HFE Genotype and Endurance Performance in Competitive Male Athletes
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Hereditary hemochromatosis can cause individuals to absorb too much iron from their diet. Higher tissue iron content, below the threshold of toxicity, may enhance oxygen carrying capacity and offer a competitive advantage. Single nucleotide polymorphisms (SNP) in the homeostatic iron regulator (HFE) gene have been shown to modify iron metabolism and can be used to predict an individual's risk of hemochromatosis. Several studies have shown that HFE genotypes are associated with elite endurance athlete status; however, no studies have examined whether HFE genotypes are associated with endurance performance. PURPOSE: The objectives of this study were to determine whether there was an association between HFE risk genotypes (rs1800562 and rs1799945) and endurance performance in a 10-km cycling time trial as well as maximal oxygen uptake (V˙O2peak), an indicator of aerobic capacity. METHODS: Competitive male athletes (n = 100; age = 25 ± 4 yr) completed a 10-km cycling time trial. DNA was isolated from saliva and genotyped for the rs1800562 (C282Y) and rs1799945 (H63D) SNP in HFE. Athletes were classified as low risk (n = 88) or medium/high risk (n = 11) based on their HFE genotype for both SNP using an algorithm. ANCOVA was conducted to compare outcome variables between both groups. RESULTS: Individuals with the medium- or high-risk genotype were ~8% (1.3 min) faster than those with the low-risk genotype (17.0 ± 0.8 vs 18.3 ± 0.3 min, P = 0.05). V˙O2peak was ~17% (7.9 mL·kg-1⋅min-1) higher in individuals with the medium- or high-risk genotype compared with those with the low-risk genotype (54.6 ± 3.2 vs 46.7 ± 1.0 mL·kg-1⋅min-1, P = 0.003). CONCLUSION: Our findings show that HFE risk genotypes are associated with improved endurance performance and increased V˙O2peak in male athletes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».