Is there a gender difference between <i>ACE</i> gene and race distance?
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to examine the association between the angiotensin I-converting enzyme (ACE) gene (insertion (I) and deletion (D)) polymorphism in Japanese university track athletes and race distance, as well as to evaluate the gender effects on this association. The ACE I/D allele frequency was determined in 277 athletes (176 men, 101 women; aged 19.7 +/- 1.2 years), who were then grouped on the basis of their major competitive race distances (short distance (SD), < or = 200 m; middle distance (MD), 400-800 m, and long distance (LD), > or =1500 m). The ACE I allele frequency increased with the distance (44.4%, 48.4%, and 66.2% for the SD (n = 107), MD (n = 62), and LD (n = 108) groups, respectively; p < 0.001, chi(2) test). On multinomial logistic regression analysis, significant associations between ACE genotype and race distance were observed only in male athletes (ID vs. SD, p = 0.004; ID vs. LD, p = 0.030; II vs. LD, p = 0.001). There was no significant association between ACE genotype and race distance in female athletes. We conclude that the ACE I allele is overrepresented in endurance athletes, and that its frequency varies depending on gender.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».