stringtranslate.com

Взаимодействие генов и окружающей среды

Взаимодействие генов и окружающей среды (или взаимодействие генотипа и окружающей среды или G×E ) происходит, когда два разных генотипа реагируют на вариации окружающей среды по-разному. Норма реакции — это график, который показывает связь между генами и факторами окружающей среды , когда фенотипические различия непрерывны. [1] Они могут помочь проиллюстрировать взаимодействия GxE. Когда норма реакции не параллельна, как показано на рисунке ниже, существует взаимодействие генов и окружающей среды. Это указывает на то, что каждый генотип реагирует на вариации окружающей среды по-разному. Изменчивость окружающей среды может быть физической, химической, биологической, поведенческими моделями или жизненными событиями. [2]

Эта норма реакции показывает линии, которые не параллельны, указывая на взаимодействие гена и среды. Каждый генотип реагирует на изменение среды по-разному.

Взаимодействие генов и окружающей среды изучается для лучшего понимания различных явлений. В генетической эпидемиологии взаимодействие генов и окружающей среды полезно для понимания некоторых заболеваний . Иногда наследуется чувствительность к факторам риска окружающей среды для заболевания, а не само заболевание. Люди с разными генотипами по-разному подвергаются воздействию одних и тех же факторов окружающей среды, и, таким образом, взаимодействие генов и окружающей среды может приводить к разным фенотипам заболеваний. Например, воздействие солнечного света сильнее влияет на риск рака кожи у людей со светлой кожей, чем у людей с более темной кожей . [3]

Эти взаимодействия представляют особый интерес для генетических эпидемиологов для прогнозирования уровня заболеваемости и методов профилактики в отношении общественного здравоохранения. [2] Этот термин также используется среди психобиологов развития для лучшего понимания индивидуального и эволюционного развития. [4]

В дебатах о природе и воспитании предполагается, что вариации в черте в первую очередь обусловлены либо генетическими различиями, либо различиями в окружающей среде. Однако, по мнению современных ученых, ни генетические различия, ни различия в окружающей среде не несут единоличной ответственности за возникновение фенотипической вариации, и что практически все черты подвержены влиянию как генетических, так и экологических различий. [5] [6] [7]

Статистический анализ генетических и экологических различий, способствующих фенотипу, должен быть использован для подтверждения их как генно-средовых взаимодействий. В генетике развития причинно-следственного взаимодействия достаточно для подтверждения генно-средовых взаимодействий. [8]

История определения

История определения взаимодействия генов и окружающей среды восходит к 1930-м годам и остается предметом споров и сегодня. Первый случай спора произошел между Рональдом Фишером и Ланселотом Хогбеном . Фишер стремился исключить взаимодействие из статистических исследований, поскольку это было явление, которое можно было удалить с помощью изменения масштаба. Хогбен считал, что взаимодействие следует исследовать, а не устранять, поскольку оно дает информацию о причинах определенных элементов развития.

Похожий аргумент возник у многих ученых в 1970-х годах. Артур Дженсен опубликовал исследование « Насколько мы можем повысить IQ и успеваемость? », которое, помимо множества критических замечаний, также подверглось критике со стороны ученых Ричарда Левонтина и Дэвида Лейзера . Левонтин и Лейзер утверждали, что для того, чтобы сделать вывод о причинно-следственных механизмах, взаимодействие генов и окружающей среды нельзя игнорировать в контексте исследования, в то время как Дженсен защищал, что взаимодействие было чисто статистическим явлением и не имело отношения к развитию. [9]

Примерно в то же время Кеннет Дж. Ротман поддержал использование статистического определения взаимодействия, в то время как исследователи Куппер и Хоган считали, что определение и существование взаимодействия зависят от используемой модели. [10]

Последние критические замечания были вызваны исследованиями Моффитта и Каспи по 5-HTTLPR и стрессу и его влиянию на депрессию. В отличие от предыдущих дебатов, Моффитт и Каспи теперь использовали статистический анализ, чтобы доказать, что взаимодействие существует и может быть использовано для раскрытия механизмов черты уязвимости. Разногласия исходили от Заммита, Оуэна и Льюиса, которые повторили опасения Фишера в том, что статистический эффект не был связан с процессом развития и не будет воспроизводимым с разницей в масштабе. [9]

Определения

Сегодня существуют две различные концепции взаимодействия генов и окружающей среды. Табери [11] назвал их биометрическим и взаимодействием развития , в то время как Сезардик [12] использует термины статистическое и взаимодействие здравого смысла .

Биометрическая (или статистическая) концепция берет свое начало в исследовательских программах, которые стремятся измерить относительные пропорции генетических и экологических вкладов в фенотипическую изменчивость в популяциях. Биометрическое взаимодействие генов и окружающей среды имеет особое значение в популяционной генетике и поведенческой генетике . [11] Любое взаимодействие приводит к нарушению аддитивности основных эффектов наследственности и окружающей среды, но присутствует ли такое взаимодействие в конкретных условиях — это эмпирический вопрос. Биометрическое взаимодействие имеет значение в контексте исследования индивидуальных различий, а не в контексте развития конкретного организма. [4]

Взаимодействие генов и окружающей среды в процессе развития — это концепция, которую чаще используют генетики и психобиологи развития . Взаимодействие в процессе развития не рассматривается просто как статистическое явление. Независимо от того, присутствует ли статистическое взаимодействие или нет, взаимодействие в процессе развития в любом случае проявляется в причинно-следственном взаимодействии генов и окружающей среды при формировании фенотипа индивидуума. [4]

Эпидемиологические модели GxE

В эпидемиологии для группировки различных взаимодействий между геном и окружающей средой можно использовать следующие модели.

Модель А описывает генотип, который увеличивает уровень экспрессии фактора риска, но не вызывает само заболевание. Например, ген ФКУ приводит к более высокому уровню фенилаланина, чем обычно, что в свою очередь вызывает умственную отсталость.

Фактор риска в модели B, напротив, оказывает прямое влияние на восприимчивость к болезням, которая усиливается генетической восприимчивостью. Модель C изображает обратную ситуацию, где генетическая восприимчивость напрямую влияет на болезнь, а фактор риска усиливает этот эффект. В каждой независимой ситуации фактор, напрямую влияющий на болезнь, может сам по себе вызывать болезнь.

Модель D отличается тем, что ни один из факторов в этой ситуации не может повлиять на риск заболевания, однако, когда присутствуют и генетическая восприимчивость, и фактор риска, риск увеличивается. Например, ген дефицита G6PD в сочетании с потреблением конских бобов приводит к гемолитической анемии. Это заболевание не возникает у людей, которые едят конские бобы и не имеют дефицита G6PD, или у людей с дефицитом G6PD, которые не едят конские бобы.

Наконец, Модель E описывает сценарий, в котором фактор риска окружающей среды и генетическая восприимчивость могут по отдельности влиять на риск заболевания. Однако в сочетании влияние на риск заболевания различается.

Модели ограничены тем фактом, что переменные являются бинарными и поэтому не рассматривают полигенные или непрерывные сценарии переменных масштаба. [2]

Методы анализа

Традиционные генетические конструкции

Исследования по усыновлению

Исследования усыновлений использовались для изучения того, насколько усыновленные люди похожи на своих биологических родителей, с которыми они не делили одну и ту же среду. Кроме того, усыновленные люди сравниваются с их приемной семьей из-за разницы в генах, но общей среды. Например, исследование усыновлений показало, что шведские мужчины с неблагополучной приемной средой и генетической предрасположенностью были более склонны к злоупотреблению алкоголем. [13]

Исследования близнецов

Используя монозиготных близнецов , можно было наблюдать влияние различных сред на идентичные генотипы. Более поздние исследования используют методы биометрического моделирования, чтобы включить сравнения дизиготных близнецов, чтобы в конечном итоге определить различные уровни экспрессии генов в различных средах. [13]

Семейные исследования

Исследования на основе семей фокусируются на сравнении контрольных групп с низким риском и детей с высоким риском, чтобы определить влияние окружающей среды на субъектов с разным уровнем генетического риска. Например, датское исследование детей с высоким риском, чьи матери болели шизофренией, показало, что дети без постоянного опекуна были связаны с повышенным риском шизофрении. [13]

Молекулярный анализ

Взаимодействие с отдельными генами

Часто используемый метод обнаружения взаимодействий генов и окружающей среды заключается в изучении эффекта, который оказывает единичная вариация гена ( ген-кандидат ) в отношении определенной среды. Однонуклеотидные полиморфизмы (SNP) сравниваются с единичными бинарными факторами воздействия для определения любых эффектов.

Подобные исследования-кандидаты требуют серьезных биологических гипотез, выбор которых в настоящее время затруднен ввиду недостаточного понимания биологических механизмов, приводящих к более высокому риску.

Эти исследования также часто трудно воспроизвести из-за небольших размеров выборки, что обычно приводит к спорным результатам.

Полигенная природа сложных фенотипов предполагает , что исследования отдельных кандидатов могут быть неэффективными при определении различных эффектов меньшего масштаба из большого числа влияющих вариантов генов. [14]

Взаимодействие с несколькими генами

Поскольку один и тот же фактор окружающей среды может взаимодействовать с несколькими генами, для анализа взаимодействий GxE можно использовать полигенный подход. Полигенная оценка генерируется с использованием аллелей, связанных с признаком, и их соответствующих весов на основе эффекта и изучается в сочетании с воздействием окружающей среды. Хотя этот метод исследования все еще находится на ранней стадии, он согласуется с психиатрическими расстройствами. В результате перекрытия эндофенотипов среди расстройств это говорит о том, что результаты взаимодействия генов и окружающей среды применимы к различным диагнозам. [14]

Исследования ассоциаций и исследований взаимодействия на уровне генома

Подход сканирования взаимодействия генома (GEWIS) изучает взаимодействие между окружающей средой и большим количеством независимых SNP. Эффективный подход к этому всеобъемлющему исследованию осуществляется в два этапа, где геном сначала фильтруется с использованием тестов на уровне генов и анализов набора генов на основе путей. На втором этапе используются SNP с ассоциацией G–E и тесты на взаимодействие. [15]

Гипотеза дифференциальной восприимчивости была подтверждена с помощью общегеномных подходов. [16]

Споры

Отсутствие репликации

Особая проблема в исследованиях взаимодействия генов и окружающей среды заключается в отсутствии воспроизводимости. В частности, исследования сложных признаков подверглись пристальному вниманию из-за получения результатов, которые невозможно воспроизвести. Например, исследования гена 5-HTTLPR и стресса, приводящего к изменению риска депрессии, дали противоречивые результаты. [17] [15]

Возможным объяснением непоследовательных результатов является интенсивное использование множественного тестирования. Предполагается, что исследования дают неточные результаты из-за изучения множественных фенотипов и факторов окружающей среды в отдельных экспериментах. [15]

Аддитивная и мультипликативная модель

Существуют две различные модели для шкалы измерения, которая помогает определить, существует ли взаимодействие генов и окружающей среды в статистическом контексте. Существуют разногласия относительно того, какую шкалу следует использовать. Согласно этим анализам, если объединенные переменные соответствуют любой из моделей, то взаимодействия нет. Объединенные эффекты должны быть либо больше для синергического, либо меньше для антагонистического результата. Аддитивная модель измеряет различия в рисках, в то время как мультипликативная модель использует соотношения для измерения эффектов. Было высказано предположение, что аддитивная модель лучше подходит для прогнозирования риска заболевания в популяции, в то время как мультипликативная модель больше подходит для этиологии заболевания. [2]

Эпигенетика является примером базового механизма влияния генов на окружающую среду, однако она не делает вывода о том, являются ли эффекты окружающей среды аддитивными, мультипликативными или интерактивными. [13]

Ген "×" среда "×" взаимодействие среды

Новые исследования также выявили интерактивный эффект множественных факторов окружающей среды. Например, ребенок с некачественной средой будет более чувствителен к некачественной среде во взрослом возрасте, что в конечном итоге приведет к более высоким показателям психологического дистресса. Это отображает трехстороннее взаимодействие Ген x Окружающая среда x Окружающая среда. Это же исследование предлагает использовать подход жизненного цикла для определения генетической чувствительности к влиянию окружающей среды в рамках психических заболеваний. [18]

Медицинское значение

Врачи интересуются, можно ли предотвратить заболевание, уменьшив воздействие экологических рисков. Некоторые люди являются носителями генетических факторов, которые обуславливают восприимчивость или устойчивость к определенному расстройству в определенной среде. Взаимодействие между генетическими факторами и экологическими стимулами приводит к фенотипу заболевания. [19] Использование взаимодействия генов и окружающей среды для профилактики или лечения заболеваний может иметь значительные преимущества для общественного здравоохранения . [20]

Реакция человека на лекарство может быть результатом различных взаимодействий генов и окружающей среды. [19] Таким образом, клиническая значимость фармакогенетики и взаимодействий генов и окружающей среды исходит из возможности того, что геномная информация вместе с информацией об окружающей среде позволит более точно предсказывать реакцию человека на лекарство. Это позволит врачам более точно выбирать определенное лекарство и дозировку для достижения терапевтического ответа у пациента, минимизируя побочные эффекты и неблагоприятные реакции на лекарства . [21] Эта информация также может помочь предотвратить расходы на здравоохранение, связанные с неблагоприятными реакциями на лекарства и неудобным назначением лекарств пациентам, которые, скорее всего, не будут на них реагировать. [19]

Аналогичным образом, человек может реагировать на другие внешние стимулы, факторы или проблемы по-разному в зависимости от конкретных генетических различий или аллелей. Эти другие факторы включают диету и определенные питательные вещества в диете, физическую активность, употребление алкоголя и табака, сон (время сна, продолжительность) и любое из ряда воздействий (или экспозом ), включая токсины, загрязняющие вещества, солнечный свет (широта север-юг от экватора), среди любого количества других. Диета, например, изменяема и оказывает значительное влияние на множество кардиометаболических заболеваний, включая сердечно-сосудистые заболевания, ишемическую болезнь сердца, ишемическую болезнь сердца, диабет 2 типа , гипертонию , инсульт , инфаркт миокарда и неалкогольную жировую болезнь печени. В клинике обычно оцениваются риски этих состояний, включая липиды крови (триглицериды, ЛПВП, ЛПНП и общий холестерин), гликемические признаки (глюкоза плазмы и инсулин, HOMA-IR, функция бета-клеток как HOMA-BC), антропометрические показатели ожирения (ИМТ/ожирение, ожирение, масса тела, окружность талии, соотношение талии и бедер), сосудистые показатели (диастолическое и систолическое артериальное давление) и биомаркеры воспаления. Взаимодействие генов и окружающей среды может модулировать неблагоприятные эффекты аллеля, который повышает риск заболевания, или может усугублять связь генотипа и фенотипа и повышать риск способом, часто называемым нутригенетикой . [22] Доступен каталог генетических вариантов, которые связаны с этими и связанными с ними кардиометаболическими фенотипами и изменяются общими факторами окружающей среды. [23]

Напротив, исследование заболеваний, включающее рак груди, диабет 2 типа и ревматоидный артрит, показывает, что включение взаимодействий GxE в модель прогнозирования риска не улучшает идентификацию риска. [24]

Примеры

Среднее число щетинок по °C
  1. В Drosophila : Классический пример взаимодействия генов и окружающей среды был реализован на Drosophila Гуптой и Левонтином в 1981 году. В своем эксперименте они продемонстрировали, что среднее число щетинок у Drosophila может меняться в зависимости от изменения температуры. Как видно на графике справа, разные генотипы по-разному реагировали на изменение окружающей среды. Каждая линия представляет собой определенный генотип, а наклон линии отражает изменение фенотипа (числа щетинок) при изменении температуры. У некоторых особей число щетинок увеличивалось с ростом температуры, в то время как у других число щетинок резко уменьшалось с ростом температуры. Это показало, что нормы реакции не были параллельными для этих мух, что доказывает существование взаимодействия генов и окружающей среды. [25]
  2. В растениях: Один очень интересный подход к генотипу по стратегиям взаимодействия со средой заключается в его использовании при выборе сортов сахарного тростника, адаптированных к различным средам. [26] В этой статье они проанализировали двадцать генотипов сахарного тростника, выращенных в восьми разных местах в течение двух циклов урожая, чтобы определить мегасреды, связанные с более высокой урожайностью тростника, измеряемой в тоннах тростника на гектар (TCH) и процентном содержании сахарозы (Pol% cane) с использованием двухучастковых многомерных моделей GEI. Затем авторы создали новую стратегию для изучения обеих переменных урожайности в двухсторонней связанной стратегии, хотя результаты показали среднюю отрицательную корреляцию. С помощью анализа коинерции стало возможным определить наиболее подходящие генотипы для обеих переменных урожайности во всех средах. [27] Использование этих новых стратегий, таких как коинерция в GEI, оказалось отличным дополнительным анализом для AMMI и GGE, особенно когда улучшение урожайности подразумевает несколько переменных урожайности. Было собрано семь генетически различных растений тысячелистника и взято по три черенка с каждого растения. Один черенок каждого генотипа был посажен на низкой, средней и высокой высоте соответственно. Когда растения созрели, ни один генотип не рос лучше всего на всех высотах, и на каждой высоте семь генотипов вели себя по-разному. Например, один генотип вырос самым высоким на средней высоте, но достиг только средней высоты на двух других высотах. Лучшие производители на низкой и высокой высоте плохо росли на средней высоте. Средняя высота дала наихудшие общие результаты, но все же дала один высокий и два средневысоких образца. Высота оказала влияние на каждый генотип, но не в одинаковой степени и не одинаковым образом. [28] Двуродительская популяция сорго неоднократно выращивалась в семи различных географических местах в течение многих лет. Группе генотипов требуется схожий градусо-день роста (GDD) для цветения во всех средах, в то время как другой группе генотипов требуется меньший GDD в определенных средах, но более высокий GDD в различных средах для цветения. Сложные закономерности времени цветения объясняются взаимодействием основных генов времени цветения ( Ma 1 , [29] Ma 6 , [30] FT , ELF3 ) и явным фактором окружающей среды, фототермическим временем (PTT), отражающим взаимодействие между температурой и фотопериодом. [31]
  3. Фенилкетонурия (ФКУ) — это генетическое заболевание человека, вызванное мутациями гена, кодирующего определенный фермент печени. При отсутствии этого фермента аминокислота, известная как фенилаланин, не преобразуется в следующую аминокислоту в биохимическом пути , и поэтому слишком много фенилаланина попадает в кровь и другие ткани. Это нарушает развитие мозга , что приводит к умственной отсталости и другим проблемам. ФКУ поражает примерно 1 из каждых 15 000 младенцев в США. Однако большинство пораженных младенцев не вырастают с отклонениями из-за стандартной программы скрининга, используемой в США и других индустриальных обществах. Новорожденных, у которых обнаружен высокий уровень фенилаланина в крови, можно посадить на специальную диету без фенилаланина. Если их сразу посадить на эту диету и придерживаться ее, эти дети избегут тяжелых последствий ФКУ. [32] Этот пример показывает, что изменение окружающей среды (снижение потребления фенилаланина) может повлиять на фенотип определенного признака, демонстрируя взаимодействие гена и окружающей среды.
  4. Полиморфизм одного нуклеотида rs1800566 в НАД(Ф)Н-хинондегидрогеназе 1 (NQO1) изменяет риск развития астмы и общего поражения легких при взаимодействии с загрязнителями NOx у людей с этой мутацией. [33] [34]
  5. Функциональный полиморфизм в промоторе гена моноаминоксидазы A (MAOA) может смягчать связь между ранней детской травмой и повышенным риском насилия и антисоциального поведения . Низкая активность MAOA является существенным фактором риска агрессивного и антисоциального поведения у взрослых, которые сообщают о виктимизации в детстве. Лица, которые подвергались насилию в детстве, но имеют генотип, обусловливающий высокий уровень экспрессии MAOA, с меньшей вероятностью разовьют симптомы антисоциального поведения. [35] Однако эти результаты следует интерпретировать с осторожностью, поскольку исследования ассоциаций генов со сложными признаками печально известны тем, что их очень трудно подтвердить. [36]
  6. В яйцах дрозофилы :
    Время развития яиц в зависимости от температуры
    В отличие от вышеупомянутых примеров, продолжительность развития яиц у Drosophila как функция температуры демонстрирует отсутствие взаимодействия генов и окружающей среды. Прилагаемый график показывает параллельные нормы реакции для различных отдельных мух Drosophila , показывая, что между двумя переменными нет взаимодействия генов и окружающей среды. Другими словами, каждый генотип реагирует на изменение окружающей среды аналогичным образом, производя схожие фенотипы. Для всех отдельных генотипов среднее время развития яиц уменьшается с ростом температуры. Окружающая среда влияет на каждый из генотипов одинаковым предсказуемым образом. [25]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Krebs JR (2 апреля 2012 г.). Введение в поведенческую экологию . Oxford: Wiley-Blackwell. ISBN 978-1405114165.
  2. ^ abcd Оттман Р. (1996). «Взаимодействие генов и окружающей среды: определения и планы исследований». Профилактическая медицина . 25 (6): 764–70. doi :10.1006/pmed.1996.0117. PMC 2823480. PMID  8936580 . 
  3. ^ Грин А, Трихопулос Д (2002). «Рак кожи». В Адами Х, Хантер Д, Трихопулос Д (ред.). Учебник по эпидемиологии рака . Оксфорд: Oxford University Press. С. 281–300.
  4. ^ abc Tabery J, Griffiths PE (2010). «Исторические и философские перспективы поведенческой генетики и науки о развитии». В Hood KE, Halpern CT, Greenberg G, Lerner RM (ред.). Handbook of Developmental Science, Behavior, and Genetics . Wiley-Blackwell. стр. 41–60.
  5. ^ Ридли, М. (2003) Природа через воспитание: гены, опыт и что делает нас людьми . Harper Collins. ISBN 0-00-200663-4 
  6. ^ Раттер, Майкл. (2006) Гены и поведение: объяснение взаимодействия природы и воспитания Оксфорд, Великобритания: Blackwell Publishers
  7. ^ Cuhna F, Heckman JJ (2010). «Глава 18: Эффективные программы раннего детства в первое десятилетие: интеграция человеческого капитала». В Reynolds AJ, Rolnick A, Englund MM, Temple J (ред.). Инвестирование в нашу молодежь . Нью-Йорк: Cambridge University Press. стр. 381–414.
  8. ^ Tabery J, Griffiths PE (2010). Hood KE, Halpern CT, Greenberg G, Lerner RM (ред.). Handbook of Developmental Science, Behavior, and Genetics . Wiley-Blackwell. стр. 39–60. doi :10.1002/9781444327632.ch3. ISBN 9781444327632.
  9. ^ ab Tabery J (август 2015 г.). «Обсуждение взаимодействия: история и объяснение». Международный журнал эпидемиологии . 44 (4): 1117–23. doi : 10.1093/ije/dyv053 . PMID  25855719.
  10. ^ Ротман К. Дж., Гринланд С., Уокер А. М. (октябрь 1980 г.). «Концепции взаимодействия». Американский журнал эпидемиологии . 112 (4): 467–70. doi :10.1093/oxfordjournals.aje.a113015. PMID  7424895. S2CID  45999554.
  11. ^ ab Tabery J (2007). «Биометрические и развивающиеся взаимодействия генов и окружающей среды: оглядываясь назад, двигаясь вперед». Развитие и психопатология . 19 (4): 961–76. doi :10.1017/s0954579407000478. PMID  17931428. S2CID  412662.
  12. ^ Sesardic, N. (2005). Осознание наследуемости . Кембридж: Cambridge University Press, стр. 48.
  13. ^ abcd Dick DM (2011). «Взаимодействие генов и окружающей среды в психологических чертах и ​​расстройствах». Annual Review of Clinical Psychology . 7 : 383–409. doi :10.1146/annurev-clinpsy-032210-104518. PMC 3647367. PMID  21219196 . 
  14. ^ ab Assary E, Vincent JP, Keers R, Pluess M (май 2018 г.). «Взаимодействие генов и окружающей среды и психиатрические расстройства: обзор и будущие направления». Семинары по клеточной и эволюционной биологии . 77 : 133–143. doi :10.1016/j.semcdb.2017.10.016. PMID  29051054.
  15. ^ abc Winham SJ, Biernacka JM (октябрь 2013 г.). «Взаимодействие генов и окружающей среды в исследованиях ассоциаций на уровне генома: текущие подходы и новые направления». Журнал детской психологии и психиатрии и смежных дисциплин . 54 (10): 1120–34. doi :10.1111/jcpp.12114. PMC 3829379. PMID  23808649 . 
  16. ^ Keers R, Coleman JR, Lester KJ, Roberts S, Breen G, Thastum M, Bögels S, Schneider S, Heiervang E, Meiser-Stedman R, Nauta M, Creswell C, Thirlwall K, Rapee RM, Hudson JL, Lewis C, Plomin R, Eley TC (2016). «Полногеномный тест гипотезы дифференциальной восприимчивости выявляет генетический предиктор дифференциального ответа на психологическое лечение детских тревожных расстройств». Психотерапия и психосоматика . 85 (3): 146–58. doi : 10.1159/000444023. PMC 5079103. PMID  27043157. 
  17. ^ Каспи А., Харири А. Р., Холмс А., Ухер Р., Моффитт ТЕ. (май 2010 г.). «Генетическая чувствительность к окружающей среде: случай гена-переносчика серотонина и его значение для изучения сложных заболеваний и признаков». Американский журнал психиатрии . 167 (5): 509–27. doi :10.1176/appi.ajp.2010.09101452. PMC 2943341. PMID  20231323 . 
  18. ^ Grabe HJ, Schwahn C, Mahler J, Schulz A, Spitzer C, Fenske K, Appel K, Barnow S, Nauck M, Schomerus G, Biffar R, Rosskopf D, John U, Völzke H, Freyberger HJ (апрель 2012 г.). «Модерация депрессии у взрослых с помощью варианта промотора транспортера серотонина (5-HTTLPR), жестокое обращение в детстве и травматические события у взрослых в общей выборке населения». Американский журнал медицинской генетики. Часть B, Нейропсихиатрическая генетика . 159B (3): 298–309. doi : 10.1002/ajmg.b.32027. PMID  22328412. S2CID  21356506.
  19. ^ abc Haga SB, Burke W (июнь 2004 г.). «Использование фармакогенетики для повышения безопасности и эффективности лекарств». JAMA . 291 (23): 2869–71. doi :10.1001/jama.291.23.2869. PMID  15199039.
  20. ^ Khoury MJ, Davis R, Gwinn M, Lindegren ML, Yoon P (май 2005 г.). «Нужны ли нам геномные исследования для профилактики распространенных заболеваний, вызванных экологическими причинами?». American Journal of Epidemiology . 161 (9): 799–805. doi : 10.1093/aje/kwi113 . PMID  15840611.
  21. ^ Eichelbaum M, Ingelman-Sundberg M, Evans WE (2006). «Фармакогеномика и индивидуализированная лекарственная терапия». Annual Review of Medicine . 57 : 119–37. doi :10.1146/annurev.med.56.082103.104724. PMID  16409140. S2CID  36145430.
  22. ^ Ordovas JM (декабрь 2008 г.). "Ассоциации генотипа и фенотипа: модуляция диетой и ожирением". Ожирение . 16 (Suppl 3): S40-6. doi :10.1038/oby.2008.515. PMC 2771769 . PMID  19037211. 
  23. ^ Parnell LD, Blokker BA, Dashti HS, Nesbeth PD, Cooper BE, Ma Y, Lee YC, Hou R, Lai CQ, Richardson K, Ordovás JM (2014). "CardioGxE, каталог взаимодействий генов и окружающей среды для кардиометаболических признаков". BioData Mining . 7 : 21. doi : 10.1186/1756-0381-7-21 . PMC 4217104. PMID  25368670 . 
  24. ^ Aschard H, Chen J, Cornelis MC, Chibnik LB, Karlson EW, Kraft P (июнь 2012 г.). «Включение взаимодействий ген-ген и ген-окружающая среда вряд ли значительно улучшит прогнозирование риска сложных заболеваний». American Journal of Human Genetics . 90 (6): 962–72. doi :10.1016/j.ajhg.2012.04.017. PMC 3370279 . PMID  22633398. 
  25. ^ ab Gupta AP, Lewontin RC (сентябрь 1982 г.). «Исследование норм реакции в природных популяциях Drosophila Pseudoobscura». Эволюция; Международный журнал органической эволюции . 36 (5): 934–948. doi : 10.1111/j.1558-5646.1982.tb05464.x . PMID  28567833.
  26. ^ Ри Р, Де Соуза-Виейра О, Диас А, Рамон М, Брисеньо Р, Джордж Дж, Ниньо М, Бальзано-Ногейра Л (2016). «Взаимодействие генотипа и окружающей среды, мегасреда и методы сопряжения двух таблиц для исследований урожайности сахарного тростника в Венесуэле». Сахарная Техника . 18 (4): 354–364. дои : 10.1007/s12355-015-0407-9. S2CID  18351550.
  27. ^ Dray S, Chessel D, Thioulouse J (2003). «Анализ коинертности и связывание таблиц экологических данных» (PDF) . Экология . 84 (11): 3078–3089. Bibcode : 2003Ecol...84.3078D. doi : 10.1890/03-0178.
  28. ^ Clausen J, Keck D, Hiesey WM (1948). «Экспериментальные исследования природы видов. III. Реакции климатических рас Achillea на окружающую среду», Carnegie Inst Washington Publ 581: 1–129. {{cite journal}}: Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  29. ^ Murphy RL, Klein RR, Morishige DT, Brady JA, Rooney WL, Miller FR, Dugas DV, Klein PE, Mullet JE (сентябрь 2011 г.). «Совпадающая световая и часовая регуляция белка-регулятора псевдоответа 37 (PRR37) контролирует фотопериодическое цветение сорго». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 108 (39): 16469–74. Bibcode : 2011PNAS..10816469M. doi : 10.1073/pnas.1106212108 . PMC 3182727. PMID  21930910 . 
  30. ^ Murphy RL, Morishige DT, Brady JA, Rooney WL, Yang S, Klein PE, Mullet JE (2014-07-01). "Ghd7 (Ma 6) подавляет цветение сорго в условиях длинного дня: аллели Ghd7 усиливают накопление биомассы и производство зерна". Геном растений . 7 (2): 0. doi :10.3835/plantgenome2013.11.0040. ISSN  1940-3372. S2CID  44065333.
  31. ^ Li X, Guo T, Mu Q, Li X, Yu J (июнь 2018 г.). «Геномные и экологические детерминанты и их взаимодействие, лежащие в основе фенотипической пластичности». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 115 (26): 6679–6684. Bibcode : 2018PNAS..115.6679L. doi : 10.1073/pnas.1718326115 . PMC 6042117. PMID  29891664 . 
  32. ^ Бейкер С. (2004). "Глава 3. Иллюстрированная среда". Поведенческая генетика . AAAS. ISBN 978-0871686978.
  33. ^ Кастро-Гинер Ф, Кюнцли Н, Жакмен Б, Форсберг Б, де Сид Р, Саньер Дж, Джарвис Д, Бриггс Д, Вьенно Д, Норбак Д, Гонсалес Дж. Р., Герра С, Янсон С, Анто Х. М., Вджст М, Генрих Дж., Эстивилл Х., Кожевинас М. (декабрь 2009 г.). «Загрязнение воздуха, связанное с дорожным движением, гены окислительного стресса и астма (ECHRS)». Перспективы гигиены окружающей среды . 117 (12): 1919–24. дои : 10.1289/ehp.0900589. ПМЦ 2799467 . ПМИД  20049212. 
  34. ^ Башарат З, Мессауди А, Руба С, Ясмин А (октябрь 2016 г.). «Полиморф NQO1 rs1800566 более склонен к повреждению легких, вызванному NOx: подтверждение вредоносной функциональности посредством информатического подхода». Gene . 591 (1): 14–20. doi :10.1016/j.gene.2016.06.048. PMID  27349566.
  35. ^ Caspi A, McClay J, Moffitt TE, Mill J, Martin J, Craig IW, Taylor A, Poulton R (август 2002 г.). «Роль генотипа в цикле насилия у детей, подвергшихся жестокому обращению». Science . 297 (5582): 851–4. Bibcode :2002Sci...297..851C. doi :10.1126/science.1072290. PMID  12161658. S2CID  7882492.
  36. ^ Munafò MR, Durrant C, Lewis G, Flint J (февраль 2009 г.). «Взаимодействие гена X с окружающей средой в локусе транспортера серотонина». Биологическая психиатрия . 65 (3): 211–9. doi :10.1016/j.biopsych.2008.06.009. PMID  18691701. S2CID  5780325.