Регрессионные модели оценки фенотипических признаков спортсменов на основе анамнестических данных, генетических и лабораторных анализов

ˑ: 

Кандидат биологических наук О.С. Глотов1
Кандидат биологических наук, доцент А.В. Кьергаард2
Кандидат педагогических наук С.Ш. Намозова3
Кандидат химических наук Д.В. Лещев1
1Институт трансляционной биомедицины Санкт-Петербургского
государственного университета, Санкт-Петербург
2Национальный государственный университет физической культуры, спорта
и здоровья им. П.Ф. Лесгафта, Санкт-Петербург
3Управление по организации спортивной деятельности Санкт-Петербургского государственного университета, Санкт-Петербург

Методом ПДРФ-анализа изучен полиморфизм 26 генов у 102 студентов СПбГУ в возрасте от 18 до 19 лет, занимающихся аэробными видами спорта. Для выявления корреляционной взаимосвязи между особенностями генотипов и жизненной емкостью легких (ЖЕЛ) проведены корреляционный и регрессионный анализы. Кроме результатов генетических тестов в регрессионный анализ были включены такие параметры, как пол, физическая активность, курение, потребление алкоголя, а также ряд биохимических показателей крови. Для построения значимой модели были использованы 3 метода отбора регрессоров (прямой отбор, обратное исключение и последовательный отбор). Регрессионный анализ позволил выявить статистически значимые связи между ЖЕЛ и генами: AGTR2, NOS3, CNB1, ADRB2, тогда как значимый коэффициент корреляции по Кендаллу получен только для ЖЕЛ и гена NOS3.

Ключевые слова: полиморфизм генов, жизненная емкость легких, корреляционный анализ, регрессионная модель.

Литература

  1. Ахметов И.И. Выявление генетических факторов, детерминирующих индивидуальные различия в приросте мышечной силы и массы в ответ на силовые упражнения. Молекулярно-биологические технологии повышения работоспособности в условиях напряженных физических нагрузок   / И.И. Ахметов, А.И. Нетреба, Д.В. Попов и др. – 2007 / Сб. статей. – Вып. 3. – С. 13–21.
  2. Глотов А.С. Диагностика наследственно обусловленных заболеваний у детей с помощью ДНК-микрочиповой технологии / А.С.  Глотов, Е.С. Вашукова, Л.Б. Полушкина  и др. // Вопросы диагностики в педиатрии. – 2009. – Т. 1. – № 1. – С. 14–17.
  3. Глотов О.С. Мониторинг здоровья человека – возможности современной генетики // Вестник Cанкт-Петербургского университета / О.С. Глотов, А.С. Глотов, В.С. Пакин, В.С. Баранов. – 2013. – Т. 3. – № 2. – С. 95–107.
  4. Пузырев В.П. Феномо-геномные отношения и патогенетика многофакторных заболеваний / В.П. Пузырев // Вестник Российской академии медицинских наук. – 2011. – № 9, С. 17–27.
  5. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета программ Statistica / О.Ю. Реброва. – 2003. – М.: МедиаСфера. – 312 c.
  6. Тарковская И.В. Анализ ассоциации полиморфизма генов метаболизма липидов с индексом массы тела, обхватом талии и параметрами липидограммы крови у женщин. Экологическая генетика / И.В. Тарковская, О.С. Глотов, Е.Ю. Диткина и др. – 2012. – Т. 10. – № 4. – C. 66–77.
  7. Шмойлова Р.А. Общая теория статистики / Р.А. Шмойлова, В.Г.  Минашкин, Н.А. Садовникова, Е.Б. Шувалова / Под ред. Р.А. Шмойловой., 4-е изд., перераб. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 656 с.
  8. Allen H.L., Weedon M.N., Wood A.R., et al. Hundreds of variants clustered in genomic loci and biological pathways affect human height // Nature. 2010. Т. 467. N 7317. С. 832-838.
  9. Branicki, F. Liu, K. van Duijn et al. Model-based prediction of human hair color using DNA variants. Human Genetics, 2011, N 129, P. 443–454.
  10. Deductor Academic, дата доступа 25.08.2014 a) http://www.basegroup.ru/deductor/, b) http://www.basegroup.ru/library/analysis/regression/feature_selection (электронный ресурс).
  11. Jennie E.P., Ben J.H., Sunduimijid B., Michael E.G. Polymorphic Regions Affecting Human Height Also Control Stature in Cattle. Genetics, 2011, V. 187, N 3, P. 981–984.
  12. Leung F.P., Yung L.M., Laher I. et al. Exercise, vascular wall and cardiovascular diseases: an update (Part 1). Sports Med., 2008, V. 38, N 12, P. 1009-1024..
  13. Montgomery H.E., Marshall R., Hemingway H. et al. Human gene for physical performance. Nature, 1998, V. 393, P. 221-222.
  14. Puthucheary Z., Skipworth J.R., Montgomery H.E. The ACE gene and human performance: 12 years on. Sports Med., 2011, V. 41, N 6, P. 433-448.
  15. Wood D., De Backer G., Faergeman O. Prevention of Coronary Heart Disease in Clinical Practice. Recommendations of the Second Joint Task Force of the European and other Societies on Coronary Prevention. Eur Heart J., 1998, N 19. Р. 1434–1503.
  16. Xu S., Hu Z. Generalized Linear Model for Interval Mapping of Quantitative Trait Loci. Theor. Appl. Genet. 2010, V. 121, N 1, P. 47–63.