Familial Aggregation of Amount and Distribution of Subcutaneous Fat and Their Responses to Exercise Training in the HERITAGE Family Study
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Investigate the familial aggregation of amount and distribution of subcutaneous fat and their changes in response to endurance training. RESEARCH METHODS AND PROCEDURES: A total of 483 sedentary subjects from 99 nuclear families were recruited, trained for 20 weeks of exercising on cycle ergometers, and measured before and after training for the following indicators of subcutaneous fat and fat distribution: trunk fat (TRUNK = sum of abdominal, subscapular, suprailiac, and midaxillary skinfolds), extremity fat (EXTREM = sum of biceps, triceps, thigh, and calf skinfolds), subcutaneous fat (SF8 = sum of the eight skinfolds), the trunk to extremity skinfolds ratio adjusted for SF8 (TER) and waist girth adjusted for body mass index (WAIST). The familial aggregation of the age- and sex-adjusted baseline phenotypes and their responses to training (delta) after adjustment for the baseline values was investigated using a familial correlation model. RESULTS: Significant familial aggregation was observed for all the phenotypes measured at baseline and for deltaTRUNK and deltaWAIST. Transmissibility estimates reached about 30% to 35% for TRUNK, EXTREM, and SF8 and 50% for TER and WAIST. The transmissibilities of the response phenotypes were lower, ranging from 0% for deltaWAIST to 21% for deltaTRUNK and the pattern of familial correlations suggested a greater within- than between-generation resemblance in the response. DISCUSSION: This study suggests that the amount and distribution of subcutaneous fat strongly aggregates in families, whereas the response to exercise training is characterized by a moderate and more complex pattern of familial resemblance. We conclude that familial/genetic factors are more important in determining the amount and distribution of subcutaneous fat than their responses to exercise training.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle