Metabolomics of salivary fatigue markers in soccer players after consecutive games
Notice bibliographique
Résumé
Strenuous and consecutive exercise leads to fatigue symptoms in athletes. Metabolomics is a comprehensive method to assess metabolites that involves the measurements of the overall metabolic signature of biological samples. Using metabolomic analysis, we investigated the identification of salivary fatigue markers in soccer players after 3 consecutive days of a game program. One hundred twenty-two male soccer players participated in 3 consecutive days of a game program. To detect fatigued athletes, we measured indices of traditional fatigue symptoms, i.e., heart rate, body mass and mood, before and after the program. We detected 37 fatigued players throughout the program. Before and after the program, the saliva in these players was analyzed using capillary electrophoresis and time-of-flight mass spectrometry (CE-TOFMS) and a multivariate statistical technique, principal component analysis, was used to process the data. CE-TOFMS was used to identify 144 metabolites in the saliva of fatigued players. A significant metabolomic difference was observed before and after 3 consecutive days of a soccer game program. Interestingly, metabolites were all increased after the program (P < 0.001). The identified metabolites, including 3-methylhistidine, glucose 1- and 6-phosphate, taurine, and some amino acids, were involved in skeletal muscle catabolism, glucose metabolism, lipid metabolism, amino acid metabolism, and energy metabolism. Our work demonstrated some salivary metabolites were significantly increased in the fatigued players after consecutive days of short soccer matches. We propose that the detected salivary metabolites may be new fatigue markers in athletes.
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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 | 0,000 |
| 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 ».