Genetic Variations between Youth and Professional Development Phase English Academy Football Players
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine differences in the genotype frequency distribution of thirty-three single nucleotide variants (SNVs) between youth development phase (YDP) and professional development phase (PDP) academy football players. One hundred and sixty-six male football players from two Category 1 and Category 3 English academies were examined within their specific age phase: YDP (n = 92; aged 13.84 ± 1.63 years) and PDP (n = 74; aged 18.09 ± 1.51 years). Fisher’s exact tests were used to compare individual genotype frequencies, whereas unweighted and weighted total genotype scores (TGS; TWGS) were computed to assess differences in polygenic profiles. In isolation, the IL6 (rs1800795) G allele was overrepresented in PDP players (90.5%) compared to YDP players (77.2%; p = 0.023), whereby PDP players had nearly three times the odds of possessing a G allele (OR = 2.83, 95% CI: 1.13–7.09). The TGS (p = 0.001) and TWGS (p < 0.001) were significant, but poor, in distinguishing YDP and PDP players (AUC = 0.643–0.694), with PDP players exhibiting an overall more power-orientated polygenic profile. If validated in larger independent youth football cohorts, these findings may have important implications for future studies examining genetic associations in youth football.
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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 | 0,000 | 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 ».