Interactive effect of exercise training with ω-3 supplementation on resting levels of TNF-α and IL-10 in Karat Men
Notice bibliographique
Résumé
: Introduction: Perform heavy exercise training, causing a variety of changes including a reduction in performance. Few human studies have been examined of supplemental ω-3 and exercise, then the aim of this study was to study the interactive effect of exercise and ω-3 on resting levels of TNF-α and IL-10 in elite Karate and compared with untrained. Methods: In this quasi-experimental study 42 healthy young male elite karate and non-athletes, were randomly divided into study groups. Athletes: 1- ω -3 and exercise, 2- placebo and exercise,3- exercise and non-athletes: 1- ω -3, 2- placebo,3- control. Athletes groups performed pre-season practice in 65% to 80% VO2 max. Consumption of ω -3 was 1800mg/day for 4 weeks. Blood sampling done 48 hours before, 12 hours fasting after protocol. TNF-α and IL-10 were measured by ELISA and LDL, HDL Enzymatic methods. Results: Exercise training with ω-3 for 4 weeks do not have a significant effect on resting levels of IL-10، TNF- α ،HDL و LDL (P>0.05). Then ω-3 do not have a significant effect in non-athletes (P>0.05). Conclusion: The results showed that Although the consumption of ω-3 do not have significant changes in TNF-α and IL-10, but can slightly reduced TNF-α and increase in the IL-10, that confirm its positive effects on inflammatory factors. However, more research seems necessary in this context.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».