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Enregistrement W2017882180 · doi:10.1375/twin.10.1.180

Covariance of Isometric and Dynamic Arm Contractions: Multivariate Genetic Analysis

2007· article· en· W2017882180 sur OpenAlexaff
G Mars, Martine Thomis, An Windelinckx, Marc Van Leemputte, Hermine H. Maes, Cameron J.R. Blimkie, Albrecht Claessens, Robert Vlietinck, Gastón Beunen

Notice bibliographique

RevueTwin Research and Human Genetics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Physical Performance
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesVlaamse regeringKU Leuven
Mots-clésIsometric exerciseConcentricMultivariate statisticsEccentricMultivariate analysisBiologyMathematicsStatisticsInternal medicineMedicinePhysicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the present study was to examine genetic and environmental contributions to individual differences in maximal isometric, concentric and eccentric muscle strength and muscle cross-sectional area (MCSA) of the elbow flexors. A generality versus specificity hypothesis was explored to test whether the 4 strength variables share a genetic component or common factors in the environment or whether the genetic/environmental factors are specific for each strength variable. The 4 variables under study were measured in 25 monozygotic and 16 dizygotic male Caucasian twin pairs (22.4 +/- 3.7 years). The multivariate genetic analyses showed that all 4 variables shared a genetic and environmental component, which accounted for 43% and 6% in MCSA (h2 = 81%), 47% and 20% in eccentric (h2 = 65%), 58% and 4% in isometric (h2 = 70%) and 32% and 1% in concentric strength (h2 = 32%) respectively. The remaining variation was accounted for by contraction type specific and muscle cross-sectional area specific genetic and environmental effects, which accounted for 38% and 14% in MCSA, 18% and 15% in eccentric, 12% and 26% in isometric and 0% and 67% in concentric strength respectively. This exploratory multivariate study suggests shared pleiotropic gene action for MCSA, eccentric, isometric and concentric strength, with a moderate to high genetic contribution to the variability of these characteristics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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