The Human Gene Map for Performance and Health-Related Fitness Phenotypes
Notice bibliographique
Résumé
This update of the human gene map for physical performance and health-related fitness phenotypes covers the research advances reported in 2006 and 2007. The genes and markers with evidence of association or linkage with a performance or a fitness phenotype in sedentary or active people, in responses to acute exercise, or for training-induced adaptations are positioned on the map of all autosomes and sex chromosomes. Negative studies are reviewed, but a gene or a locus must be supported by at least one positive study before being inserted on the map. A brief discussion on the nature of the evidence and on what to look for in assessing human genetic studies of relevance to fitness and performance is offered in the introduction, followed by a review of all studies published in 2006 and 2007. The findings from these new studies are added to the appropriate tables that are designed to serve as the cumulative summary of all publications with positive genetic associations available to date for a given phenotype and study design. The fitness and performance map now includes 214 autosomal gene entries and quantitative trait loci plus seven others on the X chromosome. Moreover, there are 18 mitochondrial genes that have been shown to influence fitness and performance phenotypes. Thus, the map is growing in complexity. Although the map is exhaustive for currently published accounts of genes and exercise associations and linkages, there are undoubtedly many more gene-exercise interaction effects that have not even been considered thus far. Finally, it should be appreciated that most studies reported to date are based on small sample sizes and cannot therefore provide definitive evidence that DNA sequence variants in a given gene are reliably associated with human variation in fitness and performance traits.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,022 |
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 ».