Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
«GXE» перенаправляется сюда. Для самолета см. Waco GXE .

Gene-среда взаимодействие (или взаимодействие генотипа-среда или GXE или G × E ), когда два разных генотипы реагируют на окружающие изменения по - разному. Норма реакции представляет собой график , который показывает соотношение между генами и факторами окружающей среды , когда фенотипические различия являются непрерывными. [1]Они могут помочь проиллюстрировать взаимодействие GxE. Когда норма реакции не параллельна, как показано на рисунке ниже, существует ген по взаимодействию с окружающей средой. Это указывает на то, что каждый генотип по-разному реагирует на изменение окружающей среды. Вариации окружающей среды могут быть физическими, химическими, биологическими, моделями поведения или жизненными событиями. [2]

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

Взаимодействие генов с окружающей средой изучается, чтобы лучше понять различные явления. В генетической эпидемиологии взаимодействия генов с окружающей средой полезны для понимания некоторых болезней . Иногда чувствительность к факторам риска окружающей среды передается по наследству, а не сама болезнь. На людей с разными генотипами по-разному воздействуют одни и те же факторы окружающей среды, и, таким образом, взаимодействия генов с окружающей средой могут приводить к различным фенотипам болезни. 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 с точки зрения прогнозирования показателей заболеваемости и методов профилактики с точки зрения общественного здравоохранения. [2] Этот термин также используется психобиологами развития, чтобы лучше понять индивидуальное и эволюционное развитие. [4]

В дебатах о природе и воспитании предполагается, что вариация признака в первую очередь связана либо с генетическими различиями, либо с различиями в окружающей среде. Однако современное научное мнение гласит, что ни генетические различия, ни различия в окружающей среде не являются единственной причиной фенотипической изменчивости, и что практически все признаки находятся под влиянием как генетических, так и экологических различий. [5] [6] [7]

Статистический анализ генетических и средовых различий, вносящих вклад в фенотип, должен быть использован для подтверждения их как взаимодействий ген-среда. В генетике развития причинного взаимодействия достаточно, чтобы подтвердить взаимодействия ген-среда. [8]

История определения [ править ]

История определения взаимодействия генов с окружающей средой восходит к 1930-м годам и остается предметом дискуссий сегодня. Первый случай дебатов произошел между Рональдом Фишером и Ланселотом Хогбеном . Фишер стремился исключить взаимодействие из статистических исследований, поскольку это явление можно было устранить, используя вариацию в масштабе. Хогбен считал, что взаимодействие следует исследовать, а не устранять, поскольку оно дает информацию о причинной связи определенных элементов развития.

С аналогичным аргументом столкнулись несколько ученых в 1970-х годах. Артур Дженсен опубликовал исследование « Насколько мы можем повысить IQ и успеваемость? ”, Который среди множества критических замечаний также встретил возражение со стороны ученых Ричарда Левонтина и Дэвида Лейзера . Левонтин и Лейзер утверждали, что для того, чтобы сделать вывод о причинных механизмах, взаимодействие гена и окружающей среды нельзя игнорировать в контексте исследования, в то время как Дженсен защищал, что взаимодействие было чисто статистическим явлением и не связано с развитием. [9]

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

Последние критические замечания были вызваны исследованиями Моффитта и Каспи, посвященными 5-HTTLPR, 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 признака уязвимости. Утверждение исходило от Заммита, Оуэна и Льюиса, которые повторили озабоченность Фишера тем, что статистический эффект не был связан с процессом развития и не может быть воспроизведен с разницей в масштабе. [9]

Определения [ править ]

Сегодня существуют две разные концепции взаимодействия генов и окружающей среды. Табери [11] назвал их биометрическими и развивающими взаимодействиями, в то время как Сезардик [12] использует термины статистическое взаимодействие и взаимодействие на основе здравого смысла .

Биометрическая (или статистическая) концепция берет свое начало в исследовательских программах, которые стремятся измерить относительные пропорции генетических и экологических вкладов в фенотипические вариации в популяциях. Взаимодействие биометрических генов и окружающей среды особенно актуально в популяционной генетике и генетике поведения . [11] Любое взаимодействие приводит к нарушению аддитивности основных эффектов наследственности и окружающей среды, но присутствует ли такое взаимодействие в определенных условиях - вопрос эмпирический. Биометрическое взаимодействие актуально в контексте исследования индивидуальных различий, а не в контексте развития конкретного организма. [4]

Взаимодействие гена развития и окружающей среды - это концепция, более часто используемая генетиками и психобиологами развития . Взаимодействие в процессе развития рассматривается не только как статистический феномен. Независимо от того, присутствует ли статистическое взаимодействие или нет, оно в любом случае проявляется в причинном взаимодействии генов и окружающей среды при создании фенотипа человека. [4]

Эпидемиологические модели GxE [ править ]

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

Модель A описывает генотип, который увеличивает уровень экспрессии фактора риска, но не вызывает само заболевание. Например, ген PKU приводит к более высоким уровням фенилаланина, чем обычно, что, в свою очередь, вызывает умственную отсталость.

Фактор риска в модели B, напротив, оказывает прямое влияние на восприимчивость к болезни, которая усиливается генетической предрасположенностью. Модель C изображает обратное, где генетическая предрасположенность напрямую влияет на болезнь, в то время как фактор риска усиливает этот эффект. В каждой независимой ситуации фактор, непосредственно влияющий на заболевание, может сам вызвать заболевание.

Модель D отличается, поскольку ни один из факторов в этой ситуации не может повлиять на риск заболевания, однако, когда присутствуют и генетическая предрасположенность, и фактор риска, риск увеличивается. Например, ген дефицита G6PD в сочетании с потреблением бобов фава приводит к гемолитической анемии. Это заболевание не возникает у людей, которые едят фасоль и не имеют дефицита G6PD, а также у людей с дефицитом G6PD, которые не едят фасоль.

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

Модели ограничены тем фактом, что переменные являются двоичными и поэтому не учитывают сценарии полигенных или непрерывных масштабных переменных. [2]

Методы анализа [ править ]

Традиционные генетические конструкции [ править ]

Исследования усыновления [ править ]

Исследования усыновления использовались для изучения того, насколько усыновленные люди похожи на своих биологических родителей, с которыми они не жили в одной среде. Кроме того, усыновленных сравнивают с их приемной семьей из-за разницы в генах, но общей среды. Например, исследование усыновления показало, что шведские мужчины из неблагополучной среды усыновления и генетической предрасположенности чаще злоупотребляли алкоголем. [13]

Исследования близнецов [ править ]

Используя монозиготных близнецов , можно было наблюдать влияние различных сред на идентичные генотипы. В более поздних исследованиях используются методы биометрического моделирования, чтобы включить сравнение дизиготных близнецов, чтобы в конечном итоге определить разные уровни экспрессии генов в разных средах. [13]

Семейные исследования [ править ]

Семейные исследования сосредотачиваются на сравнении контрольных групп низкого риска с детьми высокого риска, чтобы определить влияние окружающей среды на субъектов с разными уровнями генетического риска. Например, датское исследование детей из группы высокого риска, чьи матери болели шизофренией, показало, что дети без постоянного опекуна связаны с повышенным риском шизофрении. [13]

Молекулярный анализ [ править ]

Взаимодействие с отдельными генами [ править ]

Часто используемый метод для обнаружения взаимодействий ген – среда - это изучение влияния одной вариации гена ( гена-кандидата ) на определенную среду. Однонуклеотидные полиморфизмы (SNP) сравниваются с единичными бинарными факторами воздействия для определения каких-либо эффектов.

Подобные исследования-кандидаты требуют сильных биологических гипотез, которые в настоящее время трудно выбрать из-за слабого понимания биологических механизмов, которые приводят к более высокому риску.

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

Полигенный характер сложных фенотипов предполагает единичные исследования кандидатов могут оказаться неэффективными при определении различных меньшего масштаба эффектов от большого числа влияющих варианты гена. [14]

Взаимодействие с несколькими генами [ править ]

Поскольку один и тот же фактор окружающей среды может взаимодействовать с несколькими генами, для анализа взаимодействий GxE может быть использован полигенный подход. Полигенная оценка генерируется с использованием аллелей , связанных с чертой и их соответствующих весовых коэффициентов , основанных на эффекте и исследовали в сочетании с воздействием окружающей среды. Хотя этот метод исследования еще находится на ранней стадии, он совместим с психическими расстройствами. В результате совпадения эндофенотипов среди расстройств это предполагает, что результаты взаимодействий генов окружающей среды применимы при различных диагнозах. [14]

Полногеномные исследования ассоциаций и полногеномные исследования взаимодействия [ править ]

Подход к сканированию взаимодействий по всему геному (GEWIS) изучает взаимодействие между окружающей средой и большим количеством независимых SNP. Эффективный подход к этому всеобъемлющему исследованию состоит из двух этапов, когда геном сначала фильтруется с использованием тестов на уровне генов и анализа 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 [ править ]

Отсутствие репликации [ править ]

Особую озабоченность в исследованиях взаимодействия генов с окружающей средой вызывает отсутствие воспроизводимости. Особо сложные исследования свойств подверглись тщательной проверке с целью получения результатов, которые невозможно воспроизвести. Например, исследования гена 5-HTTLPR и стресса, приводящего к изменению риска депрессии, дали противоречивые результаты. [17] [15]

Возможное объяснение противоречивых результатов - интенсивное использование множественного тестирования. Предполагается, что исследования дают неточные результаты из-за изучения множества фенотипов и факторов окружающей среды в отдельных экспериментах. [15]

Аддитивная против мультипликативной модели [ править ]

Существуют две разные модели шкалы измерения, которая помогает определить, существует ли взаимодействие гена и окружающей среды в статистическом контексте. Есть разногласия по поводу того, какой масштаб следует использовать. Согласно этому анализу, если объединенные переменные соответствуют какой-либо модели, то взаимодействия нет. Комбинированные эффекты должны быть либо больше для синергетического эффекта, либо меньше, чем для антагонистического исхода. Аддитивная модель измеряет различия в рисках, в то время как мультипликативная модель использует отношения 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 лежащего в основе механизма эффектов ген – среда, однако она не делает вывод о том, являются ли эффекты среды аддитивными, мультипликативными или интерактивными. [13]

Ген "×" среда "×" взаимодействия с окружающей средой [ править ]

Новые исследования также выявили интерактивное влияние множества факторов окружающей среды. Например, ребенок с плохой окружающей средой будет более чувствителен к плохой среде, будучи взрослым, что в конечном итоге приведет к более высоким показателям психологического стресса. Это изображает трехстороннее взаимодействие Ген x Окружающая среда x Окружающая среда. В том же исследовании предлагается использовать подход на протяжении всей жизни для определения генетической чувствительности к воздействиям окружающей среды в рамках психических заболеваний. [18]

Медицинское значение [ править ]

Врачи заинтересованы в том, чтобы узнать, можно ли предотвратить заболевание, уменьшив воздействие экологических рисков. Некоторые люди являются носителями генетических факторов, которые придают предрасположенность или устойчивость к определенному заболеванию в определенной среде. Взаимодействие между генетическими факторами и стимулами окружающей среды - вот что приводит к фенотипу болезни. [19] Использование взаимодействия генов с окружающей средой для предотвращения или лечения болезней может принести значительную пользу общественному здоровью . [20]

Реакция человека на лекарство может быть результатом взаимодействия различных генов с окружающей средой. [19] Таким образом, клиническая важность фармакогенетики и взаимодействия генов с окружающей средой проистекает из возможности того, что геномные данные, наряду с информацией об окружающей среде, позволят более точно предсказать реакцию человека на лекарства. Это позволило бы врачам более точно выбирать определенное лекарство и дозировку для достижения терапевтического ответа у пациента, сводя к минимуму побочные эффекты и нежелательные реакции на лекарства . [21] Эта информация также может помочь предотвратить расходы на здравоохранение, связанные с побочными реакциями на лекарства и неудобным назначением лекарств пациентам, которые, вероятно, не ответят на них. [19]

Подобным образом человек может реагировать на другие стимулы, факторы или вызовы окружающей среды по-разному в зависимости от конкретных генетических различий или аллелей. Эти другие факторы включают диету и определенные питательные вещества в рационе, физическую активность, употребление алкоголя и табака, сон (время отхода ко сну, продолжительность) и любое из ряда воздействий (или экспозомов ), включая токсины, загрязнители, солнечный свет (северная широта). - юг от экватора) среди множества других. Например, диета может быть изменена 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 неалкогольная жировая болезнь печени. В клинике обычно оцениваются риски этих состояний, включая липиды крови (триглицериды и ЛПВП, ЛПНП и общий холестерин), гликемические характеристики (глюкоза и инсулин в плазме, 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. Взаимодействия ген-окружающая среда могут модулировать неблагоприятные эффекты аллеля, которые создают повышенный риск заболевания, или могут усугублять взаимосвязь генотип-фенотип и увеличивать риск, что часто называют нутригенетикой . [22]Доступен каталог генетических вариантов, которые связаны с этими и родственными кардиометаболическими фенотипами и модифицированы общими факторами окружающей среды. [23]

И наоборот, исследование заболеваний с использованием рака груди, диабета 2 типа и ревматоидного артрита показывает, что включение взаимодействий GxE в модель прогнозирования риска не улучшает идентификацию риска. [24]

Примеры [ править ]

Среднее количество щетинок на ° C
  1. У дрозофилы : классический пример взаимодействия ген-среда был выполнен на дрозофиле Гуптой и Левонтином в 1981 году. В своем эксперименте они продемонстрировали, что среднее количество щетинок у дрозофилыможет меняться при изменении температуры. Как видно на графике справа, разные генотипы по-разному реагировали на изменяющуюся среду. Каждая линия представляет данный генотип, а наклон линии отражает изменение фенотипа (количество щетинок) при изменении температуры. У некоторых людей количество щетинок увеличивалось с повышением температуры, в то время как у других наблюдалось резкое уменьшение количества щетинок с повышением температуры. Это показало, что нормы реакции не были параллельны для этих мух, доказывая, что взаимодействия ген-окружающая среда существуют. [25]
  2. У растений: Один очень интересный подход к стратегии взаимодействия генотипа с окружающей средой - это его использование при отборе сортов сахарного тростника, адаптированных к разным условиям. [26] В этой статье они проанализировали двадцать генотипов сахарного тростника, выращенных в восьми разных местах в течение двух сельскохозяйственных циклов, чтобы определить мегасреды, связанные с более высоким урожаем тростника, измеренным в тоннах тростника с гектара (TCH) и процентном содержании сахарозы (Pol% cane ) с использованием двумерных многомерных моделей GEI. Затем авторы создали новую стратегию для изучения обеих переменных урожайности в двусторонней связанной стратегии, даже если результаты показали отрицательную корреляцию в среднем. С помощью коерционного анализа можно было определить наиболее подходящие генотипы для обеих переменных урожайности во всех средах. [27]Использование этих новых стратегий, таких как коинерция в GEI, оказалось отличным дополнением анализа к AMMI и GGE, особенно когда повышение доходности подразумевает несколько переменных доходности. Было собрано семь генетически различных растений тысячелистника и взято по три черенка с каждого растения. По одному черенку каждого генотипа высаживали на низкой, средней и высокой высоте соответственно. Когда растения созревали, ни один генотип не рос лучше всего на всех высотах, и на каждой высоте семь генотипов жили по-разному. Например, один генотип стал самым высоким на средней высоте, но достиг лишь средней высоты на двух других высотах. Лучшие производители на низких и высоких высотах плохо росли на средних высотах. Средняя высота дала худшие общие результаты, но все же дала один высокий и два средних образца.Высота оказывала влияние на каждый генотип, но не в одинаковой степени и не одинаково.[28] сорго би-родительская население неоднократно выращены в семи различных географических районахразные годы. Группе генотипов требуется одинаковый градус-день (GDD) для цветения во всех средах, в то время как другой группе генотипов для цветения требуется меньше GDD в определенных средах, но более высокое GDD в разных средах. Сложные временные рамки цветения объясняются взаимодействием основных генов времени цветения ( Ma 1 , [29] Ma 6 , [30] FT , ELF3 ) и явным фактором окружающей среды, фототермическим временем (PTT), фиксирующим взаимодействие между температурой и фотопериодом. . [31]
  3. Фенилкетонурия (ФКУ) - это генетическое заболевание человека, вызванное мутациями гена, кодирующего определенный фермент печени. В отсутствие этого фермента аминокислота, известная как фенилаланин, не превращается 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 другие проблемы. Фенилкетонурия поражает примерно 1 из каждых 15 000 младенцев в США. Однако большинство пораженных младенцев не вырастают с дефектами из-за стандартной программы скрининга, используемой в США и других промышленно развитых странах. Новорожденных, у которых обнаружен высокий уровень фенилаланина в крови, можно посадить на специальную диету без фенилаланина. Если их сразу же посадить на эту диету и продолжать ее придерживаться, эти дети смогут избежать тяжелых последствий фенилкетонурии. [32] Этот пример показывает, что изменение окружающей среды (снижение потребления фенилаланина) может повлиять на фенотип определенного признака, демонстрируя взаимодействие гена с окружающей средой.
  4. Одного нуклеотидного полиморфизм rs1800566 в NAD (P) H хинон дегидрогеназа 1 (NQO1) изменяет риск астмы и общего повреждения легкого при взаимодействии с загрязнителями NOx, у лиц с этой мутацией. [33] [34]
  5. Функциональный полиморфизм промотора гена моноаминоксидазы А (МАОА) может смягчить связь между травмой в раннем возрасте и повышенным риском насилия и антиобщественного поведения . Низкая активность МАОА является значительным фактором риска агрессивного и антиобщественного поведения у взрослых, которые сообщают о виктимизации в детстве. У лиц, подвергшихся насилию в детстве, но имеющих генотип, обеспечивающий высокий уровень экспрессии МАОА, менее вероятно, что у них появятся симптомы антисоциального поведения. [35] Эти результаты следует интерпретировать с осторожностью, поскольку исследования ассоциаций генов по сложным признакам печально известны тем, что их очень трудно подтвердить. [36]
  6. В яйцах дрозофилы :
    Время развития яйца в зависимости от температуры
    В отличие от вышеупомянутых примеров, продолжительность развития яиц у Drosophila как функция температуры демонстрирует отсутствие взаимодействий ген-среда. На прилагаемом графике показаны нормы параллельных реакций для множества отдельных мух дрозофилы , показывая, что между двумя переменными не существует взаимодействия между генами и окружающей средой. Другими словами, каждый генотип одинаково реагирует на изменяющуюся среду, производя аналогичные фенотипы. Для всех индивидуальных генотипов среднее время развития яиц уменьшается с повышением температуры. Окружающая среда одинаково предсказуемо влияет на каждый из генотипов. [25]

См. Также [ править ]

  • Биопсихосоциальная модель
  • Модель диатеза – стресса
  • Дифференциальная восприимчивость
  • Чувствительность к окружающей среде
  • Envirome
  • Эпидемиология
  • Эпигенетика
  • Эволюционная психология развития
  • Exposome
  • Корреляция ген – среда
  • Генетическая эпидемиология
  • Геномика
  • Молекулярная эпидемиология
  • Молекулярная патологическая эпидемиология
  • Молекулярная патология

Ссылки [ править ]

  1. ↑ Krebs JR (2 апреля 2012 г.). Введение в поведенческую экологию . Оксфорд: Уайли-Блэквелл. ISBN 978-1405114165.
  2. ^ а б в г Оттман Р. (1996). «Взаимодействие гена и окружающей среды: определения и дизайн исследования» . Профилактическая медицина . 25 (6): 764–70. DOI : 10,1006 / pmed.1996.0117 . PMC 2823480 . PMID 8936580 .  
  3. ^ Зеленый A, Trichopoulos D (2002). "Рак кожи". В Adami H, Hunter D, Trichopoulos D (ред.). Учебник эпидемиологии рака . Оксфорд: Издательство Оксфордского университета. С. 281–300.
  4. ^ а б в Табери Дж., Гриффитс П.Е. (2010). «Исторические и философские перспективы поведенческой генетики и науки о развитии». В Hood KE, Halpern CT, Greenberg G, Lerner RM (ред.). Справочник по науке о развитии, поведению и генетике . Вили-Блэквелл. С. 41–60.
  5. ^ Ридли, М. (2003) Природа через воспитание: гены, опыт и что делает нас людьми . Харпер Коллинз. 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: Экономически эффективные программы для детей младшего возраста в первом десятилетии: интеграция человеческого капитала». В Reynolds AJ, Rolnick A, Englund MM, Temple J (ред.). Инвестируя в нашу молодежь . Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета. С. 381–414.
  8. ^ Tabery Дж, Гриффитс ПЭ (2010). Худ К.Э., Халперн К.Т., Гринберг Г., Лернер Р.М. (ред.). Справочник по науке о развитии, поведению и генетике . Вили-Блэквелл. стр.  39 -60. DOI : 10.1002 / 9781444327632.ch3 . ISBN 9781444327632.
  9. ^ a b Табери Дж. (август 2015 г.). «Дискуссионное взаимодействие: история и объяснение» . Международный журнал эпидемиологии . 44 (4): 1117–23. DOI : 10.1093 / ije / dyv053 . PMID 25855719 . 
  10. ^ Ротман KJ, Гренландия S, Walker AM (октябрь 1980). «Концепции взаимодействия». Американский журнал эпидемиологии . 112 (4): 467–70. DOI : 10.1093 / oxfordjournals.aje.a113015 . PMID 7424895 . S2CID 45999554 .  
  11. ^ a b Табери J (2007). «Биометрические и эволюционные взаимодействия генов и окружающей среды: оглядываясь назад, двигаться вперед». Развитие и психопатология . 19 (4): 961–76. DOI : 10.1017 / s0954579407000478 . PMID 17931428 . 
  12. ^ Sesardic, Н. (2005). Понимание наследственности . Кембридж: Издательство Кембриджского университета, стр. 48.
  13. ^ а б в г Дик DM (2011). «Взаимодействие генов и окружающей среды при психологических особенностях и расстройствах» . Ежегодный обзор клинической психологии . 7 : 383–409. DOI : 10,1146 / annurev-clinpsy-032210-104518 . PMC 3647367 . PMID 21219196 .  
  14. ^ а б Ассари Э, Винсент Дж. П., Кеерс Р., Плюсс М. (май 2018 г.). «Взаимодействие генов и окружающей среды и психические расстройства: обзор и направления на будущее» . Семинары по клеточной биологии и биологии развития . 77 : 133–143. DOI : 10.1016 / j.semcdb.2017.10.016 . PMID 29051054 . 
  15. ^ a b c Winham SJ, Biernacka JM (октябрь 2013 г.). «Взаимодействие генов с окружающей средой в ассоциативных исследованиях генома: современные 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 и др. (2016). «Полногеномный тест гипотезы дифференциальной восприимчивости выявляет генетический предиктор дифференциальной реакции на психологическое лечение тревожных расстройств у детей» . Психотерапия и психосоматика . 85 (3): 146–58. DOI : 10.1159 / 000444023 . PMC 5079103 . PMID 27043157 .  
  17. ^ Каспи А, Харири А.Р., Холмс, Uher R, Moffitt TE (май 2010). «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 и др. (Апрель 2012 г.). «Снижение депрессии у взрослых с помощью варианта промотора переносчика серотонина (5-HTTLPR), жестокого обращения в детстве и травматических событий у взрослых в общей выборке населения». Американский журнал медицинской генетики. Часть B, Психоневрологическая генетика . 159B (3): 298–309. DOI : 10.1002 / ajmg.b.32027 . PMID 22328412 . S2CID 21356506 .  
  19. ^ a b c Haga SB, Burke W (июнь 2004 г.). «Использование фармакогенетики для повышения безопасности и эффективности лекарств». ДЖАМА . 291 (23): 2869–71. DOI : 10,1001 / jama.291.23.2869 . PMID 15199039 . 
  20. ^ Хури MJ, Davis R, Gwinn M, Линдгрен ML, Yoon P (май 2005). «Нужны ли нам геномные исследования для предотвращения распространенных заболеваний, связанных с окружающей средой?» . Американский журнал эпидемиологии . 161 (9): 799–805. DOI : 10.1093 / AJE / kwi113 . PMID 15840611 . 
  21. ^ Eichelbaum МЫ, Ingelman-Сандберг М, Эванс WE (2006). «Фармакогеномика и индивидуальная лекарственная терапия». Ежегодный обзор медицины . 57 : 119–37. DOI : 10.1146 / annurev.med.56.082103.104724 . PMID 16409140 . S2CID 36145430 .  
  22. ^ Ordovas JM (декабрь 2008). «Связи генотип-фенотип: изменение диеты и ожирения» . Ожирение . 16 Дополнение 3: S40-6. DOI : 10.1038 / oby.2008.515 . PMC 2771769 . PMID 19037211 .  
  23. ^ Парнелл Л.Д., Блоккер Б.А., Дашти Х.С., Несбет П.Д., Купер Б.Е., Ма Y и др. (2014). «CardioGxE, каталог взаимодействий генов с окружающей средой для кардиометаболических признаков» . BioData Mining . 7 : 21. DOI : 10,1186 / 1756-0381-7-21 . PMC 4217104 . PMID 25368670 .  
  24. ^ Aschard H, Chen J, Корнелис MC, Chibnik LB, Карлсон EW, Kraft P (июнь 2012). «Включение взаимодействий ген-ген и ген-среда вряд ли значительно улучшит прогнозирование риска сложных заболеваний» . Американский журнал генетики человека . 90 (6): 962–72. DOI : 10.1016 / j.ajhg.2012.04.017 . PMC 3370279 . PMID 22633398 .  
  25. ^ a b Гупта А.П., Левонтин Р.К. (сентябрь 1982 г.). «Изучение 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, Рамон; Де Суза-Виейра, Орландо; Диас, Алида; Рамон, Мигель; Брисеньо, Розаура; Джордж, Хосе; Ниньо, Милагрос; Бальзано-Ногейра, Леандро (2016). «Взаимодействие генотипа и окружающей среды, мегасреды и методы связывания двух таблиц для исследований урожайности сахарного тростника в Венесуэле». Sugar Tech . 18 (4): 354–364. DOI : 10.1007 / s12355-015-0407-9 . S2CID 18351550 . 
  27. ^ Дрей, Стефан; Чессел, Дэниел; Тиулуза, Жан (2003). «Коинерционный анализ и связывание таблиц экологических данных». Экология . 84 (11): 3078–3089. DOI : 10.1890 / 03-0178 .
  28. ^ Клэюзн Дж, Кек D, Hiesey WM (1948). «Экспериментальные исследования природы видов. III. Экологические реакции климатических рас Achillea, Carnegie Inst Washington Publ 581»: 1–129. Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  29. ^ Мерфи Р.Л., Кляйн Р.Р., Моришиге Д.Т., Брэди Дж.А., Руни В.Л., Миллер FR и др. (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. ^ Мерфи RL, Morishige ДТ, Brady JA, Руни WL, Ян S, Клейн ПЭ, Мюллет JE (2014-07-01). «Ghd7 (Ma 6) подавляет цветение сорго в долгие дни: аллели Ghd7 увеличивают накопление биомассы и производство зерна» . Геном растений . 7 (2): 0. DOI : 10,3835 / plantgenome2013.11.0040 . ISSN 1940-3372 . 
  31. ↑ Li X, Guo T, Mu Q, Li X, Yu J (июнь 2018). «Геномные и экологические детерминанты и их взаимодействие, лежащее в основе фенотипической пластичности» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 115 (26): 6679–6684. DOI : 10.1073 / pnas.1718326115 . PMC 6042117 . PMID 29891664 .  
  32. Перейти ↑ Baker C (2004). «Глава 3. Иллюстрированная среда» . Поведенческая генетика . AAAS. ISBN 978-0871686978.
  33. ^ Castro-Giner F, Künzli N, Jacquemin B, Forsberg B, de Cid R, Sunyer J, et al. (Декабрь 2009 г.). «Загрязнение воздуха, связанное с дорожным движением, гены окислительного стресса и астма (ECHRS)» . Перспективы гигиены окружающей среды . 117 (12): 1919–24. DOI : 10.1289 / ehp.0900589 . PMC 2799467 . PMID 20049212 .  
  34. ^ Башарат Z, Messaoudi A, S Руба, Ясмин A (октябрь 2016). «Полиморф NQO1 rs1800566 более предрасположен к повреждению легких, вызванному NOx: поддержка вредных функций с помощью информатики». Джин . 591 (1): 14–20. DOI : 10.1016 / j.gene.2016.06.048 . PMID 27349566 . 
  35. ^ Каспи А., Макклей Дж., Моффит Т.Э., Милл Дж., Мартин Дж., Крейг И.В. и др. (Август 2002 г.). «Роль генотипа в цикле насилия в отношении детей, подвергшихся жестокому обращению». Наука . 297 (5582): 851–4. Bibcode : 2002Sci ... 297..851C . DOI : 10.1126 / science.1072290 . PMID 12161658 . S2CID 7882492 .  
  36. ^ Munafò М.Р., Даррент С, Льюиса G, J Кремень (февраль 2009 г.). «Взаимодействие с окружающей средой гена X в локусе переносчика серотонина». Биологическая психиатрия . 65 (3): 211–9. DOI : 10.1016 / j.biopsych.2008.06.009 . PMID 18691701 . S2CID 5780325 .