Athlome Project Consortium: a concerted effort to discover genomic and other “omic” markers of athletic performance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Despite numerous attempts to discover genetic variants associated with elite athletic performance, injury predisposition, and elite/world-class athletic status, there has been limited progress to date. Past reliance on candidate gene studies predominantly focusing on genotyping a limited number of single nucleotide polymorphisms or the insertion/deletion variants in small, often heterogeneous cohorts (i.e., made up of athletes of quite different sport specialties) have not generated the kind of results that could offer solid opportunities to bridge the gap between basic research in exercise sciences and deliverables in biomedicine. A retrospective view of genetic association studies with complex disease traits indicates that transition to hypothesis-free genome-wide approaches will be more fruitful. In studies of complex disease, it is well recognized that the magnitude of genetic association is often smaller than initially anticipated, and, as such, large sample sizes are required to identify the gene effects robustly. A symposium was held in Athens and on the Greek island of Santorini from 14-17 May 2015 to review the main findings in exercise genetics and genomics and to explore promising trends and possibilities. The symposium also offered a forum for the development of a position stand (the Santorini Declaration). Among the participants, many were involved in ongoing collaborative studies (e.g., ELITE, GAMES, Gene SMART, GENESIS, and POWERGENE). A consensus emerged among participants that it would be advantageous to bring together all current studies and those recently launched into one new large collaborative initiative, which was subsequently named the Athlome Project Consortium.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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