Using molecular classification to predict gains in maximal aerobic capacity following endurance exercise training in humans
Notice bibliographique
Résumé
A low maximal oxygen consumption (VO2max) is a strong risk factor for premature mortality. Supervised endurance exercise training increases VO2max with a very wide range of effectiveness in humans. Discovering the DNA variants that contribute to this heterogeneity typically requires substantial sample sizes. In the present study, we first use RNA expression profiling to produce a molecular classifier that predicts VO2max training response. We then hypothesized that the classifier genes would harbor DNA variants that contributed to the heterogeneous VO2max response. Two independent preintervention RNA expression data sets were generated (n=41 gene chips) from subjects that underwent supervised endurance training: one identified and the second blindly validated an RNA expression signature that predicted change in VO2max ("predictor" genes). The HERITAGE Family Study (n=473) was used for genotyping. We discovered a 29-RNA signature that predicted VO2max training response on a continuous scale; these genes contained approximately 6 new single-nucleotide polymorphisms associated with gains in VO2max in the HERITAGE Family Study. Three of four novel candidate genes from the HERITAGE Family Study were confirmed as RNA predictor genes (i.e., "reciprocal" RNA validation of a quantitative trait locus genotype), enhancing the performance of the 29-RNA-based predictor. Notably, RNA abundance for the predictor genes was unchanged by exercise training, supporting the idea that expression was preset by genetic variation. Regression analysis yielded a model where 11 single-nucleotide polymorphisms explained 23% of the variance in gains in VO2max, corresponding to approximately 50% of the estimated genetic variance for VO2max. In conclusion, combining RNA profiling with single-gene DNA marker association analysis yields a strongly validated molecular predictor with meaningful explanatory power. VO2max responses to endurance training can be predicted by measuring a approximately 30-gene RNA expression signature in muscle prior to training. The general approach taken could accelerate the discovery of genetic biomarkers, sufficiently discrete for diagnostic purposes, for a range of physiological and pharmacological phenotypes in humans.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».