A new method for rapidly and simultaneously decreasing serotonin and catecholamine synthesis in humans
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The administration of amino acid (AA) mixtures that are selectively deficient either in tryptophan or phenylalanine plus tyrosine can decrease serotonin or catecholamine synthesis, respectively. In the present study, we assessed whether a mixture that was simultaneously deficient in tryptophan, phenylalanine and tyrosine could induce sufficient protein synthesis that plasma levels of all 3 monoamine precursors would decrease. DESIGN: Ten healthy volunteers (5 male, 5 female) were administered a tryptophan/phenylalanine/tyrosine-deficient AA mixture in an open-label study. Plasma concentrations of large neutral AAs were measured before and 5 hours after mixture ingestion. RESULTS: The tryptophan/phenylalanine/tyrosine-deficient mixture lowered plasma concentrations of the 3 AAs by 67;, 78% and 77%, respectively (p < or = 0.001); their ratio to other large neutral AAs was decreased more, namely, by 87%, 90% and 90% (p < or = 0.001). Mood lowering was seen on 3 subscales of the bipolar Profile of Mood States, that is, elated-depressed, composed-anxious and clearheaded-confused, as well as 2 visual analog scales, bored and irritated (p < or = 0.05). CONCLUSIONS: Acute tryptophan/phenylalanine/tyrosine depletion may be a suitable new method for rapidly decreasing serotonin and catecholamine transmission simultaneously.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».