基于空间统计理论与潜变量模型的先天性心脏病易感基因-地理环境因素交互效应研究

The study of the interaction of gene and geographical environment factors has become the focus of congenital heart disease (CHD). The data on gene and geographical environmental factors is characterized by high dimension and spatial heterogeneity. Previous study lacked of quantitative analysis of latent structure, overall effects and spatial dimensions of gene and geographical environmental factors, which may lead to bias. To solve this problem, in this study we will combine the data on CHD from case control study in Shaanxi Province and spatial data of sampling sites obtained through GIS, and use the latent variable analysis method to find out the latent structure and overall effects of gene and geographical environmental factors, investigate the comprehensive features of gene and geographical environmental factors; and then utilize spatial statistical method to investigate the spatial distribution of gene and geographical environmental factors；by combining the results of latent variables and spatial analysis, build the evaluation model to uncover the interaction mechanism behind gene and geographical environmental factors from the perspective of the space. We expect the study can provide evidence for the etiology, susceptibility assessment, early screening and warning of CHD, and find a new way to solve other public health problems.

遗传和地理环境交互作用是先天性心脏病病因研究中需解决的重要问题。易感基因与地理环境因素具有高维度、多层次、空间异质性等特征，既往研究缺乏对基因与地理环境因素潜在结构与整体效应的评价，也忽视了空间异质性的存在，无疑会给先天性心脏病易感基因-地理环境因素交互效应评价带来偏性。针对此问题，申请人将已收集的陕西省先天性心脏病病例对照研究资料与通过GIS获取的空间数据相结合，基于潜变量模型分析先天性心脏病易感基因和地理环境因素的整体效应，考察遗传特征与地理环境因素的综合特征；继而利用空间统计理论考察先天性心脏病易感基因和地理环境因素的空间分布特征；综合空间统计及潜变量分析结果，构建先天性心脏病易感基因与地理环境因素交互效应评估模型，从空间角度阐明地理环境因素与易感基因的交互效应，为先天性心脏病病因研究、易感性评价、早期预警和干预策略制定提供理论依据，同时也为更加科学客观的解决其他健康问题提供新思路。

遗传和地理环境交互作用是先天性心脏病病因研究中需解决的重要问题。易感基因与地理环境因素具有高维度、多层次、空间异质性等特征，既往研究缺乏对基因与地理环境因素潜在结构与整体效应的评价，也忽视了空间异质性的存在，无疑会给先天性心脏病易感基因-地理环境因素交互效应评价带来偏性。针对此问题，本项目采用广义地理加权回归和潜变量分析相结合的思路，取得了以下主要成果：（1）分析了先天性心脏病影响因素的内在关联和潜在结构。首先筛选出先天性心脏病的可能影响因素，利用分类潜变量模型提取了一个三分类的综合潜变量，证实了类别3中出生缺陷及先天性心脏病的发生风险最高。（2）分析了先天性心脏病地理环境影响因素的空间异质性，研究证实不良的生活方式是先天性心脏病患病率增加的重要原因，而且存在显著的地区差异。通过地理加权回归分析，结果发现孕期二手烟与先心病在关中和陕南约45.1%的孕妇中有统计学关联。约 60.8%的孕期饮茶的孕妇更可能生育先心病患儿。另外，约25.2%孕期饮酒的母亲分娩先心病患儿的风险较大，而且主要集中在陕北。（3）分析了母亲孕期膳食模式与不良出生结局的关系。利用分类潜变量模型分析了母亲孕期食物摄入的结构模式，得到三种膳食模式即均衡模式、营养模式和零食模式。其中三种膳食模式以关中所占比例最高，陕南次之，陕北最低。地理加权广义线性模型分析显示膳食模式与出生缺陷没有统计学关联，但是出生体重与膳食模式存在统计学关联，其中营养模式在陕南更容易导致出生体重的增加。而零食模式在关中地区对出生体重影响较大。（4）获取了先天性心脏病相关基因数据，初步探讨了相关基因与先天性心脏病的相关关系。研究发现携带BMP4 基因rs762643位点 T等位基因和TT基因型，携带FPN1 基因rs17198983位点 CC基因型，携带FPN1基因rs73047757位点G等位基因和AG基因型的新生儿发生先天性心脏病的风险增加。