Biochemical assessments of retinol, α-tocopherol, pyridoxal - 5-phosphate oxidative stress index and total antioxidant status in adolescent professional basketball players and sedentary controls
Notice bibliographique
Résumé
Physical training is known to increase the antioxidant defence system and reduce exercise-induced oxidative stress. However, intense physical aerobic and anaerobic training with competition, such as those imposed on young professional basketball players can induce an increase of oxidative stress, which can be implicated with overtraining. The aim of this study was to test the effect of training and competition load on oxidative stress, antioxidant status, and vitamin levels in basketball players. Oxidative Stres Index (OSI 1), Total Peroxide (TPx) antioxidant (vitamin E, A and The total antioxidant status (TAC 1)), biochemical lipid parameters, as well as training results were measured. Results showed that all plasma vitamin levels were significantly higher in basketball players (vitamin A: 1.61 +/- 0.05 mmol/l, vitamin E: 26.45 +/- 0.72 mmol/l, vitamin B6: 10.58 +/- 0.7 mgr/l) than sedentary controls (vitamin A: 1.22 +/- 0.04 mmol /l, vitamin E: 19.24 +/- 0.73 mmol/l, vitamin B6: 6.0 +/- 0.35 mgr/l) (p < 0.01). In addition TAC 1 was 2.06 +/- 0.02 and 1.89 +/- 0.01 mmol Trolox eq/L in basketball players and controls, respectively (p < 0.01). Conversely OSI was 0.89 +/- 0.09 arbitrary unit and 0.88 +/- 0.071 arbitrary unit in basketball players and controls, respectively (p > 0.05). However, total plasma peroxide level (TPx) of basketball players and controls was not statistically different (18.55 +/- 2.07 and 17.18 +/- 1.61 micromol H2O2/L, respectively; p > 0.05). We conclude that physical exercise increase antioxidant levels and cause balance of the homeostasis. Training can not have positive or negative effects on oxidative stress depending on training load. The results suggested that oxidative stress and antioxidant measurement are significant in the biological follow-up of young basketball players.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».