摘要
本文主要从以下几方面展开论述： 第一部分 SYTL3和SLC22A3多态性对广西毛南族和汉族人群血脂水平的影响 目的:阐明广西特有毛南族和当地汉族人群的血清血脂水平分布的差异性，探讨两个不同的民族人群中SYTL3和SLC22A3SNPs和数个环境因素与血清血脂水平的关系。 方法:在先前收集的标本库中，分层随机抽取广西毛南族人群1393（女性769例和男性624例;实验组）和居住在当地的汉族居民1436例（女性768例和男性668例;对照组）作为研究对象。按照国际标准方法进行流行病学调查，按照年龄和性别进行分层随机抽样，抽取祖宗三代都是汉族和毛南族的居民作为本研究的对象。并且使用人类遗传学方法（对线粒体多样性和Y染色体的研究）对入组的人群进行证实。本研究中的对象均为≥18岁的成年人，通过对其进行问卷调查和体格检查来记录他们的饮食习惯、运动方式、吸烟数、饮酒量、身高、体重、腰围、收缩压、舒张压、BMI、脉压差。抽取5ml空腹血样本，一部分(2ml)空腹血液样本被用来检测血清TG、TC、LDL-C、HDL-C、ApoB和ApoA1的水平。另外一部分(3ml)血液样本被用来提取全血DNA，使用二代测序技术对SYTL3-SLC22A3的6个SNPs(SYTL3rs9364496、SYTL3rs6455600、SYTL3rs2129209、SYTL3rs9456350、SLC22A3rs446809和SLC22A3rs539298)进行基因分型。进一步分析SYTL3-SLC22A3SNPs各等位基因频率及其基因型频率在两个不同民族中的分布情况，在两个民族中分别评估基因型、单倍体和环境因素及其交互作用与血清血脂水平及高脂血症的相关性。 结果:1、毛南族人群LDL-C、舒张压、载脂蛋白、收缩压、TC、TG、体重、饮酒量、脉压、BMI均高于汉族人群(P＜0.05-0.001)。毛南族血清ApoA1水平、ApoA1/ApoB比值、HDL-C水平均低于汉族（P＜0.05-0.001）。性别、年龄分布、身高、血糖、吸烟比例和腰围在两民族间分布相似。进一步进行亚组分析发现，与两个种族中的健康参与者相比，高脂血症患者的体重、收缩压、TC、腰围、ApoB、吸烟比例、BMI、饮酒、TG、舒张压、脉压和LDL-C均升高。相反，与健康个体相比，高脂血症患者的ApoA1、ApoA1/ApoB比值和HDL-C水平更低;这些发现在不同种族的人群中是相似的。有趣的是，汉族和毛南族人群中，患有高脂血症的人群与没有患有高脂血症的人群相比，在身高、性别、年龄分布和血糖方面并没有明显差异。 结论:1、汉族和毛南族人群血清血脂水平存在差异，毛南族人群中TC、TG、LDL-C、ApoB等水平显著高于汉族人群，而ApoA1/ApoB比值、HDL-C和ApoA1水平显著低于汉族人群。 2、汉族人群和毛南族人群中SYTL3rs6455600、SYTL3rs2129209和SLC22A3rs446809SNPs的基因型及等位基因频率存在显著差异，这可能是导致汉族及毛南族人群血脂差异的部分原因。 3、单倍体相比单个SNP可以解释更多血清血脂水平（特别是TC和LDL-C水平）及高脂血症发病风险的变化。 4、在汉族人群和毛南族人群中存在着不同的基因-基因及基因-环境的交互作用，其中在汉族人群中基因在其交互作用中占主导地位，而在毛南族人群中环境要素（BMI≥24kg/m2）在其交互作用中占主导地位，这可能与毛南族与汉族人群的饮食习惯不同相关，可见饮食习惯对血脂水平的影响不可忽略。 第二部分 SYTL3和SLC22A3多态性、基因-基因和基因-环境交互作用对冠心病及缺血性脑卒中的影响 目的:探讨SYTL3和SLC22A3SNPs，基因-基因/环境的交互作用对广西汉族人群中CAD及IS发病的影响。 方法:在广西当地的汉族人群中进行病例-对照研究，总共收集了2269例样本，其中对照组755例，CAD组758例，IS组756例。选择SYTL3-SLC22A3基因座上6个SNPs(SYTL3rs9364496、SYTL3rs6455600、SYTL3rs2129209、SYTL3rs9456350、SLC22A3rs446809和SLC22A3rs539298)作为研究的位点。用二代测序的方法进行基因分型。采用同样的调查问卷对研究对象进行流行病学调查，并对血清血脂水平、血糖等相关的生化指标进行测定。比较基因型和等位基因频率在CAD组、IS组和对照组中分布的差异性，进一步探讨基因型、单倍体、基因-基因/环境的交互作用对CAD和IS发病的影响。同时在对照组中分析基因型及基因-环境因素的交互作用和血清血脂水平的相关性。 结果:1、SYLT3rs2129209和SLC22A3rs539298SNPs的基因型及等位基因频率在CAD及IS与对照组比较均存在显著差异。 2、SLC22A3rs539298SNP在对照组中与TC水平相关，且SLC22A3rs539298G等位基因携带者与rs539298A单位基因携带者相比有着更低的TC水平，并且，SLC22A3rs539298SNP的主模型可降低CAD和IS的发病风险。同时，在CAD及IS人群中SLC22A3rs539298与饮酒存在着交互作用，且将会降低CAD及IS的发病。 结论:1、SLC22A3rs539298AG/GG相比rs539298AA携带者有着更低的血清TC水平，这可能是SLC22A3rs539298AG/GG携带者有着更低的CAD及IS发病风险的部分原因。 2、SYTL3-SLC22A3SNPs与吸烟、BMI及饮酒之间不同程度上的交互作用对血清血脂水平产生不同的影响。同时SLC22A3rs539298与饮酒之间的交互作用将会降低CAD及IS的发病风险。更进一步的是，单倍体相比单个SNP可以解释更多的CAD及IS的发病风险，并且单倍体与不同的环境要素之间的相互作用对CAD及IS的发病产生不同的影响，可见CAD及IS是基因及环境因素共同参与的复杂性疾病。 第三部分 缺血性心脑血管疾病发病相关的炎性分子标志物的筛选 目的:通过从GEO公共数据库中下载CAD及IS的基因表达谱数据集，通过整合分析后得出共同的差异基因，并结合生物信息学分析，筛选与CAD及IS相关的分子标志物。 方法:近年来，大数据挖掘已经成为研究某种疾病新颖技术，基因芯片技术可以提供某种疾病的表达谱信息，是某种疾病研究的关键且实用的技术。随着芯片技术的不断改进，它能提供多种研究项目包括:DNA序列检测、基因表达谱测定、杂交测序及基因组文库作图等等。通常在基因芯片测序完成之后，研究者会将基因芯片的原始数据上传至指定的数据库，以供后续的研究人员下载并做进一步的分析。此举除了能节省可观的研究费用之外，还能够为该课题的后续研究的延续性做了良好的保证。Gene Expression Omnibus database(GEO)数据集最为NCBI旗下最大的公共数据库，收集了大量公开的数据集，目前已经成为了数据挖掘必不可少的数据库之一。对于芯片数据挖掘同样有很多的方法，较为常用的为GEO数据库自带的GEO2R在线工具以及R语言。 结果:1、整合分析得出CAD及IS发病相关的20共同差异基因，并且20个共同差异基因主要富集在以下信号通路上:类风湿性关节炎;TNF信号通路;NF-kappa B信号通路;非酒精性脂肪肝;NOD样受体信号通路;细胞因子受体相互作用;Toll样受体信号通路;炎症性肠病等信号通路。 2、构建PPI网络，经过MCODE模块化并结合Cytohubba分析得出Degree分值前5的关键基因包括:CXCL8、degree=9;JUN、degree=9;TNF、degree=9;TNFAIP3、degree=8;SOCS3、degree=8。 结论:1、TNF、TNFA IP3、CXCL8和SOCS3等炎症相关的基因可能成为早期诊断CAD和IS的分子标志物。 2、SOCS3和SLC22A3的联合诊断模型的诊断效能优于单独SOCS3或者SLC22A3的诊断效能，因此联合诊断模型可以更加有效的诊断出早期CAD及IS。
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