全基因组关联研究meta分析搜寻中国汉族人系统性红斑狼疮易感基因

摘要

系统性红斑狼疮(Systemic lupus erythematosus, SLE)是一种经典的自身免疫病,其基本特征是产生多种自身抗体、免疫复合物沉积和补体激活,进而导致组织器官的损伤。SLE好发于女性,特别是育龄期妇女,男女的患病率之比约是1:9。SLE的发病率和患病率在世界不同人种、地区间有很大的差异。中国的患病率约为31-70/100000,欧洲人群的患病率约为7-71/100000。不同人种间的SLE临床表现也存在一定差异,在中国人群的SLE患者比欧洲SLE患者更容易发生狼疮肾炎。提示遗传异质性在SLE的临床表现的复杂性方面可能也起着重要的作用。遗传和环境是SLE的发病的两个主要因素。
　　在过去的5年多中,通过全基因组关联研究(genome-wide association studies, GWAS)方法确定了20多个SLE的易感基因/位点。流行病学研究以及遗传学研究提示种族差异和遗传异质性在SLE的易感性、疾病的发生、发展以及引起复杂的临床表现方面中起到重要的作用。但是目前已经确定的SLE易感基因/位点仅仅只能解释部分发病人群的遗传机制,有大量易感位点/基因尚未被发现。在后GWAS时代,利用已有的GWAS数据在多个人群间进行meta分析已经成为一种常用的分析手段,这不仅可以进一步扩大样本量,更重要的是提高了统计效能。GWAS meta分析已经成功应该用在多种复杂疾病的遗传学研究,发现一批新的易感基因。因此利用多个GWAS数据进行meta分析进一步搜寻SLE易感基因,对于深入揭示SLE发病机制具有重要的意义。
　　目的:在中国大陆汉族人群和中国香港汉族人群的两项GWAS研究基础上,利用全基因组关联研究meta分析方法搜寻与SLE关联的遗传变异,进一步鉴定中国汉族人SLE的易感基因/位点。
　　方法:利用中国大陆汉族人SLE GWAS数据(1047例SLE患者和1205例正常对照,493,955 SNPs)和中国香港汉族人SLE GWAS数据(612例SLE患者和2193例正常对照,514,221 SNPs),参照HapMap和千人基因组计划中国汉族人数据,分别进行基因型推测(Imputation)后利用METAL软件进行meta分析,与既往报道SLE的GWAS结果进行比较,初步发现与SLE关联的候选SNP。选取最有统计学意义的一些SNPs,在其他独立的中国大陆汉族人群中验证(1104例病例和3312例正常对照),并通过连锁不平衡分析和重组率作图指示出SLE遗传易感区域或者易感基因。
　　结果:通过全基因组关联研究 meta分析,既往报道易感基因/区域 HLA(6p21), TNFSF4(1q25.1), STAT4(2q32.3), TNFAIP3(6q23.3), IRF5(7q32.1), BLK(8p23.1), WDFY4(10q11.23)和ETS1(11q24.3)的30个SNPs达到全基因组关联水平(P_meta<5.0×10-8),进一步在中国汉族人群中证实以上基因对 SLE的易感性。通过与高加索人群比较,WDFY4、ETS1、DDX6、SLC15A4、RASGRP3、HIP1和 ZNF689/PRR14与SLE的关联性仅在亚洲人群报道,其中WDFY4和ETS1在meta分析中达到全基因组关联水平。
　　根据meta分析结果,选择非MHC区域并且尚未报道区域中较为显著的31个SNPs(P<5.0×10-4)在独立的中国汉族人群中进行验证,发现11个SNPs在验证人群显示与SLE可能存在关联(P<0.05)。合并三个独立人群的数据分析后显示rs6804441(3q13.3)和rs6705628(2p13.1)与SLE显著关联(Pcombined<5×10-8);另外发现rs2785197(11p13)、rs2252996(10q22.1)、rs11717455(3p22.2)、rs10892301(11q23.3)和rs4622329(12q23.2)与SLE提示关联(5.38×10-7≤Pcombined≤5.98×10-6)。
　　深入分析新发现的2个关联信号和5个提示关联信号,对每个关联SNP周围区域的基因组重组率以及每个连锁不平衡区域内存在的基因进行分析。关联rs6705628(2p13.1)所在block内只含有一个基因TET3,TET3功能缺陷导致DNA甲基化异常,进而可能导致 SLE。关联 rs6804441(3q13.3)所在 block内只含有一个基因CD80,该基因和多种自身免疫性疾病相关,T细胞和B细胞协同刺激信号通路异常调节以及CTLA-4/CD28:CD80/CD86相互作用可能参与SLE发生发展。遗传模式和基因型表型分析结果显示,关联信号rs6705628(2p13.1)和rs6804441(3q13.3)符合累加遗传模式(P=2.87×10-9,P=3.97×10-21);rs6705628与盘状红斑(P=0.0402)和SLE伴发免疫性疾病相关联(P=0.0332)。
　　提示关联信号rs2785197(11p13)指向PDHX-CD44基因区域,CD44可能通过细胞粘附、趋化作用以及炎症反应参与 SLE发病机制,rs2785197基因型与 SLE发病年龄相关联(P=0.028)。提示关联信号rs2252996是位于SLC29A3第4号外显子的错义变异,SLC29A3可能是10q22.1区域内SLE的候选基因,rs2252996基因型和SLE伴发神经系统病变相关联(P=0.022)。围绕提示信号rs11717455(3p22.2)的LD block内只含有SCN10A一个基因,该SNP基因型和蝶形红斑相关联(P=0.038)。提示信号rs10892301(11q23.3)所在LD block内含有多个基因,其中DDX6和CXCR5基因功能与免疫相关,并且和多种自身免疫病相关。围绕提示关联信号rs4622329(12q23.2)的LD block内DRAM1参与DNA损伤修复,有可能参与SLE发病通路,rs4622329基因型和SLE伴发血液病变相关联(P=0.025)
　　结论:本研究是第一项SLE的GWAS meta分析,通过在中国大陆汉族人群和中国香港汉族人群的全基因组关联研究meta分析和独立人群验证。在中国汉族人群中进一步证实了既往报道的9个SLE易感基因/区域。发现2个新的SLE易感基因/位点(TET3和CD80)和5个SLE提示关联区域(11p13、10q22.1、3p22.2、11q23.3和12q23.2),进一步加深了我们对SLE遗传学基础的认识,丰富了汉族人SLE易感基因图谱,对今后疾病的发病机制研究方面提供启示,并为疾病诊断、风险预测、个体化治疗奠定了理论基础。

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1 引言

1.1 研究背景

1.2 本课题的研究设计方案

2 实验材料与方法

2.1 研究对象

2.2 实验试剂

2.3 实验仪器

2.4 分析软件和电子数据库查询信息

2.5 实验方法

2.6 数据分析

3 结果

3.1 研究对象

3.2 Imputation结果

3.3 Meta分析结果

3.4 验证阶段分型数据的统计分析结果

3.5 合并27个SNPs的meta分析和验证阶段分型数据的统计分析结果

3.6 关联SNPs的遗传模式分析

3.7 关联位点的基因型-表型分析

4 讨论

5 结论

参考文献

附录

致谢

课题综述