缺乏体育活动已经成为一个全球性的公共健康问题。根据世界卫生组织的数据，缺乏体力活动是世界十大死亡危险因素之一，是许多常见疾病(如肥胖、糖尿病、心血管疾病)的主要危险因素。世界上四分之一的成年人不运动。最近的一些研究也表明，睡眠时间的长短还与心脏病、代谢性疾病和精神障碍有关。
英国牛津大学的研究团队聚集了机器学习、遗传学、统计学和流行病学等多个领域的科学家，开展了一项非常详细的全基因组关联研究(GWAS)，评估了身体活动和睡眠时长的遗传原因，找出了与身体活动、久坐和睡眠时长相关的14个基因位点。这项研究的结果最近发表在《自然》的子刊《Nature Communications》中。
“即使是最基本的人体生理功能，比如运动、休息、睡眠，也只有通过海量数据的分析和研究才能了解，比如英国生物银行。”项目负责人牛津大学大数据研究所的艾登多尔蒂博士介绍。
英国生物样本库的91105名参与者佩戴手环监测他们一周的身体活动，研究人员分析了设备记录的活动数据。
机器学习在分析大量活动监测数据方面显示出了强大的实力。“我们精心开发了一个机器学习模型，教会机器分析复杂的功能，如身体活动。”该研究的主要分析师之一卡尔史密斯-伯恩博士说。这些模型允许机器自动识别哪些数据是活动时间，哪些数据是久坐时间。
为了帮助机器判断腕带数据中记录的活动类型，研究人员要求200名志愿者佩戴特殊相机，每隔20秒钟拍照一次，持续两天，记录他们的活动。和由图像腕带记录的数据相结合，以提供用于解释数据的指导。
某参与者的身体活动类型(来源：参考文献[2])
然后，研究人员将这些参与者的身体活动数据与他们在英国生物样本库中的基因信息相结合，发现了14个与测量的身体活动和睡眠特征相关的基因位点，其中7个基因位点是首次发现的。分析表明，身体活动和睡眠时间受到一些常见基因变异的影响。在整体活动和久坐行为上，女性受遗传的影响比男性大；但在睡眠、行走和中等强度的活动时间上，男女遗传影响并无差异。
全基因组中与睡眠时长和体力活动显著相关的14个基因位点。
对人类基因数据的进一步分析也首次证明，增加身体活动有降低血压的好处。虽然之前的一些研究提出体力活动与疾病之间存在相关性，但由于问卷调查、行为干预等传统观察方法的局限性，很难确定这种相关性是真正的因果关系还是其他因素导致的误差。本研究采用孟德尔随机化(MR)分析，表明高体力活动水平可能是高血压下降的原因。
这项研究可以帮助我们更好地了解睡眠、身体活动及其对健康的影响。“我们如何运动，为什么运动，并不都与基因有关。然而，了解基因的作用可以帮助我们理解运动不足的原因和后果。”艾多赫蒂博士说。
原标题：坐太久？动得太少？不怎么睡觉？9万人的数据分析，太宅还是有基因难辞其咎的。
参考数据
[1] Aiden Doherty等人，(2018)，GWAS确定了设备测量的身体活动和睡眠持续时间的14个位点，自然纳米技术，DOI: 10.1038/s41565-018-0319-4
[2]坐着、睡觉和移动的时间部分是由我们的基因决定的。12月12日取回。2018年，来自
[3]体力活动。2月23日找回。2018年，来自