Extracto
Previamente, un enfoque de ligamiento de genes candidatos en los pares de hermanos afectados con cáncer de próstata identificaron un locus de susceptibilidad al cáncer de próstata en D3S1234 en el gen de la tríada de histidina frágil (
FHIT
), una supresor de tumor que induce la apoptosis. asociación pruebas posteriores sobre 16 SNPs que abarca aproximadamente 381 kb que rodean D3S1234 en los estadounidenses de ascendencia europea revelaron evidencia significativa de asociación de un único SNP en el intrón 5 de
FHIT
. En el estudio actual, re-secuenciación y genotipado dentro de una región de 28,5 kb que rodea este SNP delineado aún más la asociación con el riesgo de cáncer de próstata a una región de 15 kb. SNPs en múltiples secuencias bajo restricción evolutiva dentro de intrón 5 de
FHIT
varios haplotipos relacionados definidos con un mayor riesgo de cáncer de próstata en los europeos-americanos. Se detectaron fuertes asociaciones para un haplotipo de riesgo definido por SNP 138543, 142413, 152494 y en todos los casos (χ de Pearson
2 = 12,34, df 1,
P
= 0,00045) y para el haplotipo de riesgo homocigotos definido por SNPs 144716, 142413, 148444 y en los casos en que compartieron 2 alelos idénticos por descendencia con sus hermanos afectados (χ de Pearson
2 = 11,50; gl 1,
P = 0.00070
). Además de las secuencias altamente conservadas que abarcan SNPs 148.444 y 152.413, los estudios de población revelaron fuertes firmas de la selección natural para una ventana de 1 kb que abarca el SNP 144716 en dos poblaciones humanas, la American Europea (π = 0,0072, D de Tajima = 3,31, 14 SNPs) y los japoneses (π = 0,0049, Fay & amp; H de Wu = 8,05, 14 SNPs), así como en chimpancés (Fay & amp; H de Wu = 8,62, 12 SNPs). Estos resultados apoyan firmemente la participación de la
FHIT
región intrónica en un mayor riesgo de cáncer de próstata
Visto:. Ding Y, G Larson, Rivas G, C Lundberg, Geller L, C Ouyang , et al. (2008) Firma fuerte de la selección natural dentro de un
FHIT
Intrón Implicado en el cáncer de próstata de riesgo. PLoS ONE 3 (10): e3533. doi: 10.1371 /journal.pone.0003533
Editor: Matthew W. Hahn, de la Universidad de Indiana, Estados Unidos de América
Recibido: 11 Septiembre, 2008; Aceptado: 2 octubre de 2008; Publicado: 27 Octubre 2008
Derechos de Autor © 2008 Ding et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Financiación:. YD, GL, GR, CL, CO, TGK fueron apoyados por NIH AG15720, DOE PC020680, y el Instituto de Investigación Beckman de la Ciudad de la esperanza. LG, JW, JA, JS, MBD, ABB, JMK, PJO, RS, JAS, DJ fueron apoyados por NIH AG15720. MN fue apoyado por el NIH HG-002790
Conflicto de intereses:. Los proveedores de fondos no tiene función alguna en el análisis de datos, la escritura o las decisiones de publicación
Introducción
La complejidad genética de. cáncer de próstata ha sido bien demostrado por la gran escala, estudios de asociación independientes, a escala del genoma que identificaron múltiples loci riesgo a lo largo del genoma humano [1], [2], [3], [4], [5], [6 ]. Estos loci cada uno sólo aumenta moderadamente el riesgo de la enfermedad de una persona hasta en un 60% y colectivamente pueden representar más del 50% del riesgo genético de cáncer de próstata observado en la población humana. loci de riesgo adicionales aún no se han descubierto a través de meta-análisis de los datos existentes y estudios posteriores.
análisis de ligamiento utilizado recientemente de genes candidatos y asociación pruebas posteriores para implicar a una región de 30 kb dentro del intrón 5 de
FHIT
en el riesgo de cáncer de próstata [7]. El
FHIT
gen, que codifica una trifosfatasa 16,8 kD, comprende 10 exones cortas que atraviesan aproximadamente 1,5 Mb. Reside en el sitio frágil observado con mayor frecuencia en el genoma humano,
FRA3B gratis (3p14.2); y es una de las regiones más tempranos y más frecuentemente eliminados en múltiples tipos de cáncer [8], [9]. Aunque la supresión de la
FHIT
gen en el tejido de cáncer de próstata no se ha informado ampliamente, la pérdida de heterocigosidad (LOH) ha sido reportado en 2 de 15 tumores mediante el uso de marcadores de microsatélites localizados en intrones de
FHIT
[10]. La pérdida de
FHIT
también se detectó en un
in vitro
modelo de una línea de células tumorales de cáncer de próstata que se estableció mediante el uso de VPH-18 para inmortalizar una próstata humana línea celular de epitelio normal del adulto, seguido por una transformación maligna a través de la exposición a un carcinógeno químico [11], [12]. El análisis inmunohistoquímico en tejido de cáncer primario confirmó la ausencia o la expresión de los niveles de proteína FHIT en las células tumorales reduce en gran medida, en contraste con altos niveles de expresión en el epitelio de próstata normal adyacente [12], [13].
Aunque FHIT expresión de la proteína se pierde o se reduce en muchos tipos de cánceres humanos [9], la base mecanicista para la participación de intrón 5 en riesgo genético de cáncer de próstata no es evidente. Una alteración de la línea germinal en
FHIT Windows que está asociado con el riesgo de cáncer no se ha informado, posiblemente debido a las limitaciones de los estudios anteriores que se centraron solamente en los exones, regiones no traducidas del ARNm, y promotores. monumentos característicos de una región frágil, como se rompe afidicolina inducida híbridos, los sitios de integración HPV16, sitios de integración pSV2neo, y puntos finales eliminación en líneas celulares de cáncer, se han identificado dentro de intrones de
FHIT
[14]; sin embargo, estos puntos de referencia no se superponen con la región dentro del intrón 5 que implicados en el riesgo de cáncer de próstata. FHIT juega un papel importante en la inducción de la apoptosis de las células que responden a los daños del ADN causado por la exposición a una variedad de agentes ambientales, tales como radiación, virus, y los productos químicos tóxicos presentes en el humo del tabaco y minas de estaño [15] [16], [17, ]; sin embargo, los elementos genéticos que controlan estos procesos no han sido identificados
.
Las fuerzas de la evolución de la mutación, selección natural, deriva genética, la recombinación y han dado forma al patrón de variación en el genoma humano. La selección natural, que actúa sobre las variaciones genéticas funcionalmente importantes que dan lugar a la alteración de la aptitud, como la adaptación al medio ambiente local y la susceptibilidad a la enfermedad, puede salir de firmas específicas en loci afectado [18], y el análisis de la variación genética en las poblaciones se está convirtiendo en fundamental para la comprensión la función de los genes [19], [20]. La detección de las firmas de selección natural puede ayudar a descubrir nuevos elementos funcionales. Por lo tanto, se utilizó este método para determinar si se podía detectar pruebas de selección dentro de los 30 kb
FHIT
región intrónica. Se realizó una encuesta re-secuenciación y analizamos desequilibrio de ligamiento (LD) y la estructura de haplotipos en las secuencias de intrón 5 de
Hoteles en FHIT euro americano, yoruba, y las poblaciones japonesas, y varios primates no humanos. Sobre la base de estos datos, hemos refinado la región asociada con el riesgo de cáncer de próstata a un bloque de LD 15 Kb y revelado fuertes las firmas de selección en múltiples poblaciones humanas y, posiblemente, otras especies de primates.
Resultados
Re-secuenciación
Larson et al. [7] a prueba 16 SNPs que abarcan una región de 381 kb dentro del intrón 5 de
FHIT
para la asociación con el riesgo de cáncer de próstata y se detectó una asociación significativa con uno de los SNPs, rs760317. Una asociación significativa con menos riesgo de cáncer de próstata fue encontrado en un estrechamente vinculados SNP, rs722070, ubicado a 13 kb de rs760317 en el lado centromérica; ninguna asociación se detectó con SNPs en el lado telomérica. Para asignar la asociación con el riesgo de cáncer de próstata en alta resolución y buscar pruebas de selección, se realizó una encuesta re-secuenciación usando 13 casos y controles de origen europeo-americano elegido al azar. El total de encuestados longitud de la secuencia fue de 28,5 kb, con excepción de dos lagunas de secuencia no-amplificables de 487 pb y 263 pb. Una de las lagunas contenía una repetición AT y un largo tracto poli A, y el otro contenía AT y AG repite. Dos fragmentos de esta región con longitudes de 19 kb (de 134 kb a 153 kb; GeneBank nº de acceso AF152364) y 7 kb (de 142 kb a 149 kb internos al 19 kb; GeneBank nº de acceso AF152364) también fueron secuenciados en 16 Yoruban y 16 individuos japoneses, respectivamente.
en toda la región, se identificaron 216 SNPs y indeles 9, que van del 1 al 24 pb, en los 13 europeos-americanos individuos (Tabla S1). Dentro de la región de 19 kb, se secuenció en ambas europeo-americanos y Yorubans, encontramos 146 SNPs y indeles 7 comunes a ambas poblaciones, 99 SNPs y 1 indel única para Yorubans, y 19 SNPs y 1 indel únicas para los americanos europeos. Dentro de la región 7 kb se secuenció en las tres poblaciones, detectamos 64 SNPs y 4 indeles comunes a los tres poblaciones; 28 SNPs y 1 indel única para Yorubans; 2 SNPs únicos para los europeos-americanos; 1 SNP única para los japoneses; y 9 SNPs y 1 indel común a dos poblaciones. Indeles y SNPs en largas bandas simples repeticiones no fueron incluidos en estas estadísticas y los análisis posteriores, debido a la poca precisión de la secuenciación en estas áreas.
El desequilibrio de ligamiento (LD)
Se calculó par- r sabia
2 sobre la base de SNPs con un alelo menor frecuencia mayor que 0,05 (196 SNPs para los 13 europeos-americanos muestras y 178 SNPs para las 16 muestras Yorubans) utilizando Haploview (Fig. 1A y C) y las tasas de recombinación con hotspots usando rhomap (Fig. 1B). De acuerdo con informes anteriores [21], [22], se observó mucho menos LD en la muestra de África, aunque el patrón de LD por lo demás fue similar entre las poblaciones. La diferencia más notable entre las dos poblaciones era un bloque de LD 15 kb en la población americana europea que fue interrumpida por mucho más alta tasa de recombinación de fondo y al menos un punto de acceso de recombinación en la población yoruba (fig. 1B). Se seleccionaron 48 SNPs de la encuesta re-secuenciación y tres SNP publicados en Larson et al. [7] que representa la estructura básica LD y genotipo estos SNPs en todas las muestras de casos y controles para evaluar su asociación con el cáncer de próstata.
A. Representación gráfica de pares r
2 (de 0 a 1, representado con una escala de grises de blanco a negro) calculado y visualizado utilizando Haploview durante 13 estadounidenses de origen europeo. B. tasas de recombinación (Rho) calculados utilizando rhomap para Yorubans (línea roja, con SNP posiciones representadas por los círculos abiertos) y de origen europeo (línea de color negro, con SNP posiciones indicadas por los diamantes sólidos) sobre la base de los datos de secuenciación. La línea gris con triángulos sólidos se basó en datos de genotipos SNP en 51 de 25 casos y 25 controles (de origen europeo). C. Representación gráfica de r
2 usando durante 16 Yorubans. Una barra de color negro sólido representado un bloque LD 15 kb en la American Europea.
Asociación Pruebas
Hemos realizado pruebas de asociación de los SNPs y haplotipos de combinaciones de SNP individuales. Dado que los datos vínculo original predijo un modelo recesivo [7], la hipótesis de que el subgrupo de casos que se han hecho 2 alelos idénticos por descendencia (IBD) en este locus con sus hermanos (2 casos EII) serían los principales contribuyentes a la genética lo observado señal. Por lo tanto, se compararon las frecuencias de SNP en los controles contra todos los casos y 2 casos de EII (Tabla S2). asociación significativa (valor de corte
P = 0,05
, no corregido para múltiples pruebas) se observó durante varios SNPs y maximiza en 137.302 (rs9814915, χ de Pearson
2 = 5,16, grados de libertad (gl) 1,
P = 0,0231
) para todos los casos (círculos abiertos individuales en la Fig. 2A) y 138.543 (rs760317, χ de Pearson
2 = 7,42, df 1,
P = 0,0064
) para el 2 EII subgrupo (círculos negros individuales en la Fig. 2A).
A. pruebas de asociación de SNPs y haplotipos. SNPs estaban ancladas en un mapa de la UCSC Genoma Multiz con la alineación y la conservación de los vertebrados (V166; http://genome.ucsc.edu) para la región de 30 kb. La región estuvo representada con un bar abierto en un recuadro en la esquina superior izquierda que representa pruebas de SNP individuales que rodean una región de 381 kb más amplio. Una flecha señalaba el marcador microsatélite, D3S1234, exhibiendo la relación señal más fuerte en el estudio original. Una barra de color negro sólido corresponde al bloque de LD 15 kb en la American Europea. Las pruebas en la frecuencia de alelos de los SNPs se denotan por los círculos abiertos (para todos los casos y negro para 2 casos EII). Las pruebas de haplotyes de riesgo están representados por círculos unidos con las líneas. SNPs resaltada en rojo están en fuerte LD (r
2 & gt; 0,9) entre sí. B. diversidad de nucleótidos (π) calculado para Yorubans (línea roja), de origen europeo (línea negro) y japonés (línea azul). D de Tajima C. calcula para Yorubans (línea roja), de origen europeo (línea negro) y japonés (azul) utilizando Slider. D. La diversidad entre las secuencias de humano y chimpancé (línea verde oscuro incluyendo SNPs en los seres humanos y la línea de color verde claro con exclusión de SNPs en los seres humanos).
La detección de asociación de haplotipos para todas las combinaciones de tres SNP reveló que la asociación más fuerte del cáncer de próstata con riesgo era un haplotipo definido por SNP 135181, 142413, 152494 y en 2 casos de EII (GGT haplotipo se enriqueció en 2 casos de EII, χ
2 = 9,73, df 1,
P =
0,0018, Tabla S3) y SNPs 138543, 142413, 152494 y en todos los casos (AGT haplotipo se enriquece en todos los casos, χ
2 = 13,72; gl 1,
P = 0,00021
, el cuadro S3). La adición de cualquier otro único SNP a la combinación no aumentó la asociación con el riesgo de cáncer de próstata, mientras que la omisión de cualquier SNP en las combinaciones redujo significativamente la señal (datos no mostrados). De acuerdo con un modelo recesivo, las muestras que eran homocigotos para el haplotipo de riesgo fueron significativamente enriquecido en los casos en comparación con los controles.
Curiosamente, ambas combinaciones de SNP identificados en todos los casos y 2 casos de EII incluyen SNPs 142413 y 152494, que expuesto individualmente asociación muy limitado con el riesgo de cáncer de próstata. SNP 152 494 se encuentra dentro de una secuencia no codificante altamente conservada, y SNP 142 413 se encuentra dentro de 100 pb de la otra secuencia no codificante altamente conservada (Fig. 2A). Ninguno de los dos SNP era fuerte en LD con cualquier otro SNP genotipo en los casos y controles. Sin embargo, SNP 135181 fue fuerte en LD con SNP 138543 (r
2 = 0,86) y varios otros SNPs genotipo, 135240, 137261, 139813, 144716, 147904 (r
2 que van desde 0,87 a la 0,97, destacó SNPs en Fig. 2A). Por lo tanto, estos otros SNPs también mostraron una asociación convincente al riesgo de cáncer de próstata en combinación con SNPs 142413 y 152494 (combinaciones de SNP representados por círculos abiertos vinculados con una línea en la Fig. 2A y en la Tabla S3). Se conocen otros 21 nuevos SNPs estar fuertemente ligado a 135181 sobre la base de los datos de secuenciación. Entre todos los SNPs vinculados a 135181, 147907 solamente fue localizado dentro de una secuencia altamente conservada (Fig. 2A). Por lo tanto, SNP 147 907 puede ser un candidato probable para la causalidad.
Un SNP, 148.444, que se encuentra dentro de una secuencia altamente conservada, mostró la más alta LD (r
2 = 0,37) con 152.494 SNP entre todos los SNPs genotipo . Sustitución de SNP 152494 con 148.444 en las combinaciones de tres SNP también definido un haplotipo para los que los homocigotos fueron especialmente enriquecidos en los casos (Tabla S3). En consonancia con un modelo recesivo, encontramos la asociación más fuerte con los homocigotos del haplotipo de riesgo en 2 casos de EII (combinaciones de SNP representados por círculos negros unidos por una línea en la Fig. 2A) -incluso más fuertes que la mayoría de las combinaciones con SNP 152494.
SNPs Subrayando una firma de la selección natural en los seres humanos están asociados con el cáncer de próstata de riesgo
Para discriminar los SNP que podrían contribuir funcionalidad entre los SNPs que muestra una fuerte asociación con el riesgo de cáncer de próstata, hemos utilizado los datos de re-secuenciación del Europeo -American, yoruba, y las poblaciones japonesas para buscar firmas de la selección natural, además de la conservación, dentro de la región de 28,5 kb. Varias estadísticas clave se calcularon utilizando Slider. Se compararon estos parámetros de población en el
FHIT
intervalo a los obtenidos en el Proyecto de Secuenciación del ENCODE HapMap, en el que 10 regiones de 500 kb de varios cromosomas en las cuatro poblaciones humanas fueron secuenciados en su totalidad. Estos datos ENCODE proporcionan un control razonable de distribución de todo el genoma de las estadísticas específicas de la población. Para confirmar las estadísticas observadas en los 13 casos y controles seleccionados al azar, sino que también secuenciado una región 2 kb que contiene el valor D de la máxima Tajima de 14 individuos CEPH. Debido a que los datos de ENCODE no proporcionan genotipos de indeles se excluyeron, además indeles de nuestro
FHIT
región en la población de análisis y comparaciones.
Hemos observado un aumento notable de la diversidad de nucleótidos que se extendió por varios bloques de LD para las tres poblaciones humanas (Fig. 2B). El π máxima fue de 0,0072 (0,0065 para los 14 individuos CEPH), 0,0077, y 0,0049 para las poblaciones japonesas Europea-América, yoruba, y, respectivamente, en comparación con un promedio de 0,00071 (0,000071 a 0,0055), 0,00074 (0,00013 a 0,0046), y 0,00076 (0,00013 hasta 0,0050) dentro de las regiones ENCODE 5 Mb. Por lo tanto, el máximo π observa dentro de la región 28,5 kb en el intrón 5 de
FHIT
supera el máximo π observa desde las regiones 10 ENCODE tanto para europeos-americanos y Yorubans (p & lt; 0,0060 para ambas poblaciones).
también se detectó un aumento significativo de la D Tajima en la población europea-americana (Fig. 2C). La ventana de 1 kb del máximo D de Tajima (3,31,
P = 0,003
asumiendo neutral modelo estándar de E;
P = 0,006
asumiendo modelo neutral II;
P = 0,021
asumiendo modelo neutral III) correspondió a la ventana de máxima π. En los 14 individuos CEPH, la misma ventana exhibió D de 3,11 de un Tajima. Sólo una región ENCODE pequeña, menos de 0,6% de todas las regiones ENCODE, muestra un máximo más alto de Tajima D. Una significativa Fay & amp; valor H de Wu (8,05 para 14 SNPs,
P
= 0,0067, asumiendo un modelo neutral estándar I) se detectó por la misma ventana en la población japonesa. Un análisis de ventana deslizante de 14 SNP para todas las regiones ENCODE en la población japonesa encontró 237 de 6265 ventanas con un Fay & amp; H valor de Wu mayor que 8,05 (
P = 0,038
).
Para determinar si el mayor diversidad de nucleótidos se debió a un aumento en la tasa de mutación locales, se evaluaron las diferencias de nucleótidos en el 28,5 kb se secuenció la región mediante la comparación de una secuencia humana con una secuencia de chimpancé recuperado de la UCSC genoma navegador. Para cada ventana de 1 kb en la región 28,5 kb, la divergencia entre el las secuencias de humanos y chimpancés oscilaba 0,004 a 0,026 y un promedio de 0,0145 (Fig. 2D). Para la región de 1 kb con el máximo π en la población europea-americana, se observó una divergencia de 0,0150. Los valores de divergencia para los colindantes 5 y 10 kb fueron 0,0137 y 0,0149, respectivamente. Estas estadísticas fueron sólo ligeramente superior a la media del genoma del chimpancé (0,0123 [23]). Cuando se excluyeron los SNP que se observan en las poblaciones humanas, la divergencia se redujo significativamente (entre 0,002 a 0,022 y un promedio de 0,0112), especialmente dentro de la región que mostró una alta diversidad de nucleótidos en los seres humanos (Fig. 2D). Estas observaciones excluyen una tasa de mutación local más alta como una de las principales causas de una mayor diversidad en las poblaciones humanas
.
Dos SNPs, 144716 y 144552, dentro de la ventana de 1 kb que mostraba la señal máxima de la selección natural, eran fuertes en LD con 135181 y demostró un nivel comparable de asociación con el riesgo de cáncer de próstata en combinación con SNPs 142413 y 152494 o 148444 o bien (Tabla S3). La región de 142 kb a 149 kb está representada significativamente mayor diversidad de nucleótidos entre los europeos-americanos que Yorubans, en contraste con las regiones circundantes y la gran mayoría del genoma humano, en el que la diversidad Yoruban es generalmente similar o superior a la diversidad europea-americana ( la Fig. 2B). Esta región también abarca tres combinaciones de SNP: 142413, 144716 o 147904 y 148444, cada uno que reside dentro de una secuencia virtud de la selección natural y delinear conjuntamente el haplotipo de riesgo putativo. Esta superposición de señales de selección y asociación significativa implicada co-evolución y funciones interactivas entre los módulos de secuencia en su participación en el riesgo de cáncer de próstata.
Firmas de Selección de Estados no Human Primates
Los datos de secuenciación de la misma ventana de 1 kb en los chimpancés y los bonobos occidentales comunes también reveló potencial de la selección natural. Aunque la secuencia de chimpancé poseía una colección completamente diferente de SNPs en comparación con la secuencia humana, la distribución de haplotipos exhibió un patrón similar al de la población japonesa: predominantemente un haplotipo con muy altas frecuencias del alelo derivado de múltiples SNPs (D de Tajima = - 1.81, Fu y Li = D de -3,02, π = 0,0015). Un significativamente alta Fay & amp; H de Wu (8,62 para 12 SNPs,
P = 0,0001
suponiendo que el modelo neutral estándar) sugirió un efecto auto-stop bajo una selección positiva reciente. Para la secuencia de bonobos, dos SNPs raras, cada observaron sólo una vez en los 6 individuos, y no hay cambio de nucleótido fija estuvieron presentes en la ventana de 1 kb (D Tajima = -1.45, -1.72 D = Fuli, π = 0,00034) en comparación con los chimpancés secuencia
Tres subespecies son reconocidas entre los chimpancés comunes basados en su distribución geográfica:.
Pan troglodytes verus (PTV) Hoteles en África occidental,
troglodytes Pan troglodytes (PTT) en
África central, y
Pan troglodytes schweinfurthii (Pts) Hoteles en África oriental. Estudios previos han sugerido historias demográficas distintas para las tres subespecies, lo que resulta en un valor promedio ligeramente positiva de la D Tajima de chimpancés occidentales (
Ptv
) y un valor promedio significativamente negativo de la D Tajima de chimpancés centrales (
Ptt
). Para establecer una distribución en todo el genoma de las estadísticas de población para los chimpancés comunes, se recuperaron y volvieron a analizar los datos de secuencia a partir de dos estudios previos: 50 regiones intergénicas (Banco de Genes acc#AY276396 para AY277244.) Secuenciados en 17 chimpancés comunes (6
Ptv
, 5
Ptt
, 2
Pts
y 4 desconocido) [24] y 10 no codificante regiones secuenciadas en 14 chimpancés centrales [25] a partir de la base de datos NCBI (Tabla 1) . Las estadísticas observadas en la región objetivo 1 kb (D Tajima = -1,81, Fu & amp; D de Li = -3,02) se colocan entre los más bajos de la distribución en todo el genoma. se requieren datos de secuenciación para un mayor número de individuos de primates que se analiza por separado para cada subespecie para evaluar el efecto de la selección natural con una mayor confianza. Sin embargo, estos datos preliminares son consistentes con las firmas de selección en una especie de primates no humanos.
Discusión
ligamiento y asociación anteriores estudios identificados una región de aproximadamente 30 kb asociados con el cáncer de próstata riesgo. En este informe, el análisis detallado de la estructura local y LD asociación pruebas adicionales refina la señal máxima dentro de una región de 15 kb, posiblemente con la participación de un haplotipo definido por tres o más SNPs dentro de las secuencias bajo una fuerte restricción evolutiva.
Evidencia de tanto de asociación como la selección apoyaron funciones importantes e interactivas para las secuencias dentro de la región de 15 kb intrónica de
FHIT
. Los haplotipos de riesgo definidos por los principales alelos de SNP en varias combinaciones no estaban en LD completo con un solo SNP descubierto en la región de 28,5 kb y mostraron asociaciones más fuertes con cáncer de próstata que cualquier único SNP probado. Entre los 9 SNPs que delineaban los haplotipos de riesgo, cuatro (142413, 147904, 148444, y 152494) fueron ubicados dentro o cerca de las secuencias que son altamente conservadas entre los mamíferos; y un (144.716) se encontraba dentro de una secuencia que mostraba señales significativas y distintas de la selección natural en diversas poblaciones de primates y humanos. Los alelos de 5 SNPs (142413, 135181, 137261, 138543, 144716 y) en los haplotipos de riesgo fueron ancestral. Los alelos de ambos SNPs 148.444 y 152.494 en los haplotipos de riesgo se derivaron y llegaron a muy alta frecuencia (& gt; 0,8) en las tres poblaciones humanas ensayadas; por lo tanto, que parecían ser bajo la selección positiva, especialmente en la población Yoruban. Por ejemplo, SNP 148 444 se superponen con las ventanas 1 kb de mínima D de Tajima (-1,804 para SNPs 10) y elevación de Fay y de Wu H (9,31 para 17 SNPs) en la población yoruba.
Levin et al. [26] informó recientemente una asociación inversa del riesgo de cáncer de próstata para el SNP, rs760317 (138543), se describe en nuestro estudio original [7]. Los autores atribuyeron la asociación del alelo "volteado" (G en lugar de A) a (i) una alta frecuencia del alelo menor de rs760317, (ii) un SNP causal adicional no identificado de relativamente baja desequilibrio de ligamiento con rs760317, y (iii) no se el examen de la interacción entre los dos en su modelo de análisis. En el presente estudio, se identificaron dos nuevos SNPs, 142.413 y 152.494 o 148.444, que interactúan con cualquiera SNP 138.543 o un SNP en muy alto LD con 138.543, 144.716, tales como que determinaron el riesgo de cáncer de próstata. mediciones pairwise LD entre los tres SNP que interactúan eran de hecho muy baja (r
2 & lt; 0,3 para todos los pares posibles), consistente con la hipótesis propuesta originalmente por Lin et al. [27] para explicar una asociación volteado
. Se ha propuesto
La detección de firmas de la selección natural para mapear los genes y elementos reguladores implicados en enfermedades humanas [18], [28]. En este trabajo, hemos utilizado las pruebas de la selección natural para inferir la funcionalidad de una región intrónica implicado en el cáncer de próstata [7]. Puesto que hemos detectado señales fuertes de tanto la selección positiva y el equilibrio dentro de la misma región de la historia demográfica diferentes poblaciones de primates no humanos y humanos, el azar y por sí sola no puede explicar completamente nuestras observaciones. Para controlar el efecto de la historia demográfica, confirmamos D y π alta de Tajima en los mismos individuos que han sido secuenciados en el Proyecto ENCODE Secuenciación y provistos de un fondo de todo el genoma. Por lo tanto, la selección natural presenta una explicación plausible para la distribución no aleatoria de SNP genotipos existentes en los datos.
La genética de poblaciones en esta región sugieren que las diversas fuerzas selectivas pueden haber estado actuando en diferentes poblaciones de seres humanos y primates. Es, por lo tanto, intrigante que el
FHIT
gen es conocido por su capacidad de respuesta a factores ambientales, como el consumo de tabaco [15] y la exposición a la radiación [17], y media la supervivencia celular o apoptosis [9]. Se compararon los cambios sinónimos y no sinónimos en el
FHIT
región de codificación entre el ser humano y el chimpancé, y hallaron 4 sinónimos y no sinónimos 2 cambios dentro de su región de codificación de 441 pb. Ambos cambios no sinónimos alteran las propiedades químicas de los aminoácidos implicados, lo que implica que
FHIT
podría ser uno de los genes que evolucionan rápidamente sometidos a la selección positiva.
estudios de asociación convencionales se han centrado en gran medida en la codificación conocida secuencias, que representan sólo aproximadamente el 1,5% del genoma humano. Sin embargo, estudios recientes han revelado una gran población de transcritos de ARN previamente desconocidos, la mayoría de los cuales son no codificante, dentro de intrones y regiones intergénicas [29], [30]. Muchas de estas transcripciones están implicados en la tumorigénesis [31] incluyendo la diferenciación de tumores de próstata [32]. Múltiples estudios independientes han confirmado el papel de las regiones no codificantes en 8q24 en la susceptibilidad al cáncer de próstata [2], [33]. Dentro de la región que implcated en el riesgo de cáncer de próstata, un esfuerzo de todo el genoma para predecir la conservación de la estructura secundaria de ARN usando el programa de ordenador, Evofold [34], detecta una estructura conservada 61 pb que rodea el SNP 148444. Si tales elementos dentro de intrón 5 locus transmitir el riesgo de cáncer de próstata a través de la alteración de
FHIT
expresión /función o por medio de elementos funcionales intrónicas no relacionados que queda por investigar.
Materiales y Métodos
Los sujetos del estudio
Las muestras de casos y controles se han descrito anteriormente [7]. El estudio y el uso de los tejidos han sido aprobados por la junta de revisión institucional en cada sitio participante. Consentimiento informado, se obtuvo de todos los participantes. En pocas palabras, los ADN de 200 pacientes no relacionados descendientes de europeos afectados con cáncer de próstata y 143 controles emparejados de la etnicidad se utilizaron en el estudio actual. El consentimiento informado se obtuvo de todos los participantes. Además, se obtuvo el ADN de 14 CEPH (American Europea), 16 Yoruban (África), y 16 individuos japoneses de los Coriell Cell Repositories. Las muestras de los 14 individuos CEPH, 8 de los Yorubans, y 8 de los japoneses habían sido re-secuenciado en el Proyecto HapMap Resecuenciación ENCODE.
Hemos obtenido el panel de ADN de primates (PRP00003) a partir de las Coriell Cell Repositories. La muestra incluyó a un individuo de cada una de las siguientes especies: chimpancé común, bonobos, gorilas, orangután de Sumatra, macacos cola de cerdo, mono rhesus, mono araña negro entregado, mono choro común, tamarin de bigotes-pecho rojo, y el lémur de cola anillada. También se obtuvo el ADN de otras 12 chimpancés no relacionados comunes occidentales (NS03622, NS03623, NS03639, NS03641, NS03650M NS03656, NS03660, NA03450, NG06939, NS03489, NS03610, y NS03659; comunicación personal, W. Winckler, el Instituto Broad, Cambridge, MA ) de la Coriell Cell Repository, así como el ADN de cinco individuos no relacionados bonobos (identificadores adicionales disponibles bajo petición).
genotipado de SNP
el ADN genómico se extrajo como se describe anteriormente [7]. Se obtuvieron los genotipos SNP y SNP críticos se confirmaron mediante una combinación de ABI Snapshot ™ genotipado en un secuenciador de ADN ABI377, Sequenom IPLEX SNP escribiendo en un sistema MassARRAY, y la secuencia de ABI3130xl y ABI 3730 plataformas.
Re-secuenciación
ADN genómico fue amplificado utilizando cebadores de la PCR se solapan y re-secuenciado usando PCR y los cebadores internos. SNPs se detectaron utilizando PolyPhred 4.0 [35] y Consed [36]. Para reducir al mínimo la tasa de falsos negativos, se utilizó una configuración de bajo score de 50 a etiquetar todos los SNPs posibles e inspeccionado cada SNP manualmente para verificar la exactitud de las asignaciones de secuencia. Indeles se registraron a través de la inspección manual.
Análisis estadísticos
Se utilizó Haploview [37] para llevar a cabo χ
2 pruebas de equilibrio de Hardy-Weinberg (HWE) para cada genotipo marcador en los casos y controles y no encontró ninguna desviación extrema. También utilizamos Haploview para calcular y visualizar r
2 entre cada par de marcadores (alelo menor frecuencia, MAF, ≥5%), y para comparar las frecuencias de los alelos de casos y controles. las tasas de recombinación se calcularon utilizando rhomap [38] con el 10000000 carreras y quemaduras 1000000-ins. La detección de asociación de haplotipos individual de 3 combinaciones de SNP se logró utilizando UNPHASED [39].