Свързани данни

Резюме

Епидемиологичните доказателства категорично предполагат, че консумацията на плодове допринася за много ползи за здравето. Въпреки общия консенсус, че плодовете и соковете са сходни в хранително отношение, епидемиологичните резултати за консумацията на сок са противоречиви. Нашата цел беше да използваме маркировки за метилиране на ДНК, за да характеризираме плодовите и соковите епигенетични сигнатури в PBMC и да идентифицираме споделени и независими сигнатури, свързани с тези групи. Марки за метилиране на ДНК в целия геном (Illumina Human Methylation 450k чип) за 2148 индивида, участвали в изпита Framingham Offspring 8, бяха анализирани за корелация между консумацията на плодове или сокове, използвайки стандартна линейна регресия. CpG сайтове с ниски P-стойности (P Ключови думи: персонализирано хранене, метилиране на ДНК, епигенетика, консумация на плодове, консумация на сок

1. Въведение

2. Материали и методи

2.1. Участници в проучването

Настоящото проучване включва 2148 кавказки индивиди, които са участвали в кохортния изпит 8 за потомство на Framingham Heart Study от 2005–2008 г. и са разполагали с цялата необходима информация за фенотипа и данни за метилиране на ДНК за целия геном. Участниците се състоят от 979 мъже и 1169 жени на възраст между 40 и 92 години (медиана 65). Както беше описано по-рано [32], кохортата на потомците на FHS е набрана през 1971 г. и включва 5124 потомци от първоначалната кохорта на FHS и техните съпрузи. Използваните антропоморфни измервания са получени на изпита за потомство 8.

2.2. Диетични мерки

Диетичният прием се оценява с полуколичествения въпросник за честотата на храната на Framingham (FFQ) [33,34]. FFQ бяха изпратени по пощата на неинституционализирани участници преди изпита и участниците бяха помолени да донесат попълнения въпросник до тяхното назначение. Участниците съобщават колко често средно са консумирали стандартна порция от всеки хранителен продукт през последната година. Отчетените честоти бяха използвани за оценка на броя на обичайните ежедневни/седмични порции на всеки артикул. Получените седмични порции от всеки хранителен продукт бяха използвани в нашите анализи и използвани за създаване на 2 категории: плодове и сокове (Таблица S1). Използвахме метода на остатъците, за да коригираме оценените храни за общия енергиен прием.

2.3. Обработка на данни за ДНК метилиране

ДНК, изолирана от мононуклеарни клетки от периферна кръв (PBMC), се анализира предварително с чип Infinium Human Methylation450K Bead [35] (Illumina) и се депозира в dbGaP [Присъединяване към проучването: phs000724.v6.p10]. Нивата на метилиране на ДНК в целия геном от 2619 участници в FHS бяха достъпни за изтегляне. Отстранени са сонди, разположени на половите хромозоми или тези, които са имали Р-стойности за откриване над 0,001 при 75% от пробите. Тези, които се картографират на повече от едно място в бисулфит-преобразуван геном или се припокриват с местоположението на известни единични нуклеотидни полиморфизми (SNP), също бяха премахнати [36]. Сред 485 000 сонди в масива, 325 963 сонди бяха пренесени напред и обработени с помощта на пакета minfi [37]. Пристрастието на сондата от Infinium тип I и тип II беше коригирано за използване на квантила на подмножеството в рамките на алгоритъма за нормализиране на масива (SWAN) [38]. Суровите стойности на сондата бяха коригирани за цветовия дисбаланс и фона чрез нормализиране на контролите. Нивата на метилиране се отчитат като β стойности, които представляват част от сигнала, получен от метилираните зърна над сумата от метилирани и неметилирани зърна. Сред 2619 индивида, които са на разположение за анализ, 12 индивида не са се справили с QC и са отстранени от по-нататъшен анализ.

Анализът на основните компоненти е използван за определяне на ефектите на известни объркващи променливи върху глобалните профили на метилиране. Чипът, местоположението на чипа, полът, възрастта и семейната свързаност са значително свързани с основните компоненти (Фигура S1, Таблица S2). Семейната свързаност се определя въз основа на споделено родословие, което включва несвързани съпрузи като консервативен подход за отчитане на споделените фактори на околната среда [39]. Ефектите от местоположението на чип и чип са премахнати с помощта на COMBAT, като същевременно се защитава консумацията на плодове и сокове [40]. Анализът на сурогатни променливи (SVA) се използва за идентифициране на допълнителни неизвестни технически или биологични объркващи променливи в коригираните с COMBAT остатъци [41], като състав на броя на белите кръвни клетки [42]. Сурогатните променливи също са силно свързани с известни ковариати като възраст, пол, родство и състояние на заболяването (Таблица S3). За всички следващи анализи бяха използвани остатъчни стойности на метилиране β, коригирани с COMBAT.

2.4. Статистически анализи

Данните бяха анализирани с помощта на софтуер R (v3.3.1, R Foundation for Staistics Computing, Виена, Австрия). За да оценим връзката на консумацията на плодове с нивата на метилиране на ДНК на всяко място на CpG, направихме анализ на линейна регресия, използвайки лимита на пакета R [43] със сурогатните променливи, включени като ковариати. Пол, фенотип, родство и състояние на заболяването бяха уловени от SVA (Таблица S3) и по този начин не бяха конкретно отчетени в модела на регресия. Линейна регресия беше извършена на 2148 кавказки индивиди, преминали QC, за които имахме необходимата информация за фенотип, FFQ и ДНК метилиране.

Емпиричните P-стойности са получени от 10 000 пермутации. За да оценим обогатяването с ниска Р-стойност, ние променихме консумацията на плодове или сокове, след което използвахме линейна регресия, за да оценим корелацията между местата на CpG с P Фигура 1 A, B; Таблици S4 и S5). Консумацията както на плодове, така и на сок бяха обогатени за ниски P-стойности (емпирични P -5 и за двете проучвания; Фигура 1 C, D; Фигура S3). Епигенетичните подписи (P −5). Това предполага, че въпреки че епигенетичните подписи на плодовете и соковете са до голяма степен независими, те може да влияят върху голяма част от едни и същи гени.

3.2. GSEA на плодовете и соковете епигенетични подписи

Обогатени пътища за гени в близост до плодови и сокови епигенетични сигнатури бяха идентифицирани с помощта на GSEA (N = 1,843 и 1,872 гена, съответно). Докато епигенетичните подписи както на плодовете, така и на соковете са близо до гени, обогатени за много от същите пътища; имунна система, цитокиново сигнализиране и клетъчен цикъл, например, гените и асоциативните клетъчни сигнални пътища, лежащи в основата на тези обогатявания, са доста различни и уникални за всяка група. Специфичният за сока епигенетичен подпис е обогатен за вродени и адаптивни гени на имунната система, по-специално трансформиращ растежен фактор (TGF) -β, съдов ендотелен растежен фактор (VEGF), тол-подобен рецептор (TLR) 4 и ядрен фактор капа-лека верига подобрител на активирани В-клетки (NFk-β) сигнални пътища, наред с други (Таблица S7). Специфичните за сок цитокинови сигнални пътища включват първичен отговор на миелоидната диференциация (MYD) 88, регулаторен фактор на интерферона (IRF) 8 и IRF4, които са специфични за имунната система транскрипционни фактори, необходими за имунните клетъчни процеси като диференциация на Т-клетките към Т-помощник (Th) 2 и Th17 или активиране на В клетки (прегледано в [46]). Консумацията на сок е свързана широко с повишена имунна функция; тези данни предполагат специфични епигенетично регулирани провъзпалителни пътища, които могат да допринесат.

За разлика от тях, гените на имунната система, които са свързани със специфичния за плодовете епигенетичен подпис, са обогатени само за адаптивни пътища на имунната система, по-специално презентация за обработка на антигени. Цитокиновите сигнални гени близо до специфичния за плодовете епигенетичен подпис включват човешки левкоцитен антиген (HLA) -F и HLA-DPB1, и двете молекули, участващи в представянето на антигена и активирането на имунните клетки. Това е в съответствие с предишно интервенционно проучване при възрастни индивиди, където консумацията на плодове е свързана с повишено представяне на антиген [47]. Освен това и двете групи са обогатени за общ клетъчен цикъл, мейоза и митоза, но специфичният за плодовете епигенетичен подпис е свързан със 17% повече гени в тези пътища от специфичния за сока епигенетичен подпис (75 срещу 62 гена, съответно). Допълнителните специфични за плодовете пътища включват тези, които участват в регулирането на клетъчния цикъл и поддържането на хромозоми или теломери, които са важни за насърчаване на здравословния растеж и стареенето на имунната система (Таблици S7 и S8) [48,49]. Като цяло тези данни показват, че свързаните с консумацията на плодове и сокове епигенетични модификации могат да повлияят на различни области на функционирането на имунната система.

3.3. IPA на плодовете и соковете епигенетични подписи в близост до споделени гени

Профилите за метилиране на ДНК на левкоцитите се получават от група лимфоцити. За да изясним епигенетично свързани пътища, които могат да включват специфични популации на лимфоцити, извършихме IPA мрежови анализи, за да идентифицираме специфични мрежи за взаимодействие между протеин и протеин, обогатени за гени в близост до специфични за плодовете и сокове епигенетични сигнатури. Анализът, специфичен за плодовете, доведе до две значими мрежи за взаимодействие между протеин и протеин (Фигура 2 А; Фигура S4A; Мрежови резултати 38 за двете). Една мрежа е съсредоточена около колониестимулиращ фактор (CSF) 2, хемокинов лиганд (CCL) 4 и клъстер на диференциация (CD) 4 (Фигура 2 A), всички молекули, свързани с привличането, пролиферацията и активирането на макрофагите [50,51] . Това е в съответствие с горното обогатяване на GSEA на процесите на представяне на антиген и предполага, че опосредстваното от макрофагите представяне на антигена може да бъде повлияно от специфични за плодовете епигенетични сигнатури.

подписи

Анализ на пътя на изобретателността на мрежи за взаимодействие между протеин и протеин, получени от гени в рамките на 5 kb от CpG място с ниска P-стойност (P Фигура 2 B; Фигура S4B; Мрежова оценка 38 и за двете). Първата мрежа (Фигура 2 Б) е съсредоточена върху фактора на туморна некроза (TNF) α, основен провоинфламаторен цитокин, който медиира вродени имунни системи, остри възпалителни отговори, и CSF3, молекула, която стимулира производството на гранулоцити в костния мозък и освобождаването в кръвния поток [ 52]. Вторият е съсредоточен върху MYD88, IRF8, IRF4 и инхибитор на ДНК свързване (ID) 3, имуноспецифични транскрипционни фактори, необходими за имунни клетъчни процеси като диференциация на Т клетки до Th2 и Th17 или активиране на В клетки [53] (прегледано в [ 46]), както и CC мотив хемокинов рецептор (CCR) 7 молекула, свързана с Th1 клетъчна диференциация и толерантност [54]. Тези данни съвпадат с анализите на GSEA, които включват вродена и адаптивна връзка на имунния път с епигенетичния подпис на сока. Колективно, IPA анализите добавят допълнителна информация за специфични за плодовете или соковете епигенетично свързани клетъчни сигнални пътища, чрез които може да се повлияе имунотолерантността (плодове) или възпалителните процеси (сок).

3.4. Анализ на обогатяването на DHS

За да увеличим знанията си за имунните клетъчни популации, които са свързани със сок и специфични за плодовете епигенетични сигнатури, сканирахме сайтовете за свръхчувствителност на ДНКаза в целия геном от специфични популации на имунни клетки за обогатяване на тези сигнатури, използвайки онлайн програмата eFORGE [44]. Специфичният за плодовете епигенетичен подпис (N = 739 CpG места; P −6, 9.17 × 10 −6, 0.0018, 4.65 × 10 ‒4; Фигура S5B). Това е в съответствие с IPA анализите, които подчертават обогатяването на клетъчните сигнални пътища, свързани с диференциацията и активирането на В и Т клетки. За да се оцени посоката на ефекта, т.е. дали увеличената консумация на сок е корелирана с намалени нива на метилиране на CpG (отрицателно корелирана) или с повишени нива на метилиране (положително корелирана), ние стратифицираме CpG сайтовете с P −4) и NK (P = 5.63 × 10 −5) DHS на клетките (Фигура S5F), което предполага, че повишената консумация на сок може да намали глобалните нива на метилиране на ДНК в рамките на DHS на специфични първични имунни клетъчни популации, по-специално на регулаторните региони на T и NK клетките.

За да разберем по-добре какви пътища могат да повлияят горните сайтове в В и Т клетките, извършихме анализ на IPA протеин-протеин взаимодействие мрежа, за да идентифицираме специфични пътища, обогатени за гени в близост до сайтове с ниска Р-стойност на CpG, които имат по-малко метилиране с увеличена консумация на сок. Този анализ създаде две мрежи. Едната мрежа е центрирана върху TNF (Фигура S6; мрежов резултат = 43) основна провоспалителна молекула, докато втората е центрирана върху ID3, протеинова тирозин фосфатаза, нерецепторен тип 6 (PTPN6) и CCR7 (мрежов резултат = 43), молекули, участващи в диференциацията на хематопоетичните клетки [55] и толерантността [54,56]. Намаленото метилиране в промоторните области често се свързва с повишена генна експресия, поради което наблюдаваното намаляване на метилирането на промотор с повишен прием на сок може да подобри сигнализирането на пътя при активиране на NK или Т клетки. Интересното е, че повишената литична активност на NK клетките е свързана с повишена консумация на плодов сок [57]. Колективно, това предполага, че специфичните за сока епигенетични сигнатури могат да насърчават засилени имунни отговори сред активирани NK и Т клетки, подмножество от които също поддържа повишена клетъчна диференциация и имунотолерантност.

4. Дискусия

Наблюдаваните в нашето проучване епигенетични разлики може да се дължат на вариация в съдържанието на плодови влакна между плодовете и сока. Фибрите, до голяма степен несмилаема молекула, променят скоростта на храносмилане на съпотребените хранителни вещества и по този начин влияят върху чревното местоположение и механизма, чрез който хранителните вещества, получени от плодове, се абсорбират и в крайна сметка се преработват (прегледани в [22]). Голяма част от тази вариация в чревната абсорбция вероятно се дължи на вариацията в разграждането на хранителните вещества от чревната микробиота [21, 60, 61], които се различават по състав в червата. В подкрепа на това, наблюдателно проучване демонстрира, че противовъзпалителните ефекти от консумацията на плодове и зеленчуци са по-високи при лица с повишен прием на фибри от плодове и зеленчуци [62]. Това предполага, че хората, които консумират повече сок, могат да се възползват от поглъщането на допълнителни форми на плодови фибри. Независимо от причината, резултатите от наблюденията ни изискват допълнително проучване на специфичните имунологични ползи от консумацията на плодове и сокове.

Отбелязваме ограничения на нашето проучване. Поради естеството на наблюдателните проучвания, нашите открития са корелативни и не могат да направят извод за причинно-следствена връзка. Освен това не можем да намалим, че част от нашите открития може да се дължат на допълнителни храни, които могат да се консумират рутинно заедно с плодове или сок. Въпреки това, въз основа на литературната подкрепа за нашите заключения, ние вярваме, че това е малко вероятно.

За първи път демонстрираме, че консумацията на сок и плодове са свързани с глобалните епигенетични вариации и че тези до голяма степен независими подписи предполагат, че консумацията на плодове и сокове влияе върху различни популации на имунни клетки и различни аспекти на имунната функция, по-специално имунонаблюдение и активиране на възпалителния път. Освен това, нашите анализи включват нови епигенетично регулирани целеви молекули и пътища, свързани с тези групи, които дават нова представа за основните молекулярни механизми на тези асоциации. Разбирането на това как хранителният прием допринася за физиологичните фенотипи, като имунната функция, е първата стъпка към използването на храненето за подобряване на човешкото здраве и в крайна сметка персонализирано хранене.

Благодарности

Проучването на Framingham Heart се провежда и подкрепя от Националния институт за сърцето, белите дробове и кръвта (NHLBI) в сътрудничество с Бостънския университет (Договор № N01-HC-25195). Този ръкопис не е изготвен в сътрудничество с изследователи на Framingham Heart Study и не отразява непременно мненията или вижданията на Framingham Heart Study, Бостънския университет или NHLBI. Изчислителният анализ на данните от Framingham е финансиран от USANA Health Sciences.