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摘要

背景:这项研究的目的是(1)确定无机汞暴露对葡萄糖稳态的影响;(2)评估两项基于社区的干预措施在促进美国印第安大学生饮食改变以降低2型糖尿病风险因素(包括空腹血糖、胰岛素和汞水平、体重和体重指数)方面的有效性。

方法:为了实现目标一，使用以前发表的方法分析了国家健康和营养检查调查(NHANES)数据集，以确定无机血汞和空腹葡萄糖之间是否存在关系。为了实现目标二，研究人员招募了10名大学生，并将他们随机分配到接受在线宏观表观遗传学营养学课程的一组和不使用玉米甜味剂的支持组。研究人员对两组参与者的饮食模式、体重、体重指数(BMI)、空腹血糖、胰岛素和汞含量进行了评估。这些干预措施实施了10周。

结果:对NHANES数据(n=16,232)的分析确定了血液中无机汞与空腹血糖水平之间的直接关系(p<0.001)。参加在线大表观遗传学营养干预课程的参与者显著改善了他们的饮食(p<0.01)和空腹血糖水平(p<0.01)，同时与从饮食中消除玉米甜味剂并参加支持小组的受试者相比，他们血液中的无机汞水平较低。低血无机汞的趋势较强，p=0.052。从饮食中剔除玉米甜味剂的支持组参与者实现了显著的体重减轻(p<0.01)，并降低了他们的身体质量指数(p<0.01)。

结论:总血汞水平可能受到高度加工食品饮食摄入的影响，较低的无机汞水平与较低的空腹葡萄糖水平相关。以社区为基础的替代干预措施强调食品成分和有毒物质在基因调节和疾病发展中的作用，可显著改善饮食，减少与2型糖尿病相关的风险因素。使用一种新颖的在线营养课程，可以在社区成员中推广更健康的饮食。食用玉米甜味剂可能是导致肥胖的一个危险因素。

关键字

宏观表观遗传学，果糖，玉米糖浆，饮食，糖尿病，在线，葡萄糖，NHANES，汞

背景

美国印第安人和阿拉斯加原住民是指那些来自北美任何土著居民的人，他们保持着部落关系或成员身份[1]。印第安人国家由美国印第安人(AI)和阿拉斯加土著(AN)社区组成。与其他美国人相比，AI和AN人群经历了不相称的慢性病负担，包括肝病和肝硬化、糖尿病和心脏病[2,3]。心脏病和2型糖尿病(T2D)是AI和AN社区的两大主要死亡原因。糖尿病患病率在20岁及以上的AI和AN人群中呈上升趋势，在亚利桑那州南部，糖尿病患病率在AN成年人中为6.0%，在AI成年人中为24.1%[4,5]。肥胖是心脏病和T2D发展的一个重要风险因素，并导致这些疾病在印度国家[6]的高患病率。虽然过多的热量消耗和久坐的生活方式是众所周知的肥胖、T2D和心脏病的危险因素，但越来越多的证据表明，暴露于有毒环境物质和膳食微量营养素的消耗可能在这些疾病的病因学中发挥重要作用[7-10]。有毒金属和农药暴露以及过量食用已知会影响微量营养素状态的食品成分已通过基因-环境相互作用与糖尿病的发生有关[8-11][8,10,11]。

膳食中摄入足够的微量营养素是维持新陈代谢和组织功能所必需的[12]。最近的一项研究报告称，食品中铬(Cr)、铜(Cu)、锰(Mn)、镍(Ni)、铅(Pb)和锌(Zn)的浓度与人体摄入[13]后血液中的浓度显著相关。在迄今为止唯一发表的关于AI人群代表性样本的饮食摄入的报告中，许多AI男性和女性没有满足关键微量营养素镁(Mg)和锌[14]的饮食建议。这一发现支持了美国农业部科学家几年前得出的结论，他们报告说，近一半一岁及以上的美国人膳食中Mg[15]摄入量不足。随着时间的推移，这种微量营养素的缺乏可能会导致心脏病、糖尿病和神经发育障碍的风险增加[16-19]。过量食用高果糖玉米糖浆(HFCS)会导致锌、镁和磷(P)的损失，并造成膳食微量营养素状态的失衡[20,21]。从宏观的基因-环境角度来看，这种不平衡是有问题的，因为饮食微量营养素状态可以通过改变基因功能来加剧或减轻暴露于有毒环境物质的影响，特别是在儿童神经发育和糖尿病的情况下[17,22,23]。在缺镁饮食条件下摄入果糖会导致胰岛素抵抗，同时降低PON1基因活性[22,23]。PON1基因表达是人体代谢已知对儿童神经发育有不利影响的有机磷农药所必需的。儿童和生殖健康以及糖尿病都是北美土著居民严重关切的健康问题[24]。

健康教育如果以文化上称职的方式进行，就可以在解决这些健康问题方面发挥作用。基于社区和文化能力的教育工作通过获取和传播糖尿病知识，使社区成员能够改变生活方式，在少数民族社区的糖尿病预防工作中产生了积极的影响[25]。在过去的一年里，佩克堡社区学院(FPCC)的合作者开发并评估了具有文化竞争力的在线营养干预课程[26]的功效。该课程被发现在完成它的社区成员中有效地产生健康的饮食变化[26]。

本课程的课程设置基于以下基本假设:在AI人群中流行T2D是由于食品供应的工业化、饮食接触有毒物质，以及社区成员普遍缺乏对食品成分、营养和侵入性有毒物质在疾病发展中所起的表观遗传作用的知识。影响人类代谢和健康的表观遗传变化可以通过膳食摄入甲基捐赠营养素如胆碱和甜菜碱发生[27-29]。大表观遗传学是一种理论上的、消费者友好的方法，它允许外行考虑营养、环境和基因表达因素如何相互作用，以促进疾病[17]的发展、预防和遗传。在参加大表观遗传学营养干预课程时，参与者有许多机会回顾关于食物供应中的营养因素和侵入性有毒物质在基因调节中发挥的作用的研究，使他们更容易患糖尿病和其他疾病。参与者了解到，基因会随着饮食的变化而开启和关闭，从而产生身体调节新陈代谢所需的激素和蛋白质。他们还了解到，接触汞和果糖等有毒物质会干扰身体代谢。完成在线营养干预课程的学员可在FPCC获得3个学分。在这项研究中，我们想确定参与在线营养干预课程所导致的饮食变化是否会导致与T2D相关的危险因素的降低，包括空腹血糖、胰岛素和汞水平、体重和身体质量指数(BMI)。

认识到“一刀切”的方法很少能解决任何健康问题;我们还想为那些希望通过消除玉米甜味剂的消费来改善健康状况的人提供一种替代干预措施。由玉米淀粉[30]合成的目标玉米甜味剂包括高果糖玉米糖浆(HFCS)、玉米糖浆、改性玉米淀粉、葡萄糖、麦芽葡萄糖、麦芽糊精和果糖。从宏观表观遗传学的角度来看，HFCS是一种侵入性有毒物质，至少有三个不同的原因。人类食用其可导致膳食汞暴露[31,32]和胰岛素抵抗[33-35]，并降低大鼠[22]中的PON1基因活性。PON1是负责产生对氧磷酶的基因，这种酶可以分解在小麦、玉米和小麦产品中发现的有毒有机磷农药残留[22]。有胰岛素抵抗的T2D患者也有较低的对氧磷酶活性[37]。虽然目前尚不清楚PON1活性降低如何促进T2D的发展，但有证据表明无机汞暴露在胰岛素抵抗中起作用。无机汞暴露在氯化汞(HgCl₂)形式被怀疑是胰岛素抵抗发生的一个促进因素，因为它干扰了调节葡萄糖稳态的基因[38,39]。研究还发现，接触环境中的无机汞可通过与二恶英等其他毒素相互作用，促进非糖尿病人胰岛素抵抗的发展[28,40]。

汞暴露可以通过分析各种组织来确定，包括血液、尿液、手指或脚趾指甲、母乳和头发。许多研究测量了血液中的总汞，但没有区分血液中汞的形式。这项研究的重点是确定因食用加工食品而接触汞的形式。无机汞可在各种生产过程中进入食品。例如，汞电池氯碱化工产品在食品加工中广泛使用，始终含有无机汞残留。用普通植物油制造的产品碱精炼过程可能存在中度汞污染风险[42]。用于漂白面粉的汞胞氯预计含有少量汞残留[43]。用于制造HFCS生产线中玉米甜味剂的玉米淀粉是用无机HgCl处理的₂作为生产过程的一部分，抑制内源性淀粉降解酶[30]。因此，有理由认为，消费者在食用包括玉米甜味剂在内的重度加工食品时，经常接触到非元素无机汞(I-Hg)。我们加入支持小组干预来帮助学生和社区成员从饮食中消除玉米甜味剂的理由是基于这样一个概念，即食用玉米甜味剂既是已知的也是潜在的无机汞暴露来源[31,32]，也是胰岛素抵抗发展的潜在因素[44]。

方法

本研究的第一个目标是通过分析NHANES数据集确定无机汞暴露对葡萄糖稳态的影响。

NHANES数据集分析

NHANES是一个测量结果变量的数据集，如非机构化的目标人群的生物标志物，美国平民人口。NHANES调查是在独立的2年集群数据组中生成的。我们的研究分析了NHANES数据集，并结合1999-2012年的调查聚类，重点关注以下生物标志物:空腹血糖、血液无机汞(I-Hg)、有机汞和胰岛素。除了将血液I-Hg作为一个连续变量进行分析外，我们还将其作为一个二元变量进行评估。

Laks[45]详细介绍了生成二元可变血液I-Hg检测(I-Hg detect)的原理和方法。基于第一个调查年份的检测限(0.4 ug/L)，我们在调查年份中设置了一个恒定的检测限(LOD)值，并将其作为标准化基线。因此，我们生成了一个I-Hg检测的二进制变量，其中0=未检测到(低于0.4 ug/L)， 1=阳性检测(高于或等于0.4 ug/L)。这维持了所有调查组的标准化检测限度。之所以遵循这一编码程序，是因为大多数血液I-Hg值低于LOD，并被分配了估计值，这些估计值在调查年份中有所变化。因此，I-Hg的NHANES变量LBXIHG不是一个最优连续变量，但可能更好地作为检测/未检测的二元变量进行评估。为了弥补低于LOD的估计值的变化，低于我们指定的统一LOD 0.4 ug/L的值被分配一个恒定的估计值0.3 ug/L，这是1999-2000年初始调查集使用的估计值。我们强调，这只是为了估计血液中I-Hg的检出率。为了确定与血I-Hg浓度的关系，我们还使用了NHANES的主要连续变量LBXIHG(血I-Hg)。我们发现了与I-Hg检测和I-Hg平均浓度相关的可比性结果。 In addition, we generated a value for blood organic mercury, CH_3.从总血汞(LBXTHG)中减去血I-Hg (LBXIHG)。

本研究分析了原始人群和调查加权人群，以发现稳健的关联。调查加权人口根据我们的发现将推论扩展到美国人口，并利用NHANES网站上概述的权重调整。地层和PSU变量有助于估计方差，以反映NHANES调查的设计结构。在STATA中，对1999-2012年NHANES组合数据集进行调查分析加权:svyset(pw=WT99-2012)， psu(sdmvpsu)， strata(sdmvstra)，其中WT99-2012为上述计算的组合权重。我们选择仅报告调查加权人群中p值小于0.01的相关性为显著性。

分析的NHANES人群是可测量血液I-Hg水平的全部NHANES人群。然而，我们也对潜在的混杂因素进行了调整，并使用多变量分析来调整年龄、种族和性别。我们在适当的时候使用了线性回归和逻辑回归模型。使用STATA 8.0 (StatCorp)对NHANES数据集进行统计分析。

健康教育干预措施

本研究的第二个目标是评估两种健康教育干预措施在降低T2D风险因素方面的有效性:在线大表观遗传学营养课程(MAC)和玉米甜味剂消除支持小组(CSE)。对两组参与者的体重、BMI、空腹血糖、胰岛素和汞含量进行了评估。这些干预措施实施了10周。

这项研究在佩克堡社区学院(FPCC)进行，遵循第三方非营利机构审查委员会(IRB)批准的协议，BioMed IRB[46]。当时部落没有自己的IRB，但佩克堡部落执行委员会通过了一项决议，支持成员参加FPCC营养教育干预方案后健康状况变化的宏观表观遗传学研究。FPCC位于蒙大拿州佩克堡印第安人保留地的Popular，是一所由佩克堡阿西尼博因和苏族部落政府特许的部落控制的社区大学。宏观表观遗传学营养干预课程(MAC)和测试前和测试后食物频率调查问卷通过非营利性食品成分和健康研究所(FIHRI)网站[47]在线交付给FPCC的学生。消除玉米甜味剂(CSE)支持小组干预由FPCC教学人员进行。虽然最初有10名社区成员参加了这项研究，但只有9人成功地参与了研究期间提供的一种替代干预措施。

东北蒙大拿州卫生服务中心(NEMHS)河滨诊所的护理人员筛选了10名参与者，并随机将其中一半分配到CSE干预组。CSE组的五名参与者被要求从他们的饮食中去除HFCS产品线中的玉米甜味剂，并参加一个支持小组。进行筛查以确保参与者(无论分配何种干预措施)年龄至少为20岁，并且除避孕外未服用任何药物。护理人员还负责收集体重和身高测量数据，以及用于生物标志物分析的血液样本。

参加在线干预课程(MAC)或CSE小组的社区成员，每个月成功参加，每月可获得200美元的津贴。营养干预课程(MAC)的成功取决于完成的家庭作业提交，参与在线对等小组讨论论坛，以及完成最终项目。支持小组(CSE)的成功是通过每周与支持小组协调员的会面来确定的。该津贴用于补偿社区成员完成在线课程工作的时间，包括嵌入的前后食物频率调查，或每周与支持小组协调员会面，并提供血液样本进行分析，测量身高和体重以确定BMI。

MAC干预课程

在线MAC课程包括10个模块的文化能力指导，在FIHRI网站上发布，该网站还提供了课程内容的大纲[47]。该课程的五名参与者每人都获得了访问教学模块的唯一密码。课程提供了独立研究、合作和同侪小组互动讨论经验教训的机会。例如，在第三个模块的教学中，参与者被要求访问美国农业部(USDA)食品可用性数据系统，并确定美国消费的各种食品的人均可用性和消费量。在整理完他们的数据后，他们被要求解释随着时间的推移商品消费的变化，以及这些变化如何导致现代疾病的发展。表1提供了参与者从1970年到2010年收集的糖和植物油的数据示例。参与者能够比较高果糖玉米糖浆、甘蔗和甜菜糖、总玉米甜味剂和植物油在一段时间内的人均消费量。根据美国农业部的数据，研究人员确定，从1970年到2010年，甘蔗和甜菜糖的消费量下降了35%，而高果糖玉米糖浆的消费量增加了9,467%。同期，人均植物油消费量增加了248%。在他们的在线论坛上，他们讨论了高果糖玉米糖浆和植物油消费增加对印度人健康的潜在影响。 In a later module, the participants reviewed peer reviewed journal articles and learned that fructose consumption impacts PON1 gene activity which may create conditions of oxidative stress leading to the development of insulin resistance and T2D [22].

表1。1970-2010年美国糖和植物油消费量的变化

商品	1970年人均消费量(磅/年)	2010年人均消费量(磅/年)	增减百分比
甘蔗和甜菜糖	59.8	38.7	- 35%
高果糖玉米糖浆	0.3	28.7	+ 9467%
全玉米甜味剂，包括高果糖玉米糖浆	9.3	37.8	+ 306%
植物油(沙拉和烹饪)	15.4	53.6	+ 248%

为了评估该课程是否有效地减少了参与者对导致慢性疾病发展的食品商品和成分的消费，在为期10周的干预期间，在接受指导之前和之后，设计了一组测试前-测试后调查并在线进行。IRB批准的调查是使用在线调查猴子工具[49]构建和交付的。食物频率问题是模仿美国国家癌症研究所[50]在过去一个月里查询饮食摄入量的问题。使用相同的格式，我们开发了另外三个问题来确定有机面粉、有机蔬菜和水果以及有机加工食品(饼干、面包和谷物)的摄入量。

CSE支持小组干预

CSE支持小组为参与者提供了以下内容:

• 一份购物指南，列出了要避免食用的食品成分，包括HFCS、玉米糖浆、改性玉米淀粉、葡萄糖、麦芽葡萄糖、麦芽糊精和果糖。
• 说明阅读食品成分标签的重要性，而不是“营养成分”。
• 实地考察杂货店，一对一的支持指导阅读食品成分标签。
• 不含玉米甜味剂的可选食谱。例如，在制作印度油炸面包时，玉米糖浆被取消了。

参与者血样分析

成功分析了干预前和干预后的血液样本，以在当地临床实验室使用标准方法确定空腹血糖和胰岛素水平。每位参与者的胰岛素和葡萄糖测量值输入丙肝协会的胰岛素抵抗评估在线稳态模型(HOMA-IR)计算器[51]，以确定胰岛素抵抗的程度。

干预前血液检测是在梅奥诊所进行的，但由于报告的测量值为< 1,1或> 1 xg/g汞(Hg)，因此对我们的目的(测量较低的可检测汞暴露)没有用处。干预后的汞样本被送往杜肯大学，使用疾病控制和预防中心(CDC)[52]开发和使用的方法进行分析。采用直接同位素稀释质谱法(EPA Method 3052)和Agilent 7700电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)分别测定样品中总汞含量。此外，对干预后的两份血液样本进行了汞含量分析^{2 +}和CH_3.Hg⁺基于微波增强萃取(EPA Method 3200)与形态同位素稀释质谱，SIDMS (EPA Method 6800)使用Agilent 7890气相色谱仪(GC)连接Agilent 7700 ICP-MS。该方法能够检测到ng/g水平以下的汞。这些EPA编号的方法都是由杜肯大学的同一研究实验室开发的，并由环境保护署(EPA)根据资源保护与恢复法案(RCRA)[53]进行验证和发布。

初步研究数据的统计分析

采用Excel软件进行统计分析。结果以平均差和标准偏差(SD)表示。p值<0.01被认为显著。进行单尾t检验分析，比较每个干预组前后差异的平均值。干预后汞含量比较采用在线SISA分析工具[54]对两个不等量样本(n=5和n=4)进行均值t检验。如果MAC干预课程的参与者报告的饮食习惯与指导一致，则使用为每个项目提供1分的评分方法来计算表2中的饮食评分数据。例如，在对高度加工食品消费的每个问题打分时，报告消费较少的参与者会得到一分。在这一类别中得分越高，说明高度加工食品的消费量越少。相反，在天然食品(最低加工)和/或有机产品类别中得分越高，表明更多的食品消费不太可能含有通过加工引入的侵入性有毒物质。

表2。MAC参与者的食物频率调查饮食评分

^一个如果“从不，很少(一个月一次或两次)”得分= 1^b如果“一周一次，很少(一个月一两次)”得分= 1^c如果“每周一次，每周几次，每天(1-2份)”得分= 1^d“从不，很少，一周一次”得分= 1^e如果“一周几次，几乎每天(1-2份)，一天几次(3份或更多)”，得分=1^f如果“很少(一个月一两次)，一周一次，一周几次，几乎每天(1-2份)”得分= 1

类别	前测试	测试后	学习任务
问题	n = 5	n = 5
玉米甜味剂，精制或高糖
你多久喝一次含糖饮料(不包括无糖饮料)?一个	2	3.	p > 0.05
你多久喝一次能量饮料?一个	4	4
在过去的一个月里，你吃过多少次水果罐头(苹果酱、半杏、混合水果、梨、桃子)?一个	5	5
在过去的一个月里，你喝了多少次100%的果汁(苹果，橘子，葡萄，蔓越莓，其他)?c	1	1
在过去一个月内，你吃过多少次“甜食”，例如糖果、饼干、冰淇淋、冰棍、其他含糖食物(不包括节食)?d	1	5
类别总分	13	18
的意思是	2.6	3.6
SD	1.817	1.673
鱼			p > 0.05
在过去的一个月里，你吃过几次新鲜的鱼?b	2	1
在过去的一个月里，你吃过几次金枪鱼罐头?b	3.	5
在过去的一个月里，你吃了几次鲑鱼罐头?c	0	0
类别总分	5	6
的意思是	1.66	2
SD	1.528	2.646
天然食品(最小加工)和/或有机产品
在过去的一个月里，你吃了多少次新鲜或冷冻水果(香蕉、橙子、苹果、草莓等....)?e	3.	4
在过去的一个月里，你吃了多少次新鲜蔬菜(菠菜、生菜、西红柿、胡萝卜、蔬菜沙拉等)?e	2	5

NHANES数据集分析结果

在NHANES 1999-2012数据集中，n=16,232，我们发现血液无机汞(I-Hg)和空腹血糖之间存在显著的直接关系(表3)。血液无机汞的连续变量(I-Hg浓度，p<0.001)和二元变量I-Hg检测值(OR 1.03, p=0.006)都是如此。然而，在年龄、种族和性别调整后，在调查加权人群中，I-Hg浓度仍然与血糖水平显著相关(P<0.001)，而在原始人群中，I-Hg检测与葡萄糖水平不保持显著相关。图1显示了在原始人群和调查加权人群中以及在调整年龄、种族和性别后显著的这些关联。尽管血液有机汞与葡萄糖水平相关(P<0.001)，但在调整年龄、种族和性别后，这种相关性消失了，变得不显著(P=0.097)。然而，在调整了年龄、种族和性别后，血液有机汞与胰岛素水平呈负相关(P<0.001)。我们的研究结果表明，血糖和无机汞(I-Hg)之间存在一种独特的联系。血液中有机汞与胰岛素之间的反向关联表明不同形式的汞、葡萄糖和胰岛素之间的水平存在复杂的关系。

表3。NHANES 1999-2012加权人群调查中汞(Hg)与葡萄糖(mM)的函数关系

人口	Hg的物种	结果	回归	相关	信心	假定值
N = 16232, SP = 4.137 e + 08年	血I-Hg一个	葡萄糖(毫米)	线性	β= 0.00260	CI (0.00234 - -0.00286)	p < 0.001
N=16,232, SP= 4.137e+08形容词，年龄，性别，种族	血I-Hg一个	葡萄糖(毫米)	线性	β= 0.00150	CI (0.00123 - -0.00178)	p < 0.001
		MA (vs CAU)	线性	β= 0.00184	CI (0.00078 - -0.00289)	p = 0.001
		黑(vs CAU)	线性	β= 0.00394	CI (0.00312 - -0.00475)	p < 0.001
N = 16232, SP = 4.137 e + 08年	血I-Hgb	葡萄糖(毫米)	物流	或= 1.03395	CI (1.00980 - -1.05867)	p = 0.006
N = 16232, SP = 4.137 e + 08年 形容词，种族和性别	血I-Hgb	葡萄糖(毫米)	物流	或= 1.04260	CI (1.01674 - -1.06911)	p = 0.001
		MA (vs CAU)	物流	或= 0.70323	CI (0.58613 - -0.84372)	p < 0.001
N = 16230, SP = 4.137 e + 08年	血液有机汞一个	葡萄糖(毫米)	线性	β = 0.05923	Ci (0.03654- 0.08193)	p < 0.001
N=16,230, SP=4.137e+08形容词，年龄，性别，种族	血液有机汞一个	葡萄糖(毫米)	线性	β = 0.01952	Ci (-0.00364- 0.04268)	p = 0.097
N = 16230, SP = 4.137 e + 08年	血液有机汞一个	胰岛素(pM)	线性	β = - 0.00121	Ci (-0.00165- -0.00076)	p < 0.001
N=16,230, SP=4.137e+08形容词，年龄，性别，种族	血液有机汞一个	胰岛素(pM)	线性	β=-0.00120	Ci (-0.00161- -0.00078)	p < 0.001

N =原始人口，SP =调查人口，Adj =调整人口，I-Hg =无机汞，ug/L =微克/升，mM =毫摩尔，β =系数，^一个为汞浓度(ug/L)，^b为0.4 ug/L以上血I-Hg检测，CI =置信区间，MA =墨西哥裔美国人，CAU =白种人，OR =比值比，pM =皮摩尔

图1:在NHANES 1999-2012数据集中，无机汞(I-Hg)检测与空腹血糖直接相关。

传说A. logistic回归显示，在原始NHANES人群中，血液中检测到I-Hg的概率(高于0.4ug/L)与空腹血糖水平直接相关(优势比1.02114,p=0.034, N=16,232)。B.与A相同，除了这是一个调整种族和性别的多变量分析(优势比1.02886,p=0.004, N=16,232)。C.与A相同，除了这是调查加权人口(优势比1.03395,p=0.006, N=16,232, SP=4.137e+08)。D.与B相同，除了这是一个调查加权人口(优势比1.04260,p=0.001, N=16,232, SP=4.137e+08)。

健康教育干预结果

通过参加干预前研讨会或参加在线课程，所有10名参与者都接受了胰岛素抵抗宏观表观遗传模型的指导。在这项研究的10名参与者中，5名没有被分配到CSE组的人成功地完成了在线干预课程(MAC)。CSE小组的五名参与者中有四人成功地从饮食中去除了玉米甜味剂。CSE组有一人中途退出。在干预前和干预后收集所有10名参与者的血液样本，并使用胰岛素抵抗评估稳态模型(HOMA-IR)分析汞、葡萄糖和胰岛素，以确定胰岛素抵抗。CSE组drop out的数据被省略，不包含在结果分析中。在干预后的访谈中，该参与者承认她无法遵守规程并戒掉玉米甜味剂的消费。

MAC干预课程

2013年1月第三周采集5名干预课程参与者的前测血样用于分析，2013年4月第一周采集后测血样用于分析。在在线大表观遗传学营养干预课程期间，在两个时间点在线完成IRB批准的食物频率调查问卷的干预课程参与者还收集了膳食摄入量的匹配数据。第一次预测调查是在2013年1月的第三周进行的。在为期10周的课程结束时，参与者以同样的方式完成了第二次后测调查。

表2提供了在线大表观遗传学营养干预课程中嵌入食物频率调查的饮食行为评分数据。如果受试者报告的饮食习惯与指导一致，则该项目得分为正。分数越高，饮食越健康。数据显示，在用于测量参与者食用最少加工的天然食品和/或有机食品的问题类别中，前后时期存在显著差异。干预前饮食总分为27分，干预后饮食总分为42分。t检验分析具有显著性，p<0.01。这些发现表明，参与者显著增加了他们对最低限度加工的天然食品和/或有机食品的消费。然而，在实验前后，参与者的鱼类消费量没有变化。在用于测量鱼类消费的问题类别中，干预前饮食总分为5分，干预后总分为6分。t检验分析差异无统计学意义，p>0.05。

表2中的饮食评分数据也显示，在用于测量参与者对高度加工食品(不包括玉米甜味剂和糖)消费量的问题类别中，前期和后期存在显著差异。对于高度加工食品类别，干预前的饮食总分为27分，干预后的饮食总分为38分。t检验分析具有显著性，p<0.01。饮食评分的增加表明参与者显著减少了对高度加工食品的消费。参与者还减少了含玉米甜味剂或高糖食物的摄入量，但在这类问题的干预前和干预后饮食得分没有显著差异。干预前饮食总分为13分，干预后饮食总分为18分。t检验分析差异无统计学意义，p>0.05。然而，这一类别的得分增加，表明参与者减少了玉米甜味剂和糖的总摄入量。

表4显示了两个时期平均空腹血糖测量值的显著差异。在10周干预期结束时，5名匹配受试者的平均空腹血糖在试验前为101.4 mg/dL，在试验后为88 mg/dL。t检验分析具有显著性，p<0.01。血浆胰岛素数据分析显示，虽然两个时间段的平均胰岛素水平有下降趋势，但在试验前和试验后之间没有显著差异。5名匹配参与者的平均空腹胰岛素在测试前为15.9 uU/ml，在测试后为13.82 uU/ml。对HOMA-IR数据的分析表明，虽然平均HOMA-IR在两个时期之间有下降的趋势，但在测试前后没有显著差异。5名匹配参与者的平均HOMA-IR在测试前为4.14，在测试后为2.98。

表4。大表观遗传学营养干预组健康状况的变化

在线大表观遗传学营养干预课程(MAC)组	精准医疗 n = 5	帖子 n = 5	假定值
平均体重(磅) SD	194.24 59.90	189.88 55.31
意思是身体质量指数 SD	29.44 5.76	28.8 5.17
平均空腹血糖(mg/dL) SD	101.4 8.14	88 8.40	< 0.01
平均胰岛素(uU/ml) SD	15.9 13.32	13.82 11.46
意味着HOMA-IR SD	4.14 3.64	2.98一个 2.40

BMI =体重指数，SD =标准差，HOMA-IR =胰岛素抵抗的稳态评估模型，^一个较低的HOMA-IR值可显著降低心血管疾病事件的风险[88]。

表4还显示了对BMI和体重数据的分析。这两个指数在两个时期的平均值之间没有显著差异。5名匹配参与者的平均BMI在测试前为29.44，在测试后为28.8。t检验分析无统计学意义。体重数据显示，虽然两个时间段的平均体重有下降趋势，但测试前和测试后之间没有显著差异。5名匹配的参与者在测试前的平均体重为194.24磅，在测试后的平均体重为189.88磅。

CSE支持小组干预

在为期10周的消除玉米甜味剂的支持小组干预期间，CSE组的所有四名参与者在两个时间点提供了血液样本，收集了血液样本分析前后的匹配数据。在2013年1月第三周的第一次支持小组会议之前收集了第一批预测试样本。在干预期结束的2013年4月的第一周收集了第二次后测样本。

从表5可以看出，两个时间段的平均体重和BMI测量值存在显著差异。4名匹配的参与者在测试前的平均体重为216.3磅，在测试后的平均体重为209.3磅。t检验分析具有显著性，p<0.01。4个匹配的参与者的平均BMI在测试前为33.45，在测试后为32.35。t检验分析具有显著性，p<0.01。饮食中不含玉米甜味剂的参与者体重和身体质量指数都有显著下降。

表5还提供了空腹血糖数据，虽然两个时间段的平均空腹血糖有下降趋势，但在测试前和测试后没有显著差异。在10周干预期结束时，4名匹配受试者的平均空腹血糖在测试前为97.75 mg/dL，在测试后为82 mg/dL。t检验分析无统计学意义。血浆胰岛素数据分析显示，试验前后无显著差异。4名匹配参与者的平均空腹胰岛素在测试前为11.98 uU/ml，在测试后为12.58 uU/ml。对HOMA-IR数据的分析表明，虽然平均HOMA-IR在两个时期之间有轻微的下降趋势，但在测试前和测试后之间没有显著差异。4名匹配参与者的平均HOMA-IR在测试前为2.92，在测试后为2.76。

表5所示。不加玉米甜味剂(CSE)组观察健康状况的变化

玉米甜味剂消除组	精准医疗 n = 4	帖子 n = 4	假定值
平均体重(磅) SD	216.3 60.03	209.3 60.22	< 0.01
意思是身体质量指数 SD	33.45 8.27	32.35 8.29	< 0.01
平均空腹血糖(mg/dL) SD	97.75 11.62	82 11.40
平均胰岛素(uU/ml) SD	11.98 4.89	12.58 7.31
意味着HOMA-IR SD	2.92 1.34	2.76 1.77

BMI =体重指数，SD =标准差，HOMA-IR =胰岛素抵抗的稳态评估模型

干预后汞含量(Hg)结果

对干预后两组受试者汞含量进行分析比较，结果见表6。分析了血液样本中的总汞、无机汞(I-Hg)和甲基汞。在血液样本中发现的汞种类完全是无机汞(I-Hg)，在任何分析的血液样本中都没有检测到甲基汞，检测水平低于ng/g。CSE组平均总汞水平为1.325 ng/g，在线MAC干预课程组平均总汞水平为0.332 ng/g。虽然两组平均Hg水平差异较大，但差异不显著，p=0.052。两组干预后Hg水平的差异和两组干预后空腹血糖水平的降低表明无机Hg可能在葡萄糖稳态中发挥作用。

表6所示。干预后汞含量的差异

干预组	平均总后汞含量 (Hg)水平(ng/g)	SD	假定值
玉米甜味剂剔除组(CSE, n=4)	1.325	0.849	0.052
在线大表观遗传学营养干预课程(MAC, n=5)	0.332	0.100

讨论

在AI人群中，饮食行为在确定T2D和其他慢性疾病的风险方面起着重要作用。食用特定的食物成分会导致肥胖和增加T2D的风险。Goran, Ulijaszek和Ventura[55]发现，在高果糖玉米糖浆(HFCS)供应较高的国家，糖尿病患病率高出20%。自20世纪70年代以来，包括HFCS在内的玉米甜味剂一直是AI食品供应中普遍存在的成分，可能是汞暴露的来源[31,32]。皮马人是亚利桑那州南部的一个AI部落，是世界上T2D患病率最高的部落，然而他们的基因相关的土著同胞，生活在美国边境的墨西哥;至少少患5倍糖尿病。Esparza-Romeroet al。[56]发现，即使在控制了肥胖、年龄和性别的差异后，葡萄糖水平正常的墨西哥皮马人的平均胰岛素抵抗(HOMA-IR 1.40)比他们的AI对手(HOMA-IR 3.07)更低。两组间HOMA-IR的差异只能部分解释为AI Pima[56]的肥胖程度更高。AI Pima人更肥胖的一个解释可能是他们接触了HFCS。在研究期间之前的许多年里，墨西哥还没有HFCS可供消费[57]。直到2008年，墨西哥严格限制了HFCS的进口，以保护他们的食糖市场。

食用高果糖玉米糖浆被认为在肥胖流行中起作用，但遗传机制尚不清楚。斯坦霍普et al。[59]比较了两组不同人类受试者的代谢结果，一组喂食果糖加糖饮料(n=17)，另一组喂食葡萄糖加糖饮料(n=15)，为期8周。与葡萄糖喂养组相比，果糖喂养组的腹部脂肪显著增加，表现出更强的胰岛素抵抗。食用果糖[59]的受试者空腹血糖水平也有所上升。

在目前的研究中，CSE组的参与者在饮食中消除了果糖和其他玉米甜味剂后，体重和BMI显著降低。在研究开始时，所有人的空腹血糖水平都正常，并在10周的干预期间下降。HOMA-IR值也呈下降趋势，这表明随着体重和BMI的下降，参与者发生T2D的风险显著降低。从饮食中去除玉米甜味剂，包括HFCS，似乎有助于体重和BMI的下降。在汞含量方面，从饮食中去除玉米甜味剂的CSE组参与者的无机血汞含量低于CSE组中无法遵守协议的人。该患者干预后汞含量最高，为5.01 ng/g。

在后续采访中，CSE小组的参与者表示，从他们的饮食中消除HFCS和其他玉米甜味剂的任务是困难的。他们觉得高果糖玉米糖浆会“上瘾”。果糖的成瘾性已与乙醇[60]作了比较。尽管限制性饮食是有压力的，CSE组的参与者认为他们在研究中的作用是重要的，并希望成功地实现从饮食中消除HFCS和玉米甜味剂的目标。参与者表示，他们发现支持小组“很有帮助”。每周的课程使他们能够监测自己的饮食摄入量，以实现从饮食中消除HFCS和其他玉米甜味剂的目标。先前的研究表明，自我监控和目标设定可以提高自我效能感，并促进行为变化，而不仅仅是单纯的知识[61]。这项初步研究的结果表明，通过参加宏观表观遗传学研讨会获得的知识，在支持小组设置中目标设定和自我监控的附加价值。

MAC干预课程是一个成功的工具，可以改变参加在线课程的研究参与者的饮食行为。该课程提供了一个学习途径，以提高学生对食品供应中有毒侵入性物质的知识。在指导下，参与者养成了更健康的饮食习惯。他们显著减少了高度加工食品和侵入性有毒物质的摄入，包括I-Hg，这可能与胰岛素抵抗和T2D的发展有关。与CSE组相比，MAC干预课程参与者的空腹血糖水平随着饮食变化而显著降低，导致血液I-Hg水平降低。

这项研究首次显示了血液无机汞(I-Hg)与空腹血糖水平之间的直接关系。NHANES数据集分析显示，这种关系是血液I-Hg独有的，因为在调整年龄、种族和性别后，葡萄糖与血液有机汞无关。血液有机汞(CH_3.Hg)与胰岛素呈负相关。此前有研究认为，血液I-Hg是NHANES中发现的评估I-Hg在体内沉积和毒性作用的最佳生物标志物[62]。相反，血液有机(CH_3.汞)和尿汞是最近接触汞的测量指标。我们的研究结果表明，近期接触有机汞会影响胰岛素水平，但不会影响葡萄糖水平，而长期接触I-Hg会影响血糖水平。根据这一逻辑，可以推断长期饮食汞暴露导致的I-Hg沉积与血糖水平有直接关系，并可能是T2D发展的重要因素。

I-Hg汞可通过多种机制通过肠道屏障进入血流[63]，这取决于肠道渗透性。特谢拉et al。[64]描述了影响肥胖患者肠道通透性的机制，包括:肠道细菌和其他微生物群，高果糖和高脂肪饮食，以及营养缺乏。摄入的食物可能富含含硫或巯基分子[63]。这些分子很容易与I-Hg结合[63]，并附着在蛋白质上，当高脂肪或高果糖饮食使肠道屏障变得可渗透时，这些蛋白质可能会穿过肠道屏障。一种可能在I-Hg通过肠屏障转移中发挥作用的含巯基蛋白是血清白蛋白[63]，它是肠道内源性的[65]。在最近的一项关于摄入汞化合物代谢的研究中，Yunet al。[66]测定人血浆中I-Hg含汞蛋白为血清白蛋白。一旦I-Hg存在于血浆(血液的一种成分)中，它就可能被肝脏、肾脏和其他器官吸收[63]。限制高果糖和高脂肪饮食摄入可降低肠道通透性，从而降低血液I-Hg水平。

肠道吸收I-Hg的另一种可能机制是食用高度加工食品摄入钠。有证据表明，钠离子浓度可能会增加肠道对I-Hg的吸收[67]。由于减少加工食品的摄入应该会降低钠浓度，这可能部分解释了在本次干预研究中，MAC组比CSE组观察到的血汞含量更低。从加工食品中摄入钠不仅会影响肠道通透性，还可能降低PON1基因活性[68]。Dornaset al。[68]报告发现高盐饮食中果糖喂养的胰岛素抵抗大鼠PON1活性下降。

PON1基因状态可能在肥胖[69]中发挥作用，与遗传血统无关[70]，并导致胰岛素抵抗和糖尿病[71]。如果这项研究包括对PON1基因表达的测量，它可能会发现，随着饮食中去除玉米甜味剂(包括HFCS)和I-Hg, PON1的活性会增加。PON1基因活性可被果糖摄入[33,22]和I-Hg暴露[72]所调节。I- Hg可能与PON1上的半胱氨酸残基相互作用，阻止PON1在肝脏中的激活，并损害机体保护自身免受有机磷(OP)农药等氧化应激源侵害的能力[72]。PON1负责解毒同型半胱氨酸硫内酯[73]，对于降低被认为对健康有害的总同型半胱氨酸(tHcy)水平至关重要[17]。总同型半胱氨酸(tHcy)水平在T2D患者中升高[74]，这表明氧化应激是由PON1活性降低引起的。奥尔特et al。[7]在一项针对因纽特人群的研究中发现PON1活性与总汞水平显著负相关，PON1活性与硒(Se)水平直接相关。充足的膳食硒摄入可以通过增加谷胱甘肽(GSH)过氧化物酶的产生来抵消汞暴露的负面影响[7][75]。如果膳食中硒缺乏，则情况正好相反。陈et al。[76]发现汞暴露会影响硒的生物利用度和保留，并干扰依赖硒的代谢过程，如谷胱甘肽系统。图2中描述的模型显示了表观遗传调控可能受到这些饮食因素和生化相互作用的影响。在氧化应激循环中，s -腺苷甲硫氨酸(山姆)转化为s -腺苷半胱氨酸(长官)比例的结果，这导致DNA甲基化降低和基因表达改变。

图2:饮食因素造成氧化应激并影响表观遗传调节

传说:图2显示了解释PON1基因状态如何受饮食因素高果糖玉米糖浆(HFCS)和无机汞(Hg)影响的模型。当饮食中的硒(Se)相对于汞不足时，谷胱甘肽(GSH)系统就会被破坏，从而产生氧化应激。在氧化应激循环中，s -腺苷甲硫氨酸(山姆)转化为s -腺苷半胱氨酸(长官)比例的结果，这导致DNA甲基化降低和基因表达改变。pon1活性的抑制会破坏人体代谢有机磷(OP)农药残留的能力，这些农药残留通常存在于粮食和粮食终端产品中。这会导致额外的氧化应激，其标志可能是总同型半胱氨酸水平升高。

DNA甲基化在葡萄糖稳态相关基因的调控中也起着关键作用[77]。然而，目前尚不清楚DNA甲基化是否与GLUT4基因下调有关[77]。GLUT4在调节全身葡萄糖稳态中起着重要作用[78,79]，研究发现其表达与肥胖糖尿病患者的胰岛素抵抗呈负相关[80]。已发现I-Hg显著降低GLUT - 4基因活性，改变脂肪细胞或脂肪细胞[38]的糖代谢。汞暴露会导致葡萄糖运输的适度增加，并可能通过提高与胰岛素相比的葡萄糖水平来促进胰岛素抵抗的发展。在这项研究中，与CSE组相比，MAC干预课程参与者的空腹血糖水平随着饮食变化而显著降低，导致血液汞水平降低。如果这项研究能够监测GLUT4基因表达，它可能会发现，随着MAC干预组参与者饮食变化，GLUT4活性增加。图3所示的模型显示了如何通过无机汞(I-Hg)暴露的饮食条件和/或黄体生成素(LH)水平的降低来调节GLUT4基因表达[81]。

图3:I-Hg在葡萄糖稳态和2型糖尿病中的作用的大表观遗传模型

传说:该模型是人体接触到来自环境的无机汞(I-Hg)或摄入食物(通过高果糖玉米糖浆(HFCS)等玉米甜味剂、食用色素、氯化面粉或其他用汞(Hg)细胞氯碱化学品加工的食品成分)时可能发生的情况的流程图。无机汞直接抑制GLUT - 4基因表达对葡萄糖代谢有三种不同的影响;2)当GLUT - 4基因表达被无机汞间接抑制，从而降低黄体生成素(LH)水平并导致高血糖;3)通过接触无机汞或HFCS产生的氧化应激。没有适当的GLUT - 4表达和调控，葡萄糖稳态可能会被破坏，导致空腹血糖水平升高，从而导致2型糖尿病的发展。食用玉米甜味剂可能会导致PON1基因表达减少，导致肥胖或胰岛素抵抗，最终发展为2型糖尿病。接触汞的人可能会产生胰岛素抵抗和2型糖尿病。患有2型糖尿病的父母的后代在产生胰岛素抵抗时可能会遭受代际影响。

研究人员已经研究了汞在影响LH水平方面的作用。在美国人群的流行病学研究[45]和动物的毒理学研究中，先前的报告已将慢性I-Hg暴露与LH水平降低联系起来[82,83]。LH是胰腺细胞胰岛素释放的已知调节因子之一[84]。在图3中，我们显示了I-Hg暴露导致LH减少，为高血糖的发展创造了条件，从而进一步抑制GLUT4基因活性[81]。科斯坦佐的最新发现et al。[85]证实，T2D患者的血糖水平与LH呈负相关，导致高血糖。随着空腹血糖水平升高，一个负反馈循环随之而来，导致GLUT4基因活性进一步降低。

图3从宏观表观遗传学的角度展示了本讨论中描述的基因-环境相互作用的模型，并说明了I-Hg暴露在葡萄糖稳态、胰岛素抵抗和2型糖尿病中的作用。值得注意的是，糖尿病患者使用二甲双胍来控制血糖水平，因为它能够调节GLUT4活性[81,86]。然而，减少I-Hg摄入的健康饮食改变可能对GLUT4有同样的治疗作用，从而降低空腹血糖水平和T2D风险。

汞暴露之前已被确认2021版权归OAT所有。版权所有。他et al。[87]报告称，青年时期大量接触汞可能会增加晚年患糖尿病的风险。研究人员对3875名年龄在20-32岁之间的美国健康年轻人进行了数年的跟踪调查，以确定是什么因素导致糖尿病风险增加。在18年的随访中发现了288例糖尿病[87]。该研究[87]采用多变量分析对年龄、性别、种族、研究中心、教育程度、吸烟状况、饮酒情况、体育活动、糖尿病家族史、长链n-3脂肪酸和Mg的饮食摄入量以及脚趾甲汞和硒进行了调整。使用中子活化分析测量基线脚趾甲汞水平，较高的汞暴露与晚年糖尿病的发展相关[87]。在另一项研究中，研究人员调查了居住在废弃汞细胞氯碱厂附近的1449名非糖尿病居民，发现居民血液中汞含量较高或血清二恶英对胰岛素抵抗的风险明显更高。废弃的汞电池氯碱厂将汞释放到空气、土壤和水中，多年来一直污染当地环境，因为目前还没有处理技术来清理这些设施[88]。居住在汞电池氯碱厂附近的居民的汞暴露可能是通过食用当地捕捞的受污染鱼类、食用当地种植的受污染作物、吸入受污染的空气和摄入受污染的水而发生的[89]。图3显示了这些关系。

虽然鱼类和海鲜消费被认为是饮食中汞接触的主要来源，但目前的研究结果和最近的证据表明，情况可能并非总是如此。根据一份食物频率调查问卷的数据，以及从4484名孕妇身上收集的血液样本进行汞含量分析，戈尔丁说et al。[90]估计了103个饮食变量对英国(UK)全血总汞水平的贡献。虽然海产品被确定为膳食汞的来源，但它被确定为总血汞变化的一小部分[90]。母体饮食仅占总血汞水平总变异的19.8%[90]。饮食相关变异的44%归因于海鲜消费，其余饮食相关变异由葡萄酒和花草茶、葵花籽油、面包、新鲜水果和健康食品构成[90]。戈尔丁et al。[90]在他们的研究中没有考虑HFCS作为汞暴露的来源，可能是因为由于贸易限制，它不是英国使用的重要食品成分。目前的研究结果表明，生活在蒙大拿州佩克堡社区的AI人群中，低水平的汞暴露主要是通过食用包括玉米甜味剂在内的高度加工食品发生的。

卡恩最近发表的一项研究强调了从食物消费中接触重金属的问题et al。[13]。卡恩et al。报告称，食物中Cr、Cu、Mn、Ni、Pb和Zn的浓度与食用这些食物[13]的人类受试者血液样本中发现的相同金属浓度显著相关。从饮食中摄入更多的重金属会导致血液中重金属浓度的升高以及代谢的相关变化。例如，血清中Pb和Hg浓度升高最近与舒张压、空腹血糖、总胆固醇、甘油三酯和丙氨酸氨基转氨酶的变化相关[91]。其他研究也发现了金属暴露与心脏代谢风险之间的关联[92]，特别是汞暴露[93]。他et al。[87]报告称，在3875名美国健康年轻成年人中，基线水平较高的汞暴露也与HOMA-IR下降显著相关，该研究对这些成年人进行了多年跟踪，以确定哪些因素会导致糖尿病风险增加。

在本研究中，两组干预前后的平均HOMA-IR值均有所下降。HOMA-IR的计算公式采用空腹胰岛素和血浆葡萄糖浓度[94]。如果胰岛素值保持不变，HOMA-IR会随着葡萄糖水平的升高而升高。这项研究的结果表明，随着I-Hg和空腹血糖水平的增加，HOMA-IR值也会增加。常et al。[40]，事实上，发现HOMA-IR值对于总血汞含量较高的个体有所增加。本研究中平均HOMA-IR值的下降趋势对AI参与者来说是一个积极的结果，尤其是MAC干预组，测试前的HOMA-IR值为4.14，测试后的HOMA-IR值为2.98。张et al。[95]报道称，当HOMA-IR值≥3.57时，非糖尿病性心肌梗死人群发生心血管疾病事件的风险显著增加。因此，旨在降低AI人群血汞水平的干预措施应能降低心血管疾病的风险。

这项研究并没有试图确定与牙科汞合金相关的参与者的汞暴露。牙科汞合金中的单质汞暴露最好通过测量尿液汞含量来确定[96]。作为本研究设计的一部分，未收集尿液样本进行汞分析。幸运的是，该研究的参与者中没有人报告在10周的干预期间接受过任何牙科手术。

有证据表明，胰岛素抵抗的代谢状况可能从糖尿病父母遗传给他们的后代[97,98]。图3显示了这种跨代效应。在分析美国国家健康和营养检查调查(NHANES)从6174名育龄妇女收集的生物标志物数据时，Laks[45]发现血液无机汞(I-Hg)水平呈上升趋势。在研究的人群中，I-Hg水平的检测从1999-2000年的2%急剧上升到2005-2006年的30%。因此，必须采取预防措施，并实施以改变饮食为重点的适当健康教育干预措施，以对抗AI人群中的肥胖和T2D流行。这项研究和成功的替代干预方法是一个例子预防原则在行动。预防原则规定:“当一项活动对人类健康或环境造成危害威胁时，即使某些因果关系尚未完全科学地确立，也应采取预防措施[99]。”显然，较高的HFCS和加工食品供应量，加上初步研究，对食用HFCS和加工食品的消费者构成了危害威胁，干预是适当的。最近对食物供应中侵入性有毒物质引起的表观遗传变化的了解表明，饮食变化是适当的。

未来的干预研究应包括明显更大的样本量。这个小型的第一阶段试点研究的结果表明有很大的影响，并且已经为第二阶段的更多受试者和对照组的干预做好了准备。未来的II期研究应该关注与消除玉米甜味剂(包括HFCS)和饮食中高度加工食品相关的基因活性变化。更好地理解与葡萄糖稳态和胰岛素抵抗发展相关的基因-环境相互作用可能会实现，并导致旨在减少T2D危险因素的健康教育项目的持续改进。

结论

以社区为基础的参与性研究旨在测试饮食干预以改善健康结果，即使样本量小，当这些发现可以通过访问公共数据库和分析更大数据集(如NHANES中发现的数据集)中感兴趣的变量来验证时，也可以获得重大发现。在这项研究中，减少加工食品的消费导致发现了人类无机血汞和葡萄糖之间的直接关系。宏观表观遗传学营养干预课程的设计和内容在帮助参与者改变饮食行为方面发挥了作用，与饮食中不含玉米甜味剂(包括HFCS)的参与者相比，空腹血糖显著降低，血汞水平显著降低。CSE支持小组在帮助参与者改变饮食行为，从而显著降低体重和BMI方面发挥了作用。这些饮食行为、空腹血糖、体重和BMI的变化可能降低了参与者患T2D的风险。

对这一领域的营养和健康教育专业人员进行教育是至关重要的。由于营养师、营养学家和健康教育工作者是公众营养信息的来源，他们必须了解宏观表观遗传学这一新兴领域，特别是图3所示的I-Hg暴露在葡萄糖稳态和T2D中的作用的宏观表观遗传学模型。我们的研究结果表明，长期接触无机汞可能通过不同的机制对葡萄糖稳态产生不利影响，从而增加T2D的风险。

缩略语列表

NHANES:全国健康与营养调查，BMI:体重指数，AI:美洲印第安人，AN:阿拉斯加土著，USA:美利坚合众国，T2D: 2型糖尿病，Cr:铬，Cu:铜，Mn:锰，Ni:镍，Pb:铅，Zn:锌，Mg:镁，P:磷，HFCS:高果糖玉米糖浆，PON1:对氧磷酶基因，FPCC:佩克堡社区学院，HgCl₂氯化汞，I-Hg:无机汞，LOD:检测限度，MAC:宏观表观遗传学营养干预课程，CSE:玉米甜味剂淘汰支持小组干预，IRB:机构审查委员会，FIHRI:食品成分和健康研究所，NEMHS:蒙大拿州东北卫生服务，USDA:美国农业部，HOMA-IR:胰岛素抵抗评估稳态模型，Hg:汞，CDC:疾病控制中心，EPA:美国环境保护署，D-IDMS:直接同位素稀释质谱，ICP-MS:电感耦合等离子体质谱，CH_3.Hg:甲基汞，SIDMS:物种同位素稀释质谱，GC:气相色谱仪，RCRA:资源保护与恢复法案，SD:标准偏差，OP:有机磷农药，tHCY:总同型半胱氨酸，Se:硒，GSH:谷胱甘肽，SAM: s -腺苷甲硫氨酸，SAH: s -腺苷半胱氨酸，GLUT4:参与葡萄糖稳态的基因，LH:黄体生成素，UK:英国

相互竞争的利益

作者宣称他们之间没有利益冲突。

作者的贡献

R. Dufault领导了这个项目的设计，并招募了跨学科的合作者来为手稿的发展做出贡献。R. Dufault是首席研究员，与利益相关者合作开发在线大表观遗传学营养干预课程的课程。R. Dufault为干预课程提供了在线指导，并开发了表观遗传模型来解释汞在葡萄糖稳态和T2D中的作用。R. Dufault准备了图2和3以及表1、2、4、5和6。R. Dufault招募了合作者来执行完善和支持模型所需的任务(图4)。Z. Berg担任FPCC的现场联合研究员，并管理与该项目成功相关的各种任务，包括招募社区成员参与研究并为他们提供补偿。伯格还管理着这个支持小组。R. Crider分析并验证了表1、2、3、4、5和6中的数据集，以确保准确性。R. Schnoll就课程的一些营养内容提供了咨询，并验证了所有的参考文献。L. Wetsit和W. Two Bulls审阅了手稿并添加了社区视角。S. Gilbert从预防原则的角度增加了知识内容，并对手稿进行了编辑。 H.M.”Skip” Kingston, Mesay M. Wolle, and M. Rahman performed the mercury speciated analyses and developed the EPA methods used in analyses. D. Laks performed the statistical analyses of the NHANES dataset to determine the direct relationship between blood I-Hg and fasting blood glucose. D. Laks prepared Figures 1 and Table 3 and helped refine Figure 3. All authors read and approved the final manuscript.

第一作者信息

2008年，R. Dufault从美国食品和药物管理局(FDA)公共卫生服务官员的职位上光荣退休，继续她对高果糖玉米糖浆中的汞的调查。几年来，她白天教小学特殊教育，晚上和周末继续她的研究。在联合部落技术学院(United Tribes Technical College)教授一门受欢迎的在线课程的过程中，几年来，她与美国各地社区的许多美国印第安人建立了关系。正是通过这些关系，这项研究才得以展开。R. Dufault现在是食品成分和健康研究所的志愿创始主任。

确认

作者要感谢食品成分和健康研究所、美国印第安人高等教育联盟和美国环境保护署(EPA)通过奖金号为本项目提供资金。: EP-11-H-000737和EP-W-12-023。我们要感谢护理人员，Abby Reum和Lauri Handy，在蒙大拿州东北部卫生服务河滨诊所筛选和选择社区成员参与这项研究。我们还要感谢蒙大拿州佩克堡社区学院的社区成员，他们参与了这项研究，没有他们，这个项目就不可能完成。

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