Ускорение метаболизма: Как улучшить обмен веществ в организме — что делать, чтобы наладить метаболизм, продукты нормализующие пищеварение

Ускорение метаболизма растений позволит удвоить урожайность сельхозкультур — Социальная ответственность

Ученые из США, Китая, Австралии и Великобритании выявили, что можно резко повысить урожайность сельхозкультур, если помочь растениям быстрее избавляться от накапливаемых ими в процессе жизнедеятельности токсинов. По итогам полевых испытаний, проведенных в рамках международного научного проекта «Реализация повышения эффективности фотосинтеза» (Realizing Increased Photosynthetic Efficiency, RIPE), который работает над решением глобальной проблемы увеличения количества продовольствия с помощью биоинженерии, этого можно добиться за счет ускорения фотодыхания. О результатах исследования сообщает интернет-издание The Conversation.

В результате процесса фотосинтеза в растениях под воздействием энергии света происходит химическая реакция, превращающая углекислый газ и воду в сахара, кислород и энергию. Но во время процесса фотодыхания фермент рибулозобисфосфаткарбоксилаза (RuBisCO) поглощает кислород, что приводит к образованию в растениях токсичных отходов: гликолята и аммиака, которые могут замедлять или останавливать их рост.

Удаление токсинов также происходит в ходе фотодыхания, являющегося частью естественного процесса метаболизма растений. Избавление от вредных веществ необходимо для нормальной жизнедеятельности основных растений сельхозназначения, включая пшеницу, сою, а также большинства фруктовых и овощных культур. Проблема в том, что растения расходуют большое количество энергии на выведение побочных продуктов, что может замедлить их рост более чем на 30%. При повышенных температурах такие культуры, как пшеница и соя, вынуждены тратить до 50% энергии, накопленной в результате фотосинтеза, на фотодыхание, чтобы переработать токсины.

Согласно исследованию, проведенному проектом RIPE, повышение скорости фотодыхания растений приводит к ускорению переработки токсинов, что повышает урожайность. Биотехнологи создали растения, способные вырабатывать повышенное количество Н-белка, играющего важную роль в фотодыхании. Лабораторные опыты подтвердили, что увеличение уровня Н-белка ускоряет фотодыхание и стимулирует рост растений.

Однако дальнейшие двухлетние испытания на полевой станции Иллинойсского университета показали, что нужно тщательно рассчитывать, какое количество Н-белка будет производить растение. Избыток белка оказался вреден, он останавливал рост растения и снижал урожайность. В результате ученые, используя ДНК картофеля, создали генетическую модификацию табака, которая продуцировала Н-белок только в листьях. В этих растениях процесс фотосинтеза и роста табака действительно ускорился, потому что скорость переработки токсинов также возросла.

Согласно выводам авторов исследования новая генная технология способна поднять урожайность сельхозкультур на 27-47%, что увеличит производство продовольствия для населения и повысит доходы аграрного сектора. Следующая цель ученых нарастить уровень Н-белка в сое и вигне (бобовых), а также в маниоке (кассава). Эти растения культивируются во многих странах мира, являясь важным источником пищи.

Прежде чем разведение трансгенных растений с высоким уровнем выработки Н-белка получит одобрение официальных властей США, ученым предстоит доказать их безопасность. В том числе то, что они не вызывают аллергии и не оказывают вредного воздействия на окружающую среду.

Пол Сауф, один из авторов исследования из Иллинойского университета, признает, что идея использования продуктов с генетически модифицированными организмами (ГМО) в пищу человека вызывает дискуссии в обществе. Некоторые страны ввели запреты или ограничения на применение генномодифицированного продовольствия. Однако исследователь отмечает, что многочисленные работы на эту тему, включая отчеты Национальных академий наук США, показывают, что продукты, содержащие ГМО, безопасны для употребления в пищу.

Изменение климата, сокращение количества пахотных земель, водный дефицит, рост населения Земли – основные угрозы продовольственной безопасности. По данным ООН, около 815 млн человек в мире голодают. Согласно прогнозам, население Земли к 2050 году достигнет 9,7 млрд человек, к 2100 году – 11,2 млрд. Чтобы прокормить весь мир, уже через 30 лет человечеству придется нарастить производство продуктов питания не меньше чем на 70%.

Материал предоставлен проектом +1.

 

Названы продукты для ускорения метаболизма

Они помогут организму не откладывать жир, а переводить его в энергию.

Многие знают о существовании продуктов с «отрицательной» калорийностью — на их переработку требуется больше энергии, чем они дают. Однако есть и «суперфуды», которые разгоняют метаболизм, запуская процессы сжигания калорий.

Привести организм в движение поможет капсаицин — алкалоид, который в большом количестве содержится в перце чили. Чили препятствует усвоению калорий из углеводов, снижает аппетит и ускоряет пищеварение, говорится в исследовании Кембриджского университета.

Переработку жира в энергию подстегивает уксус из яблочного сидра. При употреблении яблочного уксуса в крови становится больше АМФ-активируемой протеинкиназы, которая и не дает формироваться жировой ткани.

Всего 20 мл яблочного уксуса в сутки заставляет потреблять на 300 ккал меньше. Уксус можно добавлять в заправку для салатов или другие соусы, разводя его с водой до безопасной концентрации.

Еще один помощник в борьбе с жировыми отложениями — белковая пища. Она работает по принципу «отрицательной калорийности», то есть на ее усвоение организм затрачивает максимальное количество собственных калорий. Белка много в бобовых культурах, например, сое, яйцах, нежирном мясе, молочных продуктах, рыбе.

В бобах много и клетчатки, она поддерживает микрофлору кишечника, а та, в свою очередь, помогает перерабатывать жиры. Считается, что мужчинам нужно быть осторожными с соей, поскольку она может негативно влиять на потенцию и даже привести к бесплодию.

Какао содержит вещества, которые блокируют усваивание калорий, а значит, тоже помогает похудеть. Но только в чистом виде, без сахара и прочих добавок. В составе шоколада или сладких напитков польза какао сводится к нулю. Какао можно смешивать с молоком или добавлять в утренние каши.

8 правил для ускорения метаболизма

Одни люди не ограничивают себя в еде и при этом остаются стройными, когда как другие набирают лишний вес даже от небольшого количества, употребляемой пищи. В чем же причина? Как отмечают специалисты, все дело в метаболизме. Метаболизм (обмен веществ) — это естественный непрерывный процесс, при котором высвобождается энергия необходимая для нормальной жизнедеятельности человека.

    

Имеется такое понятие, как базовая скорость метаболизма, которая подразумевает количество калорий, используемое организмом для поддержания обычной жизнедеятельности. При этом, данный показатель зависит от пола, возраста, генетики, образа жизни и т д.

   

Высокая скорость обменных процессов наблюдается у детей и подростков, после 18 лет она, как правило постепенно снижается. 

Нарушение или снижение скорости метаболизма — это, прежде всего, лишний вес, выпадение волос, кожные высыпания, хроническая усталость, проблемы со сном и т д. Причиной нарушения могут стать длительные низкокалорийные диеты, которые снижает обмен веществ.

    

Но человеку под силу ускорить свой метаболизм и сохранить свою молодость и здоровье на долгие годы. О том как это сделать рассказала врач-диетолог доктор медицинских наук Елена Николаевна Лобыкина.

Со слов специалиста, существует несколько методов, позволяющих увеличить расход энергии и ускорить обмен веществ.

    

— В первую очередь – это регулярный приём пищи. Питаться необходимо часто и маленькими порциями, желательно, в одно и тоже время. При этом предпочтение следует отдавать белковой пище. Нежирное мясо, орехи и бобовые усиливают метаболизм.

   

— Употребление продуктов, богатых клетчаткой. Для переваривания клетчатки требуется больше времени. Пищевые волокна повышают чувство насыщения. Это в основном овощи, фрукты, различные крупы, пшеничные и овсяные отруби.

 

— Специи тоже имеют положительное влияние на обменные процессы. Острые приправы в блюдах ускоряют метаболизм

 

— Введение в рацион кофе и зелёного чая. Они богаты кофеином и теобромином, которые способны немного ускорять обмен веществ. В день достаточно 1-2 чашки кофе и 1-2 чашечки зеленого чая.

 

— Конечно же, Вода. Достаточное употребление воды улучшает работу органов и клеток организма. Кроме того вода препятствует перееданию.

 

— Увеличение физической активности. В движении метаболизм увеличивается и сжигается больше калорий. При этом увеличение мышечной массы, которое достигается во время физической активности также способствует повышению скорости метаболизма, так как мышечная ткань нуждается в большем количестве энергии в сравнении с жировой

   

— Употребление витамина Д. Он содержится в продуктах животного происхождения и вырабатывается на свежем воздухе.

 

— Ну и здоровый сон. Спать нужно не менее 8 часов в хорошо проветренной комнате. Во время сна, особенно с 23:00 до 4:00 часов вырабатывается гормон мелатонин, нормализующий обменные процессы и синтез кортизола.

Ускорение метаболизма: evgenia2108 — LiveJournal

Метаболизм (он же обмен веществ) — химические процессы в организме, которые превращают еду в энергию (расщепляют, переваривают, усваивают, клетка используют полученные витамины и минералы для работы).

Что тормозит метаболизм:
— беспорядочные приемы пищи
— несбалансированное питание — недостаточное количество белка и клетчатки, преобладание углеводов в питании, большое количество в рационе консервантов, трансжиров, усилителей вкуса
— большое количиство сахара в рационе — все сладкое тормозит метаболические процессы
— железодефицитные состояния, дефициты (группа б, кальций, д3)
— заболевания эндокринного характера (щитовидка, надпочечники, поджелудочная железа)

Что естественным образом улучшит метаболизм:
— достаточное потребление калорий — когда вы пытаетесь создать дефицит калорий, организм начинает делать запасы и метаболизм замедляется еще больше
— достаточное количество клетчатки в рационе — цельнозерновые продукты, овощи
— белок (мясо рыба, птица, орехи, молочные продукты) — активизирует метаболизм
— холодная вода — так же ускоряет метаболизм
— отсутствие анемии — железо доставляет кислород в мышцы, в которых используется часть жиров. Таким образом достаточное количество железа в организме ускоряет метаболизм жиров.

Что нужно  для ускорения метаболизма:

1. Garden of Life, Vitamin Code, Raw K-Complex, 60 веганских капсул

Витамины группы В:
В1 — регулирует обмен белков, жиров и углеводов
В2 — участвует в расщеплении углеводов и жиров
В3 — влияет на выработку тироксина в щитовидной железе (его дефицит влияет на появление избыточной массы тела)
так же контролирует уровень сахара в крови, что позволяет избежать приступов голода
В5 — принимает участие в расщеплении жиров и преобразует их в энергию
В6 — стимулирует метаболизм и участвует в переработке аминокислот, белков и жиров
В12 — регулирует  выработаку тироксина и обеспечивает организм энергией

2.Now Foods, Подсолнечный лецитин, 1200 мг, 200 мягких желатиновых капсул

Подсолнечный лецитин — участвует в метаболизме жиров. Работает как эмульгатор — расщепляет жиры до мелких капель и способствует их полному перевариванию и усвоению. Помимо этого выводит из организма холестерин и плохие жиры.

3. Bluebonnet Nutrition, Аминокислоты, 1000 мг, 90 капсуловидных таблеток

Аминоксилоты — снабжают энергией мышечную ткань, участвуют в ферментативных реакциях, метаболизме.

Аланин — нормализует метаболизм углеводов
Аргинин — компонент обмена веществ в мышцах
Глутамин — участвует в углеводном обмене
Глицин — необходим для синтеза желчных кислот
Метионин — помогает переработке жиров, предотвращает их отложения в печени и на стенках сосудов
Тирозин — уменьшает отложения жира, улучшает функцию надпочечников и щитовидной железы
Валин — используется мышцами как источник энергии
Изолейцин — участвует в синтезе гемоглобина, регулирует уровень сахара в крови и процессы энергообеспечения
Карнитин — играет главную роль в транспорте жирных кислот в клетки.

Можно принимать в комплексе или по отдельности.

4. Solgar, Экстракт корня родиолы, 60 растительных капсул

Родиола розовая — растительная добавка, активизируют процессы метаболизма и липидный обмен.
Кроме того является адаптогеном и положительно влияет на работу надпочечников и уменьшает уровень кортизола.

5. Nature’s Way, Пиколинат хрома, 200 мкг, 100 капсул

Пиколинат хрома — способствует наилучшему углеводному обмену, поддерживает уровень сахара в крови.

Как улучшить метаболизм, не отказывая себе в еде

Для того, чтобы не тратить время на тревожные подсчеты калорий перед каждым приемом пищи, достаточно взять на вооружение несколько правил. Сумев превратить эти рекомендации в стиль жизни, вы сможете значительно ускорить обмен веществ. А затем останется лишь с удовольствием наблюдать за стабильным похудением.

1. По чуть-чуть, но часто

Постарайтесь выстроить режим дня таким образом, чтобы вы могли есть каждые три часа. Не стоит волноваться — вам не грозит ожирение: есть нужно часто, но понемногу. Кроме того, ни в коем случае не следует забывать о завтраке. Ученые давно доказали, что утренний прием пищи является незаменимым для запуска метаболизма.

На протяжении дня не нужно переживать из-за возникающего чувства голода. Вы тратите много энергии, поэтому желание перекусить вполне нормально. Ни в коем случае не насилуйте себя. Лучше позволить себе съесть чуть больше днем, чем испытывать чувство вины плотно ужиная вечером. Перекусы помогают поддержать бодрость в течение дня и уменьшают вероятность перееданий во время основных приемов пищи.

Главное, чтобы перекусы не превращались в поглощение батончиков и маффинов с шоколадом.

Есть масса вариантов вкусных и безопасных для фигуры перекусов. Например, можно положить в сумочку «стратегический запас» из фруктов, орехов, злаковых батончиков и подкрепляться, когда энергия на исходе.

2. Максимум движения

Двигательная активность в любом ее проявлении приносит бодрость духа и значительно ускоряет обмен веществ. Бег, йога, плавание, pole dance, подъем по ступенькам, занятия в тренажерном зале, уборка квартиры, прыжки со скакалкой, освобождение шкафа от ненужных вещей, гимнастика, приготовление ужина, занятия сексом, фитнес, пешие прогулки — современный мир предоставляет множество вариантов.

Главное — выберите спорт себе по душе и ежедневно двигайтесь как можно чаще! Занимайтесь тем, что дарит удовлетворение, а не заставляет следовать модным тенденциям или чьим-то советам.

Занятия спортом должны оставлять после себя усталую, но улыбку. Если вы ненавидите шейпинг, но упорно продолжаете тащить себя на каждое занятие, не ждите впечатляющих результатов. Любите бегать — идите на беговую дорожку или стадион. Обожаете плавать — запишитесь в бассейн. Любите наводить порядок — пожалуйста, это тоже активность! Жизнь в движении вместе с хорошим настроением после тренировок гарантированно приведет к ускорению обмена веществ и снижению веса.

3. Вода — основа метаболизма

Пейте 7‒8 стаканов воды в день. Если организму не хватает воды, печень начинает восстанавливать водный баланс и перестает сжигать жир. Это чревато замедлением обмена веществ. Именно вода вовлекает в обмен веществ отложенные жиры, борьба с которыми обычно требует серьезных и длительных усилий.

В жару, а также если вы активно занимаетесь спортом, смело увеличивайте дозу потребляемой жидкости. Зимой и при снижении двигательной активности — уменьшайте.

При этом нужно помнить: чем холоднее вода, тем больше организм тратит энергии, чтобы ее согреть. Поэтому пьем прохладную воду в большом количестве.

4. Дышим

Именно кислород сжигает наш подкожный жир, тем самым способствуя ускорению метаболизма. Поэтому старайтесь проводить как можно больше времени на свежем воздухе. Вместо посиделок в кафе с подругами предложите им прогулку по парку. По возможности откажитесь от транспорта и добирайтесь на работу и обратно пешком. Не сидите в офисе во время обеденного перерыва, даже если накопилось много работы.

Десятиминутная прогулка по улице позволит слегка расслабиться и насытит кровь кислородом.

Придумайте альтернативу уик-эндам, сопровождающимся валяниям в кровати с коробкой эклеров и мелодрамами. Например, возьмите за правило каждую субботу выезжать на природу или устраивать пикники. День, проведенный на свежем воздухе, зарядит энергией и принесет намного больше пользы, чем долгожданный оскароносный фильм. Вы в любом случае сможете его посмотреть — когда начнутся дожди.

5. Наслаждаемся солнцем

Солнечные лучи имеют свойство увеличивать активность всего организма. Соответственно обмен веществ также ускоряется. Летом у нас часто возникает желание погулять, а вот зимой, для того чтобы заставить себя выйти на прогулку, понадобится сила воли. И даже если термометр показывает ‒15 градусов, любуемся ярким солнцем и бодро отправляемся дышать морозным воздухом.

6. Контрастный душ

Полюбите принимать контрастный душ по утрам. Смена температур закаляет организм и обеспечивает прилив сил, которого хватит на весь день. Кроме того, эта полезная процедура служит невероятно мощным ускорителем метаболизма.

7. Сауна, массаж и ароматерапия

Любой массаж стимулирует кровообращение и способствует ускорению обмена веществ. Но есть несколько видов, которые направлены именно на ускорение метаболизма: вакуумный, медовый и лимфодренажный. Возьмите их на вооружение. Они наиболее эффективно разгоняют кровь, улучшают ее микроциркуляцию и способствуют выведению из клеток токсинов и шлаков.

Горячий пар в сауне увеличивает циркуляцию крови в клетках, учащает сердцебиение и ускоряет обмен веществ. Неплохо добавить к этой процедуре травяные чаи с медом — метаболизм превзойдет все ожидания.

Горячие ванны продолжительностью 7‒10 минут с эфирными маслами увеличивают потоотделение, расширяют кровеносные сосуды, что способствует ускорению обмена веществ. Наиболее подходят для этого масла имбиря, фенхеля, сельдерея, можжевельника, апельсина, лимона, ромашки, грейпфрута, укропа, кориандра.

Поэтому записываемся на сеансы массажа, ходим в сауну и готовим ароматные горячие ванны — ускоряем обмен веществ с удовольствием и релаксацией.

8. Важные продукты

Тем, кто желает ускорить процессы протекания метаболизма, необходимо включить в рацион морковь, цитрусовые, натуральный кофе, зеленый чай, капусту (брокколи, белокочанную, цветную), соевое молоко, халапеньо, фасоль, рыбу, шпинат, яблоки, карри, индейку, огурцы, авокадо, ягоды, молочные и цельнозерновые продукты, черный шоколад, груши, чернику, маринованный имбирь, морские водоросли, орехи и сельдерей. Также стоит принимать витаминные комплексы, содержащие витамин В6, хром, кальций, йод — именно они отвечают за качество и скорость протекания обмена веществ.

9. Правильный сон

Учеными Университета здравоохранения Bloomberg Джона Хопкинса было установлено, что во время сна мы даем организму возможность почувствовать релаксацию и удовлетворение, на что он реагирует выработкой лептина – гормона, сигнализирующего об отсутствии потребности в пище. Регулярное недосыпание, наоборот, приводит к увеличению количества другого гормона — грелина, методично заставляющего нас есть больше.

А французская организация Inserm, занимающаяся исследованиями в области биологии и медицины, провела эксперимент по влиянию количества часов сна на процесс снижения веса. Для этого создали две группы женщин с проблемами лишнего веса. В обеих группах было одинаковое по калорийности питание. Но в первой группе женщины спали 6 часов в сутки, а во второй – 7‒8 часов. Спустя два месяца были сделаны контрольные замеры, и вот что выяснилось: группа женщин, которая спала положенные 8 часов, снизила вес на 30% больше, чем та группа, которая спала всего 6 часов.

Делаем выводы, ложимся спать как можно раньше, а просыпаемся с первыми лучами солнца. В этом случае метаболические процессы начнут работать правильно, и активность на протяжении всего дня вам будет обеспечена.

 

---

Оценка метаболических эквивалентов повседневной активности с использованием ускорения и частоты сердечных сокращений в носимых устройствах | BioMedical Engineering OnLine

Это исследование представляет собой два основных улучшения по сравнению с нашим предыдущим исследованием [8]. Во-первых, количество классификационных групп двигательной активности увеличено с одной до двух. Во-вторых, количество параметров, используемых в наших моделях множественной регрессии для оценки данных PAI, также было увеличено. Мы также провели эксперименты для разработки и оценки алгоритмов оценки, предложенных в настоящем исследовании.

Обработка сигналов

В этой статье представлен алгоритм классификации для увеличения количества классификационных групп, используемых в локомотивной деятельности. Алгоритм использует следующие три индекса: фильтрованное синтетическое ускорение (ACC _fil ), отношение нефильтрованного синтетического ускорения к фильтрованному синтетическому ускорению (RUF) и процент резерва частоты пульса (% HRR). В этом разделе описывается метод, используемый для обработки сигналов данных ускорения и частоты пульса для расчета этих трех индексов.

Трехосное ускорение

Измеренное трехосное ускорение обрабатывается аналогично тому, как описано в нашем предыдущем исследовании [8]. Сначала сигналы от трехосного акселерометра пропускались через фильтр верхних частот с частотой отсечки 0,7 Гц, чтобы удалить компонент ускорения свободного падения, по причинам, изложенным в нашем предыдущем отчете [7]. Анализ с помощью быстрого преобразования Фурье показал, что для локомотивной деятельности пиковая мощность проявлялась на частоте 1,0 Гц или выше.Пиковая частота и темп ходьбы также увеличились пропорционально. В домашних условиях пиковая мощность проявлялась на уровне 1,0 Гц или меньше. Средняя частота пика составила 0,29 ± 0,19 Гц. На пиковое значение домашней активности сильно влияет компонент ускорения свободного падения из-за изменения положения тела. Если это влияние убрать, пиковое значение в домашних делах станет 1 Гц или выше [7]. Следовательно, частота отсечки была установлена ​​на 0,7 Гц (среднее + 2SD), чтобы устранить влияние ускорения свободного падения на домашнюю деятельность и гарантировать, что сигналы ускорения во время работы локомотива не будут затронуты. {2}} \), был рассчитан с использованием необработанных (нефильтрованных) сигналов ускорения, а затем значения были пропущены через фильтр верхних частот. Наконец, было вычислено соотношение нефильтрованных и отфильтрованных сигналов, чтобы классифицировать деятельность как домашнюю или локомотивную. ACC _fil определяется как среднее значение синтетического ускорения, полученного из отфильтрованного сигнала во время каждого действия, и рассчитывается путем усреднения средних значений синтетического ускорения каждые 10 с.

Процентный резерв частоты пульса (% HRR)

В нашей методологии используется% HRR, как определено в уравнении.(1) ниже, полученное из доступной литературы [27].

$$ \% HRR = \ frac {{HR_ {act} — HR_ {rest}}} {{HR _ {\ text {max}} — HR_ {rest}}} \ times 100 $$

(1)

Частота пульса во время активности (HR _act ) представляет собой среднее значение средней частоты пульса каждые 10 с во время активности, в то время как частота пульса в состоянии покоя (HR _rest ) определяется как среднее значение средней частоты пульса. в течение периода отдыха 7 мин.Максимальная частота пульса (ЧСС _макс. ) рассчитывается по формуле Карвонена как

$$ HR _ {\ text {max}} = 220 — Возраст $$

(2)

Алгоритм оценки

Алгоритм классификации физической активности

Первым важным усовершенствованием является увеличение количества классификационных групп. Предыдущее дерево решений классифицирует физические нагрузки на три группы: сидячий, домашний и локомотивный [8].В этом исследовании новый узел для классификации в группу средней интенсивности (MIG) или группу высокой интенсивности (HIG) был добавлен к предыдущему дереву решений. Сидячий образ жизни определяется как деятельность, при которой расходуется энергия, близкая к состоянию покоя, например сидение. Домашняя деятельность определяется как PA, исключая передвижение, которое, тем не менее, показывает более одного MET, например, уборка пылесосом и мытье посуды. Хотя в нашем новаторском исследовании оценивалась возможность увеличения количества классификаций в группе локомотивной активности [28], это исследование расширило эту концепцию за счет дальнейшей классификации локомотивных действий на MIG и HIG. Эти группы были классифицированы с использованием% HRR в предложенном дереве решений, чтобы использовать корреляцию между PAI и% HRR.

Мы определяем деятельность MIG как деятельность, включающую шесть или менее МЕТ, например, ходьбу с нормальной скоростью. Активы HIG определяются как виды деятельности, включающие более шести MET, такие как бег трусцой и подъем по лестнице. Это значение (шесть МЕТ) отражает пороговое значение в рекомендациях Американского колледжа спортивной медицины [29]. На рисунке 1 показано дерево решений, используемое для нашей классификации групп PA.

Рис. 1

Предлагаемое дерево решений для нового алгоритма

В предыдущем исследовании двигательная активность была отделена от других групп активности, используемых ACC _fil и RUF. Двигательная активность делится на две дополнительные группы по% HRR.

Оценка МЕТ как EE

Второе улучшение связано с увеличением количества независимых переменных, используемых в модели множественной регрессии для оценки PAI. В этой статье предлагается пять моделей множественной регрессии с использованием программного обеспечения (SPSS Statistics 24, SPSS24; IBM Corp., Армонк, штат Нью-Йорк). Метод принудительного ввода был использован для подтверждения влияния количества определенных параметров, используемых в соответствующих регрессионных моделях, для получения результатов оценки. В таблице 1 представлены параметры, используемые в каждой из предложенных моделей. В этом исследовании были выбраны четыре параметра, включая ускорение,% HRR, индекс массы тела (ИМТ) и вес. ИМТ использовался не только как значение веса, но и как характеристика формы тела.

Таблица 1 Перечень характеристик для каждой предлагаемой модели

Точности предложенных моделей сравнивались на основе средней абсолютной процентной ошибки (MAPE) расчетных значений MET, полученных в результате перекрестной проверки с исключением по одному.В этом процессе одна часть наблюдения данных служит набором проверки, а другая — обучающим набором. Затем процесс перекрестной проверки был повторен для ряда субъектов, причем каждый субъект использовался только один раз для получения набора для проверки. Результаты соответствующих субъектов были усреднены для получения единой оценки. На основе сравнения результатов для нашего исследования была выбрана наиболее подходящая модель множественной регрессии.

Экспериментальные методы

Чтобы разработать и оценить предложенный алгоритм классификации и модель оценки EE, мы измерили MET, трехосное ускорение и RRI добровольцев подопытных, когда они выполняли различные действия (рис.2а).

Рис. 2

a Объект во время измерения. b Расположение патча здоровья MD и HJA-750C. c Нашивка здоровья MD. d Монитор активности (HJA-750C)

Субъекты

Всего в экспериментах этого исследования участвовало 42 добровольца, которые проводились в Национальном институте здоровья и питания (NIHN) в Токио, Япония, в соответствии с руководящими принципами, изложенными в Хельсинкской декларации. Все процедуры с участием людей были одобрены этическими комитетами NIHN и Omron Healthcare Co., Ltd. Субъекты исключались из исследования, если у них были противопоказания к упражнениям или если они были физически неспособны выполнять какое-либо действие. Было выбрано примерно пять субъектов из каждого 10-летнего возрастного диапазона и пола (Таблица 2).

Таблица 2 Физические характеристики испытуемых ( N = 42)

Измеряли вес и рост всех испытуемых, чтобы рассчитать ИМТ для каждого. Распределение испытуемых по возрасту, полу, росту, весу и ИМТ приведено в таблице 2.Детали, относящиеся к целям и процедурам, задействованным в этом исследовании, были объяснены субъектам до проведения измерений с предварительного письменного информированного согласия, полученного от всех субъектов.

Экспериментальная установка для измерения данных

Исследование требовало мониторинга трехосного ускорения, RRI и EE для различных физических нагрузок, проводимых в течение установленного периода. Испытуемые выполняли 23 различных действия (включая отдых в сидячем положении), во время которых их трехосное ускорение и значения RRI регистрировались с помощью функции Health Patch MD (Vital Connect Inc., Сан-Хосе, Калифорния). В этом исследовании количество ударов сердца в минуту было преобразовано из записанных RRI Health Patch MD и использовано для расчета% HRR; он был разработан для круглосуточного мониторинга. Клиническая проверка этого устройства была представлена ​​в предыдущем отчете [30], и монитор активности (HJA-750C; Omron Healthcare Co., Ltd., Киото, Япония) был расположен на талии каждого пациента. На рисунке 2b показано расположение этих устройств.

Во время каждого упражнения данные о выдыхаемом дыхании испытуемых собирали в сумке Дугласа.Значения EE были рассчитаны по объемам кислорода и углекислого газа, обозначенным как VO ₂ и VCO ₂ , соответственно, с использованием уравнения Вейра [31]. Для справки, значения МЕТ были рассчитаны путем деления ЭЭ во время занятий на измеренную скорость метаболизма в состоянии покоя. В этом исследовании конкретно рассматривались восемь видов деятельности, в том числе подъем / спуск по лестнице, ходьба (три скорости), ходьба с нагрузкой (две модели) и бег трусцой, все из которых были определены как двигательные действия.Эти эксперименты проводились в контролируемых лабораторных условиях. В HR _rest использовались данные о средней частоте сердечных сокращений за исключением первых 3 минут за 10 минут сидения. В шести упражнениях (за исключением подъема и спуска по лестнице) испытуемых просили идти со скоростью, определяемой с помощью лидера темпа. Подъем и спуск по лестнице оценивались, когда испытуемые выбирали собственную скорость. Таблица 3 показывает скорость и время для каждого из восьми действий.

Таблица 3 Восемь локомотивных операций, оцененных в этом документе

Корреляция скорости метаболизма и ускорения тела у трех видов прибрежных акул при контрастных температурных режимах | Журнал экспериментальной биологии

История жизни и экология животных неразрывно связаны с методами и эффективностью, с которой они используют и получают энергию, и, таким образом, способность оценивать скорость метаболизма животных, находящихся на свободном выгуле, имеет фундаментальное значение для понимания их экологии (McNamara and Houston, 1996 ; Браун и др. , 2004). Пропорция энергии, направляемой на конкретное поведение и задачи, определяет успех и физическую форму отдельных людей, а в конечном итоге и популяций (Tolkamp et al., 2002; Metcalfe et al., 2016). Следовательно, количественная оценка скорости метаболизма животных в полевых условиях может дать представление о том, как энергетические потребности влияют на поведенческие решения и экологические взаимодействия (McNamara and Houston, 1996; Sims, 2003). Это особенно важно для морских хищников, которые играют важную роль в динамике экосистемы за счет контроля сверху вниз и опосредованного поведением воздействия на виды-жертвы (Dill et al., 2003; Heithaus et al., 2008). Потребности в добыче пищи напрямую зависят от потребностей в энергии и скорости метаболизма (Williams et al., 2004), и поэтому понимание расхода энергии хищников на свободном выгуле имеет решающее значение для количественной оценки динамики хищник-жертва и определения энергетического воздействия, которое эти животные оказывают на их экосистемы. Это становится все более важным, поскольку популяции морских хищников продолжают сокращаться во всем мире (Dulvy et al., 2014; Barreto et al., 2016), угрожая стабильности этих экосистем (Ferretti et al., 2010).

Ряд методов доказали свою эффективность в измерении скорости метаболизма различных таксонов в лаборатории, в первую очередь воды с двойной меткой (DLW) и респирометрии. Однако перенос этих измерений на животных, находящихся на свободном выгуле в полевых условиях, остается трудным, особенно в водной среде. DLW успешно оценивает полевые скорости метаболизма (FMR) у видов, дышащих воздухом, но этот метод не может быть применен к полностью водным, дышащим водой животным из-за сильного потока воды через жабры (Speakman, 1997; Butler et al. ., 2004). Использование частоты дыхания для оценки скорости метаболизма морских таксонов, дышащих воздухом, таких как китообразные, также оказалось успешным (например, Roos et al. , 2016), но опять же этот метод трудно применить к таксонам, дышащим воздухом. Вместо этого респирометрия стала стандартом для измерения скорости метаболизма у рыб (Carlson et al., 2004). Тем не менее, уровни метаболизма, измеренные в контролируемых лабораторных условиях, не всегда напрямую применимы к полевым условиям (Lowe and Goldman, 2001), а дыхание, как правило, нельзя напрямую измерить в естественных условиях в полевых условиях, особенно у видов, дышащих водой, поскольку для этого требуется животное находиться в закрытом помещении.В результате использование респирометрии для оценки FMR требует, чтобы дыхание коррелировало с другими параметрами, которые можно измерить в полевых условиях. Наиболее распространенным из этих методов является телеметрия сердечного ритма, которая использует корреляцию между частотой сердечных сокращений ( f _H ) и потреблением кислорода ( Ṁ _{O 2} ), и использовалась для оценки FMR в обоих случаях. наземные и водные таксоны. Однако этот метод может привести к большим ошибкам, поскольку на частоту сердечных сокращений может влиять множество факторов, таких как уровень стресса, размер тела, переменные окружающей среды и индивидуальные особенности, которые могут изменить f _H — Ṁ _{O 2} взаимосвязь (Butler et al., 2004; Зеленый, 2011; Halsey et al., 2011a). Эти ошибки особенно часто встречаются у видов рыб (Thorarensen et al., 1996; Carlson et al., 2004). Хотя несколько исследований выявили сильную корреляцию между частотой сердечных сокращений и скоростью метаболизма у рыб (Clark et al., 2010), в целом применение метода измерения частоты сердечных сокращений для измерения расхода энергии у рыб было ограниченным.

Использование ускорения тела в качестве показателя скорости метаболизма показало большой потенциал в качестве метода оценки расхода энергии в полевых условиях. Этот метод основан на том принципе, что движение животных, которое можно измерить с помощью многомерного ускорения, является прямым результатом сокращения мышц, которое катализируется гидролизом аденозинтрифосфата (АТФ) и, следовательно, требует кислорода (Wilson et al., 2006; Gleiss и др., 2011). В прошлых исследованиях акселерометрии изучалась взаимосвязь между движением животных и скоростью метаболизма, чаще всего измеряемой с помощью респирометрии, и была выявлена ​​сильная корреляция между ними у различных таксонов животных, включая птиц (Wilson et al., 2006; Грин и др., 2009; Halsey et al., 2009a, b, 2011b; Elliott et al., 2012), земноводных (Halsey and White, 2010), морских черепах (Enstipp et al., 2011; Halsey et al., 2011c), млекопитающих (Fahlman et al., 2008; Halsey et al., 2009a). ), морских беспозвоночных (Payne et al., 2011; Lyons et al., 2013; Robson et al., 2012) и рыб (Clark et al., 2010; Gleiss et al., 2010; Yasuda et al., 2012; Wilson et al., 2013a, b; Wright et al., 2014; Mori et al. , 2015). Эти исследования показали большие перспективы в применении акселерометрии в качестве показателя скорости метаболизма, поддерживая сильную корреляцию между различными таксонами и посредством разнообразного поведения с низкой ошибкой по сравнению с другими методами (Halsey et al., 2009а). Акселерометры также относительно легко развернуть на животных, находящихся на свободном выгуле, для чего требуется внешнее крепление, а не хирургическая имплантация, необходимая для телеметрии сердечного ритма. Таким образом, этот метод предлагает отличную возможность перенести лабораторные измерения скорости метаболизма на животных, находящихся на свободе, особенно во время активности.

Список символов и сокращений

• AICc

  скорректированный информационный критерий Акаике

• BL

• COV

  Коэффициент изменчивости

• DLW

• DLW

• FMR

• Ṁ _{O 2}

• ODBA

  общее динамическое ускорение корпуса

• RMR

  23

• RMR

  23

• RMR

  23

Прежде чем данные акселерометра можно будет использовать для оценки FMR, необходимо определить лабораторные калибровки, коррелирующие движение, обычно представленное общим динамическим ускорением тела (ODBA), с потреблением кислорода. Эти лабораторные калибровки были проведены для относительно небольшого числа видов рыб, включая красного морского леща ( Pagrus major ; Yasuda et al., 2012), японского морского окуня ( Lateolabrax japonicas ; Mori et al., 2015), европейского моря. окунь ( Dicentrarchus labrax ; Wright et al., 2014), нерка ( Oncorhynchus nerka ; Clark et al., 2010; Wilson et al., 2013a, b) и гребешковая акула-молот ( Sphyrna lewini ; Glewini и др., 2010). Поскольку температура широко считается наиболее важным фактором окружающей среды, влияющим на скорость метаболизма эктотерм (Gillooly et al., 2001; Kingsolver, 2009; Angilletta et al., 2002), в этих калибровках обязательно учитывается температура. Несмотря на эту важность, влияние температуры на взаимосвязь ODBA– Ṁ _{O 2} было изучено только у одного из этих видов рыб, морского окуня (Wright et al., 2014). Влияние температуры на отношения ODBA– Ṁ _{O 2} также было непосредственно исследовано у нескольких других видов эктотерм, включая зеленых черепах ( Chelonia mydas ; Enstipp et al. , 2011), американских лобстеров ( Homarus americanus ; Lyons et al., 2013) и морских гребешков ( Pecten maximus ; Robson et al., 2016). Отсутствие лабораторных калибровок ODBA и скорости метаболизма, включая температуру, в значительной степени связано со значительными логистическими трудностями и расходами, связанными с выполнением точных калибровок при различных температурах, включая содержание животных в неволе в течение длительных периодов времени и доступ к системе респирометрии с надежной температурой. контроль.Эти вопросы особенно актуальны для более крупных и активных видов, включая многих морских хищников, которых трудно удерживать в неволе и которые требуют больших объектов для респирометрии. Несмотря на эти проблемы, определение того, как температура влияет на соотношение ODBA– Ṁ _{O 2} , является важным компонентом перевода лабораторных калибровок в оценки FMR, которые почти наверняка будут включать переменные температуры.

В этом исследовании мы проверили, может ли ODBA точно предсказать потребление кислорода в диапазоне экспериментальных температур у трех видов прибрежных акул, акул-нянек [ Ginglymostoma cirratum (Bonaterre 1788)], лимонных акул [ Negaprion brevirostris (Poey 1868)] и черноперые акулы [ Carcharhinus limbatus (Müller and Henle 1839)]. Эти виды представляют собой ряд энергетических стратегий: акулы-медсестры представляют собой неактивные бентосные виды, черноперые акулы представляют собой активные, вентилирующие барана виды, а лимонные акулы характеризуют средний уровень активности. Калибровка проводилась в системе статической респирометрии и включала широкий диапазон произвольной плавательной активности. Эти лабораторные калибровки взаимосвязи между ODBA, Ṁ _{O 2} и температурой позволят экстраполировать FMR из данных об ускорении, собранных у акул, находящихся в свободном пространстве.

Эксперименты по респирометрии были проведены на молодых няньках, лимонных и черноперых акулах. Акулы-медсестры ( N = 8, общая длина 53–132 см, общая длина) были пойманы удилищем и катушкой из Флорида-Кис, США. Лимонные акулы ( N = 27, общая длина 69–100 см) были пойманы с помощью забросанных сетей на мысе Канаверал, Флорида, США и Флорида-Кис. Черноперые акулы ( N = 8, длина 53–64 см) были пойманы удочкой в ​​заливе Терра Сея, Флорида, США.Все животные были доставлены в лабораторию Mote Marine в Сарасоте, Флорида, США, и содержались в закрытом рециркуляционном резервуаре объемом 150 000 л на время экспериментов. Акулы получали диету из сельди, кальмаров и креветок до насыщения через день, но их не кормили до начала испытаний, чтобы достичь состояния после поглощения. Акулы-медсестры не голодали не менее 72 часов до испытаний, а лимонные и черноперые акулы не голодали не менее 48 часов до испытаний. Всех акул держали на постоянном 12-часовом цикле свет: темнота.Эта работа была одобрена Комитетом по уходу и использованию животных лаборатории Mote Marine (разрешение № 09-09-NW1).

Испытания по респирометрии были проведены для двух температурных групп, представляющих нижнюю (∼20 ° C) и высокую (∼30 ° C) границы температурного диапазона, который эти виды, вероятно, будут испытывать в дикой природе. Акулы были акклиматизированы к экспериментальным температурам в резервуаре для хранения по крайней мере за 1 неделю до экспериментов.Все испытания с лимонными и черноперыми акулами были проведены в течение 2 месяцев после первоначального отлова. Испытания акул-медсестер проводились с людьми, которые содержались в неволе не менее 1 года.

Испытания проводились в круглом замкнутом респирометре, сконструированном из модифицированного сборного резервуара из стекловолокна диаметром 2,45 м, как описано в Whitney et al. (2016). Вкратце, респирометр герметизировали крышкой, изготовленной из рамки из ПВХ с натянутой на нее пластиковой пленкой, а растворенный кислород (DO) и температуру измеряли с помощью портативного измерителя DO (модель Pro Plus, Yellow Springs Instruments, Yellow Springs, OH, СОЕДИНЕННЫЕ ШТАТЫ АМЕРИКИ).Чтобы обеспечить равномерное перемешивание воды в респирометре и создать поток воды мимо измерителя DO для точных измерений, насос перекачивает воду снаружи в центр резервуара мимо зонда DO. Насос и измеритель DO были заключены в круглую клетку из ПВХ и жесткой пластиковой сетки во время испытаний лимонной акулы и акулы-няньки, чтобы защитить инструменты от животных и побудить акул плавать по полному кругу вокруг внешнего края резервуара (рис. 1). Эта сетчатая клетка не использовалась во время испытаний с черноперыми акулами, поскольку она, по-видимому, вызывала стресс у животных.Использование круглого резервуара может увеличить общие затраты на плавание по сравнению с плаванием по прямой из-за увеличения энергии, необходимой для поворота (Hughes and Kelly, 1996; Wilson et al., 2013a, b). Однако акселерометры должны учитывать этот фактор, поскольку повышенные затраты на поворот связаны с увеличением движения тела, необходимого для поворота.

Лимонная акула и акула-нянька были помещены в систему респирометрии не менее чем за 12 часов до начала испытаний, чтобы дать им возможность акклиматизироваться к системе в течение ночи. Черноперые акулы, по-видимому, устали после продолжительных периодов пребывания в меньшей аквариумной системе, и их акклиматизировали к респирометру в течение 1 часа до начала испытаний, а не за ночь. После периода акклиматизации бак респирометра был изолирован от проточной системы и закрыт крышкой. Танк был окружен занавесом, чтобы ограничить посторонние помехи, и испытания контролировались дистанционно с помощью прямой цифровой видеотрансляции. DO и температура воды регистрировались каждые 5 минут, а поведение акул постоянно отслеживалось на протяжении всех испытаний.Скорость плавания рассчитывалась по длине тела (BL) s ^-1 путем измерения времени, которое потребовалось акуле, чтобы пройти полный круг респирометра 3 раза каждые 5 минут в периоды постоянной плавательной активности. Испытания начинались с DO, близкого к 100% -ному насыщению, и продолжались до тех пор, пока DO не достигал 80% -ного насыщения.

Для оценки фонового дыхания в каждой группе испытаний в течение 4 часов измеряли пустой респирометр (без животного).

Для анализа использовались интервалы испытаний, в которых акулы демонстрировали последовательное плавание или отдых в течение не менее 20 минут. Удельный массовый расход кислорода ( Ṁ _{O 2} , мг O ₂ кг ^-1 ч ^-1 ) был рассчитан для каждого из этих интервалов анализа с использованием уравнения 1: (1)

, где S — наклон кривой разложения кислорода в минутах, b — наклон кривой фонового дыхания, V — объем респирометра в литрах и M — масса акулы в кг.Объем акулы (<10 л) считался незначительным по сравнению с объемом респирометра (2494 л), что представляет собой ошибку <0,5%, и поэтому не был включен в нашу модель.

Данные акселерометра

были проанализированы с помощью программы Igor Pro (Wavemetrics, Lake Oswego, OR, США). Статическое ускорение (указывающее положение тела животного) было отделено от динамического ускорения (указывающее движение животного) с использованием 3-секундного сглаживающего устройства (Shepard et al., 2008), чего было достаточно для удаления шума хвоста из следов статического ускорения. ODBA рассчитывалась как сумма абсолютных значений трех осей динамического ускорения. Среднее значение ODBA было рассчитано для каждого интервала анализа _{O 2} во время испытаний респирометрии, чтобы обеспечить парные ODBA– _{O 2} точек для анализа модели.

Для лимонной акулы и акулы-няньки при каждой экспериментальной температуре была рассчитана зависящая от вида средняя стандартная скорость метаболизма (SMR), скорость метаболизма в состоянии покоя, путем усреднения скорости метаболизма во время всех интервалов отдыха для данного вида и температурной группы.Поскольку черноперые акулы относятся к видам, у которых есть бараны, SMR не рассчитывалась напрямую, а оценивалась с использованием пересечения отношения ODBA– Ṁ _{O 2} . Обычная скорость метаболизма (RMR), скорость метаболизма во время волевой активности, рассчитывалась для каждого вида и температурной группы как средняя скорость метаболизма за все периоды, когда исследуемые животные демонстрировали постоянную плавательную активность. Периоды отдыха лимонной акулы и акулы-няньки в расчет RMR не включались.

Скорость метаболизма положительно коррелировала с температурой, изменяя точку пересечения ODBA– Ṁ _{O 2} у всех видов. Однако наклон зависимостей ODBA– Ṁ _{O 2} существенно не изменился с температурой ни у одного вида (эффекты взаимодействия ANCOVA P > 0,05). SMR Q ₁₀ было 2.99 для акул-медсестер и 2,96 для лимонных акул, а RMR Q ₁₀ было 2,67 для чернопёрых акул.

ODBA линейно масштабируется с потреблением кислорода для всех видов и температурных групп (рис. 2). Включение индивидуума в качестве случайного эффекта значительно улучшило соответствие модели для всех моделей прогнозирования (ΔAICc> 35). Вариабельность происходила из-за межличностных различий в перехвате, то есть SMR.Местоположение поимки не было значимым предиктором Ṁ _{O 2} для лимонных акул ( P > 0,05), и поэтому было удалено из модели.

Рис. 2.

Зависимость общего динамического ускорения тела и потребления кислорода (ODBA– Ṁ _{O 2} ) для акул при двух калибровочных температурах. (A) акулы-медсестры, (B) лимонные акулы и (C) черноперые акулы.Линии тренда показывают взаимосвязи, описываемые фиксированными эффектами наиболее подходящих моделей для каждого вида с формулами, приведенными в таблице 3. Пунктирные линии показывают 95% доверительные интервалы. Данные по черному наконечнику кулера для воды основаны на одной акуле и не представляют собой полную калибровку ODBA– Ṁ _{O 2} при этой температуре.

Рис. 2.

Зависимость общего динамического ускорения тела и потребления кислорода (ODBA– Ṁ _{O 2} ) для акул при двух калибровочных температурах. (A) акулы-медсестры, (B) лимонные акулы и (C) черноперые акулы. Линии тренда показывают взаимосвязи, описываемые фиксированными эффектами наиболее подходящих моделей для каждого вида с формулами, приведенными в таблице 3. Пунктирные линии показывают 95% доверительные интервалы. Данные по черному наконечнику кулера для воды основаны на одной акуле и не представляют собой полную калибровку ODBA– Ṁ _{O 2} при этой температуре.

Для всех трех видов модель с самым низким AICc включала температурную группу и ODBA в качестве прогнозных переменных, с индивидуальным включением в качестве случайного эффекта.Однако, хотя эта модель может лучше всего описывать Ṁ _{O 2} в лаборатории, нашей целью было создать модель, которая обеспечит наиболее точные оценки FMR при применении к полевым данным. Вероятно, что ODBA в состоянии покоя в поле будет сильно изменяться в результате постороннего движения воды из-за волн или течений (Whitney et al., 2010). Следовательно, модель, включающая бинарное состояние активности (активный / отдыхающий), приведет к более точным оценкам FMR во время периодов отдыха, поскольку повышенная ODBA в состоянии покоя из-за движения воды может быть отделена от ODBA из-за движения акулы.По этой причине мы приняли модель для медсестер и лимонных акул, которая включает состояние активности и взаимодействие между ODBA и состоянием активности. Эта модель имела ΔAICc <2, более высокое значение R ² и логарифмическое правдоподобие, а также меньшую среднюю невязку, чем верхняя модель для обоих видов, и, таким образом, не представляет существенного снижения соответствия модели. В этой модели состояния активности ODBA незначительно описывает Ṁ _{O 2} во время периодов отдыха для акул-медсестер или лимонных акул с наклонами ODBA– Ṁ _{O 2} во время бездействия незначительно отличное от нуля.Это предполагает, что использование среднего SMR, определенного по температуре, для оценки _{O 2} во время периодов покоя будет иметь предсказательную силу, аналогичную использованию корреляции с ODBA. Поэтому для лимонных акул и акул-медсестер мы использовали средний SMR для оценки Ṁ _{O 2} во время бездействия и линейную корреляцию с ODBA для оценки Ṁ _{O 2} во время активности, где оба SMR и пересечение активного ODBA– Ṁ _{O 2} уравнение масштабируется экспоненциально с температурой в соответствии с их соответствующими значениями Q ₁₀ .Перехват отношения ODBA– Ṁ _{O 2} у черноперых акул также экспоненциально масштабируется с температурой. Поскольку черноперые акулы постоянно активны, состояние активности не было включено в модели для этого вида.

Линейные отношения в этих оптимальных моделях показали сильную корреляцию между ODBA и Ṁ _{O 2} во время активности, с R ² > 0.91 (Таблица 2), и тесты Андерсона – Дарлинга не предоставили доказательств того, что остатки оптимальных моделей отклоняются от нормальности ( P > 0,05). Перехваты активных отношений ODBA– Ṁ _{O 2} не были равны измеренному SMR для акул-медсестер или лимонных акул (Таблицы 1 и 3) и, следовательно, масштабировались с другим значением Q ₁₀ . Перехват Q ₁₀ активного ODBA– Ṁ _{O 2} был равен 5.11 для акул-нянек, 3,20 для лимонных и 6,27 для черноперых акул (Таблица 3).

Таблица 2.

Критерии выбора модели для прогнозных моделей Ṁ _{O 2} для всех трех видов акул

Таблица 3.

ODBA– Ṁ _{O 2} соотношения калибровки и соответствующая ошибка у трех видов акул

Используя линейное соотношение ODBA — Ṁ _{O 2} , Ṁ _{O 2} во время активных периодов ( Ṁ _{O 2 , A} ) можно спрогнозировать с помощью уравнения 3 все три вида: (3)

где a — наклон отношения ODBA– Ṁ _{O 2} во время активных периодов, который зависит от вида, но не зависит от воздействий окружающей среды, а b — точка пересечения зависимости, которая меняется в зависимости от факторы окружающей среды.В нашем случае этой переменной окружающей среды была температура, которая масштабирует эту точку пересечения в соответствии с уравнением 4: (4)

, где b — пересечение, вычисленное при температуре T _b , b _c — пересечение ODBA– Ṁ _{O 2} , оцененное во время калибровки при температуре T _c и S — коэффициент масштабирования, определенный для вида, т.е.е. значение Q ₁₀ . Ṁ _{O 2 , R} , Ṁ _{O 2} во время периодов покоя, или SMR, также масштабируется в зависимости от температуры в соответствии с уравнением 4, где b — расчетное SMR при температуре T _b , b _c — это измеренный SMR при температуре T _c , а S — это SMR Q ₁₀ .

Температура была наиболее важным фактором при оценке Ṁ _{O 2} , что ожидается, поскольку скорость метаболизма экспоненциально масштабируется с температурой в соответствии с уравнением Q ₁₀ .ODBA был следующим по важности фактором, показывающим предсказательную силу использования вышеупомянутых мелкомасштабных показателей активности с использованием более общих состояний активности. Наклон зависимости ODBA– Ṁ _{O 2} оставался постоянным в пределах исследуемого здесь диапазона температур, который представляет собой диапазон температур, с которыми эти виды могут столкнуться в полевых условиях. Возможно, что наклон зависимости может не оставаться постоянным вблизи температурных экстремумов для вида, где аэробный объем снижается, активность ограничена, а метаболизм с большей вероятностью протекает анаэробно (Farrell, 2009).

Тот факт, что крутизна кривой оставалась постоянной в пределах нормального диапазона температур, не является неожиданностью. Наклон зависимости ODBA– Ṁ _{O 2} представляет дополнительное количество энергии, необходимое для увеличения активности на единицу ODBA, сродни энергии активации на единицу активности или движения. Поскольку на единицу повышенной активности требуется одинаковое количество мышечных сокращений независимо от температуры, ожидается, что эта энергия активации останется постоянной, в то время как температура увеличивает SMR.В нескольких предыдущих исследованиях изучалась взаимосвязь между ODBA или скоростью плавания, Ṁ _{O 2} , и температурой у рыб, с аналогичными результатами, определив, что температура не оказывает значительного влияния на наклон зависимости между скоростью плавания и метаболизмом. у некоторых видов рыб (Claireaux et al., 2006; Whitney et al., 2016) или между ODBA и метаболизмом у американских лобстеров (Lyons et al., 2013). Однако в других исследованиях было обнаружено значительное влияние температуры на взаимосвязь между скоростью плавания и скоростью метаболизма у голавля ( Scomber japonicas ; Dickson et al., 2002) и между ускорением тела и метаболизмом у морских гребешков ( Pecten maximus ; Robson et al., 2016). Если общее значение энергии активации остается постоянным, в то время как общая скорость метаболизма увеличивается с температурой, животному потребуется гораздо большая часть энергии по сравнению с его скоростью метаболизма для повышения активности при более низких температурах по сравнению с более высокими температурами. Например, используя определенные здесь калибровочные уравнения, чтобы увеличить ODBA на 0,1 г (типичное увеличение между состоянием покоя и активным состоянием), животным пришлось бы увеличить скорость метаболизма более чем в 2 раза по сравнению с их SMR при температурах около 20 ° C, но только на 0.В 3–0,6 раза больше их SMR при температурах около 30 ° C, что делает деятельность пропорционально более энергоэффективной при более высоких температурах.

Модель с самым низким AICc для всех трех видов использовала ODBA и температуру для прогнозирования Ṁ _{O 2} и не включала состояние активности. Однако использование простой линейной зависимости для прогнозирования Ṁ _{O 2} из полевых измерений ODBA как для активных, так и для неактивных периодов может привести к большей ошибке в приложении к полевым данным.Как описано выше, ODBA не является значимым предиктором Ṁ _{O 2} во время периодов покоя в лаборатории, и часто наблюдается значительное движение воды в поле из-за волн и течений, которые могут значительно увеличить значения ODBA в состоянии покоя. (Whitney et al., 2010), иногда более чем в 3 раза выше ODBA, измеренного во время периодов покоя в стационарном резервуаре (KOL, NMW и ACG, неопубликованные данные). Хотя турбулентная вода будет увеличивать ODBA в состоянии покоя, она вряд ли повлияет на Ṁ _{O 2} акул, отдыхающих в поле, и, таким образом, использование прямой ODBA — Ṁ _{O 2} обеспечит искусственно завышенные оценки Ṁ _{O 2} для таких интервалов отдыха.Следовательно, в принятой нами модели используется средний SMR для прогнозирования _{O 2} во время всех интервалов отдыха, в то время как линейная зависимость между ODBA и Ṁ _{O 2} , где точка пересечения не обязательно соответствует SMR, будет использоваться для прогнозирования Ṁ _{O 2} во время интервалов плавания (см. рис. 4). И для лимонных акул, и для акул-медсестер перехваты этих отношений Ṁ _{O 2 , A} имели тенденцию быть немного ниже, чем SMR, хотя они оставались в пределах 1 с.d. среднего SMR (Таблицы 1 и 3). Экстраполяция кривых мощности (скорость плавания по сравнению с _{O 2} ) до нулевой скорости плавания является распространенным методом оценки SMR активных видов рыб и подтверждена в нескольких исследованиях (Brill, 1987; Leonard et al. , 1999; Dowd et al., 2006). Похоже, что экстраполяция кривых ODBA– Ṁ _{O 2} на нулевую активность также может быть относительно эффективным способом оценки SMR, хотя этот метод не был валидирован ранее, и SMR рассчитывались с использованием этого метода, включая SMR, представленный здесь для черноперых акул следует интерпретировать с осторожностью.

Рис. 4.

Пример прогнозирования Ṁ _{O 2} свободно плавающей лимонной акулы в полевых условиях на основе лабораторной калибровки ODBA. Стандартная скорость метаболизма (SMR) акулы и точка пересечения калибровочной зависимости определяются температурой во время развертывания (красный график) с использованием соответствующих значений Q ₁₀ .Состояние активности определяется как активное (серые столбцы) или состояние покоя (белые столбцы), здесь используется кластерный анализ k -средний (см. Sakamoto et al., 2009; Whitney et al., 2010). Используя выбранную прогнозную модель, интервалам отдыха назначается SMR на основе средней температуры в течение интервала, а активным периодам назначается стандартная скорость метаболизма (RMR) на основе ODBA и температуры. Прогнозируемое значение Ṁ _{O 2} , полученное с помощью этого метода, показано на нижней панели (синий цвет), ± стандартная ошибка оценки (s.e.e.), с s.e.e. рассчитывается отдельно для периодов активности и отдыха.

Рис. 4.

Пример предсказания Ṁ _{O 2} свободно плавающей лимонной акулы в полевых условиях на основе лабораторной калибровки ODBA. Стандартная скорость метаболизма (SMR) акулы и точка пересечения калибровочной зависимости определяются температурой во время развертывания (красный график) с использованием соответствующих значений Q ₁₀ .Состояние активности определяется как активное (серые столбцы) или состояние покоя (белые столбцы), здесь используется кластерный анализ k -средний (см. Sakamoto et al., 2009; Whitney et al., 2010). Используя выбранную прогнозную модель, интервалам отдыха назначается SMR на основе средней температуры в течение интервала, а активным периодам назначается стандартная скорость метаболизма (RMR) на основе ODBA и температуры. Прогнозируемое значение Ṁ _{O 2} , полученное с помощью этого метода, показано на нижней панели (синий цвет), ± стандартная ошибка оценки (s.e.e.), с s.e.e. рассчитывается отдельно для периодов активности и отдыха.

Значения Q ₁₀ для пересечения уравнения Ṁ _{O 2 , A} были значительно больше, чем значения SMR Q ₁₀ как для лимонной акулы, так и для акулы-няньки. Метаболические Q ₁₀ значения в эластожаберных ветвях обычно находятся между 2 и 3 (Brett and Groves, 1979).Значения SMR Q ₁₀ , рассчитанные для каждого вида, попадают в этот диапазон, но значения пересечения Q ₁₀ выше. Это связано с тем, что, хотя разница между точками пересечения при двух температурах аналогична разнице в SMR между двумя температурами, точки пересечения падают ниже, чем SMR, и, таким образом, разница составляет большую долю точки пересечения по сравнению с SMR, создавая большую Q ₁₀ значений.Величина изменения скорости метаболизма, описываемая этими большими значениями Q ₁₀ , никогда не реализуется при измерениях метаболизма, поскольку SMR масштабируется с другим Q ₁₀ , а точка пересечения Q ₁₀ увеличивает значения RMR, значения RMR, связанные с перехватом, намного больше. Следовательно, величина изменения RMR с температурой составляет гораздо меньшую долю от общего значения и приведет к меньшему значению Q ₁₀ , как это видно с черным RMR Q ₁₀ (2.67) по сравнению с перехватчиком Q ₁₀ (6,27).

Одна проблема, возникающая из-за разделения периодов отдыха и активности, как указано в наших моделях, заключается в том, что будут периоды оценки FMR, которые короче 20-минутных периодов респирометрического анализа, используемых во время лабораторных калибровок. Как правило, рекомендуется использовать тот же интервал времени, что и при калибровках, для оценки FMR, чтобы временное разрешение между ними оставалось постоянным, а ошибка при анализе FMR более коротких интервалов времени не недооценивалась (Halsey et al., 2009б, 2011а). Однако разделение полевых данных на 20-минутные интервалы для анализа требует объединения периодов отдыха и активности для получения среднего значения ODBA каждые 20 минут, которое будет включать в оценку переменные значения ODBA в состоянии покоя из-за движения воды. Хотя разделение периодов покоя и активности и использование более коротких интервалов для анализа FMR может недооценивать ошибку, связанную с оценкой, вполне вероятно, что этот метод все же даст более точные оценки FMR, потому что SMR не будет постоянно завышаться.

Ошибка, вычисленная в ходе проверки модели, в целом была низкой, с общей алгебраической ошибкой, которая учитывает знак разницы между прогнозируемыми и измеренными значениями, в пределах 2% от измеренного значения для всех видов (таблица 3). S.e.e. и итоговый COV для каждого вида, рассчитанный с использованием общей ошибки без учета знака различия, был выше: 7.7% для черноперых акул, 12,3% для акул-нянек и 14,9% для лимонных акул. Однако, когда учитывались только активные данные, эти ошибки оставались ниже 10% для всех трех видов (таблица 3), демонстрируя, что ODBA как метод оценки Ṁ _{O 2} имеет более высокую предсказательную силу, когда животное активно. по сравнению с тем, когда он отдыхает. Эта тенденция также была продемонстрирована в других исследованиях, в которых было установлено, что ODBA является менее эффективным предсказателем Ṁ _{O 2} во время бездействия по сравнению с активностью (Green et al., 2009; Halsey et al., 2011a). Возможно, наиболее важным фактором, влияющим на Ṁ _{O 2} во время бездействия, является температура, которая включена в настоящие калибровки. Однако другие факторы также увеличивают вариабельность Ṁ _{O 2} во время бездействия, включая индивидуальные вариации SMR из-за возраста, пола, размера тела или других характеристик жизненного цикла (White and Seymour, 2004; Burton et al., 2011).

Ошибки прогноза также были намного больше для некоторых особей по сравнению с общей ошибкой вида, до 25.3% (таблица 3), что означает, что вполне вероятно, что применение этих лабораторных калибровок для оценки FMR будет более точным для популяций, чем для отдельных лиц (Green, 2011; Halsey et al., 2009b, 2011a). Однако не было значительных различий в средних прогнозах Ṁ _{O 2} по сравнению с измеренными значениями Ṁ _{O 2} для любого вида в целом или для любого индивидуума любого вида, а алгебраическая ошибка оставалась низкой. для всех видов.Более высокий COV по сравнению с алгебраической ошибкой связан с тем, что н.э. основывается на общей ошибке прогноза независимо от знака разницы между измеренным и прогнозируемым значением, а алгебраическая ошибка учитывает знак этой разницы. Следовательно, в то время как COV описывает разницу между измеренными и прогнозируемыми значениями, накопленными в каждой точке калибровки, алгебраическая ошибка описывает общую разницу между измеренными и прогнозируемыми значениями, позволяя высоким и низким оценкам компенсировать друг друга.Это говорит о том, что, хотя при объединении оценок скорости метаболизма с конкретными временными интервалами может быть более высокая ошибка, оценки скорости метаболизма, охватывающие более длительный период времени, который включает несколько интервалов анализа, вероятно, будут поддерживать достаточно высокую степень точности для сохранения статистической целостности.

У видов, дышащих воздухом, несколько методов измерения скорости метаболизма, включая DLW и регистрацию времени дыхания, могут использоваться в качестве дополнительного метода проверки для прямого сравнения с полевыми оценками скорости метаболизма, сделанными с помощью калибровок акселерометрии (например,грамм. Elliott et al., 2012; Stothart et al., 2016; Роос и др., 2016). Этот тип сопутствующей проверки в полевых условиях, к сожалению, невозможен для таксонов, дышащих водой; вместо этого, калибровка в лаборатории представляет собой наиболее полную возможную валидацию метода на рыбе. Однако сильная связь между ODBA и Ṁ _{O 2} во время активности и относительно низкая ошибка, обнаруженная в этом и предыдущих исследованиях рыб (например, Gleiss et al., 2010; Wright et al., 2014), сравнение методов ODBA и частоты сердечных сокращений у рыб (Clark et al., 2010) и таксонов, дышащих воздухом (Green et al., 2009), вместе показывает, что этот метод может оценивать расход энергии в зависимости от вида деятельности с высоким уровнем точности.

Важно отметить, однако, что ODBA учитывает только часть скорости метаболизма из-за движения, и хотя это может быть наиболее изменчивым фактором, влияющим на скорость метаболизма у активных видов, есть несколько других элементов, которые также определяют FMR. .Возможно, наиболее важным из них является температура, которая, как уже говорилось, значительно изменяет SMR и точку пересечения ODBA– Ṁ _{O 2} . Температуру можно относительно легко учесть в оценках FMR при условии, что регистратор данных включает датчик температуры, а значение SMR исследуемого вида известно или включено в лабораторные калибровки, как это было сделано здесь. Соленость и DO — другие абиотические переменные, которые в меньшей степени могут влиять на метаболизм в полевых условиях (Carlson et al., 2004) и не были включены в эти калибровки. Размещение датчиков качества воды вместе с акселерометрами в полевых условиях может помочь экстраполировать некоторые из этих эффектов (Cooke et al., 2016).

Другие биотические факторы, включая специфическое динамическое воздействие (SDA, доля энергии, выделяемой на обработку и пищеварение пищи) и восстановление после анаэробных упражнений, труднее учесть с помощью метода ODBA, и они не были учтены в настоящих калибровках.Как и температура, SDA будет влиять на SMR и перехват ODBA– _{O 2} в часы после кормления, увеличиваясь более чем в 2 раза у акул SMR в зависимости от размера еды и других факторов ( Ферри-Грэм и Гибб, 2001; Симс и Дэвис, 1994). Поскольку успех и масштабы кормления, как правило, невозможно определить по данным акселерометра, повышенный уровень метаболизма из-за SDA может быть трудно учесть в оценках FMR.Кроме того, когда анаэробное дыхание используется во время коротких периодов повышенной активности, например, во время поимки добычи, избегания хищников или спаривания, у животных возникает кислородный дефицит, что приводит к усилению метаболизма в периоды восстановления после упражнений, что, опять же, трудно учесть напрямую. с использованием акселерометрии (Cooke et al., 2016), хотя с помощью дополнительных калибровок анаэробное дыхание можно успешно количественно оценить по данным ускорения (например, Robson et al., 2012). Использование телеметрии сердечного ритма одновременно с акселерометрией может повысить точность оценок скорости метаболизма (Clark et al., 2010; Cooke et al., 2016), поскольку частота сердечных сокращений может более точно масштабироваться с Ṁ _{O 2} во время физиологических проблем, особенно в периоды отдыха (Green et al., 2009; Halsey et al., 2011a).

Независимо от метода оценки, всегда будут отклонения в FMR как следствие внешних воздействий, которые нельзя напрямую учесть с помощью лабораторных калибровок.Несмотря на эти проблемы, акселерометрия, вероятно, обеспечит точные оценки FMR, особенно во время активности, и предлагает дополнительные преимущества по сравнению с другими методами. Эти преимущества включают коммерческую доступность и невысокую стоимость по сравнению с другими типами датчиков (Whitney et al., 2012; Lear and Whitney, 2016), а также относительно простые и неинвазивные механизмы крепления. Однако прикрепление внешних меток может иногда влиять на расход энергии и плавательное поведение из-за повышенного сопротивления и отрицательной плавучести, особенно у мелких животных (например, у мелких животных).грамм. Lowe et al., 1998; K.O.L., A.C.G. и N.M.W., представлены), которые следует учитывать при экстраполяции энергетических и поведенческих данных от меченых особей. Кроме того, регистраторы данных ускорения обеспечивают высокое временное разрешение оценок скорости метаболизма. Запись данных о перемещении с высокой частотой дискретизации позволяет оценить расход энергии за короткие периоды времени, и, таким образом, можно оценить затраты на непродолжительное поведение, такое как захват добычи и спаривание. Наконец, мелкомасштабная выборка регистраторов данных ускорения позволяет одновременно измерять расход энергии и поведение.Конкретное поведение можно легко идентифицировать из данных об ускорении, собранных у рыбы, находящейся на свободном выгуле, без прямого наблюдения (например, Tsuda et al., 2006; Whitney et al., 2010, 2012; Gleiss et al., 2013; Broell et al., 2013) . Затем эти модели поведения можно сопоставить с оценками скорости метаболизма с помощью ODBA, что позволяет построить с высоким разрешением бюджеты времени и энергии для рыбы, находящейся на свободном выгуле. Эта задача была невозможна с использованием других методов оценки и важна для получения четкой картины относительных затрат энергии и физической подготовки, связанных с поведенческими решениями, которые принимают люди.Использование регистраторов данных ускорения для оценки FMR у рыб может предоставить информацию, необходимую для сравнительной оценки затрат энергии на конкретные виды деятельности и биоэнергетики акул по отдельным людям, популяциям и сезонам, обеспечивая данные, имеющие решающее значение для понимания того, как факторы окружающей среды влияют на физиологическую экологию и приспособленность этих акул. животные.

Мы благодарим Дж. Карлсона за советы по логистике, а также многочисленных стажеров и сотрудников Программы поведенческой экологии и физиологии Mote Marine Laboratory за их помощь в сборе данных и животноводстве, в том числе А.Андрес, А. Осовски, А. Онткос, Л. Касперс, Д. Рот, А. Шакья, Б. Суизи, Б. Холл, М. Симмерлинг, М. Остин, Р. Мой-Хюйлер, М. Миллс, К. Гофорт, Дж. Паркс и В. Хэган.

Зависимое от фруктозы ускорение метаболизма этанола

Вильялобос-Гарсия, Даниэль; Айхллон-Осорио, Карлос Альберто; Эрнандес-Муньос, Роландо (2021)
Biochem Pharmacol 188 ():

Целью настоящего исследования было выяснить, как фруктоза может увеличивать скорость метаболизма этанола в печени, наблюдение, ранее названное эффектом фруктозы.Предыдущие исследования предполагают, что увеличение потребления АТФ, вызванное синтезом глюкозы из фруктозы, стимулирует окисление НАДН в дыхательной цепи митохондрий, обеспечивая более быстрое окисление этанола алкогольдегидрогеназой; однако эта идея часто подвергалась сомнению. Мы протестировали действие фруктозы, сорбозы и тагатозы как in vitro, так и in vivo. И этанол, и каждый сахар либо добавляли к изолированным гепатоцитам, либо вводили крысам внутрибрюшинно. В экспериментах in vitro образцы были взяты из суспензии гепатоцитов в зависимости от времени и депротеинизированы хлорной кислотой.В экспериментах in vivo каждые 15 минут отбирали образцы крови и определяли метаболиты в плазме. Эти метаболиты включают этанол, глюкозу, глицерин, сорбит, лактат, фруктозу и сорбозу. Окисление этанола гепатоцитами крысы увеличивалось более чем на 50% при добавлении фруктозы. Стимуляция сопровождалась увеличением продукции глюкозы, глицерина, лактата и сорбита. Аналогичный эффект наблюдался с сорбозой, в то время как тагатоза не действовала. Такая же картина наблюдалась в экспериментах in vivo.Этот эффект отменялся ингибированием алкогольдегидрогеназы 4-метилпиразолом, тогда как ингибирование дыхательной цепи цианидом не влияло на эффект фруктозы. В заключение, представленные результаты свидетельствуют о том, что при восстановлении глицеральдегида, глицерина и фруктозы до сорбита, соответственно, расходуется НАДН, что позволяет увеличить выведение этанола. Следовательно, этот эффект не связан со стимуляцией митохондриального повторного окисления НАДН, вызванного потреблением АТФ.

Олеуропеин-индуцированное ускорение метаболизма лекарственных средств, катализируемого CYP: центральная роль ядерного рецептора PPARα

Реферат

Олеуропеин (OLE), основной компонент olea oleuropea , оказывает положительное плейотропное действие на здоровье и болезни, которые в основном объясняют его противовоспалительные и кардиозащитные свойства.Некоторые пищевые добавки и лекарственные травы содержат OLE и отпускаются без рецепта. В этом исследовании изучалось влияние OLE на основные CYP, катализирующие метаболизм многих прописанных лекарств. Акцент был сделан на роли альфа-рецептора, активируемого пролифератором пероксисом (PPARα), фактора ядерной транскрипции, регулирующего многочисленные гены, включая CYP . 129 / Sv дикого типа и Ppara -нулевых мышей лечили OLE в течение шести недель. OLE индуцировал Cyp1a1 , Cyp1a2 , Cyp1b1 , Cyp3a14 , Cyp3a25 , Cyp2c29 , Cyp2c44 , Cyp2dNA и Cyp2c44 , Cyp2dNA и сходные эффекты m 9010 с m 9010 наблюдались у мышей Ppara -null , , что указывает на то, что индуцированный OLE эффект на эти CYP опосредуется PPARα.Активация путей, связанных с PI3k / AKT / FOX01, JNK, AKT / p70 и ERK, участвует в индукции CYP посредством OLE. Эти данные показывают, что потребление лекарственных трав и пищевых добавок, содержащих OLE, может ускорить метаболизм лекарственных субстратов вышеупомянутых CYP, тем самым снижая их эффективность и результат фармакотерапии. Следовательно, OLE-индуцированная активация PPARα может модифицировать эффекты лекарств из-за их повышенного метаболизма и клиренса, что следует принимать во внимание при употреблении OLE-содержащих продуктов с некоторыми лекарствами, в частности с лекарствами с узким терапевтическим окном.

Заявление о значимости Это исследование показало, что олеуропеин, который принадлежит к основным компонентам листьев и костянок оливы Olea europaea , индуцирует синтез основных CYP, метаболизирующих большинство прописанных лекарств, посредством активации PPARα. Этот эффект может изменить фармакокинетический профиль совместно вводимых препаратов-субстратов CYP, тем самым изменяя их терапевтическую эффективность и токсичность.

• Авторские права © 2020 Американское общество фармакологии и экспериментальной терапии

Исследование

показывает, что да, метаболизм начинает замедляться в течение всей жизни, но, возможно, не тогда, когда мы можем думать

Многие из нас могут сказать, что помнят времена, когда мы могли есть все, что хотели, и не набирать вес.Фактически, метаболизм и общие затраты энергии меняются на протяжении всей нашей жизни, и результаты нового исследования документально подтвердили серию различных взаимосвязанных изменений с беспрецедентной детализацией. И результаты показывают, что метаболизм — скорость, с которой наш организм сжигает калории — на самом деле достигает пика гораздо раньше в жизни и начинает свое неизбежное снижение позже, чем мы могли бы предположить. Данные исследования, полученные от большой когорты людей от рождения до старости, проливают новый свет на человеческое развитие и старение и могут помочь в формировании целевых стратегий питания и здоровья на протяжении всей жизни человека.

«С возрастом и старением происходит множество физиологических изменений, — сказал соавтор исследования Герман Понцер, доктор философии, доцент кафедры эволюционной антропологии в Университете Дьюка. «Подумайте о половом созревании, менопаузе и других фазах жизни. Что странно, так это то, что сроки наших «метаболических этапов жизни», похоже, не соответствуют этим типичным вехам ». Понтцер и международная группа ученых сообщают о своих открытиях в Science в статье под названием «Ежедневные затраты энергии на протяжении жизни человека.”

Авторы писали, что все жизненно важные задачи, от развития и воспроизводства до поддержания и движения, требуют энергии. «Таким образом, общие суточные затраты энергии (общие затраты; мегаджоули в день) имеют решающее значение для понимания как суточных потребностей в питании, так и вложений организма в различные виды деятельности». Однако на самом деле ученые очень мало знают об общих расходах у человека или о том, как они меняются в течение жизни.

Ранее в большинстве крупномасштабных исследований измерялось, сколько энергии используется организмом для выполнения основных жизненно важных функций, таких как дыхание, пищеварение, перекачивание крови и другие важные действия.По сути, это калории, которые вам нужны, чтобы остаться в живых. Но это всего лишь 50–70% калорий, которые мы сжигаем каждый день. Он не учитывает энергию, которую мы тратим на все остальное: мыть посуду, гулять с собакой, вспотеть в тренажерном зале, даже просто думать или ерзать.

В рамках своего недавно опубликованного исследования Понтцер и международная группа ученых проанализировали средние калории, сжигаемые более чем 6600 людьми, мужчинами и женщинами, в возрасте от одной недели до 95 лет, и в 29 странах, когда они вели свою повседневную жизнь. .Чтобы вычислить общее суточное потребление энергии, исследователи использовали метод «воды с двойной маркировкой». Для этого анализа мочи человек сначала пьет воду, в которой водород и кислород в молекулах воды заменены естественными «тяжелыми» формами, и оценка включает измерение того, как быстро они вымываются.

Этот метод считается золотым стандартом для измерения ежедневного расхода энергии в течение обычной повседневной жизни вне лаборатории, и ученые использовали этот метод для измерения расхода энергии у людей с 1980-х годов.Однако на сегодняшний день исследования были ограничены по размеру и охвату. «Исследования воды с двойной маркировкой позволяют измерить общие расходы у свободно живущих субъектов, но были ограничены размером выборки (n <600 субъектов), географическим и социально-экономическим разнообразием и / или возрастом».

Для нового исследования, о котором было сообщено, несколько лабораторий решили поделиться своими данными и собрать свои измерения в единой базе данных, чтобы посмотреть, смогут ли они выявить новые идеи, которые либо не были раскрыты ранее, либо только намекались в предыдущей работе.

Объединение и анализ энергозатрат на протяжении всего срока службы выявили некоторые сюрпризы. Некоторые люди думают, что их подростковый возраст и 20 лет — это возраст, когда их потенциал сжигания калорий достигает своего пика. Но исследователи обнаружили, что у младенцев самый высокий уровень метаболизма. Они обнаружили, что потребность в энергии резко возрастает в течение первых 12 месяцев жизни, так что к первому дню рождения годовалый ребенок сжигает калории на 50% быстрее для своего размера тела, чем взрослый. «Для субъектов в возрасте от 9 до 15 месяцев скорректированные общие и базовые расходы были почти на 50% выше, чем у взрослых», — комментируют авторы.

И это не только потому, что в первый год жизни младенцы заняты утроением своего веса при рождении. «Конечно, они растут, но даже если вы контролируете это, их энергетические затраты стремительно вырастают выше, чем вы ожидаете для их размера и состава тела», — сказал Понцер.

Сверхбыстрый метаболизм младенца может частично объяснить, почему дети, которые не получают достаточно еды в течение этого периода развития, с меньшей вероятностью выживут и вырастут здоровыми взрослыми. Этот ранний период ускорения метаболизма соответствует критическому периоду в раннем развитии, когда рост часто замедляется в группах населения, испытывающих недостаток питания », — заявили исследователи.«Рост спроса на энергию может быть фактором, способствующим этому». Понцер прокомментировал: «Что-то происходит внутри клеток ребенка, чтобы сделать их более активными, и мы пока не знаем, что это за процессы».

Данные исследования также показали, что после этого первоначального всплеска в младенчестве метаболизм замедляется примерно на 3% каждый год, пока нам не исполнится 20 лет, а затем он выровняется до новой нормы. «После быстрого увеличения общих и базовых расходов в течение первого года, скорректированные расходы затем постепенно снижаются, достигая уровня взрослых примерно к 20 годам», — пишут исследователи.И несмотря на то, что подростковые годы были временем всплесков роста, исследователи не заметили какого-либо увеличения суточных потребностей в калориях в подростковом возрасте после того, как они приняли во внимание размер тела. «Мы действительно думали, что период полового созревания будет другим, но это не так», — сказал Понцер.

Midlife стал еще одним сюрпризом. Нам, возможно, сказали, что когда дело доходит до веса, он падает после 30. Но хотя несколько факторов могут объяснить утолщение талии, которое часто начинает развиваться на этом этапе жизни, результаты нового исследования показывают, что изменение метаболизма не является одним из факторов. из них.«Расходы взрослых с поправкой на размер и телосложение удивительно стабильны, даже во время беременности и в послеродовой период», — отметила команда.

Фактически, исследователи обнаружили, что расходы на энергию в эти средние десятилетия — наши 20, 30, 40 и 50 лет — были наиболее стабильными. Даже во время беременности потребность женщины в калориях была не больше и не меньше, чем ожидалось, с учетом того, что она прибавила в массе по мере роста ребенка.

Данные показывают, что наш метаболизм не начинает снова снижаться до 60 лет.«Общие и базальные расходы, а также масса без жира были стабильными в возрасте от 20 до 60 лет», — писали исследователи. «В возрасте ~ 60 лет общие и базальные расходы начинают снижаться, вместе с массой без жира и массой жира», — отметили ученые. Спад с 60 лет и далее также является постепенным, всего 0,7% в год, поэтому человеку в возрасте 90 лет требуется примерно на 26% меньше калорий каждый день, чем человеку среднего возраста.

Отчасти виновата потеря мышечной массы с возрастом, говорят исследователи, поскольку мышцы сжигают больше калорий, чем жир.Но это еще не вся картина. «Мы контролировали мышечную массу», — сказал Понцер. «Это потому, что их клетки замедляются». Шаблоны сохранялись даже при учете различных уровней активности.

В течение долгого времени было трудно проанализировать, что движет изменениями в расходе энергии, потому что старение идет рука об руку со многими другими изменениями, отметил Понцер. Но новое исследование подтверждает идею о том, что дело не только в возрастных изменениях образа жизни или состава тела. «Все это указывает на вывод о том, что метаболизм в тканях, работа, которую выполняют клетки, меняется в течение жизни способами, которые мы не осознавали раньше», — сказал Понцер.«Вам действительно нужен такой большой набор данных, чтобы ответить на эти вопросы».

Авторы далее указали, что метаболические модели жизненного цикла ранее обычно предполагали непрерывность тканеспецифического метаболизма на протяжении всей жизни, при этом скорость метаболизма возрастала «стабильно по степенному закону». Тем не менее, команда отметила: «Измерения людей здесь ставят под сомнение эту точку зрения с отклонениями от степенного закона для общих и базовых расходов в детстве и старости. Эти изменения представляют собой потенциальную цель для исследования кинетики болезни, активности лекарств и заживления, процессов, которые тесно связаны со скоростью метаболизма … Выявление процессов, лежащих в основе метаболических изменений на протяжении жизни и различий между людьми, может помочь выявить роль метаболических изменений в здоровье и болезни.”

Ускорение расхода энергии за счет увеличения метаболизма глюкозы в печени у мышей с ожирением

Ускорение расхода энергии за счет увеличения метаболизма глюкозы в печени у мышей с ожирением Ожирение развивается, когда энергия i ожирение развивается, когда потребление энергии хронически превышает расход энергии. Многие исследования показали, что нарушение метаболизма глюкозы является одним из факторов, ведущих к снижению расхода энергии. Примечательно, что гипергликемия из-за перепроизводства глюкозы из печени вместе с гиперинсулинемией может ингибировать окисление липидов во многих тканях.Эта связь между метаболизмом глюкозы в печени и метаболизмом липидов в организме предполагает, что снижение выработки глюкозы в печени (HGP) за счет снижения уровня глюкозы в плазме, а затем и уровня инсулина в плазме, может ускорить расход энергии и исправить энергетический дисбаланс. Мы исследовали влияние снижения HGP на регуляцию расхода энергии у тучных мышей KK / h2J путем инфузии аденовирусных векторов, кодирующих мутированную форму 6-фосфофрукто-2-киназы / фруктозо-2,6-бисфосфатазы (6PFK2 / FBP2) или глюкокиназы. (В).Мутировавший 6PFK2 / FBP2 способен генерировать высокие уровни фруктозо-2,6-бисфосфата (F-2,6-P [sub] 2 [/ sub]), который усиливает [курсивом] in vivo [/ курсивом] гликолиз посредством аллостерической активации гликолитического фермента 6-фосфофрукто-1-киназы; тогда как глюкокиназа (GK) способствует фосфорилированию глюкозы как первой стадии утилизации глюкозы. Избыточная экспрессия любого из ферментов успешно корригировала гипергликемию и гиперинсулинемию. Кроме того, они оба снижали респираторный коэффициент (RQ) и содержание висцерального жира у обработанных мышей, что указывает на повышенное окисление липидов и / или липолиз во внепеченочных тканях.Однако сверхэкспрессия GK усугубила существующую гиперлипидемию и увеличила вес печени почти вдвое по сравнению с контролем. Эти эффекты не наблюдались у животных, сверхэкспрессирующих мутант 6PFK2 / FBP2. Взятые вместе, эти наблюдения предполагают, что как избыточная экспрессия 6PFK2 / FBP2, так и GK влияют на метаболизм глюкозы, снижая уровень глюкозы и инсулина, но различаются в отношении изменений метаболизма липидов в печени. Ясно, что для ускорения расхода энергии требуется скоординированная регуляция метаболизма глюкозы и липидов, не вызывая неблагоприятных последствий для общего гомеостаза всего тела.ЧАОДОНГ ВУ, ДЖОНТОМАС КАНГ, ЛИ-ДЖЕН ПЕНГ, ХОНГУИ ЛИ, КРИСТОФЕР Дж. ХИЛЛАРД, АЛЕКС Ж. ЛАНГЕ 1725-P Миннеаполис, Миннесота Ожирение — животное

Ускорение тела — Физика тела: движение к метаболизму

Первый закон Ньютона говорит нам, что для создания ускорения нам нужна чистая сила. Как и следовало ожидать, большая чистая сила вызовет большее ускорение, а та же чистая сила даст меньшую массу — большее ускорение. Второй закон Ньютона суммирует все это в одно уравнение, связывающее чистую силу, массу и ускорение:

(1)

В поисках ускорения от чистой силы

Если мы знаем чистую силу и хотим найти ускорение, мы можем решить Второй закон Ньютона для ускорения:

(2)

Теперь мы видим, что большие результирующие силы создают большие ускорения, а большие массы уменьшают величину ускорения.Фактически, масса объекта является прямой мерой сопротивления объекта изменению его движения или его инерции.

В поисках чистой силы от ускорения

Повседневный пример: открытие парашюта

В предыдущей главе мы обнаружили, что если раскрытие парашюта замедляет парашютиста с 54 м / с до 2,7 м / с всего за 2,0 с времени, то среднее ускорение вверх составляет 26 м / с. / с . Если масса парашютиста из нашего примера составляет 85 кг , какова средняя чистая сила , действующая на человека?

Начнем со второго закона движения Ньютона

Введите наши значения:

Человек испытывает среднюю чистую силу 2200 Н , направленную вверх во время открытия желоба.Когда желоб начинает открываться, положение тела сначала меняется на ноги, что значительно снижает сопротивление воздуха, поэтому сопротивление воздуха больше не уравновешивает вес тела. Следовательно, привязь должна выдерживать вес тела и обеспечивать дополнительную несбалансированную силу 2200 Н , направленную вверх на человека. Масса тела парашютиста составляет F _г = 85 кг x 9,8 м / с = 833 Н , поэтому сила, действующая на него от подвески, должна составлять 2833 Н. в три раза больше веса их тела, но распределяется по широким лямкам, образующим ножные и поясные петли обвязки, что помогает предотвратить травмы.

Посмотрите это моделирование, чтобы увидеть, как силы объединяются для создания общих сил и ускорений:

При отсутствии сопротивления воздуха тяжелые предметы падают не быстрее легких, и все предметы падают с одинаковым ускорением. Нужны экспериментальные доказательства? Посмотрите это видео:

Интересная особенность нашей Вселенной заключается в том, что одно и то же свойство объекта, а именно его масса, определяет как силу тяжести, действующую на него, так и его сопротивление ускорениям или инерции.Другими словами, инертная масса и гравитационная масса эквивалентны. Поэтому ускорение свободного падения для всех объектов имеет величину 9,8 м / с / с , как мы покажем в следующем примере.

Повседневный пример: свободное падение

Давайте вычислим начальное ускорение нашего парашютиста в момент прыжка. В этот момент у них есть сила тяжести, тянущая их вниз, но они еще не набрали никакой скорости, поэтому сопротивление воздуха (сила сопротивления) равно нулю.Таким образом, результирующая сила — это просто сила тяжести, потому что это единственная сила, поэтому в этот момент они находятся в свободном падении. Начиная со Второго закона Ньютона:

(3)

Гравитация — это чистая сила в данном случае, потому что это единственная сила, поэтому мы просто используем формулу для вычисления силы тяжести у поверхности Земли, добавляем отрицательный знак, потому что наше отрицательное направление вниз (), и вводим это значение для чистая сила::

(4)

Мы видим, что масса сокращается,

(5)

Мы видим, что наше ускорение отрицательное, что имеет смысл, поскольку ускорение направлено вниз.Мы также видим, что величина или величина ускорения составляет g = 9,8 м / с ² . Мы только что показали, что при отсутствии сопротивления воздуха все объекты, падающие у поверхности Земли, будут испытывать ускорение, равное по размеру 9,8 м / с ² , независимо от их массы и веса . Будет ли ускорение свободного падения -9,8 м / с / с или +9,8 м / с / с , зависит от того, выбрано ли направление вниз: отрицательное или положительное.

.