Meta-ANOVA方法在FTO基因rs9939609多態(tài)性位點遺傳模式界定中的應用*

戚敏杰，劉　莉，陳燕子，詹芳芳，平智廣#

1)鄭州大學公共衛(wèi)生學院衛(wèi)生統(tǒng)計學教研室 鄭州 450001　2)鄭州大學基礎醫(yī)學院組織學與胚胎學教研室 鄭州 450001

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Meta-ANOVA方法在FTO基因rs9939609多態(tài)性位點遺傳模式界定中的應用*

戚敏杰1)，劉莉2)，陳燕子1)，詹芳芳1)，平智廣1)#

1)鄭州大學公共衛(wèi)生學院衛(wèi)生統(tǒng)計學教研室 鄭州 4500012)鄭州大學基礎醫(yī)學院組織學與胚胎學教研室 鄭州 450001

關鍵詞meta-ANOVA；遺傳模式；關聯(lián)研究；基因多態(tài)性；FTO基因

摘要目的：探索FTO基因rs9939609位點的遺傳模式，綜合評價該位點多態(tài)性與肥胖的遺傳關聯(lián)性。方法：全面檢索國內外數(shù)據(jù)庫，搜集符合納入標準的研究資料，并按照排除標準排除。運用meta-ANOVA方法對FTO基因rs9939609位點AA、AT和TT 3種基因型攜帶者的體重指數(shù)(BMI)的平均水平進行比較，得到設定的參數(shù)λ判斷該位點的遺傳模式。 結果：共納入文獻48篇，按照年齡進行分層后，少年組9篇，成年組33篇，老年組6篇。3組的AA、AT和TT 3種基因型攜帶者BMI平均水平差異有統(tǒng)計學意義[少年組(P<0.001)，λ=0.5，β=0.656，95%CI(0.489～0.823)；成年組(P<0.001)，λ=0.5，β=0.670，95%CI(0.562～0.778)；老年組(P<0.001)，λ=0.5，β=0.523, 95%CI(0.363～0.682)]。3組的驗證遺傳模式均為加性遺傳。 結論：FTO基因rs9939609位點多態(tài)性與肥胖有關聯(lián)性，A等位基因有使BMI增加的風險，該位點的遺傳模式為加性遺傳。 1.3文獻篩選對檢索到的文獻進行初步篩選，通過閱讀題目和判斷是否納入該次研究。然后對初篩納入的文獻搜集全文，無法獲取全文的文章，向通信作者聯(lián)系以取得全文，閱讀全文進行二次篩選。 表1文獻質量評價結果內容與主題條目評價描述題目與前言95.8%(46/48)的文獻在題目和 首先利用STREGA聲明對納入文獻進行質量評價，評價結果顯示在題目和部分僅有少數(shù)研究未說明研究設計類型，其中隊列研究共22篇，比重較大，隊列研究在病因探索研究中論證性較強，使研究的結果更具有說服力。納入文獻方法學部分關于基因分型和Hardy-Weinberg平衡檢驗的報告較充分，僅有小部分文獻明確描述了分析人群分層的方法，人群分層容易出現(xiàn)混雜效應，采取一定的方法對其進行調整，則會提高研究結果的可靠性。詳細報告單體型變異的文獻數(shù)量也較少，根據(jù)SNP位點間的連鎖不平衡關系可以對單體型進行分析，進行單體型推斷時，不同窗口數(shù)據(jù)有不同的定義，這樣可能會導致不同的研究結果之間很難進行比較[20]。因此，該研究納入的文獻質量總體上較好，但相對于標準的遺傳關聯(lián)研究報告規(guī)范還有一些不足。 中使用常用的詞匯說明研究設計類型背景原理所有文獻均在前言部分解釋問題的科學背景和研究原理研究目的所有文獻均明確說明研究目的方法研究設計所有文獻均闡明研究設計的要素研究現(xiàn)場31.3%(15/48)的文獻報告了隨訪和數(shù)據(jù)收集的時間研究對象60.4%(29/48)的文獻描述了研究對象的納入和排除標準研究變量20.8%(10/48)的文獻按照不同種族對人群進行分層,93.7%(45/48)的文獻給出了DNA來源,91.6%(44/48)的文獻報告了基因分型方法及相關技術平臺,18.8%(9/48)的文獻給出了基因分型的錯誤率和檢出率偏倚68.8%(33/48)的文獻說明了如何避免可能存在偏倚的方法樣本量所有文獻均解釋了樣本量的確定方法數(shù)量變量81.3%(39/48)的文獻解釋了數(shù)量變量的分析方法統(tǒng)計學方法66.7%(32/48)的文獻說明考慮Hardy-Weinberg平衡及采用的統(tǒng)計分析方法,22.9%(11/48)的文獻說明了連鎖不平衡的關系結果研究對象10.4%(5/48)的文獻完整報告了關聯(lián)分析每個階段研究對象的數(shù)目,6.3%(3/48)的文獻說明了每個階段無應答的情況并分析其原因,4.2%(2/48)的文獻考慮了使用研究對象納入和排除流程圖報告擬進行基因分型的人數(shù)和分型成功的人數(shù)描述性數(shù)據(jù)所有文獻均描述了研究對象的一般情況結局數(shù)據(jù)所有文獻均報告了結局事件的數(shù)量主要結果43.8%(21/48)的文獻報告了關聯(lián)強度估計值和95%CI其他分析62.5%(30/48)的文獻做了亞組或交互作用分析討論關鍵結果所有文獻均概括與研究假設有關的重要結果局限性所有文獻均討論研究的局限性解釋所有文獻均給出一個總體的結果解釋可推廣性43.8%(21/48)的文獻討論了研究結果的外推有效性其他信息資助75.0%(36/48)的文獻給出當前研究的資助來源和資助者

AbstractAim: To explore the genetic model of rs9939609 in FTO gene, as well as evaluate the association of gene polymorphism and obesity.Methods: All studies on this subject were searched in the electronic databases of China and abroad. The inclusion and exclusion criteria were used to select proper studies. The average level of body mass index(BMI) was compared between groups of AA,AT and TT. Then a parameter λ was set to estimate the genetic model.Results: A total of 48 studies were included. They were stratified into 3 groups by age of subjects. Nine studies were in youth group, 33 were in adult group, and 6 were in old group. The difference of BMI between AA,AT and TT genotype in three groups were statistically significant[in youth group(P<0.001),λ=0.5,β=0.656,95%CI(0.489-0.823);in the adult group(P<0.001),λ=0.5,β=0.670,95%CI(0.562-0.778);in old group(P<0.001),λ=0.5,β=0.523,95%CI(0.363-0.682)].The genetic model in three groups were all proved to be additive inheritance.Conclusion: The SNP rs9939609 on FTO gene is significantly associated with obesity.Allele A increases the risk of high BMI. The genetic model is confirmed to be additive.

遺傳關聯(lián)研究在探討遺傳因素與疾病之間的關系時，往往試圖從復雜的生物學和社會背景下探索出微弱的關聯(lián)作用[1]，這對于統(tǒng)計模型的高效運用無疑是一個嚴峻的考驗。研究者[2]通過分析不同基因型的發(fā)病危險來評價基因與疾病之間的關聯(lián)。通常采用的方法是假設遺傳模式(如顯性模式、隱性模式、加性模式)合并成2組，對于不同的遺傳模型有不同的假設，分析時需要利用一定的專業(yè)知識來選擇出較合理的遺傳模式，以期能得出準確的結論。但是對于多基因疾病(復雜性疾病)而言，每個位點的遺傳模式并不明確，并且將3組數(shù)據(jù)合并成2組不僅增加工作量，而且當結果出現(xiàn)矛盾時，研究結果的真實性也將受到質疑。Meta-ANOVA方法首先在忽略基因位點遺傳模式的前提下進行多組間差異的比較，確定基因對疾病起作用，然后通過參數(shù)設定確定遺傳模式，并利用基因型之間的差異來獲取遺傳效應。作者以FTO基因rs9939609多態(tài)性與肥胖的關聯(lián)研究為例，探討meta-ANOVA方法在關聯(lián)分析及遺傳模式界定中的有效運用。

1資料與方法

1.1資料來源與檢索方法在PubMed、Springer、Web of Science、Elsevier、萬方數(shù)據(jù)庫、CNKI和重慶維普數(shù)據(jù)庫中檢索國內外公開發(fā)表的關于FTO基因rs9939609多態(tài)性與肥胖關系研究的文獻。檢索關鍵詞中文為“肥胖、FTO、rs9939609”；英文為“obesity，F(xiàn)TO gene polymorphism，rs9939609”，發(fā)表時間為2008年1月至2014年10月，最后一次檢索日期為2014年10月14日。

1.2納入和排除標準納入標準：①以論著形式發(fā)表并提供原始數(shù)據(jù)的文獻。②研究對象為肥胖人群。③納入文獻研究設計為病例對照、隊列研究或全基因組遺傳關聯(lián)研究。④提供FTO基因rs9939609位點3組基因型攜帶者的BMI均值、標準差和樣本量。排除標準：①數(shù)據(jù)不完整，無明確基因型。②重復發(fā)表文獻，選取最近發(fā)表的一篇。③文獻類型為摘要、會議論文。

1.4文獻質量評價工具采用STREGA聲明[3]對納入的文獻進行質量評價。STREGA是在已有的STROBE聲明的基礎上, 結合遺傳學關聯(lián)研究的特點和進展制定而成[4]，包括題目和摘要、前言、方法、結果、討論和其他信息6部分內容共22個條目，對遺傳學關聯(lián)研究在報告時所應包含的內容提出了最基本的要求。

1.5統(tǒng)計學處理

1.5.1數(shù)據(jù)整理對相關數(shù)據(jù)進行整理后，對人群按照年齡進行分層，分成少年組(0～歲)、成年組(15～60歲)、老年組(60歲以上)。對3個年齡組數(shù)據(jù)進行兩因素方差分析。文獻研究為區(qū)組因素，基因型為處理因素，加權標準差，比較該位點突變純合子(TT)、雜合子(AT)和野生純合子(AA) 3種基因型攜帶者的BMI平均水平，運用Bonferroni法進行多重比較。

1.5.2遺傳模式判定[5]設定參數(shù)λ=md1/md2，其中md1=AT-AA，表示AT基因型與AA基因型個體BMI平均水平的差值；md2=TT-AA，表示TT基因型與AA基因型個體BMI平均水平的差值。λ取0、0.5和1分別對應隱性、加性和顯性遺傳模式。依據(jù)λ取值判斷遺傳模式，并繪制散點圖。

1.5.3遺傳模式的驗證當該位點的遺傳模式為隱性遺傳時，運用meta分析，異質性檢驗使用Q檢驗，數(shù)據(jù)合并選擇隨機效應模型，計算合并效應值及其95%CI，驗證AT和AA基因型個體BMI之間差異無統(tǒng)計學意義；當為顯性遺傳時，方法同上，驗證TT和AT基因型個體之間差異無統(tǒng)計學意義；當為加性遺傳時，等位基因A和T的作用相同， TT-AT和AT-AA兩組不存在差異，由于無法直接進行meta分析，則通過計算兩組95%CI是否重疊進行驗證。

以上數(shù)據(jù)整理及遺傳模式判定部分用SPSS 21.0完成，遺傳模式驗證部分用Stata 12.0完成。

2結果

2.1基本情況根據(jù)上述檢索策略共檢索到361篇文獻，其中英文文獻259篇，中文文獻102篇；去除重復文獻152篇，初篩后納入132篇，經(jīng)二次篩選，最后共有48篇納入該研究。包含英文文獻43篇，中文文獻5篇；按照年齡進行分層后，少年組納入9篇，成年組33篇，老年組6篇。

2.2文獻質量評價結果見表1。

2.3Meta-ANOVA分析結果

2.3.13個年齡組rs9939609位點多態(tài)性與BMI的相關性少年組、成年組以及老年組方差分析結果顯示，3種基因型所對應的BMI平均水平差異有統(tǒng)計學意義(F分別為21 621.683、79 051.448和68 722.804，P均<0.001)；采用Bonferroni法進行TT、AA和AT基因型攜帶者之間的兩兩比較，差異均有統(tǒng)計學意義(P<0.001)。其中AA基因型BMI平均水平均高于TA和AA基因型攜帶者。

2.3.23個年齡組rs9939609位點的遺傳模式判定見圖1。橫坐標為md2=TT-AA，縱坐標為md1=AT-AA。少年組回歸系數(shù)估計值β=0.656，95%CI(0.489～0.823)，R2=0.911，置信區(qū)間包含0.5，λ=0.5，判斷為加性遺傳；成年組β=0.670，95%CI(0.562～0.778)，R2=0.834，β值接近0.5，λ=0.5，判斷為加性遺傳；老年組β=0.523，95%CI(0.363～0.682)，R2=0.934，λ=0.5，判斷為加性遺傳。

圖1　3個年齡組rs9939609位點遺傳模式分析

2.3.3遺傳模式的驗證結果見表2。對3個年齡組TT與AT，AT與AA分別進行meta分析，異質性檢驗結果顯示各組納入的研究間異質性均較高，采用隨機效應模型合并效應值。3個年齡組TT與AT基因型間PZ值均<0.001，合并效應值具有統(tǒng)計學意義，說明TT基因型與AT基因型遺傳作用不同，3個年齡組的rs9939609位點的遺傳模式不符合顯性遺傳；AT與AA基因型間PZ值均<0.001，合并效應值具有統(tǒng)計學意義，說明AT基因型與AA基因型的遺傳作用也不相同，3個年齡組該位點的遺傳模式不符合隱性遺傳。

表2　3個年齡組rs9939609位點

依據(jù)參數(shù)λ判定3個年齡組該位點的遺傳模式均為加性遺傳，3個年齡組TT-AT和AT-AA兩組95%CI均有重疊，說明TT-AT和AT-AA兩組間差異無統(tǒng)計學意義，等位基因A和T的作用相同，驗證rs9939609位點的遺傳模式為加性遺傳，結果見表3。

表3　3個年齡組rs9939609位點加性遺傳模式效應

2.3.4等位基因遺傳效應以BMI平均水平為因變量，按加性遺傳模式，對基因型進行線性回歸，結果顯示A等位基因的β=1.998(P<0.001)，即3種基因型BMI值大小依次為AA>AT>TT，其平均BMI依次相差1.998 kg/m2。

3討論

雖然在一些關聯(lián)性研究[6-19]中FTO基因rs9939609位點多態(tài)性被證實和肥胖的發(fā)生發(fā)展相關，但分析前提是假設在不同的遺傳模式下該位點與疾病的關聯(lián)強度，對其實際的作用方式和大小缺乏相關報道。該研究采用Meta-ANOVA方法，對納入的國內外48篇文獻進行綜合定量分析，對于FTO基因rs9939609位點多態(tài)性與肥胖關聯(lián)做出一個系統(tǒng)的評價，同時明確該位點的遺傳模式。

Meta-ANOVA分析結果顯示，3個年齡組FTO基因rs9939609位點AA、AT和TT 3種基因型攜帶者BMI平均水平之間差異有統(tǒng)計學意義，且AA基因型攜帶者BMI平均水平高于TA和AA基因型，提示FTO基因rs9939609位點多態(tài)性與肥胖有關，A等位基因攜帶者BMI較高。成年組回歸系數(shù)估計值為0.670，95%CI不包含0.5，可能是由于該年齡段的人群生活壓力較大，上班時會主動采取乘坐機動車、自駕車或電動車等代步工具，并且隨著電視機、洗衣機、私家車、電腦網(wǎng)絡等產品的普及率越來越高，日常非職業(yè)性體力活動正在大幅減少，導致環(huán)境因素對肥胖的影響較少年及老年人更加顯著[21]。利用meta回歸對該研究的異質性來源進行分析，發(fā)現(xiàn)研究類型為該研究的異質性來源(P=0.042，<0.05)。3個年齡組回歸模型的決定系數(shù)R2分別為0.911、0.834和0.934，提示模型的擬合效果較好。由于成年組納入的研究較多，不同研究間選擇人群、研究方法等的不同，使得研究間的差異較大，因此R2較少年組和老年組低。由于每個研究的樣本量大小不等，且相差較大，在進行回歸分析時，對標準差進行WLS加權。加權前模型的赤池信息量準則評分遠大于加權后，因此對標準差進行加權使模型更加優(yōu)化，結果更精準。

綜上所述，該研究通過meta-ANOVA 方法得出結論，F(xiàn)TO基因rs9939609位點多態(tài)性與肥胖有關聯(lián)性，A等位基因有增加BMI的風險，該位點的遺傳模式為加性遺傳。由于該研究針對的只是基因型與BMI之間的關聯(lián)分析，對于其他肥胖易感性狀間的關聯(lián)分析有待進一步的研究。同時，該研究僅考慮到單個基因位點的基因-疾病關聯(lián)，對于多基因遺傳的復雜疾病來說，meta-ANOVA模型能否用于多位點與疾病的關聯(lián)分析尚需進一步探索。

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(2015-04-30收稿責任編輯趙秋民)

Application of Meta-ANOVA approach in defining genetic model of rs9939609 in FTO gene polymorphism

QIMinjie1)，LIULi2)，CHENYanzi1)，ZHANFangfang1)，PINGZhiguang1)

1)DepartmentofHealthStatistics,CollegeofPublicHealth，ZhengzhouUniversity,Zhengzhou450001

2)DepartmentofHistologyandEmbryology,CollegeofBasicMedicalSciences,ZhengzhouUniversity,Zhengzhou450001

Key wordsmeta-ANOVA;genetic model;association studies;gene polymorphism;FTO gene

中圖分類號R181.2

通信作者#，男，1978年10月生，博士，副教授，研究方向：醫(yī)學數(shù)據(jù)管理與挖掘，E-mail:pingzhg@163.com

基金項目*國家自然科學81001280，81202277；河南省高等學校重點科研資助項目16A330003

doi：10.13705/j.issn.1671-6825.2016.01.004