Preexercise Aminoacidemia and Muscle Protein Synthesis after Resistance Exercise
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We have previously shown that the aminoacidemia caused by the consumption of a rapidly digested protein after resistance exercise enhances muscle protein synthesis (MPS) more than the amino acid (AA) profile associated with a slowly digested protein. Here, we investigated whether differential feeding patterns of a whey protein mixture commencing before exercise affect postexercise intracellular signaling and MPS. METHODS: Twelve resistance-trained males performed leg resistance exercise 45 min after commencing each of three volume-matched nutrition protocols: placebo (PLAC, artificially sweetened water), BOLUS (25 g of whey protein + 5 g of leucine dissolved in artificially sweetened water; 1 × 500 mL), or PULSE (15 × 33-mL aliquots of BOLUS drink every 15 min). RESULTS: The preexercise rise in plasma AA concentration with PULSE was attenuated compared with BOLUS (P < 0.05); this effect was reversed after exercise, with two-fold greater leucine concentrations in PULSE compared with BOLUS (P < 0.05). One-hour postexercise, phosphorylation of p70 S6K(thr389) and rpS6(ser235/6) was increased above baseline with BOLUS and PULSE, but not PLAC (P < 0.05); furthermore, PULSE > BOLUS (P < 0.05). MPS throughout 5 h of recovery was higher with protein ingestion compared with PLAC (0.037 ± 0.007), with no differences between BOLUS or PULSE (0.085 ± 0.013 vs. 0.095 ± 0.010%.h(-1), respectively, P = 0.56). CONCLUSIONS: Manipulation of aminoacidemia before resistance exercise via different patterns of intake of protein altered plasma AA profiles and postexercise intracellular signaling. However, there was no difference in the enhancement of the muscle protein synthetic response after exercise. Protein sources producing a slow AA release, when consumed before resistance exercise in sufficient amounts, are as effective as rapidly digested proteins in promoting postexercise MPS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 ».