Kanári-szigetek a szénbányában: fajok közötti elemzés az elhízási járványok sokaságáról

Yann C. Klimentidis

1 Biostatisztikai Tanszék, Statisztikai genetikai részleg, Alabamai Egyetem, Birmingham, Birmingham, AL, USA

kanári-szigetek

T. Mark Beasley

1 Biostatisztikai Tanszék, Statisztikai genetikai részleg, Alabamai Egyetem, Birmingham, Birmingham, AL, USA

Hui-Yi Lin

4 H. Lee Moffitt Rákközpont és Kutatóintézet, Tampa, FL, USA

Giulianna Murati

5 Universidad Metropolitana, San Juan, Puerto Rico

Gregory E. Glass

6 A W Harry Feinstone Molekuláris Mikrobiológiai és Immunológiai Tanszék, The Johns Hopkins Bloomberg Közegészségügyi Iskola, Baltimore, MD, USA

Marcus Guyton

1 Biostatisztikai Tanszék, Statisztikai genetikai részleg, Alabamai Egyetem, Birmingham, Birmingham, AL, USA

Wendy Newton

7 Wisconsini Nemzeti Prímkutató Központ, Wisconsini Egyetem, Madison, WI, USA

Matthew Jorgensen

8 Patológiai Tanszék, Összehasonlító orvoslás szekció, Wake Forest University Egészségtudomány, Winston-Salem, NC, USA

Steven B. Heymsfield

9 Pennington Biomedical Research Center, Baton Rouge, Los Angeles, Kalifornia, USA

Kemnitz József

7 Wisconsini Nemzeti Prímkutató Központ, Wisconsini Egyetem, Madison, WI, USA

Lynn Fairbanks

10 Neurobehavioral Genetikai Központ, Kaliforniai Egyetem, Los Angeles, Kalifornia, USA

David B. Allison

1 Biostatisztikai Tanszék, Statisztikai genetikai részleg, Alabamai Egyetem, Birmingham, Birmingham, AL, USA

2 Táplálkozástudományi Tanszék, Alabamai Egyetem, Birmingham, Birmingham, AL, USA

3 Táplálkozási elhízás kutatóközpont, Alabamai Egyetem, Birmingham, Birmingham, AL, USA

Absztrakt

„Az emberekhez hasonlóan a háziállatok, a halak és más vadon élő állatok is ki vannak téve a levegőben, a talajban, a vízben és az élelmiszerekben található szennyeződéseknek, és akut és krónikus egészségügyi hatásokat szenvedhetnek az ilyen expozíciótól. Az állati őrszemrendszerek - olyan rendszerek, amelyekben rendszeresen és szisztematikusan gyűjtik és elemzik a környezetben lévő szennyeződéseknek kitett állatok adatait - felhasználhatók más állatokra vagy emberekre gyakorolt ​​lehetséges egészségügyi kockázatok azonosítására. ”

1. Bemutatkozás

Jól dokumentált emberi elhízási járvány van [1]. Bár az elhízás arányának növekedése több mint 100 évvel ezelőtt kezdődött [2], az elmúlt fél évszázadban felgyorsulás volt tapasztalható, hiányosan megértett okokkal. Habár a fizikai aktivitás hiányára és a nem megfelelő étrendre összpontosítanak, mivel ez a közelmúltbeli gyorsulás elsődleges tényezője, a hagyományos bölcsességen túlmenően nyilvánvalóan számos olyan ok van, amely hozzájárul a testtömeg növekedéséhez vagy a fizikai aktivitás vagy az étrendi bevitel befolyásolásával, vagy egyéb eszközök, például a tápanyagok megosztásának vagy az energia-anyagcserének a befolyásolása [3–7].

A mintaszervezetek potenciális értékkel bírnak, mivel „kanárik a szénbányákban” vagy „őrszemek” tájékoztatnak minket az embert potenciálisan érintő környezeti tényezőkről [8]. Ennek fényében adatokat gyűjtöttünk a testtömeg időbeli tendenciáinak értékelésére az emlősfajokban, amelyek emberben vagy annak közelében élnek az iparosodott társadalmakban. Az ilyen megfigyelések segíthetnek azonosítani azokat a környezeti hatásokat, amelyek egyébként észrevétlenek maradhatnak.

24 különálló populációból (12 különálló hím és nőstény populációra osztva), amelyek nyolc fajt képviselnek (a felvételi kritériumokat lásd a 2. §-ban), több mint 20 000 állatot vizsgáltak. Az átlagos testsúly-változás százalékos időbeli alakulását és az elhízás esélyeit (lásd a meghatározást az elektronikus kiegészítő anyagban) az egyes populációk mintáin teszteltük olyan korszakban, amely nagyjából megfelel a kora-középkorú felnőttkornak (35 év) az emberi fejlődésben ( lásd az elektronikus kiegészítő anyagot a számításhoz), mert százalékos alapon az Egyesült Államokban felnőtteknél a 30–39 év az emberi élet évtizede, amelyben az elhízás legalább annyira megnőtt, mint bármelyik életkorszak az elmúlt évtizedekben (http: //www.cdc.gov/nchs/data/nhanes/overweight.pdf).

2. Módszerek

a) Adatkészlet felvételi kritériumok

Megkerestük a PubMed, a Web of Science, az Agricola és a JSTOR on-line releváns adatokhoz vezető információkat, és felvettük a kapcsolatot a főemlős-központokban, toxikológiai programokban, kisállateledel-gyártóknál, állatorvosi programokban és ígéretes cikkek szerzőivel. Adatkészleteket kerestünk (i) emlősfajokból; hogy (ii) emberekkel vagy azok körül éltek iparosodott társadalmakban (pl. háziállatok, laboratóriumi állatok); és (iii) a huszadik század második felében legalább egy évtizedet és legalább egy adatpontot felölelő adatokat tartalmazott.

b) Kizárási kritériumok

Kizártuk az (i) adatkészleteket, amelyek kizárólag végső vagy késői életsúlyból állnak, mert a súlycsökkenés gyakran az élet vége felé következik be [9], és előre jelzi a halált [10], és a késői életkor súlyának népességbeli különbségei gyakran nem reprezentálják a populációt súlykülönbségek a korábbi felnőttkorban [11]; ii. olyan állatokból állnak, amelyek a figyelembe vett időszakban ismertek vagy valószínűsíthetően kitettek szándékos szelekciónak a súlyhoz vagy a zsírossághoz kapcsolódó fenotípusokhoz (az állatállomány tényleges kizárása); (iii) olyan állatokból áll, amelyek kalóriatartalma korlátozott vagy táplálékfelvételüket titrálták a viszonylag állandó testtömeg fenntartása érdekében; és (iv) egyenletesen kitéve toxinok vagy gyógyszerek gyanújának (pl. a toxikológiai programok kezelő csoportjai).

c) felhasznált adatkészletek

Makákók - Wisconsin. Mintánk 65 (23 hím, 42 nő) rhesus makákóból (Macaca mulatta - indiai eredetű) állt a Wisconsini Nemzeti Prímkutató Központból (WNPRC) 1971 és 2006 között mérve.

Makákók - Oregon. Mintánk 46 (14 hím, 32 nő) rhesus makákóból (Macaca Mulatta - indiai törzs) állt az Oregoni Nemzeti Prímás Kutató Központtól (ONRPC), 1981 és 1993 között mérve.

Makákók - Kalifornia. Mintánk 77 (30 hím, 47 nő) rézusmajmból (Macaca mulatta) állt, elsősorban indiai eredetű, a CNPRC-től (Kalifornia Nemzeti Prímás Kutatóközpont), 1979 és 1992 között mérve.

Csimpánzok. Mintánk 46 (16 hím, 30 nő) csimpánzból (Pan troglodytes) állt, akik egész életükben a Yerkes Nemzeti Prímkutató Központban (YNPRC) születtek és éltek. Ezeket az állatokat 1985–2005 között mértük.

Vervets. Mintánkba összesen 117 (36 hím, 81 nő) vervetmajom (Chlorocebus aethiops sabaeus) tartozik, akik 18 fogságban élő társadalmi csoportban élnek az UCLA-VA Vervet Research Colony-ban, 1990 és 2006 között mérve.

Marmosets. Mintánkba összesen 143 (65 férfi, 78 nő) WNPRC-ből származó közönséges kagyló (Callitrichix jacchus jacchus) került, 1991 és 2006 között mérve.

Egerek és patkányok (laboratóriumi). Mintánk 106 patkányból és 93 egérből származó állatból állt. A minták nagysága némi eltérést mutatott a vizsgálatok között. Patkányok és egerek esetében a vizsgálatok többségében 60 hím és 60 nő volt a minta. Egyes tanulmányokban azonban kevesebb (azaz 50, 49 stb.) Vagy több (azaz 70) állat volt. A mintanagyságunk kiszámításakor úgy döntöttünk, hogy konzervatív becslést alkalmazunk vizsgálatonként 50 állatra. Csak a kezeletlen kontroll egerek és a patkányok testsúlyát elemeztük, amelyeket az Országos Toxikológiai Program (NTP) 1982 és 2005 közötti vizsgálatai során alkalmaztunk.

Házi kutyák és macskák. A kutyamintánkban 2806 (1366 hím, 1440 nőstény) állat vett részt 1990 és 2002 között mérve. A macskamintánk összesen 574 (265 hím, 309 nő) állatot tartalmazott, 1989 év között mérve 2001-ig.

Vad patkányok. Mintánk 6115 (2886 hím, 3229 nő) vad norvég patkányból (Rattus norvegicus) állt, amelyeket nagy sűrűségű lakónegyedek központi sikátoraiban fogtak el egyszeri befogással ellátott élő csapdákkal, míg a vidéki patkány populációkat parkokról és mezőgazdasági területekről vettük a várost körülvevő területeken [12,13], 1948 és 2006 között.

Az egyes adatkészletekről további részletek találhatók az elektronikus kiegészítő anyagban.

d) Statisztikai elemzés

Minden populációs mintát külön elemeztünk a következő lépésekkel.

Emberek esetében a 80 év (pontosabban 78) nagyjából megfelel az Egyesült Államokban a születéskor várható várható élettartamnak (http://www.cdc.gov/nchs/data/nvsr/nvsr55/nvsr55_19.pdf). mint az emberi „élettartam” mutatója. Százalékos alapon az Egyesült Államokban felnőttek (férfiak és nők együttvéve) az emberi élet évtizede, amelyben az elhízás legalább annyira megnőtt, mint bármelyik életkorszak az elmúlt évtizedekben, a 30–39 éves életkor volt ( http://www.cdc.gov/nchs/data/nhanes/overweight.pdf), ami azt sugallja, hogy ez jó fejlõdési intervallum lenne az elsõ fajokon átívelõ vizsgálat megvizsgálására, és hogy a 35 éves ember életkora megfelelõ középpont egy tanulmányozási intervallumra.

Minden faj esetében legyen a vizsgált életkor: L (35/80) ± 0,025L, ahol L a vizsgált faj becsült élettartama. Az élettartam-értékeket publikált cikkekből és szakértő zoológusokkal, állatorvosokkal és primatológusokkal folytatott konzultáció alapján nyertük, és az elektronikus kiegészítő anyagban, az S2 táblázatban láthatók. Ez nagyjából 5 százalékos intervallumot adott az élettartamnak, amely megfelel a kora-középkorú felnőttkornak, minden faj esetében.

Minden adatkészletnél Yi, j az i-edik állat tömegét jelöli a j-dik időpontban. Kizárólag az adott fajra meghatározott életkori intervallumon belül vett súlyokat használtuk.

Minden Yi, j értéket ki kell zárni, ha az i. Állat j idő után 1 évvel vagy azt megelőzően elhunyt.

Jelölje W50 bármelyik (A) mediánját: a leghamarabb naptári idő alatt rögzített Yi, j értékek egyharmadát, ha az adatokat nagyjából folyamatosan kaptuk a teljes vizsgált időtartam alatt; vagy (B) az adatgyűjtés első intervalluma alatt, ha diszkrét mintavételi periódusokat alkalmaztak (például a vadon élő patkányok esetében). A medián kiszámításához használt Yi, j értékek csak az L (35/80) ± 0,025L.

Hagyjuk, hogy ez hatékonyan méretezze a testtömegeket, hogy összehasonlíthatók legyenek fajonként, azáltal, hogy azok a fajspecifikus arány növekedését jelentik a medián tömeghez képest az adatgyűjtés korai időszakában.

Mindegyiknél jelöljük az állat életkorát a méréskor Ai, j-vel és hagyjuk .

Jelölje Ti a naptár idejét (a kényelem kedvéért év/10-ben, azaz „évtizedekben” méretezve) a születés idejétől a pontig, .

Legyen, hol van az i-edik állat átlagos testtömege, és W85-et definiáljuk, mint az állat minta-eloszlásának 85. percentilisét. Az Oi a túlsúly vagy az „elhízás” mutatóváltozója azoknál az állatoknál, ahol a súlyértékeknek különböző jelentése van, követve az emberi gyermekeknél alkalmazott megközelítést, ahol a testtömeg-index értékei nem azonosak az életkorban.

Az átlagos súlygyarapodás elsődleges elemzése. A súly időbeli változásának értékeléséhez a 6. lépésben létrehoztak egy relatív súlygyarapodástól függő változót (). Még a 2–5. Lépésben meghatározott korlátozott korintervallumok mellett is sok állatnak több intézkedése volt ebben az időkeretben. A többszörös megfigyelés függőségének számbavétele és az ismételt mérések erejének kiaknázása érdekében lineáris vegyes modellt használtunk a SAS PROC MIXED alkalmazásával. A maradványokhoz autogresszív lag1 kovariancia-struktúrát alkalmaztunk. Az alapmodell a súlygyarapodás százalékát () használta függő változóként. Az állat korát a mérés idején (lásd a (vii) lépést) alkalmaztuk időben változó kovariátorként a több mérés közötti függőség ellenőrzésére. Az állat nemét használtuk rétegződési tényezőként. Az érdeklődés fő előrejelzője a Ti volt, amely tükrözi az állat születési idejének hatását, és felméri, hogy a közelmúltban született állatok súlya nagyobb-e. Vizsgáljuk a nemlineáris tendenciákat az évtized változó és potenciális interakcióiban (pl. Nem évtizedenként).

Elsődleges elemzés az elhízás prevalenciájáról. Mivel az Oi dichotóm kimeneti változó, a SAS PROC GENMOD-on keresztül általánosított becslési egyenleteket használtunk a többszörös megfigyelés függőségének számbavételére. Az (x) lépés statisztikai elemzéséhez hasonlóan a méréskor az életkorot és az állat nemét is kontrolláltuk. Az érdeklődés fő előrejelzője ismét Ti volt. Más releváns kovariánsok és kölcsönhatások hatásait vizsgálták. Azokban az esetekben, amikor az adatok ritkák voltak, és instabil becsléseket vagy nem konvergens eredményeket szolgáltattak, büntetett logisztikai regressziót használtunk a becslések stabilizálásához, a korábban leírtak szerint [14].