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Die
vorliegende Erfindung betrifft insbesondere Verfahren zur Identifizierung
von Wirkstoffen zur Beeinflussung der Körpermasse und des Fettansatzes.
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Fettleibigkeit
stellt einen wesentlichen gesundheitlichen Risikofaktor für Typ II-Diabetes,
koronare Herzerkrankungen und metabolische Erkrankungen dar. Nach
Erhebungen der Weltgesundheitsorganisation (WHO) sind etwa 8% aller
Erwachsenen weltweit (etwa 300 Millionen Menschen) extrem fettleibig,
gemessen am sogenannten „Body
Mass Index" (BMI),
der bei mehr als 30 kg/m2 liegt. In Industrieländern mit
westlichem Lebensstil sind etwa ein Viertel der Kinder und Heranwachsenden übergewichtig.
Folglich konzentriert sich ein breiter Forschungszweig auf die Entschlüsselung
der genetischen und physiologischen Faktoren, die Fettleibigkeit
verursachen.
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Die
Fettleibigkeit resultiert aus der Einlagerung überschüssiger, aus Nahrung stammender
Energie. Die physiologischen Ursachen der Fettleibigkeit können ein
oder mehrere Veränderungen
im Appetitverhalten, im Nährstoffwechsel,
der Wärmeentwicklung
oder der Energieverteilung sein. Das Körpergewicht und der Appetit
werden im wesentlichen durch Neuropeptide reguliert, die vom Hypothalamus
als Antwort auf Signale von Fett, Muskel, der Leber und des Gastrointestinaltrakts
freigesetzt werden. Die Antworten des Hypothalamus können das
symphatische Nervensystem aktivieren, das die inneren Organe innerviert.
Das Gehirn kontrolliert auch den Energieaufwand über die Hypothalamus-Hypohyse-Schilddrüsen-Achse. Ferner ist
der extrem fettleibige Phänotyp
oftmals durch eine Störung
der Homeostase begleitet, die durch mit der Fettleibigkeit verwandte
Hormone reguliert wird, wodurch es beispielsweise zur Hyperleptinämie und
Hyperinsulinämie
kommen kann.
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Die
Fettleibigkeit ist ein komplexes Merkmal, das den Effekt eines Gen-Netzwerks
reflektiert, und das durch Nahrung, Alter, Geschlecht und Bewegung
beeinflußt
wird. Ein Beweis für
einen genetischen Einfluß auf die
Fettleibigkeit stammte aus Zwillingsstudien. Die Vererbbarkeit der
Fettmasse wurde auf etwa 40 – 70%
geschätzt,
und Umweltfaktoren tragen zu etwa 26% zur Phänotyp-Varianz bei.
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Obwohl
seltene Fälle
monogener Fettleibigkeit meist bei Kindern beobachtet wurden (z.B.
Unterbrechung des Single-minded Homolog 1-Gens oder Verlust der
Funktion des für
den Leptin-Rezeptor
kodierenden Gens), erbringen unabhängige Ahnenstudien den klaren
genetischen Beweis für
oligogene oder polygene Prädisposition
der Fettleibigkeit. Diese Studien zeigen auch genetische Unterschiede
hinsichtlich der Prävalenz der
Fettleibigkeit zwischen ethnischen Gruppen. Ferner zeigte die Studie
Swedish Obese Subjects, daß unterschiedliche
Gene für
die Fettleibigkeit in verschiedenen Altersstufen verantwortlich
sein könnten.
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In
Kopplungsanalysen bei der Maus, beim Menschen, beim Schwein, beim
Rind, der Ratte und anderen Modelltieren wurden genomweit QTL (quantitative
trait loci; quantitative Merkmalsloci) identifiziert, die einen
Einfluss auf die Körpermasse
und den Fettansatz haben. Bisher wurden nur vereinzelt Gene gefunden, die
diesen QTL-Effekten unterliegen. Diese waren in der Regel Hauptgen-Effekte,
d.h. sie trugen den Hauptanteil an der phänotypischen Varianz eines Merkmals
(Eine Mutation im Gen PRKAG3 (protein kinase, AMP-activated, gamma
3 non-catatlytic subunit) erhöht
zum Beispiel den Muskel-Glykogengehalt um 70 und ist als Hauptgen
identifiziert worden, Milan et al., Science. 288 (2000) 1248–1251).
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Eine
Reihe von Genen mit Einfluß auf
Körpermasse
und Körperzusammensetzung
wurde in monogenen Mausmodellen identifiziert. Die grundsätzliche
Bedeutung dieser Gene für
die Regulation der Körpermasse
wurde bei Mensch und Tier nachgewiesen. Zu den identifizierten Genen
gehören
natürlicherweise
mutierte Gene (z.B. im Leptin- oder im Leptin-Rezeptor-Gen) und genetisch modifizierte
Gene in transgenen Modellen (z.B. Adipozyten-spezifische Genexpression
von Hydroxysteroid 11-beta Dehydrogenase 1) oder in Knockout-Modellen (z.B. des
Insulin-Rezeptors, Überblick
bei Butler und Cone; Trends Genet. 17 (2001) 50–54) mit verändertem
Wachstum and Fettansatz. In diesen drastischen Modellen führt das
nutierte Gen in der Regel zum vollständigen Ausfall der Funktion
des kodierten Proteins.
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Chemisch
oder durch Strahlung induzierte Mutanten bei der Maus haben eine
besondere Bedeutung bei der Funktionsaufklärung von Genen mit Einfluss
auf das Merkmalsspektrum. Potentiell kann, z.B. mittels ENU (ethylnitrosourea;
Ethylnitrosoharnstoff), jede Base mutiert werden, wodurch auch weniger
drastische Funktionsveränderungen
von Genen erzeugt werden können
(Hrabe de Angelis et al., Nat. Genet. 25 (2000) 444–447; Nolan
et al., Nat. Genet. 25 (2000) 440–443). Mutanten werden in einem
Screen jedoch nur dann erkannt, wenn die Differenz zur Basislinie
groß genug
ist. Die Identifizierung solcher Mutationen erfordert wiederholte
Rückkreuzungen,
um zu zeigen, dass der beobachtete Effekt auf ein Gen zurückzuführen ist,
bevor verschiedenartige Methoden kombiniert werden, um das mutierte
Gen zu finden.
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Die
Erzeugung artifizieller Mutanten ist zweifelsfrei ein wichtiges
Werkzeug zur Funktionsaufklärung von
Genen und damit für
die Bereitstellung zahlreicher neuer, funktioneller Kandidatengene.
Zwei wichtige Fragen können
mit diesen Modellen jedoch nicht geklärt werden: erstens, ob die
bisher identifizierten und oben beschriebenen Mutationen auch in
selektierten oder natürlichen
Populationen eine Rolle für
die Regulation der Körpermasse
spielen, und zweitens, inwieweit diese Gene im genomischen Netz
komplexer und quantitativer Merkmale zum Phänotyp beitragen. Möglicherweise
sind einige Genvarianten, die eine kompensatorische Aufgabe in der
Regulation übernehmen
können,
evolutionär
bevorteilt (Barton and Keightley, Nat. Rev. Genet. 3 (2001) 11–21). Funktionelle
Daten, die an der Hefe Saccharomyces cerevisiae gewonnen wurden,
demonstrieren, dass Interaktionen zwischen unverwandten Genen zum
Beispiel die Hauptursache für
Robustheit gegenüber
loss-of-function Mutationen sind, d.h. Mutationen, die zu einem
Funktionsverlust des betroffenen Gens führen (Wagner, Nat Genet. 24
(2000) 355–61).
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Das
Verstehen der komplexen Regulation von Körpermasse und Körperzusammensetzung
setzt über die
QTL-Kartierung hinaus die Identifikation der quantitativen Merkmalsgene
(quantitative trait genes, QTG) voraus, einer sehr schwierigen und
komplexen Aufgabe, die bisher kaum gelungen ist (Nadeau et al.,
Science 291 (2001) 1251–1255;
Threadgil et al., Mamm. Genome 13 (2002) 175–8) .
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Da,
wie bereits erwähnt,
die meisten Fälle
hohen Körpergewichts
und der Fettleibigkeit, sowohl beim Menschen als auch beim Tier,
polygener Natur sind und durch Umweltfaktoren beeinflusst werden,
besteht ein Bedürfnis,
diejenigen Gene zu identifizieren, die für die genetische Prädisposition
und Ausprägung
verantwortlich sind.
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Zur
Lösung
dieser Aufgabe wurde ein polygenes Tiermodell (Mausmodell) verwendet,
das sich – zunächst allgemein
ausgedrückt – dadurch
auszeichnet, dass in den Tieren in spezifischen Geweben (Fett, Hypothalamus)
ein Satz von Genen verstärkt
und ein Satz von Genen vermindert exprimiert wird, so dass die von diesen
Genen kodierten Proteine in verschiedenen Geweben im Vergleich zu
durchschnittlichen Tieren in einem erhöhten bzw. erniedrigten Anteil
gebildet werden. Darüber
hinaus liegen bestimmte Veränderungen
(Polymorphismen) in den Sequenzen einiger Gene bzw. regulatorischer
Sequenzen derselben vor.
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Die
im Rahmen der vorliegenden Erfindung genutzten Mauslinien (bezeichnet
als DU6 und DU6i) zeichnen sich durch eine überdurchschnittlich hohes Körpergewicht
und Fettakkumulation (Fettleibigkeit) aus. Sie unterscheiden sich
von unselektierten Kontrollpopulationen um mehr als das etwa 2-fache
bis zum etwa 4-fachen im Körpergewicht,
um mehr als das etwa 3-fache bis zum etwa 7-fachen im Fettansatz
und um das bis zu etwa 3-fache in der Muskelmasse. So wiesen Männchen/Weibchen
der selektierten Linie DU6i am 42. Tag eine durchschnittliche Körpermasse
von 60,1 ± 3,9
g/47,9 ± 4,3
g (je 52 untersuchte Tiere) auf, während die Körpermasse durchschnittlicher
Kontrolltiere (DBA/2) bei 15,5 ± 1,7 g/14,8 ± 1,5 g
(13 Männchen/12
Weibchen) lag, entsprechend einem Durchschnitt von 54,0 ± 4,1 g
(DU6i) gegenüber
15,1 ± 1,6
g (DBA/2) bezogen auf alle Tiere. Darüber hinaus liegen bei den Selektionslinien
gegenüber
normalen Tieren signifikante Unterschiede bei einigen Faktoren des
Nährstoffumsatzes
und Energiehaushaltes wie Serum-Spiegel von Leptin, Insulin, IGF-I
und IGF Bindungsproteinen vor. Durch die Kombination von Daten aus
einer QTL-Kartierung und aus differentiellen Genexpressionsanalysen
wurden Gene ermittelt, die an der Wachstums- und Fettleibigkeitsregulation
in auf hohes Körpergewicht
selektierten Mauslinien beteiligt sind.
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Die
im Rahmen der vorliegenden Erfindung identifizierten differentiell
exprimierten Gene stellen Gene dar, die Körpergewicht und Fettleibigkeit
am Ende der juvenilen Entwicklungsphase kontrollieren. Die Tiere wurden
ad libitum mit einer Züchtungs-Diät gefüttert, die
12,5 MJ/kg metabolische Energie und einen Durchschnittsgehalt von
22,5% Roh-Protein, 5% Roh-Fett, 4,5% Roh-Faser, 6,5% Roh-Asche,
13,5% Wasser, 48% N-freier
Extrakt, Vitamine, Spurenelemente, Aminosäuren und Mineralien (Altromin-Diät 1314,
Deutschland) enthielt.
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Die
differentielle Genexpressionsanalyse zwischen den beiden selektierten
Mauslinien mit hohem Körpergewicht
(DU6 und DU6i) und den beiden unselektierten Mauslinien (DUKs und
DBA/2) zeigte einen Konsensus-Satz von 77, in derselben Weise differentiell
exprimierten Genen (vgl. Tabelle 1). Die Gene kodieren für Proteine,
die eine Rolle beim Metabolismus, bei der Signaltransduktion, der
Zellteilung, dem Zytoskelett und bei Immunantworten spielen.
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Die
folgenden 77 Gene wurden bei den untersuchten fettleibigen Tieren
im Vergleich zu Kontrolltieren im Epididymalfettgewebe signifikant
erhöht
(+) oder vermindert (–)
transkribiert: Tabelle
1A: Different exprimierte Gene im Epididymalfettgewebe von männlichen
Tieren der Linien DU6 und DU6i gegenüber DUKs und DBA/2 im Alter
von 42 Tagen unter Standardhaltungs- und Fütterungsbedingungen.
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Die
folgende Tabelle 2A enthält
10 differentiell exprimierte Gene aus der obigen Tabelle 1A. Die
Tabelle 2B enthält
4 differentiell exprimierte Gene aus der obigen Tabelle 1B. Diese
10 Gene befinden sich in Chromosomenbereichen, für die in genetischen Kopplungsstudien
ein Einfluss auf die Körpermasse
und den Fettansatz nachgewiesen wurde. Solche Chromosomenbereiche
werden auch als quantitativer Merkmalsort oder "quantitative trait locus" (QTL) bezeichnet.
Die Kopplungsanalysen zur Kartierung der QTL wurden in Kreuzungspopulationen
zwischen den selektierten Linien DU6 × DUKs (Brockmann, G.A.; Haley,
C.S.; Renne, U.; Knott, S.A.; Schwerin, M. (1998): QTLs effecting
body weight and fatness from a mouse line selected for extreme high
growth. Genetics 150: 369–381)
und DU6i × DBA/2
(Brockmann, G.A.; Kratzsch, J., Haley, C.S., Renne, U., Schwerin,
M., Karle, S. (2000): Single QTL effects, epistasis, and pleiotropy
account for two thirds of the phenotypic F
2 variance
of growth and obesity in DU6i × DBA/2
mice. Genome Res. 10: 1941–1957, Brockmann,
G.A.; Haley, C.S.; Wolf, E.; Karle, S.; Kratzsch, J.; Renne, U.;
Schwerin, M.; Hoeflich, A. (2001): Genome-wide search for loci controlling
serum IGF-binding protein levels of mice. FASEB J. 15: 978–987) durchgeführt. Tabelle
2A: Liste der 10 im Fettgewebe different exprimierten und in QTL-Regionen
liegenden Gene des polygenen Mausmodells:
Tabelle
28: Liste der 4 different exprimierten Gene in QTL-Regionen für Wachstum
und Fettansatz des polygenen Mausmodells (Hypothalamus):
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In
den selektierten Tieren wurden erhöhte Transkriptmengen von Prkca,
dem für
Protein Kinase C alpha kodierenden Gen, gefunden. Die Genposition
entspricht einem QTL für
erhöhtes
Körpergewicht
und Fettakkumulation in den selektierten Mauslinien. Das Protein
ist an G-Protein- und Wnt-signalling pathways (G-Protein- und Wnt-signalisierende
Pfade) beteiligt, die Zellwachstum und -differenzierung regulieren.
PRKCA ist ein intrazelluläres
Signal-Protein, das die Phosphorylierung von Substratproteinen katalysiert
und ubiquitär
vorkommt. Für
die Entfaltung seiner physiologischen Aktivität verändert das Protein bei Aktivierung
seine Position aus dem Cytosol in zelluläre Membranen. Die Cl-Domäne von PRKCA
ist eine Diacylglycerin/Phorbol-Ester bindende Region. Die vollständige Enzymaktivität erfordert
Diacylglycerin, Phospholipid und Kalzium. Diacylglycerin wird als
Zwischenprodukt bei der Biosynthese von Fettsäuren produziert und dürfte in
den selektierten Mauslinien erhöht
vorliegen.
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Die
cDNA von H1f2 (H1 Histonfamilie, Mitglied 2) tritt in den selektierten
Tieren in einer erhöhten
Häufigkeit
auf. Histone sind grundlegende Kernproteine, die für die Nukleosomenstruktur
der Chromosomenfasern in Eukaryoten verantwortlich sind. Das Linker-Histon
H1 interagiert mit Linker DNA zwischen Nukleosomen und bewirkt die
Verdichtung von Chromatin in höher
geordnete Strukturen.
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Das
Gen Ak2, das in den selektierten Tieren erhöht exprimiert wird, kodiert
die Adenylatkinase 2, die ein mitochondriales Enzym ist, das den
Phosphortransfer zwischen ATP und AMP katalysiert. Als solches ist es
an der Regulation des Energiestoffwechsels in Geweben beteiligt.
Bislang wurden Knockout-Modelle für Adenylatkinase nicht mit
einem verminderten Körpergewicht
in Verbindung gebracht.
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In
den selektierten Tieren tritt die cDNA-Häufigkeit des Gens Cox8 vermindert
auf. Dieses Gen, das für
die Cytochrom c-Oxidase-Untereinheit
VIII (COX Untereinheit VIII) kodiert, ist ein weiteres Gen, das
an der Aufrechterhaltung der Energiehomeostase beteiligt ist. Cytochrom
c ist das terminale Enzym der Atmungskette, das den Elektronentransfer
von Cytochrom c an molekularen Sauerstoff bewirkt. Die COX Untereinheit
VIII ist ein Kern-kodiertes Polypeptid. Die Funktion der Kern-kodierten
Untereinheiten ist bislang nicht bekannt, obwohl vorgeschlagen wurde,
dass sie an der Modulation der katalytischen Funktion beteiligt
sein könnten. Änderungen
in der Aktivität
von Cox8 können
die Effizienz der Energieverteilung beeinflussen.
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Die
erfindungsgemäß erhaltenen
Ergebnisse zeigen, daß die
mRNA-Spiegel für Klkbp
(Kallikrein bindendes Protein, alias Serpin) in den selektierten
Tieren erhöht
sind. KLKBP ist ein Serin- (oder
Cystein-)Proteinase-Inhibitor. Er bindet an Kallikrein und inhibiert
dessen Wirkung. Es wurde kürzlich
an Rattenmodellen gezeigt, daß KLKBP
ein potentieller pathogener Faktor der diabetischen Retinopathie
ist und eine Rolle bei der tierischen Entwicklung und beim Wachstum
spielen kann. In der Zwergratte wird das Klkbp-Gen durch Wachstumshormon
induziert (Hatcher et al., FASEB J 13 (1999) 1839–1844).
Ferner besitzt KLKBP eine mögliche Funktion
in der Gefäßbiologie.
Transgene Mäuse,
die Kallikrein überexprimieren,
sind chronisch hypotensiv. Kürzlich
wurde im Rahmen einer Proteomanalyse gezeigt, daß Veränderungen im renalen Kallikrein-Stoffwechselweg bei
Hypoxie-induzierter Hypertension vorliegen. Kallikrein findet man
im Blutkreislauf und im Extrazellulärraum. Seine Affinität gegenüber KLKBP
kann die biologische Funktion von Kallikrein koordinieren und regulieren.
Erhöhte
Transkriptmengen von Klkbp in adipösem Gewebe, wie sie in den
erfindungsgemäßen, selektierten
Mauslinien gefunden wurden, können
zu erhöhten
Serumspiegeln des sekretierten Proteins führen, die eine reduzierte Kallikrein-Aktivität verursachen
oder mögliche
unabhängige
Aktionen des bindenden Proteins initiieren können, wie es beispielsweise
bei IGF-bindenden Proteinen beobachtet wurde. Somit kann erhöhtes KLKBP
einen protektiven Faktor im Verhältnis
zwischen Adiposität
und einem erhöhten
Risiko für
Bluthochdruck darstellen. Dies steht im Einklang mit dem gesunden
Verhalten der selektierten Mäuse
unter Stressbedingungen, während
nicht-selektierte Tiere beispielsweise gelegentlich unerwartet sterben.
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Die
Gene Hfe und Igh-Ia, die das Hämochromatose-Protein
und die schwere Kette Ia von Immunglobulin kodieren, sind an der
Immunantwort beteiligt. Beide Gene sind in den auf hohes Körpergewicht
selektierten Mauslinien hochreguliert. Das Hämochromatose-Protein der Maus
reguliert die duodenale Aufnahme von Transferin-gebundenem Eisen
aus Plasma. In der Hämochromatose,
einer Erkrankung, die aus einer Mutation im Hfe-Gen herrührt, verursacht
mit der Nahrung aufgenommenes Eisen eine erhöhte Eisen-Akkumulation in Leber,
Herz und Pankreas. Im Zusammenhang mit Diabetes mellitus 22 wurde
eine Insulinresistenz beobachtet, die mit einer übermäßigen Ansammlung von Eisen
in der Leber assoziiert war (Roblin et al., Diabetes Metab 28 (2002)
335–339).
Bislang wurde eine direkte Wirkung des Hfe-Gens auf die Fettleibigkeit
nicht nachgewiesen. Hfe Knockout-Mäuse wurden auf Veränderungen
des Körpergewichts
und der -zusammensetzung nicht untersucht. Das Hämochromatoseprotein ist ein
integrales Membranprotein mit Domänen für Immunglobulin und Klasse
I Histokompatibilitätsantigene
alpha 1 und alpha 2.
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In
den erfindungsgemäßen, selektierten
Linien ist das Gen Pctp1, das für
den Phosphatidylcholin-Transferprotein-ähnlichen Faktor kodiert, gegenüber Kontrollinien
signifikant herabreguliert. Phosphatidylcholine umfassen die allgemeinste
Phospholipidklasse in Eukaryontenzellen. Diese unlöslichen
Moleküle
werden zwischen Membranen durch ein hochspezifisches Phosphatidylcholin-Transferprotein
(PC-TP), das zur Superfamilie der Steroidogenen Akuten Regulatorischen
Protein-verwandten
Transfer-(START-)Domäne
gehört,
transferiert (Roderick et al. Nat. Struct. Biol. 9 (2002) 507–511). Dasselbe
Protein wurde auch als serologisch definiertes Kolon-Krebsantigen 28 ermittelt,
was seine mögliche
Rolle in der Wachstumsregulation nahe legt.
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Die
Minichromosom-Erhaltungsproteine (minichromosome maintenance proteins),
eine Familie von 6 konservierten Polypeptiden, die im Nukleus aller
Eukaryoten vorkommen, sind für
die Initiation der DNA-Replikation essentiell. Die mRNA-Transkriptmengen
von Mcmd7 (Minichromosome maintenance deficient 7; Minichromosom-Erhaltungsproteine)
sind in den selektierten Tieren im Vergleich zu nicht-selektierten
Kontrolltieren signifikant vermindert. In Neuroblastomen ist das
MCM7-Protein ein direktes Target des MYCN-Transkriptionsfaktors. Daher kann die
Transkriptmenge von Mcmd7 ein direktes Maß der Zellteilungsaktivität sein.
Aus diesen Beobachtungen wird geschlossen, daß die Zellteilungsrate in epididymalem
Fettgewebe in mageren Kontrolltieren sehr viel höher ist als im Vergleich zu
selektierten, fetten Tieren. Diese Daten sind mit Beobachtungen
konsistent, daß die
Fettleibigkeit im Alter von 6 Wochen in selektierten Mäusen nicht
durch eine Hypertrophie sondern vielmehr durch eine Hyperplasie
begleitet wird (Timtchenko, D.; Kratzsch, J.; Sauerwein, H.; Wegner,
J.; Souffrant, W.-B.; Schwerin, M.; Brockmann, G.A. (1999): Fat
storage capacity in growthselected and control mouse lines is associated
with linespecific gene expression and plasma hormone levels. Int.
J. Obesity 23: 586–594).
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Serin-Proteasen,
wie Serpina3n, übernehmen
wichtige Funktionen, unter anderem bei der Verdauung, der Blutgerinnung
oder dem Komplementsystem (Immunantwort). Serpine (Serin Protease-Inhibitoren) inhibieren
diese Aktivitäten
irreversibel durch Nachahmung der dreidimensionalen Struktur des
normalen Substrates der Protease [http://users.rcn.com/ jkimball.ma.ultranet/BiologyPages/S/Serine
Proteases.html].
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Auch
spielen Serpine möglicherweise
eine Rolle während
der Entwicklung [Inglis, J.D. et al. Isolation of two cDNAs encoding
novel alpha 1-antichymotrypsin-like proteins in a murine chondrocytic
cell live, 1991, Gene 106(2), 213–220].
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Zusätzlich zu
der gegenüber
unselektierten Kontrolltieren im Fettgewebe beobachteten differentiellen Expression
der oben genannten 10 positionellen Gene (vgl. Tabelle 2A), werden
ferner verschiedene Polymorphismen in der Promoter-Sequenz beobachtet,
die in der nachfolgenden Tabelle 3A dargestellt sind, wobei jeweils
die EMBL Sequenz-Identifizierungsnummern angegeben sind. Für ein im
Hypothalamus different exprimiertes Gen (vgl. Tabelle 2B) werden
ferner verschiedene Polymorphismen in der Promoter-Sequenz beobachtet,
die in der nachfolgenden Tabelle 3B dargestellt sind, wobei jeweils
die EMBL Sequenz-Identifizierungsnummern
angegeben sind. Eine Zuordnung zu den entsprechenden Gensymbolen
ist in Tabelle 4 enthalten. Die Sequenzvergleiche der in den Tabellen
3A und 3B aufgelisteten Gene sind in
1 dargestellt.
Tabelle
4: Zuordnung der Gen-ID Nummern aus Tabelle 3 A und 3B zu den Gen-Namen
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In
einigen im Fettgewebe different exprimierten und in QTL-Bereichen positionierten
Genen wurden weitere Polymorphismen im 3'-flankierenden Bereich gefunden. Die
Gene mit den identifizierten polymorphen Varianten sind nachfolgend
in Tabelle 5 aufgeführt.
Die Zuordnung der Gene-ID zum Gen-Namen erfolgt in Tabelle 6. Die
Sequenzvergleiche der in Tabelle 5 aufgelisteten Gene sind in
2 dargestellt.
Tabelle
6: Zuordnung der Gen-ID Nummern aus Tabelle 5 zu den Gen-Namen
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Die
10 Gene, die sowohl im Fettgewebe different exprimiert als auch
in solchen Chromosomenregionen lokalisiert sind (vgl. Tabelle 2A)
, die einen Einfluss auf die Körpermasse
und den Fettansatz gezeigt haben, sind Gene, die mit hoher Wahrscheinlichkeit
die genetischen Ursachen für
den erhöhten
Fettansatz in der Selektionslinie sind. Das gleiche gilt für die 4
im Hypothalamus different exprimierten Gene, die auch in QTL-Regionen
für Wachstum
und Fettansatz des polygenen Mausmodells liegen (vgl. Tabelle 2B).
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Die
Gene unter den 10 (vgl. Tabelle 2A) bzw. 4 (vgl. Tabelle 2B), für die auch
linienspezifische Polymorphismen in der Promoterregion und/oder
im 3' untranslatierten
Genbereich gefunden wurden, determinieren sehr wahrscheinlich Genvarianten,
die direkt zum Unterschied im Fettansatz zwischen den selektierten und
nicht-selektierten Tieren beitragen.
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Die
anderen Gene aus der Liste der 77 Gene (Fettgewebe, vgl. Tabelle
1A) bzw. der 23 Gene (Hypothalamus, vgl. Tabelle 1B) sind eher sekundär regulierte
Gene, die infolge der genetisch fixierten Unterschiede eine erhöhte oder
reduzierte Genaktivität
zeigen. Sie sind mit großer
Wahrscheinlichkeit am Stoffwechsel, der Regulation des Energiehaushaltes
oder anderen Regelkreisen beteiligt.
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Mit
den im Rahmen der Erfindung anhand des polygenen Mausmodells erhaltenen
Daten lassen sich nunmehr grundlegende Schlüsse zur komplexen Regulation
von Wachstum und Fettansatz ziehen, die für Menschen und andere Tiere
relevant sind. Ferner eignen sich die mit dem Modell identifizierten
Gene und Polymorphismen zur Identifizierung von Wirkstoffen, die
die Körpermasse
und den Fettansatz beeinflussen, und damit auch von Wirkstoffen,
die sich zur Behandlung oder Vorbeugung der Fettleibigkeit eignen.
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Gegenstand
der vorliegenden Erfindung ist daher ein Verfahren zur Identifizierung
von Wirkstoffen zur Beeinflussung der Körpermasse und des Fettansatzes,
bei dem man nichtmenschlichen Säugern
eine zu untersuchende Substanz verabreicht und man deren Einfluss
auf die Expression der folgenden Gene bestimmt:
wobei
es sich bei der Substanz um einen die Körpermasse und den Fettansatz
beeinflussenden Wirkstoff handelt, wenn durch Verabreichung der
Substanz die Expression eines oder mehrerer der genannten Gene verändert wird.
Das vorgenannte Verfahren wird auch als "Screening-Verfahren" bezeichnet.
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Die
Erfindung betrifft ferner ein Verfahren zur Herstellung einer pharmazeutischen
Zusammensetzung zur Beeinflussung der Körpermasse und des Fettansatzes,
bei dem man ein vorgenanntes Verfahren zur Identifizierung von Wirkstoffen
zur Beeinflussung der Körpermasse
und des Fettansatzes durchführt
und man den identifizierten Wirkstoff zu einer zur Verabreichung
geeigneten pharmazeutischen Zusammensetzung formuliert.
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Gemäß einer
besonderen Ausführungsform
handelt es sich um ein Verfahren, bei dem der Wirkstoff zur Beeinflussung
der Körpermasse
und des Fettansatzes geeignet ist, den Fettansatz zu beschränken (vermindern).
In diesem Fall verabreicht man nicht-menschlichen Säugern eine
zu untersuchende Substanz und bestimmt deren Einfluß auf die
Expression der vorgenannten Gene, wobei es sich bei der Substanz
um einen die Körpermasse
und den Fettansatz beschränkenden
(vermindernden) Wirkstoff handelt, wenn durch Verabreichung der
Substanz die Expression eines oder mehrerer der in Tabellen 1A und
1B mit "(–)" gekennzeichneten
Gene erhöht
wird und/oder die Expression eines oder mehrere der in Tabellen
1A und 1B mit "(+)" gekennzeichneten
Gene erniedrigt wird. Das vorgenannte Verfahren wird auch als "Screening-Verfahren" bezeichnet.
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Die
Erfindung betrifft somit ferner ein Verfahren zur Herstellung einer
pharmazeutischen Zusammensetzung zur Beeinflussung der Körpermasse
und des Fettansatzes, bei dem man ein vorgenanntes Verfahren zur
Identifizierung von Wirkstoffen zur Erniedrigung (Verminderung)
der Körpermasse
und des Fettansatzes durchführt
und man den identifizierten Wirkstoff zu einer zur Verabreichung
geeigneten pharmazeutischen Zusammensetzung formuliert
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Durch
die Erfindung wird aber auch die Identifizierung von Wirkstoffen
ermöglicht,
die geeignet sind, den Fettansatz zu erhöhen, indem man nicht-menschlichen
Säugern
eine zu untersuchende Substanz verabreicht und man deren Einfluß auf die
Expression der vorgenannten Gene bestimmt, wobei es sich bei der
Substanz um einen die Körpermasse
und den Fettansatz erhöhenden
Wirkstoff handelt, wenn durch Verabreichung der Substanz die Expression
eines oder mehrerer der in Tabellen 1A und 1B mit "(+)" gekennzeichneten Gene
erhöht
wird und/oder die Expression eines oder mehrere der in Tabellen
1A und 1B mit "(–)" gekennzeichneten
Gene erniedrigt wird. Das vorgenannte Verfahren wird auch als "Screening-Verfahren" bezeichnet.
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Die
Erfindung betrifft somit ferner ein Verfahren zur Herstellung einer
pharmazeutischen Zusammensetzung zur Beeinflussung der Körpermasse
und des Fettansatzes, bei dem man ein vorgenanntes Verfahren zur
Identifizierung von Wirkstoffen zur Erhöhung der Körpermasse und des Fettansatzes
durchführt
und man den identifizierten Wirkstoff zu einer zur Verabreichung
geeigneten pharmazeutischen Zusammensetzung formuliert.
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Bei
den mit "(–)" gekennzeichneten
Genen handelt es sich vorzugsweise um die in den Tabellen 2A und
2B mit "(–)" gekennzeichneten
Gene, d.h. Cox8, Pctp1, Mcdm7, Serpina3n und/oder die Sequenz 4930506L07Rik.
Bei den mit "(+)" gekennzeichneten
Genen handelt es sich vorzugsweise um die in den Tabellen 2A und
2B mit "(+)" gekennzeichneten
Gene, d.h. Prkca, Hlf2, Akt, Klkbp, Hfe, Igh-Ia, NA, Ly6a und/oder die
Sequenz 2810037C14Rik. Besonders bevorzugt sind diejenigen der vorgenannten
Gene, für
die bei den auf hohe Körpermasse
und hohen Fettansatz selektierten Tieren Polymorphismen im Promotor-Bereich
oder im 3'-flankierenden
Bereich nachgewiesen wurden.
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Bei
den nicht-humanen Säugern
handelt es sich vorzugsweise um Nager, insbesondere um Mäuse. Die
Erfindung schließt
auch die Verwendung nicht-menschlicher Säuger, insbesondere Nager bzw.
Mäuse,
zur Verwendung in einem vorgenannten Screening-Verfahren ein.
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Durch
die vorliegende Erfindung ist es somit möglich, die nach den vorgenannten
Screening-Verfahren identifizierten Wirkstoffe zur Herstellung pharmazeutischer
Zusammensetzungen zur Beeinflussung der Körpermasse und des Fettansatzes,
zur Erniedrigung der Körpermasse
und des Fettansatzes bzw. zur Erhöhung der Körpermasse und des Fettansatzes
zu verwenden.
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Die
Erfindung betrifft ferner pharmazeutische Zusammensetzungen, die
ein oder mehrere Wirkstoffe enthalten, die die Expression der oben
bezeichneten Gene in der vorgenannten Weise beeinflussen, erhöhen bzw.
erniedrigen.
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Zur
Herstellung der pharmazeutischen Zusammensetzungen können die
Wirkstoffe entweder einzeln oder in Kombination miteinander verwendet
werden und ggf. zusammen mit pharmazeutisch akzeptablen Hilfs- und/oder
Trägerstoffen
formuliert werden.
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Mit
der vorliegenden Erfindung werden Wirkstoffe, die die Expression
der oben bezeichneten Gene in der vorgenannten Weise beeinflussen,
erhöhen
bzw. erniedrigen, zur Beeinflussung der Körpermasse und des Fettansatzes,
zur Erniedrigung der Körpermasse
und des Fettansatzes bzw. zur Erhöhung der Körpermasse und des Fettansatzes
bereitgestellt.
-
Eine
Konkordanz der jeweiligen Sequenz-Identifikationsnummern für die vorstehend
genannten und im Sequenzprotokoll aufgeführten Gene ergibt sich aus
folgender Tabelle:
-
Die
angegebene SEQ ID NO. entspricht der unter Kennzahl 400 im Sequenzprotokoll
nach WIPO Standard ST.25 angegebenen Nummer.
-
Die
Erfindung wird nachfolgend anhand von Beispielen beschrieben, ohne
auf diese beschränkt
zu sein.
-
Beschreibung der Figuren:
-
1:
Sequenzvergleiche zwischen DU6, DU6i, DBA/2, DUKs und ENSEMBL für die in
Tabelle 3A und 3B aufgeführten
Gene.
-
2:
Sequenzvergleiche zwischen DU6, DU6i, DBA/2, DUKs und ENSEMBL für die in
Tabelle 5 aufgeführten
Gene.
-
3: A: Chromosomenkarte der Maus mit den
in der Kreuzung DU6i × DBA/2
identifizierten QTL Positionen und den in Fettgewebe differentiell
exprimierten Genen; auf der rechten Seite jedes Chromosomes sind
die QTL-Regionen als Balken in verschiedenen Graustufen gezeigt.
QTLs sind folgendermaßen
abgekürzt:
BW* für
Körpergewicht,
Lepq* für
Leptin, Igf1q* für
insulin-like growth factor 1, Igfbp* für insulin-like growth factor
binding protein, Afw* für
abdominales Fettgewicht, Mwq* für
Muskelgewicht.
B: Chromosomenkarte der Maus mit den in der
Kreuzung DU6i × DBA/2
identifizierten QTL Positionen und den im Hypothalamus differentiell
exprimierten Genen; auf der rechten Seite jedes Chromosomes sind
die QTL-Regionen als Balken in verschiedenen Graustufen gezeigt.
QTLs sind folgendermaßen
abgekürzt:
BW* für
Körpergewicht,
Lepq* für
Leptin, Igf1q* für
insulin-like growth factor 1, Igfbp* für insulin-like growth factor
binding protein, Afw* für
abdominales Fettgewicht, Mwq* für
Muskelgewicht. Die Genorte von C85523 (kein Symbol) und L20450 (Zfp97)
sind nicht bekannt.
-
4:
Tierstruktur zum Aufbau von Chromosomensubstitutionslinien; i – Numerierung
der Autosomen (i=1 bis 19) und Sexchromosom (i=X); a,b -Kennzeichen
für Teilchromosomen;
n – Anzahl
Nachkommen pro zwei Würfe
(n=16); * – aus
der Nachkommenschaft ausgewähltes
Tier mit DU6/DBA (DBA steht hier für DBA/2) Genotyp am Chromosom
i und minimalem DU6 Genomanteil auf allen anderen Chromosomen j
(j ≠ i).
-
5:
Differenzen im Körpergewicht
an Tag 42 zwischen CSSs and DBA/2 Mäusen in unterschiedlichen Rückkreuzungsgenerationen
(BC). Sternchen markieren unterschiedliche Niveaus signifikanter
Unterschiede zwischen den CSS and DBA/2 Tieren: *P<0.05, **P>0.01, ***P<0.001. In Generationen
BC4 und BCS wurden nicht alle CSS erzeugt und somit sind für diese
Linien keine Daten vorhanden.
-
6:
Beispielhaftes Profil von IGFBP in Serumproben von ausgewählten F2 Nachkommen; Das Beispiel zeigt die großen Unterschiede
der IGFBP-Konzentrationen zwischen F2-Tieren.
Die Banden wurden durch Phospho-Imaging
visualisiert und unter Verwendung der ImageQuaNT Software quantifiziert,
wie es im Material und Methodenteil (Beispielteil) beschrieben ist.
Serum-Level distinkter IGFBPs wurden halb-quantitativ gemessen (Kasten
1: IGFBP-3; Kasten
2: IGFBP-2; Kasten 33: IGFBP-4; Kasten 4: IGF-Bindungsaffinität zwischen
28 and 30 kDa; S: Standard-Serum, das in jedem Lauf zur Normierung
der verschiedenen Blots eingeschlossen war).
-
Beispiel 1
-
Basis
aller Mauslinien des Instituts für
die Biologie landwirtschaftlicher Nutztiere (FBN) ist der heterogene
Auszuchtstamm Fzt:DU, der zu Beginn der 70iger Jahre durch systematische
Kreuzung von 4 Auszucht- (NMRI orig., Han:NMRI, CFW, CF1) und 4
Inzuchtlinien (CBA/Bln, AB/Bln, C57BL/Bln, XVII/Bln) gezüchtet wurde
und in einer effektiven Populationsgröße von 200 Tierpaaren gehalten
wird.
-
Für die Untersuchungen
zur Kartierung genetische Faktoren für Wachstum und Fettansatz wurden
folgende Mauslinien des FBN verwendet:
- – DU6, Auszuchtlinie,
Zucht auf hohes Wachstum
- – DU6i,
Inzuchtlinie, abgesplittet aus der DU6, Zucht auf hohes Wachstum
- – DUKs,
Kontrolllinie
- – Käuflich erworben
wurde die Inzuchtlinie DBA/2.
-
Nachfolgend
ist das Selektionsschema dargestellt.
-
Als
Ergebnis der Selektion über
95 Generationen erhöhte
sich in der DU6 das Körpergewicht
von 30 g auf 72 g. Auch eine Reihe weiterer Merkmale der Körperzusammensetzung,
sowie verschiedene Serumparameter veränderten sich.
-
Für die Analyse
genetischer Faktoren wurden 2 Pedigrees entwickelt:
-
Pedigree 1
-
Den
Linien DU6 und DUKs wurden in der 70. Generation 4 Männchen (DU6)
und 4 Weibchen (DUKs) entnommen. Diese Tiere wurden 1:1 miteinander
gekreuzt, um vier segregierende Intercross-Familienstrukturen im F2-Design
zu schaffen. Durch kontrollierte und wiederholte Vollgeschwisterverpaarungen
von Nachkommen aus der F1-Generation wurden große Vollgeschwistergruppen (insgesamt
54 F1 und 715 F2-Nachkommen)
erzeugt. Das Pedigree mit den meisten F2-Nachkommen
(341) wurde für
den Scan des gesamten Genoms genutzt.
-
Die
Tiere, die für
die Analyse verwendet wurden, wurden phänotypisch charakterisiert hinsichtlich
Körpergewicht,
abdominalem Fettgewicht, sowie dem Gewicht von Leber, Nieren und
Milz.
-
Pedigree 2
-
Auch
hier wurden Intercross-Familienstrukturen aufgebaut unter Nutzung
von weiblichen Tieren der von der DU6 abgesplitteten Inzuchtlinie
DU6i (Entnahme aus der 4. Inzuchtgeneration) und männlichen
Tieren der kommerziell verfügbaren
Inzuchtlinie DBA/2. 12 F2-Subfamilien wurden
gebildet mit insgesamt 411 Nachkommen (233Männchen; 178 Weibchen), die
phänotypisch
charakterisiert wurden und für
93 Loci genotypisiert wurden.
-
Die
Charakteristika der hierin genannten Mauslinien sind in der folgenden
Tabelle 7 dargestellt: Tabelle
7: Charakterisierung der Mauslinien
-
Beispiel 2
-
QTL-Analysen in Kreuzungsexperimenten
zwischen den extrem differenten Linien
-
Aus
Kreuzungsexperimenten zwischen den merkmalsdifferenten Linien konnten
im Genom solche Chromosomenregionen identifiziert werden, die einen
signifikanten Einfluss auf die Körpermasse,
den Fettansatz, die Muskelmasse und die Gewichte innerer Organe
haben. Die chromosomalen Orte mit Einfluss auf die Merkmalsentwicklung
werden als QTL (Quantitative Trait Locus) bezeichnet. Folgende Kreuzungen
wurden einer genetischen Kopplungsanalyse zur Lokalisation von QTL
unterworfen:
DU6 × DUKs
DU6i × DBA/2
-
In
allen Experimenten wurden mehrere signifikante QTL im Genom lokalisiert.
Neben den allgemeinen Charakteristika Körpermasse und Fettansatz wurden
Subkomponenten, die an der Regulation des Merkmalskomplexes beteiligt
sind, in die Kopplungsanalysen einbezogen und somit zusätzliche
Informationen über
Orte im Genom erhalten, die diese Subkomponenten wesentlich beeinflussen.
Insbesondere sind das neu identifizierte QTL für Faktoren des Nährstoffumsatzes
und Energiehaushaltes wie Serum-Spiegel von Leptin, Insulin, IGF-I
(Insulin-like growth factor) und IGF Bindungsproteine, die an der
IGF Regulation beteiligt sind und zum Teil unabhängige Funktionen in der Wachstumsregulation übernehmen.
-
Die
chromosomalen Positionen und die Effekte sind getrennt für QTL mit
Einfluss auf die Körpermasse und
Zusammensetzung und für
QTL mit Einfluss auf die Serumkonzentrationen von relevanten Proteinen
und Hormonen in Tabelle 8 und Tabelle 9 zusammengefasst. 3 zeigt die Chromosomenkarte der Maus
mit den in der Kreuzung DU6i × DBA/2
identifizierten QTL Positionen.
-
Die
QTL-Analysen in den Familien DU6 × DUKs und DU6i × DBA/2
sind nachfolgend detaillierter in den Beispielen 3 und 4 beschrieben.
-
Beispiel 3:
-
QTL-Analyse in der Familie
DU6 × DUKs
-
- (Brockmann, G.A.; Haley, C.S.; Renne, U.; Knott, S.A.; Schwerin,
M. (1998): QTLs effecting body weight and fatness from a mouse line
selected for extreme high growth. Genetics 150: 369–381).
-
Mauslinien:
-
Die
Untersuchung wurde mit der Auszucht-Mauslinie DU6, die über 70 Generationen
auf hohes Körpergewicht
selektiert worden war, sowie an der willkürlich gepaarten Kontrollinie
DUKs durchgeführt.
Beide Linien stammen von Originalkreuzungen von vier Basis-Populationen
(NMRI orig., Han:NMRI, CFW, CF1) und vier Inzucht-Populationen (CBA/Bln,
AB/Bln, C57BL/Bln, XVII/Bln) des Forschungsinstituts für die Biologie landwirtschaftlicher
Nutztiere, Dummerstorf, Deutschland (Schüler 1985 Mouse strain Fzt:Du
and its use as model in animal breeding research. Arch. Tierzucht
28: 357–363).
Die Populationsgröße in beiden
Linien betrug 80 Paare pro Generation. Die Wurfgröße wurde
standardmäßig auf
9 festgesetzt. Nachkommen wurden am 21. Tag abgesetzt. Die Tiere
wurden ad libitum mit einer Züchtungs-Diät gefüttert, die
12,5 MJ/kg metabolische Energie und einen Durchschnittsgehalt von
22,5% Roh-Protein, 5% Roh-Fett, 4,5% Roh-Faser, 6,5% Roh-Asche,
13,5% Wasser, 48% N-freier Extrakt, Vitamine, Spurenelemente, Aminosäuren und
Mineralien (Altromin-Diät
1314, Deutschland) enthielt. Das Körpergewicht am 42. Tag war
in der selektierten Linie DU6 (58,3 ± 6,1g) mehr als doppelt so
hoch wie das der willkürlich
gepaarten Kontroll-DUKs (28,7 ± 2,3g)
(BÜNGER,
L., U. RENNE, and G. DIETL, 1992 Selection for body weight at 42
days in laboratory mice with and without litter size standardization-Direct response and
correlated effects on litter size . Arch. Tierz. 35: 305–319; BÜNGER ET
AL., 1990 Results of long termselection for growth traits in laboratory
mice. Proceedings of the 4th World Congress on Genetics Applied
to Livestock Production, Univ. Edinburgh, Edinburgh, Scotland 13: 321–324). Der
prozentuale Anteil des epididymalen Fetts war in der Linie DU6 (2,2 ± 0,8%)
doppelt so hoch wie in der Kontrolle (1,1 ± 0,4%) des gleichen Alters.
-
Stammbaum-Design:
-
Die
QTL-Analyse wurde unter Verwendung von Stammbäumen des F2-Kreuzungs-Design
durchgeführt.
Diese wurden durch Kreuzung von vier Männchen der auf hohes Wachstum
selektierten Linie DU6 mit vier Weibchen der Kontrollinie DUKs erstellt.
Durch wiederholtes Paaren der Eltern und anschließendes Paaren
der F1-Nachkommen
derselben Eltern wurden große
Stammbäume
mit insgesamt 54 F1-Nachkommen und 715 F2-Nachkommen erstellt. Das Paaren wurde zunächst in
einem Alter von 10 Wochen durchgeführt und nach 6 Wochen wiederholt;
das Paaren wurde in allen Stammbäumen
gleichzeitig durchgeführt.
Die Struktur der einzelnen Stammbäume ist in Tabelle 1 zusammengefaßt. Der
größte Stammbaum
(Identitätsnummer
8) mit 341 F2-Nachkommen wurde für die Untersuchung
des Genoms ausgewählt.
Die quantitativen Messungen, die bei der QTL-Analyse vorgenommen
wurden, betrafen Körpergewicht,
Abdominalfett sowie das Gewicht von Leber, Niere und Milz aller
F2-Individuen. Das gemessene Abdominalfett
war in den Männchen
das gonadale Fett und in Weibchen das Fett des Perimetriums. Das
Verhältnis
von Abdominalfett zu Körpergewicht
wurde als prozentualer Abdominalfett-Anteil definiert. Die phänotypischen
Daten wurden stets in einem Alter von 42 Tagen aufgenommen; dies
ist der Zeitpunkt für
die Selektionsentscheidung in allen Generationen. Dieses Alter entspricht
dem Ende der juvenilen Phase der Ontogenese.
-
Marker-Analyse:
-
Zunächst wurde
die Verteilung von Marker-Allelen zwischen den Linien für 84 Loci
untersucht. Die Marker wurden so ausgewählt, daß sie über alle Chromosomen verteilt
waren, wobei der Abstand zwischen den Markern durchschnittlich 16,6
cM und das größte Intervall
42 cM betrug.
-
Die
Marker wurden hinsichtlich ihrer hohen Variabilität zwischen
geeigneten Inzuchtlinien aus der Maus-Genom-Datenbank (MGD) ausgewählt. MapPair-Primer
der Maus wurden von Research Genetics (Huntsville, AL, USA) erhalten.
Die D11Bhm*-Primer waren ein Geschenk von Thomas Boehm (Nehls et
al. 1995 YAC/P1 contigs defining the location of 56 microsatellite
markers and several genes across a 3.4 cM interval on mouse Chromosome
11. Mamm. Genome &:
321–331).
D9Fbn1 wurde von Rainer Fürbass
in unserem Institut entwickelt. Obwohl die Auflösung der Marker-Kartierung des Mausgenoms
hoch ist, war das Auffinden einer informativen Marker-Gruppe für unsere
Stammbäume,
die anhand von Kreuzungen von Auszuchtlinien erstellt worden waren,
wegen zwischen den Eltern gleichermaßen vorliegender Allele schwierig. Über 450
Mikrosatelliten-Marker wurden in Stammbaum 8 auf informative parentale
Allele getestet, bevor die Eltern, F1 und
F2 für
94 Loci genotypisiert wurden, die sämtliche Chromosomen mit einem
durchschnittlichen Abstand von 12,8 cM abdecken. Individuen der
Stammbäume
3, 4 und 10 wurden auf Chromosom 11 für informative Mikrosatelliten
genotypisiert, auf dem zuvor ein Einfluss auf den Fettansatz gezeigt
wurde (Das, P., G. Brockmann, L. Meyer, U. Renne, G. Freyer, and
M. Schwerin. 1996. The effect of a restricted region of chromosome 11
on body weight in mice under special consideration of the growth
hormone gene locus. Arch. Tierz. 39: 185–194).
-
DNA
von Gewebeproben des Maus-Schwanzes wurde unter Verwendung des QIAmp-Tissue-Kits
(Qiagen, Germany) durch selektive Bindung von DNA an eine Ionenaustausch-Matrix
nach Verdau mit Proteinase K extrahiert. Die DNA wurde mit Taq-Polymerase
amplifiziert (Appligene, Frankreich), wobei ein modifiziertes Standard-PCR-Protokoll
(Dietrich et al. 1992 A genetic map of the mouse suitable for typing
intraspecific crosses. Genetics 131: 423–447) verwendet wurde: 20 ng
Matrizen-DNA wurde in einem Gesamt-Reaktionsvolumen von 10 μl verwendet.
Nach der Denaturierung (96°C,
3 Minuten) gefolgt von 2 Zyklen mit einer Anlagerungstemperatur
von 59°C
und 57°C
wurde die DNA für
25 Zyklen mit 15 Sekunden bei 94°C,
1 Minute bei 55°C
und 1 Minute bei 70°C
amplifiziert. Die DNA wurde für
die PCR mittels des Biomek 2000-Systems (Beckman) automatisch verteilt.
Die Amplifikationen wurden in Mikrotiterplatten mit 96 Vertiefungen
in einem PCR-System 9600 (Perkin Elmer) durchgeführt. Die PCR-Produkte wurden getrocknet,
erneut in 3 μl
Formamid-Ladepuffer gelöst
und auf 40 cm langen, 6%igen Polyacrylamid-Gelen unter denaturierenden
Bedingungen getrennt. Die Gele wurden mit Silbernitrat gefärbt (Riesner
et al. 1989 Temperature-gradient gel electrophoresis of nucleic
acids: analysis of conformational transitions, sequence variations,
and proteinnucleic acid interactions. Electrophoresis 10: 377–389). Nach
anfänglicher
Fixierung in 10% Ethanol/0,5% Essigsäurelösung für 10 Minuten wurden die Gele
für 15
Minuten in frischer 5,9 mM Lösung
Silbernitrat eingetaucht und 10 Minuten in 375 mM NaOH, 2,3 mM NaBH4, 0,125% Formaldehyd (37% w/v) entwickelt.
Nach zweifachem Spülen
mit Wasser wurden die Gele auf einem Filtrak-Papier (Deutschland) getrocknet.
-
Auf
jedem Gel wurden die parentalen Marker-Allele auf getrennte Bahnen
geladen und dienten als Standard für die Genotypisierung der F1- und F2-Nachkommen.
Alle Ergebnisse der Genotypisierung wurden zweimal durch unabhängige Personen
ausgewertet, und Läufe,
bei denen Diskrepanzen auftraten, wurden wiederholt.
-
Test-Statistiken:
-
Quantitative
Unterschiede in der Verteilung der Mikrosatelliten-Allele zwischen
den Linien wurden mit Hilfe des Chi-Quadrat-Test (Rasch et al. 1978
Verfahrensbibliothek Versuchsplanung und -auswertung, Band 2. Deutscher
Landwirtschaftsverlag Berlin, 884) bewertet. Die Heterozygotie-Indizes für die zwei
Mauslinien und der genetische Abstand zwischen den Linien wurden
gemäß Gregorius
(Gregorius, A unique genetic distance, Biom. J. 1984, 26: 13–18) berechnet.
Ein Heterogenitäts-Index >0,5 zwischen den Linien
in einem einzelnen Locus ist mit der Signifikanzschwelle von P<10–4 des
Chi-Quadrat-Tests konsistent.
-
Für die Kopplungsanalyse
wurden zunächst
Stammbaum-spezifische Marker-Kartierungen mit dem Programm CRIMAP
(Larder und Green, 1987 Construction of multilocus genetic linkage
maps in humans. Proc. Nat. Acad. Sciences (USA) 84: 2363–2367) erstellt.
Da diese Kartierungen inhaltlich mit den veröffentlichten Kartierungen konsistent
waren, wurden die Marker-Abstände
der Konsensus-Kartierung des Mausgenoms (Dietrich et al. 1996 A
comprehensive genetic map of the mouse genome. Nature 380: 149–152) für die Kartierung
der QTLs verwendet.
-
Für die Analyse
der Stammbäume
wurden zunächst
die Einflüsse
von Geschlecht, wiederholter Anpaarung und Subfamilie (d.h. F2-Tiere
vom selben F1-Elternpaar) mittels Varianzanalyse
(SAS, 1990 SAS User's
guide: Statistics. SAS Inst. Inc., Cary, NC) geschätzt und
für signifikant
befunden und daher als fixierte Wirkungen in die Kopplungsanalyse
eingebracht. Für
die Analyse von Chromosom 11 wurde jeder Stammbaum separat bewertet,
gefolgt von kombinierten Analysen über spezifische Stammbäume. Bei
der Analyse über
mehrere Stammbäume
wurde zusätzlich
eine fixierte Wirkung des Stammbaums in das Modell eingeschlossen.
-
Die
Daten wurden durch multiple Regression, wie sie für die Analyse
von Kreuzungen zwischen Auszuchtlinien entwickelt worden ist (Haley
et al. 1994 Mapping quantitative trait loci in crosses between outbred lines
using least squares. Genetics 136: 1195–207), analysiert. Zunächst wurde
das Standard-Intervall-Kartierungsmodell
mit einem einzelnen QTL auf die Kopplungsgruppe angewendet. Die
erhaltenen Schätzungen wurden
(wie von Zeng (1993 Theoretical basis for separation of multiple
linked gene effects in mapping quantitative trait loci. Proc. Natl.
Sci. USA 90: 10972–10976)
und Jansen (1993 Interval mapping of multiple quantitative trait
loci. Genetics 135:205-211) vorgeschlagen) überarbeitet, indem genetische
Background-Wirkungen an die Kopplungsgruppen angepaßt wurden.
Die genetischen Background-Wirkungen wurden schrittweise als Co-Faktoren
eingeschlossen, wobei mit dem Locus mit der größten geschätzten Wirkung begonnen wurde,
gefolgt von dem Locus mit der am zweitgrößten Wirkung, bis keine weiteren
QTLs mehr auf dem vorgegebenen Signifikanzniveau nachgewiesen werden
konnten. Während
dieser Vorgehensweise wurde eine Background-Wirkung stets von der
Analyse ausgeschlossen, wenn ihre eigene Position analysiert wurde.
Das Sexchromosom wurde in einen pseudoautosomalen Bereich und einen
X-spezifischen Bereich unterteilt. In zusätzlichen Analysen wurde das
Körpergewicht
als Co-Variante in die Analyse des Abdominalfett-Gewichtes und in
die Analyse des prozentualen Abdominalfett-Anteils einbezogen, um
die Abhängigkeit
zwischen beiden Eigenschaften zu untersuchen. Die gemeinsame Wirkung
aller signifikanten QTLs auf eine Eigenschaft (d.h. die für die F2-Population erklärte Varianz) wurde als Reduktion
der Rest-Varianz in der QTL-Analyse,
bei der alle QTL-Positionen als Co-Faktoren angepaßt wurden,
im Vergleich zur Analyse ohne QTLs geschätzt. Es wurden die Level für die angedeutete
(α=0,1),
signifikante (α=0,05)
und hochsignifikante (α=0,01)
Kopplung verwendet, wie sie Lander und Kruglyak 1995 vorgeschlagen
haben (Larder und Kruglyak 1995 Genetic dissection of complex traits:
guidelines for interpreting and reporting linkage results. Nature
Genetics 11: 241–247).
Chromosom-spezifische und Genom-weite empirische Schwellenwerte
der Teststatistiken der Regressionsanalyse wurden mit dem von Churchill
und Doerge (1994 Empirical threshold values for quantitative trait
mapping. Genetics 138: 963–971)
vorgeschlagenen Permutationstest ermittelt. Der angedeutete Level
ist äquivalent
zu dem Level, bei dem ein falsch-positives Ergebnis in einer Genomuntersuchung
erwartet wird. In einem Genom von 20 unabhängigen Chromosomen-Paaren ist
dies annähernd äquivalent
zu der Verwendung des chromosomalen 5%igen Signifikanz-Levels, so
daß im
Durchschnitt eines dieser Chromosomen in einer Untersuchung des
gesamten Genoms bei diesem Level signifikant ist. Die chromosomenweiten
Level variieren zwischen den Chromosomen in Abhängigkeit ihrer Länge und
der enthaltenen Marker. Um eine konservative Schätzung des 95%igen Konfidenzintervalls
für Loci
mit hochsignifikantem Niveau der genetischen Kopplung bereitzustellen,
wurde der Maximalwert der Teststatistik um 2 LOD abgesenkt und dieser
neue Wert der Teststatistik genutzt, um das Chromosomenintervall
zu definieren, in dem mit höchster
Wahrscheinlichkeit der QTL zu finden ist (van Ooijen 1992 Accuracy
of mapping quantitative trait loci in autogamous species. Theor.
Appl. Genet. 84: 803–811).
-
Sobald
ein einzelnes QTL auf einem Chromosom identifiziert wurde, wurde
das Vorhandensein eines zweiten QTLs durch Ausführung einer Rastersuche in
2 cM-Intervallen untersucht. Das Modell zweier QTLs wurde angenommen,
sofern eine signifikante Verbesserung gegenüber dem bestmöglichen
Modell mit einem QTL bei P<0,05
unter Verwendung eines Varianzraten (F)-Tests mit 3 Freiheitsgraden
(für die
zusätzliche
additive Wirkung und die Dominanz-Wirkung und die geschätzte Position
für das
zweite QTL) erreicht wurde. Kartierungsstellen werden als genetischer
Abstand vom Centromer in cM angegeben. wo ein QTL identifiziert
wurde, wurde die Interaktion der QTL-Wirkungen mit dem Stammbaum, mit der
innerhalb des Stammbaums enthaltenen Subfamilie und mit dem Geschlecht
untersucht und bei P<0,05
als signifikant akzeptiert.
-
Beispiel 4
-
QTL-Analyse in der Familie
DU6i × DBA/2
-
- (Brockmann, G.A.; Kratzsch, J., Haley, C.S., Renne, U.,
Schwerin, M., Karle, S. (2000): "Single
QTL effects, epistasis, and pleiotropy account for two thirds of
the phenotypic F2 variance of growth and
obesity in DU6i × DBA/2
mice", Genome Res.
10: 1941–1957;
- Brockmann, G.A.; Haley, C.S.; Wolf, E.; Karle, S.; Kratzsch,
J.; Renne, U.; Schwerin, M.; Hoeflich, A. (2001): "Genome-wide search
for loci controlling serum IGF-binding protein levels of mice", FASEB J. 15: 978–987).
-
Mauslinien:
-
Die
Untersuchung wurde mit der Mauslinie DU6i durchgeführt, die
durch Inzucht über
vier Generationen aus der auf hohes Körpergewicht selektierten Linie
DU6 erzeugt wurde. Als Kontrastlinie wurde die kommerziell erhältliche
Inzucht-Mauslinie
DBR/2 (Harlan Niederlande, Horst) verwendet. Die Auszucht-Linie
DU6 wurde über
78 Generationen auf hohes Körpergewicht
in einem Alter von 42 Tagen selektiert (Bünger et al. 1990, loc. cit.).
Die Linie DU6 stammt von Originalkreuzungen von vier Basis-Populationen
(NMRI orig., Han: NMRI CFW, CF1) und vier Inzucht-Populationen (CBA/Bln,
AB/Bln, C57BL/Bln, XVII/Bln) des Forschungsinstituts für die Biologie
landwirtschaftlicher Nutztiere, Dummerstorf, Deutschland (Schüler 1985,
loc. cit.). Die Tiere wurde ad libitum mit einer Zuchtdiät gefüttert, die
12,5 MJ/kg metabolische Energie und einen Durchschnittsgehalt von
22,5% Roh-Protein, 5% Roh-Fett, 4,5% Roh-Faser, 6,5% Roh-Asche,
13,5% Wasser, 48% N-freier Extrakt, Vitamine, Spurenelemente, Aminosäuren und
Mineralien (Altromin-Diät
1314, Deutschland) umfaßte. 17
Männchen
der Linie DU6i und 20 Männchen
der Linie DBA/2, die nicht gefastet hatten, wurden für die Charakterisierung
der zwei Mauslinien am 42. Tag untersucht.
-
Stammbaum-Design
-
Die
QTL-Analyse wurde unter Verwendung eines Stammbaums des F2-Kreuzungs-Designs
durchgeführt.
Diese wurden durch Kreuzung eines Weibchens der Hochwachstums-Inzuchtlinie
DU6i mit einem Männchen
der Kontrastlinie DBA/2 etabliert. Durch wiederholtes Paaren der
Eltern und anschließendes
Paaren innerhalb der Subfamilien von 12 Paaren der F1-Nachkommen
wurde ein großer
Stammbaum mit insgesamt 411 F2-Nachkommen
erstellt. Das Paaren wurde zunächst
in einem Alter von 10 Wochen durchgeführt und nach 6 Wochen wiederholt.
-
Phänotypische Messungen:
-
Die
phänotypischen
Daten wurden bei einem Alter von 42 Tagen aufgenommen; dies ist
das Alter der Selektion in allen Generationen. Die quantitativen
Messungen, die bei der QTL-Analyse
vorgenommen wurden, betrafen das Gewicht von Körper (BW), Abdominalfett (AFW),
Muskel (MW), Leber (LW), Niere (KW) und Milz (SW) sowie die Serumkonzentration
von Leptin, Insulin und dem Insulin-ähnlichen Wachstumsfaktor 1 (IGF-I).
F2-Tiere, die nicht gefastet hatten, wurden
zwischen 9 und 12 Uhr vormittags getötet. Um die größtmöglichen
Volumina an Blutserum für
die Analyse der physiologischen Parameter zu erhalten, wurden die
Tiere dekaptiert. Das gemessene Abdominalfett war in den Männchen das
testikuläre
Fett und in den Weibchen das Fett des Perimetriums. Das Verhältnis von
Abdominalfett zu Körpergewicht
wurde als prozentualer Abdominalfett-Anteil (AFP) definiert. Das
Gewicht des Quadrizeps, der den Musculus rectus femulus, den Musculus vastus
intermedicus, den Musculus vastus lateralis und den Musculus vastus
medialis umfaßt,
wurde repräsentativ
für die
Muskelentwicklung (MW) festgehalten.
-
Leptin
wurde mit dem "Quantikine
Murine"-ELISA (R&D Systems, Wiesbaden,
Deutschland) gemessen. Die Bestimmung von Insulin in Maus-Seren
wurde durch einen ultrasensitiven Ratten-Insulin- ELISA (DRG, Marburg, Deutschland) durchgeführt, der
eine 100%ige Kreuzreaktivität
mit Maus-Insulin zeigte. IGF-I wurde nach Säure-Ethanol-Extraktion (wie
zuvor beschrieben) mittels eines ELISA im Serum bestimmt (Kratzsch
et al. 1993, Measurement of insulin-like growth factor I (IGF-I)
in normal adults, patients with liver cirrhosis and acromegaly:
experience with a new enzyme immunoassay. Exp. Clin. Endocrinol.
101: 144–149).
-
Analyse von IGFBP-Spiegeln
im Serum:
-
DU6i
und DBA/2-Mäuse,
die nicht gefastet hatten, und alle F2-Hybride wurden im
Alter von 42 Tagen morgens zwischen 9.00 und 12.00 Uhr durch Dekapitation
getötet.
Das Blut wurde gesammelt und das Serum wurde durch Zentrifugation
gewonnen und bei –20°C bis zur
Analyse gelagert. Serum-IGFBPs von 208 Männchen und 161 Weibchen wurde
durch Western-Liganden-Blot-Analyse (Hossenlopp, P., Seurin, D.,
Segovia-Quinson, B., Hardouin, S., and Binoux, M. (1986) Analysis
of serum insulin-like growth factor binding proteins using western
blotting: use of the method for titration of the binding proteins
and competitive binding studies. Anal. Biochem. 154, 138–143) analysiert.
Serumproben wurden 1:5 mit Probenpuffer [50 mM Na2HPO4, pH 7.0; 1% (w/v) Natriumdodecylsulfat
(SDS); 50% (w/v) Glycerin], für
5 Minuten gekocht und auf einem SDS-Polyacrylamid-Gel (5% Sammelgel/12%
Trenngel) unter Verwendung des Mini Protean, IITM Systems
(Biorad, München,
Deutschland) elektrophoretisch getrennt. Die getrennten Proteine
wurden auf eine Nitrocellulose-Membran (Millipore, Eschborn, Deutschland)
transferiert. Die Blots wurden mit 1% Fisch-Gelatine blockiert und
mit [125I] IGF-II (106 c.p.m.
pro Blot) inkubiert. Alle Inkubationen und Waschschritte wurden
bei 4°C durchgeführt. Bindende
Proteine wurden auf einem Phosphor-Imager Storm (Molecular Dynamics,
Krefeld, Deutschland) visualisiert und unter Verwendung der ImageQuaNT
Software (Molecular Dynamics) quantifiziert. Die Signalintensitäten wurden
hinsichtlich des Backgrounds korrigiert und unter Verwendung identischer Standards
auf verschiedenen Blots normalisiert (6).
-
Die
Serumspiegel der IGFBPs werden als relative densitometrische werte
(RDV) gegenüber
dem Standard angegeben. Die Summe aller IGFBPs wurde quantifiziert
und als Gesamt-IGF-Bindungskapazität definiert.
Da IGFBP-2 in Mäusen,
die auf hohes Körpergewicht
selektiert werden, unterschiedlich reguliert wird und das Körperwachstum
von transgenen Mäusen
inhibiert (Hoeflich, A., Wu, M., Mohan, S., Föll, J., Wanke, R., Froehlich,
T., Arnold, G. J., Lahm, H., Kolb, H. J., and Wolf, E. (1999) Overexpression
of insulin-like growth factorbinding protein-2 in transgenic mice
reduces postnatal body weight gain. Endocrinology 140, 5488–5496),
wurde die Menge an IGFBP-2 relativ zur Gesamt-IGF-Bindungskapazität im Serum
(relIGFBP-2) berechnet, wodurch die Variation in den Gesamtserum-IGFBP-Spiegeln
zwischen verschiedenen Mausstämmen
berücksichtigt
wurde.
-
Quantifizierung der IGF-I
Serumkonzentration:
-
IGF-1
wurde mittels eines ELISAs im Serum nach Säure-Ethanol-Extraktion wie zuvor beschrieben bestimmt
(Kratzsch, J., Blum, W.F., Schenker, E., Keller, E., Jahreis, G.,
Haustein, B., Ventz, M., and Rotzsch, W. 1993. Measurement of insulin-like
growth factor I(IGF-I) in normal adults, patients with liver cirrhosis
and acromegaly: experience with a new enzyme immunoassay. Exp. Clin.
Endocrinol. 101: 144–149).
-
Marker:
-
Die
Marker wurden hinsichtlich ihrer hohen Variabilität zwischen
geeigneten Inzucht-Linien aus der Maus-Genom-Datenbank (MGD, MOUSE
GENOME DATABASE, Mouse Genome Informatics, The Jackson Laboratory,
Bar Harbor, Main. World Wide Web (URL: http://www.informatics.jax.org/)
June, 1998) ausgewählt. MapPair-Primer
der Maus wurden von Research Genetics (Huntsville, AL, USA) erhalten. Über 630
Mikrosatelliten-Marker wurden auf informative parentale Allele getestet,
bevor die Eltern und F
2 für 93 Loci
genotypisiert wurden, die sämtliche
Chromosome mit einem durchschnittlichen Abstand von 14,1 cM abdecken.
Die Marker-Karte ist in Tabelle 10 dargestellt. Tabelle
10. Marker für
die Kopplungsanalyse
-
Beispiel 5
-
Identifizierung different
exprimierter Gene
-
Mauslinien
-
Die
Studie wurde mit den Mauslinien DU6 und ihrem Inzuchtderivat DU6i
als Linien, die auf hohes Körpergewicht
selektiert worden waren, durchgeführt. Die interne Kontrollinie
des Selektions-Experimentes DUKs und der kommerziell erhältliche
Inzuchtstamm DBA/2 (Harlan Niederlande, Horst) wurden als Kontrastlinien
für die
vorliegenden Experimente verwendet. Kürzlich wurden dieselben Mauslinien
für die
QTL-Kartierung in
gekreuzten Populationen verwendet (Brockmann et al. 1998 loc. cit.,
Brockmann et al. 2000 loc. cit., Brockmann et al. 2001 loc. cit.).
-
Die
Selektionslinien DU6, DU6i und die Kontrollinie DUKs stammen von
Originalkreuzungen von vier Basis-Populationen (NMRI orig., Han:NMRI,
CFW, CF1) und 4 Inzucht-Populationen (CBA/Bln, AB/Bln, C57BL/Bln,
XVII/Bln) des Forschungsinstituts für die Biologie landwirtschaftlicher
Nutztiere, Dummerstorf, Deutschland (Schüler 1985 loc. cit.). Die Auszuchtlinie
DU6 war für über 100
Generationen auf hohes Körpergewicht
in einem Alter von 42 Tagen selektiert worden (Bünger et al. 1990 loc. cit.).
Das Alter von 42 Tagen war das Alter der Selektion in allen Generationen.
Dieses Alter entspricht dem Ende der juvenilen Phase der Ontogenese.
Nach 42 Tagen haben sowohl die Tiere der Selektionslinien als auch
die der unselektierten Kontrastlinien den Zeitraum des schnellen
Wachstums abgeschlossen und sind post-pubertär.
-
Die
Tiere wurden ad libitum mit einer Züchtungs-Diät gefüttert, die 12,5 MJ/kg metabolische
Energie und einen Durchschnittsgehalt von 22,5% Roh-Protein, 5,0%
Roh-Fett, 4,5% Roh-Faser, 6,5% Roh-Asche, 13,5% Wasser, 48% N-freier
Extrakt, Vitamine, Spurenelemente, Aminosäuren und Mineralien (Diät 1314; Altromin,
Lage, Deutschland) umfasste.
-
Gewebe
-
Epididymale
Fettgewebe wurden von Männchen,
die nicht gefastet hatten, zwischen 9:00 und 12:00 Uhr vormittags
gesammelt. Die Tiere waren 42 Tage alt. Nach der Dekapitation wurde
das epididymale Fett umgehend gesammelt und gewogen. Gleiche Gewebemengen
von 20 Tieren wurden innerhalb jeder Mauslinie in flüssigem Stickstoff
schockgefroren und bei –80°C bis zur
Präparation
der RNA gelagert.
-
Herstellung
von Hybridisierungs-Sonden
-
Für jede der
vier Mausstämme
DU6, DU6i, DUKs und DBA/2 wurden vereinigte RNA-Proben hergestellt.
Vor der RNA-Isolierung wurden gleiche Mengen gefrorener Gewebeproben
von 20 Individuen vereinigt und unter flüssigem Stickstoff homogenisiert.
Die Vereinigung wurde angewendet, um die individuelle Variabilität zu reduzieren,
die in Auszucht-Populationen hoch ist. Die Gesamt-RNA wurde aus
vereinigten Gewebeproben gemäß dem Säure-Guanidinium-Thiocyanat-Phenol-Chloroform-Extraktions-Protokoll
von Chomczynski und Sacchi (Chomczynski und Sacchi 1987 Single step
method of RNA isolation by acid guanidinum thiocyanate-phenol-chloroform
extraction. Analytical Biochem. 162: 156–159) isoliert, das von CLONTECH
modifiziert wurde (CLONTECH Laboratories GmbH, Heidelberg, Deutschland).
200 mg vereinigtes Gewebe wurde bei Raumtemperatur in einer Denaturierungslösung homogenisiert,
die aus 2,7 M Guanidinthiocyanat, 1,3 M Ammoniumthiocyanat und 100
mM Natriumacetat bestand (Potter S., B. Braun Biotech International
GmbH, Melsungen, Deutschland). Für
die Entfernung des Fetts wurde die vollständig homogenisierte Probe in
Denaturierungslösung
für 10
Minuten auf Eis inkubiert, damit das Fett an die Oberfläche gelangen
kann. Die Fettschicht wurde vorsichtig aus dem Reaktionsgefäß entfernt
und das Homogenat wurde in ein frisches Reaktionsgefäß transferiert.
Anschließend
wurden Zelltrümmer
durch Zentrifugation entfernt. Der Überstand wurde in ein frisches
Reaktionsgefäß überführt und
mit dem zweifachen Volumen gesättigtem
Phenol gemischt (1008 Phenol, 15% v/v Glycerol, 100 mM Natriumacetat
(pH 4,0), 18,6% v/v deionisiertes Wasser). Nach 1 Minute Vortexen
und 5 minütiger
Inkubation auf Eis wurde der Probe 1/5 Volumen Chloroform zugesetzt,
die Probe wurde geschüttelt
und für
weitere 5 Minuten auf Eis gestellt. Anschließend wurde die Probe zentrifugiert,
um die Phasen zu trennen. Die obere, wässrige Phase wurde in ein frisches
Reaktionsgefäß überführt. Die
Phenol-Chloroform-Extraktion wurde zweimal wiederholt. Schließlich wurde
die RNA durch Zusatz eines Volumens Isopropanol zu der wässrigen
Phase präzipitiert.
Nach der Zentrifugation wurde das Pellet in 80% Ethanol gewaschen,
getrocknet und in deionisiertem Wasser resuspendiert. Die Integrität und Reinheit
der RNA wurde vor der cDNA-Synthese mittels Formaldehyd-Agarose-Gelelektrophorese
und Spektrometrie kontrolliert. Die RNA hatte A260/A280-Raten von
1,8 oder höher.
-
GeneChip-Hybridisierung
-
Die
Affymetrix GeneChips Mu11K A und B wurden als Oligonukleotid-Mikroarrays
für die
Analyse von 13.069 Sonden-Gruppen
verwendet, die über
11.000 Maus-spezifische Gene und ESTs (expressed sequence tags)
darstellten (Affymetrix, Santa Clara, CA, USA). Für die Hybridisierung
der gewebespezifischen RNAs mit den GeneChips wurden die Proben
gemäß den Empfehlungen
des Affymetrix-Benutzerhandbuchs hergestellt. Die Synthese des ersten
Stranges wurde durch einen T7-(dT)24-Primer und Superscript II Reverse
Transcriptase (Gibco BRL Life Technologies) unter Verwendung von
10 mg Gesamt-RNA-Probe durchgeführt.
Die Synthese des zweiten Stranges wurde gemäß des Syperscript Choice Systems
(Gibco BRL Life Technologies) mittels DNA-Polymerase I von E. coli,
Ligase von E. coli und RNaseH durchgeführt. Das Glätten der Fragmentenden wurde
unter Verwendung der T4-Polymerase durchgeführt. Eine in vitro Transkriptionsreaktion
wurde verwendet, um Biotin-11-CTP und Biotin-l6-UTP in die cRNA-Sonde
(BioArray HighYield RNA Transcript Labeling Kit, Enzo) einzubauen.
Die fragmentierte cDNA wurde über
Nacht bei 45°C
hybridisiert, um die Qualität
der Sonde zu gewährleisten. "Spikes" wurden in die Hybridisierungsmischung
eingebracht und Test-2-Arrays (Affymetrix) wurden einen Tag zuvor
hybridisiert. Das Waschen wurde unter Verwendung der GeneChip-Fluidics-Station
(Affymetrix) gemäß dem Protokoll
des Herstellers durchgeführt.
Das Färben
wurde mittels R-Phycoerythrin-Streptavidin (Molecular Probes), gefolgt
von einer Antikörper-Amplifikationsprozedur
unter Verwendung eines biotinylierten Anti-Streptavidin-Antikörpers (Vector
Laboratories) und Ziegen-IgG
(Sigma) durchgeführt.
Das Scannen wurde mit einer Auflösung
von 3μm,
einer Anregungswellenlänge
von 488nm und einer Emissionswellenlänge von 570nm unter Verwendung
des GeneArray Scanners (Hewlett Packard) durchgeführt.
-
Datenanalyse
-
Die
Expressionslevel wurden mit den Programmen „GeneChip Expression Analysis
Software-System Data Mining Tool (Version 1.2.)" und „Microarray Suite (Version
4.0.1.)" von Affymetrix
berechnet. Zunächst wurden
die Hybridisierungssignale auf jedem GeneChip unter Verwendung aller
Sonden-Gruppen skaliert, um die Unterschiede in den Gesamt-Signal-Intensitäten zwischen
zwei Arrays zu minimieren, was eine verläßlichere Detektion von biologisch
relevanten Änderungen
in der Probe erlaubt. Die „Decision-Matrix" von Affymetrix wurde
verwendet, um vorhandene, kaum vorhandene und nicht vorhandene Transkriptmengen
eines Gens in einer getesteten RNA zu bewerten. Anschließend erfolgten
paarweise Vergleiche der normalisierten Genexpressions-Signale zwischen
GeneChips, die entweder mit RNA einer selektierten Mauslinie oder
mit RNA einer Kontroll-Mauslinie
hybridisiert wurden. Die Hybridi-sierungen der GeneChips mit DU6-
und DU6i-Sonden als selektierte Mauslinien sowie DUKs und DBA/2
als unselektierte Mauslinien wurde als eine Art Replikat verwendet.
Die kreuzweise erfolgenden Vergleiche DU6 versus DUKs und DU6i versus
DUKs einerseits und DU6 versus DBA/2 und DU6i versus DUKs andererseits
wurden als Replikat-Vergleiche verwendet. Gene, die als positive
Hybridisierungssignale auf mindestens einem der GeneChips detektiert
wurden, wurden für
den Genexpressions-Vergleich verwendet. Gene, die in der Selektionslinie
im Vergleich zu der Kontrollmauslinie als Basislinie signifikant
oder marginal erhöht
oder erniedrigt waren, wurden als potentiell differentiell exprimierte Gene
ausgewählt.
Eine Gruppe von Konsensus-Genen wurde aus den vier paarweise erfolgten
Vergleichen zwischen den zwei selektierten (DU6 und DU6i) und den
zwei unselektierten Mauslinien (DUKs und DBA/2) ausgewählt, die
alle Gene umfaßten,
die in allen vier Vergleichen differentiell exprimiert wurden. Expressions-unterschiede
zwischen den Mauslinien werden als x-fache Erhöhung (positive Werte) oder
x-fache Verringerung (negative Werte) der Genexpression in der selektierten
Mauslinie im Vergleich mit der Expression in den unselektierten
Mauslinien angegeben.
-
Kartierung
der Gene
-
Alle
Gene, die den Konsensus-Pool der differentiell exprimierten Gene
in epididymalem Fettgewebe zwischen großen und fetten selektierten
und nichtselektierten Mauslinien umfaßten, wurden unter Verwendung der
Sequenzinformation von Gen-spezifischen Oligonukleotiden auf den
Affymetrix GeneChips, sowie der TIGR-, LocusLink-, Ensembl- und
der Mensch-Maus-Homologie-Datenbank
in silico kartiert. Die Kartierungsposition wurde akzeptiert, wenn
ein spezifischer einzelner Treffer in den verschiedenen Datenbanken
gefunden wurde, und die Ergebnisse der Mensch-Maus-Homologie-Datenbank
mit den anderen Ergebnissen konsistent waren. In Fällen, bei
denen die Kartierungsposition nicht verläßlich identifiziert werden
konnte, wurde eine Radiations-Hybrid-Kartierung unter Verwendung
des Mouse Hamster Radiation Hybrid (RH) Panels (Resten, Huntsville,
AL, USA) durchgeführt.
Gen-spezifische Primer für
die RH- Kartierung wurden für
die Region des Gens hergestellt, die die Oligonukleotid-Sequenz
der GeneChips umfaßte.
-
Real-Time-Quantifizierung
der Transkriptmengen
-
Die
Ergebnisse aus der Hybridisierung der Affymetrix GeneChips mit den
vereinigten Proben der selektierten bzw. nicht selektierten Mauslinien,
wurden für
Transkripte von selektierten differentiell exprimierten, positionellen
Kandidaten-Genen in einzelnen RNA-Proben des Epididymal-Fettgewebes von 5
Männchen
im Alter von 42 Tagen pro Linie kontrolliert. Diese 5 Tiere unterschieden
sich von den Tieren, die für
die vereinigten Proben für
die Hybridisierung des GeneChips verwendet wurden. Zur Verifikation
des Hybridisierungsmusters, das durch die Affymetrix GeneChips erhalten
wurde, wurde eine Real-Time-Flourimetrie während der PCR unter Verwendung
des FastStart DNA Master SYBR Green I Kits in einem LightCycler
(Roche Diagnostics GmbH, Mannheim, Deutschland) durchgeführt. Gesamt-RNA
jedes Individuums wurde unter Verwendung des RNeasy Kits (QIAGEN,
Hilden, Deutschland) durch ein Verfahren extrahiert, das eine Gewebehomogenisierung
und die selektive RNA-Adsorption an Silica-Gel-Membranen in Gegenwart
eines Puffer-Systems mit hoher Salzkonzentration umfaßt. Die
RNA wurde spektrophotometrisch bei 260 nm quantifiziert und zusätzlich durch
Densitometrie von RNA auf Ethidiumbromid-gefärbten Agarose-Gelen quantifiziert.
1 μg Gesamt-RNA
wurde für
die RT-PCR in einem Gesamtvolumen von 10 μl pro Reaktion verwendet. Die
RT-PCR wurde für
Gesamt-RNA von Fettgewebe von allen 20 Tieren (5 Tiere pro Linie)
parallel durchgeführt.
Die cDNA-Synthese wurde in Gegenwart von 50 ng Oligo-dT(12-18)-Primern
und 10 Units M-MLV RT (H-)Reverse Transkriptase (Promega Corp., WI,
USA) gemäß den Empfehlungen
des Herstellers durchgeführt.
Für die
anschließende
Quantifizierung von Transkriptmengen wurde ein Äquivalent von 10
–1 bis
10
–2 μg Gesamt-RNA
in der PCR-Reaktion verwendet (abhängig von den Gen-spezifischen
Transkriptmengen, die anhand der Hybridisierungs-Signalintensitäten auf den
GeneChips erwartet wurden). Die Gen-spezifischen Primer für die Expressionsanalyse
wurden anhand der Sequenzregionen erstellt, die den Sequenzpositionen
der Oligonukleotide entsprachen, die das Gen auf den MU11K-GeneChips
repräsentierten.
Die Primersequenzen für
die Gen-spezifische Transkript-Amplifikation
sowie die PCR-Bedingungen werden in Tabelle 11 aufgeführt (11A:
Fettgewebe; 11B: Hypothalamus). Die individuellen Expressionsdaten
der getesteten Gene wurden anhand des Expressionslevels des RPS29-Gens normalisiert,
bei dem man herausgefunden hatte, daß es in unserem Mausmodell
nicht differentiell reguliert wird. Alle 20 Tiere (5 Tiere pro Linie)
wurden gleichzeitig für
ein Gen in einer PCR-Quantifizierungsrunde
analysiert. Die relative Kopienzahl wurde basierend auf einer externen
Standardkurve berechnet. Die x-fache
Veränderung
der Transkriptmengen wurde als Verhältnis der Mittelwerte aus der
normalisierten Kopienzahlen aller Tiere einer selektierten Mauslinie
gegenüber
einer Kontrollmauslinie berechnet. Positive Werte verwiesen auf höhere Transkriptmengen
in der Selektionslinie im Vergleich zu Kontrolltieren; negative Werte
stellen Gene mit geringeren Transkriptmengen in der Selektionslinie
im Vergleich zu der Kontrollinie dar. Der Student'sche t-Test wurde
für den
Vergleich von normalisierten Transkriptmengen zwischen verschiedenen
Mauslinien angewendet.


-
Beispiel 6
-
Identifizierung von DNA-Varianten
-
Die
DNA-Sequenzen der im Fettgewebe differentiell exprimierten Gene
wurden unter Verwendung der in den Tabellen 12A (Fettgewebe, Promoter-Bereich)
und 12C (Fettgewebe, 3'-untranslatierter
Bereich) gezeigten Primer bestimmt. Die DNA-Sequenzen der im Hypothalamus differentiell
exprimierten Gene wurden unter Verwendung der in den Tabellen 12B
(Hypothalamus, Promoter-Bereich) gezeigten Primer bestimmt.
-
Folgendes
Protokoll wurde dafür
eingehalten:
-
1. Extraktion genomischer
DNA-Sequenzen aus der Ensembl-Datenbank
-
Um
die DNA-Sequenzen der Promotoren und der 3'-untranslatierten Regionen der ausgewählten Kandidatengene
untersuchen zu können,
wurden die genomischen Sequenzen zunächst aus der Ensembl-Datenbank extrahiert.
Für die
Untersuchungen des Promotorbereichs haben wir jeweils die genomischen
Sequenzen von 1000 bp upstream bis 500 bp downstream des Transkriptionsstartpunktes
jedes Genes von Interesse exportiert. Für die 3'-untranslatierten Regionen der ausgewählten Kandidatengene
wurden 1000 bp downstream des letzten Exons aus der Ensembl-Datenbank
extrahiert. In den extrahierten genomischen DNA-Sequenzen wurden
spezifische Primer für
die Sequenzierung des Promotors bzw. der 3'-untranslatierten
Regionen abgeleitet.
-
2. Primerdesign
-
Die
spezifischen Primer für
die Sequenzierung des Promotors bzw. der 3'-untranslatierten Regionen, die in der
Sequenzierung zum Einsatz kamen, wurden mit dem Programm Primer3
abgeleitet.
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Primereigenschaften
-
Lage
der Primer im Promotorbereich: Forward-Primer sollte ca. 1000 bp.
upstream des Transkriptionsstartpunktes, Reverse-Primer sollte im 1. Exon liegen.
-
Lage
der Primer in der 3'-untranslatierten
Region: Forward-Primer
sollte im letzten Exon, Reverse-Primer ca. 1000 bp. downstream des
letzten Exons liegen.
-
Im
folgenden werden die Forward-Primer und Reverse-Primer auch als
F- bzw. R-Primer bezeichnet.
Länge des PCR Produkts: 1200–1300 bp.
Länge der
Primer: ca. 20 nt (min. 20 nt, max. 25 nt)
Schmelztemperatur
(Tm) der Primer: optimal 65°C
Unterschied
in der Annealing-Temperatur zwischen Forward- und Reverse-Primer:
max. 1 °C
-
In
Abhängigkeit
von der Leseweite in der Sequenzreaktion wurde ein innerhalb des
ersten PCR-Fragments liegender zusätzlicher Primer für die nachfolgende
Sequenzierung zur Überbrückung der
Lücke abgeleitet.
-
3. Präparation genomischer Target-DNA
einzelner Mäuse
-
Die
Isolierung der genomischen DNA erfolgte aus dem Mausschwanz mit
dem DNeasy Tissue Kit von Qiagen (Hilden, Deutschland) entsprechend
des Hersteller-Protokolls. Die DNA-Konzentrations- und Qualitätsbestimmung
erfolgte mit dem Photometer von Pharmacia Biotech (Freiburg, Deutschland).
Die Messung wurde bei 280 nm vorgenommen. Für nachfolgende PCR wurde die
DNA-Konzentration
auf 20 ng/μl
mit AE-Puffer (Elutionspuffer) aus dem DNeasy tissue Kit von Qiagen
eingestellt.
-
4. PCR-Bedingungen
-
Mit
den für
die Zielregionen abgeleiteten spezifischen Primern und der isolierten
genomischen DNA aus Mausschwanz wurden PCRs durchgeführt, um
die Promotorabschnitte bzw. 3'-untranslatierten
Regionen von Interesse zu amplifizieren, damit ausreichend Material
für die
nachfolgende Sequenzierung zur Verfügung stand. PCR-Pipettierschema
für Volumen
von je 10 μl
Reaktionsansatz:
genomische
DNA | 1,0 μl (20 ng/μl) |
10x
Reaktionspuffer | 1,0 μl |
dNTP-Mix | 0,8 μl (l0pmol/μl) |
MgCl2 | 0,2 μl (25mmol/μl) |
Primer
F | 0,5 μl (l0pmol/μl) |
Primer
R | 0,5 μl (l0pmol/μl) |
Taq-DNA-Polymerase
(Promega, Mannheim, Deutschland) | 0,05 μl(5U/μl) |
Wasser | 5,95 μl |
PCR-Programm
im Thermocycler (Biometra, Göttingen,
Deutschland) für
Amplifikation:
Denaturierung: | 3
min bei 94°C |
Gefolgt
von 38 Zyklen | |
Denaturierung: | 15
s bei 94°C |
Annealing: | 1
min bei 65°C |
Extension: | 1
min bei 72°C |
Gefolgt
von | |
Extension: | 7
min bei 72 °C |
| 1
min bei 15 °C |
-
5. Charakterisierung
von Amplifikationsprodukten mittels Agarosegel-Elektrophorese
-
Um
die Qualität
und Spezifität
der in der PCR gewonnenen Amplifikationsprodukte zu prüfen, wurden sie
auf ein 0,8 Agarosegel aufgetragen und elektrophoretisch getrennt
und mittels Ethidiumbromid visualisiert. Die Elektrophorese wurde
bei 80 V, 90 mA über
1 Stunde durchgeführt.
-
6. Reinigung
von PCR-Produkten
-
Für die Reinigung
von DNA-Amplifikationsfragmenten direkt nach der PCR wurde der High
Pure PCR product Purification Kit von Roche (Mannheim, Deutschland)
verwendet. Die Konzentrationsbestimmung von Amplifikationsprodukten
erfolgte semi-quantitativ mittels einer Konzentrationsreihe, da
eine photometrische Messung bei sehr geringen DNA-Konzentrationen
zu großen
Ungenauigkeiten führt.
-
7. Sequenzierungsreaktion
-
Die
Sequenzierung erfolgte beidseitig überlappend. Die eingesetzte
Target-Menge an PCR-Produkt war abhängig von der Länge des
Fragments und wurde entsprechend der Empfehlung von ABI eingestellt. Während der
Sequenzierungsreaktion wurden die PCR-Fragmente noch einmal richtungsspezifisch
(mit F- oder R-Primer)
amplifiziert und fluoreszenzmarkiert. Hierfür wurde der ABI PRISM BigDye
Terminator Cycle Sequencing Ready Reaction Kits v2.0 von Applied
Biosystems GmbH (Weiterstadt, Deutschland) verwendet. Die Sequenzierung
erfolgte entsprechend des vom Hersteller angegebenen Protokolls.
-
Beispiel 7
-
Erzeugung von Chromosomensubstitutionslinien
(CSS)
-
Entsprechend
des Versuchsplanes (siehe 4) wurde
für die
Erzeugung der CSS ein Bock der Linie DU6i an mehrere Weibchen der
Kontrolllinie DBA/2 angepaart. Durch wiederholte Rückkreuzungen
an die Inzuchtlinie DBA/2 wurde seriell jeweils ein Chromosom der
selektierten Linie auf den genetischen Background der Rezipientenlinie übertragen.
-
Für die Kontrolle
der Weitergabe des Zielchromosoms und für die gleichzeitige Kontrolle
des genetischen Hintergrundes wurde das gesamte Genom mit 148 informativen
genetischen Microsatellitenmarkern abgedeckt.
-
Das
Körpergewicht
in der Inzuchtlinie DU6i war um das 3,6-Fache höher als in DBA/2-Mäusen. Entsprechend
dem zunehmenden Teil des DBA/2-Genoms und der gleichzeitigen Verminderung
des DU6i-Genoms reduzierte sich das Körpergewicht in den CSS mit
jeder Rückkreuzung
zum DBA/2-Stamm. Differenzen im Körpergewicht an Tag 42 zwischen
CSSs and DBA/2 Mäusen
in unterschiedlichen Rückkreuzungsgenerationen
(BC) sind in 5 zum Zeitpunkt der Erstellung
der generationen BC4 und BC5 gezeigt. In diesen Generationen waren
zeitgleich nicht alle CSS erzeugt, deshalb werden für einige
Linien keine Daten gezeigt. Nach acht Generationen Rückkreuzung,
wurden signifikante Effekte der DU6i-Chromosomen im Hinblick auf das Körpergewicht
im Alter von 21 Tagen für
die Chromosomen 1, 3, 6, 7 und 14 beobachtet. Für die Gewichtszunahme zwischen
dem 21. und 42. Tag zeigten die Chromosomen 2, 4, 8, 11, 14, 15,
16 und 17 Effekte. Die Chromosomen 2, 5, 11 und 17 waren für die Gewichtszunahme
zwischen dem 42. und 63. Tag entscheidend. Der größte Effekt
auf das Körpergewicht
wurde auf Chromosom 5 beobachtet, wobei dieser Effekt bei jedem Lebensalter
signifikant war. Die Daten bestätigen
die Ergebnissen, die durch Kopplungsanalysen in Kreuzungspopulationen
erhalten wurden.
-
Es
folgt ein Sequenzprotokoll nach WIPO St. 25.
Dieses kann
von der amtlichen Veröffentlichungsplattform
des DPMA heruntergeladen werden.