선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 고혈압에서 유의성을 보이는 PPARGC1A의 SNP들이 어떻게 유전자 혹은 단백질에 영향을 미칠 것인지를 HaploReg (https://pubs.broadinstitute.org/mammals/haploreg/ haploreg.php)에서 확인해 보았다. 확인 결과 고혈압 상태 분석과 SBP, DBP 모두에서 유의성이 있었던 2개의 SNP 들은 enhancer histone marks와 motifs changed에서 SNP의 allele에 따라 차이가 나는 것을 보여주고 있었다.
- 이들 연구에 사용된 코호트는 유럽, 아시아, 아메리칸 인디언 성인들과 남아메리카 청소년을 대상으로 하였으며 50세 이하의 성인과 연관성이 있음을 나타내었다. 본 연구는 KARE 데이터를 기반으로 PPARGC1A의유전변이가 고혈압(hypertension) 및 중간 표현형인 SBP와 DBP와의 연관성 연구(case-control study)을 진행하였다. 그 결과, 기존에 혈압에 대해서는 보고되지 않았던 2개의 유전변이가 혈압 수치를 낮추고 고혈압에 대한 위험성을 높이는 경향으로의 상관관계가 있음을 한국인을 대상으로 하여 밝혔다.
가설 설정
- The worldwide geographic distribution of genetic polymorphisms using 1000 Genomes Project Consortium data. A. Geographic distribution of genetic variant of PPARGC1A rs2932966 are distributed on maps of minor (C) allele frequencies in populations. B.
제안 방법
- 15개의 SNP들을 대상으로 SBP와 DBP에 대해서도 상관 분석을 시행하였다. 선형 회귀 분석을 하였으며 역시연령, 성별 및 지역을 공변수로 처리하였다.
- 대상자는 첫 혈압 측정 전에 5분 동안 휴식을 취하게 하였다. 그리고 누운 자세를 유지한 채 5분 이상의 시간차이를 두고 3번 측정하였으며 그 평균값을 다음 유전 분석에 사용하였다.
- 수축기 혈압(SBP) 및 이완기 혈압(DBP)과 유전적 변이의 상관관계는 선형 회귀 분석을 사용하였다. 그리고 회귀 분석 전에 나이, 지역, 성별은 공변수로 처리하여 분석하였다. 그리고 P 값이 0.
- 선별하였다. 말초혈액으로부터 연구 대상자의 DNA 시료를 분리 추출하였고, Genome-Wide Human SNP array 5.0 (Affymetrix, Inc., Santa Clara, CA, USA)를 사용하여 유전형 판독을 하였다. 유전형 판독 정확도가 98% 이하 또는 높은 missing genotype call rate (4% 이상)을 나타낸 경우, 30% 초과의 heterozygosity를 가지거나, 성별이 불분명한 대상자들은 제외되었다.
- 병원의 숙련된 간호사의 도움으로 연구 대상자의 팔 둘레를 적절한 커프를 이용하여(수은 혈압계, W. A. Baum, Copiague, NY, USA)로 혈압을 측정하였다. 대상자는 첫 혈압 측정 전에 5분 동안 휴식을 취하게 하였다.
- 44세로 유의한 통계적 차이를 나타냈다. 본 연구 결과는 호서대학교와 질병관리본부 (KNIH)로부터 연구윤리 승인을 얻은 후 유전정보 분석을 수행하였다(1041231-170822-BR-062-01).
- 선별된 PPARGC1A의 15개 SNP을 대상으로 고혈압 환자군과 건강 대조군에 대한 로지스틱 회귀 분석에서도 연령, 성별, 지역은 공변수로 처리하였다. Additive genetic model을 유전모델로 선택하였다.
- 분석을 시행하였다. 선형 회귀 분석을 하였으며 역시연령, 성별 및 지역을 공변수로 처리하였다. 유전 모델은 additive genetic model을 기반으로 하였다.
- 한국인 유전체분석자료(KARE)를 기반으로 PPARGC1A 유전자의 영역에 위치한 15개의 SNP 유전변이들을 대상으로 고혈압(hypertension) 및 중간 표현형인 수축기 혈압 (systolic blood pressure, SBP)과 이완기 혈압(diastolic blood pressure, DBP) 등과의 상관관계를 통계 분석하여 확인하였다. 이 중 3개의 SNP들(rs9790699, rs2932966, rs1472095) 이 통계적인 유의성(P<0.
- 1, Table 3). 한편, 1000 Genome Project를 기반으로 한 GGV browser와 HaploReg 분석프로그램을 이용하여 인트론에 위치한 PPARGC1A 유전변이 rs2932966의 minor allelee 지역마다 조금씩 다른 양상을 나타내었다. 아프리카인(C)은 C=0.
대상 데이터
- (NRF-2017R1D1A3B03029902). Epidemiologic data used in this study were from the Korean Genome and Epidemiology Study (KoGES) of the Korea Centers for Disease Control & Prevention, Republic of Korea.
- 성인(40~69세) 남녀 10, 038명을 모집하였으며, 이들 중에서 정도관리(Quality Control, QC) 과정을 통해 유전체 분석 기준에 적합하지 않은 1, 196명이 제외되었으며 최종적으로 이용 가능한 연구 대상자는 총 8, 842명(남성: 4, 183명, 여성: 4, 659명)이었다. 고혈압에 대한 유전변이와의 상관성 연구를 위해 8, 842명의 대상자를 대상으로 환자군(고혈압)과 대조군을 선별하였다. 또한, 고혈압 치료 또는 혈압에 영향을 줄 수 있는 약물 치료를 받은 1, 291명을 제외하였고 최종 7, 551명을 연구 대상자로 선별하여 정량적 연관성 분석을 수행하였다.
- 고혈압 치료를 받고 있는 환자 961명을 고혈압 환자군(1, 968명)에 포함하여 로지스틱 회귀 분석을 수행하였다. 따라서 전체 환자군은 총 1, 968명을 선정(수축기 혈압 140 mmHg 이상 또는 이완기 혈압 90 mmHg 이상) 하였고 수축기 혈압이 120 mmHg 미만이면서 이완기 혈압이 80 mmHg 미만이면 건강 대조군(N=4, 452)으로 선별하였다. 환자군(고혈압)과 대조군(건강인)의 평균 연령은 49.
- 고혈압에 대한 유전변이와의 상관성 연구를 위해 8, 842명의 대상자를 대상으로 환자군(고혈압)과 대조군을 선별하였다. 또한, 고혈압 치료 또는 혈압에 영향을 줄 수 있는 약물 치료를 받은 1, 291명을 제외하였고 최종 7, 551명을 연구 대상자로 선별하여 정량적 연관성 분석을 수행하였다. 고혈압 치료를 받고 있는 환자 961명을 고혈압 환자군(1, 968명)에 포함하여 로지스틱 회귀 분석을 수행하였다.
- 본 연구 대상인 PPARGC1A의 분석 대상 SNP들은 NCBI human genome build 36를 기준으로 하였고 4번 염색체상의 15개 SNP들이 분석 대상으로 선별되었다. 선별된 PPARGC1A의 15개 SNP을 대상으로 고혈압 환자군과 건강 대조군에 대한 로지스틱 회귀 분석에서도 연령, 성별, 지역은 공변수로 처리하였다.
- 본 연구를 위해 유전형 KARE 자료를 바탕으로 단일염기서열(SNP)을 선별하였다. 말초혈액으로부터 연구 대상자의 DNA 시료를 분리 추출하였고, Genome-Wide Human SNP array 5.
- 유전형 판독 정확도가 98% 이하 또는 높은 missing genotype call rate (4% 이상)을 나타낸 경우, 30% 초과의 heterozygosity를 가지거나, 성별이 불분명한 대상자들은 제외되었다. 본 연구에서 분석한 PPARGC1A 전사체 양쪽 끝 말단에서 ±5 kb씩 확장한 범위에 위치한 15개의 SNP들을 선택하였다. 선별된 SNP들의 염색체 위치는 UCSC Genome Browser (NCBI human gb36, 2006)를 기준으로 하였다.
- 사용된 역학정보 및 유전정보는 질병관리청 인체 자원은행으로부터 분양을 받아 사용하였다(17100901-01-01). 본 정보는 질병관리청에서 2001년에 시작한 코호트 연구로써 경기도 안성시와 안산시 주거인들을 대상으로 한국인 역학 및 유전체 연구를 수행하였다. 성인(40~69세) 남녀 10, 038명을 모집하였으며, 이들 중에서 정도관리(Quality Control, QC) 과정을 통해 유전체 분석 기준에 적합하지 않은 1, 196명이 제외되었으며 최종적으로 이용 가능한 연구 대상자는 총 8, 842명(남성: 4, 183명, 여성: 4, 659명)이었다.
- , 2009). 사용된 역학정보 및 유전정보는 질병관리청 인체 자원은행으로부터 분양을 받아 사용하였다(17100901-01-01). 본 정보는 질병관리청에서 2001년에 시작한 코호트 연구로써 경기도 안성시와 안산시 주거인들을 대상으로 한국인 역학 및 유전체 연구를 수행하였다.
- 본 정보는 질병관리청에서 2001년에 시작한 코호트 연구로써 경기도 안성시와 안산시 주거인들을 대상으로 한국인 역학 및 유전체 연구를 수행하였다. 성인(40~69세) 남녀 10, 038명을 모집하였으며, 이들 중에서 정도관리(Quality Control, QC) 과정을 통해 유전체 분석 기준에 적합하지 않은 1, 196명이 제외되었으며 최종적으로 이용 가능한 연구 대상자는 총 8, 842명(남성: 4, 183명, 여성: 4, 659명)이었다. 고혈압에 대한 유전변이와의 상관성 연구를 위해 8, 842명의 대상자를 대상으로 환자군(고혈압)과 대조군을 선별하였다.
- 같은 해 Vimaleswaran 등은 PPARGC1A Gly482Ser (rs8192678) missense 돌연변이가 혈압을 조절한다는 보고가 있다. 이들 연구에 사용된 코호트는 유럽, 아시아, 아메리칸 인디언 성인들과 남아메리카 청소년을 대상으로 하였으며 50세 이하의 성인과 연관성이 있음을 나타내었다. 본 연구는 KARE 데이터를 기반으로 PPARGC1A의유전변이가 고혈압(hypertension) 및 중간 표현형인 SBP와 DBP와의 연관성 연구(case-control study)을 진행하였다.
- 한국인 유전체역학조사사업(Korean Genome and Epidemiology, KoGES)의 일부분으로써 한국인 유전체 분석자료(Korean Association Resource, KARE)의 국내 연구 대상자를 대상으로 본 연구를 수행하였다(Cho et al., 2009). 사용된 역학정보 및 유전정보는 질병관리청 인체 자원은행으로부터 분양을 받아 사용하였다(17100901-01-01).
데이터처리
- 또한, 고혈압 치료 또는 혈압에 영향을 줄 수 있는 약물 치료를 받은 1, 291명을 제외하였고 최종 7, 551명을 연구 대상자로 선별하여 정량적 연관성 분석을 수행하였다. 고혈압 치료를 받고 있는 환자 961명을 고혈압 환자군(1, 968명)에 포함하여 로지스틱 회귀 분석을 수행하였다. 따라서 전체 환자군은 총 1, 968명을 선정(수축기 혈압 140 mmHg 이상 또는 이완기 혈압 90 mmHg 이상) 하였고 수축기 혈압이 120 mmHg 미만이면서 이완기 혈압이 80 mmHg 미만이면 건강 대조군(N=4, 452)으로 선별하였다.
- 90 mmHg으로 나타났다(Table 1). 고혈압 환자군에서 모두 높은 수치를 나타냈고 Student t-검정을 통해 정상 혈압군과 고혈압 환자간에 SBP, DBP 의 통계적 유의차이가 있었다(Table 1).
- 0, Chicago, IL, USA)을 사용하였다. 로지스틱 회귀 분석을 사용하여 고혈압 환자군과 건강 대조군에 대해 additive genetic model을 기반으로 한 유전적 변이의 상관성 분석을 수행하였다. 수축기 혈압(SBP) 및 이완기 혈압(DBP)과 유전적 변이의 상관관계는 선형 회귀 분석을 사용하였다.
- 로지스틱 회귀 분석을 사용하여 고혈압 환자군과 건강 대조군에 대해 additive genetic model을 기반으로 한 유전적 변이의 상관성 분석을 수행하였다. 수축기 혈압(SBP) 및 이완기 혈압(DBP)과 유전적 변이의 상관관계는 선형 회귀 분석을 사용하였다. 그리고 회귀 분석 전에 나이, 지역, 성별은 공변수로 처리하여 분석하였다.
이론/모형
- 선별된 PPARGC1A의 15개 SNP을 대상으로 고혈압 환자군과 건강 대조군에 대한 로지스틱 회귀 분석에서도 연령, 성별, 지역은 공변수로 처리하였다. Additive genetic model을 유전모델로 선택하였다. 그 결과 3개 SNP에서 통계적으로 유의한 상관관계(P<0.
- 본 연구에서 분석한 PPARGC1A 전사체 양쪽 끝 말단에서 ±5 kb씩 확장한 범위에 위치한 15개의 SNP들을 선택하였다. 선별된 SNP들의 염색체 위치는 UCSC Genome Browser (NCBI human gb36, 2006)를 기준으로 하였다.
- 선형 회귀 분석을 하였으며 역시연령, 성별 및 지역을 공변수로 처리하였다. 유전 모델은 additive genetic model을 기반으로 하였다. 그 결과 SBP와 DBP에서 공통적으로 2개의 SNP들이 통계적으로 유의한상관관계를 보여주고 있었다(Table 2).
- 05 이하의 분석 값을 유의 수준의 기준으로 정하였다. 추가적으로, 특정 SNP에 대한 대립 유전자 빈도의 지리적 분포를 확인하기 위해서 Geography of Genetic Variants (GGV) browser (https:// popgen.uchicago.edu/ggv)를 이용하였으며 1000 Genome database를 기반으로 하였다(Marcus and Novembre, 2017).
성능/효과
- 93)인 것으로 나타났다. rs472095의 minor allele는 T, major allele는 C인데, T염기를 보유할 경우에 고혈압 발병에 대한 위험성이 낮은 경향으로 유의한 상관관계가 있는 것을 알 수 있었다. Rs1472095은 SBP와 DBP에서도 통계적 유의성을 보여주고 있는데, minor allele를 가질 수록 점진적으로 혈압 수치가 낮아지는 경향을 보이고 있다.
- Additive genetic model을 유전모델로 선택하였다. 그 결과 3개 SNP에서 통계적으로 유의한 상관관계(P<0.05)를 확인할 수 있었다(Table 2). 이중 가장 높은 유의 수준(P=0.
- 유전 모델은 additive genetic model을 기반으로 하였다. 그 결과 SBP와 DBP에서 공통적으로 2개의 SNP들이 통계적으로 유의한상관관계를 보여주고 있었다(Table 2).
- 본 연구는 전장유전체 분석을 이용하여 PPARGC1A 유전자 영역에 위치한 SNP들과 고혈압의 질병 상관성 분석을 통해 한국인에서도 PPARGC1A 유전자 변이가 고혈압 및 혈압과의 상관관계가 있다는 것을 확인하였다.
- 6903이었다. 본 연구에서 분석한 minor allele의 경우 rs2932966 (C)는 0.075를 rs1472095 (T)는 T=0.074를 나타내어 유럽인이 대다수를 차지하는 GnomAD에서의 minor allele 빈도수보다 한국인이 상대적으로 더 낮은 빈도수(minor allele frequency) 를 갖는 다는 점을 알게 되었다(Fig. 1, Table 3). 한편, 1000 Genome Project를 기반으로 한 GGV browser와 HaploReg 분석프로그램을 이용하여 인트론에 위치한 PPARGC1A 유전변이 rs2932966의 minor allelee 지역마다 조금씩 다른 양상을 나타내었다.
- 06 을 보였다. 아시아인들 중 동아시아인(C)은 C=0.08이었고 남아시아인(C)은 C=0.2를 나타내 주어 동양인들 사이에도 지역에 따라 유전변이 염기 빈도가 큰 차이를 있음을 확인하였고 본 연구의 Case 빈도(C)를 보면 0.075를 나타내어 동아시아인들과 유사한 minor allele frequency를 나타내었다. 동아시아인의 구성은 주로 한족 중국인과 일본인 그리고 베트남인으로 구성되어 있다.
- 이 중 3개의 SNP들(rs9790699, rs2932966, rs1472095) 이 통계적인 유의성(P<0.05)을 나타내었다. 이 중 rs-1472095가 고혈압과 통계적으로 가장 유의한 값을 보였다(P-value, 0.
- 05)를 확인할 수 있었다(Table 2). 이중 가장 높은 유의 수준(P=0.00359)을 보여주는 SNPe rs1472095로 상대적 위험도는 0.80 (95% 신뢰구간: 0.68~ 0.93)인 것으로 나타났다. rs472095의 minor allele는 T, major allele는 C인데, T염기를 보유할 경우에 고혈압 발병에 대한 위험성이 낮은 경향으로 유의한 상관관계가 있는 것을 알 수 있었다.
- php)에서 확인해 보았다. 확인 결과 고혈압 상태 분석과 SBP, DBP 모두에서 유의성이 있었던 2개의 SNP 들은 enhancer histone marks와 motifs changed에서 SNP의 allele에 따라 차이가 나는 것을 보여주고 있었다. 이는 2개의 SNP의 염기 변화에 따라 유전자 발현 등에 영향을 줄 가능성을 의미하고 있다(Table 3).
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.