Glutamate supplementation is associated with improved glucose metabolism following carbohydrate ingestion in healthy males
Notice bibliographique
Résumé
Glutamate is linked to the glycolytic process, particularly when co-ingested with carbohydrate, but its effects on glucose metabolism are poorly characterised. The present study aimed to (1) specifically examine the effects of carbohydrate administration on circulating glutamate concentrations and (2) investigate the effect of increased glutamate availability, independent of carbohydrate ingestion, on glucose metabolism. A total of nine participants underwent four trials: (1) glutamate supplement+carbohydrate drink (GLU+CHO); (2) glutamate supplement+placebo drink (GLU); (3) placebo supplement+carbohydrate drink (CHO); (4) placebo supplement+placebo drink (CON). Following a fasting blood sample, participants ingested monosodium L-glutamate (MSG; 150 mg/kg body weight) or placebo capsules at each trial followed by a 75 g carbohydrate or a non-energy placebo drink 30 min later. Blood samples were taken at 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 75, 90, 105 and 120 min. Plasma glutamate concentrations were significantly elevated relative to baseline during the GLU (approximately 10-fold) and GLU+CHO trials (approximately 6-fold). The glucose response to a carbohydrate load was blunted when glutamate was increased in the circulation (peak serum glucose: 5.50 (SE 0.54) mmol/l during the GLU+CHO trial v. 7.69 (SE 0.53) mmol/l during the CHO trial, P< 0.05). On average, c-peptide results revealed that insulin secretion did not differ between the GLU+CHO and CHO trials; however, four participants demonstrated increased insulin secretion during the GLU+CHO trial and five participants demonstrated decreased insulin secretion under the same conditions. In conclusion, when administration is staggered, MSG and carbohydrate supplementation can be used to manipulate plasma glutamate; however, future studies should control for this dichotomous insulin response.
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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 | 0,001 |
| 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 ».