發(fā)布時間：2020-04-12 13:41

【摘要】：第一部分PFN1基因多態(tài)性與原發(fā)性高血壓的關聯(lián)研究研究背景與目的:動脈血管的發(fā)育和重塑是高血壓血管病變的主要病理生理過程。動物研究表明,前纖維蛋白1(PFN1)基因敲除小鼠血壓顯著降低,其功能障礙與動脈硬化和血管重塑密切相關。本研究探討了PFN1基因多態(tài)性與中國南方漢族人群原發(fā)性高血壓(Essential hypertension,EH)的關系。研究對象和方法:采用流行病學整群抽樣方法,于2009年對江蘇省宜興市2個鎮(zhèn)社區(qū)人群進行調(diào)查,基線調(diào)查共4128人,其中2116例為血壓正常對象,2012例為高血壓患者。由于高血壓患者年齡較大,所以補充94例高年齡的血壓正常對象,進行高血壓病例對照研究,同時對基線2116例血壓正常對象進行隨訪,收集高血壓發(fā)病事件。采用連鎖不平衡原理以r~2≥0.8和少見等位基因頻率(Minor allele frequency,MAF)≥0.05的標準,將覆蓋PFN1基因及其上游5kb和下游2kb序列納入分析,選擇標簽單核苷酸多態(tài)性(Tagging single nucleotide polymorphisms,tagSNPs),同時對選擇SNPs進行生物信息學功能預測分析,最終納入PFN1基因2個tagSNPs(rs238243、rs2233656)及其上游約4kb區(qū)域的ENO3基因2個tagSNPs(rs238238、rs238239)。血漿中profilin1蛋白水平測定采用酶聯(lián)免疫吸附法。應用兩樣本t檢驗或卡方檢驗比較病例組和對照組一般人口學資料分布差異;采用Fisher精確概率法對對照組基因型頻率進行Hardy-Weinberg平衡檢驗;用非條件logistic回歸模型和Cox回歸模型分析SNPs位點與EH之間的關聯(lián);HAPSTATA3.0軟件進行多位點單體型與高血壓的關聯(lián)分析;一般線性模型(General linear model,GLM)比較不同基因型之間血壓數(shù)量性狀的差異。采用非參數(shù)檢驗比較病例組和對照組之間及不同基因型之間profilin1蛋白水平。研究結果:高血壓病例對照研究顯示,總人群中,未觀察到4個SNPs位點變異與EH存在顯著關聯(lián)(P0.05),進一步校正性別、年齡、GLU、HDL-C、BMI、LDL-C、飲酒、吸煙、TC和TG等協(xié)變量,關聯(lián)仍無統(tǒng)計學意義。單體型分析結果顯示,各單體型與EH的關聯(lián)均無統(tǒng)計學意義(P0.05)。血壓的數(shù)量性狀分析結果表明,服用降壓藥人群和未服降壓藥人群中不同位點基因型之間收縮壓和舒張壓水平差異均無統(tǒng)計學意義(P0.05)。隨訪研究表明,未發(fā)現(xiàn)4個位點與高血壓發(fā)病存在顯著關聯(lián)(P0.05),進一步校正性別、年齡、糖尿病、HDL-C、BMI、LDL-C、飲酒、吸煙、TC和TG等協(xié)變量,關聯(lián)仍無統(tǒng)計學意義。值得關注的是,高血壓病例組血漿profilin1蛋白水平[96.93(11.91,242.46)ng/ml]顯著高于健康對照人群[26.68(1.95,156.79)ng/ml,P=0.011];且在健康對照中,血漿中profilin1蛋白水平隨PFN1基因rs238243(AG)位點變異逐漸降低,rs238243 AA、AG和GG基因型攜帶者血漿中profilin1水平的中位數(shù)分別是59.60、25.33和7.54 ng/ml,差異有統(tǒng)計學意義(P=0.041)。而高血壓病例中血漿profilin1蛋白水平隨ENO3基因rs238238(AG)位點變異逐漸升高,rs238238 AA、AG和GG基因型攜帶者血漿中profilin1水平的中位數(shù)分別是28.48、128.34和141.94ng/ml,差異有統(tǒng)計學意義(P=0.004)。結論:高血壓病例呈現(xiàn)較高的血漿profilin1蛋白水平,rs238243和rs238238位點變異可能通過表觀遺傳修飾調(diào)控profilin1的表達,從而間接影響EH遺傳易感性。第二部分TGF-β1信號通路基因多態(tài)性與中國南方漢族人群高血壓和腦卒中的關聯(lián)研究研究背景和目的當前,高血壓已成為危害中國人群健康的重大公共衛(wèi)生問題,而血壓升高是腦卒中發(fā)生的主要且可干預的危險因素。因此,開展高血壓及其并發(fā)腦血管病的發(fā)病機制和人群防控的研究具有十分重要的意義。原發(fā)性高血壓是由遺傳和環(huán)境共同作用的復雜疾病。血管重塑是原發(fā)性高血壓的主要病理基礎,慢性高血壓引起的動脈硬化和血管重塑導致腦血流供應減少及大腦動脈血流動力學的改變,促進腦動脈的重塑,從而增加了腦卒中的發(fā)病風險。轉(zhuǎn)化生長因子β1(Transforming growth factor-β1,TGF-β1)可調(diào)節(jié)細胞的增殖、分化、細胞外基質(zhì)沉積和血管再生,參與血管發(fā)育和重塑。課題組前期已經(jīng)對TGF-β1信號通路TGFB1基因及TGFBR1基因與中國北方漢族人群EH、TGFBRAP1基因和TGFBR2基因與中國南方漢族人群EH的關聯(lián)進行了研究,結果提示TGF-β1信號通路與高血壓/血壓遺傳易感性密切相關。此外,前期研究還發(fā)現(xiàn),高血壓及正常對照人群血漿中profilin1水平與TGF-β1水平之間存在關聯(lián)性(r=0.8,P0.05),在缺血性腦卒中患者血漿中profilin1與TGF-β1之間的相關系數(shù)僅為0.2(P0.05)。本研究將采用高血壓病例對照研究結合隨訪研究,探討TGF-β1信號通路上TGFB1基因、TGFBR1基因和TGFBR3基因與中國南方漢族人群EH的關系,并研究TGFB1基因、TGFBR1基因、TGFBR2基因、TGFBR3基因和TGFBRAP1基因遺傳變異與中國南方漢族人群EH發(fā)病及缺血性腦卒中(Ischemic stroke,IS)發(fā)病的關系,同時探討TGF-β1信號通路多個基因-基因和基因-環(huán)境交互作用對EH和IS的影響。研究對象和方法研究對象選擇同第一部分,排除94例高年齡的血壓正常對象及基線人群中30例腦卒中者后,對基線4098例被調(diào)查者進行隨訪,收集腦卒中發(fā)病事件;同時對其中2116例血壓正常對象收集高血壓發(fā)病事件。根據(jù)連鎖不平衡原理,同時進行生物信息學功能預測分析,最終TGF-β1信號通路上TGFB1基因、TGFBR1基因、TGFBR2基因、TGFBR3基因和TGFBRAP1基因37個標簽單核苷酸多態(tài)性(tagSNPs)位點被納入。非條件logistic回歸模型進行TGF-β1通路基因多態(tài)性、加權的遺傳風險評分(Genetic Risk Score,GRS)與EH之間的關聯(lián)分析;Cox回歸模型進行TGF-β1通路基因多態(tài)性與高血壓發(fā)病和缺血性腦卒中發(fā)病的關聯(lián)分析。一般線性模型進行不同基因型之間血壓數(shù)量性狀及血漿TGF-β1蛋白水平的比較。似然比檢驗和基于模型的多因子降維法(Model-based Multifactor Dimensionality Reduction,MB-MDR)進行基因-基因交互作用分析。研究結果病例對照研究顯示,總人群中,TGFBR3基因rs12032588(GT)位點的變異顯著增加了高血壓的患病風險,相加模型有統(tǒng)計學意義,校正性別、年齡、GLU、HDL-C、BMI、LDL-C、飲酒、吸煙、TC和TG等協(xié)變量,OR(95%CI)為1.152(1.025-1.295),P值為0.018。分層分析結果顯示,在年齡≥55歲的人群中,TGFBR1基因rs6478974(AT)和TGFBR1基因rs10512263(CT)位點的變異顯著降低了高血壓的患病風險,校正相關協(xié)變量,相加模型均有統(tǒng)計學意義,ORs(95%CIs)為0.890(0.796-0.995)和0.865(0.762-0.981),P值分別為0.040和0.024。在年齡55歲的人群中,TGFBR1基因rs10988705(AG)位點的變異顯著降低了高血壓的患病風險,相加模型有統(tǒng)計學意義,校正的OR(95%CI)為0.697(0.500-0.971),P=0.033。男性人群中,TGFBR1基因rs6478974(AT)、TGFBR3基因rs1805110(GA)、TGFBR3基因rs12567680(AG)位點的變異顯著降低了高血壓患病風險,相加模型均有統(tǒng)計學意義,校正的ORs(95%CIs)分別為0.856(0.741-0.989)、0.859(0.745-0.99)和0.847(0.738-0.973),P值分別為0.035、0.036和0.019;而TGFBR3基因rs284878 GG、GA和AA基因型攜帶者高血壓的患病風險逐漸增加,校正協(xié)變量后,相加模型的OR(95%CI)為1.201(1.013-1.423),P=0.035。多位點遺傳風險評分(GRS)分析發(fā)現(xiàn),與≤P25(GRS≤1.66)相比,高血壓患病風險隨GRS的增大而逐漸增加(Pt rend0.001),P50(1.67≤GRS≤1.95)、P75(1.96≤GRS≤2.19)和P95(GRS≥2.20)的ORs(95%CIs)分別為1.213(1.014-1.451)、1.420(1.177-1.713)和1.608(1.311-1.973)。高血壓隨訪研究顯示,在年齡55歲的人群中,TGFB1基因rs12980942(AG)位點的變異顯著增加了高血壓的發(fā)病風險,校正性別、TG、BMI、TC、LDL-C、HDL-C、糖尿病、吸煙和飲酒狀況后,相加模型的HR(95%CI)為1.288(1.039-1.598),P值為0.021;TGF-B1基因rs8105161CT/TT基因型攜帶者的高血壓發(fā)病風險是CC基因型攜帶者的1.477倍,校正的HR(95%CI)為1.477(1.074-2.031),P值為0.016;TGFBR1基因rs12346650(AG)和TGFBR1基因rs1888223(AG)位點的變異均顯著降低了高血壓的發(fā)病風險,校正協(xié)變量,相加模型的HRs(95%CIs)分別為0.717(0.533-0.965)和0.745(0.600-0.926),P值分別為0.028和0.008。在飲酒人群中,TGFB1基因rs13168506 AG/GG基因型攜帶者的高血壓發(fā)病風險是AA基因型攜帶者的1.494倍,校正的HR(95%CI)為1.494(1.049-2.127),P值為0.026;TGFBR2基因rs3773645(CG)位點的變異顯著增加了高血壓的發(fā)病風險,校正協(xié)變量后,相加模型的HR(95%CI)為1.340(1.058-1.698),P值為0.015。在男性人群、不吸煙人群和飲酒人群中,TGFBR2 rs749794(GA)位點的變異與高血壓發(fā)病均呈負關聯(lián),相加模型均有統(tǒng)計學意義,校正協(xié)變量,HRs(95%CIs)分別為0.786(0.650-0.950)、0.857(0.742-0.990)和0.743(0.574-0.960),P值分別為0.013、0.036和0.023。在年齡55歲人群、女性人群、不吸煙人群和不飲酒人群,TGFBR3基因rs1473488(CT)位點的變異與高血壓發(fā)病均呈負關聯(lián),相加模型均有統(tǒng)計學意義,校正的HRs(95%CIs)分別為0.705(0.55-0.903)、0.821(0.689-0.979)、0.783(0.672-0.913)和0.835(0.718-0.971),P值分別為0.006、0.028、0.002和0.019。在不吸煙人群和不飲酒人群,TGFBR3基因rs6604060 CG/GG基因型攜帶者高血壓的發(fā)病風險均顯著低于CC基因型攜帶者,校正的HRs(95%CIs)分別為0.807(0.668-0.975)和0.821(0.681-0.990),P值分別為0.026和0.030。腦卒中隨訪研究顯示,總人群中,TGFBR1基因rs10512263TT基因型攜帶者缺血性腦卒中的發(fā)病風險顯著高于CC/CT基因型攜帶者,校正年齡、性別、TC、BMI、TG、HDL-C、糖尿病、LDL-C、吸煙、飲酒和高血壓后,HR(95%CI)為1.888(1.167-3.054),P值為0.010;TGFBR2基因rs3773645 GG基因型攜帶者缺血性腦卒中的發(fā)病風險顯著高于CC/CG基因型攜帶者,校正協(xié)變量,HR(95%CI)為1.586(1.043-2.413),P值為0.031;TGFBR3基因rs1805110(GA)和TGFBR3基因rs2799522(GC)位點的變異顯著降低了缺血性腦卒中的發(fā)病風險,校正協(xié)變量后,相加模型的HRs(95%CIs)分別為0.786(0.633-0.976)和0.684(0.548-0.854),P值分別為0.029和0.001,結果經(jīng)Bonferroni校正后,rs2799522與IS的關聯(lián)仍有統(tǒng)計學意義(0.001×37);TGFBR3基因rs1804506(TC)和TGFBRAP1基因rs17030766(AG)位點的變異顯著增加了缺血性腦卒中的發(fā)病風險,校正協(xié)變量后,相加模型的HRs(95%CIs)分別為1.270(1.031-1.564)和1.506(1.177-1.928),P值分別為0.025和0.001,經(jīng)Bonferroni校正后,rs17030766與IS的關聯(lián)仍有統(tǒng)計學意義(0.001×37)。高血壓病例對照研究中,似然比檢驗和MB-MDR的基因-基因交互作用分析顯示,校正年齡、性別、TC、GLU、TG、BMI、HDL-C、LDL-C、吸煙和飲酒協(xié)變量,TGFBR2 rs764522和TGFBR1 rs1888223(P=0.011)、TGFBR2 rs6785358和TGFBR1 rs1888223(P=0.006)、TGFBR2 rs764522和TGFBR2 rs3773661(P=0.014)、TGFBR3 rs12032588和TGFBR2 rs749794(P=0.008)、TGFBR3 rs284878和TGFBR2 rs6785358(P=0.048)、TGFBRAP1 rs2241797和TGFBR2 rs764522(P=0.032)、TGFBRAP1 rs2241797和TGFBR3 rs284878(P=0.009)、TGFBR3rs284878和TGFBR2 rs6785358(P=0.016)、TGFBR2 rs764522和TGFB1rs13168506(P=0.029)、TGFBR3 rs12032588和TGFB1 rs13168506(P=0.037)均存在顯著的基因-基因交互作用,同時TGFBR3 rs12032588有顯著的主效應(P=0.018)。高血壓隊列研究中,基因-環(huán)境的交互作用分析結果顯示,校正年齡、性別、TC、BMI、TG、HDL-C、糖尿病、LDL-C、吸煙和飲酒狀況后,TGFBR2基因rs3773645 CG位點的變異與飲酒的交互作用對高血壓發(fā)病有顯著的影響(P=0.024);TGFBR3基因rs1473488 CT位點的變異與吸煙的交互作用對高血壓發(fā)病有顯著的影響(P0.001),同時rs1473488CT位點的變異與飲酒的交互作用對高血壓發(fā)病有顯著的影響(P=0.028)。結論1.本研究采用大樣本人群的病例對照研究結合隨訪研究對參與血管發(fā)育和重塑的TGF-β1信號通路基因的37個tagSNPs與高血壓和缺血性腦卒中的關系進行關聯(lián)分析。結果表明TGF-β1信號通路基因TGFB1基因、TGFBR1基因、TGFBR2基因、TGFBR3基因和TGFBRAP1基因多個SNPs位點遺傳變異與中國南方漢族人群EH和IS存在關聯(lián)。2.TGFBR2基因rs3773645與飲酒、TGFBR3基因rs1473488與吸煙、飲酒之間存在著對高血壓的交互作用;且TGF-β1信號通路多個基因位點之間也存在顯著的基因-基因交互作用。3.血漿TGF-β1升高與高血壓和腦卒中密切相關,提示TGF-β1表達異常在高血壓和腦卒中的發(fā)生發(fā)展中發(fā)揮了重要的作用。
【圖文】：

采用流行病學整群抽樣方法，于 2009 年對江蘇省宜興群進行調(diào)查，基線調(diào)查共 4128 人，其中 2116 例為血壓正常血壓患者。由于高血壓患者年齡較大，所以補充 94 例高年進行高血壓病例對照研究，同時對基線 2116 例血壓正常對象血壓發(fā)病事件（圖 1）。高血壓病例的納入標準：依照 2005 版《中國高血壓防治斷標準，即收縮壓 140 和（或）舒張壓 90mmHg，或自我報在實施降壓藥物等干預治療者。年齡 35-80 歲，漢族。高血壓病例的排除標準：收縮壓<140mmHg 和舒張壓<140 和（或）舒張壓 90mmHg 但由其它原因引起的繼發(fā)性對照的納入和排除標準：舒張壓 60～80mmHg，收縮壓別、年齡（±5 歲）進行匹配，與病例同一居住地。同時排腎疾患及腫瘤者�；�4128 人

圖 2 對照組、高血壓病例和腦卒中病例血漿 SqrtTGF-β1 水平的比較不同基因型間血漿 TGF-β1 水平比較般線性模型結果表明在高血壓病例中，校正協(xié)變量后，TGFB6345 GG、GT 和 TT 基因型攜帶者血漿中 SqrtTGF-β1 蛋白平均值、158.44 和 188.40ng/ml，SqrtTGF-β1 蛋白水平隨 rs11466345 位點高趨勢（Ptrend=0.020）；TGFBR1 基因 rs12346650 AA、AG 和 GG血漿中 SqrtTGF-β1 蛋白平均值分別為 165.28、134.66 和 127.80 F-β1 蛋白水平隨 rs12346650 位點變異呈線性降低趨勢（Ptrend=0R2 基因 rs9850060 AA、AG 和 GG 基因型攜帶者血漿中 SqrtTGF-分別為 152.32、147.64 和 107.85ng/ml，SqrtTGF-β1 蛋白水平隨 rs9異呈線性降低趨勢（Ptrend=0.040），而 TGFBR2 基因 rs3773661CC、因型攜帶者血漿中 SqrtTGF-β1 蛋白平均值分別為 140.68、15
【學位授予單位】：南京醫(yī)科大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R544.1;R743.3

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8 李U，

本文編號：2624782