Effects of DHA-rich fish oil supplementation on the lipid profile, markers of muscle damage, and neutrophil function in wheelchair basketball athletes before and after acute exercise
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the effects of docosahexaenoic acid (DHA)-rich fish oil (FO) supplementation on the lipid profile, levels of plasma inflammatory mediators, markers of muscle damage, and neutrophil function in wheelchair basketball players before and after acute exercise. We evaluated 8 male basketball wheelchair athletes before and after acute exercise both prior to (S0) and following (S1) FO supplementation. The subjects were supplemented with 3 g of FO daily for 30 days. The following components were measured: the plasma lipid profile (total cholesterol, high-density lipoprotein cholesterol, low-density lipoprotein cholesterol, and triglycerides), plasma inflammatory mediators (C-reactive protein, interleukin (IL)-1β, IL-1ra, IL-4, IL-6, IL-8, and tumor necrosis factor-α), markers of muscle damage (creatine kinase and lactate dehydrogenase (LDH)), and neutrophil function (cytokine production, phagocytic capacity, loss of membrane integrity, mitochondrial membrane potential, neutral lipid accumulation, phosphatidylserine externalization, DNA fragmentation, and production of reactive oxygen species (ROS)). Acute exercise increased the plasma levels of total cholesterol, LDH, IL1ra, and IL-6, led to the loss of membrane integrity, ROS production, and a high mitochondrial membrane potential in neutrophils, and reduced the phagocytic capacity and IL-6 production by the neutrophils (S0). However, supplementation prevented the increases in the plasma levels of LDH and IL-6, the loss of membrane integrity, and the alterations in ROS production and mitochondrial membrane potential in the neutrophils that were induced by exercise (S1). In conclusion, DHA-rich FO supplementation reduces the markers of muscle damage, inflammatory disturbances, and neutrophil death induced by acute exercise in wheelchair 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 ».