Association of vitamin D receptor rs7975232 and rs1544410 gene polymorphisms with osteoporosis in Chinese population: a meta-analysis

doi:10.3877/cma.j.issn.2096-0263.2020.04.009

Abstract

Abstract:

Objective

To investigate the relationship between vitamin D receptor gene polymorphism and osteoporosis in Chinese.

Methods

CNKI, Wanfang, VIP, PubMed, web of science and EMBASE databases were searched from the database establishment to March 2020. Articles on the relationship between vitamin D receptor (rs7975232 and rs1544410) gene polymorphism and osteoporosis were searched from the database. The NOS standard was used to evaluate the quality of the literatures that met the inclusion and exclusion criteria. OR value and its 95% confidence interval (95% CI) were used to evaluate the association strength. According to the heterogeneity, the fixed effect model or random effect model was used to combine the effect amount. A single factor sensitivity analysis method was used for sensitivity analysis.

Results

A total of 20 eligible studies including 4 468 cases and 4 988 controls were included. In the allelic model, the pooled or estimates of rs7975232 and rs1544410 were 1.09 (95% CI: 0.84, 1.39, P=0.524) and 0.9 (95% CI: 0.57, 1.43, P=0.659), respectively. The association between the two SNPs and osteoporosis has not been found. In addition, the results showed no significant correlation in the dominant model, invisible model and co dominant model.

Conclusion

There is no significant association between vitamin D receptor gene polymorphism and osteoporosis risk in Chinese population.

Key words: Gene polymorphism, Osteoporosis, Vitamin D receptor gene, Meta analysis

Shilin Xue, Zixuan Li, Bingshuang Wang, Jiahui Zhai, Jinhai Jia. Association of vitamin D receptor rs7975232 and rs1544410 gene polymorphisms with osteoporosis in Chinese population: a meta-analysis[J]. Chinese Journal of Geriatric Orthopaedics and Rehabilitation(Electronic Edition), 2020, 06(04): 236-242.

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Figures/Tables 6

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作者	发表年	地域	病例组/对照组			基因多态性	基因分型方法	质量评分
作者	发表年	地域	人数	女性比例（%）	年龄（岁）	基因多态性	基因分型方法	质量评分
葛继荣等^[7]	2009	福建	65/496	100	62.17±6.37	rs1544410 rs7975232	PCR-RFLP	7
顾洁梅等^[8]	2010	上海	41/671	46.9	男61.1±7.0 女58.4±6.3	rs7975232	PCR-RFLP&ASM-PCR	5
陈占文^[9]	2007	山东	155/113	52.9/54.0	50-80	rs7975232	PCR-RFLP	6
栾军伟等^[10]	2011	山东	140/227	73.3	48-83	rs7975232	PCR-RFLP	6
Meng等^[11]	2018	新疆	90/246	100	67.2±8.6	rs7975232	PCR	7
梁伟等^[12]	2002	广东	30/30	100/83.3	66.8±5.5/28.0±4.4	rs1544410 rs7975232	PCR-RFLP	6
Wu等^[13]	2019	北京	610/616	100	73.8±18.8/72.6±19.7	rs7975232	PCR-RFLP	7
李明^[14]	2019	广西	72/65	—	66.4±6.8/63.2±7.3	rs7975232	PCR	7
黄啸原等^[15]	2000	北京	14/27	100	55-65	rs1544410	PCR	5
陈隽等^[16]	2003	重庆	40/21	100	54.7±2.6	rs1544410	PCR-RFLP	6
阿丽娅等^[17]	2002	新疆	10/19	100	53.7±7.1	rs1544410	PCR-RFLP	5
张华等^[18]	2011	广东	120/60	100	60.1±3.2/58.7±2.5	rs1544410	PCR-RFLP	7
苗懿德等^[19]	2004	北京	56/89	0	60-90	rs1544410	PCR-RFLP	7
孟德峰等^[20]	2017	新疆	90/246	100	67.2±8.6	rs1544410	PCR	7
张红红^[21]	1998	北京	17/52	100/92.3	56.76/54.38	rs1544410	PCR-RFLP	6
吴昌新等^[22]	2015	海南	118/140	33.9/44.3	69±5.2/65±6.8	rs1544410	PCR-RFLP	5
王秀玲等^[23]	2007	黑龙江	50/48	54.1	51-70	rs1544410	PCR-RFLP	5
张清学等^[24]	2000	广东	77/35	100	66.7	rs1544410	PCR-RFLP	5
朱敏嘉等^[25]	2005	广西	40/158	100	38-78	rs1544410	PCR-RFLP	6
黎映兰等^[26]	2000	广东	96/42	100	58.5	rs1544410	PCR	5

作者	发表年	地域	病例组/对照组			基因多态性	基因分型方法	质量评分
作者	发表年	地域	人数	女性比例（%）	年龄（岁）	基因多态性	基因分型方法	质量评分
葛继荣等^[7]	2009	福建	65/496	100	62.17±6.37	rs1544410 rs7975232	PCR-RFLP	7
顾洁梅等^[8]	2010	上海	41/671	46.9	男61.1±7.0 女58.4±6.3	rs7975232	PCR-RFLP&ASM-PCR	5
陈占文^[9]	2007	山东	155/113	52.9/54.0	50-80	rs7975232	PCR-RFLP	6
栾军伟等^[10]	2011	山东	140/227	73.3	48-83	rs7975232	PCR-RFLP	6
Meng等^[11]	2018	新疆	90/246	100	67.2±8.6	rs7975232	PCR	7
梁伟等^[12]	2002	广东	30/30	100/83.3	66.8±5.5/28.0±4.4	rs1544410 rs7975232	PCR-RFLP	6
Wu等^[13]	2019	北京	610/616	100	73.8±18.8/72.6±19.7	rs7975232	PCR-RFLP	7
李明^[14]	2019	广西	72/65	—	66.4±6.8/63.2±7.3	rs7975232	PCR	7
黄啸原等^[15]	2000	北京	14/27	100	55-65	rs1544410	PCR	5
陈隽等^[16]	2003	重庆	40/21	100	54.7±2.6	rs1544410	PCR-RFLP	6
阿丽娅等^[17]	2002	新疆	10/19	100	53.7±7.1	rs1544410	PCR-RFLP	5
张华等^[18]	2011	广东	120/60	100	60.1±3.2/58.7±2.5	rs1544410	PCR-RFLP	7
苗懿德等^[19]	2004	北京	56/89	0	60-90	rs1544410	PCR-RFLP	7
孟德峰等^[20]	2017	新疆	90/246	100	67.2±8.6	rs1544410	PCR	7
张红红^[21]	1998	北京	17/52	100/92.3	56.76/54.38	rs1544410	PCR-RFLP	6
吴昌新等^[22]	2015	海南	118/140	33.9/44.3	69±5.2/65±6.8	rs1544410	PCR-RFLP	5
王秀玲等^[23]	2007	黑龙江	50/48	54.1	51-70	rs1544410	PCR-RFLP	5
张清学等^[24]	2000	广东	77/35	100	66.7	rs1544410	PCR-RFLP	5
朱敏嘉等^[25]	2005	广西	40/158	100	38-78	rs1544410	PCR-RFLP	6
黎映兰等^[26]	2000	广东	96/42	100	58.5	rs1544410	PCR	5

作者	发表年	病例组基因型					对照组基因型					HWE
作者	发表年	XX	Xx	xx	X	x	XX	Xx	xx	X	x	χ²值	P值
rs7975232
葛继荣等^[7]	2009	36	157	160	229	477	22	84	102	128	288	0.564	0.453
顾洁梅等^[8]	2010	5	17	19	27	55	49	175	196	273	567	1.282	0.257
陈占文^[9]	2007	7	40	108	54	256	12	41	60	65	161	1.080	0.299
栾军伟等^[10]	2011	42	9	26	93	61	102	17	108	221	233	164.052	<0.001
Meng等^[11]	2018	5	25	60	35	145	16	69	161	101	391	4.847	0.277
梁伟等^[12]	2002	4	6	20	14	46	1	2	27	4	56	6.467	0.011
Wu等^[13]	2019	61	218	331	340	880	43	207	366	293	939	3.289	0.070
李明^[14]	2019	6	26	40	38	106	3	28	34	34	96	0.863	0.353
rs1544410
黄啸原等^[15]	2000	0	1	13	1	27	0	1	26	1	53	0.010	0.922
葛继荣等^[7]	2009	6	33	314	45	661	4	12	192	20	396	28.429	<0.001
陈隽等^[16]	2003	0	7	33	7	73	0	3	18	3	39	0.124	0.724
阿丽娅^[17]	2002	0	4	6	4	16	1	5	13	7	31	0.294	0.588
张华^[18]	2011	9	25	86	43	197	16	36	8	68	52	2.950	0.086
苗懿德^[19]	2004	0	6	50	6	106	2	11	76	15	163	3.531	0.060
Meng等^[20]	2017	4	12	74	20	160	6	24	216	36	456	19.383	<0.001
张红红^[21]	1998	0	3	14	3	31	0	3	49	3	101	0.046	0.830
梁伟等^[12]	2002	1	1	28	3	57	0	0	30	0	60	—	—
吴昌新等^[22]	2015	12	47	59	71	165	33	69	38	135	145	0.024	0.878
王秀玲等^[23]	2007	0	7	43	7	93	0	9	39	9	87	0.514	0.474
张清学等^[24]	2000	6	33	38	45	109	3	18	14	24	46	0.169	0.681
朱敏嘉等^[25]	2005	6	26	8	38	42	7	105	46	119	197	27.257	<0.001
黎映兰等^[26]	2000	6	36	54	48	144	1	21	20	23	61	2.781	0.095

作者	发表年	病例组基因型					对照组基因型					HWE
作者	发表年	XX	Xx	xx	X	x	XX	Xx	xx	X	x	χ²值	P值
rs7975232
葛继荣等^[7]	2009	36	157	160	229	477	22	84	102	128	288	0.564	0.453
顾洁梅等^[8]	2010	5	17	19	27	55	49	175	196	273	567	1.282	0.257
陈占文^[9]	2007	7	40	108	54	256	12	41	60	65	161	1.080	0.299
栾军伟等^[10]	2011	42	9	26	93	61	102	17	108	221	233	164.052	<0.001
Meng等^[11]	2018	5	25	60	35	145	16	69	161	101	391	4.847	0.277
梁伟等^[12]	2002	4	6	20	14	46	1	2	27	4	56	6.467	0.011
Wu等^[13]	2019	61	218	331	340	880	43	207	366	293	939	3.289	0.070
李明^[14]	2019	6	26	40	38	106	3	28	34	34	96	0.863	0.353
rs1544410
黄啸原等^[15]	2000	0	1	13	1	27	0	1	26	1	53	0.010	0.922
葛继荣等^[7]	2009	6	33	314	45	661	4	12	192	20	396	28.429	<0.001
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阿丽娅^[17]	2002	0	4	6	4	16	1	5	13	7	31	0.294	0.588
张华^[18]	2011	9	25	86	43	197	16	36	8	68	52	2.950	0.086
苗懿德^[19]	2004	0	6	50	6	106	2	11	76	15	163	3.531	0.060
Meng等^[20]	2017	4	12	74	20	160	6	24	216	36	456	19.383	<0.001
张红红^[21]	1998	0	3	14	3	31	0	3	49	3	101	0.046	0.830
梁伟等^[12]	2002	1	1	28	3	57	0	0	30	0	60	—	—
吴昌新等^[22]	2015	12	47	59	71	165	33	69	38	135	145	0.024	0.878
王秀玲等^[23]	2007	0	7	43	7	93	0	9	39	9	87	0.514	0.474
张清学等^[24]	2000	6	33	38	45	109	3	18	14	24	46	0.169	0.681
朱敏嘉等^[25]	2005	6	26	8	38	42	7	105	46	119	197	27.257	<0.001
黎映兰等^[26]	2000	6	36	54	48	144	1	21	20	23	61	2.781	0.095

	rs7975232			rs1544410
	OR（95% CI）	P	I²（%）	OR（95% CI）	P	I²（%）
隐性模型（XX vs. Xx+xx）	1.21（0.95, 1.54）	0.120	25.7	0.89（0.43, 1.84）	0.744	60.7
显性模型（Xx+XX vs. xx）	1.08（0.81, 1.44）	0.588	62.2	0.85（0.48, 1.48）	0.559	78.5
共显性模型（XX vs. xx）	1.27（0.99, 1.64）	0.058	43.3	0.74（0.26, 2.07）	0.566	77.6
共显性模型（Xx vs. xx）	1.07（0.91, 1.26）	0.388	44.3	0.85（0.50, 1.45）	0.546	73.9

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