Advances in Exercise, Fitness, and Performance Genomics in 2013
Notice bibliographique
Résumé
The most significant and scientifically sound articles in exercise genomics that were published in 2013 are reviewed in this report. No article on the genetic basis of sedentary behavior or physical activity level was identified. A calcineurin- and alpha actinin-2-based mechanism has been identified as the potential molecular basis for the observed lower muscular strength and power in alpha actinin-3-deficient individuals. Although baseline muscle transcriptomic signatures were found to be associated with strength training-induced muscle hypertrophy, no predictive genomic variants could be identified as of yet. One study found no clear evidence that the inverse relation between physical activity level and incident CHD events was influenced by 58 genomic variants clustered into four genetic scores. Lower physical activity level in North American populations may be driving the apparent risk of obesity in fat mass- and obesity-associated gene (FTO)-susceptible individuals compared with more active populations. Two large studies revealed that common genetic variants associated with baseline levels of plasma HDL cholesterol and triglycerides are not clear predictors of changes induced by interventions focused on weight loss, diet, and physical activity behavior. One large study from Japan reported that a higher fitness level attenuated the arterial stiffness-promoting effect of the Ala54 allele at the fatty acid binding protein 2 locus, which is a controversial finding because previous studies have suggested that Thr54 was the risk allele. Using transcriptomics to generate genomic targets in an unbiased manner for subsequent DNA sequence variants studies appears to be a growing trend. Moreover, exercise genomics is rapidly embracing gene and pathway analysis to better define the underlying biology and provide a foundation for the study of human variation.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,007 |
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 ».