體重與攝取魚或n-3 PUFA之間的異質關聯，部分是由於基因-飲食相互作用

        2019年9月一份發表於英國醫學期刊公開(BritishMedical Journal Open , BMJ Open) 期刊，Huang等人分析來自四個不同種族的公認人群的一項前瞻性隊列研究，這些人群分佈在美國三個的高加索人族群和一個新加坡華人族群。這篇報告顯示攝取魚或n-3 PUFA與體重之間的異質關聯，至少部分是由於基因-飲食的相互作用。

       北極居民經常處於極低的溫度下，能量和身體脂肪的儲存對於北極居民非常重要，並且魚類富含n-3 PUFA。在自然正向汰選下，這些人在基因上容易攝入大量魚類以保持體內脂肪。因紐特人中FADS rs174570T等位基因的高頻率反映了對特殊魚類和n-3 PUFA飲食的遺傳適應。

       在FADS rs174570和長期BMI變化之間的遺傳相關，是隨著長鏈n-3多不飽和脂肪酸和魚類的攝入量而增強。長鏈n-3 PUFA和魚類攝入加劇了FADS基因型與BMI長期變化的遺傳關聯，當他們有較高的長鏈n-3多不飽和脂肪酸(圖1)和魚類(圖2)的攝入量時，FADS rs174570 T等位基因攜帶者比非攜帶者獲得了更多的體重。

圖1. 從長鏈n-3多不飽和脂肪酸攝入根據預測(10年)在BMI的長期變化。(Huang et al.,2019)

圖2. 從魚攝入根據預測(10年)在BMI的長期變化。(Huang et al.,2019)

       等位基因FADS rs174570被顯著與上游在n-3合成途徑的增加與n-3脂肪酸的濃度相關聯。FADS基因如FADS1和FADS2分別編碼Δ-5和Δ-6去飽和酶，這是從亞油酸（n-6）和α-亞麻油酸（n-3）內源形成長鏈PUFA（例如EPA和DHA）的重要限速步驟(圖3)，而EPA會反饋抑制Δ-5去飽和酶，形成一種微妙的機制。

圖3. n- 3和n- 6脂肪酸 去飽和和伸長的途徑。(Brayner et al., 2018)

      等位基因（T）與體重變化（減少或增加）有不同的相關性，具體取決於魚/ n-3 PUFA攝入量。在魚/ n-3 PUFA攝入量較高的人群中，攜帶特徵性等位基因易導致體重增加和肥胖風險增加；而這些等位基因的攜帶者在暴露於魚類和n-3 PUFAs含量低的飲食時往往體重減輕。(圖1，圖2)

FADS1是唯一的哺乳動物Δ-5脂肪酸去飽和酶，能夠從受質二同型-γ-亞麻酸（dihomo-γ-linolenic acid，DGLA）和二十碳四烯酸（eicosatetraenoic acid，ETA），分別產生重要的多元不飽和脂肪酸（PUFA）花生四烯酸（AA）和二十碳五烯酸（EPA）。Fads1相互調節巨噬細胞中的M1和M2極化程序，Fads1驅動的AA和EPA產生使促炎和促消炎脂質介體的產生多樣化，從而決定了心臟代謝疾病中適當的炎症引發和消退。(圖4)

圖4. Δ-5脂肪酸去飽和酶FADS1通過平衡促炎和促消炎脂類介質影響代謝性疾病(Gromovsky et al.,2018)

       高攝入魚或n-3 PUFA加劇了帶有選擇性FADS表徵的北極居民來說，對肥胖的遺傳易感性也就不以為怪了。但是額外的n-3 PUFA對具有選擇性FADS表徵的歐洲人可能沒有太大好處。因此，飲食要均衡適量就好，多食無益。

參考文獻:

1. Huang T, Wang T, Heianza Y, et al. Fish and marine fatty acids intakes, the FADS genotypes and long-term weight gain: a prospective cohort study. BMJ Open. 2019;9(7):e022877. Published 2019 Jul 31. doi:10.1136/bmjopen-2018-022877

https://bmjopen.bmj.com/content/9/7/e022877

2. Brayner B, Kaur G, Keske MA, Livingstone KM. FADS Polymorphism, Omega-3 Fatty Acids and Diabetes Risk: A Systematic Review. Nutrients. 2018;10(6):758. Published 2018 Jun 13. doi:10.3390/nu10060758

https://www.mdpi.com/2072-6643/10/6/758/htm

3. Gromovsky AD, Schugar RC, Brown AL, et al. Δ-5 Fatty Acid Desaturase FADS1 Impacts Metabolic Disease by Balancing Proinflammatory and Proresolving Lipid Mediators. Arterioscler Thromb Vasc Biol. 2018;38(1):218–231. doi:10.1161/ATVBAHA.117.309660

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5746431/

我(五)要預防食品中毒

預防食品中毒五要原則:

I.   要洗手

調理時手部要清潔，傷口要包紮。

II.   要新鮮

食材要新鮮，用水要衛生。

III.   要生熟食分開

生熟食器具應分開，避免交叉汙染。

IV.   要澈底加熱

食物中心溫度應>70℃。

V.     要注意保存溫度

食物保存溫度<7°C，室溫下不宜久置。

記法:

端午節 – 白蛇傳

    許(「洗」)仙(「鮮」)

    與白素「分」開

    思念「熱」度依然「存」在

   
    也許您本身很熟悉五要，可是現場作業人員或是長輩總是有人記不住，一個小小小的技巧，以說故事幽默方式，很容易就記得。

    聯合國自今年（2019年）起將6月7日定為世界食品安全日(World Food Safety Day)，希望除了吃粽子、划龍舟、看白蛇傳之餘，端午節可作為宣導預防食品中毒的節日。

衍生閱讀資料:

一、106年食品中毒發生與防治年報

食品中毒發生與防治年報 - 衛生福利部食品藥物管理署

https://www.fda.gov.tw/tc/publicationsContent.aspx?id=125

二、民國70年至107年食品中毒發生狀況

歷年食品中毒資料(數據資料可能因未來修正而更新) - 2. 防治食品中毒

歷年食品中毒資料 (數據資料可能因未來修正而更新) 【發布日期：2009-12-29】

https://www.fda.gov.tw/TC/siteContent.aspx?sid=323

三、食品中毒發生與防治年報電子書櫃 - 衛生福利部食品藥物管理署

https://www.fda.gov.tw/upload/ebook/bookcase/bookcase.html

四、防治食品中毒宣導海報 - 衛生福利部食品藥物管理署https://www.fda.gov.tw/TC/siteContent.aspx?sid=1893

科學的對話 - 吳委員利用「p值的陷阱」蠱惑人心

    吳委員不是食品科學專家，也不是食品營養專家，更不是專業的執業醫生，不夠格也沒有權利用「吳氏食品安全」來替我們決定台灣的「食品安全」。

    運動有益健康，這是眾所皆知的常理，但你運動不保證你永遠都不會生病，同樣的道理均衡飲食有益健康，但均衡飲食也不能保證你永遠都不會生病。莫名其妙不明究理地刻意誤導民眾把生病之因，羅織罪名到是因為你有運動，或是因為你均衡飲食吃的食品上面。

    任何一位民眾生病，造成生病的病因，都應該交由專業的醫生來診斷與判定，而不是靠胡亂瞎猜與恐懼行銷式的一味誣衊食品界；找不出病因，就栽贓說可能是飲食裡有不安全的毒性成分，要求所有食品都要先去檢驗或評估有沒有含毒性物質或七萬種以上的化學物才能上市。吳委員假食安之名成立無食品專業專家之毒化局與獨立風險評估機構，污衊食品技師不懂食安而增設食品安全技師，這種疊層架屋，謊言狡辯之說猶如辯稱「不是放屁是脫褲子放屁」。

    食品安全是最基本的要求，食品本來就具有一定的安全基礎，然而食品不是毒品，不該把食品當成毒品在管理，在符合於食品相關法規的規範之下，不需要用鑽牛角尖或海底撈針的方式去證明食品它有毒。台灣追求民主、人權，不是現行犯，警察不能擾民，好比如民眾沒犯法在家裡或走在路上，然而隨時都有警察過來說你要證明你沒犯法，不然就逮捕你，把每位民眾當成罪犯看待，有必要把食品這樣子搞嗎?

    決策不該只根據統計的顯著性，二分法的情況下任何側重于為其重要性選擇的估計的討論都會有偏差，食品的風險分析只是食品科學的一個環節，風險評估並不是一種提供百分之百安全保證，只側重風險評估是不能保證食品安全的，不懂食品科學又執迷不悟如何能談食品安全?

一、 決策不該只根據統計的顯著性

    現在很多人談到「p值的危險」、「p值的陷阱」、「p值的誤用」、還有「p值的誤解」。2016年美國統計學會(ASA)發表了正式聲明，第三點提到：科學的結論，還有在商業上、政策上的決策，不應只靠p值來決定。ASA告訴我們說，決策不該只根據統計的顯著性。

    ASA聲明的第四點說：正確的統計推論，必須要「full reporting and transparency」，這是什麼意思呢？這是說：不但要報告p值顯著的研究結果，也要報告p值不顯著的研究結果。但傳統方法最大的問題是：研究結果不顯著，通通都沒有報告。

 機率只告訴我們，如果你的虛無假設為真，有百分之五的機率，data會跟它不合，但它沒有告訴我們虛無假設這個model為真的機率有多少，而這才是我們應該問的問題。

    醫學上很多疾病，在所有人口裡面，得病的比例通常很小的。也就是說，得病的先驗機率通常都很小，所以偽陽性的反機率會很大。0.95在我們想像中應該是很準確的，我們認為說我們錯誤的可能性只有5%，其實不然。檢定是陽性，但其實偽陽性的反機率可以高達45%！

    如果我們不得不用傳統的統計方法，我們必須要增強我們的理論論述和脈絡描述，因為增強理論論述和脈絡描述，即會增強研究假設的先驗機率。當研究假設的先驗機率比較高時，其後驗機率–偽陽性的反機率–就會比較低。

小結: 這好比你健康檢查某種疾病的篩檢出現陽性時，好的醫生會從你的性別、年齡、生活習慣、飲食作息、家庭病史、乃至於居住環境等脈絡來判斷你是否有充分的病因，以之來詮釋篩檢的陽性結果。

二、 定義有說的才能，沒說的就不能

p-值只是眾多統計指標中的一個衡量方法而已，如果在最初設計統計模型時就設計錯了，而沒有去檢驗最初模型設定的合理性，那麼 p-值 < 0.05甚至會為你帶來一場災難！p-值並不能完全代表真實資料與模型之間的差距，仍然需要進行更縝密的資料分析才能做到品質比較高的統計推論。

小結: 如果只是看看 p-值就萬事大吉，還要這麼多統計學家幹嘛。

三、 太陽從西邊升起

「因為太陽不可能從西邊升起, 所以我沒有做這件事！」，在假說檢定中, p 值就是 : 「太陽就從西邊升起」的機率 (太太的懷疑是正確的前提下) ; 因為 p 值為零, 所以 H0H0 的假說被推翻而 H1H1 成立。所以 p 值根本就是我們日常生活中以別種方式常常在用的推論工具！

    可是重點是，實際上「太陽從西邊升起」干「我有做這件事」與「我沒有做這件事」什麼事啊!

四、 800 位學者連署呼籲停止使用 p 值定義假設

近日 Nature 雜誌發表了三位統計學家的一封公開信表示：這種誤解用誇大的觀點扭曲了文獻，而且導致了一些研究之間的衝突。

1. 統計學專家如何呼籲大家不要只專注在 p 值的大小，而是肯定統計背後不確定性。

    多數的讀者們習慣上以檢定 p 值小於 0.05 來選擇該研究是否有參考價值，p 值掌握了一個研究的生死。沒有統計顯著性則不能「證明」零假設。同時，統計顯著性也不「證明」其他假設。

2. p 值可能會誤導科學決策

    我們不應該僅僅因為 p 值大於某個臨界值，比如 0.05 或者因為零在信賴區間，而下結論說兩組之間「沒有差異」或者「沒有關聯」。也不應斷定，因為一個研究的假設檢驗的結果有統計顯著，而另一個假設檢驗沒有，因此這兩個研究存在衝突。這些錯誤會浪費研究工作並誤導科學決策。

3. 統計學家並非全盤否定 p 值，而是保留偏差性

    問題不是出在於統計，而在於人類和認知。三位統計學家也強調，我們並不禁止 p 值的使用，也沒有說 p 值不能在某些領域當做決策標準，比如決定生產過程符合某些品質控制標準。我們也不提倡什麼都可以，不可信的證據突然變可信。我們僅僅只是提議在常規的，不用 P 值來決定一個結果是否反駁一個科學假設。二分法的情況下，任何側重于為其重要性選擇的估計的討論都會有偏差。

五、結語

    問題不是出在於統計，而在於人類和認知。ASA告訴我們說，決策不該只根據統計的顯著性。p 值可能會誤導科學決策，科學的結論，還有在商業上、政策上的決策，不應只靠p值來決定，二分法的情況下任何側重于為其重要性選擇的估計的討論都會有偏差。好的醫生會從你的性別、年齡、生活習慣、飲食作息、家庭病史、乃至於居住環境等脈絡來判斷你是否有充分的病因，以之來詮釋篩檢的陽性結果。食品的風險分析只是食品科學的一個環節，風險評估並不是一種提供百分之百安全保證，單靠風險評估是不能保證食品安全的，不懂食品科學又執迷不悟如何能談食品安全?

延伸閱讀:

1. 吳氏食品安全 – 首部序曲

https://jackiebai.blogspot.com/2019/03/blog-post_26.html

2 吳氏食品安全 – 二部曲 https://jackiebai.blogspot.com/2019/03/blog-post_6.html

3. 吳氏食品安全 – 三部曲 https://jackiebai.blogspot.com/2019/03/blog-post_36.html

參考資料:

1. 2016 社會科學前沿課題論壇 - 看電影學統計 - 林澤民

https://goo.gl/iVm2TU

2. 2017 P-值已經死了嗎？莫須有罪名的最大受害者！ - David Huang https://goo.gl/L4CWdC

3. 2018由「太陽從西邊升起」談 p 值的意義 -連怡斌

https://goo.gl/1z36yQ

4. 2019 統計學基礎遭質疑！p 值、信賴區間為何被 800 名科學家連署反對？

https://goo.gl/HrXfG4