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过氧化物酶体增殖物激活型受体(Peroxisome Proliferators-Activated Receptors,PPARs)属于配体激活的转录因子,在抗炎、脂质代谢、糖稳态、细胞增殖和分化中均扮演重要角色。PPARs在不同物种发现三种亚型,α、δ及γ亚型的位置为22、6及3号人类染色体。既往的研究已经证实,PPARα/δ/γ的单核苷酸多态性(Single Nucleotide Polymorphisms,SNPs)与高血压、糖尿病、血脂异常、肥胖等均显著关联。平均动脉压(Mean Arterial Pressure,MAP)和脉压(Pulse Pressure,PP)是动脉弹性的两个重要的表型指标,是心脑血管疾病发生的独立危险因子。单位点关联分析、GWAS分析和Meta分析等研究结果显示,一些代谢相关的基因如ATP2B1的rs17249754和rs2681492等的SNPs与MAP和PP的关系密切。迄今为止,PPARs基因的SNPs与MAP和PP的关联仍不清楚且缺乏可靠的人群证据。Ryan等报道PPARγ配体罗格列酮可降低转基因小鼠的MAP水平。此外,通过对94名代谢综合征患者的研究发现,PPARγC-161T基因CC型携带者的PP水平明显高于CT+TT型患者。我们的研究立足于江苏省关于代谢综合征及多代谢异常的防治的队列研究,本研究从PPARα、δ、γ三个亚型的SNPs的单位点、基因-基因交互作用、单体型、单体型-环境交互作用四个层次,系统探讨并阐明PPARs基因SNPs与MAP和PP发生发展的关联,旨在为心血管疾病的病因研究和防控研究提供新的科学证据。第一部分:PPARs基因的SNPs与MAP和PP的关联分析目的:探讨PPARα/δ/γ基因10个SNPs与MAP、PP之间的关联。方法:采用单纯随机抽样方法,本研究立足于江苏省代谢综合征和多代谢异常综合防治研究,从PMMJS队列研究中,随机抽取研究对象820例,男性270例,女性550例。根据次要等位基因频率≥5%、与多代谢异常有关联和位于基因片段功能区或中文摘要PPARα/δ/γ基因单核苷酸多态性与平均动脉压、脉压的关联研究者可能改变功能的区域三个标准,选取用于本研究的3个PPARα、2个PPARδ和5个PPARγ的SNPs位点并进行检测,并采用SNP Assoc program分析PPARs基因10个SNPs与MAP、PP的关联。结果:(1)样本群体代表性分析:本研究通过对选取的PPARα/δ/γ三亚型的10个SNPs开展哈温检验分析,提示对频数期望值和实际值比较发现,本研究选择的SNPs位点的基因型差异没有统计学意义,说明本研究对象处于分布均匀状态。(2)PPARs的SNPs与MAP的关联分析:与野生型携带者相比,PPARα的rs135539突变基因型(AC+CC)和PPARδ的rs9794的突变基因型(CG+GG)携带者的MAP分别变化-2.200 mm Hg(95%CI:-3.677--0.722 mm Hg)和-1.579 mm Hg(95%CI:-3.069--0.089 mm Hg),而PPARγ的rs10865710的突变基因型(CG+GG)携带者的MAP水平显著升高1.565mm Hg(95%CI:0.096-3.033mm Hg)。(3)PPARs的SNPs与PP的关联分析:PPARγ的rs1805192的突变基因型(PA+AA)携带者与野生型(PP)相比,PP水平显著变化1.341 mm Hg(95%CI:0.431-2.252mm Hg)。结论:PPARα的rs135539、PPARδ的rs9794与PPARγ的rs10865710三个SNPs与MAP显著相关,而PPARγ的rs1805192位点与PP显著关联。第二部分:基于PPARs基因的SNPs的基因-基因交互作用与MAP和PP的关联分析目的:在PPARs基因的SNPs与MAP和PP的关联分析基础上,明确PPARs的10个SNPs之间的基因-基因交互作用与MAP、PP的关联。方法:应用Haploview软件对10个SNPs进行连锁不平衡检验。对PPARs的10个SNPs之间开展广义多因子降维法(GMDR)的交互作用分析,评估各维度交互作用的质量并确定最佳模型。结果:(1)连锁不平衡检验:检验对象为PPARs位于同一条染色体上10个SNPs,D’值均小于0.75,提示10个SNPs两两间的连锁不平衡状态不显著。故在各SNPs相对独立遗传的基础上,可以分析SNPs之间的基因-基因交互作用。(2)PPARs基因SNPs的基因-基因交互作用与MAP的关联分析:GMDR模型统计结果显示,二阶和八阶交互作用模型与MAP(≥70 mm Hg)显著相关,其中PPARα基因的rs135539,PPARδ的rs9794和rs2016520两个SNPs,PPARγ的rs3856806、rs4684847、rs1805192、rs709158和rs10865710五个SNPs的八阶模型平均检验准确度是0.605,交叉验证一致性是10/10,为与MAP有关联的最优模型。(3)PPARs基因SNPs的基因-基因交互作用与PP的关联分析:GMDR模型分析结果显示,在PP≥30 mm Hg的亚组中,PPARα基因的rs135539、PPARδ的rs2016520、PPARγ的rs10865710、rs1805192、rs709158、rs3856806组成的六阶模型交叉验证一致性是10/10,平均检验准确度是0.577,是最优模型。而在PP≤40 mm Hg的亚组中,二阶交互作用模型与PP显著相关,平均检验准确度是0.628,交叉验证一致性是10/10。结论:PPARs基因的rs135539、PPARδ的rs9794和rs2016520、PPARγ的rs3856806、rs1805192、rs10865710、rs709158及rs4684847八个SNPs间存在与MAP相关的基因-基因交互作用。PPARα基因的rs135539、PPARδ的rs2016520和PPARγ的rs10865710、rs1805192、rs709158、rs3856806六个SNPs间基因-基因交互作用与PP间具有显著性关联。第三部分:构建PPARs基因的SNPs的单体型及其与MAP和PP的关联分析目的:根据GMDR模型的分析结果,对位于同一条染色体上的PPARs基因的SNPs间构建单体型,分析构建的单体型与MAP和PP的关联。方法:根据GMDR的分析结果,分别有2个PPARδ基因的SNPs和6个PPARγ基因的SNPs存在与MAP和PP的交互作用,而PPARα基因只有1个SNP存在与其他基因位点的交互作用。因此,本研究中采用R语言分析软件的Haplo.stats程序包,在GMDR分析显著模型中同一亚型(PPARδ和PPARγ)的SNPs的基础上进行单体型的构建,经协变量调整后,分别探讨PPARδ单体型与MAP的关联,PPARγ单体型与MAP的关联以及PPARγ单体型与PP的关联。结果:(1)PPARδ的单体型与MAP的关联分析:单体型T-C携带人群的MAP水平显著升高,单体型分数为2.209(P=0.027)。(2)PPARγ的单体型与MAP的关联分析:携带单体型G-P-C-G-C、G-P-C-A-T、G-P-T-A-C、G-P-T-G-T的人群与MAP(≥70 mm Hg)相关,单体型分数分别为-2.283、1.992、2.038和2.713;P值分别为0.022、0.046、0.042和0.007。(3)PPARγ的单体型与PP的关联分析:携带单体型G-P-A-T的人群与PP(≥30mm Hg)相关,单体型分数为2.348,P值为0.019。结论:PPARδ的单体型T-C和PPARγ的单体型G-P-C-A-T、G-P-T-A-C、G-P-T-G-T、G-P-C-G-C也许为调控MAP的基因遗传标记,而PPARγ的单体型G-P-A-T也许为调控PP的基因遗传标记。第四部分:PPARs单体型-环境交互作用与MAP和PP的关联分析目的:研究PPARδ和PPARγ的不同的单体型与体质指数(BMI)、腹型肥胖(WC)、吸烟之间的基因-环境交互作用与MAP、PP的关联。方法:采用R软件的Haplo.stats程序包的Haplo.glm程序建立基因-环境交互作用模型,分别探讨PPARδ和PPARγ的不同单体型与BMI、WC和吸烟之间的交互作用与MAP和PP之间的关联。结果:(1)PPARδ单体型与BMI、WC和吸烟之间的交互作用与MAP的关联分析:研究结果发现,PPARδ单体型T-C与BMI、WC和吸烟之间的交互作用与MAP(≥70 mm Hg)间的相关性无统计学意义(P>0.05)。(2)PPARγ单体型与BMI、WC和吸烟之间的交互作用与MAP的关联分析:PPARγ的C-A-C-G-T、C-A-T-G-T、C-P-C-A-C、C-P-C-G-C、G-A-C-A-T、G-A-T-G-T、G-P-C-G-T、G-P-T-A-C、G-P-T-A-T九个单体型与BMI的交互作用与MAP(≥70 mm Hg)显著关联;PPARγ的C-A-C-G-T、C-P-C-A-C、C-P-T-G-C、G-A-C-A-T、G-A-T-G-T、G-P-C-G-T、G-P-T-A-T单体型与WC的交互作用与MAP(≥70 mm Hg)存在关联;PPARγ的C-A-C-G-T、C-P-T-G-T、G-A-T-A-C、G-A-T-A-T、G-P-C-G-T单体型与吸烟的交互作用对MAP(≥70 mm Hg)具有显著的影响。(3)PPARγ单体型与BMI、WC和吸烟之间的交互作用与PP的关联分析:PPARγ单体型G-P-A-C与WC的交互作用显著影响PP(≥30 mm Hg),交互作用项系数为4.832(P<0.05)。然而,PPARγ不同的单体型与BMI和吸烟间均不存在与PP(≥30 mm Hg)相关的交互作用(P>0.05)。结论:PPARγ的单体型与BMI、WC和吸烟间存在显著影响MAP的基因-环境交互作用,而且PPARγ基因单体型与WC间的基因-环境交互作用与PP显著关联。