susceptibility and outcomes of HCV infection in Southeast China //Infection, Genetics and Evolution. - 2015. - T. 34. - C. 52-60.

153. Yang H. et al. Methods favoring homology-directed repair choice in response to CRISPR/Cas9 induced-double strand breaks //International Journal of Molecular Sciences. -2020. - T. 21. - №. 18. - C. 6461.

154. Yang H. et al. Association of TLR4 gene non-missense single nucleotide polymorphisms with rheumatoid arthritis in Chinese Han population //Rheumatology international. - 2013. - T. 33. - C. 1283-1288.

155. Yevshin I. et al. GTRD: a database of transcription factor binding sites identified by ChIP-seq experiments //Nucleic acids research. - 2016. - C. gkw951.

156. Zanoni I. et al. CD14 controls the LPS-induced endocytosis of Toll-like receptor 4 //Cell. - 2011. - T. 147. - №. 4. - C. 868-880.

157. Zarember K. A., Godowski P. J. Tissue expression of human Toll-like receptors and differential regulation of Toll-like receptor mRNAs in leukocytes in response to microbes, their products, and cytokines //The journal of immunology. - 2002. - T. 168. - №. 2. - C. 554-561.

158. Zeng Z. et al. The role of c-Myb in the up-regulation of methionine adenosyltransferase 2A expression in activated Jurkat cells //Biochemical Journal. - 2001. -T. 353. - №. 1. - C. 163-168.

159. Zhang E., Lu M. Toll-like receptor (TLR)-mediated innate immune responses in the control of hepatitis B virus (HBV) infection //Medical Microbiology and Immunology. -2015. - T. 204. - C. 11-20.

160. Zhang J. et al. Lack of association of TIM3 polymorphisms and allergic phenotypes //BMC medical genetics. - 2009a. - T. 10. - C. 1-10.

161. Zhang J. et al. Influenza A virus M1 blocks the classical complement pathway through interacting with C1qA //Journal of general virology. - 2009b. - T. 90. - №. 11. - C. 27512758.

162. Zhang P. et al. High-throughput screening of prostate cancer risk loci by single nucleotide polymorphisms sequencing //Nature communications. - 2018. - T. 9. - №. 1. - C. 2022.

163. Zhang Y. et al. Evaluation of deep learning approaches for modeling transcription factor sequence specificity //Genomics. - 2021. - T. 113. - №. 6. - C. 3774-3781.

164. Zhao D. et al. Glycosylase base editors enable C-to-A and C-to-G base changes //Nature biotechnology. - 2021a. - T. 39. - №. 1. - C. 35-40.

165. Zhao L. et al. TIM-3: An update on immunotherapy //International immunopharmacology. - 2021b. - T. 99. - C. 107933.

166. Zhao P., Malik S., Xing S. Epigenetic mechanisms involved in HCV-induced hepatocellular carcinoma (HCC) //Frontiers in Oncology. - 2021c. - T. 11. - C. 677926.

167. Zhao Y. et al. A sequential methodology for the rapid identification and characterization of breast cancer-associated functional SNPs //Nature Communications. -2020. - T. 11. - №. 1. - C. 3340.

168. Zhou J. et al. A functional variation in CD55 increases the severity of 2009 pandemic H1N1 influenza A virus infection //The Journal of infectious diseases. - 2012. - T. 206. - №. 4. - C. 495-503.

169. Zhou L. et al. Polymorphism in 3'-untranslated region of toll-like receptor 4 gene is associated with protection from hepatitis B virus recurrence after liver transplantation //Transplant Infectious Disease. - 2011. - T. 13. - №. 3. - C. 250-258.

170. Zhu C. et al. The Tim-3 ligand galectin-9 negatively regulates T helper type 1 immunity //Nature immunology. - 2005. - T. 6. - №. 12. - C. 1245-1252.

БЛАГОДАРНОСТИ

Хочу выразить благодарность своему научному руководителю Дмитрию Владимировичу Купрашу, заведующему лабораторией передачи внутриклеточных сигналов в норме и патологии (ЛПВСНиП) ИМБ РАН, за поддержку в организационных вопросах, за точные, наукоемкие замечания по тематике проекта, а также за доброжелательность и терпение.

Хочу также поблагодарить Антона Марковича Шварца за обучение методам и подходам, используемым в диссертационной работе и являющихся принципиальными для проекта, а также за научное консультирование.

Благодарю Ивана Владимировича Кулаковского за экспертную помощь в биоинформатическом анализе данных и предложение кандидатных генетических вариантов для экспериментального анализа.

Выражаю благодарность Сергею Владимировичу Разину и Михаилу Александровичу Рубцову за комментарии и критику на отдельных этапах выполнения проекта. Также благодарю сотрудников кафедры молекулярной биологии биологического факультета МГУ и лаборатории структурно-функциональной организации хромосом ИБГ РАН за приобретенные практические и теоретические знания.

Благодарю коллег из лаборатории трансплантационной иммунологии ФГБУ "НМИЦ Гематологии" Минздрава России (Аполлинарию Боголюбову-Кузнецову, Савелия Шитикова, Ксению Зорникову) за предоставление первичной клеточной культуры.

Спасибо коллегам из ЛПВСНиП, Кириллу Корнееву, Никите Митькину, Денису Демину, Кате Стасевич, Матвею Мурашко, Элине Жеремян, Алине Устюговой, Марине Афанасьевой, Кате Свиряевой, моей студентке Лене Ткаченко и другим студентам и сотрудникам за терпеливое, дружеское отношение, помощь с бытовыми и научными задачами.

Я хочу также поблагодарить Ларису Анатольевну Ломову за неоценимый вклад в мое становление на путь науки.

Благодарю и обнимаю своих друзей и семью, спасибо за поддержку!