Daily Calorie Intake, Level of Physical Activity and Morphological Status of Children and Adolescents in Three Cities of Russian Federation

The study is devoted to identifying the intergroup variability of morphological characteristics, body composition, in-dicators of physical activity and nutritional status in modern adolescents of the cities of Elista, Arkhangelsk and Moscow. The increased body weight of Arkhangelsk adolescents of both sexes determines the high values of basal metabolic rates in this group. At the same time, a low level of physical activity has a negative effect on the development of the musculo-skeletal component, that is, increased body weight values are associated in this group to a greater extent with its fat component. Residents of Moscow have intermediate values among the three groups surveyed for most morphological in-dicators and minimum indicators of exchange. However, it is this group that is characterized by the maximum amount of time allocated to physical activity. The results obtained indirectly indicate the presence of a certain level of socio-eco-nomic differences in the surveyed cities

Сравнительное исследование жизнестойкости у российских студентов-спортсменов и студентов, не занимающихся спортом

Статья посвящена исследованию, целью которого было изучение особенности уровня и структуры студентов-спортсменов в сравнении со студентами, не занимающимися спортом (Россия). Мы предположили, что студенты-спортсмены более жизнестойки, и структура их жизнестойкости отличается от таковой у студентов-не спортсменов. В исследовании приняли участие 152 человека (62 мужчины и 90 женщин) в возрасте от 18 до 27 лет (средний возраст составил 21,8 ± 4,1 года). Для изучения особенностей жизнестойкости использовалась "Шкала жизнестойкости С. Мадди" (в адаптации Е.И. Рассказовой, Д.А. Леонтьева, 2006) и проводилось структурированное интервью. Обработка данных осуществлялась посредством методов математической статистики (φ*-угловое преобразование Фишера, t-критерий Стьюдента). Кроме того, проводился факторный анализ с использованием метода Principle Components (Varimax Normalized). В результате исследования было определено, что в целом по выборке студенты имеют достаточно высокий уровень жизнестойкости (преимущественно за счет показателя «принятие риска»). При этом сравнительный анализ показал, что у студентов-спортсменов показатели жизнестойкости достоверно выше (за счет вовлеченности и контроля). Мужчины-спортсмены имеют самый высокий уровень жизнестойкости. Девушки-спортсменки и молодые люди, не занимающиеся спортом, имеют одинаковый уровень жизнестойкости. Наиболее низкие показатели жизнестойкости имеют девушки, не занимающиеся спортом. Различия между студентами, занимающимися и не занимающимися спортом, носят не только количественный, но и качественный характер: результаты факторного анализа свидетельствуют о наличии более дифференцированной структуры жизнестойкости у студентов-спортсменов.The article is devoted to analysis of hardiness and its components (commitment, control, challenge) among student-athletes and students who do not go in for sports (Russia). The purpose of this study is to explore the peculiarities of the level and structure of the hardiness of student-athletes in comparison with students who are not involved in sports. We hypothesized that students-athletes are hardier, and the structure of their hardiness is different from student-non-athletes. The study involved 152 participants (62 male and 90 female). The sample consisted of subjects aged from 18 to 27 years (average age was 21.8 ± 4.1 years). Maddy's "Hardiness Scale" (adapted by Leontiev and Rasskazova, 2006) and structured interview were used. Mathematical data processing was carried out with nonparametric (φ test) and parametric statistics (t-test). Method of Principle Components (Varimax Normalized) was applied in addition. All students have a high level of hardiness. While, the hardiness is higher in student-athletes due to the components of commitment and control. Factor analysis confirmed the presence of a more distinctly differentiated structure of hardiness in student-athletes. Male student-athletes have the highest level of hardiness. Girls who do not engage in sports have the lowest indicates of hardiness. Female student-athletes and young men who do not engage in sports have the same level of hardiness.El artículo está dedicado al análisis de la resistencia y sus componentes (compromiso, control, desafío) entre estudiantes atletas y estudiantes que no practican deportes (Rusia). El propósito de este estudio es explorar las peculiaridades del nivel y la estructura de la resistencia de los estudiantes atletas en comparación con los estudiantes que no participan en deportes. Presumimos que los estudiantes atletas son más resistentes y que la estructura de su resistencia es diferente de la de los estudiantes no atletas. En el estudio participaron 152 participantes (62 hombres y 90 mujeres). La muestra consistió en sujetos de 18 a 27 años (la edad promedio fue de 21.8 ± 4.1 años). Se utilizó la "Escala de resistencia" de Maddy (adaptada por Leontiev y Rasskazova, 2006) y la entrevista estructurada. El procesamiento de datos matemáticos se realizó con estadísticas no paramétricas (prueba φ) y paramétricas (prueba t). Se aplicó además el Método de Componentes Principales (Varimax Normalizado). Todos los estudiantes tienen un alto nivel de resistencia. Mientras que la resistencia es mayor en estudiantes atletas debido a los componentes de compromiso y control. El análisis factorial confirmó la presencia de una estructura de resistencia más claramente diferenciada en los estudiantes atletas. Los estudiantes atletas masculinos tienen el mayor nivel de resistencia. Las niñas que no practican deportes tienen los indicadores más bajos de resistencia. Las estudiantes atletas y los hombres jóvenes que no practican deportes tienen el mismo nivel de resistencia

Méthodes d'apprentissage automatique pour l'extraction de motifs chromatographiques dans des gros volumes de données de spectrométrie de masse

Proteomic analysis consists in determining which proteins are contained in biological samples and in which quantity. Such analysis is often required in fundamental or clinical research, to find proteins differentially expressed between several conditions, a.k.a. biomarkers. Modern proteomics largely relies on analytical chemistry techniques, and notably, on mass spectrometry (MS) coupled with high-pressure liquid chromatography (LC). To increase the depth and coverage of proteomics analyses, multiplexed LC-MS acquisitions are increasingly relied on, despite the subsequent challenges in data processing. Recently, it has been shown that some of these challenges could be addressed using chromatogram libraries, which consist of elementary chromatographic profile collections corresponding to different protein fragments present in the samples. The current state-of-the-art approaches propose to construct the chromatogram library by means of additional (and costly) mass spectrometry experiments. The aim of this work is to construct it numerically, through the direct analysis of the LC-MS data using innovative machine learning approaches. Two approaches have been developed. The first one, referred to as CHICKN (Chromatogram Hierarchical Compressive K-means with Nystrom approximation), proposes to cluster the observed elution profiles (defined as the columns of the matrix containing the LC-MS data) and to construct the library using the consensus chromatograms resulting from these clusters. This clustering method operates on a data sketch, as defined in the compressive learning theory. Furthermore, the algorithm is compatible with the kernel trick, which is accelerated thanks to Nyström kernel approximation. Finally, we have derived two new kernel functions, based on the Wasserstein-1 distance. We have established on real proteomics data that these kernel functions lead to better capturing the LC-MS data specificities. The second approach developed in this thesis is an online dictionary learning algorithm, referred to as SSDL (Sketched Stochastic Dictionary Learning), so as to use the trained dictionary as a chromatogram library. This method also relies on the compressive learning theory. In addition, its computational efficiency is strengthened by a stochastic version of Nesterov accelerated gradient descent method. The performance of both methods has been assessed on real LC-MS data. We demonstrated that both of them lead to the construction of meaningful chromatogram libraries, satisfying all LC-MS data requirements (notably physical interpretability). Moreover, they have small computational cost and are efficient to build extremely large chromatogram libraries, as required for complex biological samples.L'analyse protéomique consiste à déterminer les identités et quantités des protéines contenues dans des échantillons biologiques. Une telle analyse est souvent nécessaire en recherche fondamentale ou clinique, pour trouver des protéines différentiellement exprimées entre plusieurs conditions, communément appelées « biomarqueurs ». La protéomique moderne s’appuie principalement sur des techniques de chimie analytique, et notamment, sur la spectrométrie de masse (MS) couplée à la chromatographie liquide haute pression (LC). Pour augmenter la profondeur et la couverture des analyses protéomiques, le multiplexage des acquisitions est de plus en plus utilisé, malgré les défis que cela soulève ensuite lors du traitement des données. Récemment, il a été montré que certains d’entre eux pouvaient être résolus à l'aide d’une « bibliothèque de chromatogrammes », c’est-à-dire une collection de profils chromatographiques élémentaires correspondant à différents fragments de protéines présents dans les échantillons. Les approches de l’état de l’art s’appuient sur des expériences complémentaires (et coûteuses) de spectrométrie de masse pour construire cette bibliothèque de chromatogrammes. L'objectif de ce travail a donc été de s’affranchir de ces expériences et d’appliquer des méthodes d’apprentissage automatique innovantes pour construire in silico cette bibliothèque. Deux méthodes ont été développées. La première, appelée CHICKN (Chromatogram Hierarchical Compressive K-means with Nyström approximation), propose de partitionner les profils d'élution observés (définis comme les colonnes de la matrice contenant les données LC-MS) en plusieurs groupes en fonction de leur forme, puis de construire la bibliothèque en utilisant un représentant de chaque groupe. Afin d’être calculatoirement efficace, l’étape de partitionnement s’appuie sur la théorie de l'apprentissage compressif, qui permet de traiter un sketch des données (un résumé de taille fixe) plutôt que les données complètes. Par ailleurs, l'algorithme ainsi obtenu est compatible avec l'astuce du noyau, qui est accélérée grâce à l'approximation de Nyström. Enfin, nous avons proposé deux nouveaux noyaux à partir de la distance Wasserstein-1. Nous avons établi sur des données protéomiques réelles que ces deux noyaux permettent de mieux appréhender les spécificités des données LC-MS. La deuxième méthode développée dans cette thèse est constituée d’un algorithme d'apprentissage de dictionnaire, baptisé SSDL (Sketched Stochastic Dictionary Learning); afin d'utiliser ensuite le dictionnaire ainsi appris comme bibliothèque de chromatogrammes. Cette méthode repose également sur la théorie de l'apprentissage compressif. De plus, son efficacité computationnelle est renforcée par une version stochastique de la méthode de descente de gradient accélérée de Nesterov. Les performances des deux méthodes ont été évaluées sur des données LC-MS réelles. Nous avons démontré que les deux méthodes conduisent effectivement à la construction de bibliothèques de chromatogrammes qui satisfont toutes les exigences de données LC-MS (dont, notamment, l’interprétabilité physique). En outre, elles ont un faible coût de calcul, ce qui leur permet de construire efficacement les très grandes bibliothèques de chromatogrammes qui sont nécessaires à l’analyse d’échantillons biologiques complexes

Scalable machine learning approaches for chromatographic pattern extraction in large-scale mass spectrometry data

L'analyse protéomique consiste à déterminer les identités et quantités des protéines contenues dans des échantillons biologiques. Une telle analyse est souvent nécessaire en recherche fondamentale ou clinique, pour trouver des protéines différentiellement exprimées entre plusieurs conditions, communément appelées « biomarqueurs ». La protéomique moderne s’appuie principalement sur des techniques de chimie analytique, et notamment, sur la spectrométrie de masse (MS) couplée à la chromatographie liquide haute pression (LC). Pour augmenter la profondeur et la couverture des analyses protéomiques, le multiplexage des acquisitions est de plus en plus utilisé, malgré les défis que cela soulève ensuite lors du traitement des données. Récemment, il a été montré que certains d’entre eux pouvaient être résolus à l'aide d’une « bibliothèque de chromatogrammes », c’est-à-dire une collection de profils chromatographiques élémentaires correspondant à différents fragments de protéines présents dans les échantillons. Les approches de l’état de l’art s’appuient sur des expériences complémentaires (et coûteuses) de spectrométrie de masse pour construire cette bibliothèque de chromatogrammes. L'objectif de ce travail a donc été de s’affranchir de ces expériences et d’appliquer des méthodes d’apprentissage automatique innovantes pour construire in silico cette bibliothèque. Deux méthodes ont été développées. La première, appelée CHICKN (Chromatogram Hierarchical Compressive K-means with Nyström approximation), propose de partitionner les profils d'élution observés (définis comme les colonnes de la matrice contenant les données LC-MS) en plusieurs groupes en fonction de leur forme, puis de construire la bibliothèque en utilisant un représentant de chaque groupe. Afin d’être calculatoirement efficace, l’étape de partitionnement s’appuie sur la théorie de l'apprentissage compressif, qui permet de traiter un sketch des données (un résumé de taille fixe) plutôt que les données complètes. Par ailleurs, l'algorithme ainsi obtenu est compatible avec l'astuce du noyau, qui est accélérée grâce à l'approximation de Nyström. Enfin, nous avons proposé deux nouveaux noyaux à partir de la distance Wasserstein-1. Nous avons établi sur des données protéomiques réelles que ces deux noyaux permettent de mieux appréhender les spécificités des données LC-MS. La deuxième méthode développée dans cette thèse est constituée d’un algorithme d'apprentissage de dictionnaire, baptisé SSDL (Sketched Stochastic Dictionary Learning); afin d'utiliser ensuite le dictionnaire ainsi appris comme bibliothèque de chromatogrammes. Cette méthode repose également sur la théorie de l'apprentissage compressif. De plus, son efficacité computationnelle est renforcée par une version stochastique de la méthode de descente de gradient accélérée de Nesterov. Les performances des deux méthodes ont été évaluées sur des données LC-MS réelles. Nous avons démontré que les deux méthodes conduisent effectivement à la construction de bibliothèques de chromatogrammes qui satisfont toutes les exigences de données LC-MS (dont, notamment, l’interprétabilité physique). En outre, elles ont un faible coût de calcul, ce qui leur permet de construire efficacement les très grandes bibliothèques de chromatogrammes qui sont nécessaires à l’analyse d’échantillons biologiques complexes.Proteomic analysis consists in determining which proteins are contained in biological samples and in which quantity. Such analysis is often required in fundamental or clinical research, to find proteins differentially expressed between several conditions, a.k.a. biomarkers. Modern proteomics largely relies on analytical chemistry techniques, and notably, on mass spectrometry (MS) coupled with high-pressure liquid chromatography (LC). To increase the depth and coverage of proteomics analyses, multiplexed LC-MS acquisitions are increasingly relied on, despite the subsequent challenges in data processing. Recently, it has been shown that some of these challenges could be addressed using chromatogram libraries, which consist of elementary chromatographic profile collections corresponding to different protein fragments present in the samples. The current state-of-the-art approaches propose to construct the chromatogram library by means of additional (and costly) mass spectrometry experiments. The aim of this work is to construct it numerically, through the direct analysis of the LC-MS data using innovative machine learning approaches. Two approaches have been developed. The first one, referred to as CHICKN (Chromatogram Hierarchical Compressive K-means with Nystrom approximation), proposes to cluster the observed elution profiles (defined as the columns of the matrix containing the LC-MS data) and to construct the library using the consensus chromatograms resulting from these clusters. This clustering method operates on a data sketch, as defined in the compressive learning theory. Furthermore, the algorithm is compatible with the kernel trick, which is accelerated thanks to Nyström kernel approximation. Finally, we have derived two new kernel functions, based on the Wasserstein-1 distance. We have established on real proteomics data that these kernel functions lead to better capturing the LC-MS data specificities. The second approach developed in this thesis is an online dictionary learning algorithm, referred to as SSDL (Sketched Stochastic Dictionary Learning), so as to use the trained dictionary as a chromatogram library. This method also relies on the compressive learning theory. In addition, its computational efficiency is strengthened by a stochastic version of Nesterov accelerated gradient descent method. The performance of both methods has been assessed on real LC-MS data. We demonstrated that both of them lead to the construction of meaningful chromatogram libraries, satisfying all LC-MS data requirements (notably physical interpretability). Moreover, they have small computational cost and are efficient to build extremely large chromatogram libraries, as required for complex biological samples

Méthodes d'apprentissage automatique pour l'extraction de motifs chromatographiques dans des gros volumes de données de spectrométrie de masse

Proteomic analysis consists in determining which proteins are contained in biological samples and in which quantity. Such analysis is often required in fundamental or clinical research, to find proteins differentially expressed between several conditions, a.k.a. biomarkers. Modern proteomics largely relies on analytical chemistry techniques, and notably, on mass spectrometry (MS) coupled with high-pressure liquid chromatography (LC). To increase the depth and coverage of proteomics analyses, multiplexed LC-MS acquisitions are increasingly relied on, despite the subsequent challenges in data processing. Recently, it has been shown that some of these challenges could be addressed using chromatogram libraries, which consist of elementary chromatographic profile collections corresponding to different protein fragments present in the samples. The current state-of-the-art approaches propose to construct the chromatogram library by means of additional (and costly) mass spectrometry experiments. The aim of this work is to construct it numerically, through the direct analysis of the LC-MS data using innovative machine learning approaches. Two approaches have been developed. The first one, referred to as CHICKN (Chromatogram Hierarchical Compressive K-means with Nystrom approximation), proposes to cluster the observed elution profiles (defined as the columns of the matrix containing the LC-MS data) and to construct the library using the consensus chromatograms resulting from these clusters. This clustering method operates on a data sketch, as defined in the compressive learning theory. Furthermore, the algorithm is compatible with the kernel trick, which is accelerated thanks to Nyström kernel approximation. Finally, we have derived two new kernel functions, based on the Wasserstein-1 distance. We have established on real proteomics data that these kernel functions lead to better capturing the LC-MS data specificities. The second approach developed in this thesis is an online dictionary learning algorithm, referred to as SSDL (Sketched Stochastic Dictionary Learning), so as to use the trained dictionary as a chromatogram library. This method also relies on the compressive learning theory. In addition, its computational efficiency is strengthened by a stochastic version of Nesterov accelerated gradient descent method. The performance of both methods has been assessed on real LC-MS data. We demonstrated that both of them lead to the construction of meaningful chromatogram libraries, satisfying all LC-MS data requirements (notably physical interpretability). Moreover, they have small computational cost and are efficient to build extremely large chromatogram libraries, as required for complex biological samples.L'analyse protéomique consiste à déterminer les identités et quantités des protéines contenues dans des échantillons biologiques. Une telle analyse est souvent nécessaire en recherche fondamentale ou clinique, pour trouver des protéines différentiellement exprimées entre plusieurs conditions, communément appelées « biomarqueurs ». La protéomique moderne s’appuie principalement sur des techniques de chimie analytique, et notamment, sur la spectrométrie de masse (MS) couplée à la chromatographie liquide haute pression (LC). Pour augmenter la profondeur et la couverture des analyses protéomiques, le multiplexage des acquisitions est de plus en plus utilisé, malgré les défis que cela soulève ensuite lors du traitement des données. Récemment, il a été montré que certains d’entre eux pouvaient être résolus à l'aide d’une « bibliothèque de chromatogrammes », c’est-à-dire une collection de profils chromatographiques élémentaires correspondant à différents fragments de protéines présents dans les échantillons. Les approches de l’état de l’art s’appuient sur des expériences complémentaires (et coûteuses) de spectrométrie de masse pour construire cette bibliothèque de chromatogrammes. L'objectif de ce travail a donc été de s’affranchir de ces expériences et d’appliquer des méthodes d’apprentissage automatique innovantes pour construire in silico cette bibliothèque. Deux méthodes ont été développées. La première, appelée CHICKN (Chromatogram Hierarchical Compressive K-means with Nyström approximation), propose de partitionner les profils d'élution observés (définis comme les colonnes de la matrice contenant les données LC-MS) en plusieurs groupes en fonction de leur forme, puis de construire la bibliothèque en utilisant un représentant de chaque groupe. Afin d’être calculatoirement efficace, l’étape de partitionnement s’appuie sur la théorie de l'apprentissage compressif, qui permet de traiter un sketch des données (un résumé de taille fixe) plutôt que les données complètes. Par ailleurs, l'algorithme ainsi obtenu est compatible avec l'astuce du noyau, qui est accélérée grâce à l'approximation de Nyström. Enfin, nous avons proposé deux nouveaux noyaux à partir de la distance Wasserstein-1. Nous avons établi sur des données protéomiques réelles que ces deux noyaux permettent de mieux appréhender les spécificités des données LC-MS. La deuxième méthode développée dans cette thèse est constituée d’un algorithme d'apprentissage de dictionnaire, baptisé SSDL (Sketched Stochastic Dictionary Learning); afin d'utiliser ensuite le dictionnaire ainsi appris comme bibliothèque de chromatogrammes. Cette méthode repose également sur la théorie de l'apprentissage compressif. De plus, son efficacité computationnelle est renforcée par une version stochastique de la méthode de descente de gradient accélérée de Nesterov. Les performances des deux méthodes ont été évaluées sur des données LC-MS réelles. Nous avons démontré que les deux méthodes conduisent effectivement à la construction de bibliothèques de chromatogrammes qui satisfont toutes les exigences de données LC-MS (dont, notamment, l’interprétabilité physique). En outre, elles ont un faible coût de calcul, ce qui leur permet de construire efficacement les très grandes bibliothèques de chromatogrammes qui sont nécessaires à l’analyse d’échantillons biologiques complexes

Sketched Stochastic Dictionary Learning for large‐scale data and application to high‐throughput mass spectrometry

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Using Unlabeled Data to Discover Bivariate Causality with Deep Restricted Boltzmann Machines

International audienceAn important question in microbiology is whether treatment causes changes in gut flora, and whether it also affects metabolism. The reconstruction of causal relations purely from non-temporal observational data is challenging. We address the problem of causal inference in a bivariate case, where the joint distribution of two variables is observed. We consider, in particular, data on discrete domains. The state-of-the-art causal inference methods for continuous data suffer from high computational complexity. Some modern approaches are not suitable for categorical data, and others need to estimate and fix multiple hyper-parameters. In this contribution, we introduce a novel method of causal inference which is based on the widely used assumption that if X causes Y , then P (X) and P (Y |X) are independent. We propose to explore a semi-supervised approach where P (Y |X) and P (X) are estimated from labeled and unlabeled data respectively, whereas the marginal probability is estimated potentially from much more (cheap unlabeled) data than the conditional distribution. We validate the proposed method on the standard cause-effect pairs. We illustrate by experiments on several benchmarks of biological network reconstruction that the proposed approach is very competitive in terms of computational time and accuracy compared to the state-of-the-art methods. Finally, we apply the proposed method to an original medical task where we study whether drugs confound human metagenome

CHICKN: extraction of peptide chromatographic elution profiles from large scale mass spectrometry data by means of Wasserstein compressive hierarchical cluster analysis

International audienc

Сравнительное исследование жизнестойкости у российских студентов-спортсменов и студентов, не занимающихся спортом

Статья посвящена исследованию, целью которого было изучение особенности уровня и структуры студентов-спортсменов в сравнении со студентами, не занимающимися спортом (Россия). Мы предположили, что студенты-спортсмены более жизнестойки, и структура их жизнестойкости отличается от таковой у студентов-не спортсменов. В исследовании приняли участие 152 человека (62 мужчины и 90 женщин) в возрасте от 18 до 27 лет (средний возраст составил 21,8 ± 4,1 года). Для изучения особенностей жизнестойкости использовалась "Шкала жизнестойкости С. Мадди" (в адаптации Е.И. Рассказовой, Д.А. Леонтьева, 2006) и проводилось структурированное интервью. Обработка данных осуществлялась посредством методов математической статистики (φ*-угловое преобразование Фишера, t-критерий Стьюдента). Кроме того, проводился факторный анализ с использованием метода Principle Components (Varimax Normalized). В результате исследования было определено, что в целом по выборке студенты имеют достаточно высокий уровень жизнестойкости (преимущественно за счет показателя «принятие риска»). При этом сравнительный анализ показал, что у студентов-спортсменов показатели жизнестойкости достоверно выше (за счет вовлеченности и контроля). Мужчины-спортсмены имеют самый высокий уровень жизнестойкости. Девушки-спортсменки и молодые люди, не занимающиеся спортом, имеют одинаковый уровень жизнестойкости. Наиболее низкие показатели жизнестойкости имеют девушки, не занимающиеся спортом. Различия между студентами, занимающимися и не занимающимися спортом, носят не только количественный, но и качественный характер: результаты факторного анализа свидетельствуют о наличии более дифференцированной структуры жизнестойкости у студентов-спортсменов.The article is devoted to analysis of hardiness and its components (commitment, control, challenge) among student-athletes and students who do not go in for sports (Russia). The purpose of this study is to explore the peculiarities of the level and structure of the hardiness of student-athletes in comparison with students who are not involved in sports. We hypothesized that students-athletes are hardier, and the structure of their hardiness is different from student-non-athletes. The study involved 152 participants (62 male and 90 female). The sample consisted of subjects aged from 18 to 27 years (average age was 21.8 ± 4.1 years). Maddy's "Hardiness Scale" (adapted by Leontiev and Rasskazova, 2006) and structured interview were used. Mathematical data processing was carried out with nonparametric (φ test) and parametric statistics (t-test). Method of Principle Components (Varimax Normalized) was applied in addition. All students have a high level of hardiness. While, the hardiness is higher in student-athletes due to the components of commitment and control. Factor analysis confirmed the presence of a more distinctly differentiated structure of hardiness in student-athletes. Male student-athletes have the highest level of hardiness. Girls who do not engage in sports have the lowest indicates of hardiness. Female student-athletes and young men who do not engage in sports have the same level of hardiness.El artículo está dedicado al análisis de la resistencia y sus componentes (compromiso, control, desafío) entre estudiantes atletas y estudiantes que no practican deportes (Rusia). El propósito de este estudio es explorar las peculiaridades del nivel y la estructura de la resistencia de los estudiantes atletas en comparación con los estudiantes que no participan en deportes. Presumimos que los estudiantes atletas son más resistentes y que la estructura de su resistencia es diferente de la de los estudiantes no atletas. En el estudio participaron 152 participantes (62 hombres y 90 mujeres). La muestra consistió en sujetos de 18 a 27 años (la edad promedio fue de 21.8 ± 4.1 años). Se utilizó la "Escala de resistencia" de Maddy (adaptada por Leontiev y Rasskazova, 2006) y la entrevista estructurada. El procesamiento de datos matemáticos se realizó con estadísticas no paramétricas (prueba φ) y paramétricas (prueba t). Se aplicó además el Método de Componentes Principales (Varimax Normalizado). Todos los estudiantes tienen un alto nivel de resistencia. Mientras que la resistencia es mayor en estudiantes atletas debido a los componentes de compromiso y control. El análisis factorial confirmó la presencia de una estructura de resistencia más claramente diferenciada en los estudiantes atletas. Los estudiantes atletas masculinos tienen el mayor nivel de resistencia. Las niñas que no practican deportes tienen los indicadores más bajos de resistencia. Las estudiantes atletas y los hombres jóvenes que no practican deportes tienen el mismo nivel de resistencia