Effects of different protein and glycemic index diets on metabolic profiles and substrate partitioning in lean healthy males
Notice bibliographique
Résumé
Dietary glycemic index (GI) and protein affects postprandial insulin responses and consequently 24 h glucose metabolism and therefore substrate partitioning. This study investigated the mechanistic effects of different protein and GI diets on 24 h profiles of metabolic markers and substrate partitioning. After 3 days of diet and physical activity standardization, 10 healthy male subjects (BMI: 22.5 ± 0.6 kg/m(2)) stayed in a respiration chamber 4 times for 36 h each time to measure substrate partitioning. All subjects randomly received four isoenergetic diets: a normal (15En%) dairy protein and low GI (<40 units) (NDP-LGI) diet; a high (25En%) dairy protein and low GI (HDP-LGI) diet; a normal vegetable protein and low GI (NVP-LGI) diet; or a normal dairy protein and high GI (>60 units) (NDP-HGI) diet. During the day, blood was sampled at fixed time points for the measurement of metabolic markers and satiety hormones. The HDP-LGI diet increased 24 h protein oxidation and sleeping metabolic rate (SMR) compared with the NDP-LGI diet (p < 0.002). No significant differences in 24 h carbohydrate and fat oxidation (day and night) were found between all intervention diets. Net incremental area under the curve (net iAUC) of 24 h plasma glucose decreased in the HDP-LGI diet compared with the NDP-LGI diet (p < 0.01), but no effect was observed on insulin levels. No difference in appetite profiles were observed between all intervention diets. The lower 24 h glycemic profile as a result of a high dairy protein diet did not lead to changes in 24 h substrate partitioning in lean healthy subjects with a normal insulin sensitivity.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».