Genotype scores in energy and iron-metabolising genes are higher in elite endurance athletes than in nonathlete controls
Notice bibliographique
Résumé
Information about the association of energy and iron-metabolising genes with endurance performance is scarce. The objective of this investigation was to compare the frequencies of polymorphic variations of genes involved in energy generation and iron metabolism in elite endurance athletes versus nonathlete controls. Genotype frequencies in 123 male elite endurance athletes (75 professional road cyclists and 48 elite endurance runners) and 122 male nonathlete participants were compared by assessing 4 genetic polymorphisms: AMPD1 c.34C/T (rs17602729), PPARGC1A c.1444G/A (rs8192678) HFEH63D c.187C/G (rs1799945) and HFEC282Y c.845G/A (rs1800562). A weighted genotype score (w-TGS; from 0 to 100 arbitrary units (a.u.)) was calculated by assigning a corresponding weight to each polymorphism. In the nonathlete population, the mean w-TGS value was lower (39.962 ± 14.654 a.u.) than in the group of elite endurance athletes (53.344 ± 17.053 a.u). The binary logistic regression analysis showed that participants with a w-TGS > 38.975 a.u had an odds ratio of 1.481 (95% confidence interval: 1.244–1.762; p < 0.001) for achieving elite athlete status. The genotypic distribution of polymorphic variations involved in energy generation and iron metabolism was different in elite endurance athletes vs. controls. Thus, an optimal genetic profile in these genes might contribute to physical endurance in athlete status. Novelty Genetic profile in energy generation and iron-metabolising genes in elite endurance athletes is different than that of nonathletes. There is an implication of an “optimal” genetic profile in the selected genes favouring endurance sporting performance.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 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 ».