Genetic associations with technical capabilities in English academy football players: a preliminary study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Technical capabilities have significant discriminative and prognostic power in youth football. Although, many factors influence technical performance, no research has explored the genetic contribution. As such, the purpose of this study was to examine the association of several single nucleotide polymorphisms (SNPs) with technical assessments in youth football players. METHODS: Fifty-three male under-13 to under-18 outfield football players from two Category 3 English academies were genotyped for eight SNPs. Objective and subjective technical performance scores in dribbling, passing, and shooting were collated. Simple linear regression was used to analyse individual SNP associations each variable, whereas both unweighted and weighted total genotype scores (TGSs; TWGSs) were computed to measure the combined influence of all SNPs. RESULTS: In isolation, the ADBR2 (rs1042714) C allele, BDNF (rs6265) C/C genotype, DBH (rs1611115) C/C genotype, and DRD1 (rs4532) C allele were associated with superior (8-10%) objective dribbling and/or shooting performance. The TGSs and/or TWGSs were significantly correlated with each technical assessment (except subjective passing), explaining up to 36% and 40% of the variance in the objective and subjective assessments, respectively. CONCLUSIONS: The results of this study suggest inter-individual genetic variation may influence the technical capabilities of youth football players and proposes several candidate SNPs that warrant further investigation.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle