Independent and Combined Effects of All-Out Sprint and Low-Intensity Continuous Exercise on Plasma Oxidative Stress Biomarkers in Trained Judokas
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to assess oxidative stress biomarkers prior to and following different forms of exercise. Ten elite male judokas (age: 18.1±1.7 years, athletic experience: 6 years with a training frequency of 6 Judo-sessions/week) performed three cycle ergometry sessions comprising a 30s Wingate test (MAX), 30 min at 60% maximal-aerobic-power-output (LOW) or these two exercise protocols combined (COMBINED) in a repeated-measures design. Venous blood-samples were collected before, and 0(P0), 5(P5), 10(P10) and 20(P20) min after each exercise protocol and assessed for malondialdehyde concentration ([MDA]), glutathione peroxidase (GPX), superoxide dismutase (SOD) and glutathione reductase (GR) content, and total-antioxidant-status (TAS). Plasma [MDA] was found to be increased above baseline at P0 and P5 in the MAX, LOW and COMBINED conditions (p0.05). Twenty min post-exercise, plasma GPX, SOD, GR content and TAS were lower in the MAX compared to the LOW and COMBINED conditions (p<0.05). In conclusion, the findings from this study reveal that redox-related biomarkers exhibited divergent response dynamics following different forms of exercise, which might have implications for understanding the mechanisms of exercise-induced skeletal muscle fatigue and adaptive remodeling.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».