文献

J-GLOBAL ID：201802268379997813   整理番号：18A0930628

遺伝的および非遺伝的遺伝を伴う肥満伝達を予測するための数学モデル【JST・京大機械翻訳】

A Mathematical Model for Predicting Obesity Transmission with Both Genetic and Nongenetic Heredity

著者 (4件)： Ejima Keisuke (Department of Epidemiology and Biostatistics, School of Public Health, Indiana University, Bloomington, Indiana, USA) ,  Ejima Keisuke (Institute of Industrial Science, The University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Thomas Diana M. (Department of Mathematical Sciences, United States Military Academy, West Point, New York, USA) ,  Allison David B. (Department of Epidemiology and Biostatistics, School of Public Health, Indiana University, Bloomington, Indiana, USA)
資料名： Obesity  (Obesity)
巻： 26  号： 5  ページ： 927-933  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1820A  ISSN： 1930-7381  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 【目的】肥満は遺伝的および非遺伝的経路の両方を通して世代を通して伝染性であるが,これらの因子間を区別することは困難である。本研究は,肥満罹患率に及ぼすそれらの影響を評価するために,これらの遺伝的および非遺伝的影響の寄与を定量的に調べることを目的とした。【方法】肥満の遺伝的および非遺伝的影響の両方を組み込んだ数学モデルを提案した。観測データを用いてモデルパラメータを推定した。モデルシミュレーションを用いてモデルパラメータの感度を評価した。研究のアプローチを強化するために,英国からのデータを用いたパラメータ推定とシミュレーションも行った。【結果】「仮説的な産科遺伝子」に対するホモ接合体は,社会的に偶発的なリスクと自発的な体重増加リスクの両方に対してより敏感であることが示唆された。モデルは,肥満罹患率が,米国と英国において2030年に,それぞれ41.03%(39.28,44.31)と26.77%(25.62,28.06)に達することを予測した。社会的に混乱したリスク因子は,自然体重増加リスクまたは母子肥満伝達リスクよりも肥満を伴う集団の分布に大きな影響を及ぼした。結論:提案した「最初の近似」モデルは肥満に対する遺伝的および非遺伝的影響の間の複雑な相互作用を捉えたが,この枠組みは不完全である。将来の研究は,肥満流行を駆動する他の重要な特徴を組み込むべきである。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 近似法 ,  罹患率 ,  英国 ,  体重増加 ,  *数学モデル ,  遺伝子 ,  パラメータ推定 ,  アメリカ合衆国 ,  *肥満 ,  危険因子 ,  遺伝的影響 ,  *遺伝 ,  相互作用 ,  感染
準シソーラス用語： モデルパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J) ,  予防医学一般  (GB01010B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 遺伝 ,  肥満 ,  予測 ,  数学モデル