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目的：不孕不育是全世界关注的人类生殖健康问题。世界范围内不孕不育发生率高达10-15%，不孕不育已成为继癌症和心脑血管疾病外的第三大疾病。其中由于男性问题导致的不育将近50%，主要表现为严重少精、弱精、畸精和无精子症。临床上将三次精液检查均未发现精子者定义为无精子症，约占男性不育症的15-20%，根据输精管道是否通畅又可将其分为梗阻性无精子症（obstructive azoospermia,OA）和非梗阻性无精子症（non-obstructive azoospermia,NOA）。与OA相比，NOA是由于先天性生精障碍所致，其病因更为复杂，流行病学研究表明，成年男性NOA患病率将近1%，对于男性生殖健康有严重影响。因此，寻找NOA的易感位点和致病基因，探讨NOA的分子机制，对于NOA的早期筛查、早期诊断具有重大意义。 NOA是一种高度异质性的复杂疾病，其发生发展是遗传因素和环境因素单独或者共同作用的结果。宏观流行病学研究表明，高温、放射、有毒气体、长期服用损害性腺药物/粗制棉籽油等环境暴露是NOA的危险因素。而在相同暴露因素下，遗传背景的差异也可能影响个体对NOA的易感性。目前已报道的与NOA有关的遗传因素包括：染色体数目和结构异常，Y染色体微缺失，表观遗传改变，常染色体基因多态性和突变等。 近年来，全基因组关联研究（Genome-wide Association Studies,GWASs）作为研究复杂疾病和遗传易感性关系的有效工具，被应用到了NOA病因的研究之中。该技术应用基因组中数以百万计的单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphisms,SNPs）为标记进行病例对照关联分析，在全基因组范围内筛查与疾病关联的SNPs，从而确定与疾病相关的易感位点和区域。但是，GWAS所发现的SNPs位点大部分位于基因非编码区或荒漠区，其作用机制尚不明了，还远远没能达到解释疾病病因的目标。研究表明，很多GWAS发现的疾病易感位点是通过调控基因转录表达改变蛋白丰度从而影响疾病的发生。随着高通量测序技术的迅猛发展，转录组测序（RNA-seq）可全面检测特定组织的整体转录水平，研究基因转录表达与疾病发生发展之间的关系。但是，RNA-seq技术大都需要较多的生物样本起始量，这使得来源极为有限的生物样本分析受到限制，大样本研究更是难上加难。为了解决这一难题，Gusev和Ko提出全转录组关联研究（transcriptome-wide association study,TWAS），TWAS的基本思路是先在小样本人群中进行基因分型和转录组测序以获得基因型数据和基因表达数据，用这部分数据作为训练集，拟合基因表达量与基因型之间关系的模型，得到基因型对基因表达量的效应估计值，然后利用该模型估计已有基因分型结果的大样本人群的基因表达量，最后对大样本人群的表型和预测的基因表达量进行关联分析。 方法：本研究将基因型-组织表达（Genotype-Tissue Expression,GTEx）项目中157例既有睾丸组织基因表达数据又有全血基因型数据的样本作为训练集。首先利用全基因组复杂性状分析（genome-wide complex trait analysis,GCTA）工具计算基因表达量的遗传度，筛选出表达量由上下游1Mb范围内SNPs（cis-SNPs）决定的基因（cis-heritable genes）用于后续建模。然后利用全基因组高效混合模型关联（genome-wide efficient mixed-model association,GEMMA）算法建模，实现cis-SNPs对睾丸组织基因表达量的最优拟合，得到cis-SNPs对基因表达量的效应估计值。最后，利用本课题组现有的NOA GWAS基因型数据（981例NOA病例和1,657例有健康生育史男性对照）基于已拟合的模型预测GWAS人群睾丸组织基因表达量，从而进行NOA表型与睾丸组织基因表达量之间的关联分析。 结果：最终，本研究筛选出1,296个cis-heritable genes，平均遗传度为0.64。对预测的基因表达量与NOA表型进行关联分析，多重校正后（false discovery rate,FDR）发现2个基因的表达量与NOA发病风险显著相关。其中PILRA基因位于7q22.1区域，其编码蛋白是一种免疫球蛋白样跨膜受体，胞外区含有一个免疫球蛋白样V型结构域，胞质区含有两个免疫酪氨酸受体抑制型基序，经STRING数据库预测提示，PILRA蛋白可以与PTPN11蛋白相结合，而PTPN11是精原干细胞增殖和血睾屏障完整性必要的调节因子。另一个基因ZNF676位于19p12区域，是一种锌指蛋白，将在睾丸组织中与ZNF676共表达的基因进行富集分析（GO enrichment），结果显示与ZNF676共表达的基因显著富集在精子发生相关的通路中。此外，GWAS发现的6p21.32区域与NOA发病风险之间的关联也在TWAS研究结果中进一步得到了验证，而且优选了10个可能的NOA易感基因，有助于对该区域进行后续的功能研究。 研究表明，TWAS比GWAS具有更高的研究效能，TWAS发现的易感区域内P值最小的SNP可能是新的疾病易感位点。NOA TWAS发现的2个易感区域内P值最小的SNP分别为rs6945952（OR=2.04,95%CI=1.64-2.54,P=2.64×10-10）和rs808373（OR=1.26,95%CI=1.11-1.42,P=3.18×10?4），提示这2个SNP可能是NOA新的易感位点。 结论：本研究通过将转录组数据和GWAS数据进行整合，在全转录组范围内筛选了与NOA易感性相关的候选基因，对识别和评价NOA的遗传易感因素，指导后续的功能实验研究，实现NOA的早期筛查、诊断和治疗具有重要理论价值。