Gene variants related to the power performance of the Lithuanian athletes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract ACE (I/D), ACTN3 (R/X), PPARGC1A (Gly482Ser) and PPARA (G/C) polymorphisms have been linked to the success in power-oriented sports through the intermediate phenotypes. The study involved 193 Lithuanian elite athletes and 250 controls. The measured phenotypic variables included short-term explosive muscle power (STEMP) and anaerobic alactic maximum power (AAMP). ACE DD genotype was more common among endurance athletes compared to the power athletes. The ACTN3 genotype frequencies of the elite athletes differed from those of non-elite athletes; however, there were no differences among the athletes and the control group across the PPARGC1A Gly482Ser genotypes. The frequency of PPARA CC genotype increased with the growing skill level of athletes (non-elite 2%, sub-elite 7.7%, elite 11.6%). The STEMP and AAMP were higher in the males than females and they were also higher in the power-oriented group compared to the endurance sports group. Success in power sports can be attributed to the ACE II, PPARGC1A SerSer, PPARA CC genotype in association with phenotypic characteristics such as AAMP and STEMP. ACTN3 XX genotype may not be critical but rather additive to endurance performance. The results show that high muscle power depends on both environmental and genetic factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».