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第一部分尿中单种金属或尼古丁代谢物浓度与肥胖风险的剂量?反应关系目的:评估社区老年人群尿中单种金属或尼古丁代谢物的浓度与肥胖风险的相关性。方法:研究对象选自深圳市老年相关疾病队列的9411名基线人群。所有对象均完成了健康问卷调查和体检,当剔除尿金属、尿尼古丁及尼古丁代谢物、教育程度、锻炼、吸烟状况、饮酒状况、糖尿病、高血压、体质指数的信息缺失者后,有7049人纳入以体质指数（body mass index,BMI）为结局的研究。随后,依次剔除腰围缺失者1912人和甘油三酯的数据缺失者6人,分别有5137人和5131人纳入了以腰围和内脏脂肪指数为结局的两个研究。用电感耦合等离子体质谱法和高效液相色谱?串联质谱法分别测定尿中24种金属和11种尿尼古丁及其代谢物浓度。基于尿金属和尼古丁代谢物各自检出浓度范围,将研究对象分为三个亚组（<33.3%（T1）,33.3~66.7%（T2）和≥66.7%（T3））。用Logistic回归模型分析尿单金属或单尼古丁代谢物浓度与5种肥胖风险（全身性肥胖、腹型肥胖、身体形态指数（a body shape index,ABSI）、身体圆润指数（body roundness index,BRI）、中国人内脏脂肪指数（Chinese visceral adiposity index,CVAI））的相关性。基于Logistic回归模型筛选出的肥胖相关尿金属或尿尼古丁代谢物,用限制性立方样条函数（restricted cubic spline,RCS）检验其与肥胖风险的非线性关联。结果:Logistic回归分析揭示,尿钛、铬、钒、锌、钡、钼、镉、可替宁糖苷、4-羟基-4-（3-吡啶基）丁酸、可替宁氮氧化物、烟碱氮氧化物浓度处于T2或T3（以T2/T3表示）组个体之全身性肥胖风险分别是各自T1组的1.27/1.32倍、1.04/1.31倍、1.24/1.64倍、1.30/1.39倍、1.29/1.48倍、0.82/0.73倍、0.85/0.66倍、1.09/1.35倍、1.08/1.29倍、1.15/1.40倍和1.11/1.48倍;尿钛、钒、锰、钴、钡、铊、钼、镉、可替宁糖苷、烟碱糖苷、可替宁氮氧化物、烟碱氮氧化物的浓度处于T2/T3组个体之腹型肥胖风险分别是各自T1组的1.28/1.33倍、1.30/1.40倍、1.25/1.24倍、1.05/1.21倍、1.16/1.33倍、1.42/1.35倍、1.00/0.75倍、0.83/0.72倍、1.04/1.26倍、1.05/1.35倍、1.05/1.33倍和1.09/1.24倍;尿钴、镉、反-3’-羟基可替宁糖苷的浓度处于T2/T3组个体之高ABSI风险分别是各自T1组的1.14/1.35倍、1.21/1.37倍和0.81/0.76倍;尿钛、钒、锰、钴、锌、锑、钡、铊、镉、烟碱糖苷、可替宁糖苷、可替宁氮氧化物的浓度处于T2/T3组个体之高BRI风险分别是各自T1组的1.17/1.25倍、1.32/1.31倍、1.15/1.25倍、1.06/1.20倍、1.20/1.29倍、1.17/1.19倍、1.16/1.26倍、1.37/1.54倍、0.86/0.80倍、1.30/1.22倍,1.09/1.25倍和1.13/1.38倍;尿钒、锰、锌、锡、钡、铊、铅、钼、镉、可替宁糖苷、可替宁氮氧化物、可替宁的浓度处于T2/T3组个体之高CVAI风险分别是各自T1组的1.25/1.31倍、1.27/1.26倍、1.20/1.37倍、1.07/1.21倍、1.16/1.32倍、1.26/1.32倍、1.13/1.23倍、1.01/0.79倍、0.84/0.70倍、1.30/1.22倍,1.09/1.25倍和1.13/1.38倍（所有P-trend<0.05）。RCS揭示,尿锌、镉、锑、可替宁糖苷、4-羟基-4-（3-吡啶基）丁酸、可替宁氮氧化物、烟碱氮氧化物的浓度与全身性肥胖风险呈非线性关联;尿锌、钼、可替宁糖苷、可替宁氮氧化物、烟碱糖苷、烟碱氮氧化物的浓度与腹型肥胖风险呈非线性关联;尿镉、可替宁氮氧化物、烟碱糖苷浓度与高BRI风险呈非线性关联;尿钼、镉、可替宁糖苷、可替宁氮氧化物、烟碱糖苷的浓度与高CVAI风险呈非线性关联（所有P非线性<0.05）。结论:尿钒、钡、可替宁糖苷、可替宁氮氧化物的浓度与全身性肥胖、腹型肥胖、高BRI、高CVAI的风险均正相关;尿钛与全身性肥胖、腹型肥胖、高BRI的风险均正相关;尿锌与全身性肥胖、高BRI、高CVAI的风险均正相关;尿锰、铊与腹型肥胖、高BRI、高CVAI的风险均正相关;尿钴、烟碱糖苷与腹型肥胖、高BRI风险均正相关,且钴与高ABSI风险正相关;尿烟碱氮氧化物与全身性肥胖、腹型肥胖风险正相关;尿铬、4-羟基-4-（3-吡啶基）丁酸与全身性肥胖风险正相关;尿钼、镉与全身型肥胖、腹型肥胖、高CVAI风险均负相关,尿镉也与高BRI风险负相关,但与高ABSI风险正相关。第二部分复合暴露金属和尼古丁水平与肥胖风险的关联研究目的:评估尿金属混合物、尿尼古丁代谢物混合物、复合暴露两类化合物与肥胖风险的相关性。方法:研究人群选自深圳市老年相关疾病队列的基线人群,剔除标准条件同本论文第一部分。用基于分位数的g-计算方法（quantile-based g-computation,qg-computation）评估了22种尿金属混合物、8种尿尼古丁代谢物混合物各自与5种类型肥胖（全身性肥胖、腹型肥胖、高ABSI、高BRI和高CVAI风险）的相关性。用弹性网络回归模型（elastic net,Enet）对22种尿金属和8种尿尼古丁代谢物进行筛选,并构建了与肥胖相关的尿金属与尼古丁代谢物复合暴露的环境风险评分（environmental risk score,ERS）。基于ERS值将研究对象分为三个亚组（<33.3%（T1）,33.3~66.7%（T2）和≥66.7%（T3））,并用Logistic回归模型评估ERS与肥胖风险的相关性。结果:qg-computation模型提示,尿金属混合物浓度各组分同时每增加各自浓度的一个分位数（即33.3%）时,全身性肥胖风险、高ABSI风险、高BRI的风险相应增加了26%（OR:1.26;95%CI:1.03~1.54）、23%（OR:1.23;95%CI:1.04~1.46）、22%（OR:1.22;95%CI:1.05~1.42）。尿尼古丁代谢物混合物各组分同时每增加各自浓度的一个分位数（33.3%）时,全身性肥胖风险、腹型肥胖风险、高BRI风险、高ABSI风险相应增加了35%（OR:1.35;95%CI:1.12~1.62）、45%（OR:1.45;95%CI:1.21~1.75）、36%（OR:1.36;95%CI:1.15~1.62）、47%（OR:1.36;95%CI:1.15~1.62）。弹性网络回归模型从22种尿金属、8种尿尼古丁代谢物以及这30种污染物的交互项中筛选出了硒、钼、镉污染物单项和钼与钼,镉与镉,钒与锌、钒与硒、钼与镉、铊与可替宁糖苷等74个污染物交互项。基于筛选出污染物变量构建的代表性金属和尼古丁复合暴露的ERS介于?3.08~3.99之间。Logistic回归分析揭示,ERS处于T2或T3（以T2/T3表示）组个体之全身性肥胖、腹型肥胖、高BRI和高CVAI的风险分别是其对应T1组的1.57/2.68倍、1.28/2.01倍、1.35/2.00倍和1.42/2.22倍（所有P<0.05）。结论:尿金属混合物与全身性肥胖、高ABSI、高BRI的风险正向关联。尿尼古丁代谢物混合物与全身性肥胖、腹型肥胖、高BRI风险、高ABSI的风险正向关联。尿金属和尼古丁代谢物复合暴露与全身性肥胖、腹型肥胖、高BRI、高CVAI的风险均正向关联,但未见其与高ABSI风险的关联性。第三部分尿酸在复合暴露金属与尼古丁与肥胖关联中的中介作用目的:评估尿酸对尿金属和尼古丁代谢物复合暴露与肥胖关联的中介效应。方法:根据研究目的,在深圳市老年相关疾病队列的9411名基线人群中,剔除尿金属浓度、尿尼古丁及其代谢物浓度、教育程度、锻炼、吸烟状况、饮酒状况、体质指数、糖尿病、高血压和血清尿酸（serum uric acid,SUA）的信息缺失者2377人后,共7034人纳入以BMI为结局的研究。随后依次剔除腰围缺失者1910人和甘油三酯缺失者1人,分别将5124人和5123分别纳入以腰围和内脏脂肪指数为结局的研究。在总人群和性别亚组人群中,分别评估SUA(视为连续变量、分类变量（依据尿酸血症参考值:420μmol/L（男性）、360μmol/L（女性））对ERS与肥胖关联的中介效应。结果:在总人群中,SUA（连续变量）对ERS与全身性肥胖、腹型肥胖的关联有中介效应（中介占比均为2.5%）;SUA（二分类）仅对ERS与全身性肥胖的关联有中介效应（中介占比2.0%）。在女性中,SUA（视为连续变量/分类变量）对ERS与全身性肥胖、腹型肥胖、高BRI、高CVAI风险的关联均有中介效应,对应的中介效应占比分别为3.6%/2.4%、5.6%/5.6%、5.8%/5.0%、8.1%/6.6%（所有P<0.05）。在男性中,未见SUA在ERS与肥胖风险关联中的中介作用。结论:在女性组中,SUA对ERS与肥胖风险的关联有部分中介效应。