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【佳学基因检测】基因检测FADS1-FADS2基因簇提前预防多囊卵巢综合征风险

【佳学基因检测】基因检测FADS1-FADS2基因簇提前预防多囊卵巢综合征风险 多囊卵巢综合征基因检测导读: 血脂异常在多囊卵巢综合征 (PCOS) 中很常见。本研究旨在调查脂肪酸去饱和酶基因 ( FA

佳学基因检测】基因检测FADS1-FADS2基因簇提前预防多囊卵巢综合征风险

 

多囊卵巢综合征基因检测导读:

血脂异常在多囊卵巢综合征 (PCOS) 中很常见。本研究旨在调查脂肪酸去饱和酶基因 ( FADS ),一种与血脂异常相关的基因簇,是否与多囊卵巢综合征相关。多囊卵巢综合症早期检测科研行动小组使用多囊卵巢综合症早期检测科研行动小组之前针对多囊卵巢综合征的全基因组关联研究 (GWAS) 数据扫描了FADS基因的基因序列突变,并选择了 rs174570 进行进一步研究。病例对照研究在 1918 名多囊卵巢综合征病例和 1889 名年龄匹配对照的独立队列中进行,基于家庭的研究在一组 243 名具有多囊卵巢综合征先证者的核心家庭三人组中进行。PCOS病例中rs174570的次要等位基因频率(等位基因T)显着低于年龄匹配的对照组(P = 2.17E-03,OR = 0.85),即使在调整了 BMI 和年龄之后。与携带 TT 或 TC 基因型的多囊卵巢综合征受试者相比,携带 CC 基因型的多囊卵巢综合征受试者具有更高的睾酮水平和相似的脂质/葡萄糖水平。在三人组研究中,传输不平衡测试 (TDT) 分析显示 rs174570 的风险等位基因 C 显着过度传输 ( P  = 2.00E-04)。PCOS病例中FADS2表达下降,表达数量性状位点(eQTL)分析显示风险等位基因C剂量与FADS2表达下降相关(P  =0.002)。多囊卵巢综合症早期检测科研行动小组的结果表明FADS1-FADS2是PCOS 的易感基因。

多囊卵巢综合征 (PCOS) 是最常见的内分泌疾病,影响 5-10% 的育龄妇女。它的特点是排卵功能障碍,临床或生化雄激素过多症和超声下多囊卵巢。受影响的女性通常会出现更高的代谢紊乱风险,包括血脂异常、肥胖、胰岛素抵抗和 2 型糖尿病 (T2DM) 。血脂异常是指一系列异常的脂质和脂蛋白谱,例如甘油三酯 (TG)、低密度脂蛋白胆固醇 (LDL-C) 和总胆固醇 (TC) 浓度升高以及高密度脂蛋白胆固醇 (HDL-C) 水平降低. 大约 70% 的非西班牙裔白人女性和 56.4% 的多囊卵巢综合征女性存在脂质异常。最近的一项系统评价显示,28.6-95% 的多囊卵巢综合征病例表现为 HDL-C 水平降低,5.5-56% 表现为甘油三酯升高。血脂异常的存在意味着心血管风险的增加和脂质异常的管理有利于多囊卵巢综合征女性的长期健康。

PCOS 的病因不是很清楚,但研究表明遗传因素与此密切相关。已经提出了几个与 T2DM、胰岛素抵抗和肥胖相关的候选基因,以识别新的多囊卵巢综合征易感基因。结果表明,PCOS 和这些代谢紊乱可能在发育过程中有一些相似的遗传倾向。例如,T2DM 相关基因MTNR1B和肥胖相关基因FTO被发现与多囊卵巢综合征相关。多囊卵巢综合症早期检测科研行动小组的多囊卵巢综合征GWAS 还发现了一个新的多囊卵巢综合征候选基因THADA,据报道与 T2DM相关。然而,很少有研究评估多囊卵巢综合征病例中的血脂异常相关基因。

FADS1-FADS2-FADS3是一组脂肪酸去饱和酶基因,是血脂异常的候选基因,已被许多GWAS 验证。FADS基因编码多不饱和脂肪酸代谢中的关键酶:脂肪酸去饱和酶 1 ( FADS1 ) 编码 delta-5 (D5D),脂肪酸去饱和酶 2 ( FADS2 ) 编码 delta-6 (D6D) 去饱和酶,FADS3编码未知活性的去饱和酶。该基因簇被映射到11q12 - q13.1,在众多研究中显示其与 TC、LDL-C、HDL- C和TG的浓度相关。在上述研究中,常见的变体 rs174570 是一个重要的 SNP 标记。在总共包括 22562 人的 16 个欧洲人群队列中,发现FADS2基因的 rs174570 与 TC ( P  = 1.5E-10)、LDL ( P  = 4.4E-13)、HDL ( P  = 3.9E- 06) 和 TG 水平 ( P  = 2.9E-05). 考虑到血脂异常在多囊卵巢综合征病例中很常见,FADS基因也可能赋予多囊卵巢综合征风险。

FADS基因也与繁殖有关。FADS2基因敲除的雌性小鼠不育并且表现出卵巢中卵泡成熟和基质细胞黄体化的损害。值得注意的是,FADS基因也可能在葡萄糖代谢中发挥作用。研究表明,该基因簇与空腹血糖、胰岛素抵抗的稳态模型评估和胰岛素分泌能力相关。由于胰岛素抵抗和不育是多囊卵巢综合征的重要特征,FADS基因可能在多囊卵巢综合征中起作用。

总而言之,考虑到多囊卵巢综合征和血脂异常/糖尿病之间的重叠遗传背景以及生殖中潜在的基因功能,多囊卵巢综合症早期检测科研行动小组试图确定FADS1-FADS2-FADS3(经过验证的血脂异常相关基因)是否与多囊卵巢综合征相关。在目前的工作中,在回顾了多囊卵巢综合症早期检测科研行动小组之前的 GWAS 发现队列之后,多囊卵巢综合症早期检测科研行动小组研究了 FADS 基因中的 rs174570 与多囊卵巢综合征之间的关联。

 

多囊卵巢综合征结果

基本临床特征

1918 例多囊卵巢综合征病例和 1889 例年龄匹配对照的临床和代谢特征总结于表格1. PCOS病例和对照组的平均(±SD)年龄分别为28.14(±3.67)岁和28.32(±3.67)岁(P  > 0.05)。PCOS病例的平均体重指数(BMI)显着高于对照组(24.94±4.68 vs 22.49±3.23,P  <0.001)。此外,PCOS 病例的睾酮 (T) 水平高于对照组 ( P  < 0.001)。

表格1:PCOS病例和控制的特征

 

 

病例组

 

对照组

 

p

 

年龄(岁)

 

28.14 ± 3.67

 

28.32 ± 3.67

 

0.131

 

体重指数(公斤/米2)

 

24.94 ± 4.68

 

22.49 ± 3.23

 

<0.001

 

FSH (IU/L)

 

6.23±1.72

 

6.96 ± 2.33

 

<0.001

 

LH (IU/L)

 

10.49 ± 6.12

 

5.05 ± 2.40

 

<0.001

 

T(纳克/分升)

 

44.02 ± 23.81

 

28.31 ± 13.78

 

<0.001

 

 

BMI:体重指数。FSH:促卵泡激素。LH:促黄体激素。T:睾酮。

在 243 个家庭三人组中,受多囊卵巢综合征影响的女性后代的平均年龄为 27.10 ± 3.86 岁,平均 BMI 为 25.04 ± 4.38 kg/m 2。平均 T 为 45.04 ± 36.84 ng/dl,平均 FSH 为 6.35 ± 1.54 IU/L,平均 LH 为 11.10 ± 6.81 IU/L。

SNP选择

在多囊卵巢综合症早期检测科研行动小组之前的多囊卵巢综合征GWAS 中捕获了总共 17 个位于FADS1-FADS2-FADS3基因簇中的 SNP。对中国汉族北京 (CHB) 人群中的这 17 个 SNP 进行连锁不平衡 (LD) 分析,并生成了两个 LD 块(见图1)。区块 2 中覆盖FADS3的 SNP在多囊卵巢综合征GWAS 中不显着(P > 0.05)。block 1中覆盖FADS1-FADS2基因的大多数SNP是显着的(P <0.05)。Rs174570 是 block 1 中最显着的 SNP,被选为代表整个 block 用于后续研究。并且对来自block 1的其他两个标记rs174547和rs1535也进行了基因分型,以验证FADS1-FADS2基因簇与PCOS之间的关联。

图1:中国汉族北京(CHB)人群FADS基因簇中17个SNP的连锁不平衡结构。

图 1 的顶部显示了 17 个 SNP 的位置(来自 UCSC 基因组浏览器http://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hgGateway)。下面框中的值显示了 SNP 之间的 LD 值 (D')。

病例对照研究中的等位基因频率比较

分析的SNP基因型分布符合Hardy-Weinberg平衡( P  > 0.05)。假设风险等位基因频率为 0.05,基因型相对风险为 1.8,则 α = 0.01 时功效达到 90%。rs174570 的等位基因频率总结于表 2. PCOS中rs174570的次要等位基因频率(MAF)显着低于对照组(OR = 0.85, 95% CI 0.77-0.94, P  = 2.17E-03)。为消除年龄和BMI对结果的可能影响,采用logistic回归调整年龄和BMI,差异仍显着(P  =4.47E-03)。为了获得更可靠的结果,多囊卵巢综合症早期检测科研行动小组通过对具有 rs174570 的同一 LD 块中的其他两个 SNP(rs1535、rs174547)进行基因分型来重复数据,并获得了相似的结果。

表 2:rs174570的等位基因频率比较和TDT分析

单核苷酸多态性

基因

病例对照研究

三人组研究

MAF

P

OR(95% 置信区间)

Over-T

T/not-T

T-freq

TDT χ 2

P

多囊卵巢综合征

 

对照组

 

rs174570 T/Ca FADS2

 

0.273

 

0.306

 

2.17E-03

 

0.86 (0.77–0.94)

 

C

 

122/71

 

0.632

 

13.477

 

2.00E-04

 

 

次要等位基因/主要等位基因。MAF:次要等位基因频率。ORs:优势比。95% CI:置信区间。OR 用于次要等位基因。Over-T:过度传播的等位基因。T:TDT 分析中的传输次数。Not-T:TDT 分析中未传输的次数。T-freq:过度传播的等位基因频率。

为了消除血脂水平对关联的影响,将多囊卵巢综合征受试者分为血脂水平正常组和血脂水平异常组。TC、TG、HDL 和 LDL 水平均正常的多囊卵巢综合征受试者的 MAF 与血脂水平异常(TC、TG、HDL 或 LDL 水平异常)的多囊卵巢综合征受试者没有显着差异。rs174570的基因型和等位基因频率在两组PCOS病例中除以TC水平没有显着差异(P基因型 = 0.963; P等位基因 = 0.785)。同样的趋势发生在不同的 TG、LDL 和 HDL 组中。

病例对照研究中多囊卵巢综合征的内分泌和代谢测量

使用三种不同遗传模型的 rs174570 的基因型比较显示在补充表 S4中。rs174570的基因型频率差异在加性模型(P  = 7.90E-03)、显性模型(P  = 8.93E-03)和隐性模型(P  = 1.66E-02)中具有显着性。选择加法模型进行多囊卵巢综合征病例的基因型-表型分析。携带 CC 基因型的多囊卵巢综合征受试者的睾酮水平高于携带 TT 或 TC 基因型的受试者,尽管差异不显着(45.37 ± 28.21 vs 43.74 ± 19.23 vs 42.38 ± 17.81,P = 0.053)。携带不同拷贝的 rs174570 风险等位基因 C 的多囊卵巢综合征病例在 FSH、LH、葡萄糖或脂质相关性状方面没有显着差异,即使调整了年龄和 BMI(参见表3)。

表3:PCOS病例中rs174570 T/C的内分泌和代谢特征比较

 

 

TT(n = 132)

 

TC(n = 745)

 

CC(n = 968)

 

测试版

 

 

BETA-adj

 

P-adj

 

FSH (IU/L)

 

6.35±1.88

 

6.15 ± 1.89

 

6.26±1.56

 

0.028

 

0.681

 

0.035

 

0.611

 

LH (IU/L)

 

10.87 ± 5.92

 

10.43 ± 6.46

 

10.41 ± 5.69

 

-0.129

 

0.589

 

-0.125

 

0.592

 

T(ng/dl)

 

43.74 ± 19.23

 

42.38 ± 17.81

 

45.37 ± 28.21

 

1.843

 

0.053

 

1.629

 

0.085

 

F-GLU (毫摩尔/升)

 

5.57±1.26

 

5.48±0.88

 

5.48±0.91

 

−0.023

 

0.535

 

-0.021

 

0.554

 

F-INS (mIU/L)

 

13.78 ± 7.90

 

13.72 ± 8.70

 

13.96 ± 9.29

 

0.163

 

0.649

 

0.054

 

0.845

 

HOMA-IR

 

3.58 ± 2.85

 

3.45±2.62

 

3.50 ± 2.74

 

0.003

 

0.977

 

0.048

 

0.590

 

TC(毫摩尔/升)

 

4.46±0.85

 

4.51±0.87

 

4.52±0.82

 

0.019

 

0.577

 

0.020

 

0.524

 

TG(毫摩尔/升)

 

1.35±0.70

 

1.42±1.37

 

1.38±1.25

 

−0.014

 

0.789

 

-0.019

 

0.704

 

高密度脂蛋白胆固醇(毫摩尔/升)

 

1.31±0.29

 

1.33±0.32

 

1.31±0.30

 

-0.011

 

0.354

 

-0.008

 

0.501

 

低密度脂蛋白胆固醇(毫摩尔/升)

 

3.18±0.97

 

3.11±0.90

 

3.12±0.90

 

-0.013

 

0.718

 

-0.018

 

0.591

 

 

BETA:风险等位基因(等位基因 C)的每个拷贝对临床和代谢特征的影响。BETA-adj:年龄和 BMI 调整后对每个风险等位基因拷贝的临床和代谢特征的影响。P-adj:使用逻辑回归按年龄和 BMI 调整的 P 值。FSH:促卵泡激素。LH:促黄体激素。T:睾酮。F-GLU:空腹血糖。F-INS:空腹胰岛素。HOMA-IR:胰岛素抵抗的稳态模型。CHOL:胆固醇。TG:甘油三酯。HDL-C:高密度脂蛋白。LDL-C:低密度脂蛋白。

PCOS 三人组中的 TDT 分析

病例对照研究中的遗传关联可能由种群结构、环境因素和遗传异质性引起。一种解决方案是将基于家庭的测试和病例对照关联分析相结合,这可以提供一种可靠而强大的方法来识别多囊卵巢综合征的易感性基因序列突变。

Hardy-Weinberg平衡分析发现rs174570的trios研究没有偏差(P  > 0.05)。如图所示表 2,发现 rs174570 的传输存在显着差异。这种对称扭曲的传播模式强烈支持FADS基因多态性与多囊卵巢综合征风险增加的关联。此外,rs174570 的过度传播等位基因(等位基因 C)与本病例对照研究和先前 GWAS 研究中确定的风险等位基因相同。

为了减弱多次测试的影响,TDT结果被调整了10000次排列。经过多次测试校正后,rs174570 和多囊卵巢综合征之间的关联仍然显着(排列P  = 5.00E-04)。还对另外两个 SNP(rs1535、rs174547)进行了 TDT 分析,结果具有相同的趋势(见补充表 S2)。

rs174570的eQTL分析

Rs17450位于FADS2基因中。PCOS患者外周血FADS2表达较对照组降低。调整年龄和 BMI 后,平均 mRNA 差异仍然显着(P  = 0.012,图 2A)。为了评估变体 rs174570 对多囊卵巢综合征中 FADS2 表达降低的潜在影响,多囊卵巢综合症早期检测科研行动小组比较了多囊卵巢综合征病例中不同基因型 (CC/CT/TT) 中 FADS2 的 mRNA 水平。FADS2 表达与线性回归模型中的风险等位基因 C 剂量相关,其中年龄和 BMI 作为协变量包括在内(β = -0.218,P  = 0.002)。具有确定风险 C 等位基因的样本显示 FADS2 的 mRNA 水平显着降低(CT 与 TT,P  = 0.03;CC 与 TT,P  = 0.002,图 2B),表明多囊卵巢综合征中 FADS2 的表达与等位基因 C 的拷贝数相关。

图 2:rs174570 的基因型与多囊卵巢综合征病例中 FADS2 的 mRNA 表达降低有关

数据表示为平均值±SE(标准误差)。( A ) 定量实时聚合酶链反应 (qRT-PCR) 分析 18 例多囊卵巢综合征病例和 18 例对照外周血中 FADS2 mRNA 水平。将 FADS2 mRNA 水平标准化为 β-肌动蛋白,然后使用协方差分析根据年龄和 BMI 进行调整。( B ) 30 例 TT、CT 或 CC 基因型多囊卵巢综合征患者外周血中 FADS2 mRNA 水平,在标准化为 β-肌动蛋白并随年龄和 BMI 调整后。

 

多囊卵巢综合征基因检测的分析及共识性看法

基于多囊卵巢综合征和代谢性状具有相似遗传背景的假设,检测多囊卵巢综合征患者代谢性状的候选基因是识别多囊卵巢综合征易感位点的潜在方法。本研究重点关注血脂异常和糖代谢相关的 FADS1-FADS2基因簇,并首次表明FADS基因赋予多囊卵巢综合征风险,与血脂异常和 BMI 无关。在一项相对较大的病例对照研究中获得的结果随后在一项基于家庭的研究中得到证实。

FADS1-FADS2基因簇的常见遗传变异 rs174570与多囊卵巢综合征相关,即使在调整了年龄和 BMI 之后也是如此。主要等位基因 C 赋予多囊卵巢综合征风险,因为在病例对照关联研究的多囊卵巢综合征个体中等位基因频率较高,并且主要等位基因 C 在多囊卵巢综合征三人组研究中过度传播。多囊卵巢综合症早期检测科研行动小组还比较了具有不同脂质谱的多囊卵巢综合征患者中 rs174570 的等位基因频率,并表明该 SNP 与多囊卵巢综合征受试者的脂质无关。考虑到多囊卵巢综合症早期检测科研行动小组的对照受试者缺乏脂质数据,不能完全排除通过脂质可能产生的虚假关联。Rs174570位于FADS2的内含子区域和 C 等位基因与多囊卵巢综合征病例中 FADS2 的表达降低有关。因此,多囊卵巢综合症早期检测科研行动小组推测 rs174570 可能直接调节 FADS2 的表达,或者它与真正的功能性 SNP 处于强 LD 中。考虑到 rs174570 位于内含子区域,多囊卵巢综合症早期检测科研行动小组然后在覆盖 48 kb 基因组区域的同一高度保存的 LD 块中搜索其他功能基因突变。Bokor等人。表明来自同一 LD 块的 rs968567 的次要等位基因与更高的 FADS2 活性相关。此外,已确定 rs968567 直接影响 FADS2 表达。Rs968567位于FADS2的启动子区域与主要 C 等位基因相比,次要 T 等位基因的存在使启动子活性增加了 2 至 3 倍。拉特卡等人。还发现转录因子 ELK1 可以与该位点结合,并且 ELK1 对次要 T 等位基因携带者 FADS2 表达的影响更高。该 LD 块中的功能性 SNP 可能解释FADS基因与多囊卵巢综合征病例之间的关联。

与含有多个黄体的正常卵泡发育的宽型卵巢相比,FADS2敲除小鼠的卵巢缺乏成熟的黄体,表明FADS2可能在卵泡成熟和排卵中发挥作用,这是PCOS的主要特征。此外,炎症反应可能是将FADS基因序列突变与多囊卵巢综合征联系起来的另一个因素。脂肪酸代谢也可能在炎症状态增加中起作用,这被认为是多囊卵巢综合征发展的重要因素。脂肪酸去饱和酶 (FADS) 可以将多不饱和脂肪酸 (PUFA) 转化为炎性类花生酸的前体,包括花生四烯酸 (AA)。FADS1-FADS2中的次要等位基因基因序列突变显示花生四烯酸的产生减少,花生四烯酸是促炎类花生酸的前体,例如前列腺素 E 2 (PGE 2 ) 。基于这些发现,预测具有较低次要等位基因频率的多囊卵巢综合征病例会表现出促炎反应,这与多囊卵巢综合征病例的慢性低度炎症状态一致。人类FADS的遗传基因突变可能基因影响炎症状态,因此成为多囊卵巢综合征的危险因素。在本研究中,考虑到多囊卵巢综合征影响全身,以及采集组织样本(如卵巢或卵母细胞)的难度,多囊卵巢综合症早期检测科研行动小组使用外周血来做 FADS2 在多囊卵巢综合征和对照中的表达分析。鉴于存在组织特异性,PCOS 受试者的 eQTL 分析理想地在卵巢中进行。因此,需要使用卵巢或其他相关组织进行有力的研究来重复多囊卵巢综合症早期检测科研行动小组的结果。

在多囊卵巢综合征病例中所有检查的葡萄糖和脂质相关代谢特征中,FADS1-FADS2中的 rs174570与空腹血糖、空腹胰岛素、胰岛素抵抗稳态模型 (HOMA-IR)、胆固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白和低密度脂蛋白无关脂蛋白,即使在 BMI 调整后。首先,选定的多囊卵巢综合征病例处于育龄期,血脂水平会随着34岁、35岁而有很大差异。在多囊卵巢综合征病例中,高脂血症的发病率随着年龄的增加而增加。其次,还假设这可能是由于不同地区人们的饮食摄入量不同造成的。例如,据报道,中国多囊卵巢综合征女性的代谢综合征患病率低于美国女性和膳食结构差异被认为是一个重要因素。此外,多囊卵巢综合症早期检测科研行动小组还推测FADS变体对多囊卵巢综合征和脂质/葡萄糖代谢的影响是由不同的机制介导的。携带 CC 基因型的多囊卵巢综合征受试者的睾酮水平高于携带 TT 或 TC 基因型的受试者,尽管差异不显着。没有发表的文献评估 FADS 和睾酮水平之间的关系。积累的证据表明,FADS2 在胰岛素抵抗中起着至关重要的作用,这与多囊卵巢综合征中的睾酮有关。然而,在这项研究中, FADS2的变化显示与 HOMA-IR 无关。需要进一步的研究来阐明FADS基因在睾酮水平中的作用。

该研究为未来探索多囊卵巢综合征病例中其他脂质代谢相关基因提供了机会。然而,促成代谢性状的基因位点在与多囊卵巢综合征的关联中表现出不同的结果。最近的一项候选范围关联研究 (CWAS) 在多囊卵巢综合征病例中检测到多个性状的易感基因座中的 SNP,例如血脂水平、2 型糖尿病和肥胖。经过多次测试的严格校正后,没有一个与代谢相关的 SNP 与多囊卵巢综合征相关. 脂质代谢相关基因与多囊卵巢综合征之间关联的混合结果可以从几个方面解释:不同种族的受试者、不同的样本量和不同的对照组(社区控制/严格控制)。在这项研究中,使用的样本量相对较大,包括来自先前 GWAS 研究的 744 个多囊卵巢综合征和 895 个对照,1918 个多囊卵巢综合征和 1889 个用于复制的对照,以及 243 个三人组,这些都是纯汉族。此外,本研究中的所有控制都是严格控制而不是社区控制。未来,有必要进行设计良好、样本量大的研究来证实多囊卵巢综合症早期检测科研行动小组的发现,并且需要进行研究以检查多囊卵巢综合征病例中其他经过验证的血脂异常相关基因。

总之,多囊卵巢综合症早期检测科研行动小组确定了参与脂质/葡萄糖代谢和炎症状态的 FADS 基因是多囊卵巢综合征的新候选基因簇。

 

方法

科目

PCOS 诊断根据 2003 年鹿特丹多囊卵巢综合征共识标准具有以下特征中的至少两个:少排卵或无排卵、临床或生化雄激素过多症(Ferriman-Gallwey 评分≥6 或循环总睾酮升高≥60 ng/dl),和多囊卵巢的超声形态。排除其他相关疾病,如先天性肾上腺增生、雄激素分泌肿瘤、库欣综合征、甲状腺疾病和高泌乳素血症。对照组的纳入标准如下:月经周期正常,超声下既没有高雄激素血症也没有多囊卵巢(PCO)。所有在过去 3 个月内服用口服避孕药和二甲双胍等药物的人都被排除在外。

山东大学附属省立医院生殖​​医学中心和上海交通大学医学院附属仁济医院生殖医学中心从2011年到2013年连续招募了1918例PCOS病例和1889例年龄匹配的无关对照.多囊卵巢综合征病例和对照独立于多囊卵巢综合症早期检测科研行动小组之前的 GWAS 中的受试者。

在同一中心招募了一组 243 名汉族核心家庭三人组,包括患有多囊卵巢综合征的母亲、父亲和后代。没有一个多囊卵巢综合征先证者来自以前的 GWAS 或 1918 年的复制案例。所有参与者均签署了书面知情同意书,本研究得到了山东大学和上海交通大学机构审查委员会的批准。所有方法均按照批准的指南进行。

生化测量

通过化学发光分析仪(Beckman Access Health Company,Chaska,Minnesota,USA)在月经周期的第 2-4 天测量受试者的血清睾酮(T)水平。空腹血糖采用AU640全自动生化分析仪(Olympus Company,Hamburg,Germany)测定,胰岛素采用化学发光分析仪测定。使用稳态模型评估 (HOMA-IR) 将胰岛素抵抗计算为空腹血糖 (mmol/L) × 空腹胰岛素 (mIU/L)/22.5。通过 Ft-7060 (Beckman Coulter Inc, Galway, Ireland) 检测血清 TC、TG、LDL-C 和 HDL-C。

PCOS病例和对照临床特征的连续变量表示为平均值±标准差。根据国家胆固醇教育计划标准42和中国成人血脂异常防治指南:正常TC水平<5.18mmol/L,异常TC水平≥5.18mmol/L;正常TG<1.7mmol/L,异常TG≥1.7mmol/L;正常LDL-C水平<3.37mmol/L,异常LDL-C水平≥3.37mmol/L;正常HDL-C水平≥1.04mmol/L,低HDL-C水平<1.04mmol/L。

SNP基因分型

使用 QIAamp DNA mini kit (Qiagen, Hilden, Germany) 从全外周血中提取基因组 DNA。SNPs 的基因分型是通过序列测定法(Bioyong Technologies Inc. Beijing,China)或直接测序进行的。

遗传关联数据分析

病例对照和基于家庭的研究的遗传力通过遗传力计算器(http://pngu.mgh.harvard.edu/purcell/gpc)进行分析。PLINK v.1.07 ( http://pngu.mgh.harvard.edu/purcell/plink ) 用于哈代-温伯格平衡计算。在病例对照研究中,等位基因频率比较通过 PLINK v.1.07 进行,然后通过 BMI 和年龄进行逻辑回归调整。

遗传模型分为加性(+/+ vs. +/- vs. -/-),显性(+/+ plus +/- vs. -/-)和隐性(+/+ vs. +/- plus - /−)。在多囊卵巢综合征病例的基因型-表型分析中,选择加性模型并使用 SPSS v.22.0 软件(SPSS Inc.,Chicago,IL,USA)进行线性回归分析。

TDT 分析

在以家庭为基础的研究中,通过Haploview 4.2软件使用传输不平衡测试(TDT)检测SNP与PCOS之间的关联。TDT 的细节在多囊卵巢综合症早期检测科研行动小组之前的研究中有描述。TDT 是一种有效的卡方检验,其中招募了患有多囊卵巢综合征的不相关家庭三人组,并分析了父母-后代传播的概率。如果传播概率为 50%,则假定没有关联。相反,如果存在差异,原因将是基因多态性与多囊卵巢综合征之间的关联。Haploview的置换函数用于进一步校正多重测试。

eQTL分析

使用 RNAiso Plus (Takara) 从全外周血中分离总 mRNA。使用带有 gDNA Eraser (Perfect Real Time, Takara) 的 PrimeScript TM RT 试剂盒从总 RNA 合成 cDNA 。FADS2 mRNA 的表达水平由 Roche Lightcycle 480 使用 SYBR Green I Master (Roche) 检查。使用阈值荧光 (Ct) 方法的比较循环将相对 FADS2 mRNA 水平标准化为 β-肌动蛋白。FADS2 和 β-肌动蛋白的引物序列列于补充表 S5. eQTL 分析是基于风险等位基因剂量和拟合线性回归模型进行的,其中年龄和 BMI 作为协变量。使用SPSS v.22.0软件通过协方差分析分析PCOS病例和对照之间(或PCOS任意两个基因型组之间)的FADS2 mRNA平均水平比较,并调整年龄和BMI。P < 0.05 被认为有统计学差异。

 

FADS1-FADS2 gene cluster confers risk to polycystic ovary syndrome.

Tian Y, Zhang W, Zhao S, Sun Y, Bian Y, Chen T, Du Y, Zhang J, Wang Z, Huang T, Peng Y, Yang P, Zhao H, Chen ZJ.

Sci Rep. 2016 Feb 16;6:21195. doi: 10.1038/srep21195.

 

(责任编辑:佳学基因)
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