Sport Nutrigenomics: Personalized Nutrition for 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
An individual's dietary and supplement strategies can influence markedly their physical performance. Personalized nutrition in athletic populations aims to optimize health, body composition, and exercise performance by targeting dietary recommendations to an individual's genetic profile. Sport dietitians and nutritionists have long been adept at placing additional scrutiny on the one-size-fits-all general population dietary guidelines to accommodate various sporting populations. However, generic "one-size-fits-all" recommendations still remain. Genetic differences are known to impact absorption, metabolism, uptake, utilization and excretion of nutrients and food bioactives, which ultimately affects a number of metabolic pathways. Nutrigenomics and nutrigenetics are experimental approaches that use genomic information and genetic testing technologies to examine the role of individual genetic differences in modifying an athlete's response to nutrients and other food components. Although there have been few randomized, controlled trials examining the effects of genetic variation on performance in response to an ergogenic aid, there is a growing foundation of research linking gene-diet interactions on biomarkers of nutritional status, which impact exercise and sport performance. This foundation forms the basis from which the field of sport nutrigenomics continues to develop. We review the science of genetic modifiers of various dietary factors that impact an athlete's nutritional status, body composition and, ultimately athletic performance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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