33
阅读
0
评论
分享
临床研究
PRDM16基因4个SNPs位点与血脂异常的关系及其交互作用研究
中华内分泌代谢杂志, 2017,33(08): 651-655. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1000-6699.2017.08.005
摘要
目的

研究PRDM16基因单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism,SNPs)及其交互作用与血脂异常的关系。

方法

采用snapshot或连接酶检测技术检测528例受试者PRDM16基因rs2651899、rs2236518、rs870171、rs2282198四个位点的基因型。分析基因型、等位基因在病例组和对照组之间的差异;采用SHE-sis在线软件进行连锁不平衡分析,利用MDR软件分析SNPs位点与性别、年龄、BMI之间的交互作用。

结果

各SNP位点满足哈温平衡。PRDM16基因rs2651899位点等位基因A在HDL-C异常组和对照组的分布差异有统计学意义[OR(95%CI)=1.32(1.02~1.71), P=0.033]。rs870171的A/C基因型频率在LDL-C异常组和对照组之间的分布差异有统计学意义[OR(95%CI)=1.97(1.01~3.86), P=0.037]。rs2236518位点与性别之间可能存在交互作用,是HDL-C降低的危险因素[模型Ⅱ: OR(95%CI)=1.958(1.366~2.809), P<0.01]。rs2651899、rs2236518、rs870171、rs2282198四位点之间可能存在交互作用,是HDL-C降低的危险因素[模型Ⅳ: OR(95%CI)=3.991(2.707~5.884), P<0.01]。rs870171、rs2282198与年龄之间可能存在交互作用,是LDL-C升高的危险因素[模型Ⅶ:OR(95%CI)=11.544(4.109~32.430), P<0.01]。

结论

PRDM16基因rs2651899位点的等位基因A可能是低HDL-C的危险因素,在共显性遗传模式下,PRDM16基因rs870171位点的A/C基因型可能是高LDL-C的危险因素。此外SNPs位点与性别、年龄之间可能存在交互作用。

引用本文: 郭雅欣, 裴晓婷, 王黎, 等.  PRDM16基因4个SNPs位点与血脂异常的关系及其交互作用研究 [J]. 中华内分泌代谢杂志,2017,33( 8 ): 651-655. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1000-6699.2017.08.005
正文
作者信息
基金  关键词  主题词
English Abstract
评论
阅读 33 引用 0
相关资源
视频 0 论文 0 大综述 0
以下内容和版式版权归属中华医学会,未经授权不得转载 ×

血脂异常是指人体内脂蛋白的代谢异常,主要包括:总胆固醇(total cholesterol,TC)、低密度脂蛋白胆固醇(low-density lipoprotein-cholesterol,LDL-C)、三酰甘油(triglyceride,TG)升高和高密度脂蛋白胆固醇(high-density lipoprotein-cholesterol,HDL-C)降低等,是导致动脉粥样硬化的重要因素之一,是冠心病和缺血性脑卒中的独立危险因素[1]。在我国,血脂异常的发生率呈逐年上升的趋势[2]。研究发现,PRDM16基因是控制棕色脂肪组织分化的分子开关[3]。动物实验证实PRDM16基因在能量平衡和代谢调节方面发挥重要作用[4]。全基因组关联研究发现,PRDM16基因所在的染色体区域(1p33~36.23)是代谢综合征的易感区域[5]。张菊红等[6]以新疆维吾尔族为研究对象发现,该基因rs2282198位点CT+TT基因型是高胆固醇血症及高密度脂蛋白胆固醇降低的独立危险因素。课题组前期研究发现PRDM16基因rs2651899位点的等位基因A以及与rs2236518、rs2282198位点组成的单倍体型AAT可能是超重肥胖发生的危险因素[7],并且PRDM16基因启动子区CpG26.27位点甲基化水平可能与肥胖相关[8]。以上研究均提示PRDM16基因是与肥胖、脂类代谢等密切相关的一个基因。本研究以中国汉族成年人群为研究对象,对PRDM16基因上多个SNPs位点进行检测,分析等位基因及基因型与血脂异常的关系,并对多态性位点之间的交互作用进行分析。旨在对影响我国汉族人群血脂异常的相关因素进行探索。

对象和方法
一、 对象

采用多阶段整群抽样的方法在河南省某县开展现场调查,第一阶段从该县的11个乡镇中随机抽取5个乡镇,第二阶段从抽取的5个乡镇中各抽取1个村组,对5个村组中知情同意的常住成年居民进行全部调查,共调查583人,年龄为18~70岁,民族均为汉族。排除标准:(1)患有继发性高血压、糖尿病、甲状腺疾病、卒中、肿瘤、过度饮酒、近期服用调脂药物以及诊断不明确的个体;(2)三代以内有亲缘关系的个体;(3)问卷基本信息缺失较多的个体。研究方案获郑州大学伦理委员会审批,所有研究对象均签署了知情同意书。

二、 资料搜集及诊断标准

所有调查对象均按要求填写调查问卷并测量身高、体重、腰围,抽取肘静脉血5 ml,在-80℃保存,用于DNA提取和总胆固醇(total cholesterol,TC)、三酰甘油(triglyceride,TG)、低密度脂蛋白胆固醇(low-density lipoprotein-cholesterol,LDL-C)和高密度脂蛋白胆固醇(high-density lipoprotein-cholesterol,HDL-C)的检测。血脂异常的诊断采用2016年《中国成人血脂异常防治指南》[9]。体重指数(body mass index, BMI)=体重/(身高)2,单位为(kg/m2)。

三、 SNPs的选择及分型

在PRDM16基因上选择了4个SNPs,筛选依据为满足下列条件之一:(1)已报道与血脂异常有关;(2)具有杂合性且最小等位基因频率(minor allele frequency,MAF)>0.05;(3)所在基因片段能够引起功能性改变。

所选SNPs位点的详细信息及分型方法见课题组已发表文章[10]

四、 统计学处理

采用IBM SPSS Statistics 21.0软件进行分析,年龄、身高、体重、BMI采用±s描述,连续型资料组间比较均采用t检验。性别采用频数/频率描述,分类资料组间比较采用χ2检验。各位点的哈温平衡以及等位基因在病例组和对照组之间的分布差异采用χ2检验。采用R软件分析基因型在病例组和对照组之间的分布差异,SHE-sis在线软件[11](http://analysis. bio-x.cn/myAnalysis.php)进行连锁不平衡分析,MDR软件[12]分析SNPs位点与性别、年龄和BMI之间的交互作用。以上统计分析均采用双侧检验,检验水准α=0.05。

结果
一、 研究对象的一般特征

本次调查共回收有效问卷583份,根据排除标准排除55名调查对象后共纳入528名研究对象,其中男性198人,女性330人,平均年龄(52.2±13.4)岁,平均身高(158.3±8.2) cm,平均体重(60.99±10.42) kg。HDL-C偏低者和正常者分别为194名和334名,LDL-C偏高者和正常者分别为56名和472名,TC值偏高者和正常者分别为89名和439名,TG值偏高者和正常者分别为181名和347名。研究人群一般特征详见表1

表1

研究人群按不同类型血脂异常分组的一般特征描述(n±s)

Tab 1

General characteristics of the studied subjects grouped by various dyslipidemia (n or ±s)

表1

研究人群按不同类型血脂异常分组的一般特征描述(n±s)

Tab 1

General characteristics of the studied subjects grouped by various dyslipidemia (n or ±s)

血脂异常Dyslipidemia 男/女Male/Female年龄Age(岁)(year)身高Height(cm)体重Body weight(kg)体重指数Body mass index(kg/m2)腰围Waist circumference(cm)
HDL-C正常Normal107/22751.9±13.5157.5±8.159.6±9.824.01±3.5881.5±10.2
 异常Abnormal91/10352.8±13.2159.6±8.263.5±11.124.86±3.5484.8±10.0
LDL-C正常Normal181/29151.6±13.4158.5±8.261.0±10.624.22±3.6282.4±10.3
 异常Abnormal17/3958.0±11.8156.1±7.761.4±9.225.17±3.1785.0±9.5
TC正常Normal176/26351.2±13.6158.8±8.260.9±10.524.11±3.6082.0±10.2
 异常Abnormal22/6757.5±10.9155.6±7.761.6±9.925.38±3.3286.1±9.4
TG正常Normal136/21151.6±14.4158.3±8.258.8±9.423.47±3.3879.9±9.5
 异常Abnormal62/11953.4±11.2158.1±8.265.1±11.125.96±3.4188.1±9.4

注:HDL-C:高密度脂蛋白胆固醇High-density lipoprotein-cholesterol;LDL-C:低密度脂蛋白胆固醇Low-density lipoprotein-cholesterol;TC:总胆固醇Total cholesterol;TG:三酰甘油Triglycerides

二、 多态性位点基因型的哈温平衡检测

对PRDM16基因的rs2651899、rs2236518、rs870171、rs2282198四个SNPs进行Hardy-Weinberg Equilibrium (HWE)检验,结果均符合HWE(P值分别为0.387、0.167、0.088、0.720),表明本研究人群具有代表性。

三、 SNPs位点基因型及等位基因与血脂异常的关联

等位基因分析中,rs2651899位点等位基因A在低HDL-C组和对照组间分布差异具有统计学意义(P<0.05),与突变型等位基因G相比,野生型等位基因A增高了低HDL-C的发病风险(OR=1.32,95%CI 1.02~1.71);位点rs2236518、rs870171和rs2282198等位基因在两组间分布无统计学差异。采用R软件分析基因型与血脂异常的易感性关联,结果为经性别、年龄和BMI校正后所得。结果显示,在共显性遗传模式下,rs870171位点突变杂合基因型(A/C)与野生纯合基因型(C/C)相比,增强了LDL-C增高的发病风险(P<0.05),(OR=1.97, 95%CI 1.01~3.86);在共显性遗传模式下,其余三个位点rs2651899、rs2236518和rs2282198基因型分布均无统计学差异。在显性和隐性遗传模式下,四个位点基因型分布无统计学差异。各SNP位点基因型及等位基因与各种血脂异常的关系详见表2

表2

SNPs位点基因型及等位基因与各种血脂异常的关系[OR(95%CI)]

Tab 2

Relationship between genotypes and alleles of various SNP sites and dyslipidemia[OR(95%CI)]

表2

SNPs位点基因型及等位基因与各种血脂异常的关系[OR(95%CI)]

Tab 2

Relationship between genotypes and alleles of various SNP sites and dyslipidemia[OR(95%CI)]

 HDL-CLDL-CTCTG
rs2651899    
 AG/AA0.78(0.52~1.16)0.80(0.43~1.48)0.92(0.54~1.55)0.84(0.55~1.28)
 GG/AA0.63(0.37~1.08)0.73(0.31~1.72)1.11(0.56~2.18)1.02(0.59~1.78)
 (AG+GG)/AA0.73(0.50~1.07)0.78(0.44~1.39)0.96(0.59~1.57)0.89(0.60~1.32)
 (AA+AG)/GG0.72(0.44~1.18)0.82(0.37~1.82)1.16(0.63~2.15)1.13(0.68~1.86)
 A/G1.32(1.02~1.71)1.29(0.86~1.94)1.06(0.77~1.48)1.13(0.87~1.46)
rs2236518    
 CA/CC0.95(0.63~1.44)1.22(0.63~2.35)1.08(0.64~1.85)1.08(0.69~1.68)
 AA/CC0.85(0.50~1.47)0.91(0.37~2.21)0.57(0.26~1.24)1.11(0.62~1.97)
 (CA+AA)/CC0.93(0.62~1.37)1.13(0.60~2.14)0.94(0.56~1.57)1.08(0.71~1.66)
 (CC+CA)/AA0.88(0.55~1.42)0.80(0.37~1.72)0.54(0.27~1.08)1.06(0.64~1.74)
 A/C0.98(0.76~1.26)1.02(0.69~1.52)0.86(0.62~1.19)1.09(0.85~1.41)
rs870171    
 CA/CC0.94(0.62~1.42)1.97(1.01~3.86)1.19(0.69~2.05)0.85(0.55~1.32)
 AA/CC0.65(0.39~1.08)0.85(0.34~2.14)0.88(0.45~1.74)0.90(0.53~1.53)
 (CA+AA)/CC0.84(0.57~1.23)1.58(0.83~3.02)1.09(0.65~1.81)0.87(0.58~1.30)
 (CC+CA)/AA0.67(0.43~1.06)0.55(0.25~1.22)0.80(0.44~1.44)0.99(0.63~1.58)
 A/C0.78(0.61~1.01)0.98(0.66~1.45)0.94(0.68~1.30)0.92(0.71~1.18)
rs2282198    
 TC/TT0.82(0.55~1.23)1.08(0.58~2.03)1.13(0.66~1.92)0.79(0.51~1.21)
 CC/TT0.58(0.33~1.00)0.69(0.29~1.67)0.87(0.43~1.76)0.90(0.52~1.57)
 (TC+CC)/TT0.75(0.51~1.10)0.96(0.53~1.76)1.05(0.63~1.74)0.82(0.54~1.23)
 (TT+TC)/CC0.65(0.40~1.06)0.66(0.30~1.47)0.81(0.43~1.51)1.04(0.64~1.71)
 C/T0.78(0.60~1.00)0.87(0.59~1.30)0.95(0.69~1.32)0.90(0.70~1.17)

注:HDL-C:高密度脂蛋白胆固醇High-density lipoprotein-cholesterol;LDL-C:低密度脂蛋白胆固醇Low-density lipoprotein-cholesterol;TC:总胆固醇Total cholesterol;TG:三酰甘油Triglycerides

四、 SNPs位点与性别,年龄和BMI之间的交互作用分析。

连锁不平衡分析结果显示,4个SNPs位点基本不连锁,故采用多因子降维法(MDR)分析四个SNPs位点与性别、年龄和BMI之间的交互作用对血脂异常的影响。另外,由于在易感性分析中,4个SNPs位点的基因型和等位基因与TC、TG异常均不存在统计学关联,所以未分析交互作用对TC、TG异常的影响。交互作用结果表明:rs2236518位点与性别之间可能存在交互作用,是HDL-C异常的危险因素(模型Ⅱ:OR=1.958 4,95%CI 1.365 6~2.808 6,P<0.01)。rs2651899、rs2236518、rs870171、rs2282198四位点之间可能存在交互作用,是HDL-C异常的危险因素(模型Ⅳ:OR=3.990 9,95%CI 2.706 7~5.884 2,P<0.01)。rs870171、rs2282198与年龄之间可能存在交互作用,是LDL-C异常的危险因素(模型Ⅶ:OR=11.544,95%CI 4.109 2~32.430 4,P<0.01)。

讨论

血脂异常是心血管病的主要致病因素,近年来,随着人们生活水平的提高,我国人群血脂异常率呈逐渐增高的趋势。遗传因素在血脂异常中扮演了重要角色,大约50%的人类HDL-C水平是由基因变异决定的[13]

本研究首先通过单因素Logistic回归初步筛选血脂异常的影响因素,发现不同性别在HDL-C异常组和对照组的分布有差异,HDL-C异常组中男性所占的比例远高于女性。分析其原因,可能与女性绝经前体内内源性血清雌二醇(estradiol,E2)水平较高有关,E2对血脂有良好的调节作用,线性相关分析发现,E2与TC、TG、LDL-C水平呈显著负相关,与HDL-C水平呈显著正相关[14]。雌激素对血脂的调节作用是通过调节肝脏有关脂代谢酶的表达来实现的。雌激素能抑制肝细胞表面的肝脂肪酶(hepatic lipase, HL)。HL是特异性的HDL2的磷脂酶,能将HDL2分解成HDL3。女性绝经前雌激素水平较高,使得HL活性降低,因而HDL-C尤其是HDL2升高[15]

之前有研究表明PRDM16基因上的SNPs位点与脂类代谢有着密切的关系,在张菊红等[6]的研究中,涉及rs2493292、rs8170171、rs2282198、rs2236518四个位点本研究分析了rs2651899、rs2236518、rs870171、rs2282198四个位点。其中两个位点相同,分别为rs2236518、rs2282198。张菊红等的研究发现rs2282198的CT+TT基因型是高胆固醇血症及高密度脂蛋白降低的独立危险因素。与此不同,本研究未发现该位点上的基因型或等位基因与血脂异常的相关性。张菊红等的研究与本研究均未发现rs2236518位点与血脂异常的相关性。本研究结果表明:PRDM16基因rs2651899位点的等位基因A可能是低HDL-C的危险因素,在共显性遗传模式下,PRDM16基因rs870171位点的A/C基因型可能是高LDL-C的危险因素。此外,本研究在分析单个位点的基础上,探究了各位点之间的交互作用。在之前的研究中,这四个位点与性别、年龄、BMI之间的交互作用未见报导。

本研究采用MDR方法建立模型,分析各因素的联合作用。MDR是Ritehie等[16]提出的一种非参数、无需遗传模式的分析方法,对于分析多因素交互作用具有很好的检验效能。本研究将Logistic回归与MDR方法结合应用。Logistic回归研究结果显示,等位基因分析中,PRDM16基因上rs2651899位点等位基因A在低HDL-C组和对照组间分布差异具有统计学意义,与突变等位基因G相比,野生等位基因A增高了HDL-C异常的发病风险;基因型分析中,在共显性遗传模式下,rs870171位点突变杂合基因型A/C与野生纯合基因型C/C相比,增强了高LDL-C的发病风险;MDR方法研究结果显示:rs2236518位点与性别之间可能存在交互作用,是HDL-C异常的危险因素。rs2651899、rs2236518、rs870171、rs2282198四位点之间可能存在交互作用,是HDL-C异常的危险因素。rs870171、rs2282198与年龄之间可能存在交互作用,是LDL-C异常的危险因素。PRDM16蛋白是一个控制棕色脂肪细胞定向分化的关键转录因子,该蛋白通过锌指结构与其他转录因子形成复合物,诱导成肌细胞分化成为棕色脂肪细胞,并抑制白色脂肪细胞的形成[17]。白色脂肪组织的主要功能是储存,是体内脂肪的主要储存形式;棕色脂肪组织的主要功能是产热,在寒冷环境中可维持体温,其产热能力为肝脏的60倍,是肌肉有氧呼吸产热的10倍[3],具有潜在的对抗肥胖的作用。PRDM16与体内能量消耗及肥胖的发生密切相关,同时也可能以直接或间接的方式影响血液循环中脂质的水平。目前,虽然已经确定PRDM16在棕色脂肪细胞分化中具有重要作用,但这些研究仍处在理论阶段,离最终应用仍有距离。动物研究表明,PRDM16转基因小鼠能量消耗增加,葡萄糖耐量改善[4]。当前研究大都以小鼠为材料获得,而小鼠与人的棕色脂肪组织的含量存在很大差异,成年小鼠仍保留一定量棕色脂肪组织,而成年人体内棕色脂肪组织很少,尽管已发现人体内也存在棕色脂肪组织和前体细胞,但它们在将来应用中的价值还无法评估。本研究结果进一步揭示了PRDM16与血脂水平的关系。

虽然rs2651899和rs870171两位点位于非编码区,但是不同的等位基因和基因型在血脂异常组和对照组之间产生了差异,这可能与以下因素有关:(1)该位点基因的突变影响了顺式调控元件,许多基因的内含子中均发现了基因表达的调控元件,其中大多为增强元件,能够起到类似增强子或其它顺式调控元件的功能,它们同某些蛋白质结合影响其转录的起始和延伸,从而开放染色体的功能域;(2)内含子可能具有启动子的功能;(3)一些基因的内含子突变会引起基因表达效应的变化[18]。另外,该位点可能与本研究未能发现的其他重要突变存在连锁不平衡关系。

本研究的不足之处在于没有对被调查者进行甲状腺功能的检测,而是通过问卷调查的方式排除患有甲状腺疾病及其他代谢性疾病的个体。除此之外,我们对甲状腺疾病的主要症状进行了询问。通过较为详细的现场询问,尽可能降低甲状腺疾病对结果的影响。由于甲状腺功能的检测成本较高,限于经费未对被调查者进行甲状腺功能的检测,因此对于起病隐匿的甲状腺疾病可能会有漏诊情况,在今后的研究中将进一步完善。

本研究结果提示PRDM16基因rs2651899和rs870171两位点可能是血脂异常的相关因素。

参考文献
[1]
[Chinese guidelines on prevention and treatment of dyslipidemia in adults][J]. Zhonghua Xin Xue Guan Bing Za Zhi, 2007, 35(5): 390-419.
[2]
胡大一王家宏. 我国血脂异常防治现状[J]. 中国实用内科杂志2009,(01): 2-4.
[3]
SealeP, KajimuraS, YangW, et al. Transcriptional control of brown fat determination by PRDM16[J]. Cell Metab, 2007, 6(1): 38-54. DOI: 10.1016/j.cmet.2007.06.001.
[4]
SealeP, ConroeHM, EstallJ, et al. Prdm16 determines the thermogenic program of subcutaneous white adipose tissue in mice[J]. J Clin Invest, 2011, 121(1): 96-105. DOI: 10.1172/JCI44271.
[5]
ParkYM, ProvinceMA, GaoX, et al. Longitudinal trends in the association of metabolic syndrome with 550 k single-nucleotide polymorphisms in the Framingham Heart Study[J]. BMC Proc, 2009, 3Suppl 7: S116.
[6]
张菊红李南方张德莲. PRDM16基因单核苷酸多态性与肥胖人群血脂异常的相关性[J]. 临床心血管病杂志2013,(09): 657-661.
[7]
詹芳芳刘莉戚敏杰. PRDM16基因rs2651899、rs2236518、rs2282198位点多态性与超重肥胖的关系[J]. 郑州大学学报(医学版), 201550(3): 354-358. DOI: 10.13705/j.issn.1671-6825.2015.03.012.
[8]
孙盼盼刘莉詹芳芳. PRDM16基因启动子区甲基化与超重肥胖发生风险的关联研究[J]. 中华内分泌代谢杂志201632(5): 370-375. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1000-6699.2016.05.004.
[9]
诸骏仁高润霖赵水平. 中国成人血脂异常防治指南(2016年修订版)[J]. 中国循环杂志2016,(10): 937-953.
[10]
詹芳芳. PRDM16基因多态性及启动子甲基化与超重肥胖的关系[D]. 郑州大学2015.
[11]
ShiYY, HeL. SHEsis, a powerful software platform for analyses of linkage disequilibrium, haplotype construction, and genetic association at polymorphism loci[J]. Cell Res, 2005, 15(2): 97-98. DOI: 10.1038/sj.cr.7290272.
[12]
唐迅李娜胡永华. 应用多因子降维法分析基因-基因交互作用[J]. 中华流行病学杂志200627(5): 437-441. DOI: 10.3760/j.issn:0254-6450.2006.05.019.
[13]
HellerDA, de FaireU, PedersenNL, et al. Genetic and environmental influences on serum lipid levels in twins[J]. N Engl J Med, 1993, 328(16): 1150-1156. DOI: 10.1056/NEJM199304223281603.
[14]
吴大方周泉周岩. 绝经后妇女雌激素水平与血糖及血脂变化的关系[J]. 中国综合临床200521(1): 31-32. DOI: 10.3760/cma.j.issn.1008-6315.2005.01.016.
[15]
TikkanenMJ, NikkiläEA, KuusiT, et al. High density lipoprotein-2 and hepatic lipase: reciprocal changes produced by estrogen and norgestrel[J]. J Clin Endocrinol Metab, 1982, 54(6): 1113-1117. DOI: 10.1210/jcem-54-6-1113.
[16]
RitchieMD, HahnLW, RoodiN, et al. Multifactor-dimensionality reduction reveals high-order interactions among estrogen-metabolism genes in sporadic breast cancer[J]. Am J Hum Genet, 2001, 69(1): 138-147. DOI: 10.1086/321276.
[17]
CypessAM, LehmanS, WilliamsG, et al. Identification and importance of brown adipose tissue in adult humans[J]. N Engl J Med, 2009, 360(15): 1509-1517. DOI: 10.1056/NEJMoa0810780.
[18]
丁红梅邵根宝徐银学. 内含子与基因表达调控[J]. 畜牧与兽医200638(3): 50-53. DOI: 10.3969/j.issn.0529-5130.2006.03.023.
 
 
关键词
主题词
PRDM16基因
单核苷酸多态性
交互作用
血脂异常