Advances in Exercise, Fitness, and Performance Genomics in 2010
Notice bibliographique
Résumé
This review of the exercise genomics literature emphasizes the strongest articles published in 2010 as defined by sample size, quality of phenotype measurements, quality of the exercise program or physical activity exposure, study design, adjustment for multiple testing, quality of genotyping, and other related study characteristics. One study on voluntary running wheel behavior was performed in 448 mice from 41 inbred strains. Several quantitative trait loci for running distance, speed, and duration were identified. Several studies on the alpha-3 actinin (ACTN3) R577X nonsense polymorphism and the angiotensin-converting enzyme (ACE) I/D polymorphism were reported with no clear evidence for a joint effect, but the studies were generally underpowered. Skeletal muscle RNA abundance at baseline for 29 transcripts and 11 single nucleotide polymorphisms (SNPs) were both found to be predictive of the V˙O2max response to exercise training in one report from multiple laboratories. None of the 50 loci associated with adiposity traits are known to influence physical activity behavior. However, physical activity seems to reduce the obesity-promoting effects of at least 12 of these loci. Evidence continues to be strong for a role of gene-exercise interaction effects on the improvement in insulin sensitivity after exposure to regular exercise. SNPs in the cAMP-responsive element binding position 1 (CREB1) gene were associated with training-induced HR response, in the C-reactive protein (CRP) gene with training-induced changes in left ventricular mass, and in the methylenetetrahydrofolate reductase (MTHFR) gene with carotid stiffness in low-fit individuals. We conclude that progress is being made but that high-quality research designs and replication studies with large sample sizes are urgently needed.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».