The effect of tea consumption on the steroid profile
Notice bibliographique
Résumé
Green tea (GT), along with its flavonol epigallocatechin-3-gallate (EGCG), has shown to inhibit the UGT2B17 isoenzyme, which is highly involved in the glucuronidation of testosterone (T) and its metabolites. Since the steroid profile (SP) is composed of urinary concentrations of T and related metabolites excreted in both the free and the glucuronide fractions, GT consumption could alter the SP, leading to misunderstanding in doping controls. The aim of the present work was to study the effect of GT consumption on the SP. This study was performed with 29 male volunteers, which could be classified in 2 arms depending on their T/E values (0.12 ± 0.02, n = 12; 1.64 ± 0.90, n = 17). The clinical protocol was designed to evaluate the effect of GT administration on the SP biomarkers. Participants were asked to consume GT with a high content of EGCG for 7 days (5 GT beverages along the whole day for days 1-6 and 9 GT beverages on day 7, corresponding to 520 and 936 mg/day of EGCG, respectively). Urine samples were collected before and during GT consumption at different time periods. The SP was measured using gas chromatography-mass spectrometry. The excretion rates of the SP metabolites did not change after GT consumption. Moreover, the individual evaluation of the subject's steroidal biological passport resulted in normal sequences. The results obtained show that GT consumption does not distort the establishment of normal ranges of SP parameters. Therefore, GT consumption does not need to be considered a confounding factor in the SP evaluation.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».