Caffeine, CYP1A2 Genotype, and Endurance Performance in Athletes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Many studies have examined the effect of caffeine on exercise performance, but findings have not always been consistent. The objective of this study was to determine whether variation in the CYP1A2 gene, which affects caffeine metabolism, modifies the ergogenic effects of caffeine in a 10-km cycling time trial. METHODS: Competitive male athletes (n = 101; age = 25 ± 4 yr) completed the time trial under three conditions: 0, 2, or 4 mg of caffeine per kilogram body mass, using a split-plot randomized, double-blinded, placebo-controlled design. DNA was isolated from saliva and genotyped for the -163A > C polymorphism in the CYP1A2 gene (rs762551). RESULTS: Overall, 4 mg·kg caffeine decreased cycling time by 3% (mean ± SEM) versus placebo (17.6 ± 0.1 vs 18.1 ± 0.1 min, P = 0.01). However, a significant (P <0.0001) caffeine-gene interaction was observed. Among those with the AA genotype, cycling time decreased by 4.8% at 2 mg·kg (17.0 ± 0.3 vs 17.8 ± 0.4 min, P = 0.0005) and by 6.8% at 4 mg·kg (16.6 ± 0.3 vs 17.8 ± 0.4 min, P < 0.0001). In those with the CC genotype, 4 mg·kg increased cycling time by 13.7% versus placebo (20.8 ± 0.8 vs 18.3 ± 0.5 min, P = 0.04). No effects were observed among those with the AC genotype. CONCLUSION: Our findings show that both 2 and 4 mg·kg caffeine improve 10-km cycling time, but only in those with the AA genotype. Caffeine had no effect in those with the AC genotype and diminished performance at 4 mg·kg in those with the CC genotype. CYP1A2 genotype should be considered when deciding whether an athlete should use caffeine for enhancing endurance performance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».