基因型的環(huán)境交互(genotype by environment interaction, GEI)對研究復(fù)雜的生物性狀是必不可少的。然而，對人類而言，由于環(huán)境數(shù)據(jù)采集的困難以及環(huán)境影響效果弱，難以鑒定GEI效應(yīng)相關(guān)的基因型。近日，來自昆士蘭大學(xué)的研究人員通過對大量樣本的分析推導(dǎo)出基因型和表型之間的聯(lián)系，從而繞過了采集環(huán)境因素的困難。作者通過對英國biobank數(shù)據(jù)庫中無親緣關(guān)系的348501人的5600萬個突變的基因組水平的變異數(shù)量性狀位點(variance quantitative trait locus, vQTL)進行了分析，鑒定出了9個性狀的75個vQTLs，而且這些性狀與肥胖相關(guān)性大。隨后，對5個環(huán)境因素的GEI分析表明，GEI效應(yīng)與vQTLs的富集相關(guān)性強。

研究人員發(fā)現(xiàn)，環(huán)境因素可以增強或減弱基因型對體重指數(shù)(body mass index, BMI) 的影響。相反，身高則主要由遺傳決定，受環(huán)境因素影響小。

這一發(fā)現(xiàn)有助于研究對于任何特定的性狀，不同的基因型是否也會受到環(huán)境因素的影響。

楊教授說：“對于大多數(shù)人類的性狀，比如身高或體重指數(shù)，都是很復(fù)雜的，因為它們受許多遺傳因素以及環(huán)境因素的共同影響?！?/p>

 “但是，這些性狀的不同基因型是否受環(huán)境因素的影響還不清楚——DNA的差異可能影響性狀，但在不同的環(huán)境中這種影響效果是否穩(wěn)定？”

“比如，前期的研究表明CHRNA5-A3-B4基因簇與吸煙和尼古丁依賴有關(guān)，然而近期的GWAS結(jié)果并不支持這個基因與肺功能的聯(lián)系。因此，我們假設(shè)CHRNA5-A3-B4基因簇通過對肺功能的影響由吸煙決定，并發(fā)現(xiàn)調(diào)整表型后這個基因位點的vQTL仍具有信號，而前期研究結(jié)果顯示這個基因位點影響QTL相關(guān)信號，說明這個基因位點具有GEI效應(yīng)?！?/p>

 “盡管大家都知道吸煙對肺功能的影響，但是，如果你不知道環(huán)境條件(比如吸煙)，如何發(fā)現(xiàn)基因型是否受到環(huán)境條件的影響？”

對于人類而言，測量一個人所接觸到的所有可能的環(huán)境因素是難以實現(xiàn)的，因此研究人員決定采取不同的方法。

研究人員從記錄有超過30萬人身高和體重指數(shù)等復(fù)雜性狀的數(shù)據(jù)庫中，尋找與這些性狀變異相關(guān)的基因型。

他們發(fā)現(xiàn)，即使對于具有相同基因型的個體，體重指數(shù)(BMI)也可能存在顯著差異，但與身高相關(guān)的基因型并非如此。

表1：基因組分析顯示13個性狀相關(guān)的vQTLs和QTLs數(shù)量。其中肥胖相關(guān)性狀如體重指數(shù)(BMI)、腰圍(WC)、臀圍(HC)等形狀相關(guān)vQTLs數(shù)量較高。

圖1：與隨機QTLs組相比75個vQTLs中GEI效應(yīng)的富集。其中五個環(huán)境因素分別為：性別、年齡、身體活動(PA)、久坐行為(SB)和吸煙。

(A) 75個vQTL SNPs的GEI測試統(tǒng)計量的熱圖?！?” 表示Bonferroni校正后GEI效果顯著。

(B) 75個QTL SNPs的顯著GEI效應(yīng)數(shù)量分布。紅線表示75個vQTL SNP的顯著GEI效應(yīng)的數(shù)量(即16)。

楊教授說：“我們發(fā)現(xiàn)了大量與身高相關(guān)的遺傳因素，但它們的影響似乎對環(huán)境條件不敏感，但對于體重指數(shù)和其它一些肥胖相關(guān)性狀的遺傳因素，似乎對環(huán)境條件更為敏感?！?/p>

“身高當(dāng)然會受到環(huán)境的影響，也會受到基因的影響，但這些因素似乎是獨立的。”

 “了解這一點很重要，因為它能讓我們找到影響基因功能的復(fù)雜的環(huán)境因素?！?/p>

 “通過進一步的研究來理解特定基因位點的遺傳效應(yīng)對環(huán)境敏感的原因是很有意義的，因為對基因型和環(huán)境交互作用機制的理解能夠促進生物學(xué)和醫(yī)學(xué)的研究?！?/p>

總之，這一發(fā)現(xiàn)為研究體重指數(shù)和身高等的基因環(huán)境交互作用提供了新的線索。同時，這項研究通過對常用的vQTL分析方法的調(diào)整，提供了一種更好的方法，可以在沒有環(huán)境數(shù)據(jù)條件下，更好的對大量樣本的分析來發(fā)現(xiàn)基因型與環(huán)境的聯(lián)系。

參考文獻：

Huanwei Wang et al, Genotype-by-environment interactions inferred from genetic effects on phenotypic variability in the UK Biobank, Science Advances (2019).

DOI: 10.1126/sciadv.aaw3538

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