Verbrachte Zeit sitzen, schlafen und Bewegung wird zum Teil bestimmt durch unsere Gene, University of Oxford haben Forscher gezeigt.
In einer der detailliertesten Projekte seiner Art, den die Wissenschaftler untersuchten die Aktivität von 91,105 UK Biobank-Teilnehmer, die zuvor getragen eine activity monitor auf Ihrem Handgelenk für eine Woche.
Die Wissenschaftler gelehrt, Maschinen automatisch zu identifizieren, aktiv und sesshaft, Leben von den riesigen Mengen an Aktivität-monitor-Daten.
Sie kombiniert diese Daten mit der UK Biobank, genetische Daten zu offenbaren, 14 genetische Regionen mit Bezug zu Aktivitäten, sieben neue Wissenschaft, berichten Sie in „Nature Communications“1 heute (Montag, 10 Dezember).
Die Arbeit ebnet den Weg für ein besseres Verständnis der Schlaf, die körperliche Aktivität und deren gesundheitliche Folgen.
Die weitere Analyse der menschlichen genetischen Daten zeigten erstmals, dass eine erhöhte körperliche Aktivität kausal senkt den Blutdruck.
Körperliche Inaktivität ist eine Globale Bedrohung der Gesundheit und ist verbunden mit einer Reihe von Volkskrankheiten wie Adipositas, diabetes und Herzkrankheiten. Änderungen im Schlaf-Dauer verbunden sind, um Herz-und Stoffwechsel-Erkrankungen und psychiatrischen Erkrankungen.
Die genetische Analyse zeigte auch, überschneiden sich mit neurodegenerativen Erkrankungen, der psychischen Gesundheit, Wohlbefinden und Gehirn-Struktur, zeigt eine wichtige Rolle für das zentrale Nervensystem mit Bezug auf körperliche Aktivität und Schlaf.
Dr. Aiden Doherty, wer führte die arbeiten und basiert auf der Big-Data-Institut, University of Oxford, sagte: „Wie und warum bewegen wir uns nicht alle über Gene, aber das Verständnis der Rolle, die Gene spielen wird dazu beitragen, unser Verständnis der Ursachen und Folgen von Bewegungsmangel.
„Es ist nur zu Stande, große Mengen von Daten, wie diejenigen zur Verfügung gestellt, die von der UK Biobank, dass wir in der Lage sind zu verstehen, die komplexe genetische Grundlage von selbst einige der grundlegendsten menschlichen Funktionen wie bewegen, ruhen und schlafen.“
Die Studie wurde finanziert durch das National Institute for Health Research (NIHR) Oxford Biomedical Research Centre und der British Heart Foundation Centre of Research Excellence in Oxford. Die Studie wurde gemeinschaftlich und durchgeführt von einem multidisziplinären team von Wissenschaftlern aus den verschiedensten Bereichen, einschließlich maschinelles lernen, Genetik, Statistik und Epidemiologie.
Die Verwendung von maschinellem lernen in großen healthcare-datasets schnell voran, und haben eine tiefgreifende Wirkung auf die Art von Studien, die durchgeführt werden können, so Dr. Karl Smith-Byrne, einer der führenden Analysten der Studie sagte.
„Wir haben sorgfältig entwickelten machine-learning-Modelle, lehren, Maschinen, wie die analyse komplexer Funktionen wie Aktivität,“ sagte er. „Diese Modelle bieten spannende neue Einblicke in die menschliche Bewegung Verhaltensweisen, die in großen Studien wie der UK Biobank mit seiner halben million Teilnehmern.“
Professor Michael Holmes, ein BHF Intermediate Clinical Research Fellow, sagte: „Dies bietet Wissenschaftlern eine wunderbare Gelegenheit, viel mehr zu lernen über, wie Gene und Umwelt interagieren in unserem täglichen Leben, was uns bewegt, wie wir tun, und möglicherweise setzen uns ein erhöhtes Risiko von Krankheit. Zum Beispiel, es könnte uns auch helfen festzustellen, ob Inaktivität ist Ursache oder Folge der Adipositas.“
Zum identifizieren der Art der Tätigkeit erfasst, die auf dem Handgelenk-Monitore, die Forscher gedreht zu 200 freiwillige Helfer trugen eine spezielle Kamera erfasst Ihre Aktivität, die alle 20 Sekunden über zwei Tage. Die Bilder waren verglichen mit der Aktivität Daten erfasst werden, am Handgelenk getragen-Monitore, bietet einen Leitfaden zur Interpretation der Daten.