absztrakt
Kimutatták, hogy a GRB2-szerű fehérje (endofilin) interakcióban lévő 1 protein (SGIP1) SH3-doménje differenciálisan expresszálódik a sovány és elhízott izraeli patkányok (Psammomys obesus) hipotalamuszában, és feltételezhető, hogy szerepet játszik az élelmiszer-szabályozásban. sania. A tanulmány célja az volt, hogy értékelje a genetikai variáció szerepét az SGIP1-ben az emberi betegségekben.
tantárgyak:
Egyetlen nukleotid polimorfizmus (SNP) genotipizálást végeztünk Mauritius-szigeti kohorszok nagy családjában. A Mauritius Family Study (MFS) 24 indo-mauritiusi család 400 emberéből áll, akiket Mauritius genetikailag homogén populációjából vettek fel. Megmértük a metabolikus szindróma markereit, beleértve a cukorbetegséget és az elhízással kapcsolatos fenotípusokat, mint például az éhomi plazma glükóz, derék: csípő arány, testtömeg-index és zsírtömeg.
az eredmények:
A statisztikai genetikai elemzés összefüggéseket tárt fel az SGIP1 polimorfizmusok és a bioimpedanciával mért zsírtömeg (kilogrammokban) között. Az SNP genotipizálása több genetikai variáns és a zsírtömeg közötti összefüggéseket azonosította, a legerősebb asszociációval az rs2146905 esetében (P = 4,7 × 10 -5). Erős allélhatást figyeltek meg több SNP-ben, ahol a zsírsúly akár 9,4% -kal csökkent a kisebb allélre homozigóta egyedekben.
következtetés:
Eredményeink összefüggést mutatnak az SGIP1 genetikai variánsai és a zsírtömeg között. Bizonyítékokat szolgáltatunk arra, hogy az SGIP1 változása potenciálisan fontos meghatározója az emberi elhízással kapcsolatos tulajdonságoknak.
Az elhízás globális előfordulása drámai módon növekedett az elmúlt 30 évben, és várhatóan az elkövetkező évtizedekben tovább fog növekedni. Az Egészségügyi Világszervezet (WHO) becslései szerint legalább 400 millió felnőtt elhízott (testtömeg-index (BMI)> 30 kg m2) 2005-ben, és az előrejelzés szerint ez a szám 2015-ben meghaladja a 700 milliót. 1
A 2-es típusú diabetes mellitus világszerte az egyik leggyakoribb krónikus betegséggé vált, és a becslések szerint a cukorbetegek száma 2030-ra 439 millió felnőttre nő. 2 Az elhízással összefüggő cukorbetegség-járvány súlyos válságot jelent a modern társadalmakban. az étel gazdag és a testmozgás nem kötelező. A hipotalamusz egy központi energiamérleg-szabályozó, amely integrálja mind a központi, mind a perifériás jeleket. A hipotalamusz működésének hibái ezért elhízáshoz és cukorbetegséghez vezethetnek.
Számos olyan jelölt gén, amelyet robusztusan replikáltak az elhízás és a kapcsolódó tulajdonságok miatt, többek között a melanokortin 4 receptor (MC4R), az adrenerg β3 receptor (ADRB3), a prohormon konvertáz 1/3 (PCSK1), az agyból származó neurotrop faktor (BDNF) és az endokannabinoid receptor 1. (CNR1). 5., 6., 7., 8., 9. Funkcionális vizsgálatok azt mutatják, hogy különféle mechanizmusok révén járulnak hozzá az elhízáshoz, ideértve az élelmiszer-bevitel szabályozását, a lipolízis szabályozását, a termogenezist és a hiperaktivitásra gyakorolt hatásokat. Az elhízás fenotípusait vizsgáló genom több olyan kromoszóma régió azonosítását eredményezte, amelyek valószínűleg elhízásérzékenységi géneket hordoznak. 10, 11, 12 Az egyre növekvő genomvizsgálatok miatt több replikációs régió jelent meg, köztük a 16q12, 10p13 és 16q23. Az ok-okozati genetikai mutációk azonosítása e kapcsolódó régiókban valószínűleg új meglátásokat tár fel az energetikai homeosztázis és az elhízás molekuláris és patofiziológiai mechanizmusaiban.
Korábban a Psammomys obesust (izraeli patkány) az elhízás, a 2-es típusú cukorbetegség és a dyslipidaemia poligénes állatmodelljeként írtuk le. 14, 15, 16, 17 Ezt a modellt alkalmazták a metabolikus szindróma kialakulását befolyásoló gének és anyagcsere útvonalak azonosítására, és összefüggéseket mutattak ki ezekkel a tulajdonságokkal nagy emberi kohorszokban, ideértve az 5. típusú ubiquitin-t (18., 19. hivatkozás) és a szelenoprotein S-t. 20 SH3 A GRB2-szerű (endofilin) interakciós protein 1 (SGIP1) domént először szegény és elhízott P. obesusból származó hipotalamusz RNS differenciális képalkotó PCR elemzésével fedezték fel, és azt találták, hogy kizárólag a központi idegrendszerben expresszálódik. Az SGIP1 expresszió fokozódott az elhízott P. obesus hipotalamuszában, és a POMC-vel és az NPY-vel kolokalizált 828 aminosav fehérje kódolta, az energiaegyensúly szabályozásában szerepet játszó két neuropeptid. Az SGIP1 hipotalamusz mRNS célzott csökkentése antiszensz oligonukleotidok infúziójával gátolta a táplálékfelvételt és a csökkent testsúlyt P. obesusban. Az SGIP1 mRNS expressziója az Agouti egér hipotalamuszában is növekedett, ami arra utal, hogy ennek a génnek szerepe van a melanocortin szignál útvonalban. Az SGIP1 egy endocita fehérje, amely funkcionális szerepet játszik az energia homeosztázis idegrendszeri rendszerében az endofilinekkel való kölcsönhatás révén. 16, 21
Az SGIP1 humán homológja az 1p31.3 kromoszómán található. A genetikai összekapcsolódási vizsgálatok azt sugallják, hogy ez a régió valószínűleg tartalmazhat olyan géneket, amelyek befolyásolják az elhízás fenotípusait. A P. obesus vizsgálatokból nyert funkcionális információk, valamint az emberi SGIP1 gén genomiális elhelyezkedése ezt a gént jelölt génvé teszik az energiaegyensúly szabályozásában, és potenciálisan fontosak az emberek elhízásának kockázatának meghatározásában. Ennek a lehetőségnek a kezelésére 78 egy nukleotid polimorfizmust (SNP) választottak ki az NCBI DBSNP adatbázisából az SGIP1 génben. Ezeket 400 indo-mauritiusi genotipizálta 24 családon át, és tesztelték a metabolikus szindróma fenotípusokkal való összefüggést.
Tantárgyak és módszerek
Témák és fenotípusok
A mauritiusi család 400 személyből álló kohortból áll, 24 nagy kiterjesztett törzskönyvben. 23 A résztvevők életkora 19 és 93 év között volt, és körülbelül ugyanannyi férfit és nőt vettek fel. Körülbelül 22% -uk diagnosztizálta a 2-es típusú diabetes mellitust. A Mauritius Family Study (MFS) a Nemzetközi Diabetes Intézet, a Mauritiusi Egészségügyi és Életminőségügyi Minisztérium és a Mauritiusi Egyetem Orvosi Tanulmányi és Kutatási Központjának közös munkája volt. 23
A projektet két független etikai bizottság nyújtotta be és hagyta jóvá Ausztráliában, a támogató országban és a fogadó ország Mauritiusban, a Nemzetközi Orvostudományi Szervezetek Tanácsa és a WHO emberi szubjektumokat bevonó nemzetközi orvosbiológiai iránymutatásai szerint (Genf, 1993). ). A vizsgálatban való részvétel megalapozott beleegyezés megszerzése után engedélyezett, miután a helyi egészségügyi szakemberek magyarázták őket anyanyelvükön.
Asztal teljes méretben
SNP szelekció és genotipizálás
Összesen 78 SNP-t választottak ki a DBSNP NCBI-k adatbázisából. Az SNP-ket funkcionális szerepük valószínűségének alapján választották ki. Ezért a szelekció az exonikus feltételezett promóterekre, a splice-helyekre és a konzervált szekvenciákra összpontosított (egér és ember között), míg a nem konzervált és az ismétlődő régiókat elkerülte. A genotipizálást MassARRAY rendszerrel (Sequen, San Diego, Kalifornia, USA) végeztük a gyártó szabványos protokolljainak megfelelően. A primereket úgy terveztük, hogy 100 bp körüli variáns helyeket amplifikáljanak. A PCR-amplifikációt 10 ng genomiális DNS felhasználásával, standard reakciókörülmények között, 5 μl össztérfogatban hajtottuk végre.
Allél frekvencia becslés
Az SGIP1 allélfrekvenciájának becsléséhez a származási struktúrát figyelembe vevő maximális valószínűségi technikákat alkalmaztunk. A rokonokat tartalmazó minták felhasználásával kapott becslések jelentősen befolyásolhatók, ha a származási struktúrát nem veszik figyelembe. 24 allél gyakorisági becslést és azok standard hibáit a SOLAR segítségével nyertük. Hasonlóképpen a SOLAR-t használták Hardy-Weinberg egyensúlyi tesztek elvégzésére, amelyek lehetővé tették a törzskönyv tagjai közötti függetlenséget. Az elemzésből egyetlen olyan SNP-t sem távolítottunk el, amely nem áll Hardy-Weinberg egyensúlyban.
A genotípus mért asszociációs elemzése
Az általunk használt asszociációs modell a másutt leírt varianciakomponens klasszikus modelljének egyszerű kiterjesztése. 26., 27. A véletlenszerű effektusokhoz kapcsolódó különféle rögzített hatások és szóráskomponensek becslése a maximális valószínűség standard módszereivel végezhető el. Vegye figyelembe, hogy ez a megközelítés figyelembe veszi a családtagok függetlenségét. Az összes elemzést a SOLAR számítógépes csomag segítségével hajtottuk végre. 25
A populáció rejtett rétegződésének lehetőségének kiküszöbölése érdekében, amelyhez a megközelítés a standard hatású, fix hatású megközelítésen alapul, az Abecasis et al. 28 és a SOLAR-ban valósult meg. Bár ez a megközelítés szignifikánsan csökkent teljesítményt mutat a mért 29. genotípus elemzéshez képest, a nullhipotézis alatt megtartja a megfelelő szignifikanciaszintet még a populáció rétegződése esetén is. Gyenge ereje miatt azonban csak a kvalitatív következtetések konzisztenciájának ellenőrzésére használjuk a genotípusok mért elemzése alapján.
Javítás több teszteléshez
Hogy korrigáljuk a többszörös teszt hatását egy adott fenotípusra, megbecsültük az SNP-k tényleges számát a Li és Ji 30 módszerrel, amely Nyholt korábbi megközelítésének módosítását alkalmazza. Miután hatékony számú független SNP-t szereztünk, módosított Bonferroni eljárást alkalmaztunk egy cél alfa szint azonosítására, amely fenntartaná az általános szignifikancia szintet. 33 a független SNP tényleges száma 21, 8 volt. Így ez a 47 marker statisztikailag 22 független jelző. A zsíröröklést 0,32-nél (P = 1,6 x 10-5) számoltuk ki az MFS-kohorszban. 23 
LD SNP mintázat a zsírtömeghez társítva az SGIP1-ben. A blokk vörös színének intenzitása jelzi az SNP allélok (vagy genotípusok) közötti abszolút korreláció nagyságát (p).
Teljes méretű kép
Robusztus bayesi kvantitatív nukleotidanalízist végeztünk az SGIP1 variánsok és az elhízással kapcsolatos fenotípusok közötti lehetséges összefüggések értékelésére. Mindegyik SNP-t számos fenotípusos tulajdonsággal tesztelték a SOLAR statisztikai csomag segítségével. 25 A nyers adatokat általában nem osztották el; ezért az adatokat inverz normális eloszlás alkalmazásával normalizáltuk, és életkorukhoz és nemükhöz igazítottuk. A tesztelt fenotípusok közül négy SNP erős összefüggést mutatott a zsírtömeggel (2. táblázat). Az SNP rs2146905 mutatta a legerősebb kapcsolatot a zsírtömeggel (P = 4,7 × 10 −5), majd rs1325266 (P = 1, 2 × 10 −4), rs1900105 (P = 5, 8 × 10 −4) és rs4655650 (P = 1,5 × 10 −3). Ezek az asszociációk továbbra is szignifikánsak maradtak, miután több tesztet végeztek az alfa-cél 0,002-re állítva 22 független SNP alapján. Összesen 15 további SNP névleges összefüggést mutatott a zsírtömeggel, P-értéke 0,0022-0,0459 között változott (2. táblázat). Meg kell jegyezni, hogy az rs2146905 és az rs1325266 egymással szemben magas LD-értékkel rendelkezik (D = 0, 994) (1. ábra). A zsírtömeghez legerősebben társított SNP (rs2146905) névleges összefüggést mutatott a BMI-vel (P = 0,037), mint rs7529763 (P = 0,044). A zsírral kapcsolatos SNP-k egyike sem mutatott összefüggést a derék-csípő arányával.
Asztal teljes méretben
Figyelemre méltó allélhatások figyelhetők meg a zsírral kapcsolatos SNP-k esetében (2. táblázat). A legerősebb asszociált SNP (rs2146905) 5,7% -os zsírtömeg-csökkenést mutatott a kisebb allél esetén homozigóta egyedekben, szemben a fő allél esetében homozigóta egyedekkel. Az egyik nominálisan szignifikáns SNP (rs4142763) 9,4% -os zsírtömeg-csökkenést mutatott a kisebb allél esetében homozigóta egyénekben, szemben a fő allél esetében homozigóta egyedekkel. Az allélhatás minden esetben additív volt, a heterozigóta egyedek átlagos zsírtömeg-értékkel rendelkeztek a nagyobb vagy kisebb allélokkal rendelkező homozigóta egyedek között.
vita
Az SNIP-k mennyisége az SGIP1-ben egy mauritiusi családi vizsgálatban bizonyította a zsírtömeggel való összefüggést. Az allélvariánsok hatása a zsírtömegre +4,5 és −9,4% között mozgott, míg a P értékek 0,0459 és 4,7 × 10 −5 között változtak .
Az SH3-doménnel rendelkező GRB2 (endofilin) -interakciós protein 1 (SGIP1) gént azonosítottuk differenciálisan expresszálódva a sovány és elhízott P. obesus hipotalamuszában, amely egy 2-es típusú cukorbetegség és elhízás állatmodellje. További vizsgálatok kimutatták, hogy az SGIP1 szerepet játszik a táplálékbevitel szabályozásában, ahol a hipotalamusz SGIP1 mRNS célzott csökkentése gátolta a táplálékfelvételt és csökkentette a testsúlyt P. obesus és Sprague-Dawley patkányokban. 16.
Számos cukorbetegséggel/elhízással kapcsolatos fenotípust mértünk a metabolikus szindróma markereiként, beleértve az éhomi plazma glükózt, a derék-csípő arányt, a BMI-t és a zsírtömeget. Az SGIP1-ben 47 polimorf SNP-t genotipizáltunk, kiválasztva azt a lehetőséget, hogy funkcionális hatást gyakoroljon a génre. A statisztikai genetikai elemzés összefüggéseket tárt fel az SNIP1 19 SNP-je és a bioimpedancia alapján mért zsírtömeg között. Ezek közül az SNP-k közül négy szorosan összefüggött a zsírtömeggel a többszörös tesztelés céljából végzett beállítás után, további 15 SNP pedig nominálisan a zsírtömeghez kapcsolódott.
Az SNP rs2146905 mutatta a legerősebb kapcsolatot a zsírtömeggel (P = 4,7 × 10 -5). A kisebb allél esetén homozigóta egyének zsírtartalma 5,7% -kal csökkent a fő allél esetében homozigóta egyedekhez képest (alacsonyabb allél gyakoriság = 0,39). Bár ez az SNP az SGIP1 7. intronjában található, magas LD-értékben lehet, az SNP-k pedig olyan régiókban helyezkednek el, amelyek szabályozzák a transzkripciót vagy befolyásolják az mRNS stabilitását.
Erős allélhatást figyeltünk meg több zsírral összefüggő SNP esetében az SGIP1-ben. A fő allél esetében homozigóta egyének változásai +4,5 és -9,4% között változtak a fő allél esetében homozigóta alanyokhoz képest. Az egyik nominálisan szignifikáns SNP, az rs485521 4,5% -os zsírtömeg-csökkenést mutatott a kisebb allélre homozigóta egyedekben. Ez az SNP a 3 'UTR-ben található, és befolyásolhatja az mRNS stabilitását, a mikroRNS kötődését és az SGIP1 expresszióját. Egy másik nominálisan szignifikáns SNP, az rs4142763, 9,4% -os zsírtömeg-csökkenést mutatott a kisebb allélre homozigóta egyedekben. Ez az SNP az 5 'UTR-ben található, és a transzkripció megváltoztatásával befolyásolhatja az SGIP1 gén működését. A zsírtömeggel összefüggő 19 SNP közül 5-nél csökkent a zsírtömeg azoknál az egyéneknél, akik homozigóta a fő allélra, míg 14-en csökkent zsírtartalmat mutattak azokra az egyénekre, akik homozigóta a fő allélre. Az alacsonyabb allél frekvenciák 0,03 és 0,50 között változtak (2. táblázat).
A 19 zsírral asszociált SNP közül csak egy, az rs7526812 található a kódoló régióban (7. exon), és hibamutációt generált. A négy legerősebben asszociált SNP a 3., 6. és 8. intronnál helyezkedett el. Egyelőre nem világos, hogy ezek a variánsok hogyan befolyásolják az SGIP1 aktivitását, vagy LD-ben vannak-e olyan távoli vagy exon variánsokkal, amelyek befolyásolják az SGIP1 aktivitását, de ezek befolyásolhatják az expressziót. enhancer elemeken keresztül vagy SNP kódolású LD-ben vagy azokban, amelyek befolyásolják az expresszió szintjét.
Állatmodellekkel végzett korábbi vizsgálatok kimutatták az SGIP1 fiziológiai szerepét a hipotalamusz idegsejtjeiben, amelyek elősegítik a pozitív energiamérleget és a súlygyarapodást. Ezenkívül a hipotalamusz SGIP1 mRNS kimerülése csökkentette a testtömeget, mivel aránytalanul magas anyagcserét indukált. 16 Látni kell, hogy az SGIP1 gén genetikai variációja megváltoztatja-e az SGIP1 fehérje expresszióját, és fontos kérdés a jövőbeni kísérletek során.
Ez a tanulmány az SGIP1 gén genetikai variánsainak és a mauritiusi populáció zsírtömegének összefüggését írja le. Ez a bizonyíték a korábbi vizsgálatok funkcionális adataival együtt erősen arra utal, hogy az SGIP1 változása az elhízással kapcsolatos tulajdonságok potenciálisan fontos új meghatározója.