Ⅰ osa: kroonilise neeruhaiguse fosfolipiidide biomarkerite kandidaatide kinnitamine hüperglükeemilistel inimestel ja nende organispetsiifiline uurimine leptiini retseptori puudulikkusega Db/db hiirel
Apr 20, 2023
Abstraktne
Kroonilise neeruhaiguse (CKD) varajaste biomarkerite uurimine (eel)diabeediga inimestel on diabeedi personaalseks raviks kriitilise tähtsusega. Siin hindasime Augsburgi piirkondliku kooperatiivse terviseuuringu (KORA) hüperglükeemilistel osalejatel neerufunktsiooniga seotud kroonilise neeruhaiguse sündmuste kaht kandidaatbiomarkerit (sfingomüeliin (SM) C18:1 ja fosfatidüülkoliindiatsüül (PC aa) C38:0). kohort, samuti kaks bioloogilist vedelikku ja kuus organit leptiini retseptori puudulikkusega (db/db) hiirtel ja metsiktüüpi kontrollidel. Leiti, et SM C18:1 ja PC aa C38:{{10}} kõrgemad seerumikontsentratsioonid hüperglükeemilistel patsientidel olid seotud madalama glomerulaarfiltratsiooni kiiruse (eGFR) hinnanguga ja kroonilise neeruhaiguse levimuse suurema tõenäosusega. db/db hiirtel olid mõlema metaboliidi kontsentratsioonid uriinis ja rasvkoes oluliselt madalamad, kuid kopsudes kõrgemad. Lisaks oli SM C18:1 tase oluliselt kõrgem plasmas ja maksas ning PC aa C38:0 tase märkimisväärselt kõrgem db/db hiirte neerupealistes. See läbilõikeline inimuuring kinnitab, et SM C18:1 ja PC aa C38:0 on seotud neerufunktsiooni häiretega prediabeetilistel isikutel ning loomkatsed näitavad, et maks, kopsud, neerupealised ja vistseraalne rasv võivad olla seotud nende süsteemse regulatsiooniga. Meie tulemused kinnitavad veelgi neid kahte fosfolipiidi kui (pre)diabeediga patsientide neeruhaiguse varaseid biomarkereid.
Märksõnad
krooniline neeruhaigus; prediabeet ja 2. tüüpi diabeet; diabeetiline nefropaatia; vähenenud neerufunktsioon; leptiini retseptori puudulikkusega hiir; kõrge rasvasisaldusega dieet; maks; kopsud; metaboloomika;Cistanche eelised.
Klõpsake siin, et teada saadaCistanche mõju neerudele
Sissejuhatus
Diabeetiline nefropaatia on kroonilise neeruhaiguse (CKD) ja lõppstaadiumis neeruhaiguse peamine põhjus. Kroonilise neeruhaiguse tundlikkuse varajane sõelumine prediabeedi või 2. tüüpi diabeediga (T2D) patsientidel võib suurendada diabeedi mikrovaskulaarsete tüsistuste tõhusa ennetamise ja juhtimise võimalusi isikupärasemas diabeedihaldusraamistikus. Siiski on sihipärane sõeluuring hädavajalik, et tagada tervishoiuressursside tõhus jaotamine.
Traditsioonilised kroonilise neeruhaiguse markerid ei ennusta täpselt kroonilise neeruhaiguse arengut T2D-ga patsientidel. Suures randomiseeritud kliinilises uuringus 5,5-aastase jälgimisega leiti, et uriini albumiini ja kreatiniini suhe (UACR) ja hinnanguline glomerulaarfiltratsiooni kiirus (eGFR) on kõige olulisemad muutujad varajase kroonilise neeruhaigusega patsientidel. T2D. Kuid isegi kombineerituna vanuse ja sooga (st nelja kliinilise muutuja komplektiga: vanus, sugu, eGFR ja UACR) leiti, et nende ennustusvõime on tagasihoidlik, väliselt kinnitatud c-statistikaga {{6} }.68.
Metaboloomika on endiselt suhteliselt uus lähenemisviis haiguse alguse ja progresseerumisega seotud metaboolsete muutuste uurimiseks, samuti varajase sekkumise jaoks ennustavate biomarkerite leidmiseks. Kasutades populatsioonipõhise Augustine Regional Cooperative Health Study (KORA) kohorti metaboliitide profiile, tuvastasime hiljuti kaks kandidaat metaboliidi biomarkerit (sfingomüeliin (SM) C18:1 ja fosfatidüülkoliini diatsüül (PC aa) C38:0), mis on spetsiifilised kroonilise neeruhaiguse sündmustele prediabeedi või T2D bb0 hüperglükeemiaga isikutel. SM C18:1 ja PC aa C38:{{10}} tuvastati 125 sihtmetaboliidi hulgast kolmeastmelise funktsioonivalikuga koos mitme muutujaga logistilise regressiooni korrigeerimise, prioriteedi skriinimise ja Akaike teabekriteeriumi astmelise valikuga. Need kaks metaboliiti tunnistati parimateks kroonilise neeruhaiguse esinemise ennustajateks koos viie kliinilise muutujaga (vanus, üldkolesterool, tühja kõhuga glükoos, eGFR ja UACR). Nende ennustava efekti keskmine pindala väärtus oli 0, 857 subjekti tööomaduskõvera all, mis oli parem kui 14 teadaoleva kroonilise neeruhaiguse riskifaktori puhul. Siiski ei ole veel selged füsioloogilised mehhanismid, mis viivad nende uute kandidaatbiomarkerite tsüklilise akumuleerumiseni diabeediga seotud kroonilise neeruhaiguse patogeneesis.
Standardiseeritud Cistanche
Seerumi fosfolipiidide taseme muutused hüperglükeemilistel inimestel, kellel on suurem risk kroonilise neeruhaiguse tekkeks, võivad viidata sellele, et varajased muutused toimuvad mitte ainult neerudes, vaid ka teistes organsüsteemides. Suurte koguste potentsiaalselt toksiliste orgaaniliste metaboliitide ebapiisav kliirens veresoontest uriini kroonilise neeruhaiguse ajal võib mõjutada mitmeid kehasüsteeme ja organeid. Tekkivate biomarkerite bioloogiline uurimine on vajalik, et paremini mõista keerulisi metaboolseid koostoimeid vereringe-, lihas-skeleti- ja hingamisteede vahel kroonilise neeruhaiguse korral ning nende võimalikku kliinilist kasutamist diagnoosimisel. Lisaks võimaldavad diabeediga seotud kroonilise neeruhaiguse patogeneesi arengut kajastavad loommudelid otseselt analüüsida elundispetsiifilisi metaboliitide mustreid haiguse ägenemise ajal. Leptiini retseptori puudulikkusega hiiremudel (db / db) näitab proteinuuria ja tülakoidi strooma laienemise väga järjepidevat ja tugevat suurenemist. Seega on see inimese diabeetilise nefropaatia väljakujunenud mudel.
Selles uuringus hindasime SM C18:1 ja PC aa C38:0 eGFR väärtuste ja kroonilise neeruhaiguse riski kohta ning KORA FF4 uuringus hiljuti genereeritud hüperglükeemiliste osalejate sihtmetaboliitide profiile. Lisaks uurisime kreatiniini, SM C18:1 ja PC aa C38:0 taset kahes bioloogilises vedelikus (plasma, uriin) ja kuues koes (maks, kops, neerupealised, rasvkude, väikeaju ja munandid). ) db/db ja metsiktüüpi (WT) hiirtelt kõrge rasvasisaldusega dieedil (HFD), et uurida elundispetsiifilisi muutusi ja arutada nende võimalikku seost erinevate kliiniliste tunnustega. Meie leiud näitavad esimest korda, et mitmed organid võivad olla seotud nende metaboliitide biomarkerite süstemaatilise akumuleerumisega kroonilise neeruhaiguse patogeneesi ajal.
Cistanche toidulisandid
Tulemused
Kahe metaboliidi seosed eGFR-i ja CKD-ga hüperglükeemilistel inimestel
1. KORA FF4 uuringus osalejate omadused
1907 sobivast KORA FF4 osalejast 168-l oli krooniline neeruhaigus (8,8 protsenti). Nagu oodatud, diagnoositi hüperglükeemilistel patsientidel krooniline neeruhaigus sagedamini (16,3 protsenti) kui normaalse glükoositaluvusega (NGT) inimestel (6,1 protsenti) (tabel 1). CKD juhtumid olid oluliselt vanemad ja neil oli oluliselt kõrgemad kreatiniini ja UACR väärtused hüperglükeemiliste ja NGT rühmades võrreldes mitte-CKD isikutega. Enda teatatud antihüpertensiivsete ja lipiidide taset langetavate ravimite tarbimine oli kroonilise neeruhaiguse korral samuti oluliselt suurem. KMI, triglütseriidide, glükeeritud hemoglobiini (HbA1C), tühja kõhuga glükoosi ja 2-tunnise koormusjärgse glükoosi (2-tunnise glükoosi) väärtused olid samuti oluliselt kõrgemad kroonilise neeruhaigusega patsientidel NGT rühmas võrreldes mitte-kroonilise neeruhaigusega patsientidega. üksikisikud (tabel 1).
2. Kahe metaboliidi pöördvõrdeline seos eGFR-iga hüperglükeemilistel inimestel
Pärast pöördtõenäosuskaalu (IPW) rakendamist oli eGFR hüperglükeemilistel inimestel märkimisväärselt ja negatiivselt seotud SM C18:1 ja PC aa C38:0 kontsentratsioonidega kõigis kolmes kaalutud regressioonimudelis (korrigeeritud tasakaalustamatuse, põhi- ja täismudeli järgi). ühismuutujad). Näiteks täismudelis seostati ln-transformeeritud SM C18:1 kontsentratsioonide SD suurenemist 1,76 ml/min/1,73 m2eGFR vähenemine (p=2,499 × 10-3; Tabel 2).
3. Kahe metaboliidi seos kroonilise neeruhaigusega on spetsiifiline hüperglükeemia korral
Mõlema metaboliidi suhtelised kontsentratsioonid (SM C18:1, PC aa C38:0) olid kõrgemad kroonilise neeruhaigusega patsientidel, kellel esines samaaegne hüperglükeemia, kui mitte-kroonilise neeruhaigusega inimestel (joonis 1). Kolmes mudelis pärast IPW-d olid SM C18:1 ja PC aa C38:0 kontsentratsioonid märkimisväärselt ja positiivses korrelatsioonis kroonilise neeruhaigusega hüperglükeemilistel inimestel (tabel 3). In-transformeeritud SM C18:1 või PC aa C38:0 kontsentratsioonid 1 SD suurenemise kohta olid seotud vastavalt 99 protsendi või 71 protsendiga. Kroonilise neeruhaiguse tõenäosus suurenes hüperglükeemiaga osalejatel (täismudel p= 4,482 × 10-4 ja 1,578 × 10-3, vastavalt; tabel 3).
Tundlikkuse analüüsina testisime nende kahe metaboliidi ja CKD vahelist seost normoglükeemilistel KORA osalejatel. Kõigis kolmes mudelis pärast IPW-d ei olnud smc18:1 ja PC aa C38:0 NGT-ga inimestel märkimisväärselt seotud kroonilise neeruhaigusega (tabel 3). Nagu on näidatud joonisel 1, ei olnud CKD diagnoosiga normoglükeemilistel inimestel olulist erinevust suhtelistes metaboliitide kontsentratsioonides võrreldes tervete NGT-ga. Need tulemused kinnitavad veelgi, et nende kahe lipiidi riskiseos on spetsiifiline hüperglükeemia suhtes.
Diabeetiliste hiirte biomarkerite kandidaatide elundispetsiifilised suundumused
1. Hiiremudeli omadused
Mõlema fosfolipiidi elundite suundumusi uuriti db / db hiiremudelis, mis jäljendas varajase kroonilise neeruhaiguse arengut inimestel. 5 nädalat pärast HFD-d olid 8-nädalased db/db hiired rasvunud ning neil oli oluliselt suurem südame-, neeru- ja maksakaal võrreldes sama vanuse ja dieediga WT-kontrollidega (tabel 4). Lisaks oli nende vere glükoosi, insuliini, kolesterooli ja c-reaktiivse valgu tase oluliselt kõrgem, mis kinnitas hüperglükeemiat, düslipideemiat ja põletikku db/db hiirtel.
Nende märkimisväärselt suurenenud neerukaal viitab neerude hüpertroofiale, mis esineb diabeetilise nefropaatia varajases staadiumis ja on üks varajasi märke morfoloogilistest muutustest neerude histoloogias. Näidati, et 8-nädala vanustel diabeetilistel hiirtel oli glomerulaarhüpertroofia ja oluliselt suurem glomerulaarklastri pindala võrreldes mittediabeetiliste hiirtega. Glomerulaarne hüperfiltratsioon ja hüpertroofia on diabeetilise nefropaatia varajased tunnused.
Herba Cistanche
2. Kreatiniini analüüs kaheksas hiirekoes
Kreatiniini kontsentratsiooni bioloogilistes vedelikes (plasma, uriin) ja elundites (maks, kopsud, neerupealised, vistseraalne rasvkude, munandid, väikeaju) mõõdeti sihipärase metaboloomika abil. Plasma kreatiniini määrati ka kliinilise keemiaga. Mõlema meetodi abil määratud Pearsoni korrelatsioonikoefitsient plasma kreatiniini kontsentratsiooni jaoks oli 0,923 (p-väärtus= 6,938 × 10-9), mis näitab väga kõrget korrelatsiooni kliinilise keemia ja massispektromeetria (MS) meetodite vahel.
Lisaks plasmale tuvastati oluliselt vähenenud kreatiniini väärtused ka db/db hiirte uriinis, maksas ja kopsudes (tabel 5). Me täheldasime db/db hiirtel plasma kreatiniinisisalduse vähenemist ligikaudu 40 protsenti (tabel 4) ja negatiivset suundumust nende uriinis, mis viitab kreatiniini biosünteesi, proteolüütilise metabolismi ja glomerulaarse hüperfiltratsiooni häiretele.
Kokkuvõttes ilmnesid meie 8-nädala vanustel db/db hiirtel, kellele toideti HFD-d 5 nädalat, iseloomulikud varajasele diabeetilisele nefropaatiale iseloomulikud muutused, nagu glomerulaarfiltratsioon ja hüpertroofia, oluliselt madalam kreatiniinisisaldus plasmas ja uriinis ning suurenenud neerude kaal. Lisaks näitasid nende fenotüübilised ja metaboolsed andmed rasvumist, hüperglükeemiat, düslipideemiat ja põletikku, kinnitades varasemaid teateid insuliiniresistentsuse ja rasvmaksa (steatoosi) kohta sarnase vanusega db/db hiirtel.
3. Kahe metaboliidi organispetsiifilised suundumused
Võrreldes WT rottidega leiti db/db rottide kopsudest kõrgemad SM C18:1 ja PC aa C38:0 kontsentratsioonid, samas kui uriinis ja rasvkoes leiti kontsentratsioonid oluliselt vähenenud (joonis 2, tabel 5). ). Lisaks kogunes plasmas märkimisväärselt SM C18:1 (p=3,160 × 10-4) ja maksa (p=1,288 × 10-5), samas kui PC aa C38:0 oli neerupealistes oluliselt kõrgem (p=9,695 × 10-4, tabel 5) db/db rottide kohta. Kahe metaboliidi kontsentratsioonid väikeajus ja munandis olid võrreldavad (tabel 5).
Viited
1. Alicic, RZ; Neumiller, JJ; Johnson, EJ; Dieter, B.; Tuttle, KR Sodium-Glucose Cotransporter 2 inhibeerimine ja diabeetiline neeruhaigus. Diabeet 2019, 68, 248–257.
2. GBD kroonilise neeruhaiguse koostöö; Bikbov, B.; Purcell, C.; Levey, AS; Smith, M.; Abdoli, A.; Abebe, M.; Adebayo, OM; Afarideh, M.; Agarwal, SK; et al. Kroonilise neeruhaiguse ülemaailmne, piirkondlik ja riiklik koormus, 1990-2017: süstemaatiline analüüs ülemaailmse haiguskoormuse uuringu jaoks 2017. Lancet 2020, 395, 709–733.
3. Manns, B.; Hemmelgarn, B.; Tonelli, M.; Au, F.; Chiasson, TC; Dong, J.; Klarenbach, S.; Alberta Kidney Disease, N. Kroonilise neeruhaiguse populatsioonipõhine sõeluuring: kulutõhususe uuring. BMJ 2010, 341, c5869.
4. Dunkler, D.; Gao, P.; Lee, SF; Heinze, G.; Clase, CM; Tobe, S.; Teo, KK; Gerstein, H.; Mann, JF; Oberbauer, R.; et al. Varajase kroonilise neeruhaiguse riskiprognoos II tüüpi diabeedi korral. Clin. J. Am. Soc. Nephrol. 2015, 10, 1371–1379.
5. Nicholson, JK; Wilson, ID Opinion: "globaalse" süsteemibioloogia mõistmine: metaboomika ja ainevahetuse järjepidevus. Nat. Rev. Drug Discov. 2003, 2, 668–676.
6. Gieger, C.; Geistlinger, L.; Altmaier, E.; Hrabe de Angelis, M.; Kronenberg, F.; Meitinger, T.; Mewes, HW; Wichmann, HE; Weinberger, KM; Adamski, J.; et al. Geneetika kohtub metaboomikaga: inimese seerumis metaboliitide profiilide genoomi hõlmav seosuuring. PLoS Genet. 2008, 4, e1000282.
7. Suhre, K.; Shin, SY; Petersen, AK; Mohney, RP; Meredith, D.; Wagele, B.; Altmaier, E.; CardioGram; Deloukas, P.; Erdmann, J.; et al. Inimese metaboolne individuaalsus biomeditsiinilistes ja farmaatsiauuringutes. Loodus 2011, 477, 54–60.
8. Wang-Sattler, R.; Yu, Z.; Herder, C.; Messias, AC; Floegel, A.; Tema, Y.; Heim, K.; Campillos, M.; Holzapfel, C.; Thorand, B.; et al. Uued biomarkerid prediabeedi jaoks, mis on tuvastatud metaboomika abil. Mol. Syst. Biol. 2012, 8, 615.
9. Huang, J.; Huth, C.; Covic, M.; Troll, M.; Adam, J.; Zukunft, S.; Prehn, C.; Wang, L.; Nano, J.; Scheerer, MF; et al. Masinõppe lähenemisviisid näitavad prediabeedi ja 2. tüüpi diabeediga inimestel esineva kroonilise neeruhaiguse metaboolseid tunnuseid. Diabeet 2020, 69, 2756–2765.
10. Fornoni, A.; Merscher, S.; Kopp, JB podotsüütide lipiidide bioloogia – uued perspektiivid pakuvad uusi võimalusi. Nat. Rev. Nephrol. 2014, 10, 379–388.
11. Russo, SB; Ross, JS; Cowart, LA Sfingolipiidid rasvumise, 2. tüüpi diabeedi ja ainevahetushaiguste korral. Handb. Exp. Pharmacol. 2013, 373–401.
12. Lisowska-Myjak, B. Ureemilised toksiinid ja nende mõju mitmele organsüsteemile. Nephron Clin. Harjuta. 2014, 128, 303–311.
13. Sharma, K.; McCue, P.; Dunn, SR Diabeetiline neeruhaigus db/db hiirel. Olen. J. Physiol Renal Physiol 2003, 284, F1138–F1144.
14. Kim, NH; Hyeon, JS; Kim, NH; Cho, A.; Lee, G.; Jang, SY; Kim, MK; Lee, EY; Chung, CH; Ha, H.; et al. Metaboolsed muutused uriinis ja seerumis diabeetilise neeruhaiguse progresseerumisel hiiremudelis. Arch. Biochem. Biophys. 2018, 646, 90–97.
15. Yamamoto, Y.; Maeshima, Y.; Kitayama, H.; Kitamura, S.; Takazawa, Y.; Sugiyama, H.; Yamasaki, Y.; Makino, H. Tumstatiini peptiid, angiogeneesi inhibiitor, hoiab ära glomerulaarse hüpertroofia tekke diabeetilise nefropaatia varases staadiumis. Diabeet 2004, 53, 1831–1840.
16. Cingel-Risti´c, V.; Schrijvers, BF; van Vliet, AK; Rasch, R.; Han, VK; Tilk, SL; Flyvbjerg, A. Inimese insuliinitaolist kasvufaktorit siduva valgu-1 manustamine ei mõjuta normaalsete ja diabeetiliste hiirte neerukasvu. Exp. Biol. Med. (Maywood) 2005, 230, 135–143.
17. Cohen, parlamendiliige; Lautenslager, GT; Shearman, CW Suurenenud IV tüüpi kollageeni sisaldus uriinis tähistab glomerulaarpatoloogia arengut diabeetilistel d/db hiirtel. Ainevahetus 2001, 50, 1435–1440.
18. Trak-Smayra, V.; Paradis, V.; Massart, J.; Nasser, S.; Jebara, V.; Fromenty, B. Maksapatoloogia rasvunud ja diabeetiliste ob/ob ja db/db hiirte puhul, keda toideti standardse või kõrge kalorsusega dieediga. Int. J. Exp. Pathol. 2011, 92, 413–421.
19. Hofmann, A.; Peitzsch, M.; Brunssen, C.; Mittag, J.; Jannasch, A.; Frenzel, A.; Brown, N.; Weldon, SM; Eisenhofer, G.; Bornstein, SR; et al. Kõrgenenud steroidhormooni tootmine db/db rasvumise ja 2. tüüpi diabeedi hiiremudelis. Horm. Metab. Res. 2017, 49, 43–49.
20. Chocian, G.; Chabowski, A.; Zendzian-Piotrowska, M.; Harasim, E.; Łukaszuk, B.; Górski, J. Rasvarikas dieet kutsub esile keramiidi ja sfingomüeliini moodustumise roti maksa tuumades. Mol. Cell Biochem. 2010, 340, 125–131.
Jialing Huang 1,2,3, Marcela Covic 1,2,3, Cornelia Huth 2, Martina Rommel 1,2, Jonathan Adam 1,2, Sven Zukunft 4,5, Cornelia Prehn 6, Li Wang 1,2,7, Jana Nano 2,3, Markus F. Scheerer 8,9, Susanne Neschen 8,10, Gabi Kastenmüller 11, Christian Gieger 1,2,3, Michael Laxy 12, Freimut Schliess 13, Jerzy Adamski 4,14,15, Karsten Suhre 16 , Martin Hrabe de Angelis 3,8,15, Annette Peters 2,3 ja Rui Wang-Sattler 1,2,3.
1 Molecular Epidemiology Research Unit, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Saksamaa; jialing.huang@helmholtz-muenchen.de (JH); marcela.covic@helmholtz-muenchen.de (MC); martina.troll@helmholtz-muenchen.de (MR); jonathan.adam@helmholtz-muenchen.de (JA); wlrst@126.com (LW); christian.gieger@helmholtz-muenchen.de (CG)
2 Epidemioloogiainstituut, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Saksamaa; cod.huth@gmail.com (CH); jana.nano@helmholtz-muenchen.de (JN); peters@helmholtz-muenchen.de (AP)
3 German Center for Diabetes Research (DZD), 85764 München-Neuherberg, Germany; hrabe@helmholtz-muenchen.de
4 Molekulaarse endokrinoloogia ja ainevahetuse uurimisüksus, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Saksamaa; zukunft@vrc.uni-frankfurt.de (SZ); adamski@helmholtz-muenchen.de (JA)
5 Molekulaarmeditsiini keskus, Vaskulaarse signaalimise instituut, Goethe ülikool, 60323 Frankfurt am Main, Saksamaa
6 Metabolomics and Proteomics Core Facility, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Germany; prehn@helmholtz-muenchen.de
7 Liaochengi rahvahaigla – teadusuuringute osakond, Shandongi ülikooli järeldoktorantuuri tööjaam, Liaocheng 252000, Hiina
8 Eksperimentaalse Geneetika Instituut, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Saksamaa; markus@scheerer-home.de (MFS); susanne.neschen@mail.com (SN)
9 Bayer AG, Medical Affairs & Pharmacovigilance, 13353 Berliin, Saksamaa
10 Sanofifi Aventis Deutschland GmbH, Industriepark Hoechst, 65929 Frankfurt Maini ääres, Saksamaa
11 Arvutusbioloogia Instituut, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Saksamaa; g.kastenmueller@helmholtz-muenchen.de
12 Tervishoiuökonoomika ja tervishoiukorralduse instituut, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Saksamaa; michael.laxy@helmholtz-muenchen.de
13 Profifil, 41460 Neuss, Saksamaa; Freimut.Schliess@profifil.com
14 Biokeemia osakond, Yong Loo Lini meditsiinikool, Singapuri riiklik ülikool, Singapur 117597, Singapur
15 Eksperimentaalse geneetika õppetool, Weihenstephani elu- ja toiduteaduste keskus, Technische Universität München, 85353 Freising, Saksamaa
16 füsioloogia ja biofüüsika osakond, Weill Cornelli meditsiinikolledž Kataris (WCMC-Q), Education City, Qatar Foundation, Doha PO Box 24144, Katar; karsten@suhre.fr
