The Acute Effects of L-arginine on Hormonal and Metabolic Responses During Submaximal Exercise in Trained Cyclists
Notice bibliographique
Résumé
L-arginine may enhance endurance performance mediated by two primary mechanisms including enhanced secretion of endogenous growth hormone (GH) and as a precursor of nitric oxide (NO); however, research in trained participants has been equivocal. The purpose was to investigate the effect of acute L-arginine ingestion on the hormonal and metabolic response during submaximal exercise in trained cyclists. Fifteen aerobically trained men (age: 28 ± 5 y; body mass: 77.4 ± 9.5 kg; height: 180.9 ± 7.9 cm; VO2max: 59.6 ± 5.9 ml·kg- 1·min-1) participated in a randomized, double-blind, crossover study. Subjects consumed L-arginine (ARG; 0. 075 g·kg-1 body mass) or a placebo (PLA) before performing an acute bout of submaximal exercise (60 min at 80% of power output achieved at ventilatory threshold). The ARG condition significantly increased plasma L-arginine concentrations (~146%), while no change was detected in the PLA condition. There were no differences between conditions for GH, nonesterified fatty acids (NEFA), lactate, glucose, VO2, VCO2, RER, CHO oxidation, and NOx. There was reduced fat oxidation at the start of exercise (ARG: 0.36 ± 0.25 vs. PLA: 0.42 ± 0.23 g·min-1, p < .05) and an elevated plasma glycerol concentrations at the 45-min time point (ARG: 340.3 vs. PLA: 288.5 μmol·L-1, p < .05) after L-arginine consumption. In conclusion, the acute ingestion of L-arginine did not alter any hormonal, metabolic, or cardio-respiratory responses during submaximal exercise except for a small but significant increase in glycerol at the 45-min time point and a reduction in fat oxidation at the start of exercise.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».