转基因饲料影响猪的健康?这项研究是怎么回事?

【转基因谷物伤害猪的健康?】美国福克斯新闻报道,据《有机系统》杂志六月刊报告,科学家通过对168头猪为期22.7周的研究,发现转基因谷物喂养的猪患严重胃炎几率为33%,而非转基因饲料喂养的猪患病几率仅为12%;此外,转基因谷物喂养的猪子宫比非转基因饲料喂养的猪的子宫重25%。
http://e.weibo.com/2243807243/zBFoG0Jbn

这个帖子里也有更多讨论:

"转基因食品伤害猪的健康"研究的一些疑点

http://www.guokr.com/post/468253/

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13个答案
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冷月如霜植物细胞生物学博士生

2013-06-16 13:51


感谢得到大家那么多的支持。下面的一些答案说得也很好,有些从生物统计的角度出发指出了实验中的问题,也麻烦大家往下面拖一拖,看看下面的答案。

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这项研究。。说实话。。槽点挺多的。。(让你手贱去搜论文!!!)

这项研究发表在2013年的<Journal of Organic Systems>这么一个杂志上,论文的标题是<A long-term toxicology study on pigs fed a combined genetically modified (GM) soy and GM maize diet>。

然后你用这个论文标题去NCBI搜好了,搜不出来的。。

而且呢。。这本杂志是搜不到影响因子的。。

好吧,人家杂志可能没有影响因子,可是弄不好人家paper很牛逼呢,个么我们来看看他们实验是怎么设计的吧。。

文中一共用了168头猪作为实验对象,随机并平均地分为两组,每组的公猪母猪数量也相等。恩,这看上去貌似挺正常的。

其中的一组是实验组,喂的是转基因的玉米和大豆。其中转的基因是合成BT蛋白与抗草甘膦的。恩,这样看似乎也没有什么问题。

另外一组是对照组,喂的是非转基因的玉米和大豆。。。不过请注意。。这些非转基因的作物。。并不是用来制作转基因作物的亲本作物。。。也就是说,你们喂食的压根就不是同一种玉米和大豆好吗。。。实验组与对照组的区别不止这3个转入的基因好吗。。

那么他们为什么不用呢?其中的一个理由是。。他们买不到。。

好吧不要在意这些细节。。

这些猪在解剖之后,兽医对它们进行了分析。分析是双盲的,这点值得表扬。。可是。。作者并没有对所有的器官的重量进行统计分析,理由是。。。有一些器官的重量存在的差异之大,使得统计上会出现许多错误。。在我的眼里,这意味着这些猪之间的器官重量分布在一个很大的范围之内。。可是骚年你怎么就知道你接下来要分析的那些器官的结果是可信的,而不是统计上的错误呢。。仅仅是因为它们差异小吗?

好吧不要在意这些细节。。

作者们发现吃转基因作物的猪的子宫被吃非转基因作物的猪的子宫要重了25%。。。这特么听上去好可怕有没有!!!这特么貌似是在说正常猪的子宫重个100g,吃了转基因食物的猪的子宫就有125g啊有没有!!!可是特么作者不是这么计算重量的啊。。。作者计算的是子宫重量占总体重的比例啊。。而且我艹了作者做比较的都不是平均数,是中位数好吗!!中位数!!!!!

至于猪的胃炎问题。。尼玛从作者给的表格里明明可以看到公猪完全不患胃炎和患严重胃炎的比例都变成了400%啊。。为什么特么就单单说吃转基因食品会增大胃炎的概率啊。。你特么是在欺负楼主不懂统计学吗。。


综上所述

1. 杂志有不靠谱的嫌疑,论文都没被收录到NCBI里去。。
2. 实验中喂食的对照组设计有重大漏洞。。
3. 分析试验结果的方式并没有很强的说服力。。


我只想说。。赔我特么1个小时的宝贵睡眠时间。。

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DRY 渔业研究人员,动物学博士

2013-10-25 13:41

貌似今天,《凤凰财经》的微博账号也来一脸正义地转发这个搞笑的研究。那么我也来吐槽个玩玩。

先不说open access期刊的问题了,省得说我歧视他们。我就说说统计分析和实验设计的严重漏洞。

这个研究选择的对象是小猪崽子,出生24天开始实验。这个选择无可厚非,毕竟幼体是最为敏感的,在安全问题上,选择最脆弱的群体作为对象是有道理的。但是对于这个《凤凰财经》“子宫增重25%”的转载报道,就与这个实验对象有关了。


原论文提到,含转基因成分饲料喂养和非转基因喂养的两组小母猪的子宫重量均值差25%(转基因喂养的是0.12,非转喂养的是0.1),且统计检验显著(因样本偏离正态分布而选择了曼惠特尼u检验)。

但是必须看到的一个问题是,每组内每头猪仔的子宫重量差异非常巨大。转基因喂养组最大最小差577.8%(0.036-0.244),非转基因喂养组差675%(0.04-0.31)。都远比25%高。这一数据在不同个体(哪怕是同一组)之间存在巨大的差异。而且,非转基因组的最大最小值还都比转基因组的要高许多,比如,最大值都有27%的差异也比组间平均差大。从生物学角度考虑,这是幼兽生殖器官发育速度个体间差异较大所致。毕竟有的猪仔发育早有的发育晚,未发育的和已发育有天壤之别,某组比另一组少几头已发育的个体,足以造成(相比6倍多极差)只有区区25%的组间差异。而文中指出该组数据偏离正态分布,也体现了这一点。

正常的研究论文,在遇到如此大个体极差时,都会使用单因素方差分析或类似方法,讨论变异的贡献率是来自个体间还是组间(也许本组数据不符合正态分布,不完全满足单因素方差分析假设,但也应使用其他统计学方法,分析组内个体差异和组间差异贡献的问题)。从两组都具有较高的标准差(SD)以及p值为0.025并不是十分低这两点来看,我严重怀疑此差异个体间贡献可能更多。但作者在如此条件下,还要隐瞒变异贡献率的分析,应为存心的。

退一步说,如前所述,某组比另一组少几头已发育个体,就可造成这一结果,而偏偏实验选择的是幼兽,正是个体发育差别大,正是从未发育到开始发育的时候。因此这个统计检验的生物学意义几乎是没有的。

此外,这一统计由于只考虑单一因素,从实验设计上也有问题。幼崽生殖器官发育,与个体遗传差异、孕期条件、出生时条件、后天条件都有关系,而饲料只是后天条件之一。基于此设计就得出言之凿凿的结论是非常不妥的。

比如,假设一个小学5年级有2个班,每个班有35个女生。1班有5位女生初次来潮,2班有4位女生初次来潮。1班比2班初次来潮的女生人数高25%。
难道我们可以说是两个班的【班名】导致了两个班女生生殖发育出现了差异,因此想避免早熟就要选择调到2班上课?

至于胃部炎症问题。似乎看看喂猪的饲料、容器里的微生物成分及数量才是第一要考虑的吧。

9 0

happysolar生物统计学博士

2013-10-29 11:43

抛开实验设计的问题不谈,只说一下文章中的统计分析的部分。

前面有同学质疑文章没有考虑组间差和组内差的比较,或者文章选择中位数进行比较。其实这两点原文的处理问题并不大。关于组间差和组内差的比较,一般想到的就是用one-way ANOVA做F-test,但one-way ANOVA需要假设正态分布和方差齐性,显然在这里并不满足正态假设。因此原文作者采用了Mann-Whitney U test,也就是秩和检验。秩和检验并不需要正态假设,其无效假设只假设两组样本来自同样的分布,因此比ANOVA F检验更加鲁棒,我认为作者在这里选择的检验方法并无不当。而中位数本身也是比均值更加鲁棒的统计量,因为中位数受离群值影响很小,比较中位数并无不可。

其实这篇文章最主要的统计问题在于多重检验问题。假设检验的原理是如果无效假设成立,则得到的p值小于等于0.05的概率等于(或小于)0.05,因此如果得到小于0.05的p值时我们可以拒绝无效假设,认为备择假设正确,此时如果无效假设实际上是正确的,则犯第一类错误,当无效假设为真时,犯第一类错误概率为0.05。但是当同时检验n个无效假设的时候,即便所有无效假设都为真,其中至少出现一个p值小于等于0.05的概率是1-(1-0.05)^n>0.05。也就是说检测多个假设检验时,即便所有无效假设都为真,犯至少一个第一类错误的概率要高于每个假设检验所控制的显著性水平,实际上当你检测足够多的假设检验的时候,如果控制单个p值小于0.05不变,那么总会至少有一个显著结果,就像这个文章中,如果子宫不显著,我还可以看看大脑,大脑不行还能看看皮肤,总之只要试的足够多,总能找到一个显著的。正确的做法是当有多个假设检验的时候,对p值进行修正,或者对每个p值采用更严格的显著性水平标准。因为当x足够小时,1-(1-x)^n约等于n*x,所以可以用0.05/n作为新的显著性水平标准,或者矫正p值为原p值乘以n,这就是Bonferroni矫正。可以看到原文章中的p值0.025,经过Bonferroni矫正,无论如何称不上是显著。在胃炎检测的时候,作者依然犯了类似的错误。而且本来是n*2的contingency table,本应用一个卡方检验解决的问题,作者却分解成多个2*2表格,用多次卡方检验。另外作者提出文章中删减了一些离群值,其实离群值不应随意删减,除非确实是随机的测量错误,否则很可能影响结论的正确性,更有甚者,以删减离群值的名义来选择数据,基本属于学术造假了。

另外我还想吐槽的一点就是0.05这个金标准。感觉现在似乎有种趋势,学术界开始出现了“拜0.05教”。p值0.049,文章发表,0.051,对不起没戏,其实这两个p值本来没什么太大区别。换一种统计方法,重新测量一个数据点,就可能改变这个结果,所以要想得到显著性结果,实际不难。还有一种就是明明做了好多次实验,一次结果显著就去写文章了,剩下的几十次失败的就不提了。其实这也是多重检验,你随便做个什么假设,做上20次实验,平均也会有一次得到<0.05的p值。这就是publication bias,也是为什么很多实验结果重复不出来的原因。如果有一个人,每设计20个实验得到一次显著结果,那么在没有重复实验验证的情况下,我不会去相信这个结果。。。

7 0

qiuwenjie食品科学与工程专业,粮油行业从业人士

2013-11-26 22:21

这个实验么,在澳大利亚做的,所以澳新食品标准局(FSANZ)早在7月份就在其官网否定了这个实验结果。我们略过其它,看看FSANZ给出的结论:

Overall, the data presented in the paper are not convincing of adverse effects due to the GM diet and provide no grounds for revising FSANZ’s conclusions about the safety of previously approved glyphosate-tolerant and insect-protected GM corn lines and glyphosate-tolerant GM soy lines.

官网链接:http://www.foodstandards.gov.au/consumer/gmfood/Pages/Response-to-Dr-Carman%5C%27s-study.aspx
http://www.foodstandards.gov.au/consumer/gmfood/Pages/Response-to-Dr-Carman's-study.aspx

补充,上面这个链接直接点击打不开,但是复制到浏览器地址栏却可以打开。

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支持者: Forest.Law

国内的猪吃的基本都是吃转基因饲料,像豆粕,菜粕之类的都是转基因。也没见啥影响啊!

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坚强呗猫web前端开发工程师

2013-11-26 21:57

反正我们吃的猪肉有的都是吃转基因大豆粰长大的。今天才在老乡家里看到大豆粰的袋子,表明转基因大豆原料。

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转基因饲料应该没事吧,转基因大豆都被允许生产食用油了,人都没事,猪应该也还好。如果再用上脂肪酶,葡萄糖氧化酶等饲用酶制剂效果就更好了,提高饲料利用率。可以去夏盛集团官网产看相关资料http://www.sunsonenzymes.com/

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本着实事求是的精神去下载了这篇论文,看了里面关于重度胃炎的数据,截图如上。
非转基因组共73头猪
无胃炎:4
轻度胃炎:31
中度胃炎:29
重度胃炎:13
转基因组共72头猪
无胃炎:8
轻度胃炎:23
中度胃炎:18
重度胃炎:23

于是结论就是转基因组的重度胃炎患病率是23/72,比非转基因组的13/73高150%。
擦,怎么不把心脏11:5和肝脏的6:3也作为结论啊。
根本就是没节操的结论啊

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我一个感兴趣的问题是果壳网的资金是从哪里来了

是否能够在转基因这种跟经济利益关系非常密切的事情上保证中立。


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Topp天文研究生,摄影爱好者

2013-06-16 13:50

百花争鸣,等后续的重复试验和argu吧。

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1,特么NCBI是美国国家生物技术信息中心,他就是与美国孟山都合伙向全世界推广转基因的,会收录不利于它卖转基因的信息吗?不要什么都望着美国,美国的权威!!
2,你不是很相信权威吗?http://www.organic-systems.org/ 这个是对Journal of Organic Systems 的介绍?权威不? 不过这不是美国办的 ,对你来说可能不权威。
3,手贱 搜了全文http://www.organic-systems.org/journal/81/8106.pdf 你作为植物细胞生物学博士生 拿出实验和数据 给我们好好吐槽一下这篇论文吧!
4,向你推荐http://v.youku.com/v_show/id_XMzAyODg5MDcy.html 基因学家:我为什么不吃转基因? 人家可是著名基因学家哪!
5,再向你推荐一个吐槽视频,你去吐槽吧!http://video.baomihua.com/16957313/16727054?ab01 转基因前世今生

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