2012年8月14日 訊 /生物谷BIOON/ --在一項新研究中，研究人員利用一種比之前的技術(shù)強大100多倍的技術(shù)來追蹤研究全基因組關(guān)聯(lián)結(jié)果,。這種被稱作代謝芯片(Metabochip)的技術(shù)是被設(shè)計作為一種低成本高效益的方法來大規(guī)模地尋找和繪制與一系列與心血管特征和代謝特征相關(guān)聯(lián)的基因組區(qū)域。之前的方法每次只能測試30到40個與不同特征相關(guān)聯(lián)的DNA序列變異,，然而，這種代謝芯片允許研究人員每次能夠研究高達20萬個與不同特征相關(guān)聯(lián)的DNA序列變異,。研究人員希望找到新的影響血液中葡萄糖和胰島素特征的序列變異,，和鑒定出參與胰島素和葡萄糖水平調(diào)節(jié)的途徑。
研究人員在早前的研究中,，鑒定出23個與血糖水平相關(guān)聯(lián)的基因區(qū)域,，從而突出表明重要的生物途徑參與葡萄糖調(diào)節(jié)。
在這項研究中,，研究人員將利用代謝芯片檢測新樣品時獲得的數(shù)據(jù)與來自之前的研究中的數(shù)據(jù)結(jié)合起來,，以便發(fā)現(xiàn)與血液中葡萄糖和胰島素水平相關(guān)聯(lián)的基因區(qū)域，結(jié)果他們鑒定出38個之前未知的基因區(qū)域：它們參與調(diào)控3種不同的數(shù)量性狀(quantitative trait),，其中這些性狀與血糖水平,、空腹葡萄糖濃度、空腹胰島素濃度和飯后葡萄糖濃度相關(guān)聯(lián)。這些發(fā)現(xiàn)有助于研究人員研究影響胰島素水平和其他代謝特征的基因組區(qū)域之間的重疊情況,。研究人員觀察到他們鑒定出的基因組區(qū)域與與腹部肥胖和不同脂質(zhì)水平相關(guān)聯(lián)的基因組區(qū)域存在一定的重疊,。
研究人員還發(fā)現(xiàn)更多的并不那么顯著的基因區(qū)域可能與血液中葡萄糖和胰島素水平相關(guān)聯(lián)，但是當(dāng)前沒有獲得數(shù)據(jù)來明確地確定它們在全基因組范圍是顯著性的,。這項發(fā)現(xiàn)支持著之前的證據(jù)：很多其他的基因區(qū)域即便是全部加在一起也只能產(chǎn)生非常小的遺傳效應(yīng),，但是可能增加患上諸如糖尿病之類的疾病的風(fēng)險?？傊@些并不顯著的全基因關(guān)聯(lián)可能代表著重要的關(guān)于血液中葡萄糖和胰島素水平上的關(guān)聯(lián),。(生物谷Bioon.com)
本文編譯自Metabolic MAGIC: Meta-analyses reveal new genetic regions influencing blood glucose traits
doi: 10.1038/ng.2385
PMC:
PMID:
Large-scale association analyses identify new loci influencing glycemic traits and provide insight into the underlying biological pathways
Robert Scott, Vasiliki Lagou, Ryan P. Welch et al
Through genome-wide association meta-analyses of up to 133,010 individuals of European ancestry without diabetes, including individuals newly genotyped using the Metabochip, we have increased the number of confirmed loci influencing glycemic traits to 53, of which 33 also increase type 2 diabetes risk (q < 0.05). Loci influencing fasting insulin concentration showed association with lipid levels and fat distribution, suggesting impact on insulin resistance. Gene-based analyses identified further biologically plausible loci, suggesting that additional loci beyond those reaching genome-wide significance are likely to represent real associations. This conclusion is supported by an excess of directionally consistent and nominally significant signals between discovery and follow-up studies. Functional analysis of these newly discovered loci will further improve our understanding of glycemic control.
