Supplementation with α-Lipoic Acid, CoQ10, and Vitamin E Augments Running Performance and Mitochondrial Function in Female Mice
Notice bibliographique
Résumé
Antioxidant supplements are widely consumed by the general public; however, their effects of on exercise performance are controversial. The aim of this study was to examine the effects of an antioxidant cocktail (α-lipoic acid, vitamin E and coenzyme Q10) on exercise performance, muscle function and training adaptations in mice. C57Bl/J6 mice were placed on antioxidant supplement or placebo-control diets (n = 36/group) and divided into trained (8 wks treadmill running) (n = 12/group) and untrained groups (n = 24/group). Antioxidant supplementation had no effect on the running performance of trained mice nor did it affect training adaptations; however, untrained female mice that received antioxidants performed significantly better than placebo-control mice (p ≤ 0.05). Furthermore, antioxidant-supplemented females (untrained) showed elevated respiratory capacity in freshly excised muscle fibers (quadriceps femoris) (p ≤ 0.05), reduced oxidative damage to muscle proteins (p ≤ 0.05), and increased expression of mitochondrial proteins (p ≤ 0.05) compared to placebo-controls. These changes were attributed to increased expression of proliferator-activated receptor gamma coactivator 1α (PGC-1α) (p ≤ 0.05) via activation of AMP-activated protein kinase (AMPK) (p ≤ 0.05) by antioxidant supplementation. Overall, these results indicate that this antioxidant supplement exerts gender specific effects; augmenting performance and mitochondrial function in untrained females, but does not attenuate training adaptations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».