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运动改善脂肪肌肉比的全基因组关联分析和效果预判模型构建
1
作者
杨晓琳
包大鹏
+3 位作者
李燕春
晏冰
梅涛
何子红
《体育科学》
北大核心
2025年第7期58-72,共15页
目的:分析高强度间歇训练(high-intensity interval training,HIIT)和抗阻训练(resistance training,RT)干预降低脂肪肌肉比(fat-to-muscle mass ratio,FMR)的效果及个体差异,全基因组筛选效果相关分子标记并分析遗传因素的影响,联合表...
目的:分析高强度间歇训练(high-intensity interval training,HIIT)和抗阻训练(resistance training,RT)干预降低脂肪肌肉比(fat-to-muscle mass ratio,FMR)的效果及个体差异,全基因组筛选效果相关分子标记并分析遗传因素的影响,联合表型和遗传因素构建运动改善FMR效果预判模型。方法:组织身体活动不足成年人进行12周HIIT(n=260)或RT(n=177)运动干预,分析12周干预前后FMR改善效果差异。采用全基因组关联分析(genomewide association studies,GWAS)筛选12周HIIT或RT干预改善FMR效果差异分子标记(P<1.0×10^(-5))。基于GWAS结果计算多基因评分(polygenic scores,PGS),分析PGS与运动降低FMR效果关系,通过随机森林、支持向量机、分布式梯度增强和逻辑回归4种方法构建运动降低FMR效果预判模型。结果:1)12周HIIT或RT干预均引起FMR显著下降(P<0.05),HIIT降低FMR效果优于RT(P<0.05),但2种干预降低FMR效果均存在个体差异(无效率为34.0%和40.1%);2)14个单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms,SNPs)与HIIT改善FMR效果显著相关(P<1×10^(-5)),12个SNPs与RT干预改善FMR效果显著相关(P<1×10^(-5)),其中rs2277512显著性达P<5×10^(-8),解释度为14.1%;PGS对HIIT和RT改善FMR效果的解释度分别为53.9%和52.6%;3)基于性别、年龄、PGS、初始BMI、初始肌肉质量、初始脂肪质量和运动方案构建的随机森林模型能够有效预判运动改善FMR效果(AUC=0.935,cut-off=0.339),模型特征中PGS重要性最高。结论:HIIT和RT运动干预后FMR改善效果均存在个体差异,且2种运动方式的PGS解释度均不低于52%;联合表型和遗传因素构建的随机森林预测模型可在运动前预测运动改善FMR效果,为精准健身提供方案选择依据。
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关键词
脂肪肌肉比
高强度间歇训练
抗阻训练
多基因评分
随机森林模型
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职称材料
基于长短时记忆模型与无标记动作捕捉系统估算跑步地面反作用力曲线
2
作者
周玉林
赵峻辰
+2 位作者
李翰君
时会娟
刘卉
《医用生物力学》
北大核心
2025年第5期1295-1302,共8页
目的应用长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)模型,以无标记动作捕捉系统所得下肢关节点坐标作为输入变量,估算跑步过程中的地面反作用力(ground reaction forces,GRF)曲线。方法采用无标记动作捕捉系统和三维测力台同步采...
目的应用长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)模型,以无标记动作捕捉系统所得下肢关节点坐标作为输入变量,估算跑步过程中的地面反作用力(ground reaction forces,GRF)曲线。方法采用无标记动作捕捉系统和三维测力台同步采集59名业余跑者跑步动作下的视频图像和动力学数据。建立LSTM模型,以Theia3D无标记动作捕捉系统获取的11个下肢关节点三维坐标作为输入变量估算跑步支撑阶段三维GRF曲线。使用相关系数、均方根误差(root mean square error,RMSE)和标准化均方根误差(normalized root mean square error,nRMSE)评估LSTM模型的估算效果,采用统计参数映射分析LSTM模型估算和测力台实测曲线的差异,采用配对样本t检验分析模型估算与实测GRF特征差异。结果LSTM模型估算所得GRF与实测值之间高度相关(r>0.85,P<0.001)且误差较小(RMSE<0.3倍体重,nRMSE<15%)。LSTM模型估算所得GRF曲线与实测曲线之间不存在显著差异区间。基于LSTM估算曲线计算所得GRF特征与实测值不存在显著差异(P>0.05)。结论基于LSTM模型,可从无标记动作捕捉系统获取的下肢关节点三维坐标有效估算人体跑步时GRF曲线,并获得准确性较高的GRF特征。本研究建立的LSTM模型可以用于户外环境下监控跑步过程中的损伤风险。
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关键词
长短时记忆模型
地面反作用力
无标记动作捕捉
跑步损伤
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职称材料
运动因子对心血管的保护作用
3
作者
陈慧玲
张培珍
《中南大学学报(医学版)》
北大核心
2025年第4期714-723,共10页
心血管疾病(cardiovascular disease,CVD)严重威胁人类生命健康。运动对于CVD的防治至关重要,是CVD非药物疗法的重要手段之一。运动可调控组织和细胞分泌运动因子的水平,作用于心血管或通过改善心血管危险因素,直接或间接发挥心血管保...
心血管疾病(cardiovascular disease,CVD)严重威胁人类生命健康。运动对于CVD的防治至关重要,是CVD非药物疗法的重要手段之一。运动可调控组织和细胞分泌运动因子的水平,作用于心血管或通过改善心血管危险因素,直接或间接发挥心血管保护作用。镍纹蛋白样蛋白(meteorin-like protein,Metrnl)、脑源性神经营养因子(brain-derived neurotrophic factor,BDNF)、成纤维细胞生长因子21(fibroblast growth factor 21,FGF21)和外泌体中的微RNA(microRNA,miRNA)等运动因子对于动脉粥样硬化、心力衰竭、心脏缺血后再灌注和心肌梗死等CVD及其危险因素具有重要的调节作用。探究Metrnl、BDNF、FGF21和外泌体miRNA等运动因子发挥心血管保护作用的相关信号通路及机制有助于为运动防治CVD提供新思路。
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关键词
心血管
运动因子
镍纹蛋白样蛋白
脑源性神经营养因子
成纤维细胞生长因子21
外泌体微RNA
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职称材料
题名
运动改善脂肪肌肉比的全基因组关联分析和效果预判模型构建
1
作者
杨晓琳
包大鹏
李燕春
晏冰
梅涛
何子红
机构
北京体育大学
中国运动与健康研究院
北京体育大学国家体育总局体能训练与身体机能恢复实验室
国家体育总局
体育
科学研究所综合
实验
中心
出处
《体育科学》
北大核心
2025年第7期58-72,共15页
基金
国家重点研发计划(2018YFC2000602)。
文摘
目的:分析高强度间歇训练(high-intensity interval training,HIIT)和抗阻训练(resistance training,RT)干预降低脂肪肌肉比(fat-to-muscle mass ratio,FMR)的效果及个体差异,全基因组筛选效果相关分子标记并分析遗传因素的影响,联合表型和遗传因素构建运动改善FMR效果预判模型。方法:组织身体活动不足成年人进行12周HIIT(n=260)或RT(n=177)运动干预,分析12周干预前后FMR改善效果差异。采用全基因组关联分析(genomewide association studies,GWAS)筛选12周HIIT或RT干预改善FMR效果差异分子标记(P<1.0×10^(-5))。基于GWAS结果计算多基因评分(polygenic scores,PGS),分析PGS与运动降低FMR效果关系,通过随机森林、支持向量机、分布式梯度增强和逻辑回归4种方法构建运动降低FMR效果预判模型。结果:1)12周HIIT或RT干预均引起FMR显著下降(P<0.05),HIIT降低FMR效果优于RT(P<0.05),但2种干预降低FMR效果均存在个体差异(无效率为34.0%和40.1%);2)14个单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms,SNPs)与HIIT改善FMR效果显著相关(P<1×10^(-5)),12个SNPs与RT干预改善FMR效果显著相关(P<1×10^(-5)),其中rs2277512显著性达P<5×10^(-8),解释度为14.1%;PGS对HIIT和RT改善FMR效果的解释度分别为53.9%和52.6%;3)基于性别、年龄、PGS、初始BMI、初始肌肉质量、初始脂肪质量和运动方案构建的随机森林模型能够有效预判运动改善FMR效果(AUC=0.935,cut-off=0.339),模型特征中PGS重要性最高。结论:HIIT和RT运动干预后FMR改善效果均存在个体差异,且2种运动方式的PGS解释度均不低于52%;联合表型和遗传因素构建的随机森林预测模型可在运动前预测运动改善FMR效果,为精准健身提供方案选择依据。
关键词
脂肪肌肉比
高强度间歇训练
抗阻训练
多基因评分
随机森林模型
Keywords
fat-to-muscle mass ratio
high-intensity interval training
resistance training
polygenic scores
random forest model
分类号
G804.7 [文化科学—运动人体科学]
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职称材料
题名
基于长短时记忆模型与无标记动作捕捉系统估算跑步地面反作用力曲线
2
作者
周玉林
赵峻辰
李翰君
时会娟
刘卉
机构
北京体育大学
运动人体科学学院
北京体育大学国家体育总局体能训练与身体机能恢复实验室
出处
《医用生物力学》
北大核心
2025年第5期1295-1302,共8页
基金
国家自然科学基金项目(12132009)
中央高校基本科研业务费专项资金(2024TNJN009)。
文摘
目的应用长短时记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)模型,以无标记动作捕捉系统所得下肢关节点坐标作为输入变量,估算跑步过程中的地面反作用力(ground reaction forces,GRF)曲线。方法采用无标记动作捕捉系统和三维测力台同步采集59名业余跑者跑步动作下的视频图像和动力学数据。建立LSTM模型,以Theia3D无标记动作捕捉系统获取的11个下肢关节点三维坐标作为输入变量估算跑步支撑阶段三维GRF曲线。使用相关系数、均方根误差(root mean square error,RMSE)和标准化均方根误差(normalized root mean square error,nRMSE)评估LSTM模型的估算效果,采用统计参数映射分析LSTM模型估算和测力台实测曲线的差异,采用配对样本t检验分析模型估算与实测GRF特征差异。结果LSTM模型估算所得GRF与实测值之间高度相关(r>0.85,P<0.001)且误差较小(RMSE<0.3倍体重,nRMSE<15%)。LSTM模型估算所得GRF曲线与实测曲线之间不存在显著差异区间。基于LSTM估算曲线计算所得GRF特征与实测值不存在显著差异(P>0.05)。结论基于LSTM模型,可从无标记动作捕捉系统获取的下肢关节点三维坐标有效估算人体跑步时GRF曲线,并获得准确性较高的GRF特征。本研究建立的LSTM模型可以用于户外环境下监控跑步过程中的损伤风险。
关键词
长短时记忆模型
地面反作用力
无标记动作捕捉
跑步损伤
Keywords
long short-term memory model
ground reaction forces
markerless motion capture
running injury
分类号
R318.01 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
运动因子对心血管的保护作用
3
作者
陈慧玲
张培珍
机构
北京体育大学
运动医学与康复学院
北京体育大学
国家体育总局
体能训练
与身体
机能
恢复
重点
实验室
出处
《中南大学学报(医学版)》
北大核心
2025年第4期714-723,共10页
基金
国家重点研发计划重点专项(2022YFC2010201)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(2024TNJN002)。
文摘
心血管疾病(cardiovascular disease,CVD)严重威胁人类生命健康。运动对于CVD的防治至关重要,是CVD非药物疗法的重要手段之一。运动可调控组织和细胞分泌运动因子的水平,作用于心血管或通过改善心血管危险因素,直接或间接发挥心血管保护作用。镍纹蛋白样蛋白(meteorin-like protein,Metrnl)、脑源性神经营养因子(brain-derived neurotrophic factor,BDNF)、成纤维细胞生长因子21(fibroblast growth factor 21,FGF21)和外泌体中的微RNA(microRNA,miRNA)等运动因子对于动脉粥样硬化、心力衰竭、心脏缺血后再灌注和心肌梗死等CVD及其危险因素具有重要的调节作用。探究Metrnl、BDNF、FGF21和外泌体miRNA等运动因子发挥心血管保护作用的相关信号通路及机制有助于为运动防治CVD提供新思路。
关键词
心血管
运动因子
镍纹蛋白样蛋白
脑源性神经营养因子
成纤维细胞生长因子21
外泌体微RNA
Keywords
cardiovascular
exerkine
meteorin-like protein
brain-derived neurotrophic factor
fibroblast growth factor 21
exosomal miRNA
分类号
R54 [医药卫生—心血管疾病]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
运动改善脂肪肌肉比的全基因组关联分析和效果预判模型构建
杨晓琳
包大鹏
李燕春
晏冰
梅涛
何子红
《体育科学》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于长短时记忆模型与无标记动作捕捉系统估算跑步地面反作用力曲线
周玉林
赵峻辰
李翰君
时会娟
刘卉
《医用生物力学》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
运动因子对心血管的保护作用
陈慧玲
张培珍
《中南大学学报(医学版)》
北大核心
2025
0
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职称材料
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