Fst統(tǒng)計(jì)法評(píng)估KIF1B 基因rs17401966多態(tài)性與肝細(xì)胞癌風(fēng)險(xiǎn)Meta分析的異質(zhì)性來源*

蘇明寬，郭建峰，陳宏斌，黃建成

(福建醫(yī)科大學(xué)附屬閩東醫(yī)院檢驗(yàn)科，福建寧德 355000)

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·論 著·

Fst統(tǒng)計(jì)法評(píng)估KIF1B 基因rs17401966多態(tài)性與肝細(xì)胞癌風(fēng)險(xiǎn)Meta分析的異質(zhì)性來源*

蘇明寬，郭建峰，陳宏斌，黃建成

(福建醫(yī)科大學(xué)附屬閩東醫(yī)院檢驗(yàn)科，福建寧德 355000)

目的 采用Fst統(tǒng)計(jì)法評(píng)估二分類變量Meta分析的異質(zhì)性來源。方法 檢索Google Scholar、EMBASE、PubMed、ISI Web of Knowledge 和 CNKI數(shù)據(jù)庫，搜集有關(guān)KIF1B 基因rs17401966多態(tài)性與肝細(xì)胞癌風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的病例-對(duì)照研究。應(yīng)用Stata 12.0軟件進(jìn)行Meta分析，使用Arlequin 3.5軟件分析研究人群間的遺傳分化程度。結(jié)果 最終納入5個(gè)病例-對(duì)照研究，合計(jì)12個(gè)研究人群。對(duì)12個(gè)人群的Meta分析結(jié)果顯示KIF1B 基因rs17401966 G等位基因與HCC風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)(OR=0.77，95%CI：0.65～0.93；P=0.005)，然而合并結(jié)果存在很強(qiáng)的異質(zhì)性。通過對(duì)12個(gè)納入人群進(jìn)行遺傳分化檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)Zhang等的5個(gè)研究人群與其他研究人群存在不同程度的遺傳分化，進(jìn)而根據(jù)Fst值進(jìn)行適當(dāng)?shù)膩喗M分析，把組8和組9異質(zhì)性檢驗(yàn)的I2值降到了25%以下，然而組8和組9的Meta分析結(jié)果卻不一致。結(jié)論 研究顯示在對(duì)KIF1B 基因rs17401966多態(tài)性與肝細(xì)胞癌風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行Meta分析時(shí)，通過對(duì)納入人群的遺傳分化檢驗(yàn)，可以發(fā)現(xiàn)Meta分析的異質(zhì)性來源。

異質(zhì)性； 多態(tài)性； Meta分析； 遺傳分化； 肝細(xì)胞癌

2010年，Zhang等[1]開展的中國人群乙型肝炎病毒(HBV)感染相關(guān)肝細(xì)胞癌(HCC)的全基因關(guān)聯(lián)分析(GWAS)，發(fā)現(xiàn)1p36.22 區(qū)域的KIF1B基因單核苷酸多態(tài)性rs17401966與HCC風(fēng)險(xiǎn)顯著相關(guān)，其5個(gè)研究人群的聯(lián)合P值達(dá)3.4×10-19。然而，其他學(xué)者后繼重復(fù)研究并沒有取得相一致結(jié)果，可能由于遺傳分化，不同的研究設(shè)計(jì)，較小的樣本量等。Meta 分析是對(duì)具有相同研究目的多個(gè)醫(yī)學(xué)研究進(jìn)行綜合分析的一系列過程，通過Meta分析，可以達(dá)到增加樣本量進(jìn)而增強(qiáng)統(tǒng)計(jì)效能。效應(yīng)量的異質(zhì)性檢驗(yàn)是 Meta 分析的一個(gè)重要步驟，Meta分析的過程中若不能對(duì)研究間存在的異質(zhì)性進(jìn)行合理分析，也沒有采用適當(dāng)?shù)姆椒▽?duì)其加以控制，Meta分析的結(jié)果就不可靠，其結(jié)論也不能用于指導(dǎo)解決相應(yīng)的臨床問題。目前RevMan、Stata等Meta分析軟件無有效的方法對(duì)異質(zhì)性的來源進(jìn)行分析。固定指數(shù)(Fst)是種群分化和遺傳距離的一種衡量方法[2]，可以對(duì)不同人群之間遺傳關(guān)系的遠(yuǎn)近進(jìn)行量化。為此本研究就引入Fst統(tǒng)計(jì)法評(píng)估KIF1B 基因rs17401966多態(tài)性與肝細(xì)胞癌風(fēng)險(xiǎn)Meta分析的異質(zhì)性來源作一討論。

1 資料與方法

1.1 資料來源與文獻(xiàn)檢索策略 檢索Google Scholar、EMBASE、PubMed、ISI Web of Knowledge和CNKI數(shù)據(jù)庫，搜集有關(guān)KIF1B 基因rs17401966多態(tài)性與HCC風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的病例-對(duì)照研究，檢索時(shí)間為2010年1月至2016 年4月。檢索采取主題詞與自由詞相結(jié)合的方式，英文檢索詞包括chronic hepatitis B、hepatocelluar carcinoma、HCC、Liver cancer、KIF1B、Kinesin family member 1B、rs17401966、polymorphism和variant；中文檢索詞包括慢性乙型肝炎、肝細(xì)胞癌、肝癌、驅(qū)動(dòng)蛋白家族、rs17401966、多態(tài)性、變異。納入文獻(xiàn)的標(biāo)準(zhǔn)如下：(1)公開刊登發(fā)表的KIF1B基因rs17401966多態(tài)性與HCC風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的病例-對(duì)照研究；(2)有相應(yīng)基因型的頻數(shù)數(shù)據(jù)以可用來計(jì)算遺傳分化(genetic differentiation)程度；(3)以慢性HBV感染者為對(duì)照組；(4)所研究對(duì)象均要排除合并HCV、HIV感染；(5)慢性HBV感染及HCC診斷標(biāo)準(zhǔn)符合中國或國際標(biāo)準(zhǔn)。 排除標(biāo)準(zhǔn)如下：(1)基于家系的研究；(2)慢性HBV感染及HCC診斷標(biāo)準(zhǔn)描述不清的文獻(xiàn)；(3)文獻(xiàn)質(zhì)量差、 重復(fù)報(bào)告及數(shù)據(jù)描述不詳?shù)难芯??？偣矙z索到文獻(xiàn)37篇，經(jīng)過納入和排除標(biāo)準(zhǔn)其中32篇文獻(xiàn)被排除，最后納入Meta分析的文獻(xiàn)共5篇[1,3-6]，合計(jì)12個(gè)研究人群。其中中國人群為8個(gè)、日本人群為2個(gè)、韓國人群1個(gè)、泰國人群1個(gè)。12個(gè)研究人群累計(jì)HCC 4 886例，對(duì)照5 442例。由 2名研究者分別提取入選文獻(xiàn)研究對(duì)象的種族來源、病例與對(duì)照組人數(shù)、基因型頻數(shù)信息，納入文獻(xiàn)基本信息見表1。

1.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理 采用顯性遺傳模型(GG+AGvs. AA)來分析 rs17401966多態(tài)性與HCC的風(fēng)險(xiǎn)。二分類資料采用比值比(OR)作為效應(yīng)統(tǒng)計(jì)量，并計(jì)算其95%可信區(qū)間(95%CI)。采用 Cochrane Q 檢驗(yàn)對(duì)納入研究進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)，同時(shí)結(jié)合I2定量判斷異質(zhì)性的大小。I2<25%時(shí)，認(rèn)為沒有異質(zhì)性。I2值為25%～<50%時(shí)，認(rèn)為有輕度的異質(zhì)性。I2值為50%～75%時(shí)，認(rèn)為有中度的異質(zhì)性。當(dāng)I2>75%時(shí)，認(rèn)為有很強(qiáng)的異質(zhì)性。當(dāng)I2<50%時(shí)，采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)量的合并。否則,采用隨機(jī)效應(yīng)模型來合并統(tǒng)計(jì)量。以上統(tǒng)計(jì)量均使用Stata 12.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，雙側(cè)檢驗(yàn)，以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。使用Arlequin 3.5軟件分析研究人群間的遺傳分化程度，F(xiàn)st>0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié) 果

2.1 遺傳分化檢驗(yàn) 由于不同地域的人群遺傳背景各異導(dǎo)致對(duì)同種疾病存在不同程度的易感性[7]，為了避免這些差異在人群合并分析后難以表現(xiàn)出來，需要對(duì)納入研究的12個(gè)人群進(jìn)行遺傳分化檢驗(yàn)。Fst用來描述遺傳分化程度，F(xiàn)st<0.05代表兩個(gè)人群沒有遺傳分化。表 2列出了12個(gè)人群兩兩比較的Fst 值，發(fā)現(xiàn)廣西與香港(Fst=0.064)、泰國(Fst=0.052)、北京2(Fst=0.057)人群存在顯著遺傳分化。另外北京1與香港(Fst=0.056)、北京2 (Fst=0.050)也存在顯著遺傳分化。還有一些人群之間存在低水平的遺傳分化，雖然其Fst<0.05。

2.2 KIF1B 基因rs17401966多態(tài)性與HCC風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)聯(lián) 對(duì)12個(gè)研究人群的合并結(jié)果顯示，在顯性遺傳模型下，異質(zhì)性檢驗(yàn)I2為77.3%，P值更是達(dá)到了1.19×10-6，提示研究存在很強(qiáng)的異質(zhì)性，因此采用隨機(jī)效應(yīng)模型。Meta分析結(jié)果顯示，KIF1B 基因rs17401966 G等位基因與HCC風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)(OR=0.77，95%CI：0.65～0.93；P=0.005)。組2、組4、組6、組8、組9異質(zhì)性檢驗(yàn)I2值均為0.0%，P值為0.567～0.890，因此均采用固定效應(yīng)模型。組3、組5、組7異質(zhì)性檢驗(yàn)I2值為61.4%～76.9%，因此均采用隨機(jī)效應(yīng)模型合并統(tǒng)計(jì)量。Meta分析結(jié)果見表3。

表1 納入研究基本特征(n，n/n)

表2 12個(gè)人群病例組與對(duì)照組兩兩比較的Fst值

注：*代表存在低水平的遺傳分化，**代表存在較強(qiáng)的遺傳分化，右上角為HCC組Fst值，左下角為對(duì)照組Fst值。

表3 KIF1B 基因rs17401966多態(tài)性與HCC風(fēng)險(xiǎn)Meta分析結(jié)果

3 討 論

Meta 分析的異質(zhì)性分為臨床異質(zhì)性、方法學(xué)異質(zhì)性和統(tǒng)計(jì)學(xué)異質(zhì)性[8-9]。臨床異質(zhì)性是指參與者不同、干預(yù)措施的差異及研究的終點(diǎn)指標(biāo)不同所導(dǎo)致的變異。方法學(xué)異質(zhì)性是指由于試驗(yàn)設(shè)計(jì)和質(zhì)量方面的差異引起的變異。因此，降低臨床異質(zhì)性和方法學(xué)異質(zhì)性的手段是在Meta 分析時(shí)，首先要制訂嚴(yán)格、統(tǒng)一的納入和排除標(biāo)準(zhǔn)，只有具有相同研究目的、高質(zhì)量的研究才能納入分析[10]。統(tǒng)計(jì)學(xué)異質(zhì)性是研究間臨床和方法學(xué)上多樣性的直接結(jié)果。異質(zhì)性檢驗(yàn)的方法主要有I2統(tǒng)計(jì)量、Q 統(tǒng)計(jì)量、H 統(tǒng)計(jì)量、Galbraith圖[11]和L′Abbe圖法[12]，根據(jù)以上5種異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果選擇固定效應(yīng)模型或隨機(jī)效應(yīng)模型。也可將所納入數(shù)據(jù)分成更小的單元，進(jìn)而在亞組內(nèi)進(jìn)行比較，如按不同設(shè)計(jì)方案、研究對(duì)象地域來源等進(jìn)行亞組分析。然而異質(zhì)性來源于多個(gè)納入研究對(duì)象時(shí)，僅通過人為而無一種檢驗(yàn)方法進(jìn)行分組分析存在諸多困難。為此引入Arlequin 3.5軟件的Fst統(tǒng)計(jì)法評(píng)估二分類變量Meta分析的異質(zhì)性來源。

從Fst值可以看出Meta分析的異質(zhì)性主要源于病例組，對(duì)照組中僅江蘇人群與日本人群存在低水平的遺傳分化。由于廣西和北京1人群與香港、泰國、北京2人群存在較強(qiáng)的遺傳分化，而廣西與北京1人群無遺傳分化，另外香港、泰國、北京2這3個(gè)人群之間也無遺傳分化。因此，把廣西和北京1人群分為組2，對(duì)余下10個(gè)人群分為組3，或把香港、泰國、北京2人群分為組4，另外9個(gè)人群分為組5，然而組3、組5仍存在很強(qiáng)的異質(zhì)性。進(jìn)一步把南京、韓國、香港、泰國、北京2人群分為組6，余下7個(gè)人群分為組7，雖然組7的異質(zhì)性檢驗(yàn)I2值低于組3和組5，但仍大于50%。因?yàn)橛械娜巳褐g存在低水平的遺傳分化，而Meta分析是通過對(duì)其納入人群的合并分析，對(duì)低水平的遺傳分化具有累加作用，而造成I2大于50%。本文發(fā)現(xiàn)Zhang等的5個(gè)研究人群與其他7個(gè)研究人群存在不同程度的遺傳分化，可能原因?yàn)檫@7個(gè)研究人群來源于不同文獻(xiàn)，其病例的選擇存在差異。另外，還發(fā)現(xiàn)北京1與北京2人群存在很強(qiáng)的遺傳分化，其原因不排除存在抽樣誤差的可能。因此，把Zhang等的5個(gè)研究人群劃分為組8，另外7個(gè)人群劃分為組9，通過這種分組方式，把這2個(gè)亞組的異質(zhì)性檢驗(yàn)I2值降到了25%以下。值得注意的是，組8累計(jì)HCC 2 310例，對(duì)照1 789例。 組9累計(jì)HCC 2 576例，對(duì)照3 653例。然而組8和組9的Meta結(jié)果卻不一致，因此，認(rèn)為KIF1B rs17401966多態(tài)性與HCC風(fēng)險(xiǎn)還需進(jìn)一步研究。

綜上所述，本研究顯示，在對(duì)KIF1B 基因rs17401966多態(tài)性與肝細(xì)胞癌風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行Meta分析時(shí)，通過引入Fst統(tǒng)計(jì)法對(duì)納入人群進(jìn)行遺傳分化檢驗(yàn)，可以發(fā)現(xiàn)Meta分析的異質(zhì)性來源，并可根據(jù)Fst值進(jìn)行適當(dāng)?shù)膩喗M分析。

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Fst statistical method for evaluating KIF1B gene rs17401966 polymorphism and heterogeneity source of hepatocellular carcinoma risk meta-analysis*

SUMingkuan,GUOJianfeng,CHENHongbin,HUANGJiancheng

(DepartmentofClinicalLaboratory,AffiliatedMindongHospital,FujianMedicalUniversity,NingdeFujian355000,China)

Objective To adopt Fst statistical method to assess the heterogeneity sources of meta-analysis by dichotomous variable.Methods The case-control studies on the relationship between KIF1B gene rs17401966 polymorphism and hepatocellular carcinoma(HCC) risk were collected by retrieving the databases including Google Scholar,EMBASE,PubMed,ISI Web of Knowledge and CNKI.The meta analysis was performed by using the Stata12.0 software.The genetic differentiation degree among populations was analyzed and researched by using the Arlequin 3.5 software.Results A total of 5 case-control studies were finally included,involving 12 research populations.The meta analysis on 12 populations showed that KIF1B gene rs17401966G allele was negatively correlated with HCC risk(OR=0.77，95%CI：0.65-0.93；P=0.005).However,the strong heterogeneity existed in this pooled results.The genetic differentiation test in the included 12 populations found that Zhang′s five research populations had varying degrees of genetic differentiation compared to other populations.Then the proper subgroup analysis was further conducted based on Fst value,and then theI2value of the heterogeneity test in the group 8 and 9 was descended to less than 25%.However,the meta analysis results of the group 8 and 9 were inconsistent.Conclusion This study showed that conducting the meta-analysis of KIF1B gene rs17401966 polymorphism and the HCC risk can find the heterogeneity sources of meta-analysis by conducting the genetic differentiation test in the included population.

heterogeneity; polymorphism; meta-analysis; genetic differentiation; hepatocellular carcinoma

福建省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2016J01596)；福建省寧德市科技計(jì)劃項(xiàng)目(20150013)。

蘇明寬，男，主管技師，主要從事分子生物學(xué)研究。

10.3969/j.issn.1673-4130.2016.23.005

A

1673-4130(2016)23-3252-04

2016-05-11

2016-07-29)