Influence of exercise training with resveratrol supplementation on skeletal muscle mitochondrial capacity
Notice bibliographique
Résumé
Physical inactivity reduces, and exercise training increases, mitochondrial capacity. In rodents, exercise training effects can be augmented by large doses of resveratrol supplementation but whether this can occur in humans with a smaller dose is unclear. This study sought to determine the effects of resveratrol supplementation in combination with exercise training on skeletal muscle mitochondrial capacity. Sixteen healthy young adults were randomly assigned in a double-blind fashion to consume either placebo or 500 mg of resveratrol plus 10 mg of piperine, a bioenhancer to increase bioavailibilty and bioefficacy of resveratrol. Participants ingested the pills daily for 4 weeks and completed 3 sessions per week of submaximal endurance training of the wrist flexor muscles of the nondominant arm. The contralateral arm served as an untrained control. Skeletal muscle mitochondrial capacity was measured using near-infrared spectroscopy. Changes in mitochondrial capacity from baseline to post-testing indicated significant differences between the resveratrol+piperine-trained arm and the placebo-trained arm (p = 0.02), with the resveratrol+piperine group increasing about 40% from baseline (Δk = 0.58), while the placebo group increased about 10% from baseline (Δk = 0.13). Neither the placebo group nor the resveratrol+piperine group exhibited changes in mitochondrial capacity in the untrained arm. In conclusion, low-intensity exercise training can increase forearm skeletal muscle mitochondrial capacity when combined with resveratrol and piperine supplementation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».