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Enregistrement W2916203996 · doi:10.1249/mss.0000000000001490

Response

2018· letter· en· W2916203996 sur OpenAlexaffabout
Jamie Whitfield, George J. F. Heigenhauser, Luc J. C. van Loon, Lawrence L. Spriet, A. Russell Tupling, Graham P. Holloway

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2018
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensUniversity of GuelphMcMaster UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssertionIngestionSkeletal muscleDietary NitrateMedicineNitratePhysiologyChemistryInternal medicineBiologyComputer scienceEcologyNitrite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor-in-Chief, We would like to thank Dr. Coggan for a positive and succinct summary of our findings, and for concurring with our main assertion that protein modifications, and not protein expression, likely contribute to the ergogenic effects of nitrate consumption within skeletal muscle. Nevertheless, Dr. Coggan has taken exception to the statement in our published work that “future studies should also include an assessment of changes in function after acute ingestion.” However, the following sentence in that work gets at the main point we were trying to highlight, namely, that to our knowledge, mechanistic work has not been performed after a single bolus of nitrate consumption. Specifically, previous work examining calcium handling (1,2), mitochondrial coupling (3–5), and mitochondrial reactive oxygen species emission (4) have all been conducted after repeated intake (i.e., ≥3 d) of oral nitrate. Therefore, although there are numerous examples showing that a single intake of oral nitrates can improve human exercise performance (only some of these seminal articles are referenced within our manuscript [6,7], because of the journal’s restriction on the number of references), we stand by our assertion that future research is required to delineate the specific mechanisms associated with an acute intake of nitrate. In our recent work, we hypothesized that changes in human skeletal muscle contractile function after nitrate supplementation could be explained by structural and/or redox-mediated changes, but we were unable to detect a change in the redox status of skeletal muscle (2). However, we acknowledge that the measurements made represent a snapshot of cellular oxidative stress and may therefore lack the sensitivity to accurately determine redox signaling. As such, future research is required in all potential aspects of signaling after nitrate supplementation, and the utilization of advanced techniques and -omics strategies may prove beneficial in delineating the physiological significance of the previously observed increase in H2O2 emission (4). Furthermore, given the similarities in muscle function with acute and chronic nitrate consumption, the logical progression in our minds would be to use an experimental design focused on the changes seen after an acute bolus of nitrate. We feel that the findings of such a study would be important, because it may further our understanding of the mechanistic underpinnings of nitrate supplementation, as well as help inform researchers and practitioners how to appropriately tailor supplementation protocols across different populations. Jamie Whitfield Mary Mackillop Institute for Health Research Australian Catholic University Melbourne, VIC AUSTRALIA George J. F. Heigenhauser Department of Medicine McMaster University Hamilton, ON CANADA Luc J. C. van Loon Department of Human Movement Sciences Nutrition and Toxicology Research Institute Maastricht University Maastricht, the NETHERLANDS Lawrence L. Spriet Department of Human Health and Nutritional Sciences University of Guelph Guelph, ON CANADA A. Russell Tupling Department of Kinesiology University of Waterloo Waterloo, ON CANADA Graham P. Holloway Department of Human Health and Nutritional Sciences University of Guelph Guelph, ON CANADA

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,006
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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