Effect of Caffeine on Endurance Performance in Athletes May Depend on HTR2A and CYP1A2 Genotypes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Guest, NS, Corey, P, Tyrrell, PN, and El-Sohemy, A. Effect of caffeine on endurance performance in athletes may depend on HTR2A and CYP1A2 genotypes. J Strength Cond Res 36(9): 2486-2492, 2022-This investigation determined whether variation in the HTR2A (serotonin receptor) gene modifies the ergogenic effects of caffeine on endurance and further modifies performance by the CYP1A2 genotype. Male athletes ( n = 100; 25 ± 4 years) completed 10-km cycling time trials under 3 conditions as follows: 0, 2, or 4 mg of caffeine per kg body mass. Using a randomized, double-blinded, placebo-controlled design, data were analyzed using analysis of covariance to compare changes in cycling time between placebo (0 mg·kg -1 ) and each caffeine dose and adjusted for the placebo trial and order of treatment. A significance of ρ ≤ 0.05 was used. Subjects were genotyped for HTR2A (rs6313) and CYP1A2 (rs762551). A significant caffeine- HTR2A interaction ( p = 0.003) was observed; however, after adjustment for placebo trials, the interaction was no longer significant ( p = 0.37). Because of the strong caffeine- CYP1A2 interaction ( p < 0.0001) previously reported in these subjects, where the 4-mg dose resulted in divergent effects (slower and faster) on the 10-km cycling time, we conducted a simplified model to examine these same factors by the HTR2A genotype. The post hoc analysis excluded HTR2A CT heterozygotes and 2-mg·kg -1 caffeine trials. Among CYP1A2 fast metabolizers alone, a significant difference (1.7 minutes; p = 0.006) was observed when comparing (4- vs. 0-mg·kg -1 caffeine trials) between the HTR2A CC ( n = 16; 2.4 minutes) and TT ( n = 7; 0.7 minutes) genotypes. Our results show that 4-mg·kg -1 caffeine improves performance in individuals with the HTR2A CC genotype but only in those who are also CYP1A2 AA fast metabolizers. This study was registered with clinicaltrials.gov (NCT02109783).
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».