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體重一樣的人,體型怎么差別那么大?四肢瘦體重解讀上新

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你有沒有注意到:有些人明明體重不輕,卻總能穿出利落挺拔的線條;而另一些人即使體重很輕,手臂和大腿依然顯得松軟無力?

在健身房里,這樣的對比更加明顯:有人短短兩三個月就能練出清晰肌肉輪廓,有人堅持半年一年卻收效甚微。

這背后的秘密就是——四肢「瘦體重」,一個初看可能令人迷惑、很容易斷錯句的概念,實際比體重秤上的數字更有參考意義。兩個體重數字相同的人,可能因為四肢瘦體重的差異,展現出完全不同的體型、力量表現和健康狀態。


各色創始人郭婷婷的基因檢測結果:

四肢瘦體重較高,超過了 99% 以上的檢測用戶

喜提一個稀有標簽!

它不僅僅影響你的形體美觀,還影響你從拎重物到爬樓梯等各種日常活動的表現,最重要的是,跟慢性病的患病概率和重疾預后效果都息息相關。

這次上新的四肢瘦體重性狀,會幫你讀懂你與生俱來的「肌肉圖鑒」。參考它,你就能 DIY 對自己真正有效的運動、飲食和作息計劃,為健康做儲蓄,而理想體型將成為水到渠成的饋贈。

老朋友,現在就可以去菜單欄「我的-主基因報告」先睹為快啦!

還沒有報告?歡迎先繼續讀科普,在文末能找到基因檢測立減 200優惠購買入口,享受年度最低價,早買早出報告。優惠就到 6 月 30 日。

四肢瘦體重是什么?怎么量?參考范圍是多少?又是如何影響健康的?請往下看。


瘦體重(Lean Body Mass,簡稱 Lean Mass)是身體中非脂肪成分的總重量,包括肌肉、骨骼、內臟器官、體液(如血液和水分)等,是維持生命過程,產生力量,支撐身體活動的實質性組織。

四肢瘦體重(Appendicular Lean Mass,ALM)特指雙臂+雙腿的瘦體重,即四肢的肌肉、骨骼和其它非脂肪組織的總重量。

相比瘦體重包括的復雜的身體成分,四肢主要由骨骼和骨骼肌組成,所以四肢瘦體重主要是手臂和腿部的骨骼和骨骼肌重量之和。

因為手臂和腿部的骨骼肌占人體骨骼肌的 75% 以上,所以,通常用四肢瘦體重反映身體骨骼肌的重量。

在這個性狀的解讀中,四肢瘦體重越高,就意味著在你的四肢部位,肌肉+骨骼的比率更高,而脂肪的比率更低。

無論體重如何,四肢瘦體重越高的人,看起來會越精瘦、健美,并且因為低體脂率而無肉感。


1. 瘦體重是對抗衰老的基礎,肌肉流失是「隱形衰老」的標志

從 30 歲起,人體肌肉量以每年約 1% 的速度流失; 60 歲后流失加速(高達每年 3%)。 其中四肢肌肉流失最快,可能導致肌少癥,表現為乏力、易跌倒、骨折風險升高。 四肢瘦體重低的老年人,住院率和死亡率顯著升高。

2. 瘦體重是「燃脂引擎」,是維持代謝健康的基礎

肌肉占比越高,基礎代謝率越高,更易維持健康體重。同樣體重的人,瘦體重多者每天可多消耗 100-300 千卡熱量。

肌肉還能(通過儲存葡萄糖)調節血糖、減少炎癥因子,間接預防慢性病。研究發現,四肢瘦體重高的人發生慢阻肺、心血管疾病、2 型糖尿病、脂肪肝等慢性疾病的風險較低,全因死亡和心血管疾病死亡的風險也會更低。

3. 肌肉是「生命儲備」, 影響對危重疾病的應激反應和恢復

癌癥、心臟病、肺部疾病患者若肌肉量高,治療耐受性和存活率更好。

4. 四肢肌肉決定「獨立生活能力」和生活質量

四肢肌肉充足的人(特別是進入中老年后)罹患肌少癥和骨質疏松癥的概率低,更有可能有足夠的力量進行自主活動,而不依賴他人的照料。


常用的瘦體重測量方式有 6 種,具體操作方法和工具,可到你的基因報告中查看:

  • 雙能 X 射線吸收法(DEXA)—金標準

  • 生物電阻抗分析(BIA)

  • 水下稱重法

  • 皮褶厚度測量法

  • 圍度測量法

  • 功能性測試



測量瘦體重,就像給身體做「資產盤點」,科學方法 + 長期跟蹤是關鍵。普通人可用家用體脂秤和圍度測量日常監控,高風險人群(如老年人)建議定期結合 DEXA 或臨床評估。


如果你的測量結果,接近甚至小于肌少癥參考閾值,則需要引起你的重視,及時就醫,并調整生活方式。

根據一項發表于 2020 年的研究(也是截至目前針對四肢瘦體重樣本最大,發表時間最新的研究),基因對四肢瘦體重的影響為 80%,而生活經歷則占較少的 20%。

如果你的基因報告顯示「四肢瘦體重偏低/較低」,則無論體重如何,在日常生活中,你可能會更「肉嘟嘟」的,并且相同體重下,你看起來會更圓潤一些。

這不是你的不足,而是一份來自身體的善意提醒——提醒你從現在開始關注這個重要的指標,為未來的健康做儲蓄。如果你在減重或健身,也不必再盯著別人比較,為掉秤慢、遲遲練不出線條感而苛責自己。

在基因報告里,有詳細的「行動建議」版塊,會告訴你如何通過科學飲食、針對性訓練和規律作息,有效提升肌肉量。如果結果顯示「四肢瘦體重偏高/較高」,它也能幫助你更好地維持這份先天優勢。

增肌不是年輕人的專利,而是一生的健康投資。了解自己的四肢瘦體重基因特征,就是為未來的健康開了一個專屬賬戶?,F在就開始你的健康儲蓄計劃吧,從解鎖這份基因報告開始!


參考研究

什么是四肢瘦體重

Gallagher, D., Visser, M., De Meersman, R. E., Sepúlveda, D., Baumgartner, R. N., Pierson, R. N., Harris, T., & Heymsfield, S. B. (1997). Appendicular skeletal muscle mass: effects of age, gender, and ethnicity. Journal of applied physiology (Bethesda, Md. : 1985), 83(1), 229–239. https://doi.org/10.1152/jappl.1997.83.1.229

Pei, Y. F., Liu, Y. Z., Yang, X. L., Zhang, H., Feng, G. J., Wei, X. T., & Zhang, L. (2020). The genetic architecture of appendicular lean mass characterized by association analysis in the UK Biobank study. Communications biology, 3(1), 608. https://doi.org/10.1038/s42003-020-01334-0

四肢瘦體重如何影響健康

Srikanthan, P., & Karlamangla, A. S. (2014). Muscle mass index as a predictor of longevity in older adults. The American Journal of Medicine, 127(6), 547–553. https://doi.org/10.1016/j.amjmed.2014.02.007

Roubenoff, R. (2003). Sarcopenia and its implications for the elderly. European Journal of Clinical Nutrition, 57(Suppl 2), S40–S47. https://doi.org/10.1038/sj.ejcn.1601804

Compher, C., Frankenfield, D., Keim, N., & Roth-Yousey, L. (2006). Best practice methods to apply to measurement of resting metabolic rate in adults: A systematic review. Journal of the American Dietetic Association, 106(6), 881–903. https://doi.org/10.1016/j.jada.2006.02.009

Cederholm, T., Barazzoni, R., Austin, P., Ballmer, P., Biolo, G., Bischoff, S. C., ... & Singer, P. (2017). ESPEN guidelines on definitions and terminology of clinical nutrition. Clinical Nutrition, 36(1), 49–64. https://doi.org/10.1016/j.clnu.2016.09.004

瘦體重健康參考范圍

Heymsfield, S. B., Gonzalez, M. C., Lu, J., Jia, G., & Zheng, J. (2015). Skeletal muscle mass and quality: Evolution of modern measurement concepts in the context of sarcopenia. Proceedings of the Nutrition Society, 74(4), 355–366. https://doi.org/10.1017/S0029665115000129

四肢瘦體重基因影響占比

Pei, Y. F., Liu, Y. Z.,..., & Zhang, L. (2020). The genetic architecture of appendicular lean mass characterized by association analysis in the UK Biobank study. Communications biology, 3(1), 608. https://doi.org/10.1038/s42003-020-01334-0



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