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2型糖尿病(Type 2 diabetes,T2D)和肥胖(Obesity)常相伴而生,肥胖是T2D的重要风险因子。T2D是以外周组织(骨骼肌、肝脏和脂肪组织)胰岛素抵抗和胰腺β细胞胰岛素分泌的代偿性不足所致的慢性高血糖为特征的常见复杂疾病,遗传力约为80%。肥胖是由于长期能量摄入超过能量支出导致能量失衡引发的疾病,表现为体内脂肪细胞数量增加和体积增大,导致体脂过多积累和体脂占体重的百分比异常增高,通常以体重指数(Body mass index,BMI)大小评价。过去十年,全基因组关联研究(Genome-wide association studies,GWAS)是鉴定复杂疾病关联位点的主要方法。GWAS的应用使得T2D和肥胖关联位点的数量从几个上升到几百个,但这些关联位点的确切致病机制尚不清楚,T2D和肥胖遗传学研究未来的挑战就是阐明这些关联单核苷酸多态性(Single Nucleotide Polymorphism,SNPs)和基因的功能及影响T2D和肥胖风险的机制。本研究旨在对T2D和肥胖GWAS鉴定的关联SNPs和基因进行全面的计算分析和功能注释,并通过实验进一步解析这些关联SNPs的功能,揭示其影响T2D和肥胖易感性的分子病理机制。一、T2D GWAS关联SNPs和基因的计算分析61篇T2D的GWAS及meta分析发现了 192个显著关联的lead SNPs(P<5×10-8)和164个关联基因。通过SNAP查找到1314个与lead SNP强连锁的proxy SNPs(r2≥0.80)。RegulomeDB鉴定了222个分值小于3的SNPs具有潜在调节功能,169个eQTLs,133个SNPs位于胰腺正常发育和维持β-细胞功能所必需的蛋白质(CTCF、EP300、HNF4A、TCF7L2、FOXA1和FOXA2)结合位点。3DSNP注释了41个评分大于100的SNPs具有潜在调节功能。miRNASNP(v2.0)预测3个GWAS lead SNPs和26个proxy SNPs可能影响miRNA结合。LincSNP 2.0鉴定了T2D关联位点相关lncRNA,14个lead SNPs位于相关lncRNA的TFBS,11个lead SNPs可能影响miRNA-lncRNA互作。M6A-HPCS、RAMPred和iRNAm5C-PseDNC分别鉴定了 19个m6A位点、81个mlA位点和24个m5C位点。RBPmap鉴定了几个可能影响YBX2、TRA2B、RBMS1和IGF2BP2等糖尿病相关RNA结合蛋白(RBP)差异结合的lead SNPs。71个(约37%)lead SNPs被确定为CpG-SNP,17个lead SNPs被鉴定为cs-mQTLs。个lead SNPs和9个proxy SNPs被鉴定为PhosSNP,可能影响蛋白质磷酸化。WebGestalt的GO和KEGG信号通路富集分析表明,T2D关联基因显著富集到生物调节过程和结合功能及青少年发病型糖尿病(MODY)和T2D等KEGG信号通路。利用STRING构建蛋白互作网络,鉴定了一些重要的关键节点(hub)基因(MT7R1B、TCF7L2和SLC30A8等)和bottleneck基因,并利用MCODE鉴定了两个功能模块。Circlnteractome鉴定了位于T2D GWAS位点的circRNA及其互作RBP和miRNA。二、肥胖GWAS关联SNPs和基因的计算分析59篇肥胖的GWAS及meta分析共有,报道了445个显著关联的SNPs和389个关联基因。通过SNAP网站查找到5614个强连锁proxy SNP。RegulomeDB鉴定了680个分值小于3的SNPs具有潜在调节功能,同时还鉴定了一些SNPs是肥胖和脂代谢相关基因的eQTLs,一些SNPs位于CEBPB、TCF7L2、STAT3、SPI1、GATA2、CREB1和MEF2C等肥胖相关转录因子的结合位点。3DSNP注释了 26个评分大于100的SNPs具有潜在调节功能。miRNASNP(v2.0)预测9个lead SNPs和35个proxy SNPs可能影响miRNA识别和结合。LincSNP 2.0鉴定了肥胖GWAS关联位点相关IncRNA,12个lead SNPs位于IncRNA的TFBS,20个lead SNPs可能影响miRNA-lncRNA 互作。M6A-HPCS、RAMPred和 iRNAm5C-PseDNC 分别鉴定了 31 个m6A位点(其中一个位于rs17150703)、126个mlA位点和35个m5C位点(其中一个位于rs62105306)。RBPmap鉴定了可能影响YBX2、TRA2B、RBMS1、RBFOX1、RBM6和IGF2BP2等肥胖相关RBP差异结合的lead SNPs。283个(约63%)lead SNPs被确定为CpG-SNP,29个lead SNPs被鉴定为cis-mQTL。PhosSNPl.0分析结果表明,10个lead SNPs和13个proxy SNPs为PhosSNP。PANTHER的GO富集分析发现,肥胖GWAS基因主要富集到细胞过程、代谢过程、生物调节及发育过程等生物学过程和结合、催化活性及受体活性等分子功能,主要参与细胞组成、细胞器、大分子复合物和细胞膜等。肥胖GWAS基因显著富集到104个GO功能类别和15个KEGG信号通路。利用STRING构建蛋白互作网络,鉴定了一些重要的关键节点(hub)基因(MC4R、FTO和TMEM18等)和bottleneck基因,这些基因主要参与Neurotrophin signaling pathway、AMPK signaling pathway和PI3K-Akt signaling pathway等KEGG信号通路。利用MCODE鉴定了三个功能模块。Circlnteractome鉴定了位于肥胖GWAS位点的circRNA及其互作RBP和miRNA。三、4个T2D GWAS SNPs影响转录因子结合的实验验证关联SNP影响疾病发生的机制之一是通过影响转录因子的结合调控基因表达。通过生物信息学工具分析T2D GWAS lead SNPs对转录因子结合的影响,通过实验证实位于ADAMTS9基因上游和ADAMTS9-AS2基因内含子区的rs4607103差异结合转录因子TCF7L2,双向调控ADAMTS9和ADAMTS9-AS2表达;位于HNF1B基因内含子区的rs4430796差异结合转录因子PAX6,上调HNF1B基因表达;位于JAZFV基因内含子区和JAZF1-AS1基因上游的rs849135具有双向调控功能,可能通过差异结合转录因子CREB1调控JAZF1和JAZF1-AS1表达。四、3个T2D GWAS lead SNPs及5个proxy SNPs影响miRNA结合的实验验证通过实验验证3个T2Dlead SNPs(rs1802295、rs231356和rs231362)和5个proxy SNPs对miRNA结合的影响,但未得到阳性结果。这一方面说明了计算分析的局限性,另一方面也说明了把计算与实验相结合的必要性和重要性。