Анализ взаимосвязи полиморфизма генов, кодирующих сложные признаки, и ряда антропометрических, физиологических, биохимических показателей у студентов

97

В настоящий момент известно свыше 300 генов-кандидатов, полиморфизм которых ассоциирован с массой тела, ростом, жизненной емкостью легких, пульсом, артериальным давлением, физической работоспособностью.

Идентификация генов и аллелей, контролирующих сложные признаки, является одной из важных задач генетики человека. Анализ конкретных аллелей, контролирующих сложные признаки, широко применяется в генетике человека, в медицине, криминалистике и спорте [1, 3, 4, 6].

Важным разделом современной предиктивной медицины является досимптоматическое выявление лиц, относящихся к группам высокого риска по развитию широко распространенных мультифакторных (комплексных) заболеваний (МФЗ).

Согласно приказу Минздрава России от 21.12.2012 № 1346н «О Порядке прохождения несовершеннолетними медицинских осмотров, в том числе при поступлении в образовательные учреждения и в период обучения в них», обследование студентов включает сбор анамнеза, врачебный осмотр (отоларинголог, дерматовенеролог, невролог, терапевт, гинеколог (девушки), регистрация пульса и измерение артериального давления, а при необходимости – направление на консультации специалистов (хирурга, окулиста, ревматолога и др.)).

Между тем, проблема здоровья студентов усугубляется акселерацией их развития, которая нередко осложняется метаболическим синдромом. Так, по данным Университета Дж. Вашингтона (г. Сиэтл), в период с 1994 по 2004 г. частота метаболического синдрома среди подростков (12–16 лет) в США выросла с 4,2 до 6,4% [15]. В сочетании с низкой физической активностью, это может привести к значительному снижению уровня здоровья студентов и уменьшению их интеллектуального потенциала.

Многочисленные эпидемиологические исследования свидетельствуют о том, что для населения РФ, и в т. ч. студентов, сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) являются важной медико-социальной проблемой. Болезни сердца и сосудов провоцируются не только неправильным питанием, но и экологическим неблагополучием, а также отсутствием сбалансированной физической нагрузки. Не только склонность к кардиологическим заболеваниям, но и ожирение, и даже повышенная смертность от ССЗ коррелируют с малоподвижным образом жизни и отсутствием регулярной физической нагрузки [16].

Основу профилактических мероприятий, направленных на улучшение здоровья, составляет устранение факторов, заведомо негативно влияющих на здоровье пациента. Изменение образа жизни, отказ от вредных привычек, сбалансированное питание, оптимизация режимов работы и отдыха, занятия физической культурой являются ключевыми аспектами в профилактике заболеваний при наследственной предрасположенности к МФЗ. Данный комплекс является основой «здорового образа жизни» [3].

 Важными показателями для оценки риска развития ССЗ являются жизненная емкость легких, пульс, артериальное давление, индекс массы тела (ИМТ). Изменения этих показателей связаны с развитием ишемической болезни сердца и поражением сосудов головного мозга [14].

Важно отметить, что использование традиционных методов статистики для анализа результатов комплексного генетического и биохимического исследования фенотипических признаков человека при изучении большого числа генов не позволяет дать объективную оценку количественных признаков. Существуют серьезные ограничения при использовании стандартных статистических методов обработки данных при их анализе [11]. Поэтому при комплексном анализе одним из наиболее подходящих для изучения количественных фенотипических показателей является линейная модель, которая позволяет работать с непрерывными данными [5, 9, 12].

Использование линейной модели для поиска ассоциаций геномных полиморфизмов с физической активностью, курением, употреблением алкоголя и рядом биохимических показателей (уровень фибриногена, гомоцистеина, активность глутатионпероксидазы), с антропометрическими и физиологическими данными (масса тела, артериальное давление, ИМТ) и возможность прогноза этих показателей являются актуальными.

Целью данной работы является поиск корреляций и разработка модели предсказания массы тела, артериального давления, ИМТ на основе комплексного анализа ассоциации полиморфизма генов ренин-ангиотензиновой системы, факторов свертывания крови, детоксикации, метаболизма с учетом физической активности, вредных привычек и ряда биохимических показателей (уровень фибриногена, гомоцистеина, активность глутатионпероксидазы) с антропометрическими и физиологическими данными.

 Обследовано 189 студентов (русские, из разных регионов страны) в возрасте от 18 до 19 лет, проживающих на территории Северо-Западного региона России. Все студенты подписали информированное согласие на участие в исследовании и заполнили анкеты, включающие сведения о месте рождения, возрасте, родственниках, образовании, работе, физической активности, питании, привычках и др., антропометрические данные, анамнестические данные. У всех студентов проведен анализ биохимических показателей – уровня фибриногена, гомоцистеина, глутатиона (концентрация восстановленного глутатиона, мкмоль/гHb; активность глутатионпероксидазы (1), мкмоль GSH/мин×1 гHb; активность глутатионредуктазы (2), мкмоль НАДФ·Н/мин×1 гHb) – характеризующих систему свертывания крови, обмена гомоцистеина и окислительного стресса; определены антропометрические и физиологические характеристики (табл. 1).

Таблица 1

Основные антропометрические и физиологические характеристики студентов

Признак

Min значение признака

Max значение признака

Среднее значение признака

Масса тела, кг

42,00

104,00

60,08

Рост, см

152,00

192,00

167,80

Артериальное давление систолическое

92,0

137,00

110,90

Артериальное давление диастолическое

50,00

92,00

69,20

Индекс массы тела, кг/м2

15,43

36,85

21,38

Образцы ДНК выделяли из лейкоцитов периферической крови методом фенол-хлороформной экстракции [8].

Методом ПЦР-ПДРФ анализа и гибридизации на биологическом микрочипе («ИМБ-Биочип», Москва) изучены 26 полиморфных ДНК-локусов (табл. 2). Идентификации всех анализируемых SNP проводили согласно ранее описанной методике [2].

Для анализа взаимосвязи генотипа c количественными признаками рассчитывался линейный коэффициент корреляции (коэффициент корреляции Пирсона). При этом в качестве генотипов по диаллельным полиморфизмам использовались закодированные значения {0, 1, 2}, по числу минорных аллелей.

Для анализа корреляции между генотипами и количественными признаками рассчитывался коэффициент ранговой корреляции Спирмена (r).

Для построения модели предсказания количественных признаков (масса тела, рост, жизненная емкость легких, пульс, артериальное давление, ИМТ) применяли метод линейной регрессии. В качестве исходных параметров модели использовались данные об аллелях индивидуумов по рассматриваемым SNP: гомозиготы по аллели, имеющей высокую (большую) частоту (в исследуемой популяции), получали код «0», гетерозиготы – код «1», гомозиготы по аллели, имеющей меньшую частоту, – код «2».

Формула для линейной регрессионной модели в общем виде:

Анализ взаимосвязи полиморфизма генов, кодирующих сложные признаки, и ряда антропометрических, физиологических, биохимических показателей у студентов

где Y – значение предсказываемого признака;

Анализ взаимосвязи полиморфизма генов, кодирующих сложные признаки, и ряда антропометрических, физиологических, биохимических показателей у студентов – свободный член;

xj– параметр, соответствующий j-му SNP у индивидуума, может принимать значения {0, 1, 2};

Анализ взаимосвязи полиморфизма генов, кодирующих сложные признаки, и ряда антропометрических, физиологических, биохимических показателей у студентов – соответствующий регрессионный коэффициент при параметре xj , характеризующий вклад j-го параметра в значение признака, т. е. SNP (возможные значения предиктора: 0, 1, 2), биохимическому признаку (предиктор численно равен значению признака) или фиксированным признакам индивидуума, таким как пол, физическая активность, курение (возможные значения предиктора: 0, 1) и употребление алкоголя (равен частоте употребления в месяц).

Частоты аллелей и генотипов по 26 генам ренин-ангиотензиновой системы, факторов свертывания крови, детоксикации, метаболизма у 189 студентов Санкт-Петербургского государственного университета представлены в табл. 2.

Таблица 2

Частоты генотипов и аллелей по 26 генам в обследованной группе студентов

Гены

Номер rs

Замена

Генотипы и их частоты

Аллели и их частоты

AGT

rs699

Met235Thr (704T>C)

M/M

M/T

T/T

M

T

0,228

0,462

0,310

0,459

0,541

AGTR1

rs5186

1166 A>C

A/A

A/C

C/C

A

C

0,591

0,357

0,053

0,769

0,231

AGTR2

rs11091046

3123 C>A

A/A

C/A

C/C

A

C

0,281

0,386

0,333

0,474

0,526

BKR_BDKRB2

rs1799722

(–58(9in)T/C)

A/A

A/G

G/G

A

G

0,158

0,497

0,345

0,406

0,594

REN

(G/A transition in intron 8)

G/G

G/A

A/A

G

A

0,596

0,333

0,07

0,763

0,237

MTHFR

rs1801133

677 С>Т

C/C

T/C

T/T

C

T

0,526

0,421

0,053

0,737

0,263

ADRB2_48AG

rs1042713

A>G

A/A

A/G

G/GG

A

G

0,567

0,181

0,251

0,658

0,342

ADRB2_81CG

rs1042714

C>G

C/C

C/G

G/G

C

G

0,789

0,111

0,099

0,845

0,155

MDR1

rs1045642

3435С>Т

C/C

C/T

T/T

C

T

0,188

0,529

0,282

0,453

0,547

F2

rs1799963

20210 G>A

A/A

A/G

G/G

A

G

0

0,006

0,994

0,003

0,997

F5

rs6025

1691G>A (Arg506Gln)

A/A

G/A

G/G

A

G

0

0,018

0,982

0,009

0,991

F1_FRB

rs1800790

455 G>A

A/A

G/A

G/G

A

G

0,067

0,297

0,636

0,215

0,785

GP3A_ITGB3

rs5918

1565 Т>С (Leu33Pro), PLA1/PLA2

A/A

G/A

G/G

A

G

0,741

0,241

0,018

0,861

0,139

PAI_1

rs1799768

5G>4G

4G/4G

5G/4G

5G/5G

4G

5G

0,344

0,509

0,147

0,598

0,402

F7

rs6046

10976G>A (Arg353Gln)

C/C

C/T

T/T

C

T

0,832

0,162

0,006

0,913

0,087

PPARA

rs4253778

2528 G>C

C/C

G/C

G/G

C

G

0,048

0,185

0,767

0,14

0,86

PPARG

rs1801282

C/G (Pro12Ala)

Ala/Ala

Pro/Ala

Pro/Pro

Ala

Pro

0,016

0,265

0,72

0,148

0,852

PPARD

rs2016520

294 T>C

A/A

A/G

G/G

A

G

0,693

0,28

0,027

0,833

0,167

GSTT1

null genotype

(0/0)

+

0/0

0,725

0,27

GSTM1

null genotype

(0/0)

+

0/0

0,456

0,544

GSTP1

rs1695 rs1138272

Allele *A, *B, *C: Ile105Val (313A>G); Ala114Val (341C>T)

A/A

A/B

A/C

A

B

0,459

0,347

0,1

0,682

0,241

B/C

B/B

C

0,053

0,041

0,077

NOS3

VNTR

5>4 (4 и 5 повторы 27 bp, intron 4)

4/4

5/4

5/5

4

5

0,058

0,28

0,661

0,198

0,802

ACE

rs4340

I/D, intron 16

D/D

I/D

I/I

D

I

0,302

0,439

0,259

0,521

0,479

TNFA_238GA

rs361525

G>A

A/A

A/G

G/G

A

G

0

0,085

0,915

0,042

0,958

TNFA_308GA

rs1800629

G>A

A/A

A/G

G/G

A

G

0,016

0,164

0,82

0,098

0,902

ACTN3

rs1815739

R577X (1747 C>T)

C/C

C/T

T/T

C

T

0,37

0,54

0,09

0,64

0,361

AMPD1

rs17602729

34 C>T

A/A

G/A

G/G

A

G

0,021

0,27

0,709

0,156

0,844

CNB1_PPP3R1

VNTR

5I/5D

D/D

I/D

I/I

D

I

0,005

0,111

0,884

0,061

0,939

В настоящий момент известно свыше 300 генов-кандидатов, полиморфизм которых ассоциирован с массой тела, ростом, жизненной емкостью легких, пульсом, артериальным давлением, физической работоспособностью [3, 5, 7, 10]. Вместе с тем сравнительно мало известно о совместном вкладе генов в фенотипическое проявление количественных признаков. Традиционные методы статистики (F-критерий, Хи-квадрат, корреляционный анализ и др.) не позволяют создавать эффективные модели прогнозирования количественных фенотипических признаков человека на основании исследования большого числа генов. Это связано с тем, что большинство таких методов не учитывают при множественных сравнениях эпистатические взаимодействия между генами, а также не позволяют оценивать полученные генетические данные в связи с другими параметрами. Наиболее удобным для этой цели оказался метод линейной регрессии количественных признаков, эффективный для работы с непрерывными значениями [18].

При выполнении прогностической оценки вклада анализируемых признаков были использованы данные индивидов (масса тела, артериальное давление, ИМТ), биохимические параметры (уровень фибриногена, гомоцистеина, глутатиона) и результаты генотипирования по двадцати шести вышеперечисленным генам. Предварительный анализ позволил осуществить наиболее точную оценку вклада для ряда изученных признаков человека с учетом его генетических особенностей. В табл. 3 приведены параметры моделей, наиболее четко описывающие ряд признаков обследованной группы.

Таблица 3

Параметры моделей для прогностической оценки массы тела, артериального давления, индекса массы тела на основе исследуемых генетических и биохимических маркеров

Параметры / гены

Значение коэффициента

p-value

Параметры / гены

Значение коэффициента

p-value

Параметры / гены

Значение коэффициента

p-value

Индекс массы тела

Артериальное давление систолическое

Артериальное давление диастолическое

Свободный член уравнения

16,838

3,2e-16

Свободный член уравнения

100,67

<2e-16

Свободный член уравнения

84,855

<2e-16

Пол

1,974

0,008

Пол

6,260

0,003

Физическая активность

-4,182

0,024

Фибриноген

1,394

0,019

Курение

9,509

0,015

Алкоголь

1,613

0,023

ADRB2_48AG

0,730

0,070

Активность глутатион-
пероксидазы 2

0,035

0,088

Концентрация восстановленного глютатиона

-3,180

0,001

ADRB2_81CG

-0,908

0,088

GSTM1

2,343

0,139

Активность глутатион-
пероксидазы 2

0,039

0,025

F5

-3,122

0,083

ACE

1,996

0,048

AGTR1

2,460

0,029

TNFA 238GA

-2,632

0,013

TNFA 308GA

2,178

0,174

GSTP1

-1,917

0,002

ACTN3

-1,976

0,139

AMPD1

-2,546

0,054

AMPD1

-3,290

0,040

AGTR2

-1,765

0,040

Скорректи-
рованный коэффициент детерминации (adjusted R-squared)

0,139

Скорректи-
рованный коэффициент детерминации (adjusted R-squared)

0,213

Скорректи-
рованный коэффициент детерминации (adjusted R-squared)

0,258

 Средняя ошибка (кг/м2)

2,241

Средняя ошибка (мм рт. ст.)

5,297

Средняя ошибка (мм рт. ст.)

4,106

Параметры / гены

Значение коэффициента

p-value

Масса тела

Свободный член уравнения

60,488

3,79e-09

Фибриноген

3,52

0,037

Концентрация восстановленного глютатиона

-3,114

0,011

AGT

2,036

0,096

REN

-2,520

0,066

F5

-7,269

0,085

PPARA

2,805

0,053

GSTM1

2,789

0,119

ACTN3

2,326

0,113

AMPD1

3,240

0,108

пол

7,038

0,006

GSTT1

-3,260

0,129

Скорректированный коэффициент детерминации (adjusted R-squared)

0,308

Средняя ошибка

(кг)

5,001

Известно, что эффективность оценки вклада в таких моделях оценивают на основании скорректированного коэффициента детерминации (adjusted R2 или Анализ взаимосвязи полиморфизма генов, кодирующих сложные признаки, и ряда антропометрических, физиологических, биохимических показателей у студентов), который позволяет сравнивать между собой модели с различным числом предикторов [17]. Скорректированный коэффициент детерминации является одним из основных критериев, по которым проводится оценка эффективности модели. Значение скорректированного коэффициента детерминации Анализ взаимосвязи полиморфизма генов, кодирующих сложные признаки, и ряда антропометрических, физиологических, биохимических показателей у студентов всегда меньше значения коэффициента детерминации R2, который в свою очередь для модели со свободным членом принимает значения из интервала [0; 1]. Величина скорректированного коэффициента детерминации Анализ взаимосвязи полиморфизма генов, кодирующих сложные признаки, и ряда антропометрических, физиологических, биохимических показателей у студентовпоказывает, насколько полно учитываемые предикторы, присутствующие в прогностической модели, описывают изменение значений предсказываемого признака. При значении коэффициента 0 – модель считается неэффективной; чем ближе коэффициент к 1, тем большая доля дисперсии предсказываемого признака объясняется входящими в модель предикторами, т. е. тем больше точность модели. В отличие от коэффициента детерминации R2, скорректированный коэффициент детерминации Анализ взаимосвязи полиморфизма генов, кодирующих сложные признаки, и ряда антропометрических, физиологических, биохимических показателей у студентов возрастает при добавлении в модель нового предиктора только тогда, когда включенный предиктор увеличивает коэффициент детерминации Rбольше, чем ожидалось бы при отсутствии предсказательной ценности предиктора. При последовательном включении дополнительных предикторов, с целью уточнения их влияния на предсказываемую переменную, оптимальным будет тот набор предикторов, при котором скорректированный коэффициент детерминации Анализ взаимосвязи полиморфизма генов, кодирующих сложные признаки, и ряда антропометрических, физиологических, биохимических показателей у студентов достигает своего максимума и затем только уменьшается при дальнейшем включении предикторов.

На основании анализа генетических и биохимических параметров у студентов Санкт-Петербургского государственного университета можно предположить взаимосвязь генотипа и следующих антропометрических и физиологических признаков.

Масса тела – гены AGT, REN, F5, PPARA, GSTM1, ACTN3, AMPD1, GSTT1, с учетом пола, уровня фибриногена и концентрации восстановленного глютатиона. Ошибка + 5 кг.

ИМТ – гены ADRB2_48AG, ADRB2_81CG, F5, TNFA 238GA, с учетом пола, уровня фибриногена. Ошибка + 2,241 кг/м2.

 Важно отметить, что у всех предлагаемых моделей прогноза массы тела и ИМТ выявлены «общие» гены и другие параметры, которые, возможно, являются ключевыми для прогноза данных антропометрических признаков у студентов в возрасте 18–19 лет.

Артериальное давление систолическое – гены GSTM1, ACE, TNFA 308GA, ACTN3, AMPD1, с учетом пола, курения, активности глутатионпероксидазы (2). Ошибка + 5,297 ударов.

Артериальное давление диастолическое – гены AGTR1, GSTP1, AMPD1, AGTR2, с учетом частоты употребления алкоголя, физической активности, концентрации восстановленного глютатиона, активности глутатионпероксидазы (2). Ошибка + 4,106 ударов.

Важно отметить, что в представленных моделях фигурируют как гены, ассоциацию которых с анализируемыми антропометрическими и физиологическими показателями можно объяснить их непосредственной функцией, так и гены, связь продуктов которых с изучаемыми параметрами далеко не очевидна.

Нами дополнительно был проведен корреляционный анализ, который частично подтвердил ассоциацию генотипов исследованных генов с массой тела, артериальным давлением, ИМТ, установленную с помощью регрессионной линейной модели (табл. 4). Однако следует отметить, что метод линейной регрессии позволил также установить ряд дополнительных связей, не выявленных при использовании метода корреляционного анализа.

Таблица 4

Корреляционный анализ взаимосвязи генов и антропометрических и физиологических показателей у студентов

Ген

Параметр

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена

значение

коэффициента

p-value

AGTR1

Масса тела, кг

-0,21

0,01*

ACTN3

Индекс массы тела, кг/м2

-0,17

0,03*

F5

Индекс массы тела, кг/м2

-0,23

0,01

Масса тела, кг

-0,21

0,01

TNFa

Артериальное давление систолическое

0,18

0,03

GSTP1

Артериальное давление диастолическое

-0,20

0,01

Таким образом, гены, выявленные с помощью регрессионной модели и корреляционного анализа, участвуют в определении фенотипических и биохимических особенностей индивидуума. Полученные результаты могут быть использованы в дальнейших исследованиях по изучению прогностической значимости генетических маркеров.



Подписка на статьи

Чтобы не пропустить ни одной важной или интересной статьи, подпишитесь на рассылку. Это бесплатно.

Мероприятия

Мероприятия

Повышаем квалификацию

Посмотреть

Самое выгодное предложение

Самое выгодное предложение

Воспользуйтесь самым выгодным предложением на подписку и станьте читателем уже сейчас

Живое общение с редакцией

А еще...

Интервью

Врачей обяжут сообщать о потенциальных донорах

Врачей обяжут сообщать о потенциальных донорах

Алексей ПИНЧУК: журналу «Здравоохранение». Главные темы беседы – изменение правового поля донорства в России




Наши продукты




















© МЦФЭР, 2006 – 2016. Все права защищены.

Портал zdrav.ru - медицинский портал для медицинских работников. Новости и статьи для главных врачей, медицинских сестер, заместителей главного врача, специалистов по качеству медицинской помощи, заведующих КДЛ, медицинских юристов, экономистов ЛПУ, провизоров и руководителей аптек.

Информация на данном сайте предназначена только для медицинских работников. Ознакомьтесь с соглашением об использовании.
Свидетельство о регистрации средства массовой информации Эл № ФС77-38302 от 30.11.2009


  • Мы в соцсетях
Сайт предназначен для медицинских работников!

Чтобы продолжить чтение статей на портале ZDRAV.RU, пожалуйста, зарегистрируйтесь.
Это займет всего 57 секунд. Для вас будут доступны:

— 9400 статей
— 4000 ответов на вопросы
— 80 видеосеминаров
— множество форм и образцов документов
— бесплатная правовая база
— полезные калькуляторы

Вы также получите подарок — журнал в формате pdf

У меня есть пароль
напомнить
Пароль отправлен на почту
Ввести
Я тут впервые
И получить доступ на сайт
Займет минуту!
Введите эл. почту или логин
Неверный логин или пароль
Неверный пароль
Введите пароль
Сайт предназначен для медицинских работников!

Чтобы продолжить чтение статей на портале ZDRAV.RU, пожалуйста, зарегистрируйтесь.
Это займет всего 57 секунд. Для вас будут доступны:

— 9400 статей
— 4000 ответов на вопросы
— 80 видеосеминаров
— множество форм и образцов документов
— бесплатная правовая база
— полезные калькуляторы

Вы также получите подарок — pdf- журнал «Здравоохранение»

У меня есть пароль
напомнить
Пароль отправлен на почту
Ввести
Я тут впервые
И получить доступ на сайт
Займет минуту!
Введите эл. почту или логин
Неверный логин или пароль
Неверный пароль
Введите пароль
×
Сайт предназначен для медицинских работников!

Чтобы скачать файл на портале ZDRAV.RU, пожалуйста, зарегистрируйтесь.
Это займет всего 57 секунд. Для вас будут доступны:

— 9400 статей
— 4000 ответов на вопросы
— 80 видеосеминаров
— множество форм и образцов документов
— бесплатная правовая база
— полезные калькуляторы

Вы также получите подарок — pdf- журнал «Здравоохранение»

У меня есть пароль
напомнить
Пароль отправлен на почту
Ввести
Я тут впервые
И получить доступ на сайт
Займет минуту!
Введите эл. почту или логин
Неверный логин или пароль
Неверный пароль
Введите пароль
×
Сайт предназначен для медицинских работников!

Чтобы скачать файл на портале ZDRAV.RU, пожалуйста, зарегистрируйтесь.
Это займет всего 57 секунд. Для вас будут доступны:

— 9400 статей
— 4000 ответов на вопросы
— 80 видеосеминаров
— множество форм и образцов документов
— бесплатная правовая база
— полезные калькуляторы

Вы также получите подарок — pdf- журнал «Здравоохранение»

У меня есть пароль
напомнить
Пароль отправлен на почту
Ввести
Я тут впервые
И получить доступ на сайт
Займет минуту!
Введите эл. почту или логин
Неверный логин или пароль
Неверный пароль
Введите пароль