《自然》揭秘男性身高遗传密码：12111个SNP揭示身高奥秘
《自然》揭秘男性身高遗传密码：12111个SNP揭示身高奥秘
2024年12月，《自然》杂志发表了一项关于人类身高的重大研究，这项研究汇集了全球600多位科研人员，分析了来自近300个项目的540万个个体的遗传数据，是迄今为止规模最大的人类身高遗传学研究。
研究方法：全基因组关联分析（GWAS）
全基因组关联分析（Genome-wide association study，GWAS）是一种在全基因组范围内检测遗传变异与特定性状之间关联的研究方法。其基本流程包括：
数据收集：获取大量个体的基因组数据和相应的表型数据（如身高）。
质量控制：对基因芯片数据进行质量控制，包括去除低质量的SNP位点和样本。
群体结构分析：通过主成分分析（PCA）检测群体结构，以控制群体分层带来的假阳性结果。
关联分析：使用统计模型（如一般线性模型GLM或混合线性模型MLM）检测SNP与表型之间的关联。
重大发现：12111个与身高相关的SNP
研究团队发现了12111个独立的单核苷酸多态性（SNP）位点与身高显著相关。这些SNP位点分布在7209个非重叠的基因组区域，平均每个区域大小约为90kb，覆盖了约21%的人类基因组。
这些发现具有重要意义：
- 解释力强：这些SNP位点能够解释40-50%的身高表型变异。
- 遗传力定位：研究首次绘制了详细的基因组区域图谱，明确了哪些区域包含影响身高的遗传变异。
- 跨种族差异：在欧洲血统人群中，这些SNP可以解释40%的身高变异；而在其他血统人群中，这一比例为10-20%。这表明遗传效应存在人群特异性。
关键基因：ACAN基因的作用
研究发现，许多与身高相关的SNP集中在与骨骼生长相关的基因附近，其中最重要的就是位于15号染色体上的ACAN基因。
ACAN基因编码聚集蛋白聚糖（Aggrecan），这是一种在软骨中含量丰富的蛋白质，对骨骼发育至关重要。ACAN基因的突变会导致身材矮小，且与骨龄异常相关。
一个典型案例是，一名4.5岁的女孩因身材矮小就诊，其ACAN基因检测发现了一个新的杂合截断变异（c.4780G>T p.Glu1594Ter），这导致她身高仅为94.2cm（低于正常值2.61个标准差）。通过生长激素治疗后，她的生长速度显著改善，达到8.07cm/年（高于正常值2.47个标准差）。
应用前景
这项研究具有广泛的应用价值：
儿童生长监测：通过检测相关SNP，可以更准确地预测儿童的成年身高，有助于及早发现生长异常。
法医鉴定：在犯罪现场，通过分析嫌疑人的DNA样本，可以推断其身高特征，为案件侦破提供线索。
遗传咨询：对于有身高担忧的家庭，可以提供更精准的遗传咨询和建议。
药物研发：深入了解身高相关的遗传机制，有助于开发治疗生长障碍的新药物。
未来方向
尽管这项研究已经取得了重大突破，但仍有许多工作需要继续推进：
跨种族研究：目前的研究主要集中在欧洲血统人群中，需要进一步扩大样本范围，以提高对其他人群的预测准确性。
功能验证：虽然已经定位了相关基因组区域，但具体是哪些基因和变异直接影响身高，还需要进一步的功能实验验证。
环境因素：遗传因素之外，营养、运动等环境因素如何与遗传因素相互作用，影响最终身高，也是未来研究的重要方向。
这项研究不仅揭示了人类身高背后的遗传密码，更为我们理解复杂性状的遗传机制提供了新的思路和方法。随着研究的深入，我们有望在不久的将来实现更精准的身高预测和生长干预。