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英国研究人员发现了14个与活动有关的基因区域，其中7个是新发现。科学家们在《自然通讯》上发表了一项研究(“GWAS为设备测量的身体活动和睡眠时间确定了14个位点”)。他们表示，这项研究为更好地理解睡眠、体育活动及其对健康的影响铺平了道路。
牛津大学的研究小组表明，坐着、睡觉和运动的时间在一定程度上是由我们的基因决定的。科学家们还研究了91105名英国生物银行参与者的活动情况，这些参与者此前曾在手腕上戴了一周的活动监测器，他们教会机器从大量的活动监测器数据中自动识别活跃和久坐的生活。然后他们将这些数据与英国生物基因库的基因信息结合起来，得出了发表在《自然通讯》杂志上的研究结果。
“体力活动和睡眠时间是许多疾病的公认危险因素，但其病因尚不清楚，部分原因是依靠自我报告的证据。”在此，我们报告了一项全基因组关联研究(GWAS)，该研究对91105名英国生物样本库参与者的身体活动和睡眠时间进行了设备测量，发现了14个显著位点(7个新位点)。这些基因位点占活动的0.06%和睡眠时间变化的0.39%。全基因组约15%的表型变异表明其具有高的多基因性。遗传在整体活动的女性比男性更高(23比20%,p = 1.5×10−4)和久坐行为(18比15%,p = 9.7×10−4),”研究人员写道。
遗传分异、富集和通路分析表明，中枢神经系统在活动行为中发挥作用。两个示例孟德尔随机化表明,增加活动可能会降低舒张压(βmmHg / SD:−0.91 = 0.18,p = 8.2×10−7),和高血压的几率(优势比/ SD:0.84 = 0.03,p = 4.9×10−8)。我们的研究结果提倡锻炼对降低血压的价值。
缺乏体育活动是一种全球公共卫生威胁，与包括肥胖、糖尿病和心脏病在内的一系列常见疾病有关。睡眠时间的变化与心脏、代谢疾病和精神疾病有关。
基因分析还显示，与神经退行性疾病、心理健康状况和大脑结构重叠，显示出中枢神经系统在身体活动和睡眠方面的重要作用。
这项研究的负责人、牛津大学大数据研究所(Big Data Institute, University of Oxford)的艾登·多尔蒂(Aiden Doherty)博士说:“我们如何以及为什么运动并不完全与基因有关，但了解基因的作用将有助于我们更好地理解缺乏运动的原因和后果。”“只有通过研究大量的数据，比如英国生物银行提供的数据，我们才能够理解人类一些最基本功能的复杂基因基础，比如运动、休息和睡眠。”
该研究的首席分析师之一、哲学博士卡尔•史密斯-伯恩(Karl Smith-Byrne)补充称，在大型医疗数据集中使用机器学习的趋势正在迅速发展，并对可开展的各种研究产生了深远影响。“我们精心开发了机器学习模型，教机器如何分析活动等复杂功能，”他说。“这些模型在大型研究中为人类运动行为提供了令人兴奋的新见解，比如英国生物银行(U.K. Biobank)的50万参与者。”研究人员认为，这类研究还可能帮助我们确定缺乏运动是肥胖的原因还是结果。
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