Differential Metabolomics for Quantitative Assessment of Oxidative Stress with Strenuous Exercise and Nutritional Intervention: Thiol-Specific Regulation of Cellular Metabolism with <i>N</i>-Acetyl-<scp>l</scp>-Cysteine Pretreatment
Notice bibliographique
Résumé
Despite several decades of active research, the success of large-scale clinical trials involving antioxidants remains equivocal given the complex biological interactions of reactive oxygen/nitrogen species in human health. Herein, we outline a differential metabolomics strategy by capillary electrophoresis-electrospray ionization-mass spectrometry (CE-ESI-MS) to assess the efficacy of nutritional intervention to attenuate oxidative stress induced by strenuous exercise. A healthy volunteer was recruited to perform a submaximal prolonged ergometer cycling trial until volitional exhaustion with frequent blood collection over a 6 h time interval, which included pre-, during, and postexercise periods while at rest. A follow-up study was subsequently performed by the same subject after high-dose oral intake of N-acetyl-L-cysteine (NAC) prior to performing the same exercise protocol under standardized conditions. Time-dependent changes in global metabolism of filtered red blood cell lysates by CE-ESI-MS were measured to reveal a significant attenuation of cellular oxidation associated with high-dose oral NAC intake relative to a control. Untargeted metabolite profiling allowed for the identification and quantification of several putative early- and late-stage biomarkers that reflected oxidative stress inhibition due to nutritional intervention, including oxidized glutathione (GSSG), reduced glutathione (GSH), 3-methylhistidine (3-MeHis), L-carnitine (C0), O-acetyl-L-carnitine (C2), and creatine (Cre). Our work demonstrates the proof-of-principle that NAC pretreatment is effective at dampening acute episodes of oxidative stress by reversible perturbations in global metabolism that can provide deeper insight into the mechanisms of thiol-specific protein inhibition relevant to its successful translation as a prophylaxis in clinical medicine.
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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 | 0,000 | 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 ».