Advances in Exercise, Fitness, and Performance Genomics in 2012
Notice bibliographique
Résumé
A small number of excellent articles on exercise genomics issues were published in 2012. A new PYGM knock-in mouse model will provide opportunities to investigate the exercise intolerance and very low activity level of people with McArdle disease. New reports on variants in ACTN3 and ACE have increased the level of uncertainty regarding their true role in skeletal muscle metabolism and strength traits. The evidence continues to accumulate on the positive effects of regular physical activity on body mass index or adiposity in individuals at risk of obesity as assessed by their FTO genotype or by the number of risk alleles they carry at multiple obesity-susceptibility loci. The serum levels of triglycerides and the risk of hypertriglyceridemia were shown to be influenced by the interactions between a single nucleotide polymorphism (SNP) in the NOS3 gene and physical activity level. Allelic variation at nine SNPs was shown to account for the heritable component of the changes in submaximal exercise heart rate induced by the HERITAGE Family Study exercise program. SNPs at the RBPMS, YWHAQ, and CREB1 loci were found to be particularly strong predictors of the changes in submaximal exercise heart rate. The 2012 review ends with comments on the importance of relying more on experimental data, the urgency of identifying panels of genomic predictors of the response to regular exercise and particularly of adverse responses, and the exciting opportunities offered by recent advances in our understanding of the global architecture of the human genome as reported by the Encyclopedia of DNA Elements project.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,008 |
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 ».