2017, Vol. 38
文章信息
- 周慧, 丁一, 武鸣, 范伟, 俞浩, 周正元, 顾淑君, 张丽君, 董晨, 郭志荣.
- Zhou Hui, Ding Yi, Wu Ming, Fan Wei, Yu Hao, Zhou Zhengyuan, Gu Shujun, Zhang Lijun, Dong Chen, Guo Zhirong.
- 过氧化物酶体增殖物激活受体多态性及基因-基因交互作用对脉压的影响
- Association and effects of gene-gene interactions between peroxisome proliferator-activated receptor and pulse pressure
- 中华流行病学杂志, 2017, 38(10): 1404-1409
- Chinese Journal of Epidemiology, 2017, 38(10): 1404-1409
- http://dx.doi.org/10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2017.10.022
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文章历史
收稿日期: 2017-02-06
2. 210009 南京, 江苏省疾病预防控制中心慢病所;
3. 215123 苏州大学医学部公共卫生学院流行病与卫生统计教研室;
4. 215500 江苏省常熟市疾病预防控制中心慢病科
2. Department of Chronic Non-communicable Diseases Prevention and Control, Jiangsu Provincial Center for Disease Control and Prevention, Nanjing 210009, China;
3. Department of Epidemiology and Health Statistics, School of Public Health, Soochow University, Suzhou 215123, China;
4. Department of Chronic Non-communicable Diseases Prevention and Control, Changshu Center for Disease Control and Prevention, Changshu 215500, China
脉压差（PP）异常是心肌梗死、冠心病和粥样动脉硬化等疾病发生的独立危险因子。有报道认为，PP预测心脑血管疾病和死亡的价值甚至大于SBP和DBP[1]。有研究显示，单核苷酸多态性（SNP）ATP2B1的rs17249754代谢与PP关联[2-3]。过氧化物酶体增殖物激活型受体（peroxisome proliferator activated receptor，PPAR）属于配体激活的转录因子，与高血压、血脂异常等均显著关联，PPAR的3个亚型可能通过炎症、血管重构和脂代谢等途径对PP起作用[4]。但目前仅见PPARγ的C-161T基因与PP相关的小样本研究[5]。而基因-基因交互作用分析相对于单位点关联研究更能发现微效SNP对复杂表型的作用。因此，本研究选取了PPAR的10个SNP，分析其多态性及基因-基因交互作用对PP的影响。
对象与方法1.研究对象：基于江苏省代谢综合征和多代谢异常综合防治研究（PMMJS）队列研究资料[6]。在2009年10月随访到的4 083例中，排除基线调查时发现有糖尿病（289例）、心脑血管病（36例）、BMI＜18.5 kg/m2（27例）者后，按照单纯随机抽样，抽取820例（女性550例和男性270例）采集基线血标本提取DNA，并进行PPAR的3个亚型SNP检测。本文入组的820例与其他研究对象的生化指标、体检数据及吸烟饮酒等危险因素数据间的差异均无统计学意义。本研究通过苏州大学伦理委员会审议，研究对象均签署书面知情同意书。
2.研究方法[6]：本研究选择SNP的原则为① SNP位点所在区域可能改变功能，或位于基因功能区；② 3个亚型与血压或者代谢有关；③ 最小等位基因≥5%的频率。所选的10个SNP：rs1800206、rs4253778和rs4253778位于PPARα基因，其中rs1800206位于第5外显子上，第1内含子的rs135539；rs4253778位于第7内含子；rs2016520和rs9794位于PPARδ基因上，其中rs9794位于第9外显子，rs2016520位于第4外显子上；rs10865710、rs1805192、rs4684847、rs709158和rs3856806位于PPARγ基因上，即PPARγ2外显子B上的rs1805192，rs10865710位于PPARγ3外显子A2的上游，第3内含子的rs4684847，第6外显子的rs385680，rs709158位于第2内含子上。
选用QIAGEN试剂盒（德国Qiagen公司）提取DNA。采用琼脂糖凝胶电泳法检测DNA质量，分光光度法测定DNA浓度。聚合酶链反应-限制性片段长度多态性分析方法（PCR-RFLP）检测rs4253778位点；Taqman荧光探针法检测其他9个位点的多态性。最终以ABI Prism7000软件Allelic Discrimination程序进行基因分型。
3.相关定义[6]：① PP＝SBP－DBP；PP值过小提示周围血管的弹性与顺应性减退，PP值过高最可能的原因是主动脉硬化、主动脉瓣关闭不全、动静脉畸形等[7]；本文PP＜30 mmHg（1 mmHg＝0.133 kPa）为低PP组，PP＝30~40 mmHg（正常值）为正常PP组，PP＞40 mmHg为高PP组。② 采用WHO推荐的亚洲人群（包括中国人群）标准BMI≥24 kg/m2为超重。③ 采用中国肥胖问题工作组数据汇总分析协作组建议标准判定腹型肥胖，即腰围≥85 cm（男）/80 cm（女）。④ 吸烟定义为在调查之前吸烟＞100支，且目前仍在吸烟；≥2年不吸烟或者在调查前吸烟＜100支者为不吸烟。⑤ 饮酒为连续≥1年且每日饮≥50 ml白酒或者当量酒者。⑥ TC＞6.22 mmol/L（240 mg/dl）、TG＞2.26 mmol/L（200 mg/dl）、LDL-C＞4.14 mmol/L（160 mg/dl）、HDL-C＜1.04 mmol/L（40 mg/dl）4项中1项及以上异常者为血脂异常。
4.统计学分析：以ABI Prism7000软件的Allelic Discrimination程序进行基因分型。采用SPSS 16.0软件进行统计学分析。正态分布的计量资料以x±s表示，组间比较采用t检验；计数资料计算率并采用χ2检验进行比较。符合Hardy-Weinberg（H-W）平衡的10个SNP的基因型频数、频率选择直接计数法分析。采用Haploview软件对各位点进行连锁平衡检验。把连续性变量PP，将调整年龄、BMI、腰围、血脂异常、血糖可能混杂因素拟合线性回归调整，选择SNPstats软件程序，统计出10个SNP与PP的平均差值和95%CI。基因-基因交互作用采用广义多因子降维法（GMDR），以基线时PP水平作为结局变量，并将调整年龄、BMI、腰围、血脂异常、血糖后作为协变量纳入模型进行调整，以P＜0.05为差异有统计学意义。
结果1.一般情况：低PP组40人，年龄（47.30 ± 9.25）岁；正常PP组364人，年龄（47.42 ± 7.89）岁；高PP组416人，年龄（52.61±9.95）岁。各组间年龄、BMI、腰围、LDL-C、HDL-C、TC、血糖、PP、MAP、SBP和DBP的差异有统计学意义（表 1）。
2. H-W平衡和连锁不平衡检验：820名研究对象10个基因位点的H-W平衡检验提示，基因型频数的实际值与期望值差异无统计学意义（均P＞0.05），显示样本基因型的分布均匀，具有群体代表性。对选取的PPAR 10个SNP连锁不平衡检验显示每两个SNP之间均不存在强烈的连锁不平衡状态（D’＜0.75），见图 1。
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| 图 1 过氧化物酶体增殖物激活型受体基因结构的连锁性 |
3. SNP与PP的关联分析：因PP为“U”形疾病风险，因此本研究按照PP的临界值，将数据库分为2个子数据库（PP≥30 mmHg和PP≤40 mmHg）分别进行线性回归分析。PP≥30 mmHg的关联分析结果显示，10个SNP中，与野生型基因携带（CC）人群相比，仅有rs10865710的G等位基因携带（CG+GG）人群的PP水平的平均差值（95%CI）为2.220（0.549~3.891）mmHg，但调整年龄、BMI、腰围、血脂异常、血糖后，差异无统计学意义（P＝0.051）。PP≤40 mmHg的关联分析结果显示，与野生型基因携带（PP）人群相比，仅rs1805192的A等位基因携带（PA+AA）人群的PP水平的平均差值（95%CI）为1.349（0.462~2.235）mmHg，但调整年龄、BMI、腰围、血脂异常、血糖后，rs1805192的P等位基因携带（PA+AA）人群PP水平的平均差值（95%CI）为1.341（0.431~2.252）mmHg，差异有统计学意义（P＝0.004）。见表 2、3。
4. SNP间基因-基因交互作用与PP关系：以基线时PP值（PP≥30 mmHg）作为结局变量，将10个SNP一起纳入GMDR模型作为分析因子，同时将年龄、腰围、BMI、血脂异常、血糖作为协变量纳入模型进行调整。结果显示rs135539、rs2016520、rs10865710、rs1805192、rs709158、rs3856806六个SNP之间交互作用的差异有统计学意义（P＝0.001），交叉验证一致性为10/10，平均检验准确度为0.577，达到最佳模型（表 4）。以基线时PP值（PP≤40 mmHg）作为结局变量，将10个SNP一起纳入GMDR模型作为分析因子，同时将年龄、腰围、BMI、血脂异常、血糖作为协变量纳入模型进行调整，结果显示rs135539、rs1805192两个SNP之间的交互作用的差异有统计学意义（P＝0.001），交叉验证一致性为10/10，平均检验准确度为0.628，达到最佳模型（表 5）。
本文对PPAR基因的SNP位点与PP的关联分析结果与以往研究不完全一致。Wang和Liu[8]的Meta分析显示，东亚人群患高血压的风险与rs1805192基因多态性有关。与本文关于rs1805192的研究结果相似。而rs10865710等位基因与野生型相比表现出对PP的风险效应，但调整多个环境变量后此效应消失，与Ding等[9]对rs10865710的研究结果不一致。除rs9794、rs135539、rs10865710、rs1805192与PP存在显著关联外，其他6个SNP均为阴性结果，与Tang等[10]对rs2016520与高血压、糖尿病的关系等研究结果不一致。究其原因，一是由于人口或者种族信息的不同导致位于PPAR的SNP的转录活性不同，从而引起功能上的差异；二是可能由于PP等常见复杂表型的遗传易感性涉及多个基因，其中多为微效基因，导致其与PP等复杂表型的关联在SNP的单关联分析中不能被发现或者被掩盖。基因-基因交互作用分析可以发现被单基因位点分析忽略的微效基因，更好地明确微效基因与主效应基因的共同和增效作用，更全面地解释与PP的复杂关系。
在血压和心脑血管疾病等复杂表型中广泛存在着基因-基因交互作用，采用多个基因的交互作用的关联分析检出相关位点的能力比单关联分析和连锁分析更加有效[11]。GMDR不但能够分析连续变量，且能够纳入协变量，从而控制协变量引起的干扰，提高预测的准确度，避免了叉生分析和logistic回归等方法的缺点，而且应用广泛[12]。因此，本研究使用GMDR发现了仅六阶模型交互作用对PP（PP≥30 mmHg）和仅二阶模型交互作用对PP（PP≤40 mmHg）有显著影响。关于PPARα/δ/γ三个亚型结构的同源性、非特异性配体存在及双重激动剂药物等方面的研究都证实PPARα/δ/γ之间存在相互作用的可能[13-14]。不饱和脂肪酸及其衍生物是PPARα/δ/γ三个亚型的非特异性内源性配体；PPARα和PPARγ双激动剂可以通过共同激活PPARα和PPARγ而抑制IFN-γ、IL-1β、TNF-α等促炎因子的产生，延缓动脉粥样硬化；具有PPARα激动剂的调节脂类和PPARγ的增加胰岛素敏感性的双重作用，可以通过PPARα的促进脂质分解作用而抵消PPARγ的脂质生成作用；GW2433是人类PPARδ的高亲和配体，是PPARδ和PPARα双重激动剂。
本研究除发现PP的基因-基因交互作用之外，还发现：PPARα的rs135539位点的突变型等位基因与PP关联的差异无统计学意义，但与PPARγ的rs1805192位点突变型等位基因一起出现时，能与PP水平显著相关；PPARα的rs135539、PPARδ的rs2016520和PPARγ的rs10865710、rs1805192、rs709158、rs3856806位点的突变型等位基因与PP关联的差异均无统计学意义，但这些位点突变型等位基因一起出现时，能与较高PP水平相关。同样提示，由于基因-基因交互作用的存在，微效基因与主效应之间的交互作用可能远远超过主效应位点的作用，其机制可能是由于多个SNP沿着相同或不同的途径共同在PP的发生过程中发挥作用，虽然每个基因的边缘效应很小，但可能反映出较强的基因共同作用，因此通过对PPAR家族多个位点的交互作用研究可以更好解释其与PP的复杂关系[15]。关于PPAR的基因-基因交互作用与高血压、血脂异常等的报道曾发现：rs2016520和rs9794对高血压存在显著的基因-基因交互作用（二阶模型）[16]；rs1800206、rs2016520、rs3856806和rs1805192位点之间存在与高TG血症有关联的三阶模型[17]；PPARα的rs4253778和PPARγ的rs10865710、rs3856806、rs709158和rs4684847间存在交互作用与低HDL-C血症有关联的五阶模型[18]；rs135539、rs1800206、rs2016520、rs10865710、rs3856806、rs709158、rs1805192、rs4684847八个SNP之间的交互作用对脂质蓄积指数LAP水平具有显著影响[19]。研究运用GMDR发现了与PP有关的微效基因rs135539、rs2016520、rs10865710、rs1805192、rs709158和rs3856806。与已往报道的文献相比，本研究发现了尚未见报道的与血压相关的微效基因（rs2016520、rs709158）。
利益冲突: 无
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