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Enregistrement W2163139886 · doi:10.1186/1743-7075-9-91

Daytime pattern of post-exercise protein intake affects whole-body protein turnover in resistance-trained males

2012· article· en· W2163139886 sur OpenAlexaff
Daniel R. Moore, José L. Areta, Vernon G. Coffey, Trent Stellingwerff, Stuart M. Phillips, Louise M. Burke, Marilyn Cléroux, Jean-Philippe Godin, John A. Hawley

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical nutritionMedicineResistance trainingProtein turnoverInternal medicinePhysiologyPhysical therapyBiologyProtein biosynthesisBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The pattern of protein intake following exercise may impact whole-body protein turnover and net protein retention. We determined the effects of different protein feeding strategies on protein metabolism in resistance-trained young men. Methods Participants were randomly assigned to ingest either 80g of whey protein as 8x10g every 1.5h (PULSE; n=8), 4x20g every 3h (intermediate, INT; n=7), or 2x40g every 6h (BOLUS; n=8) after an acute bout of bilateral knee extension exercise (4x10 repetitions at 80% maximal strength). Whole-body protein turnover (Q), synthesis (S), breakdown (B), and net balance (NB) were measured throughout 12h of recovery by a bolus ingestion of [15N]glycine with urinary [15N]ammonia enrichment as the collected end-product. Results PULSE Q rates were greater than BOLUS (~19%, P<0.05) with a trend towards being greater than INT (~9%, P=0.08). Rates of S were 32% and 19% greater and rates of B were 51% and 57% greater for PULSE as compared to INT and BOLUS, respectively (P<0.05), with no difference between INT and BOLUS. There were no statistical differences in NB between groups (P=0.23); however, magnitude-based inferential statistics revealed likely small (mean effect±90%CI; 0.59±0.87) and moderate (0.80±0.91) increases in NB for PULSE and INT compared to BOLUS and possible small increase (0.42±1.00) for INT vs. PULSE. Conclusion We conclude that the pattern of ingested protein, and not only the total daily amount, can impact whole-body protein metabolism. Individuals aiming to maximize NB would likely benefit from repeated ingestion of moderate amounts of protein (~20g) at regular intervals (~3h) throughout the day.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,366 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations85
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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