The characteristic of HLA-A, -B, -C, -DRB1, -DRB3/4/5, -DQA1, -DQB1, -DPA1 and -DPB1 loci in Zhejiang Han population

The characteristic of HLA-A, -B, -C, -DRB1, -DRB3/4/5, -DQA1, -DQB1, -DPA1 and -DPB1 loci in Zhejiang Han population | Research Square window.SnipcartSettings = { analytics: { enabled: false } }; (function() { var accessVector = localStorage.getItem('access_vector') || ''; window.dataLayer = window.dataLayer || []; if (accessVector) { window.dataLayer.push({ user: { profile: { profileInfo: { snid: accessVector } } } }); } })(); (function(w,d,s,l,i){w[l]=w[l]||[];w[l].push({'gtm.start':new Date().getTime(),event:'gtm.js'});var f=d.getElementsByTagName(s)[0],j=d.createElement(s),dl=l!='dataLayer'?'&l='+l:'';j.async=true;j.src='https://www.googletagmanager.com/gtm.js?id='+i+dl;f.parentNode.insertBefore(j,f);})(window,document,'script','dataLayer','GTM-K279D39R'); Browse Preprints In Review Journals COVID-19 Preprints AJE Video Bytes Research Tools Research Promotion AJE Professional Editing AJE Rubriq About Preprint Platform In Review Editorial Policies Our Team Advisory Board Help Center Sign In Submit a Preprint Cite Share Download PDF Research Article The characteristic of HLA-A, -B, -C, -DRB1, -DRB3/4/5, -DQA1, -DQB1, -DPA1 and -DPB1 loci in Zhejiang Han population Sudan Tao, Xuan You, Nanying Chen, Lina Dong, Shuoxian Zhao, Yizhen He, and 2 more This is a preprint; it has not been peer reviewed by a journal. https://doi.org/ 10.21203/rs.3.rs-3815352/v1 This work is licensed under a CC BY 4.0 License Status: Posted Version 1 posted You are reading this latest preprint version Abstract The Zhejiang Han population, a subgroup of the Southern Han ethnic group, resides in Zhejiang Province, situated on the southeast coast of China. In this study, we conducted HLA genotyping for 813 voluntary umbilical cord blood donors from the Zhejiang Han population, targeting 11 HLA loci, namely HLA-A , -B , -C , -DRB1 , -DRB3/4/5 , -DQA1 , -DQB1 , -DPA1 and -DPB1 , using the next-generation sequencing method. Our analysis of the alleles and haplotypes revealed a high degree of polymorphism within these loci. A total of 289 unique HLA alleles were identified, with the HLA-B locus exhibiting the most significant diversity, while HLA-DRB4 displayed the lowest variation. Due to the inherent limitations of the sequencing method, some unresolvable alleles in the specific loci, such as HLA-DRB1 , -DPA1 , and -DPB1 , were assigned as G group designation. In our comprehensive analysis across all 11 HLA loci, a total of 1204 haplotypes were estimated. The distribution of these alleles were similar to those of the Chinese Southern Han population while highly different from the Caucasian population. These findings contribute to a deeper understanding of the genetic characteristics of HLA loci within the Chinese Southern Han population. HLA allele haplotype Zhejiang Han Introduction Human Leucocyte Antigen (HLA) molecules express on the surface of various cells, associated with the outcome of a wide range of diseases (Montgomery et al. 2018 ; Shiina et al. 2009 ; Shaw et al. 2010 ; Dendrou et al. 2018 ), including malignant tumors, auto-inflammation, infections, and also play a critical role in the effect of organ transplantation and hematopoietic stem cell transplantation (HSCT). The HLA region has been proven to be the most polymorphic in the human genome (Blaz et al. 2018). Nowadays, the genetic variability of HLA molecules have been well characterized at a high-resolution level in the diverse populations worldwide (Gonzalez-Galarza et al. 2020 ), especially for the genotyping of HLA-A , -B , -C , -DRB1 and -DQB1 loci, which is an essential part for choosing suitable donor for the patient in the HSCT. With the rapid evolution of precise HLA genotyping technology, 26,341 HLA-class I and 11,175 HLA-class II alleles have been identified according to the IPD-IMGT/HLA database (IPD-IMGT/HLA release 3.54; 2023-10) (Barker et al. 2023 ). The distribution of HLA alleles and haplotypes exhibited significant variations among different populations and ethnic groups according to the allelefrequencies.net database (Gonzalez-Galarza et al. 2020 ). In our research efforts, we have previously reported the distribution of HLA-A , -B , -C , -DRB1 and -DQB1 alleles at low resolution or with two-field resolution, drawing from the Chinese Marrow Donor Program (Chen et al. 2019 ). Additionally, we have conducted a more comprehensive analysis, encompassing HLA-A , -B, -C, -DRB1, -DQB1, and -DRB3/4/5 alleles and haplotypes, at a three-field resolution level, using data from umbilical cord blood donors hailing from the Zhejiang province of China (Wang et al. 2021 ). Despite previous efforts (Chen et al. 2019 ; Wang et al. 2021 ), a comprehensive understanding of the extensive HLA diversity except for HLA-A , -B, -C, -DRB1, -DQB1loci at high-resolution level within the Chinese Han population still need to explore. To bridge this gap in knowledge, the current study aims to provide an exhaustive analysis of allelic diversity across a broader spectrum of HLA loci. This analysis includes HLA-A , -B , -C , -DRB1 , -DRB3/4/5 , -DQA1 , -DQB1 , -DPA1 , and -DPB1 alleles, along with their corresponding haplotypes, from the volunteer donors in the Umbilical Cord Blood Bank of Zhejiang province, China. Zhejiang Province, situated in the southern region of the Yangtze River and along the southeast coast of China, boasts a rich historical and cultural heritage. Human activities in this region date back over a million years, with the discovery of more than 100 Neolithic cultures, including the renowned Liangzhu Culture dating back 4300–4600 years and the Hemudu Culture spanning 5800–6500 years (Yang et al. 2018). Recent excavations have revealed a 5,000-year-old ancient city in Liangzhu, adding to the province's historical significance. The Zhejiang Han population is an integral part of the Chinese Han ethnic group, with historical ties to population migrations during the Southern Song Dynasty (1127–1279) when Hangzhou, Zhejiang, served as the capital city. The Zhejiang Han community comprises approximately 60 million individuals, constituting a substantial 99.15% of the province's total population (Ning et al. 2021). Studying the diverse HLA-A , -B , -C , -DRB1 , -DRB3/4/5 , -DQA1 , -DQB1 , -DPA1 , and -DPB1 alleles within this population will contribute valuable insights into an expanded HLA diversity within the Chinese Han population. Materials and methods Specimens From January 2020 to March 2021, 813 blood specimens were randomly collected from the donors in the Umbilical Cord Blood Bank of Zhejiang province, China. The ethnic background of all individuals is Zhejiang Han. Informed consent was obtained from all participants. This study was approved by the regional ethics committee, Blood Center of Zhejiang Province. Specimens were collected in 5 ml tubes with EDTA-Na 2 anticoagulant and stored at below − 25℃ until processed. Genomic DNA extraction Genomic DNAs were extracted using commercial MagNA Pure LC DNA Isolation Kits (Roche Diagnostics, Indianapolis, IN, USA) according to the manufacturer’s instruction. The final DNA concentration was adjusted to 15–30 ng/µl which was recommended by the manufacturer for HLA genotyping and optical density at 260/280 was 1.6–1.8. HLA genotyping All specimens were genotyped for HLA-A , -B , -C , -DRB1 , -DRB3/4/5 , -DQA1 , -DQB1 , -DPA1 , and -DPB1 loci respectively using the AllType™ NGS kit (One Lambda Inc, Canoga Park, CA, USA) according to manufacturer’s instruction. In brief, the full length sequences of HLA-A , -B , -C , -DQA1 and - DPA1 loci, and the sequencing regions covering the exons 2 to 3’ UTR for HLA-DRB1/3/4/5/ , - DQB1 , and -DPB1 locus were amplified through a single multiplex PCR. Subsequently, the adapters were added to the amplicons and then were fragmented, subsequently, fragments ranging from 300 to 1000 bp were selected by beads and pooled into a single tube. Library preparation was conducted using the Ion Shear Plus Reagents Kit and Ion Plus Fragment Library Kit (One Lambda Inc, Canoga Park, CA, USA). Amplicon purification, dilution, and library pooling were carried out using the automated Microlab STAR system (Hamilton, Bonaduz, Switzerland). Sequencing was performed on the Ion Torrent S5 platform (ThermoFisher Scientific, Waltham, MA, USA). HLA genotype was assigned using the HLA TypeStream Visual Software version 2.0 (TSV 2.0) (One Lambda Inc, Canoga Park, CA, USA). The frequencies of HLA alleles, as well as the composition and frequencies of HLA haplotypes, were assessed using the Arlequin 3.5.2.2 (Excoffier et al. 2010). The Chinese HLA common and well-documented (CWD) principle was used to assign the G group alleles or the ambiguous HLA allele combination (He et al. 2018 ). Statistics methods The frequencies of HLA-A , -B , -C , -DRB1 , -DRB3/4/5 , -DQA1 , -DQB1 , -DPA1 , and -DPB1 alleles were calculated by direct counting. The composition and frequencies of HLA haplotypes were determined using the Arlequin 3.5.2.2 (Excoffier et al. 2010). Hardy-Weinberg equilibrium (HWE) was determined for each locus using the Fisher’s exact test implemented in the Arlequin software 3.5.2.2. The haplotype frequencies (HFs) were estimated based on the expectation-maximization (EM) algorithm with Arlequin software 3.5.2.2. Results The Ambiguous results of HLA genotyping All the FASTQ data from the Ion Torrent S5 platform, utilizing the AllType™ NGS kit, were processed using TSV 2.0 for analysis. The majority of HLA alleles resolved to a high-resolution, at the 4-field level. However, due to the absence of full exon and intron sequencing for certain HLA genes, we reported all HLA alleles at a 2-field level. Notably, we encountered ambiguous results across all HLA loci. Specifically, HLA-class I genes exhibited fewer ambiguities than that in HLA-class II genes. For the HLA-A locus, 12 out of the 813 specimens displayed ambiguity, while the HLA-B locus had 6 specimens with ambiguous results, and the HLA-C locus had 2. In contrast, HLA-II genes exhibited more complexities, with 3 specimens at the HLA-DRB3/4/5 loci, 112 specimens at the -DRB1 locus, 1 specimens at the - DQA1 locus, 475 specimens at the - DQB1 locus, 7 specimens at the - DPA1 locus, and 407 specimens at the - DPB1 locus exhibiting multiple combinations at their respective HLA loci. While the application of the Chinese CWD principles allowed for the resolution of many ambiguous combinations in HLA-A , -B , -C , -DRB1 , and -DQB1 loci, only -DRB1 locus still has certain alleles which could not be definitively assigned to unique allele. These ambiguous alleles were assigned as the G group designation. In our cohort, two G group HLA-DRB1 alleles, DRB1*12:01:01G and DRB1*15:01:01G were listed. DRB1*12:01:01G encompassed both DRB1*12:01 and DRB1*12:10 , while DRB1*15:01:01G included DRB1*15:02 , DRB1*15:140 , and DRB1*15:149 alleles. Notably, the HLA-DRB3/4/5 and -DQA1 loci did not exhibit the presence of a G group according to TSV 2.0. However, the HLA - DPA1 and -DPB1 loci displayed varying frequencies of the G group results. Among these, HLA-DPB1 had the highest proportion of alleles assigned within the G group, accounting for nearly half of the alleles at 49.02%. A detailed listing of all the G group alleles can be found in Table 1 . In contrast, HLA-DPA1 had only one allele ( DPA1*01:03G ) falling into G group, which could not be reliably distinguished between DPA1*01:03 and DPA1*01:17 . The distribution of the HLA alleles In our study cohort, a total of 289 alleles were identified, comprising 141 HLA class I alleles and 148 HLA class II alleles, as outlined in Table 2 . The frequency of allele distributions for all HLA loci examined fit the principles of Hardy-Weinberg equilibrium. Among the loci studied, HLA-B displayed the highest degree of polymorphism, with a remarkable 70 distinct alleles identified. In contrast, HLA-DRB4 exhibited the lowest diversity, with only 3 alleles identified. Furthermore, we observed 33 alleles for HLA-A , 38 alleles for HLA-C , 44 alleles for HLA-DRB1 , 6, 3, 7 and 17 alleles for HLA-DRB3, -DRB4, -DRB5 and -DQA1 respectively. Additionally, 21 alleles were identified for HLA-DQB1 and 42 alleles for HLA-DPB1 . The most prevalent alleles at each locus were as follows: HLA-A*11:01 (25.03%), HLA-B*40:01 (13.84%), HLA-C*07:02 (19.50%), HLA-DRB1*09:01 (17.10%), HLA-DRB3*02:02 (21.40%), HLA-DRB4*01:03 (35.36%), HLA-DRB5*01:01 (11.69%), HLA-DQA1*03:02 (17.41%), HLA-DQB1*03:01 (21.71%), HLA-DPA1*02:02 (53.20%), and HLA-DPB1*05:01 (20.48%), the corresponding frequencies of which were consistent with our previous report (Wang et al. 2020 ). According to the Chinese CWD 2.4 classification, eight alleles were classified as rare alleles, as they did not belong to any CWD allelic group, including B*46:33 , B*48:43 , C*03:132 , C*03:467 , C*07:595 , DRB1*04:35 , DQB1*03:158 , and DQB1*06:108. No novel alleles were observed in this cohort, but one special HLA-A allele, A*02:02 was identified in our group, which a specific allele in Caucasians Table 1 HLA-DPB1 G group included the alleles G group alleles G group alleles *02:02:01G *02:02 *02:01:02G *02:01 *547:01 *414:01 *03:01:01G *03:01 *09:01:01G *09:01 *124:01 *899:01 *04:01:01G *04:01 *10:01:01G *10:01 *350:01 *650:01 *702:01 *13:01:01G *13:01 *126:01 *107:01 *04:02:01G *04:02 *519:01 *105:01 *14:01:01G *14:01 *463:01 *651:01 *665:01 *834:01 *721:01 *854:01 *05:01:01G *05:01 *17:01:01G *17:01 *135:01 *131:01 *744:01 *19:01:01G *19:01 *106:01 Table 2 The distribution of the alleles of HLA loci Gene Allele Freq(%) Gene Allele Freq(%) Gene Allele Freq(%) A *01:01 2.52 B *56:01 0.68 DRB4 4*01:03 35.36 *02:01 10.82 *56:04 0.06 4*blank 63.96 *02:02 0.06 *57:01 0.98 DRB5 5*01:01 11.69 *02:03 4.49 *58:01 7.63 5*01:02 0.92 *02:05 0.06 *67:01 0.55 5*01:03 0.55 *02:06 4.67 *81:02 0.12 5*01:08 0.8 *02:07 10.52 C *01:02 18.51 5*02:01 0.06 *02:10 0.37 *01:03 0.49 5*02:02 0.86 *03:01 1.35 *01:06 0.06 5*02:03 0.25 *03:02 0.12 *01:08 0.06 5*blank 84.87 *11:01 25.03 *02:02 0.43 DQA1 *01:01 3.38 *11:02 2.58 *03:02 7.57 *01:02 15.81 *11:03 0.06 *03:03 7.01 *01:03 9.84 *23:01 0.06 *03:04 9.23 *01:04 4.18 *24:02 17.1 *03:132 0.06 *01:05 1.6 *24:03 0.06 *03:467 0.06 *02:01 5.78 *24:04 0.12 *03:85 0.06 *03:01 6.21 *24:07 0.06 *04:01 4.67 *03:02 17.41 *24:20 0.12 *04:03 0.92 *03:03 6.95 *24:353 0.12 *04:82 0.31 *04:01 1.29 *26:01 1.97 *05:01 0.49 *05:01 6.15 *29:01 0.8 *06:02 5.9 *05:03 1.35 *30:01 3.57 *07:01 0.25 *05:05 11.19 *30:02 0.12 *07:02 19.5 *05:06 0.25 *31:01 3.26 *07:04 0.98 *05:08 0.68 *31:17 0.06 *07:06 0.25 *05:09 0.06 *32:01 0.62 *07:43 0.06 *06:01 7.87 *33:01 0.19 *07:595 0.19 DQB1 *02:01 6.21 *33:03 8.49 *07:66 0.12 *02:02 4.43 *34:01 0.06 *08:01 7.38 *03:01 21.71 *68:01 0.43 *08:02 0.19 *03:02 6.83 *68:24 0.06 *08:03 0.49 *03:03 18.64 *69:01 0.06 *08:22 0.55 *03:13 0.06 B *07:02 1.17 *12:02 2.65 *03:158 0.06 *07:05 0.55 *12:03 1.42 *04:01 5.9 *07:06 0.06 *12:44 0.06 *04:02 1.42 *08:01 0.8 *14:02 4.98 *05:01 4.31 *13:01 4.86 *14:03 0.37 *05:02 6.4 *13:02 3.88 *15:02 3.75 *05:03 2.77 *14:02 0.19 *15:04 0.06 *06:01 11.69 *15:01 4.61 *15:05 0.55 *06:02 6.03 *15:02 4 *15:13 0.06 *06:02:01G 0.06 *15:03 0.06 *16:02 0.12 *06:03 0.62 *15:05 0.18 *17:01 0.19 *06:04 0.55 *15:07 0.12 DRB1 *01:01 1.54 *06:09 2.09 *15:11 1.72 *01:02 0.19 *06:09:01G 0.06 *15:12 0.31 *03:01 6.15 *06:10 0.25 *15:18 1.17 *04:01 0.68 *06:108 0.06 *15:21 0.06 *04:02 0.06 DPA1 *01:03 31.61 *15:25 0.49 *04:03 1.97 *01:03:01G 0.12 *15:27 1.17 *04:04 0.8 *01:04 0.06 *15:29 0.06 *04:05 6.27 *02:01 10.52 *15:32 0.12 *04:06 2.95 *02:02 53.2 *15:58 0.12 *04:07 0.06 *02:07 1.85 *18:01 0.25 *04:10 0.19 *02:10 0.12 *27:04 1.6 *07:01 5.84 *04:01 2.52 *27:05 0.49 *08:01 0.06 DPB1 *02:01 9.29 *27:07 0.12 *08:02 0.74 *02:01:02G 8.24 *27:24 0.06 *08:03 8.8 *02:02 3.57 *27:69 0.06 *08:09 0.43 *02:02:01G 3.57 *35:01 2.28 *09:01 17.1 *03:01 1.72 *35:02 0.06 *09:31 0.06 *03:01:01G 1.47 *35:03 0.74 *10:01 1.6 *04:01 4.06 *35:05 0.06 *11:01 8.24 *04:01:01G 4.49 *35:11 0.06 *11:03 0.06 *04:02 0.49 *37:01 1.11 *11:04 0.25 *04:02:01G 3.44 *38:01 0.19 *12:01 0.8 *05:01 20.48 *38:02 3.2 *12:01:01G 3.01 *05:01:01G 19.31 *39:01 2.28 *12:02 8.18 *09:01 0.8 *39:05 0.12 *13:01 0.68 *09:01:01G 0.19 *40:01 13.84 *13:02 2.65 *1018:01 0.06 *40:02 2.65 *13:07 0.19 *104:01 0.25 *40:03 0.12 *13:12 0.8 *10:01:01G 0.12 *40:06 2.21 *14:02 0.12 *135:01 0.98 *40:229 0.12 *14:03 0.43 *13:01 0.25 *40:75 0.06 *14:04 0.43 *13:01:01G 5.17 *41:01 0.06 *14:05 1.42 *14:01 1.48 *42:01 0.06 *14:07 0.31 *14:01:01G 1.91 *44:02 0.49 *14:18 0.12 *15:01 0.06 *44:03 0.86 *14:35 0.06 *16:01 0.12 *46:01 12.98 *14:54 1.85 *17:01 2.58 *46:33 0.06 *15:01 9.59 *17:01:01G 0.25 *48:01 1.54 *15:02 0.37 *19:01 0.98 *48:03 0.06 *15:02:01G 2.09 *19:01:01G 0.43 *48:43 0.06 *15:04 0.12 *21:01 1.78 *49:01 0.06 *15:06 0.06 *23:01 0.06 *50:01 0.06 *16:01 0.12 *26:01 0.06 *51:01 5.9 *16:02 2.65 *296:01 0.25 *51:02 1.23 DRB3 3*01:01 4.61 *31:01 0.12 *51:07 0.25 3*02:02 21.4 *38:01 0.31 *52:01 1.66 3*02:04 0.06 *394:01 0.19 *53:01 0.19 3*02:13 0.06 *414:01 0.19 *54:01 3.51 3*02:79 0.06 *416:01 0.06 *55:01 0.06 3*03:01 9.53 *41:01 0.68 *55:02 3.38 3*blank 64.28 *45:01 0.12 *55:04 0.06 DRB4 4*01:01 0.19 *47:01 0.12 *55:12 0.06 4*01:02 0.49 *48:01 0.06 *573:01 0.06 The distribution of HLA haplotypes In the comprehensive analysis across all 11 HLA loci, a total of 1204 haplotypes were estimated. The top 10 most frequent haplotypes collectively accounted for 9.54% of the total (Table 3 ). The composition and frequencies of all the haplotypes were listed in Supplemental Table 1. When considering HLA-class I loci ( HLA-A , -B , -C ) and HLA-class II loci ( HLA-DRB1 , -DRB3/4/5 , -DQA1 , -DQB1 , -DPA1 , and -DPB1 ) separately, 440 haplotypes for HLA-class I and 550 haplotypes for HLA-class II were identified respectively. The most frequent HLA-class I haplotype was HLA-A*02:07-B*46:01-C*01:02 , with a frequency of 7.87%. For HLA-class II , the most frequent haplotype was HLA-DRB1*09:01-DRB4*01:03-DQA1*03:02-DQB1*03:03-DPA1*02:02-DPB1*05:01:01G , with a frequency of 5.09%. Collectively, the top ten HLA-class I haplotypes (Table 4 ) and HLA-class II haplotypes (Table 5 ) accounted for 33.77% and 24.49% of the total, respectively. In contemporary hematopoietic stem cell transplant practices, genotyping of HLA-A , -B , -C , -DRB1 , and -DQB1 loci was necessary for patients and donors registered in the Chinese Bone Marrow Bank. Accordingly, the haplotypes for the HLA-A-B-C-DRB1-DQB1 combination were analyzed, a total of 832 unique haplotypes were identified. The most frequent one was HLA-A*02:07-B*46:01-C*01:02-DRB1*09:01-DQB1*03:03 . The top ten haplotypes in this combination reached a cumulative frequency of 19.30% (Table 6 ), consistent with our previous findings (Chen et al. 2019 ; Wang et al. 2021 ). Table 3 The top 10 most frequent of HLA-A-B-C-DRB1-DRB3/4/5-DQA1-DQB1-DPA1-DPB1 haplotypes A B C DRB1 DRB345 DQA1 DQB1 DPA1 DPB1 Freq (%) 1 *30:01 *13:02 *06:02 *07:01 4*01:03 *02:01 *02:02 *02:01 *17:01 1.60 2 *02:07 *46:01 *01:02 *09:01 4*01:03 *03:02 *03:03 *02:02 *05:01:01G 1.54 3 *11:01 *46:01 *01:02 *09:01 4*01:03 *03:02 *03:03 *02:02 *05:01 1.16 4 *33:03 *58:01 *03:02 *03:01 3*02:02 *05:01 *02:01 *02:02 *05:01:01G 1.13 5 *33:03 *58:01 *03:02 *03:01 3*02:02 *05:01 *02:01 *01:03 *04:01 1.10 6 *02:07 *46:01 *01:02 *09:01 4*01:03 *03:02 *03:03 *02:02 *05:01 0.68 7 *11:01 *15:02 *08:01 *12:02 3*03:01 *06:01 *03:01 *01:03 *21:01 0.68 8 *11:01 *40:01 *07:02 *08:03 blank *01:03 *06:01 *02:02 *05:01:01G 0.68 9 *02:07 *46:01 *01:02 *09:01 4*01:03 *03:02 *03:03 *02:02 *02:02 0.49 10 *11:01 *46:01 *01:02 *09:01 4*01:03 *03:02 *03:03 *02:02 *05:01:01G 0.49 Table 4 The top 10 most frequent of HLA-A-B-C haplotypes A B C Freq (%) 1 *02:07 *46:01 *01:02 7.87 2 *33:03 *58:01 *03:02 6.2 3 *11:01 *40:01 *07:02 4.82 4 *30:01 *13:02 *06:02 3.2 5 *11:01 *15:02 *08:01 2.4 6 *11:01 *46:01 *01:02 2.09 7 *02:03 *38:02 *07:02 2.02 8 *11:01 *13:01 *03:04 1.9 9 *24:02 *40:01 *07:02 1.76 10 *11:01 *51:01 *14:02 1.51 Table 5 The top 10 most frequent of HLA-DRB1 - DRB3/4/5 - DQA1 - DQB1 - DPA1 - DPB1 haplotypes DRB1 DRB345 DQA1 DQB1 DPA1 DPB1 Freq (%) 1 *09:01 4*01:03 *03:02 *03:03 *02:02 *05:01:01G 5.09 2 *09:01 4*01:03 *03:02 *03:03 *02:02 *05:01 4.34 3 *08:03 blank *01:03 *06:01 *02:02 *05:01:01G 2.82 4 *07:01 4*01:03 *02:01 *02:02 *02:01 *17:01 2.09 5 *03:01 3*02:02 *05:01 *02:01 *01:03 *04:01 1.91 6 *11:01 3*02:02 *05:05 *03:01 *02:02 *05:01 1.88 7 *12:02 3*03:01 *06:01 *03:01 *02:02 *05:01:01G 1.84 8 *03:01 3*02:02 *05:01 *02:01 *01:03 *04:01:01G 1.65 9 *04:05 4*01:03 *03:03 *04:01 *02:02 *05:01 1.54 10 *04:05 4*01:03 *03:03 *04:01 *02:02 *05:01:01G 1.34 Table 6 The top 10 most frequent of HLA-A-B-C-DRB1 - DQB1 haplotypes A B C DRB1 DQB1 Freq (%) 1 *02:07 *46:01 *01:02 *09:01 *03:03 4.24 2 *33:03 *58:01 *03:02 *03:01 *02:01 3.37 3 *30:01 *13:02 *06:02 *07:01 *02:02 2.64 4 *02:07 *46:01 *01:02 *08:03 *06:01 1.69 5 *11:01 *15:02 *08:01 *12:02 *03:01 1.57 6 *11:01 *46:01 *01:02 *09:01 *03:03 1.47 7 *11:01 *40:01 *07:02 *09:01 *03:03 1.30 8 *33:03 *58:01 *03:02 *13:02 *06:09 1.29 9 *11:01 *40:01 *07:02 *11:01 *03:01 0.92 10 *11:01 *13:01 *03:04 *15:01 *06:01 0.81 Discussion HLA genotyping has witnessed a remarkable evolution, with a primary focus on the essential HLA-A , -B , -C , -DRB1 , and -DQB1 loci for HSCT. These loci are crucial for understanding immune compatibility and transplant compatibility (Shaw et al. 2010 ). However, with the widespread dissemination and acceptance of next-generation sequencing technologies, simultaneous typing method for more HLA loci has been used for selection for the patient and suitable donor. Now, the potential donors in the the Umbilical Cord Blood Bank of Zhejiang province, China was simultaneous genotyped of 11 HLA loci. In our previous reports, we contributed genotype data for HLA-A , - B , -C , -DRB1 , -DQB1 for 3580 volunteers from Chinese Marrow Donor Program (Chen et al. 2019 ), and provided data on an additional 1,734 cord blood samples for the extra HLA-DRB3/4/5 loci (Wang et al. 2021 ). Nonetheless, there has been no published report detailing the distribution and diversity of alleles at all 11 HLA loci specifically for the Zhejiang Han population, China. To understand these HLA genetic profiles, it is particularly vital in the context of HSCT donor matching and disease-related studies, further enhancing our capacity to make informed clinical decisions for improving HSCT outcomes and protecting from disease. In this study, we utilized the commercial AllTypeTM NGS kit for HLA genotyping. The distribution of alleles across HLA-A , -B , -C , -DRB1 , -DRB3/4/5 , -DQA1 , -DQB1 , -DPA1 , and -DPB1 loci analyzed adhered to the principles of HWE. Most loci provided high-resolution results for the majority of alleles at the 4-field level. However, it’s important to note that many alleles failed to produce unique results concerning the fourth field, resulting in cases such as HLA-A*02:01:01:24 , *24:02:01:01/HLA-A*02:01:01:20 , 24:02:01:01 , where all results were recorded at the 2-field level. Similar to our previous studies (Chen et al. 2019 ; Wang et al. 2021 ), some ambiguous combinations in typing were not discriminated by the method used. In most cases, these ambiguous combinationswere eventually resolved by following the guidelines provided for common alleles and well-documented alleles (CWD) in China (He et al. 2018 ). However, it’s worth noting that there were still two alleles for HLA-DRB1 , one allele for HLA-DPA1 , and 12 alleles for HLA-DPB1 could not be definitively discriminated using CWD and were consequently assigned to the G group. In our further analysis, the distribution of HLA-A , -B , -C , -DRB1 , -DRB3/4/5 , and -DQB1 was consistent with our previous reports (Chen et al. 2019 ; wang et al. 2014 ; Wang et al. 2020 ; Wang et al. 2021 ). However, the genotyping data for HLA-DQA1 , -DPA1 , and -DPB1 had not been previously reported for the Zhejiang Han population. To provide a comprehensive understanding, we compared the distribution of HLA-DQA1 , -DQB1 , -DPA1 , and -DPB1 loci among various populations (Baek et al. 2021 ), including East Asian ( Korean and Japan), Southeast Asian, Southwest Asian, Oceanian, Australian, North African, North American, European, and Sub-Saharan African. These comparisons revealed diverse diversity among these populations. For HLA-DQA1 , DQA1*03:02 (17.41%) was the most common allele in our cohort but had not been identified in Southeast Asian, Southwest Asian, Oceanian, Australian, North African, and Sub-Saharan African, and it was reported in European and North American populations but with low frequency. The second most frequent allele, HLA-DQA1*01:02(15.81%), was the most frequent allele in Oceanian (45.8%) and Sub-Saharan African (31.9%) but was rare in both North and South American. Furthermore, the third most frequent allele, DQA1*05:05 (11.19%), was only reported in East Asian, such as Korea and Japan. For HLA-DQB1 , DQB1*03:01 was the most frequent allele in most populations, including East Asian (South Korean, Zhejiang Han), Southeast Asian, Oceanian, and North/South America, albeit with higher distribution in North/South America. In addition, DQB1*03:03 and DQB1*06:01 were the other two common alleles in East Asian, but were infrequent or not yet found in other populations. For HLA-DPA1 , the locus with the lowest polymophism in the Zhejiang Han populations displayed similar distribution in Asian and Oceanian, with DPA1*02:02 as the most frequent one around 50%. However, it was rare in other populations. Among these countries, European and North America showed extremly high DPA1*01:03 frequency, greater than 80%. The Chinese CWD principles we used only includes data for HLA-A , -B , -C , -DRB1 , and -DQB1 , without data for -DRB3/4/5 , -DQA1 , -DPA1 , and -DPB1 , most of the alleles can be determined according to CWD principles, with only HLA-DQA1 having an allele that cannot be confirmed and is thus assigned as the G group. However, nearly half (48.59%) of the HLA-DPB1 alleles were indistinguishable and yielded ambiguous results, which were then classified as the G group. Consequently, the results of HLA-DPB1 in our cohort were not compared with other populations. It is clear that the sequencing method needs improvement, and the scope of CWD should be expanded to enhance the determination of ambiguous alleles and reduce the number of ambiguous combinations. In conclusion, our study represents the first comprehensive report on the characteristics of 11 HLA loci, encompassing alleles and haplotypes of HLA-A , -B , -C , -DRB1 , -DRB345 , -DQA1 , -DQB1 , -DPA1 and -DPB1 at two-field resolution level within the Zhejiang province of China. Our data highlights the diversity distribution of HLA alleles across different ethnicities while revealing a close resemblance among East Asian populations. These findings have the potential to significantly contribute to the study the associations between certain HLA molecular and distinct outcomes of infectious diseases. Furthermore, they may facilitate the search for unrelated bone marrow donors for patients, and prove invaluable for guiding clinical decision-making. Declarations Declaration of competing interest The authors declare that they have no known competing financial interests or personal relationships that could have appeared to influence the work reported in this paper. Author Contribution Sudan Tao and Faming Zhu designed the experiments. Sudan Tao and Xuan You performed the lab experiments. Nanying Chen, Lina Dong, Shuoxian Zhao, Yizhen He and Wei Zhang analyzed the data. Sudan Tao and Faming Zhu wrote the paper. All authors approved the final submitted version. Acknowledgments We thank the donors of this study for their generous providing blood samples to facilitate genetic research. This work was supported by National Natural Science Foundation of China (82200258), the Zhejiang Provincial Natural Science Foundation of China (LGF22H080004), and Science Research Foundation of Zhejiang Healthy Bureau (2022KY139). References Baek IC, Choi EJ, Shin DH, Kim HJ, Choi H, Kim TG. Allele and haplotype frequencies of human leukocyte antigen-A, -B, -C, -DRB1, -DRB3/4/5, -DQA1, -DQB1, -DPA1, and -DPB1 by next generation sequencing-based typing in Koreans in South Korea. PLoS One . 2021;16:e0253619. doi: 10.1371/journal.pone.0253619 . eCollection 2021. 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Supplementary Files SupplementalTable112.22.xlsx Cite Share Download PDF Status: Posted Version 1 posted You are reading this latest preprint version Research Square lets you share your work early, gain feedback from the community, and start making changes to your manuscript prior to peer review in a journal. As a division of Research Square Company, we’re committed to making research communication faster, fairer, and more useful. We do this by developing innovative software and high quality services for the global research community. Our growing team is made up of researchers and industry professionals working together to solve the most critical problems facing scientific publishing. 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Dendrou et al. \u003cspan citationid=\"CR5\" class=\"CitationRef\"\u003e2018\u003c/span\u003e), including malignant tumors, auto-inflammation, infections, and also play a critical role in the effect of organ transplantation and hematopoietic stem cell transplantation (HSCT). The \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e region has been proven to be the most polymorphic in the human genome (Blaz et al. 2018). Nowadays, the genetic variability of \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e molecules have been well characterized at a high-resolution level in the diverse populations worldwide (Gonzalez-Galarza et al. \u003cspan citationid=\"CR7\" class=\"CitationRef\"\u003e2020\u003c/span\u003e), especially for the genotyping of \u003cem\u003eHLA-A\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-B\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-C\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DRB1\u003c/em\u003e and \u003cem\u003e-DQB1\u003c/em\u003e loci, which is an essential part for choosing suitable donor for the patient in the HSCT. With the rapid evolution of precise \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e genotyping technology, 26,341 \u003cem\u003eHLA-class I\u003c/em\u003e and 11,175 \u003cem\u003eHLA-class II\u003c/em\u003e alleles have been identified according to the \u003cem\u003eIPD-IMGT/HLA\u003c/em\u003e database (IPD-IMGT/HLA release 3.54; 2023-10) (Barker et al. \u003cspan citationid=\"CR3\" class=\"CitationRef\"\u003e2023\u003c/span\u003e). The distribution of HLA alleles and haplotypes exhibited significant variations among different populations and ethnic groups according to the allelefrequencies.net database (Gonzalez-Galarza et al. \u003cspan citationid=\"CR7\" class=\"CitationRef\"\u003e2020\u003c/span\u003e). In our research efforts, we have previously reported the distribution of \u003cem\u003eHLA-A\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-B\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-C\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DRB1\u003c/em\u003e and \u003cem\u003e-DQB1\u003c/em\u003e alleles at low resolution or with two-field resolution, drawing from the Chinese Marrow Donor Program (Chen et al. \u003cspan citationid=\"CR4\" class=\"CitationRef\"\u003e2019\u003c/span\u003e). Additionally, we have conducted a more comprehensive analysis, encompassing \u003cem\u003eHLA-A\u003c/em\u003e, -B, -C, -DRB1, -DQB1, and -DRB3/4/5 alleles and haplotypes, at a three-field resolution level, using data from umbilical cord blood donors hailing from the Zhejiang province of China (Wang et al. \u003cspan citationid=\"CR13\" class=\"CitationRef\"\u003e2021\u003c/span\u003e).\u003c/p\u003e \u003cp\u003eDespite previous efforts (Chen et al. \u003cspan citationid=\"CR4\" class=\"CitationRef\"\u003e2019\u003c/span\u003e; Wang et al. \u003cspan citationid=\"CR13\" class=\"CitationRef\"\u003e2021\u003c/span\u003e), a comprehensive understanding of the extensive \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e diversity except for \u003cem\u003eHLA-A\u003c/em\u003e, -B, -C, -DRB1, -DQB1loci at high-resolution level within the Chinese Han population still need to explore. To bridge this gap in knowledge, the current study aims to provide an exhaustive analysis of allelic diversity across a broader spectrum of \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e loci. This analysis includes \u003cem\u003eHLA-A\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-B\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-C\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DRB1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DRB3/4/5\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DQA1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DQB1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DPA1\u003c/em\u003e, and \u003cem\u003e-DPB1\u003c/em\u003e alleles, along with their corresponding haplotypes, from the volunteer donors in the Umbilical Cord Blood Bank of Zhejiang province, China. Zhejiang Province, situated in the southern region of the Yangtze River and along the southeast coast of China, boasts a rich historical and cultural heritage. Human activities in this region date back over a million years, with the discovery of more than 100 Neolithic cultures, including the renowned Liangzhu Culture dating back 4300\u0026ndash;4600 years and the Hemudu Culture spanning 5800\u0026ndash;6500 years (Yang et al. 2018). Recent excavations have revealed a 5,000-year-old ancient city in Liangzhu, adding to the province's historical significance. The Zhejiang Han population is an integral part of the Chinese Han ethnic group, with historical ties to population migrations during the Southern Song Dynasty (1127\u0026ndash;1279) when Hangzhou, Zhejiang, served as the capital city. The Zhejiang Han community comprises approximately 60\u0026nbsp;million individuals, constituting a substantial 99.15% of the province's total population (Ning et al. 2021). Studying the diverse \u003cem\u003eHLA-A\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-B\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-C\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DRB1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DRB3/4/5\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DQA1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DQB1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DPA1\u003c/em\u003e, and \u003cem\u003e-DPB1\u003c/em\u003e alleles within this population will contribute valuable insights into an expanded \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e diversity within the Chinese Han population.\u003c/p\u003e"},{"header":"Materials and methods","content":"\u003cdiv id=\"Sec3\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eSpecimens\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eFrom January 2020 to March 2021, 813 blood specimens were randomly collected from the donors in the Umbilical Cord Blood Bank of Zhejiang province, China. The ethnic background of all individuals is Zhejiang Han. Informed consent was obtained from all participants. This study was approved by the regional ethics committee, Blood Center of Zhejiang Province. Specimens were collected in 5 ml tubes with EDTA-Na\u003csub\u003e2\u003c/sub\u003e anticoagulant and stored at below \u0026minus;\u0026thinsp;25℃ until processed.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec4\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eGenomic DNA extraction\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eGenomic DNAs were extracted using commercial MagNA Pure LC DNA Isolation Kits (Roche Diagnostics, Indianapolis, IN, USA) according to the manufacturer\u0026rsquo;s instruction. The final DNA concentration was adjusted to 15\u0026ndash;30 ng/\u0026micro;l which was recommended by the manufacturer for HLA genotyping and optical density at 260/280 was 1.6\u0026ndash;1.8.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec5\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eHLA genotyping\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eAll specimens were genotyped for \u003cem\u003eHLA-A\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-B\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-C\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DRB1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DRB3/4/5\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DQA1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DQB1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DPA1\u003c/em\u003e, and \u003cem\u003e-DPB1\u003c/em\u003e loci respectively using the AllType\u0026trade; NGS kit (One Lambda Inc, Canoga Park, CA, USA) according to manufacturer\u0026rsquo;s instruction. In brief, the full length sequences of \u003cem\u003eHLA-A\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-B\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-C\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DQA1\u003c/em\u003e and -\u003cem\u003eDPA1\u003c/em\u003e loci, and the sequencing regions covering the exons 2 to 3\u0026rsquo; UTR for \u003cem\u003eHLA-DRB1/3/4/5/\u003c/em\u003e, -\u003cem\u003eDQB1\u003c/em\u003e, and \u003cem\u003e-DPB1\u003c/em\u003e locus were amplified through a single multiplex PCR. Subsequently, the adapters were added to the amplicons and then were fragmented, subsequently, fragments ranging from 300 to 1000 bp were selected by beads and pooled into a single tube. Library preparation was conducted using the Ion Shear Plus Reagents Kit and Ion Plus Fragment Library Kit (One Lambda Inc, Canoga Park, CA, USA). Amplicon purification, dilution, and library pooling were carried out using the automated Microlab STAR system (Hamilton, Bonaduz, Switzerland). Sequencing was performed on the Ion Torrent S5 platform (ThermoFisher Scientific, Waltham, MA, USA).\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e genotype was assigned using the HLA TypeStream Visual Software version 2.0 (TSV 2.0) (One Lambda Inc, Canoga Park, CA, USA). The frequencies of \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e alleles, as well as the composition and frequencies of \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e haplotypes, were assessed using the Arlequin 3.5.2.2 (Excoffier et al. 2010). The Chinese HLA common and well-documented (CWD) principle was used to assign the G group alleles or the ambiguous HLA allele combination (He et al. \u003cspan citationid=\"CR8\" class=\"CitationRef\"\u003e2018\u003c/span\u003e).\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec6\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003eStatistics methods\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eThe frequencies of \u003cem\u003eHLA-A\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-B\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-C\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DRB1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DRB3/4/5\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DQA1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DQB1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DPA1\u003c/em\u003e, and \u003cem\u003e-DPB1\u003c/em\u003e alleles were calculated by direct counting. The composition and frequencies of \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e haplotypes were determined using the Arlequin 3.5.2.2 (Excoffier et al. 2010). Hardy-Weinberg equilibrium (HWE) was determined for each locus using the Fisher\u0026rsquo;s exact test implemented in the Arlequin software 3.5.2.2. The haplotype frequencies (HFs) were estimated based on the expectation-maximization (EM) algorithm with Arlequin software 3.5.2.2.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e"},{"header":"Results","content":"\u003cp\u003e \u003cb\u003eThe Ambiguous results of\u003c/b\u003e \u003cb\u003eHLA\u003c/b\u003e \u003cb\u003egenotyping\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003cp\u003eAll the FASTQ data from the Ion Torrent S5 platform, utilizing the AllType\u0026trade; NGS kit, were processed using TSV 2.0 for analysis. The majority of \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e alleles resolved to a high-resolution, at the 4-field level. However, due to the absence of full exon and intron sequencing for certain \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e genes, we reported all \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e alleles at a 2-field level. Notably, we encountered ambiguous results across all \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e loci. Specifically, \u003cem\u003eHLA-class I\u003c/em\u003e genes exhibited fewer ambiguities than that in \u003cem\u003eHLA-class II\u003c/em\u003e genes. For the \u003cem\u003eHLA-A\u003c/em\u003e locus, 12 out of the 813 specimens displayed ambiguity, while the \u003cem\u003eHLA-B\u003c/em\u003e locus had 6 specimens with ambiguous results, and the \u003cem\u003eHLA-C\u003c/em\u003e locus had 2. In contrast, \u003cem\u003eHLA-II\u003c/em\u003e genes exhibited more complexities, with 3 specimens at the \u003cem\u003eHLA-DRB3/4/5\u003c/em\u003e loci, 112 specimens at the \u003cem\u003e-DRB1\u003c/em\u003e locus, 1 specimens at the -\u003cem\u003eDQA1\u003c/em\u003e locus, 475 specimens at the -\u003cem\u003eDQB1\u003c/em\u003e locus, 7 specimens at the -\u003cem\u003eDPA1\u003c/em\u003e locus, and 407 specimens at the -\u003cem\u003eDPB1\u003c/em\u003e locus exhibiting multiple combinations at their respective HLA loci. While the application of the Chinese CWD principles allowed for the resolution of many ambiguous combinations in \u003cem\u003eHLA-A\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-B\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-C\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DRB1\u003c/em\u003e, and \u003cem\u003e-DQB1\u003c/em\u003e loci, only \u003cem\u003e-DRB1\u003c/em\u003e locus still has certain alleles which could not be definitively assigned to unique allele. These ambiguous alleles were assigned as the G group designation. In our cohort, two G group \u003cem\u003eHLA-DRB1\u003c/em\u003e alleles, \u003cem\u003eDRB1*12:01:01G\u003c/em\u003e and \u003cem\u003eDRB1*15:01:01G\u003c/em\u003e were listed. \u003cem\u003eDRB1*12:01:01G\u003c/em\u003e encompassed both \u003cem\u003eDRB1*12:01\u003c/em\u003e and \u003cem\u003eDRB1*12:10\u003c/em\u003e, while \u003cem\u003eDRB1*15:01:01G\u003c/em\u003e included \u003cem\u003eDRB1*15:02\u003c/em\u003e, \u003cem\u003eDRB1*15:140\u003c/em\u003e, and \u003cem\u003eDRB1*15:149\u003c/em\u003e alleles. Notably, the \u003cem\u003eHLA-DRB3/4/5\u003c/em\u003e and \u003cem\u003e-DQA1\u003c/em\u003e loci did not exhibit the presence of a G group according to TSV 2.0. However, the \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e-\u003cem\u003eDPA1\u003c/em\u003e and \u003cem\u003e-DPB1\u003c/em\u003e loci displayed varying frequencies of the G group results. Among these, \u003cem\u003eHLA-DPB1\u003c/em\u003e had the highest proportion of alleles assigned within the G group, accounting for nearly half of the alleles at 49.02%. A detailed listing of all the G group alleles can be found in Table \u003cspan refid=\"Tab1\" class=\"InternalRef\"\u003e1\u003c/span\u003e. In contrast, \u003cem\u003eHLA-DPA1\u003c/em\u003e had only one allele (\u003cem\u003eDPA1*01:03G\u003c/em\u003e) falling into G group, which could not be reliably distinguished between \u003cem\u003eDPA1*01:03\u003c/em\u003e and \u003cem\u003eDPA1*01:17\u003c/em\u003e.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cb\u003eThe distribution of the\u003c/b\u003e \u003cb\u003eHLA\u003c/b\u003e \u003cb\u003ealleles\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn our study cohort, a total of 289 alleles were identified, comprising 141 \u003cem\u003eHLA class I\u003c/em\u003e alleles and 148 \u003cem\u003eHLA class II\u003c/em\u003e alleles, as outlined in Table \u003cspan refid=\"Tab2\" class=\"InternalRef\"\u003e2\u003c/span\u003e. The frequency of allele distributions for all HLA loci examined fit the principles of Hardy-Weinberg equilibrium. Among the loci studied, \u003cem\u003eHLA-B\u003c/em\u003e displayed the highest degree of polymorphism, with a remarkable 70 distinct alleles identified. In contrast, \u003cem\u003eHLA-DRB4\u003c/em\u003e exhibited the lowest diversity, with only 3 alleles identified. Furthermore, we observed 33 alleles for \u003cem\u003eHLA-A\u003c/em\u003e, 38 alleles for \u003cem\u003eHLA-C\u003c/em\u003e, 44 alleles for \u003cem\u003eHLA-DRB1\u003c/em\u003e, 6, 3, 7 and 17 alleles for \u003cem\u003eHLA-DRB3, -DRB4, -DRB5\u003c/em\u003e and \u003cem\u003e-DQA1\u003c/em\u003e respectively. Additionally, 21 alleles were identified for \u003cem\u003eHLA-DQB1\u003c/em\u003e and 42 alleles for \u003cem\u003eHLA-DPB1\u003c/em\u003e. The most prevalent alleles at each locus were as follows: \u003cem\u003eHLA-A*11:01\u003c/em\u003e (25.03%), \u003cem\u003eHLA-B*40:01\u003c/em\u003e (13.84%), \u003cem\u003eHLA-C*07:02\u003c/em\u003e (19.50%), \u003cem\u003eHLA-DRB1*09:01\u003c/em\u003e (17.10%), \u003cem\u003eHLA-DRB3*02:02\u003c/em\u003e (21.40%), \u003cem\u003eHLA-DRB4*01:03\u003c/em\u003e(35.36%), \u003cem\u003eHLA-DRB5*01:01\u003c/em\u003e(11.69%), \u003cem\u003eHLA-DQA1*03:02\u003c/em\u003e (17.41%), \u003cem\u003eHLA-DQB1*03:01\u003c/em\u003e (21.71%), \u003cem\u003eHLA-DPA1*02:02\u003c/em\u003e (53.20%), and \u003cem\u003eHLA-DPB1*05:01\u003c/em\u003e (20.48%), the corresponding frequencies of which were consistent with our previous report (Wang et al. \u003cspan citationid=\"CR14\" class=\"CitationRef\"\u003e2020\u003c/span\u003e). According to the Chinese CWD 2.4 classification, eight alleles were classified as rare alleles, as they did not belong to any CWD allelic group, including \u003cem\u003eB*46:33\u003c/em\u003e, \u003cem\u003eB*48:43\u003c/em\u003e, \u003cem\u003eC*03:132\u003c/em\u003e, \u003cem\u003eC*03:467\u003c/em\u003e, \u003cem\u003eC*07:595\u003c/em\u003e, \u003cem\u003eDRB1*04:35\u003c/em\u003e, \u003cem\u003eDQB1*03:158\u003c/em\u003e, and \u003cem\u003eDQB1*06:108.\u003c/em\u003e No novel alleles were observed in this cohort, but one special \u003cem\u003eHLA-A\u003c/em\u003e allele, \u003cem\u003eA*02:02\u003c/em\u003e was identified in our group, which a specific allele in Caucasians\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab1\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 1\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003eHLA-DPB1 G\u003c/em\u003e group included the alleles\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"4\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eG group\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003ealleles\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eG group\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003ealleles\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\" morerows=\"1\" rowspan=\"2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*02:02:01G\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*02:02\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\" morerows=\"1\" rowspan=\"2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*02:01:02G\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*02:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*547:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*414:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\" morerows=\"1\" rowspan=\"2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*03:01:01G\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*03:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\" morerows=\"1\" rowspan=\"2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*09:01:01G\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*09:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*124:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*899:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\" morerows=\"3\" rowspan=\"4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*04:01:01G\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*04:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\" morerows=\"1\" rowspan=\"2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*10:01:01G\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*10:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*350:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*650:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*702:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\" morerows=\"2\" rowspan=\"3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*13:01:01G\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*13:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*126:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*107:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\" morerows=\"4\" rowspan=\"5\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*04:02:01G\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*04:02\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*519:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*105:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\" morerows=\"3\" rowspan=\"4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*14:01:01G\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*14:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*463:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*651:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*665:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*834:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*721:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*854:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\" morerows=\"3\" rowspan=\"4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*05:01:01G\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*05:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\" morerows=\"1\" rowspan=\"2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*17:01:01G\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*17:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*135:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*131:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd 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alleles of \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e loci\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"9\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c6\" colnum=\"6\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c7\" colnum=\"7\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c8\" colnum=\"8\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c9\" colnum=\"9\"\u003e\u003c/div\u003e 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\u003cp\u003e\u003cem\u003e*55:12\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\" morerows=\"1\" rowspan=\"2\"\u003e \u003cp\u003e0.06\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\" morerows=\"1\" rowspan=\"2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e4*01:02\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\" morerows=\"1\" rowspan=\"2\"\u003e \u003cp\u003e0.49\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*48:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e0.06\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*573:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e0.06\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cb\u003eThe distribution of\u003c/b\u003e \u003cb\u003eHLA\u003c/b\u003e \u003cb\u003ehaplotypes\u003c/b\u003e\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn the comprehensive analysis across all 11 \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e loci, a total of 1204 haplotypes were estimated. The top 10 most frequent haplotypes collectively accounted for 9.54% of the total (Table \u003cspan refid=\"Tab3\" class=\"InternalRef\"\u003e3\u003c/span\u003e). The composition and frequencies of all the haplotypes were listed in Supplemental Table\u0026nbsp;1.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eWhen considering \u003cem\u003eHLA-class I\u003c/em\u003e loci (\u003cem\u003eHLA-A\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-B\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-C\u003c/em\u003e) and \u003cem\u003eHLA-class II\u003c/em\u003e loci (\u003cem\u003eHLA-DRB1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DRB3/4/5\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DQA1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DQB1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DPA1\u003c/em\u003e, and \u003cem\u003e-DPB1\u003c/em\u003e) separately, 440 haplotypes for \u003cem\u003eHLA-class I\u003c/em\u003e and 550 haplotypes for \u003cem\u003eHLA-class II\u003c/em\u003e were identified respectively. The most frequent \u003cem\u003eHLA-class I\u003c/em\u003e haplotype was \u003cem\u003eHLA-A*02:07-B*46:01-C*01:02\u003c/em\u003e, with a frequency of 7.87%. For \u003cem\u003eHLA-class II\u003c/em\u003e, the most frequent haplotype was \u003cem\u003eHLA-DRB1*09:01-DRB4*01:03-DQA1*03:02-DQB1*03:03-DPA1*02:02-DPB1*05:01:01G\u003c/em\u003e, with a frequency of 5.09%. Collectively, the top ten \u003cem\u003eHLA-class I\u003c/em\u003e haplotypes (Table \u003cspan refid=\"Tab4\" class=\"InternalRef\"\u003e4\u003c/span\u003e) and \u003cem\u003eHLA-class II\u003c/em\u003e haplotypes (Table \u003cspan refid=\"Tab5\" class=\"InternalRef\"\u003e5\u003c/span\u003e) accounted for 33.77% and 24.49% of the total, respectively.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn contemporary hematopoietic stem cell transplant practices, genotyping of \u003cem\u003eHLA-A\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-B\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-C\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DRB1\u003c/em\u003e, and \u003cem\u003e-DQB1\u003c/em\u003e loci was necessary for patients and donors registered in the Chinese Bone Marrow Bank. Accordingly, the haplotypes for the \u003cem\u003eHLA-A-B-C-DRB1-DQB1\u003c/em\u003e combination were analyzed, a total of 832 unique haplotypes were identified. The most frequent one was \u003cem\u003eHLA-A*02:07-B*46:01-C*01:02-DRB1*09:01-DQB1*03:03\u003c/em\u003e. The top ten haplotypes in this combination reached a cumulative frequency of 19.30% (Table \u003cspan refid=\"Tab6\" class=\"InternalRef\"\u003e6\u003c/span\u003e), consistent with our previous findings (Chen et al. \u003cspan citationid=\"CR4\" class=\"CitationRef\"\u003e2019\u003c/span\u003e; Wang et al. \u003cspan citationid=\"CR13\" class=\"CitationRef\"\u003e2021\u003c/span\u003e).\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab3\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 3\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eThe top 10 most frequent of \u003cem\u003eHLA-A-B-C-DRB1-DRB3/4/5-DQA1-DQB1-DPA1-DPB1\u003c/em\u003e haplotypes\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"11\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c6\" colnum=\"6\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c7\" colnum=\"7\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c8\" colnum=\"8\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c9\" colnum=\"9\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c10\" colnum=\"10\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c11\" colnum=\"11\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003eA\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003eB\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003eC\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003eDRB1\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003eDRB345\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003eDQA1\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003eDQB1\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003eDPA1\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003eDPB1\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003eFreq (%)\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*30:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*13:02\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*06:02\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*07:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e4*01:03\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e 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\u003cp\u003e1.29\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*11:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*40:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*07:02\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*11:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*03:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e0.92\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e10\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*11:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*13:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*03:04\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*15:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e\u003cem\u003e*06:01\u003c/em\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e0.81\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e"},{"header":"Discussion","content":"\u003cp\u003e \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e genotyping has witnessed a remarkable evolution, with a primary focus on the essential \u003cem\u003eHLA-A\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-B\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-C\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DRB1\u003c/em\u003e, and \u003cem\u003e-DQB1\u003c/em\u003e loci for HSCT. These loci are crucial for understanding immune compatibility and transplant compatibility (Shaw et al. \u003cspan citationid=\"CR15\" class=\"CitationRef\"\u003e2010\u003c/span\u003e). However, with the widespread dissemination and acceptance of next-generation sequencing technologies, simultaneous typing method for more \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e loci has been used for selection for the patient and suitable donor. Now, the potential donors in the the Umbilical Cord Blood Bank of Zhejiang province, China was simultaneous genotyped of 11 \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e loci.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn our previous reports, we contributed genotype data for \u003cem\u003eHLA-A\u003c/em\u003e, -\u003cem\u003eB\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-C\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DRB1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DQB1\u003c/em\u003e for 3580 volunteers from Chinese Marrow Donor Program (Chen et al. \u003cspan citationid=\"CR4\" class=\"CitationRef\"\u003e2019\u003c/span\u003e), and provided data on an additional 1,734 cord blood samples for the extra \u003cem\u003eHLA-DRB3/4/5\u003c/em\u003e loci (Wang et al. \u003cspan citationid=\"CR13\" class=\"CitationRef\"\u003e2021\u003c/span\u003e). Nonetheless, there has been no published report detailing the distribution and diversity of alleles at all 11 \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e loci specifically for the Zhejiang Han population, China. To understand these \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e genetic profiles, it is particularly vital in the context of HSCT donor matching and disease-related studies, further enhancing our capacity to make informed clinical decisions for improving HSCT outcomes and protecting from disease.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn this study, we utilized the commercial AllTypeTM NGS kit for HLA genotyping. The distribution of alleles across \u003cem\u003eHLA-A\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-B\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-C\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DRB1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DRB3/4/5\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DQA1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DQB1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DPA1\u003c/em\u003e, and \u003cem\u003e-DPB1\u003c/em\u003e loci analyzed adhered to the principles of HWE. Most loci provided high-resolution results for the majority of alleles at the 4-field level. However, it\u0026rsquo;s important to note that many alleles failed to produce unique results concerning the fourth field, resulting in cases such as \u003cem\u003eHLA-A*02:01:01:24\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e*24:02:01:01/HLA-A*02:01:01:20\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e24:02:01:01\u003c/em\u003e, where all results were recorded at the 2-field level. Similar to our previous studies (Chen et al. \u003cspan citationid=\"CR4\" class=\"CitationRef\"\u003e2019\u003c/span\u003e; Wang et al. \u003cspan citationid=\"CR13\" class=\"CitationRef\"\u003e2021\u003c/span\u003e), some ambiguous combinations in typing were not discriminated by the method used. In most cases, these ambiguous combinationswere eventually resolved by following the guidelines provided for common alleles and well-documented alleles (CWD) in China (He et al. \u003cspan citationid=\"CR8\" class=\"CitationRef\"\u003e2018\u003c/span\u003e). However, it\u0026rsquo;s worth noting that there were still two alleles for \u003cem\u003eHLA-DRB1\u003c/em\u003e, one allele for \u003cem\u003eHLA-DPA1\u003c/em\u003e, and 12 alleles for \u003cem\u003eHLA-DPB1\u003c/em\u003e could not be definitively discriminated using CWD and were consequently assigned to the G group.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn our further analysis, the distribution of \u003cem\u003eHLA-A\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-B\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-C\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DRB1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DRB3/4/5\u003c/em\u003e, and \u003cem\u003e-DQB1\u003c/em\u003e was consistent with our previous reports (Chen et al. \u003cspan citationid=\"CR4\" class=\"CitationRef\"\u003e2019\u003c/span\u003e; wang et al. \u003cspan citationid=\"CR12\" class=\"CitationRef\"\u003e2014\u003c/span\u003e; Wang et al. \u003cspan citationid=\"CR14\" class=\"CitationRef\"\u003e2020\u003c/span\u003e; Wang et al. \u003cspan citationid=\"CR13\" class=\"CitationRef\"\u003e2021\u003c/span\u003e). However, the genotyping data for \u003cem\u003eHLA-DQA1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DPA1\u003c/em\u003e, and \u003cem\u003e-DPB1\u003c/em\u003e had not been previously reported for the Zhejiang Han population. To provide a comprehensive understanding, we compared the distribution of \u003cem\u003eHLA-DQA1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DQB1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DPA1\u003c/em\u003e, and \u003cem\u003e-DPB1\u003c/em\u003e loci among various populations (Baek et al. \u003cspan citationid=\"CR1\" class=\"CitationRef\"\u003e2021\u003c/span\u003e), including East Asian ( Korean and Japan), Southeast Asian, Southwest Asian, Oceanian, Australian, North African, North American, European, and Sub-Saharan African. These comparisons revealed diverse diversity among these populations. For \u003cem\u003eHLA-DQA1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003eDQA1*03:02\u003c/em\u003e(17.41%) was the most common allele in our cohort but had not been identified in Southeast Asian, Southwest Asian, Oceanian, Australian, North African, and Sub-Saharan African, and it was reported in European and North American populations but with low frequency. The second most frequent allele, HLA-DQA1*01:02(15.81%), was the most frequent allele in Oceanian (45.8%) and Sub-Saharan African (31.9%) but was rare in both North and South American. Furthermore, the third most frequent allele, \u003cem\u003eDQA1*05:05\u003c/em\u003e(11.19%), was only reported in East Asian, such as Korea and Japan. For \u003cem\u003eHLA-DQB1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003eDQB1*03:01\u003c/em\u003e was the most frequent allele in most populations, including East Asian (South Korean, Zhejiang Han), Southeast Asian, Oceanian, and North/South America, albeit with higher distribution in North/South America. In addition, \u003cem\u003eDQB1*03:03\u003c/em\u003e and \u003cem\u003eDQB1*06:01\u003c/em\u003e were the other two common alleles in East Asian, but were infrequent or not yet found in other populations. For \u003cem\u003eHLA-DPA1\u003c/em\u003e, the locus with the lowest polymophism in the Zhejiang Han populations displayed similar distribution in Asian and Oceanian, with \u003cem\u003eDPA1*02:02\u003c/em\u003e as the most frequent one around 50%. However, it was rare in other populations. Among these countries, European and North America showed extremly high \u003cem\u003eDPA1*01:03\u003c/em\u003e frequency, greater than 80%. The Chinese CWD principles we used only includes data for \u003cem\u003eHLA-A\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-B\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-C\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DRB1\u003c/em\u003e, and \u003cem\u003e-DQB1\u003c/em\u003e, without data for \u003cem\u003e-DRB3/4/5\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DQA1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DPA1\u003c/em\u003e, and \u003cem\u003e-DPB1\u003c/em\u003e, most of the alleles can be determined according to CWD principles, with only \u003cem\u003eHLA-DQA1\u003c/em\u003e having an allele that cannot be confirmed and is thus assigned as the G group. However, nearly half (48.59%) of the \u003cem\u003eHLA-DPB1\u003c/em\u003e alleles were indistinguishable and yielded ambiguous results, which were then classified as the G group. Consequently, the results of \u003cem\u003eHLA-DPB1\u003c/em\u003e in our cohort were not compared with other populations. It is clear that the sequencing method needs improvement, and the scope of CWD should be expanded to enhance the determination of ambiguous alleles and reduce the number of ambiguous combinations.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn conclusion, our study represents the first comprehensive report on the characteristics of 11 \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e loci, encompassing alleles and haplotypes of \u003cem\u003eHLA-A\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-B\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-C\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DRB1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DRB345\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DQA1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DQB1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DPA1\u003c/em\u003e and \u003cem\u003e-DPB1\u003c/em\u003e at two-field resolution level within the Zhejiang province of China. Our data highlights the diversity distribution of \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e alleles across different ethnicities while revealing a close resemblance among East Asian populations. These findings have the potential to significantly contribute to the study the associations between certain \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e molecular and distinct outcomes of infectious diseases. Furthermore, they may facilitate the search for unrelated bone marrow donors for patients, and prove invaluable for guiding clinical decision-making.\u003c/p\u003e"},{"header":"Declarations","content":"\u003cp\u003e \u003ch2\u003eDeclaration of competing interest\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eThe authors declare that they have no known competing financial interests or personal relationships that could have appeared to influence the work reported in this paper.\u003c/p\u003e \u003c/p\u003e\u003ch2\u003eAuthor Contribution\u003c/h2\u003e\u003cp\u003eSudan Tao and Faming Zhu designed the experiments. Sudan Tao and Xuan You performed the lab experiments. Nanying Chen, Lina Dong, Shuoxian Zhao, Yizhen He and Wei Zhang analyzed the data. Sudan Tao and Faming Zhu wrote the paper. All authors approved the final submitted version.\u003c/p\u003e\u003ch2\u003eAcknowledgments\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eWe thank the donors of this study for their generous providing blood samples to facilitate genetic research. This work was supported by National Natural Science Foundation of China (82200258), the Zhejiang Provincial Natural Science Foundation of China (LGF22H080004), and Science Research Foundation of Zhejiang Healthy Bureau (2022KY139).\u003c/p\u003e"},{"header":"References","content":"\u003col\u003e\u003cli\u003e\u003cspan\u003eBaek IC, Choi EJ, Shin DH, Kim HJ, Choi H, Kim TG. Allele and haplotype frequencies of human leukocyte antigen-A, -B, -C, -DRB1, -DRB3/4/5, -DQA1, -DQB1, -DPA1, and -DPB1 by next generation sequencing-based typing in Koreans in South Korea. \u003cem\u003ePLoS One\u003c/em\u003e. 2021;16:e0253619. doi: \u003cspan class=\"ExternalRef\"\u003e\u003cspan class=\"RefSource\"\u003e10.1371/journal.pone.0253619\u003c/span\u003e\u003cspan address=\"10.1371/journal.pone.0253619\" targettype=\"DOI\" class=\"RefTarget\"\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e. eCollection 2021.\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eBalz V, Krause S, Fischer J, Enczmann J. More than 150 novel variants of HLA class I genes detected in German Stem Cell Donor Registry and UCLA International Cell Exchange samples. 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Int J Immunogenet. 2019;46:7\u0026ndash;16. doi: \u003cspan class=\"ExternalRef\"\u003e\u003cspan class=\"RefSource\"\u003e10.1111/iji.12411\u003c/span\u003e\u003cspan address=\"10.1111/iji.12411\" targettype=\"DOI\" class=\"RefTarget\"\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e.\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eDendrou CA, Petersen J, Rossjohn J, Fugger L. HLA variation and disease. Nat Rev Immunol. 2018;18:325\u0026ndash;339. doi: \u003cspan class=\"ExternalRef\"\u003e\u003cspan class=\"RefSource\"\u003e10.1038/nri.2017.143\u003c/span\u003e\u003cspan address=\"10.1038/nri.2017.143\" targettype=\"DOI\" class=\"RefTarget\"\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e.\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eExcoffier L, Lischer HE. Arlequin suite ver 3.5: a new series of programs to perform population genetics analyses under Linux and Windows. Mol Ecol Resour. 2010;10:564\u0026ndash;7. doi: \u003cspan class=\"ExternalRef\"\u003e\u003cspan class=\"RefSource\"\u003e10.1111/j.1755-0998.2010.02847.x\u003c/span\u003e\u003cspan address=\"10.1111/j.1755-0998.2010.02847.x\" targettype=\"DOI\" class=\"RefTarget\"\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e.\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eGonzalez-Galarza FF, McCabe A, Santos EJMD, Jones J, Takeshita L, Ortega-Rivera ND, Cid-Pavon GMD, Ramsbottom K, Ghattaoraya G, Alfirevic A, Middleton D, Jones AR. Allele frequency net database (AFND) 2020 update: gold-standard data classification, open access genotype data and new query tools. Nucleic Acids Res. 2020;48:D783-D788. doi: \u003cspan class=\"ExternalRef\"\u003e\u003cspan class=\"RefSource\"\u003e10.1093/nar/gkz1029\u003c/span\u003e\u003cspan address=\"10.1093/nar/gkz1029\" targettype=\"DOI\" class=\"RefTarget\"\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e.\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eHe Y, Li J, Mao W, Zhang D, Liu M, Shan X, Zhang B, Zhu C, Shen J, Deng Z, Wang Z, Yu W, Chen Q, Guo W, Su P, Lv R, Li G, Li G, Pei B, Jiao L, Shen G, Liu Y, Feng Z, Su Y, Xie Y, Di W, Liu X, Yang X, Wang J, Qi J, Liu Q, Han Y, He J, Cai J, Zhang Z, Zhu F, Du D. HLA common and well-documented alleles in China. HLA. 2018;92:199\u0026ndash;205. doi: \u003cspan class=\"ExternalRef\"\u003e\u003cspan class=\"RefSource\"\u003e10.1111/tan.13358\u003c/span\u003e\u003cspan address=\"10.1111/tan.13358\" targettype=\"DOI\" class=\"RefTarget\"\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e.\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eMa Y, Yang X, Huan X, Gao Y, Wang W, Li Z, Ma Z, Perry L, Sun G, Jiang L, Jin G, Lu H. Multiple indicators of rice remains and the process of rice domestication: A case study in the lower Yangtze River region, China. \u003cem\u003ePLoS One\u003c/em\u003e. 2018;13:e0208104. doi: \u003cspan class=\"ExternalRef\"\u003e\u003cspan class=\"RefSource\"\u003e10.1371/journal.pone.0208104\u003c/span\u003e\u003cspan address=\"10.1371/journal.pone.0208104\" targettype=\"DOI\" class=\"RefTarget\"\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e. eCollection 2018.\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eMontgomery RA, Tatapudi VS, Leffell MS, Zachary AA. 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Distribution of HLA allele frequencies in 82 Chinese individuals with coronavirus disease-2019 (COVID-19). HLA. 2020;96:194\u0026ndash;196. doi: \u003cspan class=\"ExternalRef\"\u003e\u003cspan class=\"RefSource\"\u003e10.1111/tan.13941\u003c/span\u003e\u003cspan address=\"10.1111/tan.13941\" targettype=\"DOI\" class=\"RefTarget\"\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e.\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eShaw BE, Arguello R, Garcia-Sepulveda CA, Madrigal JA. The impact of HLA genotyping on survival following unrelated donor haematopoietic stem cell transplantation. Br J Haematol. 2010;150:251\u0026ndash;8. doi: \u003cspan class=\"ExternalRef\"\u003e\u003cspan class=\"RefSource\"\u003e10.1111/j.1365-2141.2010.08224.x\u003c/span\u003e\u003cspan address=\"10.1111/j.1365-2141.2010.08224.x\" targettype=\"DOI\" class=\"RefTarget\"\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e. Epub 2010 Jun 15.\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eShiina T, Hosomichi K, Inoko H, Kulski JK. The HLA genomic loci map: expression, interaction, diversity and disease. J Hum Genet. 2009;54:15\u0026ndash;39. doi: \u003cspan class=\"ExternalRef\"\u003e\u003cspan class=\"RefSource\"\u003e10.1038/jhg.2008.5\u003c/span\u003e\u003cspan address=\"10.1038/jhg.2008.5\" targettype=\"DOI\" class=\"RefTarget\"\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e.\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e\u003c/ol\u003e"}],"fulltextSource":"","fullText":"","funders":[],"hasAdminPriorityOnWorkflow":false,"hasManuscriptDocX":true,"hasOptedInToPreprint":true,"hasPassedJournalQc":"","hasAnyPriority":false,"hideJournal":true,"highlight":"","institution":"","isAcceptedByJournal":false,"isAuthorSuppliedPdf":false,"isDeskRejected":"","isHiddenFromSearch":false,"isInQc":false,"isInWorkflow":false,"isPdf":false,"isPdfUpToDate":true,"isWithdrawnOrRetracted":false,"journal":{"display":true,"email":"[email protected]","identity":"researchsquare","isNatureJournal":false,"hasQc":true,"allowDirectSubmit":true,"externalIdentity":"","sideBox":"","snPcode":"","submissionUrl":"/submission","title":"Research Square","twitterHandle":"researchsquare","acdcEnabled":true,"dfaEnabled":false,"editorialSystem":"","reportingPortfolio":"","inReviewEnabled":false,"inReviewRevisionsEnabled":true},"keywords":"HLA, allele, haplotype, Zhejiang Han","lastPublishedDoi":"10.21203/rs.3.rs-3815352/v1","lastPublishedDoiUrl":"https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-3815352/v1","license":{"name":"CC BY 4.0","url":"https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/"},"manuscriptAbstract":"\u003cp\u003eThe Zhejiang Han population, a subgroup of the Southern Han ethnic group, resides in Zhejiang Province, situated on the southeast coast of China. In this study, we conducted \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e genotyping for 813 voluntary umbilical cord blood donors from the Zhejiang Han population, targeting 11 \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e loci, namely \u003cem\u003eHLA-A\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-B\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-C\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DRB1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DRB3/4/5\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DQA1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DQB1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DPA1\u003c/em\u003e and \u003cem\u003e-DPB1\u003c/em\u003e, using the next-generation sequencing method. Our analysis of the alleles and haplotypes revealed a high degree of polymorphism within these loci. A total of 289 unique \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e alleles were identified, with the \u003cem\u003eHLA-B\u003c/em\u003e locus exhibiting the most significant diversity, while \u003cem\u003eHLA-DRB4\u003c/em\u003e displayed the lowest variation. Due to the inherent limitations of the sequencing method, some unresolvable alleles in the specific loci, such as \u003cem\u003eHLA-DRB1\u003c/em\u003e, \u003cem\u003e-DPA1\u003c/em\u003e, and \u003cem\u003e-DPB1\u003c/em\u003e, were assigned as G group designation. In our comprehensive analysis across all 11 \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e loci, a total of 1204 haplotypes were estimated. The distribution of these alleles were similar to those of the Chinese Southern Han population while highly different from the Caucasian population. These findings contribute to a deeper understanding of the genetic characteristics of \u003cem\u003eHLA\u003c/em\u003e loci within the Chinese Southern Han population.\u003c/p\u003e","manuscriptTitle":"The characteristic of HLA-A, -B, -C, -DRB1, -DRB3/4/5, -DQA1, -DQB1, -DPA1 and -DPB1 loci in Zhejiang Han population","msid":"","msnumber":"","nonDraftVersions":[{"code":1,"date":"2024-01-11 06:39:34","doi":"10.21203/rs.3.rs-3815352/v1","editorialEvents":[{"type":"communityComments","content":0}],"status":"published","journal":{"display":true,"email":"[email protected]","identity":"researchsquare","isNatureJournal":false,"hasQc":true,"allowDirectSubmit":true,"externalIdentity":"","sideBox":"","snPcode":"","submissionUrl":"/submission","title":"Research Square","twitterHandle":"researchsquare","acdcEnabled":true,"dfaEnabled":false,"editorialSystem":"","reportingPortfolio":"","inReviewEnabled":false,"inReviewRevisionsEnabled":true}}],"origin":"","ownerIdentity":"452c270b-6f16-410a-9447-7a6ae8577b9e","owner":[],"postedDate":"January 11th, 2024","published":true,"recentEditorialEvents":[],"rejectedJournal":[],"revision":"","amendment":"","status":"posted","subjectAreas":[],"tags":[],"updatedAt":"2024-01-24T06:02:15+00:00","versionOfRecord":[],"versionCreatedAt":"2024-01-11 06:39:34","video":"","vorDoi":"","vorDoiUrl":"","workflowStages":[]},"version":"v1","identity":"rs-3815352","journalConfig":"researchsquare"},"__N_SSP":true},"page":"/article/[identity]/[[...version]]","query":{"redirect":"/article/rs-3815352","identity":"rs-3815352","version":["v1"]},"buildId":"7rjqhiLT3MXkJMwkYKINL","isFallback":false,"isExperimentalCompile":false,"dynamicIds":[84888],"gssp":true,"scriptLoader":[]}