Nature子刊 | 心血管疾病相关蛋白水平的个体差异由遗传和菌群驱动

荷兰格罗宁根大学傅静远等人于2018年9月24日在《Nature Genetics》上发表题目为《Individual variations in cardiovascular-disease-related protein levels are driven by genetics and gut microbiome》的文章，该研究表明了复杂的遗传-微生物组合在循环蛋白的调节中相互作用。

研究摘要

越来越多的证据表明肠道微生物组在心血管疾病中的有着重要的作用，但具体作用仍不明确。

本研究通过全基因组和宏基因组关联研究分析人口队列LifeLines-DEEP（1264人）中92种心血管疾病相关蛋白的血浆浓度。

结果确定了73种与遗传相关的蛋白质和41种与微生物相关的蛋白质，其中31种与两者相关。所鉴定的遗传和微生物因素主要存在叠加效应，并共同解释个体间差异，最高达76.6％（平均为17.5％）。遗传因素主要影响免疫相关蛋白，而肠道微生物组主要影响参与代谢和肠道健康的蛋白质。我们发现几种宿主-微生物相互作用影响上皮功能，脂质代谢和中枢神经系统功能的蛋白质。

该研究为心血管疾病中遗传和微生物的联合效应提供了重要证据，并为未来在个性化医疗中的应用提供了指导。

文中主要图片说明

图1 | 研究流程图 LD：连锁不平衡

图2 | 由遗传和微生物因素解释的个体间差异的比例。每个条形代表一种蛋白质。Y轴是解释变异量。变异比例分为顺式pQTLs（蓝色），反式pQTLs（绿色）和微生物组（红色）。

图3 | FUT2，ep-CAM和Blautia的关联。在所有图中，将Ep-CAM和Blautia的对数转化的丰度水平缩放至平均值= 0/s.d.= 1. a：由FUT2基因内的遗传变体rs601338编码的Ep-CAM的血浆水平与ABH抗原的分泌者/非分泌者状态之间的关联。b：Blautia与两个独立队列中的分泌者/非分泌者身份之间的关联。c：Ep-CAM血浆水平与Blautia丰度之间的关联。每个圆圈代表一个单独的样本：分泌者个体（蓝色）和非分泌者（红色）。d：FUT2，Ep-CAM和Blautia之间的偏相关分析。在每个边缘标记部分相关系数和P值。

图4 | 蛋白质共丰度和PPIs的网络分析图。每个圆圈代表一种蛋白质。圆圈大小表示总解释变异量的比例。大圆圈表明可以通过遗传和/或微生物因素来解释大部分变异。小圆圈表示只能解释一小部分变异。每个圆圈中的饼图反映了顺式pQTLs，反式pQTLs和肠道微生物组对总解释变异量的相对贡献。蓝色边缘指的是贝叶斯网络分析的共同丰度。红色边缘指实验验证的PPI。突出显示两个子网：一组参与代谢的蛋白质（淡绿色区域）和一组在神经系统中起作用的基因（浅红色区域）。

图5 | CNTN1的遗传-微生物组相互作用。a：CNTN1在TMEM8A / AXIN1基因座中SNP rs61261356的Trans-pQTL效应。b：CNTN1的血浆水平与细菌分支生物合成途径之间的关联。c：CNTN1中的遗传-微生物组相互作用。CNTN1和分支酸生物合成之间的结合强度是不同的，并且在纯合个体中显著更低。

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