Advances in Exercise, Fitness, and Performance Genomics in 2014
Notice bibliographique
Résumé
This is the annual review of the exercise genomics literature in which we report on the highest quality papers published in 2014. We identified a number of noteworthy papers across a number of fields. In 70-89 yr olds, only 19% of angiotensin-converting enzyme (ACE) II homozygotes exhibited significant improvement in gait speed in response to a yearlong physical activity program compared to 30% of ACE D-allele carriers. New studies continue to support the notion that the genetic susceptibility to obesity, as evidenced by a genomic risk score (GRS; based on multiple single nucleotide polymorphisms), is attenuated by 40%-50% in individuals who are physically active, compared to those who are sedentary. One study reported that the polygenic risk for hypertriglyceridemia was reduced by 30%-40% in individuals with high cardiorespiratory fitness. One report showed that there was a significant interaction of a type 2 diabetes GRS with physical activity, with active individuals having the lowest risk of developing diabetes. The protective effect of physical activity was most pronounced in the low GRS tertile (hazard ratio, 0.82). The interaction observed with the diabetes GRS seemed to be dependent on a genetic susceptibility to insulin resistance and not insulin secretion. A significant interaction between PPARα sequence variants and physical activity levels on cardiometabolic risk was observed, with higher activity levels associated with lower risk only in carriers of specific genotypes and haplotypes. The review concludes with a discussion of the importance of replication studies when very large population or intervention discovery studies are not feasible or are cost prohibitive.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».