@PhdThesis{diss_mods_00016768,
  author = 	{Gutwein, Jana},
  title = 	{Auswirkungen ausgew{\"a}hlter Einflussfaktoren auf die genomweite DNA-Methylierung beim Menschen},
  year = 	{2015},
  publisher = 	{Christian-Albrechts-Universit{\"a}t zu Kiel},
  address = 	{Kiel},
  keywords = 	{Epigenetik; DNA-Methylierung; Umwelt; Lebensstil; epigenetics; DNA methylation; environment; life style},
  abstract = 	{Umweltfaktoren k{\"o}nnen {\"u}ber epigenetische Mechanismen das Expressionsmuster von Genen ver{\"a}ndern. So kann eine Ver{\"a}nderung des Lebensstils, z.B. Zigarettenkonsum, durch epigenetische Modifikationen, wie die der DNA-Methylierung, wesentlich zur Pathogenese einiger Erkrankungen beitragen. In der hier vorliegenden Arbeit sollte der Einfluss des Alters, eines hohen Body Mass Index (BMI), des Rauchens und der Schichtarbeit auf das DNA-Methylierungsmuster von Zwillingen mittels arraybasierter Technologie analysiert und charakterisiert werden. Die Untersuchung von monozygoten Zwillingen hat dabei den Vorteil, dass aufgrund des gleichen genetischen Hintergrundes der Zwillinge, Ver{\"a}nderungen im DNA-Methylierungsmuster den analysierten Parametern zugeschrieben werden k{\"o}nnen. Aufgrund des auf der prim{\"a}ren Fragestellung dieser Arbeit basierenden Studiendesigns, konnte ein zwillingsbasierter Ansatz nur f{\"u}r die Analyse des Einflusses der Schichtarbeit gew{\"a}hlt werden. F{\"u}r die Parameter Alter, BMI und Rauchen wurde f{\"u}r die Identifizierung einer ver{\"a}nderten DNA-Methylierung eine gruppenbasierte Analyse mittels der sog. False Discovery Rate (FDR, q) bzw. eines definierten Signifikanzwertes bei einer gleichzeitigen Differenz der mittleren Methylierungswerte zwischen zwei Gruppen von mindestens 5{\%} (│∆$\beta$│>0,05) durchgef{\"u}hrt. Zusammengefasst wurden folgende Befunde erzielt:
1. Der Infinium HumanMethylation450 BeadChip konnte in einem Vorexperiment erfolgreich etabliert und somit f{\"u}r die anschlie{\ss}enden genomweiten hypothesenfreien DNA-Methylierungsanalysen eingesetzt werden. Diese wurden an aus Zellen des peripheren Blutes isolierter genomischer DNA von monozygoten und dizygoten Zwillingen durchgef{\"u}hrt.
2. F{\"u}r die Identifizierung altersabh{\"a}ngig methylierter CpG-Loci wurden insgesamt 53 mono- und 63 dizygote DNA-Proben von Zwillingen im Alter von 20--63 Jahren einbezogen. Mittels linearer Regression konnten 111 CpGs bzw. 63 Gene identifiziert werden, deren Methylierung signifikant mit dem Alter korrelierte (q<1x10-11). 47 Gene bzw. 58 Loci konnten dabei die Befunde altersabh{\"a}ngiger Methylierungsver{\"a}nderungen aus anderen Studien best{\"a}tigen, w{\"a}hrend 16 erstmals neu identifizierte Gene ermittelt werden konnten. {\"U}ber eine Genontologie-Analyse konnten unter den insgesamt 63 altersabh{\"a}ngig methylierten Genen statistisch signifikante Anreicherungen f{\"u}r Gene ermittelt werden, die an Prozessen des Blutdrucks, der Herzkontraktion und des Nervensystems beteiligt sind.
3. Der Vergleich von f{\"u}nf adip{\"o}sen und 29 normalgewichtigen Zwillingen lieferte bei einer FDR q<0,05 drei differentiell methylierte CpGs, die den Genen TREML4 und POM121C zugeordnet werden konnten. Mit einem zweiten Ansatz wurden insgesamt 80 CpGs bzw. 43 Gene ermittelt, deren Methylierung mit einem hohen BMI korrelierte (p<3x10-4; │∆$\beta$│>0,05). 3/43 differentiell methylierte Gene (ADORA1, LPGAT1, POM121C) wurden bereits im Zusammenhang mit Adipositas publiziert, w{\"a}hrend zwei weitere Gene (ADCY5, SYN2) mit einer damit verbundenen Folgeerkrankung, dem Typ-2-Diabetes, assoziiert werden konnten.
4. Der Vergleich von 12 Rauchern und 25 Nichtrauchern resultierte bei einer FDR q<0,05 in insgesamt 22 differentiell methylierten CpGs bzw. 14 Genen. Ein zweiter Ansatz lieferte insgesamt 131 bzw. 68 differentiell methylierte CpG-Loci bzw. Gene (p<4x10-4; │∆$\beta$│>0,05). Mit beiden Ans{\"a}tzen konnten Loci und Gene best{\"a}tigt werden, f{\"u}r die andere Studien bereits eine mit dem Rauchen ver{\"a}nderte DNA-Methylierung gezeigt hatten. Insgesamt konnten unter den identifizierten Genen mittels verschiedener Anreicherungsanalysen Gene ermittelt werden, die z.B. in Herzerkrankungen (CACNA1C, GATA4, EVC2, NODAL) und Thrombose (F2RL3, F10), deren Entstehung teilweise durch das Rauchen beg{\"u}nstigt wird, involviert sind.
5. Bei sechs f{\"u}r Nachtarbeit diskordanten Zwillingspaaren konnten insgesamt 21 bzw. elf differentiell methylierte Loci bzw. Gene ermittelt werden (p<0,05; │∆$\beta$│≥0,05). Von diesen konnten zehn ausgew{\"a}hlte Loci nicht erfolgreich validiert werden, was prim{\"a}r der geringen statistischen Power zugeschrieben wurde. Dennoch wurden 2/21 Loci bzw. 3/11 Gene (SLC11A1, TMEM132D, TRIM10) bereits in anderen Studien mit einer ver{\"a}nderten Methylierung bei Nachtschichtarbeitern identifiziert, was eine m{\"o}gliche Auswirkung der Nachtarbeit auf den ver{\"a}nderten Methylierungsstatus dieser Gene unterstreicht. Weiterhin konnten f{\"u}r einige der von differentieller Methylierung betroffenen Gene Assoziationen zu bekannten Risikofaktoren von Schichtarbeit, z.B. dem metabolischen Syndrom (CREB5), erh{\"o}hter Anf{\"a}lligkeit f{\"u}r Infektionen (SLC11A1) sowie Angstst{\"o}rungen (SLC6A1, TMEM132D) gefunden werden.
Insgesamt l{\"a}sst sich schlussfolgern, dass die untersuchten Einflussfaktoren mit spezifischen Ver{\"a}nderungen in der DNA-Methylierung korrelieren. Dabei konnten Loci und Gene aus den einzelnen Teilstudien best{\"a}tigt und zumindest die Beteiligung einiger der betroffenen Gene in einen entsprechenden plausiblen biologischen Kontext gebracht werden.},
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  file = 	{:https://macau.uni-kiel.de/servlets/MCRFileNodeServlet/dissertation_derivate_00006050/DISS_2015_Jana_Gutwein.pdf:PDF},
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