骨质疏松遗传学的连锁排除和人工神经网络研究

由于复杂疾病的广泛性、危害性和伴随的巨大财政投入，开展对骨质疏松、酒精依赖、高血压、糖尿病等复杂疾病的研究具有重要的意义。复杂疾病发生机制复杂，涉及众多遗传基因和环境因素的作用以及基因间的相互作用、基因与环境因素的相互作用。基于这样一个复杂系统，各种复杂疾病的基因定位研究与单基因疾病相比进展非常缓慢。本文试图采用新的统计遗传学方法开展骨质疏松的遗传机制研究。首次采用连锁排除分析法研究骨质疏松重要替代表型骨密度和骨大小基因组的排除区域，首次采用人工神经网络分析影响骨质疏松的重要的候选基因。 低骨密度是骨质疏松的主要决定因素，其遗传率很高。人们开展了大量关于骨密度变异的连锁和关联分析研究工作，然而，研究结果大都不太一致。连锁排除分析方法在基因定位中是一个非常有用的工具，但是对于基因组中骨密度变异的连锁排除分析还没有应用。在染色体1、4、6和17上基因组区域，我们对79个白种人群家系中1816个体的骨密度变异进行连锁排除分析。腰椎(L1-L4)和髋部骨密度通过双能X射线骨密度仪测量。染色体1、4、6和17上的微卫星标记分别有37、30、19和23个。基于方差成份分析的SOLAR软件用于多点连锁排除定位分析。对于髋部骨密度变异，我们排除了一些遗传效应大于或等于10％的区域。它们是1p35-p34上61～77cM，1q21-q23上167～196cM，1q42-q44上261～291cM，4q21-q25上85～112cM，4q31上146～150cM及6p12-q13上77～85cM区域。对于腰椎骨密度变异，我们排除了一些遗传效应大于或等于10％的区域，它们是1q2-q23上168～189cM，4q21上92～94cM，4q24上106～107cM及17q12-q25上56～103cM。本结果提示一些位于被排除区域中的候选基因，如白介素6受体基因(IL6R)、I型胶原α1基因(COL1A1)、骨形态发生蛋白3基因(BMP3)不太可能对白种人群骨密度的变异有较大的影响。 骨大小也是骨质疏松性骨折的一个重要风险因子，它有很高的遗传决定。然而，对骨大小的遗传研究相对比较少。在对骨密度连锁排除分析的基础上我们进一步对该79个白种人群家系的骨大小变异在染色体1，4，6和17上基因组区域进行了连锁排除分析。腰椎(L1-L4)和髋部骨大小通过双能X射线骨密度仪测量。微卫星标记分型同前所述。对于髋部骨大小变异，我们排除了一些遗传效应大于或等于10％的区域，包括染色体1p35-p34上61～77cM，4p15-p13上43～59cM，6p25-p21上1～59cM，17q23-q24上82～88cM，17q25上113～114cM的区域。对于腰椎骨大小变异，在遗传效应大于或等于10％下，我们排除了染色体1p31-p22上115～122cM，1p21上136～141cM，1q31-q42上207～260cM，4p16-q21上20～89cM，6p24-p23上11～21cM，17p13上1～6cM的区域。这些区域中存在的一些重要候选基因因此被排除，如生长素基因(GH)，肿瘤坏死因子-Alpha基因(TNFA)和骨形态发生蛋白3基因(BMP3)，它们不太可能对白种人群骨大小的变异有较大的影响。 使用BP人工神经网络对影响骨密度的12个因素进行分析，结果表明性别影响因素最大。身高、体重、年龄的作用均比基因的作用强。在基因中雌激素受体α基因作用很强，而骨钙素(BGP)基因的作用最弱。本研究与传统的统计遗传学方法结果相似，但神经网络有许多适合复杂疾病研究的特点，如同时研究多个基因的作用，含相互作用。酒精依赖者常表现为骨质疏松。我们在湖南某地发现了一个大的酒精依赖家系，采用问卷调查收集了家系成员的家系信息和饮酒相关信息。该家系大而且相对稳定，特别适合复杂疾病的研究。经过统计分析，目前发现尽管饮酒高，但遗传率低约10％。女性性别对遗传率分析影响大，可能与太少的女性酒精依赖者有关。本工作为下一步深入开展酒精依赖的分子遗传学以及酒精依赖导致骨质疏松的机制研究奠定基础。 总之，我们通过连锁分析排除了一些骨密度和骨大小变异的基因组区域和候选基因。改进的神经网络设计在随机群体中可以较好地用于复杂疾病的基因定位研究。我们发现了一个饮酒率高、酒精依赖率高，但遗传率低的酒精依赖大型家系，这将对于酒精依赖机制的研究、饮酒与骨质疏松的关系提供有意义的线索。