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最近,基因协会发现尼古丁依赖,吸烟行为,和吸烟相关疾病融合涉及到15号染色体q25.1地区,其中包括CHRNA5-CHRNA3-CHRNB4胆碱能烟碱受体亚基基因。特别是,与产生的协会CHRNA5SNP rs16969968在几个独立研究和关联复制。基础广泛的这个地区提出额外的统计尼古丁依赖不同的信号,通过rs578776和rs588765标记。财团的一个目标基因分析吸烟的表型(CGASP)阐明这些标记之间的关联和二分吸烟数量(重与轻吸烟),肺癌和慢性阻塞性肺疾病(COPD)。我们进行了荟萃分析34集欧洲血统的主题,其中包括38617名吸烟者cigarettes-per-day评估,7700肺癌病例和5914 lung-cancer-free控制(所有吸烟者),慢性阻塞性肺病和2614例和3568 COPD-free控制(所有烟民)。我们展示统计独立rs16969968协会和rs588765吸烟(相互调整假定值< 10−35和< 10−8分别)。因为风险等位基因在这些位点是负相关,与吸烟协会联合模型比当每个SNP分析。Rs578776还演示了协会与吸烟后调整rs16969968 (p < 10−6)。cigarettes-per-day模型调整,我们确认rs16969968和肺癌之间的联系(p < 10−20),观察一个名义上的重大与慢性阻塞性肺病(p = 0.01);其他位点不明显与肺癌或慢性阻塞性肺病rs16969968调整后。这项研究提供了强有力的证据表明,该地区多个统计不同位点影响吸烟行为。本研究的第一份报告之间的联系rs588765(关联)和吸烟,达到全基因组意义;这些snp此前与mRNA水平有关CHRNA5在大脑和肺部组织。
引用:Saccone问,Culverhouse RC Schwantes-An张茵,大炮DS,陈X, Cichon年代,et al .(2010)多个独立位点在15号染色体q25.1影响吸烟数量:一个荟萃分析和比较与肺癌和慢性阻塞性肺病。公共科学图书馆麝猫6 (8):e1001053。https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1001053
编辑器:格雷格•吉布森乔治亚理工学院,美利坚合众国
收到:2010年2月23日;接受:2010年7月7日;发表:2010年8月5日
这是一个开放分布式根据条创作共用公共领域宣言规定,一旦放置在公共领域,这项工作可以自由复制,分发,传播,修改,建立或由任何人任何合法目的使用。
资助:荟萃分析得到了国家药物滥用研究所(尼达;R01 DA026911, R03 DA023166),国家一般医学科学研究所(美国国家;K25 GM69590)和美国癌症协会(ACS);伊斯兰革命卫队- 58 - 010 - 50)。华盛顿大学COGEND贡献得到了国家癌症研究所(NCI);P01 CA089392),国家人类基因组研究所(NHGRI;U01 HG04422-01)和尼达(K02 DA021237)。尼达合同项下COGEND Perlegen科学进行pcr HHSN271200477471C;表型和基因型数据存储在尼达基因研究中心(NCGS)http://zork.wustl.edu/根据尼达合同HHSN271200477451C(πJ Tischfield和水稻);基因分型服务也提供的遗传疾病研究中心(CIDR),完全通过联邦资助的合同从美国国立卫生研究院的约翰霍普金斯大学,合同号HHSN268200782096。犹他州是由尼达/ NHLBI (P01-HL72903)。葛兰素史克公司资助的数据(SCO104960、NCT00292552和RES11080)。MD安德森工作由NCI (CA55769, CA121197, CA133996、CA016672 CA127219)和国家环境健康研究所(NIEH;P30ES007784)。科罗拉多大学的基金支持尼达(一下R21 DA026901、P60 DA011015 R01 DA012845, R01 DA021913),研究所(K01 AA015336, R01 AA017889, T32 AA007464, R01 AA011949),和美国儿童健康与人类发展研究所(P01 HD31921)。韦恩州立大学是由国家癌症研究所(R01 CA60691、R01 CA87895 N01 PC35145, P30 CA22453)。芬兰研究是由尼达(R01 DA12854)的卓越中心的复杂疾病遗传学研究院芬兰(21356和129680),欧盟第七框架计划/参与联盟(健康- f4 - 2007 - 201413),北欧卓越中心的疾病基因,和威康信托基金会。NAG-BigSib贡献是由尼达(R01 DA12854, R56 DA12854, K08 DA019951),研究所(R01 AA11998、R01 AA13320 R01 AA13321),和澳大利亚国家卫生和医学研究委员会。 The VA twin study was supported by NIDA (K01DA019498, R21DA027070). Studies conducted at Yale were funded by NIDA (R01s DA12890, DA12849, K01DA024758) and NIAAA (AA11330). NIDA supported studies done at UVA (R01 DA-12844, R01 DA-13783). Harvard studies (HPFS, NHS) were funded by NIDDK (5P01DK070756), NCI (P01CA087969), NHGRI (5U01HG004399), and NHLBI (5R01HL035464); genotyping for HPFS_CHD and NHS_CHD was supported by Merck Research Laboratories. The University of Bonn and Central Institute of Mental Health Mannheim studies were supported by the German Federal Ministry of Education and Research (BMBF) within the context of the German National Genome Research Network (NGFN-2 and NGFN-plus) by grants to MR (01GS8152). EAGLE and PLCO were supported by the Intramural Research Program of NIH, NCI, Division of Cancer Epidemiology and Genetics. PLCO was also supported by individual contracts from the NCI to the University of Colorado Denver (NO1-CN-25514), Georgetown University (NO1-CN-25522), Pacific Health Research Institute (NO1-CN-25515), Henry Ford Health System (NO1-CN-25512), University of Minnesota, (NO1-CN-25513), Washington University (NO1-CN-25516), University of Pittsburgh (NO1-CN-25511), University of Utah (NO1 CN-25524), Marshfield Clinic Research Foundation (NO1-CN-25518), University of Alabama at Birmingham (NO1 CN-75022), Westat, Inc. (NO1-CN-25476), University of California, Los Angeles (NO1-CN-25404). The datasets HPFS-T2D, NHS-T2D, NCI-EAGLE, NCI-PLCO, and the Study of Addiction: Genetics and Environment (SAGE), which overlaps with COGEND, are among the genome-wide association studies funded as part of the Gene Environment Association Studies (GENEVA) under the NIH Genes, Environment and Health Initiative (GEI). Assistance with data cleaning for GENEVA studies, as well as with general study coordination, was provided by the GENEVA Coordinating Center (U01 HG004446). Assistance with data cleaning for GENEVA studies was also provided by the National Center for Biotechnology Information. Genotyping for GENEVA studies was performed at the Johns Hopkins University Center for Inherited Disease Research, with support from the NIH GEI (U01HG004438) and the NIH contract ‚High throughput genotyping for studying the genetic contributions to human disease‚ (HHSN268200782096C), and the Broad Institute of MIT and Harvard, with funding support from the NIH GEI (U01HG04424). The funders had no role in study design, data collection and analysis, decision to publish, or preparation of the manuscript.
利益冲突:NLS的配偶是旧金山那里Saccone,列为一个发明家专利,“上瘾”的标志,使用特定的单核苷酸多态性在诊断、预测和治疗成瘾。LJB, JCW和JPR列为专利发明人,”标记上瘾,”覆盖的使用某些单核苷酸多态性在诊断,诊断和治疗成瘾。LJB辉瑞在2008年担任顾问。XK是葛兰素史克公司的全职员工。SP是葛兰素史克公司的全职员工。霍夫曼-罗氏公司目前的关系。JK辉瑞在2008年担任顾问。MDL NIH担任顾问,解码遗传学、宾夕法尼亚大学、利洁时公司制药、宾西法尼亚州卫生部门,信息管理咨询。李博士也作为科学顾问ADial药品。TJP收到赔偿密西西比大学医学中心; part of his salary has been supported by grants from NIDA, NCI, the University of Mississippi Health Care Cancer Institute, the Mississippi State Department of Health, Pfizer Inc., and GlaxoSmithKline.
介绍
吸烟与多种疾病相关。肺癌疾病与吸烟,和它的患病率随着时间的推移,反映人均烟草消费[1]。有减少吸烟在美国,和伴随的肺癌的发病率下降开始出现。尽管如此,每年有很多人死于肺癌比任何其他癌症[2]。慢性阻塞性肺疾病(COPD),另一个严重肺部疾病在很大程度上归因于吸烟,也是死亡的主要原因之一。
最近,基因发现尼古丁依赖和吸烟相关疾病聚集涉及到15号染色体q25.1地区,其中包括CHRNA5-CHRNA3-CHRNB4集群的胆碱能烟碱受体亚基基因。尼古丁依赖的单核苷酸多态性(SNP)位点标记rs16969968和关联复制了吸烟吸烟相关的特征包括cigarettes-per-day和重型[3]- - - - - -[11]最重要的协会,据报道在最近的荟萃分析全基因组[12]- - - - - -[14]。这个轨迹也与肺癌和慢性阻塞性肺病的风险在几个全基因组关联研究(GWAS)[6],[15]- - - - - -[18]。这是一个令人兴奋的重叠基因的发现对尼古丁依赖和吸烟相关的疾病。虽然不同的单核苷酸多态性可能被每一个研究报告,相关的单核苷酸多态性(r之间的高度相关2与rs16969968 > 0.8)意味着这些统计信号标签相同的轨迹在欧洲血统的人群。苏格兰民族党rs16969968导致一种氨基酸变化(D398N) alpha5受体亚基蛋白和已被证明影响受体功能[19]。
广泛的pcrCHRNA5-CHRNA3-CHRNB4地区提供了潜在的证据至少两个额外的尼古丁依赖不同的信号[4],[7],[8],[20]。rs578776标记的第二个位点,与尼古丁依赖和吸烟在一些欧洲血统的样本,与小等位基因的保护,它是升高控制;rs578776只有低人口rs16969968在欧洲血统的相关性(r2在人类基因组单体型图CEU面板= 0.24),虽然连锁不平衡(LD) |系数D ' |是1。第三个重要的轨迹在这个区域是一组高度相关的单核苷酸多态性,rs588765标记,与mRNA水平相关联CHRNA5脑组织中[21],[22]和肺组织[23]- - - - - -[25]从欧洲血统。当rs16969968 rs588765(或关联)一起研究,观察三种常见的单体型,每个都有不同的对风险的影响[7],[22]。还有其他暗示,不太常见的变体(小等位基因频率(加)≤5%)也有助于尼古丁依赖在这个地区,包括第四个轨迹由rs12914008显示一个相对强劲的欧美科目的比值比为0.73[4]。
国家药物滥用研究所的支持下(尼达),我们组成了财团吸烟表型的遗传分析(CGASP),其中包括吸烟,肺癌和慢性阻塞性肺病研究人员,使许多研究目标的追求。第一个分析项目集中在15号染色体包含q25.1区域CHRNA5-CHRNA3-CHRNB4。具体来说,我们专注于四个不同位点上面所讨论的,彼此相关性较低,参与尼古丁依赖的证据。分析进行探讨两个问题:第一,有多个统计不同基因位点在这个区域,发挥独立影响吸烟,其次,是相似的遗传风险共享的模式在吸烟,肺癌和慢性阻塞性肺病。
方法
样品和研究设计
所有科目包含在这些荟萃分析是现任或前任吸烟者的欧洲血统。来自34个数据集的结果,其中包括38617无关的受试者评估cigarettes-per-day,促成了荟萃分析。八个数据集是来自家庭研究和贡献只有一个子集的个人这些分析无关。表1让每个参与研究的样本大小和人口样本。文本S7。为每个数据集描述的更多细节,包括确定标准和基因分型方法,和四个数据集的文档也其他财团的成员。所有数据集导致吸烟的分析。34这些数据集的一个子集也有肺癌病例和lung-cancer-free吸烟者控制信息(6数据集,N = 13614吸烟者)和/或慢性阻塞性肺病病例和COPD-free吸烟者控制(4个数据集,N = 6182烟民)。描述这些特征的数据表2和表3分别。
特征进行分析
特征研究是吸烟数量、肺癌和慢性阻塞性肺病。两个吸烟特征源自每天吸烟的测量(CPD):一个4层分类特征(CPD≤10、10 < CPD≤20日20 < CPD≤30, CPD > 30)和一个二分特征对比对象从最低的吸烟类别(CPD≤10: light-smoking“控制”)在两个最高类别组合(CPD > 20:沉重的吸烟情况下)。重与轻烟的这两个特征是我们的主要特征进行分析。一项研究(NAG-Finland),使用不同的边界CPD作为补充材料,详细记录CPD的分布是研究协调表型并选择替代边界。受试者的数量在每个吸烟类别,总研究,给出了表1。肺癌和慢性阻塞性肺病二分特征进行了分析。慢性阻塞性肺病病例定义为慢性阻塞性肺病是由post-bronchodilator肺量测定法与黄金阶段II或更糟(N = 1719),或自我报告的慢性阻塞性肺病、肺气肿或慢性支气管炎。
单核苷酸多态性分析
在欧洲血统的人群,每个感兴趣的四个位点可以表示为不同高度相关的单核苷酸多态性(SNPs高r2彼此)。对于每一个轨迹,我们选择一个目标SNP分析:rs16969968(位置1),rs578776(位置2),rs588765(轨迹3),和rs12914008(轨迹4);任何两个位点之间的两两相关性是r2< 0.5 (表S1)。样本中给定目标的SNP并不可用,我们选择一个高度相关的代理基于r的SNP2计算与Haploview[26]使用下载人类基因组单体型图CEU基因型数据,发布23[27]。表S2列出了和他们使用的代理snp r2与相应的目标单核苷酸多态性。图S1显示了每个4的snp位点有关CHRNA5-CHRNA3-CHRNB4集群。
统计分析和荟萃分析
确保统一分析,SAS (SAS研究所、卡里、数控)和R[28]脚本遗传关联分析是集中然后分发。脚本被执行的每个参与的网站,结果返回给协调小组。
在每个数据集,位点和特征之间的联系使用逻辑回归进行评估。我们的主要分析模型编码基因型分析微小等位基因的副本数量根据人类基因组单体型图CEU参考人口。这等位基因被称为“编码基因”(C)和主要的等位基因被称为“参考等位基因”(R)。确认相加模型的适用性,为每一个轨迹二自由度模型包括附加项和一个杂合子偏差项评估。4层CPD特质的分析使用广义逻辑回归获得独立的效应估计每个类别(β系数)对最低吸烟类别作为参照。所有这些协会分析协变量包括性别和年龄。此外,肺癌和慢性阻塞性肺病分析包括分类cigarettes-per-day无序协变量。
协会从每个数据集的结果,包括β系数和标准错误,提供了协调团队。荟萃分析进行了使用叮铃声[29]获得整体总结优势比(ORs)和统计。R包rmeta[30]是用于验证结果和创造的情节。没有证据表明这些分析数据集之间的显著的异质性(最小异质性为二分CPD p = 0.21, 0.07为肺癌,0.24对慢性阻塞性肺病;直言CPD名义上显著p被认为只有在3级和轨迹1 (p = 0.007)。因为不同的研究设计,确定策略,代表SNPs,我们不过从随机效应荟萃分析报告结果。
如前所述,轨迹1(代表rs16969968)是一个高度复制协会发现而且rs16969968已经被证明对结果alpha5-containing受体功能的影响[19]。因此一个重要的问题是其余位点是否证明额外的独立对疾病风险的影响。尽管位点2、3和4不与rs16969968高度相关,| D ' |高。高| D ' |可以对应于一个较低的r2如果倾向于共现的等位基因相同的单体型有非常不同的等位基因频率。以前的结果在COGEND数据表明可能有独立或协同对尼古丁依赖的影响轨迹1和轨迹3之间[4]在犹他州和lh和单体型分析样本[7],在COGEND和CPS-II-CPD样本[22],也显示单包含位点的影响1、2和3。
测试是否额外的位点为二分吸烟数量超过rs16969968的影响,我们既包括轨迹1和逻辑回归模型中的每个其他位点的调整对于性别和年龄,有或没有一个SNP×SNP交互项。肺癌和慢性阻塞性肺病的模型还包括分类cigarettes-per-day无序协变量。这些结果被meta-analyzed如上所述。苏格兰民族党×SNP交互项没有显著的荟萃分析(p > 0.3),所以我们从联合模型报告结果没有交互。允许比较单一的snp和联合的结果类似的数据,为每个轨迹对我们也重复的单变量snp荟萃分析数据集的子集,可用两个位点基因型。为二分吸烟数量我们也表两两联合基因型案例状态计算轨迹1 (rs16969968)与每个其他三个位点的贡献两个位点的数据集。
结果
我们计算等位基因频率在每个样品确认编码等位基因(小等位基因在人类基因组单体型图CEU)确实是小如预期等位基因在这些欧洲血统的主题。表S3显示了snp等位基因频率在每个示例使用。对于每一个轨迹,在研究和代理单核苷酸多态性频率相似,和类似于人类基因组单体型图CEU频率参考人口。
所有报告的结果是基于加性模型。加性模型是合适的,因为没有添加剂的测试偏差假设是重要的。为每一个分析,表和数据报告的数量个人成功地为相关SNP和SNP基因分型。
二分CPD, snp分析
表4总结了二分的荟萃分析结果CPD(重/轻吸烟)snp分析。荟萃分析所有34个样本清楚地显示了一个非常重要的协会之间的二分CPD和轨迹1(标签rs16969968)。图1显示一个森林的情节摘要荟萃分析结果轨迹1 (p = 5.96×10−31= 1.33,95%置信区间(1.26 - -1.39)),在每个贡献数据集和口服补液盐。
口服补液盐和95% CIs中使用添加剂的效果/等位基因编码与年龄和性别作为协变量逻辑回归。箱子的大小表示或估计的精度。情况和控制总数只包括个体与基因型呼吁轨迹1。异质性假定值是0.21。
相同的轨迹分析2(标签rs578776)收益率1.38×10的荟萃分析假定值−25OR为0.78(0.74 - -0.81),表明保护小等位基因协会曾被报道(图2)。轨迹3(标签rs588765)模型给出了一个假定值相同的情况下,0.00027或0.93(0.89 - -0.97),这对多个测试符合我们的阈值修正的意义,但与轨迹1和轨迹2,不超过全基因组意义(图3)。轨迹4(标签rs12914008)没有显示主要影响二分CPD (p = 0.45, = 1.05 (0.93 - -1.17)。轨迹的森林图4中给出了图S2。
口服补液盐和95% CIs中使用添加剂的效果/等位基因编码与年龄和性别作为协变量逻辑回归。异质性假定值是0.69。
口服补液盐和95% CIs中使用添加剂的效果/等位基因编码与年龄和性别作为协变量逻辑回归。异质性假定值是0.59。
直言CPD, snp分析
定CPD分析,它包括所有4 CPD水平广义logit模型,允许我们评估每个CPD类别对基因的影响最低的吸烟类(CPD≤10)。表5显示了结果。
对轨迹1 (rs16969968),我们看到一个序数与增加CPD效应;即优势比从1.15增加到1.29到1.40的类别2、3和4,相应减少假定值从3.17×10−82.12×10−125.47×10−40。类似的顺序效应是轨迹2 (rs578776)的比值比从0.88减少到0.79到0.77。轨迹3 (rs588765)我们只看到一个效应最高的类别(CPD > 30)吸烟。轨迹4没有影响被认为在吸烟类别,与二分CPD结果一致。
为二分CPD联合分析
解剖不同的潜在影响这些基因座上重与轻吸烟,我们联合SNP模型进行分析,包括性别、年龄、轨迹1和其他位点,编码分析。
联合分析的轨迹1和轨迹2,有启发性的证据明显的效果,但该协会2轨迹不再是全基因组重要的轨迹1。两个snp变得不那么重要了单一轨迹模型:相比,他们在联合模型中,轨迹1给出了p = 2.15×10−22= 1.27(1.21 - -1.33)和轨迹2给出了p = 4.50×10−7= 0.87 (0.83 - -0.92)。当每个SNP单独放置在模型和meta-analyzed 32两位点的数据集提供数据,轨迹1给出了p = 1.41×10−32,或= 1.34时轨迹2 p = 1.38×10−25或= 0.76。的可能加大等位基因位点1 (C)和轨迹2 (R)是呈正相关的,即使轻微的等位基因是负相关的。
在关节轨迹1和轨迹分析3、轨迹1 (rs16969968)收益率3.52×10的假定值−36= 1.47 (1.38 - -1.56);轨迹3 (rs588765)给出了p = 6.03×10−9= 1.17 (1.11 - -1.23)。因此轨迹3获全基因组意义(p < 5×10−81)调整后的影响轨迹。注意调整轨迹1变化影响的方向轨迹3(> 1)相比,snp的结果。33的数据集,这两个基因座的基因,我们获得p = 5.39×10−29独自,或者为轨迹1 = 1.32,p = 0.00027, = 0.93(0.89 - -0.97)或轨迹3。协会联合模型的证据比当每个SNP分析。事实上,当轨迹1不考虑,轨迹的影响3可能是蒙面,轻微的等位基因的影响是相反的方向(保护和风险)。
进一步检查这些轨迹1和轨迹3有趣的结果,我们展示沉重和轻度吸烟者的数量在每个联合基因型类,和相应的优势比使用纯合的基因型为参考(主要)等位基因作为参照组(表6)。参考等位基因(主要在人类基因组单体型图CEU)“R”和编码的标记等位基因(辅修人类基因组单体型图CEU)“C”的标签。
第一个重要的观察是,很少有研究对象在特定的细胞,即细胞相应的RC / CC轨迹1 /轨迹3 CC / RC和CC两位点。这个表因此表明风险等位基因位点1 (C)和轨迹3 (C)是负相关,和解释了为什么rs588765的效果只对rs16969968调整后。这种模式也反映了高| D ' |位点之间。
第二步是,剩余的,密集的细胞,编码的等位基因位点3增加风险的背景一个固定的基因型轨迹1(例如表的第一行,对应地层的RR该轨迹1)。同样,在轨迹为一个固定的基因型3编码等位基因位点1增加风险(如第1列的表,对应地层的RR该等位位点3)。因此,对于每一个轨迹,影响的关节,2-SNP逻辑回归证实在大多数其他轨迹信息层。
轨迹1和轨迹4在联合模型中,轨迹1给出了p = 1.01×10−38= 1.35(1.29 - -1.41)和轨迹4 p = 5.55×10−3= 1.17 (1.05 - -1.31)。而轨迹的影响4比被认为在snp分析中,它不满足我们的多个测试阈值的意义。在25的snp分析数据集,在这两个位点的基因型,轨迹1单独给p = 7.56×10−35或= 1.33;非标准轨迹4 (p = 0.45, = 1.05)。
控制了CPD肺癌
在表7我们报告六个肺癌的snp荟萃分析结果数据集;回想一下,所有受试者吸烟者,和性别、年龄和分类CPD作为协变量。与CPD特征,轨迹1 (rs16969968)显示非常重要的证据与肺癌(p = 1.99×10−21)。摘要优势比为1.31(1.24 - -1.38)匹配这两个CPD优势比为1.33 (1.26 - -1.39)。图4显示了数据集轨迹的关联结果1和整体分析的结果。
口服补液盐和95%独联体使用添加剂的效果/等位基因编码的逻辑回归随着年龄的增长,性和分类CPD不。异质性假定值是0.86。
轨迹2 (rs578776)也显示了与肺癌有关的证据。在snp分析(p = 9.74×10−10;或= 0.82 (0.77 - -0.87))(图5)。轨迹3结果的假定值0.0004(或= 0.90 (0.86 - -0.96))(图6);与分类CPD,这符合我们multiple-test-corrected阈值但不全基因组意义重大。轨迹与肺癌4显示了协会没有证据;在森林的阴谋图S3。
口服补液盐和95%独联体使用添加剂的效果/等位基因编码的逻辑回归随着年龄的增长,性和分类CPD不。异质性假定值是0.44。
口服补液盐和95%独联体使用添加剂的效果/等位基因编码的逻辑回归随着年龄的增长,性和分类CPD不。异质性假定值是0.99。
联合分析肺癌CPD的控制
类似于直言CPD的分析,我们进行联合分析轨迹与每个其他的1 3个位点,反是对性别、年龄和dummy-coded CPD。调整后的轨迹的影响1、没有其他的位点达到我们multiple-test-corrected意义阈值。
轨迹1和轨迹2共同的模型中,轨迹1给了p = 2.68×10−13= 1.26(1.19 - -1.34)和轨迹2 p = 0.012, = 0.91 (0.85 - -0.98)。在关节轨迹1和轨迹分析3、轨迹1收益率p = 2.24×10−19= 1.39(1.30 - -1.50)和轨迹3 p = 0.0050, = 1.11(1.03 - -1.19),显示相同的更改从保护为次要风险等位基因在二分CPD观察分析。最后,在最后配对,轨迹1给出了p = 2.66×10−22= 1.33(1.26 - -1.41)和轨迹4 p = 0.028, = 1.26 (1.02 - -1.55)。
讨论
这一荟萃分析项目的首要目标是测试是否不同的位点CHRNA5-CHRNA3-CHRNB4基因簇证明独立影响吸烟行为(重(CPD > 20)与光(CPD≤10)吸烟)。我们选择位点研究基于统计和/或功能的证据之前参与。第二个目标是测试是否类似协会的模式出现在这些位点在肺癌和慢性阻塞性肺病的与吸烟有关的疾病。这个荟萃分析标志着首次大规模努力排队协会结果这些相关的特征——吸烟,肺癌和慢性阻塞性肺病——使用一个统一的分析协议。我们的研究结果提供重要的新见解对这些遗传风险特征。特别是,我们强有力的证据证明吸烟行为是由多个不同的位点的影响在这个地区,包括两个位点与功能相关的生物效应研究。
首先,我们的研究结果表明,轨迹1,代表CHRNA5氨基酸改变rs16969968和关联,展示了非常重要的协会与吸烟行为(或= 1.33,p = 5.96×10−31)。我们的强有力的证据的介入轨迹与吸烟1在这些样品标志着其遗传效应的鲁棒性。吸烟造成的数据集的分析范围从样本确定对尼古丁依赖,肺癌,或慢性阻塞性肺病,青少年样本,数量确定的各种疾病包括精神分裂症、酒精或其他药物依赖,乳腺癌,2型糖尿病和心脏病。这群荟萃分析是一种非常多样,但rs16969968和吸烟行为之间的关系是一致的。
第二,小说,发现从这个荟萃分析是一个额外的证据,截然不同,这个地区的轨迹与重/轻吸烟和全基因组相关显著。我们证明了轨迹3,代表rs588765和关联,达到p = 6.03×10的假定值−9(或= 1.17)当我们调整轨迹1在逻辑回归模型。值得注意的是,3和CPD轨迹之间的关系并不明显snp分析不控制轨迹1(如:荟萃分析p = 0.0003, = 0.93,不达到全基因组意义)。风险等位基因位点之间的负相关1和轨迹3 (r =−0.64)面具效果,后者在snp位点分析,这种现象称为抑制[31],[32]。关联证据的snp是联合分析,加强与逆转作用位点3的方向。这个证据统计独立的轨迹3协会在我们的分析是引人注目的,因为这些snp吸烟也被卷入mRNA水平改变CHRNA5大脑和肺组织的欧洲血统[21],[22],[24]。因此,统计和功能的证据表明,至少有一个SNP与CHRNA5mRNA水平参与风险,并强调的snp位点3作为一个重要的群体进一步调查。
这项研究的第三个观点是轨迹2 (rs578776和关联)显示了参与重/轻证据吸烟。轨迹2是全基因组snp分析重要的二分CPD没有调整轨迹1,轻微的等位基因在控制升高(荟萃分析p = 1.38×10−25或= 0.78)。然而协会弱得多(p = 4.50×10−7或= 0.87)联合logistic回归模型,包括轨迹1和轨迹2。snp协会的一个解释是,部分位点2是由轨迹的影响1(可能与高| D ' |)有关。然而,有证据表明在轨迹2残余信号。
我们测试了第四个轨迹代表rs12914008相对少见于∼5%)非同义SNPCHRNB4此前显示启发性的证据在欧裔美国人协会[4]。在单变量分析和联合分析轨迹,轨迹4不是多个测试校正后与吸烟有关的行为。因为这个变异的等位基因频率较低,功率检测的效果是低于其他三个位点。
这个荟萃分析因此强调轨迹1,轨迹2,和轨迹3,表示依赖关系的影响的风险重吸烟。基于描述了这三个位点的单[7],[22]并在人类基因组单体型图CEU,观察到的单体型模式rs16969968(位置1),rs578776(位置2),和rs588765(轨迹3)是:A-G-C 0.425(频率),G-G-T (0.333), G-A-C (0.207), G-A-T (0.035)。只有四个八的单。这是符合相关位点之间的结构。轨迹2和轨迹3低相互关联(如r2= 0.07 rs578776和rs588765之间人类基因组单体型图CEU释放23);然而他们的相关性急剧增加当轨迹1是考虑(例如在rs16969968 GG比如,r2在人类基因组单体型图CEU = 0.74)。
我们的协会结果一起这三个位点的关联模式表明,未来的单体型或diplotype分析在大型数据集可以澄清这些位点的相对贡献。我们的证据表明,多个不同基因位点影响吸烟数量与先前的报道是一致的风险和保护单尼古丁依赖的犹他州和lh样本[7],在COGEND和CPS-II-CPD样本[22]。犹他州/ lh研究包括单体型5单核苷酸多态性:两个代表轨迹1 (rs16969968和rs1051730),两个代表轨迹2 (rs569207和rs578776),和一个代表轨迹3 (rs680244)。COGEND和CPS-II-CPD单体型分析包括3位点,分别轨迹1、2和3。所有这些已发表的研究,高风险的单体型带来的风险等位基因rs16969968(位置1);因为|高D ' |位点之间,只有一个单体型,等位基因。在剩下的单体型,获得低风险单体型微小等位基因位点时2或主要的等位基因位点3,或两者兼而有之,是搭配的没有在rs16969968等位基因。
综上所述,我们的荟萃分析结果强烈主张的存在至少两个统计不同基因座在这一地区影响的风险重吸烟。特别是,两种轨迹1和轨迹3,已知功能的影响,在全基因组重要关节,mutually-adjusted分析。小等位基因位点3从稍微重要的保护性因素转向时认为单独一个健壮的风险因素考虑结合位点1。统计证据和负相关的等位基因位点1和轨迹3与至少两个机械的模型是一致的:不同的两个位点的影响微小等位基因在每个位点增加风险在一个恒定的背景在其他轨迹,或单体型剂量效应两个基因座的等位基因一致行动在同一单体型链。在后者的模型中,minor-major和长短单每个增加的风险相对于大大单体型,可以看到表6一旦认识到小众的稀有的单体型意味着double-heterozygote细胞本质上代表了minor-major和长短diplotype。也有可能多个罕见变异构成这些发现,随着疾病协会一直在建议一般常见的snp[33]。它仍然是可能的,这些协会1轨迹,轨迹2和轨迹3与另一个潜在的反映相关,无类型的变体,仅解释了改变生物导致的风险。然而,生物的参与多个位点似乎更有可能因为两个位点代表两种截然不同的,相关功能的后果:即轨迹1(氨基酸变化rs16969968)与改变相关受体响应尼古丁受体激动剂在体外[19],轨迹3 (rs588765和关联)与mRNA水平的改变CHRNA5在大脑和肺部组织[22],[24]。进一步调查通过重测序、生物/功能分析和动物模型需要解剖统计背后的因果生物学证据。
一个重要的问题是开放的程度之间的关联chr15q25变异和肺癌是由于吸烟的影响。当比较吸烟与肺癌snp的结果,协会的模式(优势比和方向的效果)位点研究相似。轨迹1与肺癌有关即使控制了每天吸烟的数量(p = 1.99×10−21或= 1.31)。这个结果表明可能直接遗传位点1对癌症的影响,至少在吸烟的存在。然而,CPD不是致癌物暴露足够的代理[34],在不吸烟者之间缺乏关联位点1和肺癌[35]- - - - - -[37],所以它是更精致的调整吸烟可能会减少或废除这种关联。
为肺癌,在控制了直言的CPD和影响轨迹1,我们无法完全展示协会轨迹2或轨迹3修正后为多个测试。的相互调整分析轨迹1和轨迹3为肺癌,我们观察到相同的方向变化轨迹3优势比,我们观察到在吸烟的joint-SNP分析。但是,与什么是吸烟,肺癌的大小(意义)没有增加的影响。有几个可能的原因,包括:机会,较小的样本量为肺癌,或定性的差异之间的关系这些位点和吸烟行为与这些位点和肺癌之间的关系(调整后吸烟数量)。这凸显了挑战当试图解剖的多个位点的贡献温和影响复杂,相关的特征。和更大的样本量,进一步的研究是必要的。
慢性阻塞性肺病,当控制cigarettes-per-day我们没有发现证据与任何位点修正后的多个测试。轨迹1的优势比为1.12(1.01 - -1.23)低于吸烟和肺癌。慢性阻塞性肺病的分析是基于小样本比用于CPD或肺癌。
最近,其他三大吸烟遗传学协会发表了他们的荟萃分析结果证实轨迹1(代表不仅rs16969918 rs1051730和其他SNPs)的轨迹最与吸烟有关数量、全基因组[12]- - - - - -[14]。所有这三个研究使用线性回归测试协会与定量CPD价值[14]或分类CPD(1 - 10、11日至20日,21 - 30和31 +)[12],[13]。那些财团也从轨迹的条件分析报告结果1 SNP作为协变量,并联我们共同分析。
与我们的新发现CGASP对轨迹的全基因组意义3当会同轨迹分析1,没有其他的联盟报告强有力的证据轨迹3当配位点1。在Oxford-GSK研究[13],归责使用1000基因组数据最重要的SNP检测协会CPD轨迹1 SNP rs55853698 (r2与rs16969968 > 0.96)。rs55853698调节后,最强的残余信号检测SNP位点2,rs6495308 (p = 3.96×10−5;r2与人类基因组单体型图CEU rs578776) = 0.825;他们不报告的关联结果rs588765条件分析,尽管它一定是显著低于3.96×10−5。在snp分析,rs6495308(位置2)给假定值为2.2×10−10。结果轨迹2因此符合我们观察到在关节轨迹分析1和轨迹2,轨迹的意义2相比减少了snp分析。他们不报告的证据是否轨迹1和轨迹3加强联合分析snp分析相比,我们观察到在CGASP数据集。他们注意到,没有明显的残余与第三个SNP调节后的配对轨迹1 (rs16969968)和轨迹3 (rs588765),或轨迹的配对1 (rs55853698)和轨迹2 (rs6495308)。结果符合这三个位点的相关性和单体型结构前面讨论的。
在进行研究[12]1,调节位点SNP rs1051730确定残余证据rs2869046 (p = 4.8×10−5)和rs2036534 (p = 9.1×10−5),这两种全基因组意义重大。Rs2036534标记位点2 (r2= 0.74在人类基因组单体型图rs578776 CEU),而rs2869046只是弱与轨迹3 (r2= 0.46)。
在标签[14],条件分析表明残留在rs684513协会(p = 6.3×10−9),rs9788682 (p = 1.06×10−8)和rs7163730 (p = 1.22×10−8),获得全基因组的意义。这些snp都与轨迹2,更与轨迹3 (r2= 0.7、0.55和0.56分别与在人类基因组单体型图CEU rs578776;r2与rs588765 < 0.11)。可能不同的样本,表型定义,或分析方法可能导致我们强劲的结果之间的差异位点3和其他三个协会报告。进一步了解这个地区的遗传贡献,需要更多的工作,不仅统计证据,而且生物证据很重要。
总之,我们的荟萃分析表明意义重大,健壮的轨迹协会1,代表非同义CHRNA5SNP rs16969968以及rs1051730 rs55853698,吸烟沉重在非常不同的数据集。我们的研究也表明强有力的证据表明,至少有一个额外的不同轨迹在这个地区大量吸烟的风险影响。特别是,我们已经确定了首次轨迹3 -代表CHRNA5expression-associated snp rs588765和关联——超过GWAS-level意义与沉重的在欧洲血统受试者吸烟;这效果调整后是可以探测rs16969968的效果。这个新的结果轨迹3提出了相应的单核苷酸多态性(rs588765和关联)的兴趣已经给予两个位点之前已经被发现在snp分析GWAS-level意义:轨迹1 (rs16969968和关联)和轨迹2 (rs578776和关联)。我们的结果也暗示了所有基因关联研究,因为它说明了联合分析SNP是识别基因组显著影响的一个重要工具,令人警醒的是,可能掩盖在SNP分析。
我们的研究使用多个高度相关的单核苷酸多态性来表示每个测试的4个位点,在每个数据集根据可用性,所有受试者的欧洲血统。因此本研究不是为了确定哪些SNP (s),在每个位点SNP高度相关,最有可能被生物。未来的工作,包括大规模的荟萃分析的其他人群(例如亚洲或非洲血统)利用LD种群之间的差异,综合功能注释的基因变异,发现DNA重排序和变体,功能和动物研究可能有助于缩小这些大型集最有前途的因果等位基因的单核苷酸多态性相关。
支持信息
图S1。
的CHRNA5-CHRNA3-CHRNB4区域包含目标snp rs16969968(位置1),rs578776(位置2)rs588765(轨迹3),和rs12914008(轨迹4)。在这项研究中使用的单核苷酸多态性来表示每个轨迹绘制虚线连接彼此。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1001053.s001
气管无名动脉瘘管的(1.09 MB)
表S1。
四个目标之间的相关性(平方)代表位点snp 1, 2, 3, 4(人类基因组单体型图CEU释放23)。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1001053.s004
(0.05 MB的医生)
表S2。
目标之间的相关性(平方)单核苷酸多态性及其代理人(人类基因组单体型图CEU释放23)。
https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1001053.s005
(0.06 MB的医生)
确认
为促进这种合作联盟的吸烟表型的遗传分析,我们感谢乔纳森·波洛克和国家药物滥用研究所提供基础设施支持通过电话会议和两次会议(2009年6月和2010年2月)。我们感谢加里·天鹅和马可Ramoni的支持。对于这个项目我们希望承认并感谢以下人员。华盛顿大学荟萃分析协调:音译)段和辛迪·赫尔姆斯。华盛顿大学行政支持:特蕾西里士满和雪莉费舍尔。华盛顿大学合作的基因研究尼古丁依赖(COGEND)研究:迈克尔•布伦特LiShiun Chen艾莉森Goate,莎拉•哈氏多萝西Hatsukami,安东尼•Hinrichs埃里克•约翰逊海蒂Kromrei,特蕾西里士满,乔·施泰因巴赫亨利,杰瑞Stitzel,斯科特•Saccone莎朗·墨菲;西奥多•赖希的在内存中,创始COGEND首席研究员,我们感谢他的领导的建立和培育COGEND承认非常敬佩他开创性的科学贡献。犹他大学的研究:安德鲁·冯·Niederhausern黛安·m·邓恩,紫菜Matsunami,南达a·辛格丽莎贝尔德,希拉里浣熊,威廉·m·麦克马洪,玛丽•贝思Scholand,理查德·e·Kanner Lorise c .•斯科特•w•罗杰斯约翰r .犯人刚,蒂莫西·b·贝克。葛兰素史克:韦恩·安德森,梅格和ECLIPSE调查员记得不能用。CADD科罗拉多大学的研究:托马斯·克罗利,约翰·k·休伊特Michael c .切除了基督教霍普夫,肯尼思•德国人罗宾·p·科里,马修·b·麦昆; for the University of Colorado Add Health study: John K. Hewitt, Andrew Smolen, Kathleen M. Harris; for the University of Colorado NYSFS study: Scott Menard and David Huizinga. For the Finnish studies: Anu Loukola, Ulla Broms, Tellervo Korhonen, Kauko Heikkilä, Markus Perola, Samuli Ripatti, Veikko Salomaa, Arpo Aromaa, Antti Jula. For the Washington University Nicotine Addiction Genetics (NAG) and BigSib studies: Andrew Schrage, Rachel Qin Zhu. For the Yale study: Henry R. Kranzler, Lindsay A. Farrer, John Farrell, Roger D. Weiss, Kathleen T. Brady. For the UVA study: Tianhua Tim, Qing Xu. For the Harvard HPFS and NHS studies: Susan Hankinson, Eric Rimm, Frank Hu, Gary Curhan.
这个分析使用的数据添加健康、计划项目由理查德•尤迪j . Peter s Bearman和凯萨琳马伦哈里斯,并由格兰特P01-HD31921尤尼斯•肯尼迪•施莱佛国立儿童健康和人类发展研究所的合作资金来自23个其他联邦机构和基金会。没有收到直接支持格兰特P01-HD31921分析。非常感谢是因为罗纳德·r·Rindfuss和芭芭拉Entwisle援助的原始设计。人感兴趣获取数据文件从添加健康应该联系添加健康、卡罗莱那州的人口中心,123 W。富兰克林街、教堂山、数控27516 - 2524 (addhealth@unc.edu)。
作者的贡献
构思和设计实验:NLS RCC THSA DSC XC SC IG SH YH KKV XK MTL JZM SES啦VLS YW NB PB ACH MH NRH DJH MKJ NGM GWM TJP LP MLP JPR夫人JCW RBW NEC美TE SMG詹RSH JK KSK PK漏磁场MDL PAFM MMN作为中情局LJB博士先生。进行了实验:NLS RCC THSA XK SES啦VLS YW PB JC NRH JCW SHW美TE RSH JK PK SP中情局LJB。分析了数据:NLS RCC THSA DSC XC SC SH YH KKV XK JZM SES啦LS YW反潜战沙PB数控NRH TN RS JS WW BZY梅夫人TE RSH SP中情局LJB。该报写道:NLS RCC THSA DSC IG SH KKV JZM SES啦VLS LS NB MH NRH NGM GWM TN TJP LP MLP JPR RS夫人JCW RBW BZY美詹JK PK MDL PAFM中情局LJB博士。提供分析工具:NLS RCC THSA YH中情局。荟萃分析:执行NLS RCC THSA LS。写论文的初稿:NLS RCC THSA LS LJB。
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