LEP and LEPR Polymorphisms Influences Anthropometric Outcome in Response to 8 Weeks of Combined Training in Obese boys
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The purpose of the present study was to investigate whether LEP19 G>A and LEPR 668 A>G polymorphisms, would influence the effect of an 8-week combined aerobic and resistance training. Methods: Thirty obese boys (BMIz>+2) aged 11-13 (12.66±0.47) were recruited from three middle schools in Quchan. The changes in body composition parameters and metabolic factors in response to 8-weeks combined aerobic and resistance training program were analyzed regarding LEP and LEPR polymorphism. DNA was extracted from cheek cells donated by the 30 participants and genotyping was carried out using PCR. Results: Our results suggest that carriers of rs2167270G allele and rs1137101A allele were characterized by a greater reduction in body mass and WHR (P< 0.05). Also, a significant decrease was observed in leptin levels in carriers of rs2167270G allele after the training program (P=0.031). Moreover, the LEP and LEPR polymorphisms were associated with changes in lipid profile in response to training. Conclusion: In response to 8 weeks of regular physical activity, obese boys with G (rs2167270) and A (rs1137101) alleles had the best likelihood of losing weight which was associated with a decrease in body mass, fat mass (%), WHR and leptin concentrations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».