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Enregistrement W2264179442 · doi:10.1371/journal.pone.0147330

No Evidence of a Common DNA Variant Profile Specific to World Class Endurance Athletes

2016· article· en· W2264179442 sur OpenAlexafffund
Tuomo Rankinen, Noriyuki Fuku, Bernd Wolfarth, Guan Wang, Mark A. Sarzynski, Dmitry Alexeev, Ildus I. Ahmetov, Marcel R. Boulay, Paweł Cięszczyk, Nir Eynon, М. Л. Филипенко, Fleur C. Garton, Edward V. Generozov, Vadim M. Govorun, Peter J. Houweling, Takashi Kawahara, Elena Kostryukova, Nikolay A. Kulemin, Andrey K. Larin, Agnieszka Maciejewska, Motohiko Miyachi, Carlos A. Muniesa, Haruka Murakami, Elena A. Ospanova, Sandosh Padmanabhan, Alexander Pavlenko, Olga N. Pyankova, Catalina Santiago, Marek Sawczuk, Robert A. Scott, V. Uyba, Thomas Yvert, Louis Përusse, Sujoy Ghosh, Rainer Rauramaa, Kathryn N. North, Alejandro Lucía, Yannis Pitsiladis, Claude Bouchard

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Physical Performance
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesUniversity of SydneyMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyUniversité Laval
Mots-clésCardiorespiratory fitnessAthletesEndurance trainingMedicineElite athletesPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are strong genetic components to cardiorespiratory fitness and its response to exercise training. It would be useful to understand the differences in the genomic profile of highly trained endurance athletes of world class caliber and sedentary controls. An international consortium (GAMES) was established in order to compare elite endurance athletes and ethnicity-matched controls in a case-control study design. Genome-wide association studies were undertaken on two cohorts of elite endurance athletes and controls (GENATHLETE and Japanese endurance runners), from which a panel of 45 promising markers was identified. These markers were tested for replication in seven additional cohorts of endurance athletes and controls: from Australia, Ethiopia, Japan, Kenya, Poland, Russia and Spain. The study is based on a total of 1520 endurance athletes (835 who took part in endurance events in World Championships and/or Olympic Games) and 2760 controls. We hypothesized that world-class athletes are likely to be characterized by an even higher concentration of endurance performance alleles and we performed separate analyses on this subsample. The meta-analysis of all available studies revealed one statistically significant marker (rs558129 at GALNTL6 locus, p = 0.0002), even after correcting for multiple testing. As shown by the low heterogeneity index (I2 = 0), all eight cohorts showed the same direction of association with rs558129, even though p-values varied across the individual studies. In summary, this study did not identify a panel of genomic variants common to these elite endurance athlete groups. Since GAMES was underpowered to identify alleles with small effect sizes, some of the suggestive leads identified should be explored in expanded comparisons of world-class endurance athletes and sedentary controls and in tightly controlled exercise training studies. Such studies have the potential to illuminate the biology not only of world class endurance performance but also of compromised cardiac functions and cardiometabolic diseases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations172
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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