烟酰胺N-甲基转移酶（NNMT）基因多态性与运动能力的关联研究

发布时间：2020-08-15 11:28

【摘要】：运动选材是根据科学的原理和方法,对运动员进行综合评价和预测其先天运动能力,把先天条件优越的人才从小选拔出来。20世纪随着生物信息技术的不断发展,生物学从表型的研究逐步进入到分子领域,由宏观发展到微观。在这大环境下,运动员选材也从宏观逐渐发展到微观,由最初的身体表型选材发展到生理生化指标选材。随着基因工程技术的发展,基因选材也成为了运动选材研究的热点。目的:观察烟酰胺N-甲基转移酶(NNMT)基因DNA序列上的单核苷酸变异对运动能力的影响,并确定与之相关的变异位点,然后分析该位点变异对运动能力产生影响的可能机制。方法:以684名汉族男大学生为研究对象,首先根据他们1000m跑的测试成绩,平均分为4等份,取成绩最好(速度最快)的前25%为1000m成绩较好组(1000BG,n=171),从25-75%中随机取171名为1000m对照组(1000CG),成绩最差的(速度最慢)后25%(n=171)被放弃。按相同的方法,根据他们50m跑的测试成绩,也平均分为4等份,取速度最快的前25%为50m成绩较好组(50BG,n=171),从25-75%中随机取171名为50m对照组(50CG),成绩最差的(速度最慢)后25%(n=171)被放弃。然后通过标签基因法确定了19个相关的研究位点(Tag-SNPs),最后对这19个Tag-SNPs的基因型以及受试者们的相对最大摄氧量和部分身体成分指标进行了检测。结果:19个SNPs均符合H-W平衡(P0.05),没有发现与50m运动能力具有显著性关联的位点(P0.05),但是发现了一个位点(rs2256292)变异与1000m运动能力显著相关(P0.01),其中CC型1000m测试成绩最好,GG型次之,CG型最差;超显性(overdominance)遗传效应明显;rs2256292不同基因型之间1000m运动能力(1000m跑完成时间)的比较,CC、GG和CG完成1000m的时间(秒)分别为239.02±22.78 s,243.58±30.74s和248.70±30.36 s,CC型最好,GG第二,CG最差,并且CC与CG、CC+GG与CG之间具有显著性差异(P0.05)。1000m跑完成时间与相对VO2max相关非常显著(P0.01),且呈负相关,相对VO2max越大,则1000m跑完成时间越少,即运动成绩越好;1000BG(Case)和1000CG(Control)之间相对VO2max的比较结果,Case组为45.333±7.946,Control组为42.032±6.797,P0.05,1000BG显著高于1000CG;rs2256292不同基因型之间相对VO2max的比较结果,CC、GG和CG分别为45.699±6.540、44.209±7.976和41.907±7.240(ml/kg/min)。也是CC型最大,GG第二,CG最差,其中CC与CG、CC+GG与CG之间具有显著性差异(P0.05);rs2256292不同基因型之间不同部位相对去脂软体重的比较,从总的相对去脂软体重,右上肢、左右下肢和躯干的相对去脂软体重来看,都是CC最大、GG次之,CG最小,并且CC与CG在右下肢、左下肢和躯干部位的相对去脂软体重具有显著性差异(P0.05)。结论:NNMT基因多态性对50m运动能力的影响不明显,但是对1000m运动能力则有显著的影响,其中rs2256292变异引起的相对VO2max和身体成分的变化可能是其影响1000m运动能力的重要途径。
【学位授予单位】：江西师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G808.18
【图文】：

多重PCR琼脂糖电泳图

硕士毕业论文Biophysik GmbH, Leipzig, Germany)，采用二次负荷跑台运动的方法（2-stageTreadmill Exercise method）[15]进行：第一负荷速度 4.2km/h（约相当于 5 MET的运动强度），第二负荷 7.35 km/h（约相当于 8 MET 的运动强度）。热身 1 分钟，第一负荷运动 3min，记录心率和摄氧量；第二负荷运动 3min，同样记录心率和摄氧量。两次测试负荷连续进行，负荷间不休息。均取最后 15s 稳定心率和摄氧量，根据受试者的最高心率（220-年龄），计算最大摄氧量（VO2max），并除以体重，得到相对最大摄氧量（VO2max）。预实验结果如图 2 所示，第一负荷速度 4.2km/h（约相当于 5 MET 的运动强度）和第二负荷 7.35 km/h（约相当于 8 MET 的运动强度）的心率和摄氧量均在2 分钟左右达到稳定水平。

图 3 VO2max 计算方法成分测试用 X-SCAN PLUS 体成分分析仪进行测试，测试在早括体重、全身去脂软体重、左上肢去脂软体重、右上软体重、右下肢去脂软体重、躯干部位去脂软体重均除以受试者的体重，计算全身及身体各部位的相者全身及身体各部位的肌肉占比或肌肉发达程度。学处理 和统计学软件 SPSS16.0 对实验数据进行整理分析。采用卡方检验（χ2），Hardy-Weinberg （H-W）平衡

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本文编号：2794049