Effect of blueberry ingestion on natural killer cell counts, oxidative stress, and inflammation prior to and after 2.5 h of running
Notice bibliographique
Résumé
Blueberries are rich in antioxidants known as anthocyanins, which may exhibit significant health benefits. Strenous exercise is known to acutely generate oxidative stress and an inflammatory state, and serves as an on-demand model to test antioxidant and anti-inflammatory compounds. The purpose of this study was to examine whether 250 g of blueberries per day for 6 weeks and 375 g given 1 h prior to 2.5 h of running at ∼72% maximal oxygen consumption counters oxidative stress, inflammation, and immune changes. Twenty-five well-trained subjects were recruited and randomized into blueberry (BB) (N = 13) or control (CON) (N = 12) groups. Blood, muscle, and urine samples were obtained pre-exercise and immediately postexercise, and blood and urine 1 h postexercise. Blood was examined for F₂-isoprostanes for oxidative stress, cortisol, cytokines, homocysteine, leukocytes, T-cell function, natural killer (NK), and lymphocyte cell counts for inflammation and immune system activation, and ferric reducing ability of plasma for antioxidant capacity. Muscle biopsies were examined for glycogen and NFkB expression to evaluate stress and inflammation. Urine was tested for modification of DNA (8-OHDG) and RNA (5-OHMU) as markers of nucleic acid oxidation. A 2 (treatment) × 3 (time) repeated measures ANOVA was used for statistical analysis. Increases in F₂-isoprostanes and 5-OHMU were significantly less in BB and plasma IL-10 and NK cell counts were significantly greater in BB vs. CON. Changes in all other markers did not differ. This study indicates that daily blueberry consumption for 6 weeks increases NK cell counts, and acute ingestion reduces oxidative stress and increases anti-inflammatory cytokines.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».