饮食、体力活动水平和 FTO 基因型对男性和女性体内脂肪数量和形态的影响

封面

如何引用文章

全文:

详细

理由 俄罗斯联邦是成人肥胖率最高的十个国家之一。

目的 分析内源性因素（性别、年龄、FTO 基因型）和外源性因素（饮食特点、体育锻炼水平）对莫斯科男性和女性群体的脂肪量及其形态的影响。

材料和方法。对居住在莫斯科的 464 名年龄在 18 至 60 岁之间的志愿者（女性 231 人，男性 233 人）进行了单中心单阶段人类遗传学观察研究。检查项目包括测量身长和体重、身体和四肢围度、卡尺测量、生物阻抗测量和问卷调查。计算了脂肪沉积地形指数，并根据 FTO 基因的 T/A 变体（rs9939609）确定了基因型。

研究结果 男性和女性长期（至少三年）坚持素食可减少体内脂肪和去脂质量，但不会影响腹部脂肪沉积的严重程度。在男性和女性亚组中，经常参加体育锻炼对减少腹部脂肪沉积的效果最为明显。每周 180 分钟的业余和专业运动都对减少脂肪有积极作用。所获得的结果证明，无论饮食结构如何调整，无论体育锻炼水平如何，T/A 替代 FTO 对脂肪沉积的数量特征及其在男性和女性亚组中的地形没有影响。

结论 对于生活在莫斯科的成年男性和女性来说，减少脂肪堆积和腹部脂肪沉积的最有效策略是坚持素食和定期体育锻炼。

作者简介

Elvira A. Bondareva

Lopukhin Federal Research and Clinical Center of Physical-Chemical Medicine

Email: Bondareva.E@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-3321-7575
SPIN 代码: 6732-2072

Cand. Sci. (Biology)

俄罗斯联邦, Moscow

Olga I. Parfenteva

Lopukhin Federal Research and Clinical Center of Physical-Chemical Medicine

Email: parfenteva.olga@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-7895-6887
SPIN 代码: 6237-1920

Cand. Sci. (Biology)

俄罗斯联邦, Moscow

Nikita N. Khromov-Borisov

Commission for Combating Pseudoscience of the Expert Council of the Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: Nikita.KhromovBorisov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-6435-7218
SPIN 代码: 1086-2105

Cand. Sci. (Biology)

俄罗斯联邦, St. Petersburg

Elena V. Popova

Gorno-Altaisk State University

Email: e-popova-08@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4241-3669
SPIN 代码: 3102-5599

Cand. Sci. (Biology);

俄罗斯联邦, Gorno-Altaisk

Nikolay A. Kulemin

Lopukhin Federal Research and Clinical Center of Physical-Chemical Medicine

Email: maveriksvao@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-8588-3206
SPIN 代码: 5926-6356

Cand. Sci. (Biology)

俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Leskova IV, Ershova EV, Nikitina EA, et al. Obesity in Russia: modern view in the light of a social problems. Obesity and Metabolism. 2019;16(1):20–26. EDN: KDEROH doi: 10.14341/omet9988
  2. Who.int [Internet]. World Health Organization Global Health Observatory data repository. Prevalence of obesity among adults, BMI ≥30, age-standardized. Estimates by country. [updated 2017 Sep 22; cited 2019 Jan 28]. Available from: http://apps.who.int/gho/data/node.main.A900A?lang=en
  3. Perdomo CM, Cohen RV, Sumithran P, et al. Contemporary medical, device, and surgical therapies for obesity in adults. Lancet. 2023;401(10382):1116–1130. doi: 10.1016/S0140-6736(22)02403-5
  4. Temple NJ. A proposed strategy against obesity: how government policy can counter the obesogenic environment. Nutrients. 2023;15(13):2910. doi: 10.3390/nu15132910
  5. Pfisterer J, Rausch C, Wohlfarth D, et al. Effectiveness of physical-activity-based interventions targeting overweight and obesity among university students — а systematic review. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2022;19(15):9427. doi: 10.3390/ijerph19159427
  6. Oliveira MC, Ferreira AVM. The Intervention of diet on energy metabolism. Nutrients. 2023;15(11):2544. doi: 10.3390/nu15112544
  7. Sonestedt E, Roos C, Gullberg B, et al. Fat and carbohydrate intake modify the association between genetic variation in the FTO genotype and obesity. Am. J. Clin. Nutr. 2009;90(5):1418–1425. doi: 10.3945/ajcn.2009.27958
  8. Yang Z, Yu GL, Zhu X, et al. Critical roles of FTO-mediated mRNA m6A demethylation in regulating adipogenesis and lipid metabolism: Implications in lipid metabolic disorders. Genes Dis. 2021;9(1):51–61. doi: 10.1016/j.gendis.2021.01.005
  9. Najd-Hassan-Bonab L, Safarpour M, Moazzam-Jazi M, et al. The role of FTO variant rs1421085 in the relationship with obesity: a systematic review and meta-analysis. Eat Weight Disord. 2022;27(8):3053–3062. doi: 10.1007/s40519-022-01509-0
  10. Calderón-García JF, Roncero-Martín R, Rico-Martín S, et al. Effectiveness of body roundness index (BRI) and a body shape index (ABSI) in predicting hypertension: a systematic review and meta-analysis of observational studies. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2021;18(21):11607. doi: 10.3390/ijerph182111607
  11. Zhang A, Li Y, Ma S, et al. Conicity-index predicts all-cause mortality in Chinese older people: a 10-year community follow-up. BMC Geriatrics. 2022;22(1):971. doi: 10.1186/s12877-022-03664-6
  12. Tewari A, Kumar G, Maheshwari A, et al. Comparative evaluation of waist-to-height ratio and BMI in predicting adverse cardiovascular outcome in people with diabetes: a systematic review. Cureus. 2023;15(5):e38801. doi: 10.7759/cureus.38801
  13. Wang S, Shi S, Huang Y, et al. Severity of abdominal obesity and cardiometabolic diseases in US adults. Public Health. 2024;227:154–162. doi: 10.1016/j.puhe.2023.12.010
  14. Daya M, Pujianto DA, Witjaksono F, et al. Obesity risk and preference for high dietary fat intake are determined by FTO rs9939609 gene polymorphism in selected Indonesian adults. Asia Pacific Journal of Clinical Nutrition. 2019;28(1):183–191. doi: 10.6133/apjcn.201903_28(1).0024
  15. Chermon D, Birk R. FTO common obesity SNPs interact with actionable environmental factors: physical activity, sugar-sweetened beverages and wine consumption. Nutrients. 2022;14(19):4202. doi: 10.3390/nu14194202
  16. He H, Cao WT, Zeng YH, et al. Lack of associations between the FTO polymorphisms and gestational diabetes: a meta-analysis and trial sequential analysis. Gene. 2018;677:169–175. doi: 10.1016/j.gene.2018.07.064
  17. Livingstone KM, Brayner B, Celis-Morales C, et al. Associations between dietary patterns, FTO genotype and obesity in adults from seven European countries. European Journal of Nutrition. 2022;61(6):2953–2965. doi: 10.1007/s00394-022-02858-3
  18. Garousi N, Tamizifar B, Pourmasoumi M, et al. Effects of lacto-ovo-vegetarian diet vs. standard-weight-loss diet on obese and overweight adults with non-alcoholic fatty liver disease: a randomised clinical trial. Archives of Physiology and Biochemistry. 2023;129(4):975–983. doi: 10.1080/13813455.2021.1890128
  19. Brandt C, Pedersen BK. Physical activity, obesity and weight loss maintenance. Handbook of Experimental Pharmacology. 2022;274:349–369. doi: 10.1007/164_2021_575

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Distribution of body fat percentage, body mass index (BMI), and waist-to-height ratio (WHtR) across FTO genotypes in subgroups of women (top row) and men (bottom row). Numbers above the abscissa are sample sizes. Crosses are mean values, box waists are medians, gray rectangles are 95% CI for means, and notch widths are 95% CI for medians. “Доля жировой массы, %” — percent of body fat, %; “индекс массы тела, кг/кв.м” — BMI, kg/m2; “генотипы гена FTO” — FTO genotypes.

下载 (115KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Standardized estimates (z-scores) of anthropometric characteristics reflecting nutritional status and severity of abdominal fat deposition in age subgroups of the combined sample: BMI — body mass index; WHtR — waist-to-height ratio; z-оценки ИМТ — BMI z-scores; z-оценки охвата талии — waist circumference z-scores; z-оценки WHtR — WHtR z-scores; 1 взрослый — adult 1, 2 взрослый — adult 2, молодой — young; Возрастная группа — age group.

下载 (72KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Values of percent of body fat, body mass index, fat to fat free mass (FM/FFM) ratio, and waist circumference to body height (WHtR) ratio in the subgroups of men (M) and women (W) adhering to a traditional (trad.) and vegetarian (veg.) diet. Numbers above the abscissa are sample volumes. Crosses are mean values, box waists are medians, gray rectangles are 95% CI for means, and the width of the notches is 95% CI for medians. Доля жировой массы, % — percent of body fat, %; индекс массы тела, кг/кв.м — BMI, kg/sq.m; ЖМ/БЖМ — FM/FFM; Ж_трад — F_trad); Ж_вегет — F_veget; М_трад — M_trad; М_вегет — M-veget; подгруппы — subgroups.

下载 (104KB)
索引源数据

版权所有 © Eco-Vector, 2024

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».