NGFN Projekt-Beschreibung
Identifizierung natürlicher, mit Fettansatz gekoppelter genetischer Variation in selektierten Mauslinien
Zielstellung
Ziel des Teilprojekts ist die Identifikation von Kandidatengenen und natürlich vorkommenden genetischen Varianten, die Adipositas und damit assoziierte physiologische Faktoren in Mäusen beeinflussen. Der Fokus auf natürlich vorkommende genetische Variationen für Adipositas in Mäusen basiert darauf, dass viele humane Adipositas-Gene ursprünglich in mutanten Mäusen entdeckt wurden. Wir benutzen den unikalen auf Fettleibigkeit selektierten Stamm „Berliner Fettmaus“ (BFM) als neuartigen Modellorganismus zur Aufklärung der genetischen Ursachen für polygene Fettleibigkeit. Der BFM-Stamm wurde auf Fettleibigkeit im Alter von neun Wochen über 50 Generationen hinweg gezüchtet und wurde teilweise ingezüchtet. Durch eine spontane Mutation erhöhte sich der ursprüngliche Fettanteil von 25% auf 40 - 45% bei normaler Ernährung (5% Fett). Kandidatengene sollen aufgrund einer komplexen Analysestrategie ausgewählt werden, die eine gemeinsame Verarbeitung von genetischen Daten der Kopplungsanalyse in einer Kreuzungspopulation und Daten aus Gen-Expressionsexperimenten umfasst. DNA-Varianten sollen in positionellen different exprimierten Kandidatengenen durch vergleichende Sequenzanalysen identifiziert werden. Weiterhin erfolgt die Feinkartierung von Adipositas-gekoppelten chromosomalen Abschnitten und die Analyse der Änderung von Allel-Häufigkeitsverteilungen, die Folge des Selektionsprozesses sein können. Die unterschiedlichen genetischen Varianten der Kandidatengene werden mit bioinformatischen Methoden funktional charakterisiert. Die so erhaltenen Mausgene und Polymorphismen werden für die Analyse in humanen Populationen zur Verfügung gestellt.
Bisherige Ergebnisse
Bisher erfolgte die Analyse des Fettansatzes von drei Inzuchtlinien der Berliner Fettmaus-Linie (BFM-Linie) und einer unselektierten Kontroll-Linie (B6) mittels Magnet-Resonanz-Interferenz (MRI). Die Untersuchung zeigte, dass die BFMI-Linien um das 4-6fache mehr Fett (22%-37% Fettgehalt) einlagerten als B6 (6% Fettgehalt).
Die Untersuchung des Fettansatzes der drei BFMI-Linien in Abhängigkeit von der Nahrung ergab, dass die Inzuchtlinien auf fettreiche Nahrung (44,6% Energie aus Fett) im Vergleich zu normaler Ernährung (15,6% Energie aus Fett) unterschiedlich reagieren. Bei der Linie 856 konnten keine Veränderungen im Vergleich zur Standard-Diät festgestellt werden. Die Männchen und Weibchen dieser Linie hatten im Alter von 20 Wochen den gleichen Fettgehalt von ca. 30%. Die Linien 860 und 861 reagierten auf die fettreiche Nahrung mit einem Anstieg ihres Körperfettgehaltes, der am deutlichsten zwischen der 10-12 Wochen ausgeprägt war. In diesen Linien wurden die Weibchen adipöser als die Männchen (bei beiden Diäten). Die Linie 860 war mit 28% (Männchen) bzw. 37% (Weibchen) Fettgehalt adipöser als die Linie 861 mit 22% (Männchen) bzw. 30% (Weibchen) Fettgehalt. Die Differenzen im Fettgehalt der drei Inzuchtlinien waren vor allem auf das unterschiedliche Volumen des subkutanen Fettgewebes zurückzuführen.
Der Aufbau einer Kreuzungspopulation aus den Linien BFMI860 und B6 ist abgeschlossen. In der F2-Generation wurden 470 normal gefütterte (220 Männchen, 250 Weibchen) und 500 fett gefütterte (260 Männchen, 240 Weibchen) Tiere phänotypisch charakterisiert und teilweise genotypisiert.
Im Alter von 10 Wochen wiesen die normal gefütterten F2-Tiere im Mittel ein Körpergewicht von 28,0 g (Streubreite 18,5 - 44,0 g) und einen Fettgehalt von 2,2 % (Streubreite 0,5 - 9,5 %) auf. Mit Fettfutter ernährte Tiere wogen dagegen im Mittel 32,9 g (Streubreite 13,8 - 54,9 g) und hatten einen Fettgehalt von 15,9 % (Streubreite 3,7 - 32,4 %).
Zur Zeit erfolgt die genomweite Genotypisierung mit Mikrosatelliten-Markern. Die Kopplungsanalyse zeigte einen Majoreffekt für Körpermasse und Fettgehalt unter Fettdiät auf Chromosom 3. Parallel zur Genotypisierung werden vergleichende Expressionsanalysen zwischen Tieren der Elternlinien und von F2-Tieren durchgeführt, um eQTLs zu finden.