При просмотре документального фильма BBC 2012 года "Вся правда об упражнениях" ("BBC horizon: The Truth About Exercise")
https://www.youtube.com/watch?v=FZ_BGhA7SK8натолкнулся на интересное утверждение: оказывается, исследовав 11 генов, можно, с высокой вероятностью, спрогнозировать степень отклика человека на физические нагрузки. Отклик тождественнен дыхательной функции, измеряемой максимальным объемом кислорода (VO2max), который наше тело способно потребить. Этот показатель коррелирует не только с уровнем физической формы, но и с риском развития сердночно-сосудистых заболеваний и диабета второго типа, кроме того он является важным индикитатором для прогноза смертности - чем VO2max выше, тем лучше. Регулярными физическими нагрузками этот объем можно увеличить, однако не все люди одинаково восприимчивы к такому роду воздействия: около 20% в популяции характеризуется крайне низким откликом на подобный тренинг, в то время как 15% наоборот, откликаются намного лучше среднего.
Кому интересно ближе ознакомиться с вариантом тренинга (HIIT - High Intensity Interval Training, высокоинтенсивный интервальный тренинг), представленным в фильме
https://www.youtube.com/watch?v=v7-h_w7bJrUи способным, по мнению исследователей, в определенном смысле, заменить всего 3мя минутами тренинга в неделю, многочасовые сессии пробежек, могут проследовать по, например этим, ссылкам:
http://www.bbc.com/news/health-17177251http://www.medicalnewstoday.com/articles/242498.phpНиже представлен список снипов, ассоциируемых со степенью отклика относительно повышения VO2max. Каждому аллелю присвоено свое количество очков, где 2 - самый высокий, 0 - соответсвенно, самый низкий.
Отдельные очки складываются в общую сумму, на основании которой индвид определяется в одну из 4 групп:
≦9 низкий отклик (low responders)
10-11 отклик ниже среднего (less than average responder)
12-13 отклик выше среднего (greater than average responder)
≧14 высокий отклик (high responder)
Список:
первым идет название гена, на котором находится снип, вторым - сам снип, ниже его варианты, где первое число - количество людей из выборки, с этим вариантом, второе - среднее изменение в V02max, третье - количество очков за вариант.
http://www.google.com/patents/US20110195412Scoring Scheme for the 11 SNPs
SVIL
rs6481619 A/A 225 370 0
A/C 193 413 1
C/C 24 536 2
SLC22A3 rs2457571
A/A 109 365 0
A/G 246 384 1
G/G 117 451 2
NRP2 rs3770991
A/A 4 440 2
A/G 97 461 1
G/G 402 380 0
TTN rs10497520
A/A 8 339 0
A/G 89 334 1
G/G 375 412 2
H19 rs2251375
A/A 47 353 0
A/C 173 376 1
C/C 252 418 2
ID3
rs11574A/A 23 367 0
A/G 178 372 1
G/G 271 414 2
MIPEP
rs7324557A/A 54 430 2
A/G 191 410 1
G/G 226 377 0
CPVL rs4257918
A/A 11 291 0
A/G 120 369 1
G/G 341 409 2
DEPDC6
rs7386139A/A 328 416 2
A/G 129 349 1
G/G 15 372 0
BTAF1 rs2792022
A/A 247 382 0
A/G 185 414 1
G/G 39 406 2
DIS3L rs1546570
A/A 31 416 2
A/C 174 418 1
C/C 267 379 0
К сожалению, 23andme корректно отображает только 4 снипа (выделены жирным шрифтом), в еще трех не сходятся наименования азотистых оснований (но мне повезло: в них у меня гетерозиготный вариант, что, как я надеюсь, облегчает соотнесение), остальные 4 хоть и отсутствуют на чипе (v3), однако можно оценить степень вероятности обладания тем или иным вариантом, посмотрев на количество таких обладателей в выборке.
Вот, что получается:
rs6481619 AC 1
rs2457571 CT (? AG) 1
rs3770991 no call (самый распространенный вариант GG = 0)
rs10497520 CT (? AG) 1
rs2251375 no call (самый распространенный вариант CC = 2)
rs11574 CC (dbSNP Genotype: GG) 2
rs7324557 AG 1
rs4257918 no call (самый распространенный вариант GG = 2)
rs7386139 AG 1
rs2792022 CT (? AG) 1
rs1546570 no call (самый распространенный вариант CC = 0)