Protein carbonyl levels correlate with performance in elite field hockey players
Notice bibliographique
Résumé
Excess and incorrectly selected exercise can degrade athletic performance from an imbalance in redox homeostasis and oxidative stress, but well-planned training and nutrition can improve antioxidant capacity. The aim of the study was to investigate how nutrient intake could influence oxidative stress and cell lesion biomarkers after 5 days of training followed by a game. Blood was collected from 10 athletes at the start of training (basal), after training (pre-game), and postgame. Their acceleration capacity also was measured pre- and postgame. Blood analysis showed an increase in lactate concentration postgame (13%) and total antioxidant capacity increased both pre-game (13.1%) and postgame (12.7%), all in comparison with basal levels. An oxidative stress marker, protein carbonyl (PC), increased 3-fold over the course of the game, which correlated with a decreased acceleration (r = 0.749). For biomarkers of tissue damage, creatine kinase and aspartate transaminase (AST) increased postgame by 150% and 75%, respectively. The AST variation had a high negative correlation with energy and carbohydrate consumption and a moderate correlation with lipid and vitamin C intake. Protein intake had a positive but moderate correlation with reduced glutathione. The observed correlations suggest that nutritional monitoring can improve exercise physiological homeostasis and that PC serves as a good biomarker for oxidative stress and performance loss.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».