评估环境化学物质和肥胖之间的关系:从机器学习的角度来看的证据
Huan Liu1, Huiwen Gu1, Jie Li1
1Key Laboratory of Environmental Medicine Engineering, Ministry of Education, School of Public Health, Southeast University, Nanjing, Jiangsu 210009, PR China.
环境化学物质暴露与肥胖有关. 像4-OH-PHEN这样的特定化学物质显示出积极的关联,而像3-OH-FLUO这样的其他化学物质显示出负面的关联,血液脂质起着调解作用.
科学领域:
- 环境健康 环境健康
- 毒理学 毒理学 毒理学
- 肥胖问题研究研究
背景情况:
- 环境化学物质越来越多地与肥胖有关.
- 量化这些关联的研究有限.
- 可解释机器学习为研究这些复杂的关系提供了新的方法.
研究的目的:
- 调查环境化学物质暴露与普遍和腹部肥胖之间的关联.
- 利用可解释的机器学习来识别肥胖的主要环境预测因素.
- 探索血液脂质在这些关联中的调解作用.
主要方法:
- 2011-2012年国家健康和营养检查调查数据的分析 (n=1183).
- 机器学习模型的应用 (XGBoost,SVM,随机森林等) 为了预测肥胖.
- 为了模型的可解释性,利用了夏普利添加式解释 (SHAP).
- 后勤回归和受限制的立方支线图用于关联和剂量反应分析.
- 调解分析以评估血液脂质的作用.
主要成果:
- 后勤回归确定了与普遍肥胖相关的特定化学物质 (例如,4-OH-PHEN,2-OH-NAP,2-OH-PHEN,UMo,3-OH-FLUO).
- 4-OH-PHEN与腹部肥胖有积极的关联,而3-OH-FLUO,USr和BPb则显示出负面的关联.
- 在UMO和肥胖之间发现了非线性剂量反应关系 (P-非线性=0.016).
- 血脂部分调解了某些环境化学物质与肥胖之间的联系.
结论:
- 可解释机器学习有效地识别了导致肥胖的环境化学贡献者.
- 特定的化学物质与普遍和腹部肥胖有关,突出了干预的潜在目标.
- 血脂代表化学肥胖途径中的一个重要的调解因素.
- 这些发现强调了环境暴露在肥胖病因和公共卫生战略中的重要性.
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