Effect of training in the fasted state on metabolic responses during exercise with carbohydrate intake
Notice bibliographique
Résumé
Skeletal muscle gene response to exercise depends on nutritional status during and after exercise, but it is unknown whether muscle adaptations to endurance training are affected by nutritional status during training sessions. Therefore, this study investigated the effect of an endurance training program (6 wk, 3 day/wk, 1-2 h, 75% of peak Vo(2)) in moderately active males. They trained in the fasted (F; n = 10) or carbohydrate-fed state (CHO; n = 10) while receiving a standardized diet [65 percent of total energy intake (En) from carbohydrates, 20%En fat, 15%En protein]. Before and after the training period, substrate use during a 2-h exercise bout was determined. During these experimental sessions, all subjects were in a fed condition and received extra carbohydrates (1 g.kg body wt(-1) .h(-1)). Peak Vo(2) (+7%), succinate dehydrogenase activity, GLUT4, and hexokinase II content were similarly increased between F and CHO. Fatty acid binding protein (FABPm) content increased significantly in F (P = 0.007). Intramyocellular triglyceride content (IMCL) remained unchanged in both groups. After training, pre-exercise glycogen content was higher in CHO (545 +/- 19 mmol/kg dry wt; P = 0.02), but not in F (434 +/- 32 mmol/kg dry wt; P = 0.23). For a given initial glycogen content, F blunted exercise-induced glycogen breakdown when compared with CHO (P = 0.04). Neither IMCL breakdown (P = 0.23) nor fat oxidation rates during exercise were altered by training. Thus short-term training elicits similar adaptations in peak Vo(2) whether carried out in the fasted or carbohydrate-fed state. Although there was a decrease in exercise-induced glycogen breakdown and an increase in proteins involved in fat handling after fasting training, fat oxidation during exercise with carbohydrate intake was not changed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».