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Enregistrement W4394769151 · doi:10.1186/s40798-024-00711-x

A Systematic Review and Meta-analysis of the Association Between ACTN3 R577X Genotypes and Performance in Endurance Versus Power Athletes and Non-athletes

2024· review· en· W4394769151 sur OpenAlexaff
El Mokhtar El Ouali, Benjamin Barthélemy, Juan Del Coso, Anthony C. Hackney, Ismail Laher, Karuppasamy Govindasamy, Abdelhalem Mesfioui, Urs Granacher, Hassane Zouhal

Notice bibliographique

RevueSports Medicine - Open · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Physical Performance
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAlbert-Ludwigs-Universität FreiburgDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésAthletesMeta-analysisPhysical therapyAssociation (psychology)MedicinePhysical medicine and rehabilitationPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Previous studies reported differences in genotype frequency of the ACTN3 R577X polymorphisms (rs1815739; RR, RX and XX) in athletes and non-athletic populations. This systematic review with meta-analysis assessed ACTN3 R577X genotype frequencies in power versus endurance athletes and non-athletes. METHODS: and Cochran's Q tests. Publication bias and sensitivity analysis tests were computed. RESULTS: After screening 476 initial registrations, 25 studies were included in the final analysis (13 different countries; 14,541 participants). In power athletes, the RX genotype was predominant over the two other genotypes: RR versus RX (OR 0.70; 95% CI 0.57-0.85, p = 0.0005), RR versus XX (OR 4.26; 95% CI 3.19-5.69, p < 0.00001), RX versus XX (OR 6.58; 95% CI 5.66-7.67, p < 0.00001). The R allele was higher than the X allele (OR 2.87; 95% CI 2.35-3.50, p < 0.00001) in power athletes. Additionally, the frequency of the RR genotype was higher in power athletes than in non-athletes (OR 1.48; 95% CI 1.25-1.75, p < 0.00001). The RX genotype was similar in both groups (OR 0.84; 95% CI 0.71-1.00, p = 0.06). The XX genotype was lower in power athletes than in controls (OR 0.73; 95% CI 0.64-0.84, p < 0.00001). Furthermore, the R allele frequency was higher in power athletes than in controls (OR 1.28; 95% CI 1.19-1.38, p < 0.00001). Conversely, a higher frequency of X allele was observed in the control group compared to power athletes (OR 0.78; 95% CI 0.73-0.84, p < 0.00001). On the other hand, the frequency of the RR genotype was higher in power athletes than in endurance athletes (OR 1.27; 95% CI 1.09-1.49, p = 0.003). The frequency of the RX genotype was similar in both groups (OR 1.07; 95% CI 0.93-1.24, p = 0.36). In contrast, the frequency of the XX genotype was lower in power athletes than in endurance athletes (OR 0.63; 95% CI 0.52-0.76, p < 0.00001). In addition, the R allele was higher in power athletes than in endurance athletes (OR 1.32; 95% CI 1.11-1.57, p = 0.002). However, the X allele was higher in endurance athletes compared to power athletes (OR 0.76; 95% CI 0.64-0.90, p = 0.002). Finally, the genotypic and allelic frequency of ACTN3 genes were similar in male and female power athletes. CONCLUSIONS: The pattern of the frequencies of the ACTN3 R577X genotypes in power athletes was RX > RR > XX. However, the RR genotype and R allele were overrepresented in power athletes compared to non-athletes and endurance athletes. These data suggest that the RR genotype and R allele, which is associated with a normal expression of α-actinin-3 in fast-twitch muscle fibers, may offer some benefit in improving performance development in muscle strength and power.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,032
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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