Kan Vanilik Alkol Sülfat
Arka Plan
Section titled “Arka Plan”Kan vanilik alkol sülfatı, insan dolaşımında bulunan bir metabolittir. Fenolik bir bileşik olan vanilik alkolün sülfatlanmış bir türevidir. Fenolik bileşikler genellikle beslenmeden, özellikle bitkisel gıdalardan elde edilir veya bağırsak mikrobiyotası metabolizması ile üretilebilir. Sülfasyon süreci, lipofilik bileşikleri daha suda çözünür formlara dönüştüren, böylece vücuttan atılımlarını kolaylaştıran yaygın bir faz II metabolik reaksiyondur.
Biyolojik Temel
Section titled “Biyolojik Temel”Kan vanillik alkol sülfatını oluşturan sülfat konjugasyonu, başlıca karaciğer ve bağırsaklar dahil olmak üzere çeşitli dokulardaki sülfotransferazlar tarafından katalize edilir. Bu metabolik yolak, geniş bir yelpazedeki endojen ve eksojen bileşiklerin detoksifikasyonu ve eliminasyonu için hayati öneme sahiptir. Sülfatlama genellikle atılıma yardımcı olmakla birlikte, belirli moleküllerin biyolojik aktivitesini modüle etmede de rol oynayabilir. Vanillik alkol sülfatı gibi serumdaki spesifik metabolitlerin varlığı ve konsantrasyonu, bir bireyin diyeti, bağırsak mikrobiyomu ve endojen metabolik süreçleri arasındaki etkileşimi yansıtır. Metabolomik alanı, insan vücudunun fizyolojik durumunun fonksiyonel bir okumasını sağlamak amacıyla bu tür endojen metabolitleri kapsamlı bir şekilde ölçmeyi hedefler.[1]
Klinik Önemi
Section titled “Klinik Önemi”Kan vanilik alkol sülfat seviyelerindeki varyasyonlar; fenolik bileşiklerin diyetle alımı, spesifik metabolik enzimlerin aktivitesi veya bağırsak mikrobiyotasının sağlığı ve bileşimi için bir biyobelirteç olarak hizmet edebilir. İnsan serumundaki metabolit profillerindeki değişiklikler, çeşitli fizyolojik durumlar ve hastalıklarla ilişkilendirilmiş olup, hastalık mekanizmalarını anlamak ve potansiyel tanısal belirteçleri tanımlamak için onları değerli kılmaktadır.[1]Genetik varyantlar, anahtar metabolitlerin homeostazını etkileyebilir ve bu ilişkilendirmeleri incelemek, hastalık yatkınlığına dair içgörüler sağlayabilir.[1]
Sosyal Önem
Section titled “Sosyal Önem”Kan vanillik alkol sülfatı gibi metabolitleri anlamak, kişiselleştirilmiş tıp ve beslenmenin daha geniş hedefine katkıda bulunur. Genetik faktörlerin, diyetin ve yaşam tarzının bir bireyin metabolik profilini nasıl etkilediğini belirleyerek, araştırmacılar daha hedefe yönelik sağlık müdahaleleri ve beslenme önerileri geliştirebilir. Metabolomik, genom çapında ilişkilendirme çalışmaları (GWAS) ile birleştiğinde, metabolik özellikler üzerindeki genetik etkilerin sistematik olarak araştırılmasını sağlar.[1]Bu araştırma, sağlık risklerini değerlendirmek, hastalık ilerlemesini izlemek ve tedavilerin etkinliğini değerlendirmek için yeni yollar sunarak halk sağlığını ilerletme potansiyeli taşımaktadır.
Metodolojik ve İstatistiksel Kısıtlamalar
Section titled “Metodolojik ve İstatistiksel Kısıtlamalar”Birçok genom çapında ilişkilendirme çalışması, orta düzeydeki kohort büyüklükleri nedeniyle zorluklarla karşılaşmaktadır; bu durum, ılımlı genetik ilişkileri tespit etmek için yetersiz istatistiksel güce yol açarak yanlış negatif bulguların olasılığını artırabilir.[2] Öte yandan, genom çapında taramaların doğası gereği çok sayıda istatistiksel test yapmayı gerektirmesi, titiz istatistiksel düzeltme veya sonraki replikasyon çabalarıyla yeterince ele alınmazsa yanlış pozitif bulgu riskini artırabilir.[2]Mevcut tüm tek nükleotid polimorfizmlerinin (SNP’ler) yalnızca bir alt kümesini, özellikle de önceki HapMap fazlarından türetilenleri analiz eden genotipleme çiplerine bağımlılık, eksik genomik kapsam nedeniyle bazı genlerin veya gerçek ilişkilerin gözden kaçmasına yol açarak bir kısıtlama oluşturmaktadır.[3] İmputasyon yöntemleri genotiplenmemiş SNP’leri tahmin etmek için kullanılsa da, impute edilen ve doğrudan genotiplenen SNP’ler arasındaki gözlemlenen farklılık oranları, küçük olsa bile, potansiyel olarak daha zayıf veya gözden kaçan ilişkilere yol açabilir.[4] Ayrıca, genotipleme çağrı oranları için daha liberal bir eşik kullanmak, kapsayıcılık amacıyla olsa da, analizlere daha düşük kaliteli veriler sokabilir.[5] Tekrarlı analizler yapmak ve kan almadan önce açlık gerektirmek gibi fenotip ölçümü için dikkatli kalite kontrol önlemlerine rağmen, karmaşık biyolojik özelliklerin kesin nicelleştirilmesi yine de değişkenlik yaratabilir.[6] Dahası, açlık protokollerine uymayan bireyler veya belirli ilaçlar kullananlar gibi gerekli katılımcı dışlamaları, bulguların daha geniş popülasyona genellenebilirliğini sınırlayabilir.[7]
Genellenebilirlik ve Popülasyona Özgü Yanlılıklar
Section titled “Genellenebilirlik ve Popülasyona Özgü Yanlılıklar”Birçok genetik ilişkilendirme çalışmasında önemli bir sınırlama, ağırlıklı olarak Avrupa kökenli kohortlara odaklanılmasıdır; bu durum, bulguların diğer etnik veya ırksal gruplara genellenebilirliğini doğal olarak kısıtlar.[2] Bazı araştırmalar bulguları çok etnikli örneklere genişletmeye çalışsa da, ilk keşif ve birincil replikasyon aşamaları genellikle etnik olarak homojen popülasyonlarda gerçekleşir; bu durum, soy hattına özgü genetik etkileri veya popülasyonlar arasında farklılık gösteren gen-çevre etkileşimlerini gözden kaçırma potansiyeli taşır.[8] Çalışma kohortlarının büyük ölçüde orta yaşlı ve yaşlı bireylerden oluşması gibi kendine özgü özellikleri, sonuçların daha genç popülasyonlara uygulanabilirliğini de sınırlayabilir.[2] Ek olarak, eğer DNA toplama, uzunlamasına bir çalışmanın sonraki aşamalarında gerçekleşirse, bu durum bir sağkalım yanlılığına yol açabilir; yani incelenen popülasyon, başlangıçtaki daha geniş kohortu tam olarak temsil etmeyebilir.[2] Birçok analiz, çoklu test yükünü hafifletmek için cinsiyetler birleştirilerek yürütülür; bu da sadece tek bir cinsiyete özgü genetik ilişkilerin tespit edilememesi anlamına gelir.[3] Bazı çalışmalar belirli özellikler için açıkça araştırmış ve cinsiyete özgü bir etki modifikasyonu bulamamış olsa da, bu durum, cinsiyete bağlı biyolojik yolların rol oynayabileceği diğer fenotipler için potansiyel bir sınırlama olmaya devam etmektedir.[4] Cinsiyete özgü analizlerin yokluğu, erkekler ve kadınlar arasında farklı şekilde ortaya çıkan ince ama önemli genetik etkilerin toplu verilerde gözden kaçırılabileceği anlamına gelir.
Replikasyon ve Kalan Bilgi Eksiklikleri
Section titled “Replikasyon ve Kalan Bilgi Eksiklikleri”Bağımsız kohortlardaki replikasyon, genom çapında ilişkilendirme çalışmalarından elde edilen bulguları doğrulamak için altın standart olarak yaygın şekilde kabul edilse de, yaygın bir gözlem, başlangıçtaki ilişkilendirmelerin yalnızca küçük bir kısmının başarıyla replike edildiğidir.[2] Replikasyonun başarısızlığı, orijinal raporlardaki yanlış pozitif bulguların varlığı, keşif ve replikasyon çalışmaları arasındaki kohort özelliklerindeki önemli farklılıklar veya replikasyon kohortlarındaki yetersiz istatistiksel güç gibi çeşitli faktörlerden kaynaklanabilir.[2] Bu tutarsızlıklar, genetik ilişkilendirmeleri doğrulamadaki zorlukları vurgulamakta ve sağlam çalışma tasarımlarına olan ihtiyacın altını çizmektedir.
Replikasyon çabalarındaki tutarsızlıklar, örneklem büyüklüğü farklılıkları, kullanılan spesifik genetik belirteçler veya farklı çalışmalarda uygulanan genetik modeller (örn. aditif, resesif veya dominant gibi) gibi metodolojik varyasyonlardan da kaynaklanabilir.[2] Bu metodolojik tutarsızlıklar, genetik ilişkilendirmeleri doğrulamadaki karmaşıklığı vurgulamakta ve sağlam ve tekrarlanabilir sonuçlar elde etmek için analitik yaklaşımlarda daha fazla standardizasyona duyulan ihtiyacın altını çizmektedir. Genom çapında ilişkilendirme çalışmaları istatistiksel ilişkilendirmeleri tanımlamada etkili olsa da, bu bulguların nihai doğrulanması genellikle altında yatan biyolojik mekanizmaları açıklamak için fonksiyonel çalışmalarla takip etmeyi gerektirir.[2] Ayrıca, bazı genetik lokuslar için gen-çevre etkileşimlerini keşfetme çabalarına rağmen, çevresel karıştırıcı faktörlerin tam kapsamı ve genler ile çevre arasında özellik değişkenliğine katkıda bulunan karmaşık etkileşim, önemli bilgi eksiklikleri olarak kalmaktadır.[9] Bu durum, yaygın genetik varyantlarla tam olarak açıklanamayan eksik kalıtımın bir bileşenini temsil etmektedir.
Varyantlar
Section titled “Varyantlar”XPR1 geni, ksenotropik ve politropik retrovirüsler için bir reseptör olarak işlev gören ve hücresel antiviral savunmada kritik bir rol oynayan bir proteini kodlar. Viral girişteki rolünün ötesinde, XPR1ayrıca hücrelerden fosfat ihracını düzenlemek için de esastır; bu süreç, hücre içi fosfat homeostazını sürdürmek ve çok sayıda metabolik yolu desteklemek için hayati öneme sahiptir.rs375356618 gibi varyantlar, proteinin yapısını veya ekspresyonunu potansiyel olarak değiştirebilir, böylece fosfat akışını düzenleme veya viral partiküllerle etkileşime girme yeteneğini etkileyebilir.[1]Temel hücresel süreçlerdeki bu tür değişiklikler, dolaylı olarak genel hücresel metabolizmayı ve çeşitli bileşiklerin işlenmesini etkileyebilir, kan vanilik alkol sülfat gibi metabolitlerin dolaşımdaki seviyelerini potansiyel olarak etkileyebilir.[2] LSM7 geni, RNA işlenmesinde, özellikle pre-mRNA eklenmesi (splicing) için hayati öneme sahip küçük nükleer ribonükleoproteinlerin (snRNP’ler) montajı ve işlevinde yakından yer alan LSm protein ailesinin bir üyesidir. Verimli ve doğru gen ekspresyonu ve ardından gelen protein sentezi, uygun RNA eklenmesine bağlıdır; bu da LSM7’nin hücresel işlev ve gelişimdeki temel rolünü vurgular. rs192431673 gibi genetik bir varyasyon, RNA eklenmesinin verimliliğini veya doğruluğunu etkileyebilir, potansiyel olarak çeşitli proteinlerin seviyelerinin veya formlarının değişmesine yol açabilir.[10]Protein üretimi üzerindeki bu yaygın etkiler, sırasıyla, kan vanilik alkol sülfat dahil olmak üzere geniş bir bileşik yelpazesinin sentezinden veya yıkımından sorumlu olan enzimatik aktiviteleri ve metabolik yolları etkileyebilir.[1] GNPAT geni, plazmalojenler gibi eter lipidlerinin biyosentezindeki ilk adım için çok önemli bir enzim olan gliseronefosfat O-açiltransferazı kodlar. Eter lipidleri, hücre zarlarının önemli yapısal bileşenleridir ve antioksidan savunma ve sinyal iletimi dahil olmak üzere çeşitli hücresel süreçlerde yer alırlar. GNPAT genindeki rs541076954 gibi genetik bir varyasyon, enzimin aktivitesini veya stabilitesini etkileyebilir, bu kritik lipidlerin seviyelerinin değişmesine yol açabilir.[1]Lipid metabolizmasındaki bozukluklar, hücresel işlev ve genel metabolik homeostaz için geniş kapsamlı sonuçlar doğurabilir, metabolik yolların birbirine bağlı doğası nedeniyle kan vanilik alkol sülfat gibi diğer dolaşımdaki metabolitlerin konsantrasyonlarını potansiyel olarak etkileyebilir.[2]
Önemli Varyantlar
Section titled “Önemli Varyantlar”Kandaki Genetik ve Metabolik Profiller
Section titled “Kandaki Genetik ve Metabolik Profiller”Metabolomik alanı, bir hücrede veya vücut sıvısında bulunan endojen metabolitleri kapsamlı bir şekilde ölçmeyi ve böylece bir bireyin fizyolojik durumunun işlevsel bir çıktısını sunmayı amaçlar.[1] Genetik varyantlar, anahtar lipidlerin, karbonhidratların ve amino asitlerin homeostazını önemli ölçüde etkileyebilir ve metabolik profillerde gözlemlenebilir farklılıklara yol açabilir.[1]Genom çapında ilişkilendirme çalışmaları (GWAS), bu genetik ilişkilendirmelerin tanımlanmasında temel bir rol oynar; belirli tek nükleotid polimorfizmlerini (SNP’ler) insan serumundaki metabolit seviyelerindeki varyasyonlarla ilişkilendirir.[1] Bu tür çalışmalar, genellikle lipid bileşenlerini gliserol kısmı yapılarına ve yağ asidi yan zincir bileşimlerine göre karakterize eder; Cx:y olarak belirtilen bu gösterimde ‘x’ toplam karbon atomlarını, ‘y’ ise çift bağ sayısını ifade eder ve dolaşımdaki lipidlerin moleküler yapısı hakkında bilgiler sunar.[1]
Lipid ve Glikoz Metabolizmasının Temel Yolları
Section titled “Lipid ve Glikoz Metabolizmasının Temel Yolları”Lipid metabolizması, membran lipidleri ve yağ asitlerinin biyosentezi ve modifikasyonu için karmaşık yolları içeren temel bir biyolojik süreçtir.[11] FADS1 FADS2 gibi gen kümelerindeki genetik varyasyonlar, fosfolipitler içindeki yağ asidi kompozisyonu ile güçlü bir şekilde ilişkilendirilmiş olup, belirli lipid profillerine genetik bir yatkınlığı işaret etmektedir.[12] Kolesterol biyosentezinde kritik bir enzim, mevalonat yolunu yöneten 3-hidroksi-3-metilglutaril koenzim A redüktaz (HMGCR)‘dır.[13] HMGCR içindeki polimorfizmler, mesajcı RNA’sının alternatif eklenmesini etkileyerek dolaşımdaki LDL-kolesterol seviyelerini etkileyebilir.[14] Ek olarak, lesitin:kolesterol açiltransferaz (LCAT), kolesterol esterifikasyonu için hayati bir enzimdir ve disfonksiyonu belirli lipid eksikliği sendromlarına yol açar.[15] Lipidlerin ötesinde, G6PC2gibi genler, açlık plazma glikoz seviyeleri ile ilişkilidir ve glikoz homeostazı üzerindeki genetik etkileri vurgulamaktadır.[16]
Moleküler Düzenleme ve Taşıma Mekanizmaları
Section titled “Moleküler Düzenleme ve Taşıma Mekanizmaları”Spesifik proteinler ve taşıyıcılar, kandaki metabolit konsantrasyonlarını düzenlemede önemli roller oynar. SLC2A9geni, serum ürik asit konsantrasyonlarını ve atılımını önemli ölçüde etkileyen, dikkat çekici cinsiyete özgü etkileri olan yeni tanımlanmış bir ürat taşıyıcısını kodlar.[17] Benzer şekilde, çeşitli ekleme varyantlarında bulunan glukoz taşıyıcı benzeri protein-9 (GLUT9), karaciğer ve böbrek gibi organlarda ifade edilir ve ekspresyon seviyeleri diyabetik durumlarda değişir.[18]Bu taşıyıcı aynı zamanda serum ürik asit seviyelerinin düzenlenmesinde de rol oynar.[19] Ayrıca, ABOhisto-kan grubu antijenleri sadece yüzey belirteçleri olmakla kalmayıp, alfa 2-makroglobulin ve von Willebrand faktörü dahil olmak üzere çeşitli plazma proteinlerine kovalent olarak bağlıdır.[20] ABO lokusundaki genetik varyasyonlar, çözünür hücrelerarası adezyon molekülü-1 (ICAM-1) seviyeleriyle ilişkilidir.[21] Gen ekspresyonu, enflamatuar sitokinler tarafından NF-kappa B yolu aracılığıyla transkripsiyonel olarak düzenlenen bir moleküldür.[22]
Sistemik Sağlık Etkileri
Section titled “Sistemik Sağlık Etkileri”Genetik faktörlerden sıklıkla etkilenen metabolik homeostazdaki bozukluklar, geniş sistemik sonuçlara sahiptir ve çeşitli patofizyolojik süreçlerle ilişkilidir. Örneğin, yüksek serum ürik asit, sadece gut ile ilişkili olmakla kalmaz[23], aynı zamanda esansiyel hipertansiyonda renal vasküler tutulumun bir göstergesi olarak da hizmet edebilir.[24]Plazma lipid konsantrasyonlarını etkileyen genetik lokuslar, koroner arter hastalığı riski ile doğrudan ilişkilidir[25] ve APOC3’teki bir null mutasyon, uygun bir plazma lipid profili ve belirgin kardiyoproteksiyon sağlayabilir.[26] Metabolik bozuklukların ötesinde, ICAM-1 geni tip 1 diyabet ile ilişkilendirilmiştir[27], bu da iltihaplanmanın hastalık gelişimindeki rolünü vurgulamaktadır.[28] Dahası, ABO kan grubu, peptik ülserasyon da dahil olmak üzere çeşitli klinik sonuçlarla ilişkilendirilmiştir.[29] Genel olarak, genetik yapı ile dolaşımdaki metabolit düzeyleri arasındaki etkileşim, sayısız hastalığın yatkınlığı ve ilerlemesi hakkında kritik bilgiler sağlamakta, vücudun fizyolojik durumunun işlevsel bir çıktısını yansıtmaktadır.[1]
References
Section titled “References”[1] Gieger, C. “Genetics meets metabolomics: a genome-wide association study of metabolite profiles in human serum.”PLoS Genet, 2008.
[2] Benjamin, E. J., et al. “Genome-wide association with select biomarker traits in the Framingham Heart Study.” BMC Med Genet, vol. 8, suppl. 1, 2007, p. S1.
[3] Yang, Q. “Genome-wide association and linkage analyses of hemostatic factors and hematological phenotypes in the Framingham Heart Study.”BMC Med Genet, 2007.
[4] Chen, Wei-Min, et al. “Variations in the G6PC2/ABCB11Genomic Region Are Associated with Fasting Glucose Levels.”Journal of Clinical Investigation, vol. 118, no. 6, 2008, pp. 2220-28.
[5] Vasan, RS. “Genome-wide association of echocardiographic dimensions, brachial artery endothelial function and treadmill exercise responses in the Framingham Heart Study.”BMC Med Genet, 2007.
[6] Melzer, D. “A genome-wide association study identifies protein quantitative trait loci (pQTLs).” PLoS Genet, 2008.
[7] Sabatti, C. “Genome-wide association analysis of metabolic traits in a birth cohort from a founder population.”Nat Genet, 2008.
[8] Kathiresan, S. “Common variants at 30 loci contribute to polygenic dyslipidemia.” Nat Genet, 2008.
[9] Dehghan, A. “Association of three genetic loci with uric acid concentration and risk of gout: a genome-wide association study.”Lancet, 2008.
[10] Wallace, Cathryn, et al. “Genome-wide association study identifies genes for biomarkers of cardiovascular disease: serum urate and dyslipidemia.”American Journal of Human Genetics, vol. 82, no. 1, 2008, pp. 139–149.
[11] Vance, J. E. “Membrane lipid biosynthesis.” Encyclopedia of Life Sciences, John Wiley & Sons, Ltd: Chichester, 2001.
[12] Schaeffer, L., et al. “Common genetic variants of the FADS1 FADS2 gene cluster and their reconstructed haplotypes are associated with the fatty acid composition in phospholipids.” Hum Mol Genet, vol. 15, no. 10, 2006, pp. 1745–1756.
[13] Edwards, P. A., et al. “Improved methods for the solubilization and assay of hepatic 3-hydroxy-3-methylglutaryl coenzyme A reductase.” J Lipid Res, vol. 20, no. 1, 1979, pp. 40–46.
[14] Burkhardt, R., et al. “Common SNPs in HMGCR in micronesians and whites associated with LDL-cholesterol levels affect alternative splicing of exon13.” Arterioscler Thromb Vasc Biol, vol. 28, no. 10, 2008, pp. 1827–1834.
[15] Kuivenhoven, J. A., et al. “The molecular pathology of lecithin:cholesterol acyltransferase (LCAT) deficiency syndromes.” J Lipid Res, vol. 38, no. 2, 1997, pp. 191–205.
[16] Bouatia-Naji, N., et al. “A polymorphism within the G6PC2 gene is associated with fasting plasma glucose levels.”Science, vol. 320, no. 5879, 2008, pp. 1085–1089.
[17] Do¨ring, Angela, et al. “SLC2A9 Influences Uric Acid Concentrations with Pronounced Sex-Specific Effects.”Nature Genetics, vol. 40, no. 4, 2008, pp. 430-36.
[18] Augustin, R., et al. “Identification and characterization of human glucose transporter-like protein-9 (GLUT9): alternative splicing alters trafficking.”J Biol Chem, vol. 279, no. 16, 2004, pp. 16229–16236.
[19] Li, S., et al. “The GLUT9Gene Is Associated with Serum Uric Acid Levels in Sardinia and Chianti Cohorts.”PLoS Genetics, vol. 3, no. 11, 2007, e194.
[20] O’Donnell, J. S., and M. A. Laffan. “The relationship between ABO histo-blood group, factor VIII and von Willebrand factor.” Transfusion Medicine, vol. 11, no. 5, 2001, pp. 343–351.
[21] Pare, G., et al. “Novel association of ABO histo-blood group antigen with soluble ICAM-1: results of a genome-wide association study of 6,578 women.” PLoS Genet, vol. 4, no. 7, 2008, p. e1000118.
[22] Ledebur, H. C., and T. P. Parks. “Transcriptional regulation of the intercellular adhesion molecule-1 gene by inflammatory cytokines in human endothelial cells. Essential roles of a variant NF-kappa B site and p65 homodimers.” J Biol Chem, vol. 270, no. 16, 1995, pp. 933–943.
[23] Vitart, V., et al. “SLC2A9 is a newly identified urate transporter influencing serum urate concentration, urate excretion and gout.”Nat Genet, vol. 40, no. 4, 2008, pp. 437–442.
[24] Messerli, F. H., et al. “Serum uric acid in essential hypertension: an indicator of renal vascular involvement.”Ann Intern Med, vol. 93, no. 6, 1980, pp. 817–821.
[25] Willer, C. J., et al. “Newly identified loci that influence lipid concentrations and risk of coronary artery disease.”Nat Genet, vol. 40, no. 2, 2008, pp. 189–197.
[26] Pollin, T. I., et al. “A null mutation in human APOC3 confers a favorable plasma lipid profile and apparent cardioprotection.” Science, vol. 322, no. 5908, 2008, pp. 1702–1705.
[27] Nejentsev, S., et al. “Association of intercellular adhesion molecule-1 gene with type 1 diabetes.” Lancet, vol. 362, no. 9397, 2003, pp. 1723–1724.
[28] Crawford, D. C., et al. “Haplotype diversity across 100 candidate genes for inflammation, lipid metabolism, and blood pressure regulation in two populations.” Am J Hum Genet, vol. 74, no. 4, 2004, pp. 610–622.
[29] Aird, I., et al. “The blood groups in relation to peptic ulceration and carcinoma of colon, rectum, breast, and bronchus; an association between the ABO groups and peptic ulceration.” Br Med J, vol. 2, no. 4883, 1954, pp. 315–321.