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        随后研究人员将这些数据与生物样本库中的信息相结合，揭示了14个遗传区域与机体的活动有关(其中7种是新发现的)，相关研究结果或能帮助研究人员理解机体睡眠、体育活动以及相应的健康后果，这项研究中，研究人员对人类机体的遗传数据进行深入分析，首次揭示了增加体育活动或能有效降低血压。

        如今，缺乏锻炼是全球人群的公共健康威胁，其与人类一系列疾病的发生直接相关，包括肥胖、糖尿病和心脏病等;睡眠的持续时间的改变与心脏疾病、代谢性疾病以及精神疾病的发生直接相关，相关的遗传分析结果表明，遗传分析结果表明，遗传信息或与神经变性疾病、心理健康状况以及大脑结构都存在一定重叠;这也表明中枢神经系统或许在和机体睡眠上扮演着重要角色。

        研究者Aiden Doherty说道，我们运动与否或许并不全是基因的问题，但阐明基因在其中所扮演的关键角色或能帮助我们改善对缺乏体育锻炼所导致的健康后果及机制的理解，如今我们能通过对大量数据的分析(比如来自英国生物样本库的数据)，理解大部分人类基础活动背后的遗传学基础，比如移动、休息和睡眠等。

        研究者指出，如今我们能够开发出机器学习模型来指导机器对诸如人类活动等复杂的功能进行分析，同时其还能够在大型的研究中深入阐明人类运动行为发生的机制。Michael Holmes教授说道，本文研究结果或能帮助科学家们阐明人类机体的基因是如何与环境之间相互作用，以及这些相互作用如何诱发机体运动以及患多种疾病，比如其能帮助研究者确定缺乏锻炼到底是诱发肥胖的原因还是肥胖导致的结果。后期研究人员还需要进行更为深入的研究来阐明机体的体育锻炼与遗传改变发生关联背后的分子机制。(生物谷Bioon.com)

        原始出处：

        Aiden Doherty, Karl Smith-Byrne, Teresa Ferreira, et al. GWAS identifies 14 loci for device-measured physical activity and sleep duration, Nature Communications (2018). DOI: 10.1038/s41467-018-07743-4