汉族人系统性红斑狼疮HLA区域精细定位研究

发布时间：2020-04-10 23:53

【摘要】：背景:系统性红斑狼疮(systemic lupus erythematosus,SLE,OMIM 152700)是一种炎症性结缔组织性皮肤病,患者循环系统中存在多种自身抗体,同时皮肤、心脏、肾脏、关节及神经精神等多个器官和系统均受累。SLE的发病机制主要包括遗传学改变、免疫异常、环境因素(如紫外线辐射、药物、感染等)和内分泌失衡等,目前倾向于认为SLE是遗传易感个体在体内遗传物质发生改变的基础上,受到外界环境刺激和体内激素水平改变后,机体发生固有性和获得性免疫应答反应产生自身抗原和自身抗体、自身免疫耐受被破坏所致。随着分子遗传学理论知识和技术的逐渐发展,多年来世界各地众多学者采用连锁分析和候选基因、全基因组关联研究(genome-wide association studies,GWAS)及GWAS-Meta分析等后续研究和全外显子芯片分析等方法对各民族或者民族间SLE人群进行了大量的遗传学研究。继2008年美国进行了世界上首个SLE GWAS后一年,我们团队随即开展了中国汉族SLE人群的首个GWAS研究,报道了9个新的易感位点/基因。目前国内外发现SLE易感基因/位点共计80余个,主要通过T细胞、B细胞、抗原加工和提呈、NF-κB以及TLR/IFN等多个信号通路参与免疫反应和免疫应答。随后,GWAS逐渐被广泛的用于遗传学机制的研究中,并成为了多种复杂疾病最常规的遗传学实验方法,也取得了一系列研究成果。然而,由于GWASs研究发现的大部分变异位于基因组非编码区内,很难解释SLE的多系统多器官受累的表现以及多种实验室指标的异常;并且由于技术的限制GWAS只涉及了复杂疾病和性状(表型)易感基因的15%左右,无法精细研究复杂的遗传特征。另外,人类HLA具有单倍型遗传、高度多态性和广泛的连锁不平衡性等遗传特点,显著增加了研究的困难性和复杂性。GWAS研究应用的芯片MHC区域密度较低,难以将SNPs定位至功能性变异,不能发现更多的变异位点。基因型填充(Imputation)是指利用参考群体完整的基因型信息构建出彼此连锁的标记单倍型信息,然后将目标群体基因型缺失位点的信息填补完整。Imputation以SNP分型结果作为参考数据集,通过计算推断出与已分型SNP位点相邻的未分型SNP位点的基因型。基因填补提高了测序数据的使用率和价值,截至目前世界范围内多个团队已经通过Imputation对GWAS数据及整合数据开展了深入分析,并获得了众多与疾病密切相关的单核苷酸多态性(SNP)、经典HLA等位基因以及氨基酸多态性等易感位点。但由于既往研究的参考数据库(reference panel)研究样本量较小,以及欧洲reference panel在中国汉族人群中应用的效力有限,而且传统的芯片检测方法能涵盖的位点有限(约7,889个),并不能完全覆盖MHC区域的遗传信息等原因,截至目前尚没有对中国汉族SLE人群MHC区域的易感基因/位点进行imputation研究方面的报道。2016年8月,我们团队通过对10,000余大样本中国汉族正常人群进行测序,构建了适用于中国汉族人群的Han-MHC reference panel,为精细定位疾病的HLA区域易感变异提供了重要保障。该Han-MHC reference panel的构建,使得基于既往GWAS研究数据中的HLA区域数据,特异性研究中国汉族患病人群MHC区域的疾病易感基因/区域的设想得以实现。目的:(1)对中国大陆汉族人系统性红斑狼疮大样本量GWAS获得的数据中的HLA区域数据进行基因型填补(Imputation),并通过对香港汉族人系统性红斑狼疮GWAS数据中的HLA区域数据进行Imputation、以及两者数据的meta分析来验证;(2)鉴定HLA区域内的SNP、等位基因变异及氨基酸残基改变;(3)对发现的氨基酸位点进行空间结构预测;(4)对发现的独立信号进行基因型表型分析。方法:(1)对中国大陆汉族1,047例SLE患者及1,205例对照进行GWAS分析,提取结果中HLA区域的SNPs。(2)运用SNP2HLA Imputation策略,对GWAS数据中的HLA区域数据进行填充。(3)运用关联分析和逐步回归分析方法对Imputation得到的数据进行分析,鉴定HLA区域内的SNPs、经典等位基因和氨基酸多态性。(4)采用同样的方法对香港汉族SLE人群(病例612例,对照2,193例)HLA区域的GWAS数据进行Imputation分析,并与大陆SLE数据Imputation数据进行meta分析。(5)采用SWISS-MODEL对显著性氨基酸位点进行空间结构分析。(6)总结大陆SLE患者的发病年龄、光敏感性、疾病病程、家族史和ANA、ds DNA抗体等实验室指标等信息,运用Plink 1.07软件进行显著性差异位点与表型之间的基因型表型分析。结果:(1)通过GWAS共获得中国大陆汉族SLE样本493,955个SNPs,香港汉族GWAS分析SLE样本中共473,565个SNPs。(2)通过Imputation分析,共在中国大陆汉族SLE人群(初筛)中获得22,589个SNPs,68个2位经典HLA等位基因,108个4位经典HLA等位基因及其编码的共计673个氨基酸多态性。其中P值最显著的SNP为rs32632601(P=5.18×10-16,odds ratio(OR)=1.65,95%CI=1.46-1.87),最显著的氨基酸多态性为HLA-DQβ1*87(P=7.81×10-17,OR=1.785,95%CI=1.56 2.05),最显著的HLA经典等位基因为HLA-DQB1*03(P=6.91×10-15,OR=0.62,95%CI=0.5482 0.70)。(3)通过逐步回归分析,我们得到HLA-DQB1*0301(P=1.43×10-7,OR=0.63,95%CI=0.53 0.75)1个独立信号。(4)通过对香港汉族SLE人群HLA区域的GWAS数据进行imputation(验证),共获得21,523个SNPs,64个2位经典HLA等位基因,96个4位经典HLA等位基因及其编码的共计641个氨基酸多态性。其中rs32632601(χ2=30.78,OR=1.44,95%CI=1.27-1.64),氨基酸HLA-DQβ1*87(χ2=25.8,OR=1.39,95%CI=1.26 1.58)均达到统计学显著差异。将大陆和香港汉族SLE HLA imputation得到的数据进行meta分析后发现,氨基酸HLA-DQβ1*87和HLA-DQB1*0301两个信号达到统计学显著意义(分别是P=5.58×10-19,P=7.19×10-14),其中氨基酸HLA-DQβ1*87既往没有在SLE中报道过。(5)基因型表型分析表明氨基酸HLA-DQβ1*87(P=7.81×10-17,OR=1.79,95%CI=1.56 2.05)与患者的光敏感性密切相关。结论:本研究通过对中国大陆汉族SLE人群HLA区域进行Imputation精细定位,并在香港汉族SLE人群中进行imputation验证以及两者之间的meta分析,共发现了汉族SLE人群HLA区域的2个独立信号,其中氨基酸HLA-DQβ1*87与患者光敏感性密切相关。本研究表明了HLA在SLE发病中的重要作用,为SLE的临床预测、诊断和治疗提供了遗传学依据。
【图文】：

图 1. GWAS Catalog 数据库首页.Fig.1. Firstpage of GWAS Catalog database.2.2.2.1.4 外周血表达数量性状基因组浏览器（Blood eQTL browser）eQTL 的理论依据是首先将高通量基因分型数据和表达谱数据整合，然后把

047 例 SLE 患者和 1205 例对照的全基因组关联分析统计结果（染色体图 Summary of genome-wide association results for 1,047 cases and osomal plot)
【学位授予单位】：安徽医科大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R593.241

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本文编号：2622867