Identificação de um perfil poligênico associado a respostas ao treinamento de força
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/39/39135/tde-18052021-164642/ |
Resumo: | O treinamento de força (TF) e suas implicações sobre a saúde e desempenho físico têm recebido bastante atenção da comunidade científica nas últimas décadas. Estudos tem demonstrando com bastante consistência que as adaptações provenientes do TF são influenciadas pelo conjunto de fatores ambientais e genéticos, mais especificamente de polimorfismo candidatos. Acredita-se que, devido a característica complexa do fenótipo em resposta ao TF se faz necessário e estabelecer modelos poligênicos que possam explicar, pelo menos em parte, a variação em resposta ao TF. Diante disso, o objetivo do presente estudo foi de identificar um modelo de perfil poligênico que esteja associado as respostas ao TF. Para tanto foram selecionados 100 voluntários, fisicamente ativos, sem histórico de experiencia em treinamento de força. Eles realizaram 8 semanas de treinamento de força, duas vezes por semana para membros inferiores e foram avaliados para a força dinâmica máxima, área de secção transversa (AST) do músculo vasto lateral, extração de DNA e genotipagem. Foram inicialmente selecionados 7 polimorfismos com relevância e associação para com as respostas ao TF e elaborados dois modelos de regressão múltipla, uma para as repostas da força muscular e outro para as respostas da AST. Entre os resultados, foram constatados ganhos na força muscular com valores entre 5 a 120% e para o aumento na AST com valores entre 3,37 a 38,04%. O modelo poligênico identificado para os ganhos na força muscular é composto por 4 polimorfismos (ECA, ACTN3, IL-6 e PPARA) e apresenta uma capacidade de predição de 47 % (p < 0,001). O modelo poligênico para os ganhos na AST apresenta 2 polimorfismos (ECA e ACTN3) e tem uma capacidade de predição de 22 % (p < 0,001). Dessa forma, conclui-se que os modelos poligênicos do presente trabalho apresentam uma significante capacidade de predição das respostas ao TF |
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