基于遗传和表观遗传变异的T2DM相关基因的筛查及其调控模式的研究

T2DM is a heterogeneous disease with strong genetic background, and total effects of multiple genes may lead to the occurrence of T2DM. We have early confirmed TCF7L2, TCF2 and other genes associated with T2DM,and acquired the potential differences in genes and modules of DNA methylation by constructing the T2D-related DNA methylation weighted subnetwork (TMSN),however,the genes and their molecular mechanisms involved in the disease have yet to be further explored.We combine bioinformatics to conduct a case-control study in a large sample population,and take advantage of experimental methods from molecular biology to screen some genes of T2DM-related differential expression to identify their epigenetics and genetic characteristics(CpG-island methylation、miRNA and SNPs)and figure out T2DM-related biology labels;We analyze the relashionship of SNP, DNA methylation with miRNA,and its effect on gene expression by statistical methods based on population molecular epidemiological characteristics.To provide theoretical basis for the prevention and treatment of T2DM achieving better control effects,We thus further explore T2DM-related genes to recognize interactions in a varity of genes and factors,and study gene-related regulatory patterns from epigenetics and genetics.

T2DM是具有强烈遗传背景的异质性疾病，多基因遗传和表观遗传作用的总效应可能导致T2DM发生。前期我们已经证实TCF7L2、TCF2等多个基因与T2DM相关,并且通过构建T2DM相关的DNA甲基化基因权重网络（TMSN），获得了T2DM相关的潜在甲基化差异基因和模块，但是参与疾病发生的基因及分子机制仍需进一步挖掘。本项目结合生物信息学技术，在大样本人群中开展病例对照研究，利用分子生物学的实验方法筛查T2DM差异表达基因，识别其表观遗传学和遗传学特征（CpG岛的DNA甲基化、靶向miRNAs和SNPs），明确与T2DM相关的生物学标签；基于人群分子流行病学特征，利用统计学方法分析SNP与DNA甲基化和miRNA的关系，及它们对基因表达的影响。进而深入挖掘T2DM相关基因，识别多基因多因素间的互作特征，研究表观遗传和遗传对相关基因表达的调控模式，为T2DM防治提供理论依据，达到更好地防治效果。

T2DM是具有强烈遗传背景的异质性疾病，多基因遗传和表观遗传作用的总效应可能导致T2DM发生。为进一步挖掘参与疾病发生的基因及分子机制，我们在国家自然科学基金面上项目（基于遗传和表观遗传变异的T2DM相关基因的筛查及其调控模式的研究）的资助下，结合生物信息学技术和分子生物学实验方法，筛查T2DM相关的差异表达基因；识别其遗传学和表观遗传学特征，并研究二者对基因表达变化的调控模式。通过GEO数据库T2DM差异表达基因；构建蛋白质互作子网；对子网中度数排在前10%的节点进行GO和KEGG通路富集分析; 进一步筛选出在启动子区范围内有CpG岛且在CpG岛上下游4kb范围内有MAF值>0.05的SNP位点的DEGs作为候选基因。应用Real-time PCR法检测mRNA表达水平。用iMLDR法对SNP位点行基因分型检测。使用Methyl Target TM技术检测基因启动子区CpG岛的甲基化水平。经筛选共找出10个符合条件的DEGs，从中挑选了一个在糖脂代谢方面研究的最广泛的基因 HDAC4进行验证。结果表明HDAC4基因在T2DM组中的表达水平显著低于对照组。在其启动子区有三个SNP位点（rs1709851、rs843458、rs843461）在加性和显性模型下均与T2DM相关。其启动子区， 四个CpG位点在T2DM组中的甲基化水平高于对照组； 四个CpG位点在T2DM组中的甲基化水平低于对照组。HDAC4基因mRNA表达水平与CpG_2(186)的甲基化水平呈负相关；与CpG_3(100)位点的甲基化水平呈正相关。本实验筛选出T2DM候选miRNA，通过Starbase数据库，蛋白互作网络（PPI）构建miRNA与其靶基因间的互作网络。通过R语言秩和检验脚本程序得出在糖尿病人群中差异表达的8个miRNA；排除已经报道和糖尿病相关的miRNA，采用随机游走算法选取5个候选miRNA，PCR结果发现miR-543在两组人群中存在显著差异，表达量升高，当采用HbA1C作为分层因素时，发现当HbA1C大于9%时，HbA1C对miR-543表达影响最大，这也预示着miR-543可能是2型糖尿病患者一个潜在的标记物。本研究为研究遗传和表观遗传对相关基因表达变化的调控模式，探讨T2DM的分子机制，为其防治提供新途径。