抵抗素基因rs1862513位点不同基因型下血浆抵抗素水平变化与同期体重、腰围变化间的关系研究

发布时间：2017-09-02 06:35

  本文关键词：抵抗素基因rs1862513位点不同基因型下血浆抵抗素水平变化与同期体重、腰围变化间的关系研究

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【摘要】：目的探讨抵抗素基因rs1862513位点不同基因型下血浆抵抗素水平变化与同期体重和腰围变化的关系。方法选取中美心肺疾病流行病学合作研究1993-1994年建立的队列人群中位于北京市石景山区的人群作为调查对象,分别在2005年和2010年对上述人群进行复查,收集研究人群的吸烟、饮酒、体重、腰围和疾病史等心血管病危险因素资料并留取血标本,进行血浆抵抗素等生化指标测定、DNA提取和抵抗素基因rs1862513位点多态性检测。血浆抵抗素的测定采用酶联免疫吸附法(enzyme-linked immunosorbent assay, ELISA),抵抗素基因rs1862513位点下的等位基因检测采用SNaPshot法。选取参加2005年和2010年两次流行病学调查,且资料完整的调查对象进行分析。分析时采用显性模型(GG+CG与CC)、隐性模型(GG与CG+CC),和共显性模型(GG、CG,CC)等分别进行分析。结果研究对象共914例(男316例,女598例),最低年龄为43岁,最高年龄为77岁,平均年龄为59.2±7.6岁。1.rs1862513基因型分布情况研究人群rs1862513位点等位基因频率：C为639(35.0%),G为1189(65.0%)。基因型频率CC基因型为104(10.9%),CG基因型为431(47.2%),GG基因型频率为379(41.5%)。Hardy-Weinberg平衡检验x2=1.2500,P=0.2636,基因型分布满足孟德尔遗传平衡定律。性别间基因频率分布的差异无统计学显著性(x2=1.5122,P=0.2188)；基因型分布的差异也无统计学显著性(x2=1.6519,P=0.4378)。2.rs1862513各基因型血浆抵抗素浓度变化与同期体重和腰围变化的关系单因素分析显示,与2005年相比,2010年的血浆抵抗素水平增加0.30 ng/ml(P0.001),其中CC基因型抵抗素浓度增加幅度最大(0.44 ng/ml, P=0.0255),其次是CG基因型(0.39 ng/ml, P=0.0001), GG基因型增加最不明显(0.15 ng/ml,P=0.2767);GG基因型个体在2005年和2010年血浆抵抗素浓度均最高,其次是CG基因型个体,CC基因型最低。各基因型下肥胖者基线抵抗素浓度最高,其次为超重者和正常体重者。除GG基因型外,总人群分析、CC和CG基因型分析均显示体重增加大于5kg和腰围增加大于5 cm者的血浆抵抗素浓度增长均显著(P0.05)。不同体重和腰围变化分组与抵抗素浓度变化间关系的分析,男性未发现其整体体重变化和腰围变化与抵抗素浓度变化的关联,女性体重变化与抵抗素浓度变化存在关联(P0.05),腰围则未见关联。多因素分析显示,在控制了吸烟、饮酒、基线体重、基线年龄和既往病史等因素后,不论是显性模型(GG+CG与CC)、隐性模型(GG与CG+CC)或共显性模型(GG、 CG、CC),或是各基因型的分层分析,各基因型下血浆抵抗素浓度变化与同期体重变化间仍存在显著的关联,三者回归系数的差异具有临界显著性(P=0.0586)且CC基因型下关联性最强(β=0.1969,P=0.0002)；除CG基因型个体外,其他基因型下血浆抵抗素浓度变化与同期腰围变化间也存在显著的关联,虽仍为CC基因型下关联性最强(β=0.0656,P=0.0464),但三者回归系数的差异不显著。调整多因素后,女性仅在整体和GG基因型下显示腰围变化量与抵抗素浓度变化量有显著关联,体重变化与抵抗素浓度变化量则在各个基因型都非常显著；男性则除CC基因型个体外,其他基因型个体以及整体上均未表现出体重变化和腰围变化与抵抗素浓度变化的统计学关联。结论(1)各基因型下血浆抵抗素浓度变化与同期体重变化间存在显著的关联；除CG基因型个体外,其他基因型下血浆抵抗素浓度变化与同期腰围变化间也存在显著的关联,并且上述体重变化与血浆抵抗素浓度变化的关联独立于传统危险因素。(2)GG基因型下个体血浆抵抗素浓度最高,而CC基因型组血浆抵抗素浓度更易受体重和腰围变化影响。(3)各基因型下女性个体的血浆抵抗素浓度对体重变化比男性更敏感。
【关键词】：抵抗素 rs1862513 体重变化 腰围变化
【学位授予单位】：北京协和医学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R54;R589.2
【目录】：

• 缩略语简表5-6
• 中文摘要6-8
• 英文摘要8-11
• 1. 研究背景11-13
• 2. 研究目的13
• 3. 研究人群及方法13-16
• 3.1 研究人群13-14
• 3.2 研究方法14-16
• 3.3 统计学方法16
• 4. 研究结果16-39
• 4.1 研究人群一般特征与rs1862513基因型分布16-22
• 4.1.1 研究人群一般特征16-17
• 4.1.2 rs1862513基因型分布与各基因型人群特征17-22
• 4.2 不同特征人群抵抗素水平的变化情况分析22-28
• 4.3 不同体重和腰围变化分组与抵抗素浓度变化间关系的分析28-31
• 4.4 抵抗素浓度变化量与体重和腰围变化及其他影响因素的多因素分析31-39
• 4.4.1 抵抗素浓度变化量与体重和腰围变化的共显性模型31-32
• 4.4.2 抵抗素浓度变化量与体重和腰围变化的隐性模型32-33
• 4.4.3 抵抗素浓度变化量与体重和腰围变化的显性模型33-34
• 4.4.4 抵抗素浓度变化量与体重和腰围变化的各基因型分层分析34-35
• 4.4.5 抵抗素浓度变化量与体重和腰围变化的性别基因型的分层分析35-39
• 5. 讨论39-42
• 5.1 rs1862513基因型分布情况39
• 5.2 rs1862513各基因型血浆抵抗素浓度变化与体重和腰围变化的关系39-41
• 5.3 本研究的主要特点41-42
• 6. 小结42
• 7. 参考文献42-48
• 论文综述 抵抗素的研究进展48-57
• 1. 抵抗素的结构与分布48-49
• 2. 抵抗素与肥胖49-50
• 3. 抵抗素与胰岛素抵抗和2型糖尿病50-51
• 4. 抵抗素与炎症51
• 5. 抵抗素与动脉粥样硬化51-52
• 6. 抵抗素与癌症52
• 7. 结语52
• 8. 参考文献52-57
• 致谢57-58
• 个人简历58-60

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