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# Biologie# Genetik

Die Rolle von Genetik und Lebensstil bei Blutdruckeigenschaften

Untersuchen, wie Gene und Umwelt die Blutdruckvariationen beeinflussen.

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Wenn wir über Eigenschaften wie Grösse, Gewicht oder Gesundheitszustände reden, werden diese von Genetik und Umwelt beeinflusst. Die Grundidee ist, dass unsere genetische Veranlagung (was wir von unseren Eltern erben) und der Lebensstil sowie die Welt um uns herum diese Eigenschaften beeinflussen. Wissenschaftler untersuchen, wie viel der Variationen einer Eigenschaft auf Gene zurückzuführen ist und wie viel auf Umweltfaktoren. Das nennt man Erblichkeit.

Genetische und Umweltkomponenten

Einfach gesagt, kann man eine Eigenschaft als aus zwei Teilen bestehend betrachten: dem genetischen Teil und dem Umwelteinfluss. Der genetische Teil kommt von vielen Genen, und der Umweltteil umfasst alles andere, wie Ernährung, Lebensstil und sogar Wetterbedingungen. Durch die Analyse dieser Komponenten können Forscher besser verstehen, was zu verschiedenen Eigenschaften beiträgt.

Um die Sache zu vereinfachen, konzentrieren sich Wissenschaftler oft nur auf den genetischen Teil, der als additive genetische Effekte bekannt ist. Das bedeutet, sie schauen sich an, wie die kombinierte Wirkung verschiedener Gene eine Eigenschaft beeinflusst, ohne andere genetische Wechselwirkungen zu berücksichtigen, die die Sache komplizierter machen könnten.

Verständnis der Erblichkeit

Erblichkeit sagt uns, wie viel der Variation einer Eigenschaft auf Genetik zurückzuführen ist. Sie wird als Verhältnis der genetischen Varianz zur Gesamtvarianz (die sowohl genetische als auch Umweltvarianz umfasst) berechnet. Dieses Konzept ist wichtig, weil es uns hilft vorherzusagen, wie wahrscheinlich es ist, dass eine Eigenschaft in Familien auftritt.

Wenn wir zum Beispiel feststellen, dass eine Eigenschaft eine hohe Erblichkeit hat, bedeutet das, dass die Genetik eine grosse Rolle spielt. Ist die Erblichkeit niedrig, ist wahrscheinlich die Umwelt der grössere Faktor.

Wechselspiel zwischen Genetik und Umwelt

Manchmal wirken genetische Faktoren mit Umweltfaktoren zusammen, was die Eigenschaften beeinflusst. Zum Beispiel könnte die Wirkung eines Gens stärker oder schwächer sein, abhängig vom Lebensstil, wie Ernährung oder Bewegung. Diese Wechselwirkung nennt man Genotyp-Umwelt-Interaktionen (G × E).

Das bedeutet, wie gut oder schlecht ein Gen eine Eigenschaft beeinflusst, kann von Dingen abhängen, wie was jemand isst oder wie aktiv er ist. Das fügt eine weitere Ebene von Komplexität hinzu, wie wir Eigenschaften untersuchen.

Entwicklung der Forschungsmethoden

Früher benutzten Forscher Familienstammbäume, wie die von Zwillingen, um zu sehen, wie Eigenschaften weitergegeben werden. Sie schauten, wie ähnlich Zwillinge in bestimmten Eigenschaften sind, um die Rolle der Genetik zu verstehen. Aber jetzt, mit billigeren und schnelleren Methoden, um die Gene einer Person zu testen, können Forscher auch untersuchen, wie spezifische genetische Marker (kleine Veränderungen in der DNA) mit Eigenschaften in grösseren, vielfältigeren Gruppen von Menschen zusammenhängen.

Das Ergebnis ist, dass wir mehr Daten haben als je zuvor. Dieser moderne Ansatz ermöglicht es Wissenschaftlern, etwas zu schätzen, das genomische Erblichkeit genannt wird, was anschaut, wie viel der Variationen einer Eigenschaft durch genetische Marker anstelle von Familiengeschichte erklärt werden kann.

Bedeutung der Lebensstilfaktoren

Um die Vorhersagen von Eigenschaften zu verbessern, beginnen Forscher damit, Lifestyle-Details in ihre Studien einzubeziehen. Lebensstilfaktoren wie Ernährung, Bewegung und Rauchen sind bekannt dafür, viele gesundheitsbezogene Eigenschaften zu beeinflussen. Durch die Kombination von Lifestyle- und genetischen Informationen können Forscher mehr Einblicke gewinnen, was Eigenschaften beeinflusst.

Studien haben gezeigt, dass sowohl Genetik als auch Lebensstil erheblich zur Gesamtvariation komplexer Eigenschaften beitragen, aber ihr Einfluss kann je nach spezifischer Eigenschaft, die untersucht wird, variieren.

Genotyp-Umwelt-Interaktionen

Wenn wir Lifestyle-Faktoren in unsere Analysen einbeziehen, öffnet das die Türen zu besseren Modellen darüber, wie Eigenschaften sich entwickeln. Die Idee ist, dass das Verständnis, wie Genetik mit Lebensstil interagiert, uns helfen kann, Eigenschaften genauer vorherzusagen.

Forschungen haben gezeigt, dass diese Interaktion entscheidend in Bereichen wie Landwirtschaft ist, wo Wissenschaftler Nutzpflanzen untersuchen. Kürzlich wurden ähnliche Ansätze auch auf menschliche Eigenschaften angewendet, und Ergebnisse deuten darauf hin, dass sie auch eine wichtige Rolle beim Verständnis von Gesundheit spielen.

Zum Beispiel haben einige Studien hervorgehoben, dass bestimmte Gesundheitsmerkmale, wie Blutdruck, sowohl von genetischen als auch von Umweltfaktoren erheblich beeinflusst werden können.

Die Rolle der Verhaltensgenetik

Interessanterweise kann Genetik auch die Lebensstilentscheidungen einer Person beeinflussen. Wenn jemand Gene hat, die ihn geselliger machen, könnte er eher dazu neigen, soziale Umgebungen zu wählen, die zu gesünderen Verhaltensweisen führen. Diese Korrelation zwischen Genetik und Lebensstilentscheidungen kann zu Komplikationen führen, wenn Wissenschaftler versuchen, genetische Einflüsse von den Lebensstileinflüssen zu trennen.

Diese Komplexitäten müssen sorgfältig berücksichtigt werden, wenn Eigenschaften untersucht werden, denn das Vermischen der beiden könnte zu falschen Annahmen führen, wie viel einer Eigenschaft auf Genetik gegenüber Umwelt zurückzuführen ist.

Studienübersicht

In dieser Studie haben wir uns bemüht, verschiedene Strategien zu finden, um genetische und Umweltfaktoren in unsere Modelle einzubeziehen, wobei wir uns speziell auf Blutdruckmerkmale konzentriert haben. Wir verwendeten Daten aus einer grossen Datenbank, die Informationen von vielen Individuen umfasst, mit Fokus auf deren Blutdruckwerte und verschiedenen Lebensstilfaktoren.

Datensammlung

Um zu beginnen, sammelten wir Daten aus einer grossen Biobank. Wir konzentrierten uns auf die Messung von Blutdruck (diastolisch und systolisch) und schlossen weitere Informationen wie Alter, Geschlecht und Lebensgewohnheiten ein. Wir stellten auch sicher, dass unsere Stichprobe so homogen wie möglich war, um die Datenqualität zu verbessern.

Die Lebensstilfaktoren, die wir betrachteten, umfassten Dinge wie Ernährung, Bewegungsgewohnheiten und sogar Messungen wie Körperfettanteil. Wir sorgten dafür, Individuen mit vollständigen Aufzeichnungen einzubeziehen, um Konsistenz zu gewährleisten.

Statistische Methoden

Als Nächstes verwendeten wir spezifische statistische Modelle, um zu schätzen, wie viel der Variation im Blutdruck genetischen, lebensstilbedingten oder der Interaktion beider zugeordnet werden konnte. Unser Ziel war es, die Blutdruckmessungen genau vorherzusagen und zu identifizieren, wie verschiedene Faktoren zum Gesamteffekt auf den Blutdruck beitragen.

Ergebnisse der Lebensstilvarianz

Als wir begannen, die Lebensstilvariablen zu analysieren, stellten wir fest, dass der stärkste Einfluss von den anderen Lebensstilentscheidungen kam. Zum Beispiel beeinflusst die Art und Weise, wie jemand lebt, andere lebensstilbedingte Eigenschaften. Im Gegensatz dazu erklärte die Genetik im Durchschnitt weniger Varianz über alle untersuchten Lebensstilvariablen.

Die Residualvarianz, die den Teil der Variation bezeichnet, der nicht durch die Modelle erklärt wird, war ziemlich hoch und verdeutlichte die Bedeutung von Faktoren ausserhalb von Genetik und Lebensstil.

Verständnis der Blutdruckvarianz

Als wir uns den Blutdruckmerkmalen zuwandten, wollten wir auch verstehen, wie viel Varianz jeder Faktor erklärte. Verschiedene Messungen zeigten unterschiedliche Muster des Einflusses, was darauf hinwies, dass jede Eigenschaft spezifische Einflüsse hat.

Zum Beispiel trug für den diastolischen Druck der Kohorten-Effekt (Alter und Geschlecht) einen bestimmten Prozentsatz bei, während die genetische Komponente über alle Modelle hinweg stabile Schätzungen zeigte. Lebensstilfaktoren, ob roh oder angepasst, trugen im Durchschnitt weniger als 10% bei, was das komplexe Zusammenspiel unter diesen Faktoren zeigt.

Vorhersage des Blutdrucks

In unseren Vorhersagen fanden wir heraus, dass die Einbeziehung sowohl genetischer als auch lebensstilbedingter Effekte die Genauigkeit erhöhte. Wenn wir nur die Lebensstileffekte einbezogen, beobachteten wir eine Verringerung der Vorhersagegenauigkeit für einige Eigenschaften. Das zeigte, dass ein kombinierter Ansatz für bessere Vorhersageergebnisse entscheidend war.

Interessanterweise, während die Einbeziehung von Lebensstileffekten die Vorhersagen für bestimmte Eigenschaften verbesserte, machte sie die Vorhersagen für andere, insbesondere den Pulsdruck, weniger genau. Der Unterschied in der genetischen Architektur zwischen jüngeren und älteren Individuen spielte ebenfalls eine bedeutende Rolle.

Bedeutung der Modellentestung

Um sicherzustellen, dass unsere Vorhersagen genau waren, führten wir auch Kontrollversuche durch. Wir verglichen Modelle, bei denen Individuen zufällig Gruppen zugeordnet wurden, mit denen, wo Individuen nach Alter gruppiert wurden. Das verdeutlichte, dass Modelle von einer ausgewogenen Vertretung über Altersgruppen in der Vorhersagegenauigkeit profitierten.

In unseren Ergebnissen war klar, dass die Verwendung nur genetischer Informationen zu schlechten Vorhersagen führte, während die Einbeziehung von Lebensstilinformationen die Genauigkeit erheblich verbesserte, jedoch je nach Eigenschaft variierte.

Zusammenfassung der Ergebnisse

Unsere Untersuchung der genetischen und Lebensstilfaktoren bei Blutdruckmerkmalen zeigte, dass es keinen universellen Ansatz gibt. Verschiedene Eigenschaften reagieren unterschiedlich auf die Einbeziehung von Lebensstilinformationen. Die Ergebnisse unterstrichen, wie wichtig es ist, sowohl genetische als auch Lebensstilkomponenten zusammen zu bewerten, um Vorhersagen zu verbessern.

Für die Zukunft sollten Forscher diese Interaktionen sorgfältig berücksichtigen, wenn sie Modelle zur Vorhersage komplexer Eigenschaften entwickeln. Die Komplexität menschlicher Eigenschaften erfordert nuancierte Ansätze, die es notwendig machen, genetische Effekte im Vergleich zu Umweltfaktoren fallweise abzuwägen.

Fazit

Die Integration von genetischen und Lebensstilfaktoren in Modelle zum Verständnis komplexer Eigenschaften ist ein vielversprechendes Forschungsgebiet. Während diese Studie sich auf Blutdruck konzentrierte, erstrecken sich die Implikationen dieser Erkenntnisse auch auf andere Gesundheits- und Verhaltensmerkmale. Durch das Verständnis, wie Genetik, Umwelt und deren Wechselwirkungen zu Eigenschaften beitragen, können wir Gesundheitsresultate besser vorhersagen, Interventionen anpassen und gesündere Lebensweisen bei Individuen fördern.

Letztendlich wird es entscheidend sein, die Komplexitäten von Gene-Umwelt-Interaktionen anzugehen, um unser Verständnis von menschlicher Gesundheit und Wohlbefinden voranzubringen, während die Forschung in diesem Bereich fortschreitet.

Originalquelle

Titel: Using lifestyle information in polygenic modeling of blood pressure traits: a simple method to reduce bias

Zusammenfassung: Complex traits are determined by the effects of multiple genetic variants, multiple environmental factors, and potentially their interaction. Predicting complex trait phenotypes from genotypes is a fundamental task in quantitative genetics that was pioneered in agricultural breeding for selection purposes. However, it has recently become important in human genetics. While prediction accuracy for some human complex traits is appreciable, this remains low for most traits. A promising way to improve prediction accuracy is by including not only genetic information but also environmental information in prediction models. However, environmental factors can, in turn, be genetically determined. This phenomenon gives rise to a correlation between the genetic and environmental components of the phenotype, which violates the assumption of independence between the genetic and environmental components of most statistical methods for polygenic modeling. In this work, we investigated the impact of including 27 lifestyle variables as well as genotype information (and their interaction) for predicting diastolic blood pressure, systolic blood pressure, and pulse pressure in older individuals in UK Biobank. The 27 lifestyle variables were included as either raw variables or adjusted by genetic and other non-genetic factors. The results show that including both lifestyle and genetic data improved prediction accuracy compared to using either piece of information alone. Both prediction accuracy and bias can improve substantially for some traits when the models account for the lifestyle variables after their proper adjustment. Our work confirms the utility of including environmental information in polygenic models of complex traits and highlights the importance of proper handling of the environmental variables. Author summaryMany traits of medical relevance are "complex" in that they are affected by both genetic and environmental factors. Thus, using genetic and environmental information in statistical methods has the potential to increase the accuracy of phenotypic prediction, the ultimate goal of precision medicine. However, the correlation between the genetic and environmental components (that arises when environmental variables are themselves genetically determined) and the correlations between environmental measures can be problematic for most statistical methods used for modeling complex traits. In this work, we investigated these issues using 27 lifestyle measures in addition to genetic information for predicting diastolic blood pressure, systolic blood pressure, and pulse pressure in older individuals. We show that including lifestyle and genetic data resulted in more accurate predictions than either data type alone. Moreover, adjusting the lifestyle measures for the genetic and other non-genetic effects can help improve the predictions further.

Autoren: Fabio Morgante, F. Tiezzi, K. Goda

Letzte Aktualisierung: 2024-06-08 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.05.597631

Quell-PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.05.597631.full.pdf

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

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