目的:原发性高血压是多种危险因素引起的复杂性疾病。钢铁业是我国的支柱产业之一，其职业人群长期暴露于高温、噪声等多种职业有害因素。目前关于高温、噪声与高血压关系研究较多，但结果并不一致，本研究以横断面研究的方法在综合考虑钢铁企业职业人群饮食、心理应激、血脂等因素影响下研究高温、噪声及其联合作用对高血压的影响。环境与基因之间交互作用在原发性高血压中起着重要的作用。本次还观察了研究钢铁企业高血压患者与对照组人群中肾素-血管紧张素-醛固酮系统（RAAS）基因多态性的分布，以及暴露于噪声的情况，探讨基因与基因之间，基因与环境之间是否存在交互作用，及其对高血压的影响，为钢铁企业人群高血压防治提供依据。　　研究方法:1、研究对象的选择。以某大型钢铁企业的炼钢、炼铁、冷轧、热轧、企业附属的气体厂等工作年龄1年以上的男性工人为观察对象，共计1946人，将其分为对照组474名、单纯高温组400人、单纯噪声组461人，与高温噪声联合组611人。将对照组与噪声组工人按照是否高血压分为:病例组即高血压患者312名，对照组即非高血压者623名。研究对象经知情同意后入选，并严格按照纳入及排除标准选择病例和对照。　　2、现场流行病学调查。(1)问卷调查及体检资料收集。自行设计调查表;对调查员统一培训，采取面对面调查，内容包括:人口学资料、职业暴露史、既往疾病史、生活习惯及心理应激等。测量身高、体重、血压等。收集研究对象血脂四项的化验结果:总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)，低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)。(2)作业场所环境高温、噪声检测。应用数字式声级计TES-1350A及QT-36 WBGT值测定仪对不同的工作地点根据GBZ/T189.7-2007与GBZ/T189.8-2007进行高温、噪声的检测。　　3、实验室检测。抽取清晨空腹静脉血2ml，提取DNA，聚合酶链反应(PCR)检测血管紧张素转换酶(ACE)插入/缺失(I/D)序列多态性;聚合酶链反应-限制性片段长度多态性(PCR-RFLP)检测血管紧张素原(AGT)基因A-6G位点，血管紧张素转换酶2（ACE2）基因G8790A位点、血管紧张素Ⅱ1型受体(AT1R)基因A1166C位点和醛固酮合成酶（CYP11B2）基因-344T/C位点的多态性。　　4、统计学分析。以Epidata3.0建立钢铁企业职工资料数据库，以SPSS17.0进行数据分析。定量资料以（(x)±s）表示，组间比较采用t检验或单因素方差分析。定性资料采用x2检验。检验基因型的分布是否符合Hardy-Weinberg遗传平衡定律，比较病例组和对照组之间RAAS各基因多态性的分布。多因素logistic回归、叉生分析法分析RAAS各基因位点基因与基因、环境与基因交互作用对原发性高血压的影响。　　结果:1、环境因素与原发性高血压的关系。在对对照、高温、噪声、高温与噪声联合四组研究中，对照组高血压患病率为27.4％，高温组(34.8％)、噪声组(39.5％)与联合组(42.2％)均高于对照组(P＜0.05);联合组高血压患病率高于高温组(P＜0.05)，但与单纯噪声暴露相比，未显出统计学差异。年龄越大，工龄越长，患高血压的危险更大。多因素非条件Logistic回归分析显示，BMI超重及肥胖者，高血压的发病风险增加2.404(95％CI:2.081～2.776)倍，高血压家族史使高血压的发病风险增加1.615(95％CI:1.303～2.002)倍，高温使高血压的发病风险增加1.301(95％CI:1.057～1.601)倍，噪声使高血压的发病风险增加1.683(95％CI:1.365～2.076)倍，工作压力较大使高血压的发病风险增加1.157(95％CI:1.029～1.412)倍，LDL-C水平异常增高使高血压的发病风险增加1.440(95％CI:1.081～1.920)倍，差异均有统计学意义(P＜0.05)。病例对照研究中显示，病例组噪声(≥85dB(A))暴露比例、40h等效声级及累积噪声暴露量均高于对照组，差异均具有统计学意义(P＜0.01)。　　2、基因多态性与原发性高血压的关系。(1) AGT基因A-6G多态性与高血压的关系。AGT基因A-6G位点AA、AG、GG基因型在对照组分布为55.4％、38.2％、6.4％，病例组分布为47.4％、42.9％、9.6％，两组基因型分布具有统计学差异（x2=8.108，P=0.017）。病例组G等位基因频率(30.6％)高于对照组(25.5％)，差异具有统计学意义(x2=5.432，P=0.002)。多因素回归结果显示，携带AGT基因A-6G位点GG基因型发生原发性高血压的风险是AA基因型的1.998(95％CI:1.129～3.536)倍，GG基因型可能是原发性高血压的易感基因型。　　(2) ACE基因I/D多态性与高血压的关系。ACE基因I/D位点Ⅱ、ID、DD基因型在对照组分布为50.7％、39.8％、9.5％，病例组分布为43.9％、41.7％、14.4％，两组基因型分布具有统计学差异(x2=6.754，P=0.034)。病例组D等位基因频率(35.3％)高于对照组(29.4％)，差异具有统计学意义(x2=7.786，P=0.010)。多因素回归结果显示，与Ⅱ基因型相比，DD基因型者患有原发性高血压的OR=1.631(95％CI:1.006～2.643)，提示DD基因型可能是原发性高血压的易感基因型。　　(3) ACE2基因G8790A多态性与高血压的关系。ACE2基因G8790A位点GG、AA基因型在对照组、病例组的分布为59.2％、40.9％与52.6％、47.4％，两组基因型分布差异无统计学意义(x2=3.587，P=0.058)。多因素分析表明尚不能认为G8790A多态性与原发性高血压有关。　　(4) AT1R基因A1166C多态性与高血压的关系。AT1R基因A1166C位点AA、AC、CC基因型在对照组分布为93.1％、6.7％、0.2％，病例组分布为89.1％、10.6％、0.3％，病例组(AC+CC)频率(10.9)高于对照组(6.9％)，两组基因型分布差异具有统计学意义(x2=4.391，P=0.036)。病例组C等位基因频率(5.6％)高于对照组(3.5％)，差异具有统计学意义(x2=4.436，P=0.035)。多因素回归结果显示，(AC+CC)基因型携带者发生原发性高血压的风险是AA基因型的1.758(95％CI:1.048～2.948)倍，提示C等位基因可能是原发性高血压的易感基因。　　(5) CYP11B2基因-344T/C多态性与高血压的关系。CYP11B2基因-344T/C位点TT、TC、CC基因型在对照组、病例组的分布为53.3％、37.6％、9.1％与53.2％、38.1％、8.7％，两组基因型分布差异无统计学意义(x2=0.076，P=0.963)。病例组C等位基因频率(27.7％)与对照组(27.9％)相比，差异无统计学意义(x2=0.009，P=0.926)。多因素分析表明尚不能认为-344T多态性与原发性高血压有关。　　3、基因-基因交互作用对高血压影响的分析。(1)基于相加模型的基因-基因交互作用对高血压影响。叉生分析结果显示，AGT基因A-6G位点和ACE基因I/D位点（U=-0.290，P=0.772）、AT1R基因A1166C位点(U=-0.226，P=0.821)、CYP11B2基因-344T/C位点（U=-0.976，P=0.329）之间未显示出基于相加模型的交互作用。AGT基因A-6G位点和ACE2基因G8790A位点间显示出基于相加模型的交互作用（U=2.010，P=0.044），交互作用指数S=6.992，两者可能具有正交互作用，交互作用归因比(AP)=0.749，纯交互作用归因比(AP*)=0.857，交互作用超额相对危险度（RERI）=0.749。交互作用比值比(ORint)=1.662。ACE基因I/D位点和ACE2基因G8790A位点（U=1.249，P=0.212）、AT1R基因A1166C位点(U=1.001，P=0.317)、CYP11B2基因-344T/C位点（U=1.345，P=0.179）间未显示出基于相加模型的交互作用。ACE2基因G8790A位点和AT1R基因A1166C（U=-1.230，P=0.219）、CYP11B2基因-344T/C位点（U=-1.193，P=0.233）间未显示出基于相加模型的交互作用。AT1R基因A1166C和CYP11B2基因-344T/C位点间未显示出基于相加模型的交互作用(U=-1.050，P=0.293)。　　(2)基于相乘模型的基因-基因交互作用对高血压影响。在Logistic相乘回归模型中，与同时携带AGT基因AA基因型与ACE2基因GG基因型者相比，同时具有AGT基因GG基因型与ACE2基因AA基因型者患高血压的OR=4.165(95％CI:2.038～8.513)，AGT基因GG基因型与ACE2基因AA基因型可能具有基于相乘模型的交互作用。与同时携带ACE基因Ⅱ基因型与CYP11B2基因TT基因型者相比，同时具有ACE基因DD基因型与CYP11B2基因TC基因型者患高血压的OR=2.962(95％CI:1.419～6.182)，可能具有基于相乘模型的交互作用。其余各基因位点各基因型未显示出具有基于相乘模型的交互作用。　　4、基因-噪声交互作用对高血压影响的分析。(1)基于相加模型的基因-噪声交互作用对高血压影响。在叉生分析中，本次研究的5种基因:AGT(U=0.951，P=0.342)、ACE(U=0.537, P=0.591)、ACE2(U=0.343, P=0.732)、AT1R（U=0.773，P=0.440）、CYP11B2（U=0.028，P=0.978）的多态位点与噪声均未显示出基于相加模型的交互作用。　　(2)基于相乘模型的基因-噪声交互作用对高血压影响。AGT基因A-6G位点AG基因型(与AA基因型且噪声＜85dB(A)者相比，OR=1.643(1.151～2.337))与GG基因型(与AA基因型且噪声＜85dB(A)者相比， OR=2.623(1.165～5.908))与噪声存在基于相乘模型的交互作用。ACE基因I/D位点DD基因型与噪声存在基于相乘模型的交互作用，与Ⅱ基因型且噪声＜85dB(A)者相比，OR=1.880(1.019～3.468)。ACE2基因G8790A的AA基因型与噪声存在基于相乘模型的交互作用，与GG基因型且噪声＜85dB(A)者相比，OR=1.663(1.176～2.353)。AT1R基因A1166C位点的(AC+CC)与噪声存在基于相乘模型的交互作用，与AA基因型且噪声＜85dB(A)者相比， OR=2.519(1.254～5.062)。未发现CYP11B2与噪声存在基于相乘模型的交互作用。　　结论:1、年龄、工龄、BMI、高血压家族史、高温、噪声、工作压力较大、LDL-C水平异常增高可能是钢铁企业职业人群高血压的危险因素。2、高温与噪声联合暴露患高血压危险性高于单纯高温暴露。3、AGT基因A-6G位点、ACE基因I/D位点、AT1R基因A1166C位点多态性与原发性高血压有关。AGT基因A-6G位点GG基因型，ACE基因I/D位点DD基因型，AT1R基因A1166C位点AC+CC基因型可能是原发性高血压的易感基因型。4、AGT基因A-6G位点和ACE2基因G8790A位点间显示出基于相加模型的交互作用。AGT因A-6G位点与ACE基因I/D位点、ACE基因I/D位点与CYP11B2基因-344T/C可能具有基于相乘模型的交互作用。5、5种基因的多态位点与噪声均未显示出基于相加模型的交互作用。AGT基因A-6G位点、ACE基因I/D位点、ACE2基因G8790A位点与AT1R基因A1166C位点与噪声存在基于相乘模型的交互作用。