Migliorare la salute con una standing desk
Diversi studi scientifici hanno dimostrato la correlazione tra uno stile di vita sedentario e l’aumento del rischio di obesità, diabete, malattie cardiovascolari e mortalità. In particolare è stato riscontrato come questi effetti siano dipendenti, più di altri fattori, dal numero di ore che i soggetti valutati trascorrevano seduti, sia per lavoro che nel tempo libero. Un recente studio1 della American Cancer Society riporta che individui che stanno seduti per più di sei ore al giorno hanno un tasso di mortalità maggiore (40% nelle donne, 20% negli uomini) rispetto a quelli che lo sono per meno di tre ore.
A suscitare particolare preoccupazione è il fatto che lo stare abitualmente seduti per un numero eccessivo di ore è in grado di annullare i benefici di un’attività fisica regolare e di un’alimentazione corretta. In altre parole, se siete tra quelli che pensano che sia sufficiente una corsetta serale od una sessione di step per compensare le otto ore passate seduti ad una scrivania o in auto, probabilmente dovrete cambiare qualcosa nelle vostre abitudini.
Perchè stare troppo seduti non fa bene al vostro organismo?
- rallenta drasticamente il metabolismo, tanto che si consumano più calorie anche solo masticando del chewing gum
- stare in piedi porta invece il metabolismo ad essere decisamente più attivo; i muscoli responsabili per il mantenimento della postura (gambe, regione dorsale ed addominale) sono infatti continuamente sollecitati, portando a bruciare più calorie, a diminuire il rischio di atrofia rispetto alla posizione seduta ed ad una maggior produzione di leptina, ormone che segnala al cervello di inibire la sintesi di tessuto adiposo
- anche il sistema cardiovascolare è più stimolato quando il corpo si trova in posizione eretta
- tempi prolungati in posizione seduta possono influenzare i livelli di biomarker specifici di rischio come trigliceridi, colesterolo, glucosio nel sangue (insulina), pressione sanguigna, lipasi e leptina
- tra gli individui che abitualmente fanno dell’attività fisica, quelli che stanno seduti per buona parte della giornata hanno dei girovita maggiori e dei valori peggiori di pressione sanguigna e di glicemia rispetto agli altri2 , analogamente a ciò che accade a persone abitualmente attive che riducono il numero di passi giornalieri da ~10000 a ~15003 ed ad individui che trascorrono molte ore seduti ma che si alzano spesso per fare due passi o dello stretching4 .
Una possibile soluzione alla sedentarietà (forzata o meno dalle esigenze lavorative), oltre al banale consiglio di alzarsi dalla sedia (o dal divano!) appena ne capiti l’occasione, è quello di utilizzare una standing desk per lavorare in piedi (o al più appoggiati ad uno sgabello alto). Questo tipo di scrivanie, utilizzato fino a poco tempo fa solo da persone con problemi di schiena (o da semplici appassionati come me), sta diventando sempre più diffusa in molti uffici, ad esempio quelli di Google e di Facebook.
Alcuni tentativi per un loro utilizzo a fini sanitari sono in corso anche in alcune scuole statunitensi, come possibile soluzione al grave problema dell’obesità infantile. In uno studio5 condotto in scuola del Texas su quattro classi (first-grade), a due di esse sono state messe a disposizione delle scrivanie utilizzabili sia da seduti che in piedi (“non tradizionali”), ad altre due delle scrivanie “tradizionali”.
Nelle classi con le scrivanie “non tradizionali”, il 91% dei bambini ha trascorso la maggior parte del tempo in piedi, ed addirittura il 75% non si è mai seduto (pur avendo la possibilità di farlo, in quanto la scelta era a loro discrezione). Questi studenti hanno consumato 0.18 kilocalorie per minuto in più rispetto a quelli delle altre due classi, valore salito ad una media di 0.38 nel caso di bambini sovrappeso. Sebbene le differenze tra i due gruppi non sia così marcata (ed il campione analizzato di dimensioni limitate), l’utilizzo di standing desks è senza dubbio un passo in avanti nella tutela della salute dei bambini. Osservazioni più approfondite potranno essere fatte quando saranno resi noti i risultati di ricerche analoghe in cui gli endpoint sono i livelli di biomarker metabolici come trigliceridi, colesterolo ed insulina.
Lo studio ha valutato inoltre l’impatto delle standing desk sulla didattica, indicando come sia i genitori che gli insegnanti abbiano notato una maggiore attenzione e concentrazione da parte degli alunni.
Per quanto mi riguarda non posso che consigliare a tutti una standing desk, magari associata ad uno sgabello alto per fare dei piccoli break riposanti per gambe e schiena. La mia l’ho assemblata a costo irrisorio utilizzando il basamento di un vecchio tecnigrafo ed un pannello di legno. E mi ci trovo talmente bene da preferirla ormai quasi sempre alla mia comodissima Stokke Variable.
- Patel, A., Bernstein, L., Deka, A., Feigelson, H., Campbell, P., Gapstur, S., Colditz, G., & Thun, M. (2010). Leisure Time Spent Sitting in Relation to Total Mortality in a Prospective Cohort of US Adults American Journal of Epidemiology, 172 (4), 419-429 DOI: 10.1093/aje/kwq155^
- HEALY, G., DUNSTAN, D., SALMON, J., SHAW, J., ZIMMET, P., & OWEN, N. (2008). Television Time and Continuous Metabolic Risk in Physically Active Adults Medicine & Science in Sports & Exercise, 40 (4), 639-645 DOI: 10.1249/MSS.0b013e3181607421^
- Olsen, R., Krogh-Madsen, R., Thomsen, C., Booth, F., & Pedersen, B. (2008). Metabolic Responses to Reduced Daily Steps in Healthy Nonexercising Men JAMA, 299 (11) DOI: 10.1001/jama.299.11.1259^
- Healy, G., Dunstan, D., Salmon, J., Cerin, E., Shaw, J., Zimmet, P., & Owen, N. (2008). Breaks in Sedentary Time: Beneficial associations with metabolic risk Diabetes Care, 31 (4), 661-666 DOI: 10.2337/dc07-2046^
- Benden ME, Blake JJ, Wendel ML, & Huber JC Jr (2011). The impact of stand-biased desks in classrooms on calorie expenditure in children. American journal of public health, 101 (8), 1433-6 PMID: 21421945^
Ig Nobel 2011
Ecco come ogni anno i vincitori degli Ig Nobel , premi conferiti agli autori di ricerche scientifiche od iniziative inusuali e (talvolta) apparentemente inutili, ma di certo divertenti (anche se a mio parere un po’ meno rispetto alle passate edizioni).
Psicologia: Anna Wilkinson, Natalie Sebanz, Isabella Mandl e Ludwig Huber per uno studio sulla contagiosità degli sbadigli, condotto osservando i comportamenti di sette tartarughe a zampe rosse, animali notoriamente poco empatici.
Chimica: Makoto Imai, Naoki Urushihata, Hideki Tanemura, Yukinobu Tajima, Hideaki Goto, Koichiro Mizoguchi e Junichi Murakami, per aver determinato l’esatto valore di densità nell’aria del wasabi (ravanello giapponese piccante) in grado di svegliare delle persone in caso di incendio od altre emergenze, e per aver applicato questa scoperta all’invenzione dell’allarme a wasabi.
Medicina: Mirjam Tuk, Debra Trampe, Luk Warlop, Matthew Lewis, Peter Snyder, Robert Feldman, Robert Pietrzak, David Darby e Paul Maruff per aver dimostrato che le persone prendono decisioni migliori in alcuni casi, e peggiori in altri, quando hanno un desiderio impellente di urinare1 2 .
Psicologia: Karl Halvor Teigen per aver cercato di comprendere perchè, nella vita di tutti i giorni, le persone sospirano3 .
Letteratura: John Perry per la sua teoria della “Procrastinazione strutturata”, secondo la quale per raggiungere obiettivi elevati, bisogna lavorare sempre su un compito importante, concentrandosi su di esso in modo da evitare di fare qualcosa che sia persino più importante.
Biologia: Darryl Gwynne e David Rentz per aver scoperto che gli individui maschi di un certo tipo di coleotteri cercano di accoppiarsi con le bottiglie di birra di una specifica marca australiana4 .
Fisica: Philippe Perrin, Cyril Perrot, Dominique Deviterne, Bruno Ragaru e Herman Kingma per aver determinato perchè, dopo il lancio, i lanciatori del disco avvertono dei capogiri, mentre questo non accade ai lanciatori del martello5 .
Matematica: Dorothy Martin (che ha predetto che la fine del mondo sarebbe avvenuta nel 1954), Pat Robertson (che ha predetto che la fine del mondo sarebbe avvenuta nel 1982), Elizabeth Clare Prophet (che ha predetto che la fine del mondo sarebbe avvenuta nel 1990), Lee Jang Rim (che ha predetto che la fine del mondo sarebbe avvenuta nel 1992), Credonia Mwerinde (che ha predetto che la fine del mondo sarebbe avvenuta nel 1999) e Harold Camping (che ha predetto che la fine del mondo sarebbe avvenuta il 6 Settembre 1994, e successivamente il 21 Ottobre 2011), per aver insegnato al mondo di essere molto cauti quando in matematica si fanno certe assunzioni e calcoli.
Pace: Arturas Zuokas (sindaco di Vilnius, Lituania), per aver dimostrato che il problema del parcheggio abusivo delle macchine di lusso può essere risolto schiacciandole passandoci sopra con un carro armato.
Pubblica sicurezza: John Senders per aver condotto una serie di esperimenti sulla sicurezza in cui una persona guida un’automobile su un’autostrada mentre un’aletta parasole gli sbatte ripetutamente sul viso, accecandolo.
- Tuk MA, Trampe D, & Warlop L (2011). Inhibitory spillover: increased urination urgency facilitates impulse control in unrelated domains. Psychological science, 22 (5), 627-33 PMID: 21467548^
- Lewis MS, Snyder PJ, Pietrzak RH, Darby D, Feldman RA, & Maruff P (2011). The effect of acute increase in urge to void on cognitive function in healthy adults. Neurourology and urodynamics, 30 (1), 183-7 PMID: 21058363^
- Teigen KH (2008). Is a sigh^
- Gwynne, D., & Rentz, D. (1983). BEETLES ON THE BOTTLE: MALE BUPRESTIDS MISTAKE STUBBIES FOR FEMALES (COLEOPTERA) Australian Journal of Entomology, 22 (1), 79-80 DOI: 10.1111/j.1440-6055.1983.tb01846.x^
- Philippe Perrin, Cyril Perrot, Domi, . (2009). Dizziness in Discus Throwers is Related to Motion Sickness Generated While Spinning Acta Oto-Laryngologica, 120 (3), 390-395 DOI: 10.1080/000164800750000621^
Una nuova tecnica di sequenziamento per batteri non coltivabili
Il numero di organismi di cui è stato sequenziato il genoma è in continua crescita, grazie allo sviluppo di tecnologie sempre più potenti ed alla diminuzione dei costi. Per effettuare la determinazione del patrimonio genetico di un organismo è necessario avere a disposizione una certa quantità del DNA contenuto nelle sue cellule, che nel caso di organismi unicellulari come i batteri equivale a quello presente in circa un miliardo di essi. Tale numero, per quanto sembri elevato, si può ottenere facilmente isolando e facendo crescere i batteri in una capsula di Petri contenente l’adeguato terreno di coltura. Purtroppo la quasi totalità dei batteri non è in grado di adattarsi ad un terreno di coltura artificiale, perchè troppo diverso dagli ambienti da cui sono strettamente dipendenti, siano essi ad esempio il suolo, l’acqua, la vostra pelle. Questi batteri vengono perciò definiti “non coltivabili”.
In questi casi il sequenziamento può essere effettuato a partire da cellule singole, mediante una procedura (MDA ) che genera delle copie del genoma, esatte ma suddivise in frammenti di lunghezze variabili, fino ad ottenere un volume di DNA equivalente a quello contenuto in circa un miliardo di cellule. Ciascun frammento viene poi analizzato mediante un sequenziatore per definire l’esatto ordine delle basi da cui è costituito.
La ricostruzione del DNA di partenza si basa sull’utilizzo di particolari algoritmi che cercano di unire tra loro i frammenti in base alla sovrapponibilità delle loro sequenze comuni (dette contig), come in una sorta di gioco del domino dove invece dei pallini con il punteggio ci sono le lettere delle basi azotate corrispondenti (adenina, timina, citosina, guanina). Questa procedura non è tuttavia esente da errori, in quanto gli algoritmi identificano troppo spesso delle sequenze non corrette (chimeriche). Una delle cause è legata al fatto che i diversi frammenti vengono replicati in un numero di copie molto variabile, portando ad una copertura non uniforme della effettiva sequenza originale del DNA di partenza, violando uno dei requisiti necessari per l’applicazione degli algoritmi stessi. In altre parole, alcuni frammenti sono rappresentati da un numero elevato di copie, altri da un numero talmente troppo basso da essere considerati una sorta di inutile rumore di fondo.
In un articolo1 pubblicato su Nature Biotechnology, un gruppo di ricercatori statunitensi presenta un nuovo algoritmo di aggregazione delle sequenze ottenute da MDA su singola cellula, chiamato EULER+Velvet-SC.
La strategia di calcolo presenta due approcci differenti. Il primo basato sull’entità della sovrapposizione tra sequenze, il secondo sull’utilizzo di grafi di de Brujin. L’aspetto innovativo riguarda l’utilizzo di un valore variabile di cut-off (crescente a partire dal valore iniziale di 1) per la rimozione delle sequenze che mediamente sono poco rappresentate. Ad ogni passaggio queste ultime vengono rimosse dal grafo, ed alcune di quelle rimanenti di lunghezza non elevata possono essere unite a formarne altre, invece di essere scartate come avverebbe con altri algoritmi (Velvet). Questo processo viene poi ripetuto con valori di cut-off sempre maggiori fino al completamento della procedura.
L’applicazione di questo algoritmo ai genomi di Escherichia Coli e di Staphylococcus Aureus ha consentito di identificare più del 91% dei geni localizzati all’interno dei contig, valore che si avvicina al 95% che si ottiene mediante le procedure che utilizzano cellule batteriche in coltura.
L’importanza dello studio sta nella possibilità di addottare questo metodo per l’acquisizione dei genomi di batteri non coltivabili, ottenendo nel contempo informazioni genetiche specifiche per una singola cellula. Nell’articolo viene illustrata l’applicazione del metodo al caso di un batterio marino (classe Deltaproteobacteria ) di genoma ancora indeterminato. Dall’analisi del patrimonio genetico determinato mediante l’algoritmo EULER+Velvet-SC, gli autori hanno ottenuto informazioni che suggeriscono che il batterio sia aerobico, chemotassico e dotato di motilità.
Questa ricerca permetterà quindi di accelerare gli studi sul microbioma umano (insieme di microrganismi di origine esterna presenti nel corpo umano, inclusi quelli patogeni) e sui batteri presenti nei suoli e nei mari, alcuni dei quali potenzialmente utili per la produzione di antibiotici e biocarburanti.
- Chitsaz H, Yee-Greenbaum JL, Tesler G, Lombardo MJ, Dupont CL, Badger JH, Novotny M, Rusch DB, Fraser LJ, Gormley NA, Schulz-Trieglaff O, Smith GP, Evers DJ, Pevzner PA, & Lasken RS (2011). Efficient de novo assembly of single-cell bacterial genomes from short-read data sets. Nature biotechnology, 29 (10), 915-21 PMID: 21926975^
Incipit a freddo
Parlando di libri con amici, ci siamo chiesti qual’era il primo incipit che ci veniva in mente di getto, senza pensarci troppo. Il mio è questo:
Faceva caldo, la notte che bruciammo Chrome.
Abbastanza curioso, perchè sono passati parecchi anni dall’ultima ultima volta che ho letto questo racconto di William Gibson, per quanto sia uno dei miei preferiti in ambito cyberpunk.
Ringrazio i miei neuroni per il buongusto nella scelta.
Spiegare le scienze con i manga
Non sono mai stato un gran lettore di manga giapponesi (ho sempre preferito i fumetti di casa nostra), ma questa serie ha catturato da subito la mia attenzione grazie temi quali biologia molecolare , fisica , statistica , l’universo , elettricità , calcolo e database . Ho dato un’occhiata all’albo dedicato alla biologia molecolare, di livello introduttivo ma che riesce a spiegare alcuni concetti (altrimenti potenzialmente noiosi) in modo semplice e conciso, rendendoli divertenti (o quantomeno digeribili) in quanto parte di una storia. Una piccola critica che mi sento di fare agli autori è sulla scelta di tal “Enzyme Man ” per spiegare il funzionamento dell’alcol deidrogenasi; se volevano il maggior esperto sul metabolismo degli alcoli avrebbero dovuto offrire una comparsata a quel ciucatone di Superciuk .
Frattali con R
Tra le tante cose che si possono fare con R non potevano mancare i frattali . Limitandosi all’insieme di Mandelbrot , gli esempi che si trovano in rete sono tanto semplici quanto efficaci.
Il primo , che permette di ottenere sia immagini statiche che gif animate, l’ho trovato grazie alla mailing list R-help.
# written by Jarek Tuszynski, PhD.
# http://tolstoy.newcastle.edu.au/R/help/05/10/13198.html
library(fields) # for tim.colors
library(caTools) # for write.gif
m = 400 # grid size
C = complex( real=rep(seq(-1.8,0.6, length.out=m), each=m ), imag=rep(seq(-1.2,1.2, length.out=m), m))
C = matrix(C,m,m)
Z = 0
X = array(0, c(m,m,20))
for (k in 1:20) {
Z = Z^2+C
X[,,k] = exp(-abs(Z))
}
image(X[,,k], col=tim.colors(256)) # show final image in R
write.gif(X, "Mandelbrot.gif", col=tim.colors(256), delay=100) # drop "Mandelbrot.gif" file from current directory on any web browser to see the animation
Il secondo esempio, ben più spettacolare (soprattutto se la dimensione delle immagini è grande), è quello di una funzione creata da Mario dos Reis . Tutti i file necessari sono raccolti nell’archivio “mandelbrot.zip”, scaricabile dalla sua pagina dedicata ai frattali.
Una volta scompattato il file zip, al suo interno troverete il file “mandelc.R”, contenente il codice della funzione mandelbrot(). In essa viene richiamata una routine in C (contenuta nel file “mandelbrot.c”) per rendere più veloce la computazione.
In un terminale, compilare il file “mandelbrot.c” con il comando:
R CMD SHLIB mandelbrot.cche creerà il file “mandelbrot.so”. Aprire una sessione di R e dare:
source("mandelc.R")Caricare l’oggetto “mandelbrot.so”:
dyn.load("mandelbrot.so")Per una prima prova:
# graph A
image(mandelbrot())Nel file “examples.R” ci sono due funzioni, “surf.colors” e “zoom”.
Dopo averle copiate ed incollate nel terminale dove avete aperto R (o nella console di R), le istruzioni per ottenere esempi di grafici più complessi sono:
frac <- mandelbrot(iter = 50)
# graph B
image(frac, col = c(heat.colors(49), "black"))
Il grafico successivo è in 3D:
# graph C
fcol <- surf.colors(frac, col = c(gray(seq(.5, 1, len = 49)), "black"))
frac$z <- -1/frac$z # nicer for plotting and coloring
persp(frac, col = fcol, border = NA, theta = 225, phi = 45, shade = .5)
Modificando la funzione “frac$z” (con logaritmi o potenze, ad esempio), è possibile ottenere forme sempre diverse:
# graph D
frac <- mandelbrot(x = c(-0.8438146, -0.8226294),
y = c(0.1963144, 0.2174996), iter = 500)
image(frac, col = fcol.gr)
image(-1/frac$z, col = fcol.gr)
Per provare la funzione zoom, usate il codice seguente ed all’interno dell’immagine cliccare agli estremi opposti dell’area da ingrandire:
par(mfrow = c(2, 2))
gr <- gray(seq(1, 0, len = 255))
fcol.gr <- c(rep(c(gr, rev(gr)), 2), "black")
image(frac, col = fcol.gr)
zoom(col = fcol.gr) # Now click with your mouse two opposite corners of the area you wish to enlarge
zoom(col = fcol.gr) # do it again!
zoom(col = fcol.gr) # and again . Per chi volesse cimentarsi anche con un’insieme di Julia o un attrattore di Rössler , in questo blog (purtroppo non più aggiornato) si può trovare molto altro codice con cui divertirsi.
Nota: tutto questo funziona in Linux, in Windows e Mac non so. Oltre ad R e ai packages aggiuntivi richiesti, è necessario un compilatore C.