遗传基因如何影响你的身高?可能它也掺了一脚

学术经纬  |   2019-05-15 08:03

来源:学术经纬

原文作者:Linda Geddes

翻译:施普林格·自然上海办公室

原文以Genetic study homes in on height’s heritability mystery为标题

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研究人员分析了2万个基因组后发现,罕见基因变异或能解释身高是如何遗传的。

只要看看各个家族,你就不难发现身高是可以遗传的——早前基于同卵双胞胎和家庭的研究已经证实这一点。根据这些研究,约80%的身高差异都是由遗传决定的。然而,自从近20年前首次开始对人类基因组测序以来,研究人员一直无法完全鉴定出影响身高的遗传因子。

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身高具有一定的遗传性——但研究人员一直难以找出精确的遗传因子。

来源:Pixabay

在寻找控制身高的基因的过程中,研究人员已经鉴定出了数百个与身高性状有关的常见基因变异。但研究结果也摆出了一个难题:每个变异对身高的作用都微乎其微,综合起来并无法达到家族研究所预测的遗传贡献程度。这种现象被称为“遗传性缺失”,同样存在于其它性状和疾病中,因此,一些研究人员甚至推测我们对遗传学的理解是不是出现了什么根本性错误。

与某些研究人员曾推测的一样,最新研究发现,身高和身体质量指数(BMI)的大部分遗传性缺失可见于一些此前未被发现的罕见基因变异中。

伦敦国王学院的遗传流行病学家Tim Spector说:“这篇论文让人松了一口气,它至少说明我们对遗传学的理解并没有什么根本性错误,只是比我们预想的要复杂。”该研究于3月25日发布在bioRxiv预印本服务器上[1]。

基因组分析

为了找出疾病和性状背后的遗传因子,遗传学家决定采用全基因组关联分析(GWAS)。GWAS通常会分析几万人、甚至超过100万人的基因组,从患有特定疾病个体的常见基因中,或者可能解释身高等常见性状的基因中筛选出单碱基变异,即单核苷酸多态性(SNP)

但GWAS也有局限性。由于对几千人的全基因组进行测序价格不菲,GWAS只对每个人基因组中的一部分SNP进行分析,数量一般在50万个左右——相当于对60亿个核苷酸的一次快照,已知核苷酸是DNA的组成部分,依次串联在我们的基因组中。英国埃克塞特大学的人类遗传学家Timothy Frayling表示,反过来说,我们只需对几百人的基因组进行测序,就能发现这50万个常见变异。

澳大利亚昆士兰脑研究所Peter Visscher率领的团队决定研究较罕见的SNP是否比GWAS常规筛选的SNP更能解释身高和BMI中的遗传性缺失。为此,他们对21620人进行了全基因组测序,也就是全部60亿个碱基。(作者拒绝对预印本文章发表评论,因为该文章正处于投稿阶段。)

研究团队利用了一条简单而强大的原理,即所有人在某种程度上都有亲缘关系——虽然可能较为疏远——DNA能够用来计算这种亲缘关系的远近。如此一来,结合与人类身高和BMI有关的信息,就能找出对这些性状可能有贡献的常见SNP和罕见SNP。

比方说,某个家族中一对三代表亲的身高比另一个家族中一对二代表亲的身高更为接近:这表明这对三代表亲的身高主要是由遗传决定的,我们从身高的相关性程度就能知道遗传占了多大比例,Frayling对此解释道。“他们用到了所有的遗传信息,分析亲缘关系在多大程度上源于罕见SNP,又在多大程度上源于常见SNP。”

这样一来,研究人员就能捕捉到五百分之一,甚至是五千分之一的遗传差异。

根据这些常见和罕见变异的信息,研究人员最终估算出的遗传性与之前双胞胎研究的结果大致相同。就身高而言,Visscher和同事估计遗传因素占到了79%,而就BMI来说,遗传因素占了40%。也就是说,如果对一大群人的身高进行分析,79%的差异来源于基因差异,而非营养等环境因素的差异。

复杂难解

研究人员还提出了那些之前未被发现的变异可能以何种方式对身体性状产生影响。哈佛大学演化生物学家Terence Capellini指出,到目前为止,研究人员发现这些罕见变异在基因组的蛋白编码区域中分布较多,而且较有可能对这些区域具有破坏性。这说明罕见变异可能会通过影响蛋白编码区域,而不是基因组的其它区域,对身高产生一定的影响——基因组的绝大部分区域并不生产蛋白,但可能会影响蛋白的表达。

这些变异如此罕见,还说明它们可能正被自然选择淘汰——也许是因为它们在某些方面有害。

鉴于遗传性的复杂程度,想要破解常见病的根源势必要投入更多的时间和资金,甚至需要对几十万个甚至几百万个全基因组进行测序,才能找到能解释疾病大部分遗传因素的罕见变异——如果研究人员想要开发出这些疾病的有效疗法,就必须这么做。

Spector表示,这项研究只揭示了对常见性状有作用的罕见变异的总量,而没有指明哪些变异更加重要。他说:“下一步是要找出对性状或疾病具有重要意义的罕见变异。”

参考文献:

Wainschtein, P. et al. Preprint at bioRxiv https://doi.org/10.1101/588020 (2019).

来源:global_academia 学术经纬

原文链接:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MDQzNjY2OA==&mid=2247492648&idx=3&sn=f9f31b14f903b1c3ed4284514f0ca002&chksm=ec1d477bdb6ace6d54f5eabce164d108d13847dc21f634b0b0b9c6ce28f097506e99f50ed1a1&scene=27#wechat_redirect

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