美国国家科学院程序。2010年3月23日；107(12): 5681–5686.
人类基因与社会环境相互作用的计算识别IL6（IL6）基因座
,a、，b、，1 ,一 ,一 ,b条 ,c（c） ,d日 ,e（电子）和a、，b条
史蒂文·科尔
一医学和
b条加利福尼亚大学诺曼表亲中心，加利福尼亚州洛杉矶，90095；
艾丽卡·K·斯隆
b条加利福尼亚大学诺曼表亲中心，加利福尼亚州洛杉矶，90095；
苏珊·卢根多夫
c（c）爱荷华大学心理系，爱荷华市，IA 52242；
阿尼尔·K·苏德
d日德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心妇科肿瘤和癌症生物学系，德克萨斯州休斯顿77030和
约翰·谢里丹
e（电子）俄亥俄州立大学行为医学研究所，俄亥俄州哥伦布43210
特蕾莎·E·西曼
一医学和
b条加利福尼亚大学洛杉矶分校诺曼·考辛斯中心，邮编90095；
一医学和
b条加利福尼亚大学诺曼表亲中心，加利福尼亚州洛杉矶，90095；
c（c）爱荷华大学心理系，爱荷华市，IA 52242；
d日德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心妇科肿瘤和癌症生物学系，德克萨斯州休斯顿77030和
e（电子）俄亥俄州立大学行为医学研究所，俄亥俄州哥伦布43210
已编辑*由纽约洛克菲勒大学的Bruce S.McEwen于2010年1月28日批准（2009年10月5日收到供审查） 作者贡献：S.W.C.、E.K.S.、A.K.S.，S.K.L.、J.F.S.和T.E.S.设计研究；S.W.C.、J.M.G.A.、R.T.、E.K.S.、A.K.S.，S.K.L.、J.F.S.和T.E.S.进行了研究；S.W.C.提供了新的试剂/分析工具；S.W.C.和E.K.S.分析数据；S.W.C.写了这篇论文。
- 补充资料
支持信息
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摘要
为了确定与社会环境相互作用影响人类健康的遗传因素，我们采用了一种生物信息学策略，将基于表达阵列的环境响应转录因子检测与调控多态性的电子发现相结合，以预测调节应激环境转录反应的基因位点。一个预测的人类相互作用位点的测试IL6（IL6）启动子（SNP rs1800795）证实其在体外调节GATA1转录因子的β-肾上腺素能激活的转录反应。体内验证研究证实了不良社会条件与初级神经细胞、免疫细胞和癌细胞中GATA1靶基因转录增加之间的联系。流行病学分析证实了这些分子相互作用的健康意义，记录了与晚年抑郁症状相关的10年死亡率增加的风险，这些症状仅发生在rs1800795的GATA1敏感G等位基因纯合携带者身上。抑郁症相关死亡风险的门控IL6（IL6）该基因型仅与炎症相关的死亡原因有关，并与血浆C反应蛋白所指示的慢性炎症增加有关。因此，分子相互作用的计算模型、体外生物化学分析、体内动物模型和人类分子流行病学分析将GATA1的β肾上腺素能激活确定为一种分子途径，通过这种分子途径，社会逆境可以根据个体的遗传状态选择性地改变人类健康风险IL6（IL6）轨迹。
关键词：基因-环境相互作用、炎症、社会流行病学、压力、转录
社会因素被认为与遗传多态性相互作用，影响人类健康和寿命(1–4)但是，所涉及的特定遗传位点及其与社会条件相互作用的分子基础仍然缺乏了解。社会因素可以通过神经和内分泌激活细胞转录因子（TFs）改变基因表达，如NF-κB/Rel、CREB/ATF、AP-1和STAT家族蛋白(5–8). 这些TF与基因结合顺式-激活转录从而修饰细胞蛋白补体的调节序列(9). 基因特征调节社会对健康影响的一种机制涉及基因启动子序列的调节多态性(10–14)，可以影响社会环境激活的转录因子的结合，从而改变对不断变化的社会条件的转录反应(三,15,16).
为了系统地识别基因与社会环境（GxSE）的相互作用，我们开发了一种新的生物信息学策略，该策略模拟了调控多态性改变环境响应型TF激活健康相关基因表达能力的分子机制。调节性GxSE相互作用可以概念化为两个不同信息流的布尔乘积，这两个信息流涉及特定TF的社会环境激活，以及基因对激活TF的应答转录的DNA序列相关能力。这两个生物信息流都可以通过计算分析(我)从经验基因表达谱反向推断TF活性(17)、和(ii（ii）)DNA多态性产生的不同调节序列与差异TF结合的电子建模(18). 我们整合了这两种方法来识别可能调节人类社会环境激活的候选调节多态性IL6（IL6）基因。IL6（IL6）是分析的目标，因为(我)众所周知，它与人类健康有关（IL-6与几种常见的发病和死亡原因有关，包括心血管疾病、神经退行性变和某些类型的癌症）(4,19,20); (ii（ii）)它对社会环境条件敏感（不利条件与IL-6及其生物标记物C-反应蛋白水平升高有关）(21–27)、和(三)的IL6（IL6）启动子具有遗传多态性，包括G/C颠倒（rs1800795）(28)在一些直接关联分析中，这与炎症相关疾病有关，但在其他分析中没有。简单的遗传关联研究得出的不一致结果可能源于与环境因素的不明修饰性相互作用(三)，增加了IL6（IL6）启动子多态性可能仅在诱导TF活性的环境条件下对基因表达产生功能性影响。确定是否IL6（IL6）启动子多态性可能与不利的社会环境条件相互作用，影响炎症相关疾病的风险，我们计算分析了人类中所有已知的SNPIL6（IL6）环境响应性TF活性的潜在调节促进剂。然后，我们在体外TF/启动子相互作用的生化分析中，在IL6（IL6）体外、体内实验动物模型中的基因调控，以及炎症相关死亡风险的人类分子流行病学分析。
结果
基因与环境相互作用的计算预测。
识别可能调节人类诱导的SNPIL6（IL6）通过环境响应TFs基因，我们扫描了人类基因组参考序列，该序列跨越RefSeq设计的上游−1000 bp到下游+200 bp的区域IL6（IL6）预测TF-结合基序的转录起始位点，并将其分布与平行分析结果进行比较IL6（IL6）带有dbSNP数据库中编目的每个已知单核苷酸替换、插入或删除的启动子序列(29). 转录起始位点上游174bp的G/C颠换（rs1800795）是唯一预测的功能活性调节SNP（rSNP）(). 携带rs1800795祖先G等位基因的启动子(30)预测显示GATA1 TF在−177/−168 bp的区域具有高亲和力结合。然而，在含有变异C等位基因的序列中，预测的结合位点在很大程度上被废除IL6（IL6）−174.不利的社会环境条件会增加IL6（IL6）这些结果表明，rs1800795多态性可能为炎症相关生物过程中的基因-环境相互作用提供了分子底物。
(A类)祖先的计算模型IL6（IL6）启动子序列（−174G）鉴定出一个高亲和力的GATA1-结合基序（TRANSFAC V$GATA1_01 mat_sim>0.90），该基序被rs1800795 G/C颠换（mat_sim<0.75）所废除。(B类)RT-PCR检测《服务贸易总协定》因子mRNAIL6（IL6）-产生细胞类型包括巨噬细胞、B淋巴细胞、脂肪细胞、卵巢癌细胞和潜伏感染人类疱疹病毒8（卡波西肉瘤相关疱疹病毒）的B淋巴细胞。数据表示在三次测定中高于阴性对照的平均倍增。(C类)萤光素酶报告基因测定评估了交感神经递质去甲肾上腺素（NE）激活GATA1、GATA2或GATA3转录活性的能力。数据代表了三个独立实验的平均值±SE，这三个实验使用的是对个别GATA因子有特异反应的报告结构，GATA1在所研究的每种细胞类型中显示出最大的NE诱导激活(P（P）< 0.01). (D类)NE诱导IL6（IL6）通过RT-PCR证实了rs1800795的G等位基因在原代巨噬细胞纯合子中的基因转录。数据是一个实验中三次重复测定的平均值±SE，结果代表三次独立实验。(E类)NE诱导的核转录因子与IL6（IL6）启动子序列（−187/−163）含有−174G等位基因（NE诱导，P（P）<0.001）或−174C等位基因（NE诱导，P（P）= 0.46). 通过平行PMA刺激PKC来测试NE激活的PKA信号通路的特异性效应。分析还证实，在基本条件下，转录因子与−174C序列的结合减少（与−74G、，P（P）= 0.023). 数据代表了三个独立实验的结果。(F类)在rs1800795杂合子细胞（显示为初级巨噬细胞）中进行等位基因特异性染色质免疫沉淀分析，以确认NE诱导GATA1结合到受体的−174G等位基因IL6（IL6）启动子，但不针对−174C等位基因。GATA1-绑定IL6（IL6）启动子DNA被量化为总DNA的一部分IL6（IL6）启动子DNA。数据表示三个独立实验的平均值±SE。
分子分析GATA1介导IL6（IL6）转录。
确定GATA1是否可能调整IL6（IL6）为了应对不利的环境条件，我们检测了多种IL-6产生细胞类型中GATA家族TF的表达和激活。实验研究证实，原代巨噬细胞、B淋巴细胞、脂肪细胞、卵巢癌细胞和潜伏感染人类疱疹病毒8的B淋巴细胞均表达高水平的mRNA关贸总协定1,GATA2协议、和GATA3协议但不包括其他GATA家族成员(). 为了确定GATA TF是否可能被不利的社会环境条件激活，我们在荧光素酶报告分析中检测了交感神经系统（SNS）神经递质去甲肾上腺素（NE）刺激GATA介导的基因转录的能力。在暴露于1–10μM NE后，检测到的每种细胞类型都显示GATA1介导的基因转录上调（但不是GATA2或GATA3介导的转录）(). 与潜在的GATA1诱导一致IL6（IL6）启动子，NE也增强IL6（IL6）mRNA在每种受试细胞类型中的表达(). 与之前的研究一样(31–33)，β-肾上腺素能受体被发现介导这些效应(图S1). 鉴于许多类型的社会环境压力与社交网络活动的增加有关(7,8,34–41)GATA1的NE激活可能构成不利环境影响的一条分子途径IL6（IL6）基因表达。
分子分析IL6（IL6）监管多态性。
为了验证rs1800795的C等位基因可能会消除NE诱导的TF与IL6（IL6）启动子，我们检测了核转录因子与携带C对G等位基因启动子序列的寡核苷酸的结合。结果证实，组成活性TF和NE诱导的TF与IL6（IL6）−174C启动子序列比G等位基因序列(). 确认GATA1受IL6（IL6）−174位点，为了确定G等位基因序列是否优先发生这种相互作用，我们对暴露于NE和载体对照刺激的细胞进行了等位基因特异性染色质免疫沉淀分析。GATA1的等位基因特异性PCR分析-免疫沉淀染色质证实了GATA1与IL6（IL6）−174位点(). 这种相互作用在基础条件下以低水平存在，在对NE的反应中显著上调，并且在携带−174G等位基因的启动子序列上的上调明显比在携带−174C等位基因的启动子序列上更强().
β-肾上腺素能介导GATA1激活。
为了评估改变的GATA1结合对SNS诱导的转录反应的功能意义，我们从IL6（IL6）−174G vs.C等位基因启动子。跨多个IL6（IL6）-NE在产生细胞类型时显著增强了祖先−174G启动子的转录，而变体−174C启动子的诱导作用显著减弱(). 药理激动剂和拮抗剂研究证实NE诱导IL6（IL6）启动子由蛋白激酶A（PKA）信号通路的β肾上腺素能激活介导(). 确定GATA1是否特异性介导PKA诱导IL6（IL6）启动子，我们使用siRNA选择性降低GATA1蛋白水平。GATA1抑制使G等位基因启动子的PKA诱导延迟50%以上()，将PKA敏感性降低到与GATA1不敏感C等位基因启动子的水平相当的水平。
(A类)荧光素酶报告分析测定了NE诱导的人类激活IL6（IL6）−174G与C等位基因启动子（数据表示卵巢癌细胞三次重复测定的平均值±SE；NE介导的诱导差异，P（P）< 0.001). (B类)β-肾上腺素能/PKA信号通路在介导NE诱导大鼠脑缺血中的作用IL6（IL6）在NE暴露前，通过预先将细胞暴露于β-肾上腺素能拮抗剂普萘洛尔或PKA拮抗剂KT5720来测试−174G启动子。单独激活PKA足以诱导IL6（IL6）使用药物PKA激动剂db-cAMP测试−174G启动子。所有数据表示三次重复测定的平均值±SE。(C类)GATA1在PKA诱导中的作用IL6（IL6）通过以下方法测试−174G启动子激活关贸总协定1-靶向siRNA抑制。通过对其他GATA家族成员（例如。，GATA4协议如图所示）。数据表示三次重复测定的平均值±SE。(D类)通过基于TELiS启动子的生物信息学分析，评估GATA介导的基因转录在体内的激活情况，该生物信息学方法对成年雄性C57BL/6小鼠在暴露于社会威胁2小时的6个每日周期后获得的CD11b+髓系脾细胞的全基因组转录谱进行分析(n个=10）与对照家庭笼养动物(n个= 10). 数据表示100个基因启动子中GATA1转录因子结合基序的平均（±SE）流行率，相对于100个基因，100个基因在社会威胁后表达上调幅度最大，而对照组中表达上调幅度最高。(E类)大脑前额叶皮层GATA1转录因子活性的平行分析n个=10控制和n个=10只受到社会威胁的动物，如B。(F类)在10名患有不良社会状况（高抑郁症状和低社会支持）的女性卵巢癌细胞中，220个人类基因启动子中GATA1转录因子结合基序上调的差异患病率≥50%与46个基因在10名处于良好社会条件（抑郁症状低、社会支持高）的女性的分级和分期匹配的卵巢癌中上调相比。
GATA1在体内的社会环境激活。
为了确定GATA1是否介导对社会环境逆境的体内转录反应，我们分析了带有GATA1结合基序的启动子的全基因组转录活性(17). 在成年雄性C57BL/6小鼠中，与正常对照组相比，每天暴露于社会威胁2小时的三个周期，大脑前额叶皮层和髓系CD11b+脾细胞的微阵列转录谱显示每个组织中有200多个启动子的转录调控(表S1和S2系列). 基于启动子的生物信息学分析表明两种髓系脾细胞中GATA1的激活()和大脑前额叶皮层(). 为了证实这些发现与人类社会逆境的相关性，我们对从患有高度抑郁和低社会支持的女性中切除的原发性卵巢癌组织与轻微抑郁症状和高社会支持的患者进行了类似的分析(42) (表S3和S4系列). 结果再次表明GATA1活性上调与社会逆境相关(). 与目前生化研究中NE对GATA1活性的诱导一致(和图2），处于高水平社会逆境中的患者的组织中肿瘤内NE水平也升高（平均值=19.5±6.9 pg NE/mg组织，而在低逆境条件下则<0.1±0.1；差异，P（P）= 0.0482) (42). 组织学定位显示血管周围神经纤维与偶尔的实质放射构成肿瘤内NE的主要来源(图S2).
基因与环境相互作用的分子流行病学分析。
确认rs1800795调制对健康的意义IL6（IL6）由于对社会环境压力的转录反应，我们在麦克阿瑟成功老龄化研究中对晚年死亡率风险进行了分子流行病学分析(20,43).IL6（IL6）与全因死亡率的几个主要驱动因素有关，包括心血管疾病、阿尔茨海默病和某些类型的癌症(4,19,20). 这些疾病的进展也与不利的社会条件有关(44,45). 因此，我们分析了1988年麦克阿瑟研究（MacArthur Study）对社会环境状况进行初步评估后11.7年内全因死亡率的风险，当时所有研究参与者都健康且功能良好。基于GATA1活性与抑郁症状相关的结果()，抑郁症的测量作为跨多个社会领域的主观重大社会环境逆境的指标(15,46). 在1988年70-80岁男性和女性的种族同质样本中(表S5)，高水平的抑郁症状与GATA1敏感纯合子患者随后的死亡率显著增加相关IL6（IL6）−174G等位基因，但−174C等位基因纯合子或杂合子之间的死亡率没有增加(). 无论抑郁症状是由流行病学研究中心-抑郁量表（CES-D）还是霍普金斯症状检查表-抑郁症量表（SCL-D）测量，无论分析的重点是原始死亡率还是根据研究开始时的年龄、性别、，体重指数、吸烟、饮酒和社会经济地位。在rs1800795 G纯合子（样本的39%）中，晚年出现抑郁症状与平均寿命缩短2.8年有关，而携带一个或多个C等位基因的人晚年出现抑郁症与寿命延长0.2年无关（相互作用P（P）=0.036（对于CES-D和P（P）=0.014（SCL-D）(). rs1800795基因型与1988年进入研究时或1991年3年随访时的抑郁症状水平无关（CES-D：基因型之间的差异，1988年平均得分的4.3%，1991年平均分数的2.9%，两者均为P（P）> 0.40; SCL-D：基因型之间的差异，1998年为4.1%，1991年为3.7%P（P）> 0.30).
表1。
| 模型 | 抑郁症测量 | IL6（IL6）−174基因型 | 危险比*（95%置信区间） | P（P）† |
| 简单‡ | CES-D公司 | 科科斯群岛 | 0.87 (0.30–2.47) | 0.7855 |
| | GC公司 | 0.89 (0.57–1.40) | 0.6209 |
| | GG公司 | 1.76 (1.16–2.68) | 0.0079 |
| SCL-D公司 | 科科斯群岛 | 1.02 (0.44–2.39) | 0.9584 |
| | GC公司 | 0.76 (0.43–1.32) | 0.3198 |
| | GG公司 | 2.13 (1.14–3.95) | 0.0166 |
| 已调整§ | CES-D公司 | 科科斯群岛 | 0.95 (0.25–3.55) | 0.9343 |
| | GC公司 | 0.76 (0.43–1.33) | 0.3331 |
| | GG公司 | 2.06 (1.29–3.27) | 0.0024 |
| SCL-D公司 | 科科斯群岛 | 0.86 (0.19–3.88) | 0.8442 |
| | GC公司 | 0.52 (0.27–1.01) | 0.0521 |
| | GG公司 | 7.93 (2.71–23.2) | 0.0002 |
rs1800795基因型改变晚年社会环境死亡率风险。(A类)抑郁症与继发全因死亡率风险的关系IL6（IL6）−174G纯合子(赖特)相对于一个或多个C等位基因的携带者(左侧). 数据代表了在麦克阿瑟成功老龄化研究中184名最初健康的白人参与者的考克斯比例风险回归分析中估计的生存功能，该分析控制了研究开始时的性别和年龄（范围70-80岁）。考虑到研究开始时抑郁症状的队列平均水平，开圈表示死亡率风险（CES-D=4）；填满的圆圈表示研究开始时出现高抑郁症状的死亡率风险（CES-D=16）。(B类)控制慢性炎症（血浆C反应蛋白≥3 mg/L）对研究开始时与低抑郁症状和高抑郁症状相关的相对死亡率风险的rs1800795基因型修改的影响（同一队列n个=184名麦克阿瑟研究参与者，如A类). 数值表示与队列CES-D分布第75个百分位值和第25个百分位数值相关的相对危险的点估计值（±95%置信区间）。
为了确定rs1800795基因型是否通过对炎症生物学的影响特异性地调节抑郁症相关的死亡率风险，我们使用血浆C反应蛋白（CRP）作为IL-6相关慢性炎症的指标进行了多变量中介分析(21,22). 正如预期的那样，如果死亡率差异是由慢性炎症的变化特异性介导的，那么将CRP纳入生存分析会使基因型×抑郁交互作用项不显著(;CES-D，P（P）= 0.627; SCL-D、，P（P）=0.601），但CRP水平继续显著预测死亡率(P（P）<0.001）。针对特定病因死亡率的竞争性危害分析也支持炎症生物学的介导作用，表明IL6（IL6）−174基因型×抑郁交互作用专门与炎症相关的死亡原因（心血管、神经变性和肿瘤）有关，不影响其他死亡原因(表S6和第7部分).
讨论
目前的数据表明，SNS激活可以诱导IL6（IL6）通过GATA1的β肾上腺素能激活进行基因表达。这些数据还确定了rs1800795 G/C颠换是一种调节性SNP（rSNP），它可以通过最终保护C等位基因携带者免受与不良社会环境条件相关的炎症相关疾病风险升高的方式缓和SNS/GATA1信号的影响。这些发现与之前rs1800795可能影响IL6（IL6）通过调节非特定TF的结合实现基因表达(28,47,48)数据表明，cAMP/PKA途径的β肾上腺素能激活可以磷酸化其他GATA家族TF并调节其转录活性(49–54). 目前的结果也与之前将rs1800795与炎症相关疾病的不同风险联系起来的分子流行病学分析相一致(4,28,55). 证实rs1800795是一种功能性rSNP，对人类死亡风险具有环境影响，这也表明目前的计算机分析方法可以准确预测体内GxSE相互作用。该策略的全基因组应用可能会加速发现人类基因组中的GxSE相互作用。
因为−174G/C横向闸门GATA1通往IL6（IL6）启动子，它为一种内在的基因×环境相互作用提供了分子基础，该相互作用仅在激活GATA1的环境条件下将rs1800795与炎症疾病风险联系起来。与这种内在相互作用一致，−174G纯合子在没有晚年抑郁症状的情况下没有增加死亡风险，rs1800795基因型与晚年抑郁症的发病率无关。因此，rs1800795并不构成抑郁症状的原因，而是一种遗传易感性因素，使G纯合子对IL6（IL6）-当这些人遇到足以引发抑郁症状的不利环境条件时的相关健康风险(三,15,46). 鉴于此IL6（IL6）−174G似乎代表人类祖先的基因组序列(30)目前的死亡率结果表明，变异C等位基因可能保留在人类基因库中，因为它在限制过度炎症方面具有选择性优势IL6（IL6）慢性SNS激活期间的反应。
将rs1800795确定为GxSE相互作用的遗传成分可能解释了为什么以前的一些遗传关联研究未能确认这种多态性与疾病风险之间的关系。这些分析未能将GATA1的环境相关激活视为rs1800795遗传影响表型表现的必要先决条件，假阴性结果可能是由于数据分析模型的功能性错误（导致统计能力损失和参数估计偏差）(2,56). 在未来的研究中，通过在全基因组水平上应用当前的计算方法来预测可能与环境条件相互作用的特定遗传位点，可以降低忽略此类条件渗透SNP的风险。将由此产生的GxSE假设纳入全基因组关联研究将(我)通过在统计模型的确定性部分适当地包括结果决定效应来增强统计能力，以及(ii（ii）)减少在估计遗传效应参数时可能出现的向下偏差，否则，这些参数是在不同的社会环境条件下表达的不同遗传效应的平均值。后者的优势尤其显著，因为拮抗多效性有可能诱导对基因效应的“净零”估计，而这些基因效应在某些社会环境条件下实际上是显著有益的，而在其他条件下则是显著有害的。将机械衍生的GxSE相互作用假设常规纳入全基因组关联研究的分析模型中，可能会大大增加发现的遗传影响数量及其确定影响的程度。这些结果也有可能表明社会环境的改变可以减轻与基因相关的健康风险。
还需要进行其他研究，以澄清目前结果的机制、范围和健康影响。本文报道的生物化学和动物模型数据涉及对照实验的因果效应，但IL6（IL6）在一项中等规模和有限地理多样性的纵向队列研究中，通过关联性评估GxSE相互作用。目前的分析也仅限于白人成年人，以避免因人口种族分层而混淆。在这些结果在更大和更多样化的研究人群中重复之前，不应假设这些结果与其他种族或年龄组的相关性。还需要进一步的分子生物学研究来阐明变异rs1800795 C等位基因显性保护作用的机制基础。可以想象，一个C等位基因启动子的存在足以阻止IL6（IL6）正反馈循环。鉴于GATA1的siRNA敲除仅废除了NE介导的总量的～50%IL6（IL6）启动子诱导，转录调控IL6（IL6）−174位点还可能涉及其他有待鉴定的TF。本分析仅关注核心启动子内的转录因子活性，不会检测到基因编码序列或内含子上游或下游大于1kb的更远处的调控多态性。值得注意的是，目前的生物信息学方法并不打算提供IL6（IL6）基因调控，但仅寻求识别GxSE相互作用中涉及的功能性rSNP。然而，这里应用的布尔连接模型可以扩展到包括其他已知基因调控影响的经验测量，例如启动子甲基化、与其他基因的上位性相互作用、染色质动力学和微RNA抑制。将现有模型扩展到更广泛的监管动态范围，可以为未来的研究提供一个有希望的方向。
将基因调控的计算模型与环境敏感TF的经验生物信息学发现相结合的基本方法为在涉及数十亿候选组合（～107SNP与数十到数百种潜在相关的环境条件交叉）。尽管目前的模型相对简单，但其连接布尔结构可以很容易地扩展，以纳入基因表达的其他分子调节因子（例如，启动子甲基化或其他表观遗传学机制、与其他基因的上位相互作用、微RNA抑制、远距启动子/增强子元件）。这种整合的结构/功能基因组模型的全基因组应用可以为加速发现其他GxSE相互作用提供强有力的策略。
方法
基因与环境相互作用的计算模型。
确定可能调节IL6（IL6）通过环境响应转录因子（ERTFs）进行基因表达，我们进行了生物信息学分析，以绘制(我)转录因子（TF）被社会环境应激经验激活，以及(ii（ii）)具有预测的高亲和力结合位点的TFIL6（IL6）已知单核苷酸多态性（SNP）预测将被废除的启动子。这些分析的计算细节见SI文本简单地说，通过TELiS生物信息学分析确定了候选ERTF(17)TF结合基序（TFBM）在基因启动子中的表达，这些基因在实验中被发现在CNS前额叶皮层组织或CD11b+脾细胞中有差异表达，这些动物受到了实验性的社会威胁（如下所述）或如前所述，来自遭受慢性社会逆境的人的固体组织样本(42). 这个IL6（IL6）然后对核心启动子序列进行计算扫描，以确定预测会影响候选ERTF结合的潜在调节性SNP（rSNP）。分析使用了SNP_TRAST算法的变体(18)评估所有dbSNP多态性的影响(29)人类基因组序列中预测的TFBMs，相对于RefSeq，跨度为−1000 bp至+200 bpIL6（IL6）转录起始位点(57). 根据先前的功能校准研究，预测可抑制ERTF与高亲和力TFBM结合50%以上的多态性被认为具有生物学意义(18). rs1800796 GATA1 ERTF活动的调制成为满足所有分析标准的唯一候选交互。
细胞培养和基因表达。
在标准条件下培养单核细胞衍生的巨噬细胞、Ramos B淋巴细胞、3T3-L1脂肪细胞、SKOV3ip卵巢癌细胞和KS1原发性渗出性淋巴瘤细胞。的表达式IL6（IL6）,关贸总协定1,GATA2协议,GATA3协议,GATA4、GATA5、和GATA6协议使用已建立的TaqMan基因表达分析（应用生物系统）和标准阈值周期分析（归一化为ACTB公司mRNA。有关更多详细信息，请参阅SI文本。
体外转录活性。
核蛋白与祖先−174 bp区域的结合IL6（IL6）启动子序列或变异C等位基因(IL6（IL6）通过电泳迁移率变化分析（Cell Lytic NuCLEAR，Sigma）对用载体、1μM NE、10μM NEs或2 ng/mL PMA（PKC诱导剂作为PKA活化的特异性对照）处理5分钟的细胞进行定量分析，得出−187至−163:5′-AGTT GTC TTG C[G/C]A TGC TAA AGG A-3′）（Operon Technologies）。在rs1800795杂合细胞上使用ChIP-IT表达（活性基序）和抗GATA1-IgG（活性基阵）进行等位基因特异性染色质免疫沉淀（ChIP），然后实时PCR检测G对C等位基因DNA序列（应用生物系统自定义基因分型分析4331349）。有关更多详细信息，请参阅SI文本。
IL6（IL6）促销活动。
使用荧光素酶报告子分析（QuantiGlo，Promega）从5×10的蛋白质中分析rs1800795 G和C等位基因启动子的转录反应5转染1μg pIL6-174G或pIL6-174 C的细胞(SI文本)β肾上腺素能受体/cAMP/PKA信号通路在介导NE效应中的作用通过用β肾上腺素能拮抗剂普萘洛尔（10μM）或蛋白激酶A（PKA）拮抗剂KT5720（1μM）预处理15分钟或用1 mM的PKA激活剂db-cAMP（均来自Sigma）替代NE来评估。GATA1在NE激活IL6（IL6）启动子通过siRNA敲除关贸总协定1mRNA在刺激前24小时开始，并使用GATA因子特异性报告结构进行荧光素酶分析（Panomics）。SI文本提供了其他详细信息。
体内转录活性。
通过TELiS生物信息学分析测定体内GATA1活性(17) (网址：http://www.telis.ucla.edu)启动子的活性随着社会环境条件的变化而发生经验变化。采样条件、微阵列分析和生物信息分析详见SI文本简单地说，逆境敏感基因是通过微阵列基因表达谱鉴定的，如前所述，这些基因的启动子被检测为GATA1 TFBMs的过度表达(17)（TRANSFAC V$GATA1_01位置特异性重量矩阵，−300 bp核心启动子序列，mat_sim≥0.90）。通过Affymetrix高密度寡核苷酸阵列检测差异基因转录(我)来自成年雄性C57BL/6小鼠（Charles River Laboratories）的CNS前额叶皮层和CD11b+脾细胞，每天暴露于社会威胁和非威胁对照条件下2小时的三个周期(58)、和(ii（ii）)如前所述，从面临高水平与低水平社会逆境的患者中切除的人卵巢癌组织(42). 程序由机构动物护理和使用委员会和研究现场机构审查委员会批准(42).
分子流行病学。
麦克阿瑟成功衰老研究中所有可用的基因组DNA样本(43)使用如上所述的实时PCR对rs1800795进行基因分型。主要分析集中在北卡罗来纳州的白人个体(n个= 184;表S5)减轻种族分层和场地相关混淆。对所有三个研究地点的混合白种人样本的分析证实了主要结果(n个= 381;SI文本). 抑郁症状由流行病学研究中心抑郁量表（CES-D≥16）测量(59)和霍普金斯症状检查表抑郁量表（SCL-D>第90百分位）(60). 总死亡率和特定原因死亡率分析基于国家死亡指数（NDI）记录（37%的确诊死亡率），在上一次NDI搜索活体参与者之日对寿命进行审查（所有确定的个体>10岁）。使用Cox比例风险回归分析死亡率风险(61)采用性别相关的基线风险函数和回归因子，控制研究开始时的年龄、体重指数、家庭经济状况（满意/不满意）、吸烟史（从未吸烟、曾经吸烟、现在吸烟）和饮酒量（从不吸烟、偶尔吸烟、中度饮酒、重度饮酒）(43). 在包含基因型和抑郁症主要影响的分析中，基因型×抑郁症相互作用被建模为乘积项(62). 特定原因死亡率的竞争性危害分析(61)将ICD-9/10主要病因归类为炎症相关（心血管疾病、阿尔茨海默病、癌症）与非炎症相关。用高灵敏度ELISA测定血浆C反应蛋白（CRP）(20)在≥3 mg/L时被归类为高浓度。SI文本中给出了更多详细信息。所有研究均由研究地点机构审查委员会批准(43).
致谢
本研究得到了国家卫生拨款研究所AG010415、AG028748、AG107265、AI052737、CA116778、CA110793、CA109298和MH046801的支持；加州大学洛杉矶分校诺曼表亲中心；和詹姆斯·彭德尔顿慈善信托。
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