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Enregistrement W3080404109 · doi:10.1113/ep088795

Achieving energy balance with a high‐fat meal does not enhance skeletal muscle adaptation and impairs glycaemic response in a sleep‐low training model

2020· article· en· W3080404109 sur OpenAlexaff
José L. Areta, Juma Iraki, Daniel J. Owens, Sophie Joanisse, Andrew Philp, James P. Morton, Jostein Hallén

Notice bibliographique

RevueExperimental Physiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNorges Idrettshøgskole
Mots-clésGlycogenEnergy balanceSkeletal muscleInternal medicineMorningEndocrinologyCrossover studyMealMedicineBalance (ability)Physical therapyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New Findings What is the central question of this study? Does achieving energy balance mainly with ingested fat in a ‘sleep‐low’ model of training with low muscle glycogen affect the early training adaptive response during recovery? What is the main finding and its importance? Replenishing the energy expended during exercise mainly from ingested fat to achieve energy balance in a ‘sleep‐low’ model does not enhance the response of skeletal muscle markers of early adaptation to training and impairs glycaemic control the morning after compared to training with low energy availability. These findings are important for optimizing post‐training dietary recommendations in relation to energy balance and macronutrient intake. Abstract Training with low carbohydrate availability (LCHO) has been shown to acutely enhance endurance training skeletal muscle response, but the concomitant energy deficit (ED) in LCHO interventions has represented a confounding factor in past research. This study aimed at determining if achieving energy balance with high fat (EB‐HF) acutely enhances the adaptive response in LCHO compared to ED with low fat (ED‐LF). In a crossover design, nine well‐trained males completed a ‘sleep‐low’ protocol: on day 1 they cycled to deplete muscle glycogen while reaching a set energy expenditure (30 kcal (kg of fat free mass (FFM)) −1 ). Post‐exercise, low carbohydrate, protein‐matched meals completely (EB‐HF, 30 kcal (kg FFM) −1 ) or partially (ED‐LF, 9 kcal (kg FFM) −1 ) replaced the energy expended, with the majority of energy derived from fat in EB‐HF. In the morning of day 2, participants exercised fasted, and skeletal muscle and blood samples were collected and a carbohydrate–protein drink was ingested at 0.5 h recovery. Muscle glycogen showed no treatment effect ( P < 0.001) and decreased from 350 ± 98 to 192 ± 94 mmol (kg dry mass) −1 between rest and 0.5 h recovery. Phosphorylation status of the mechanistic target of rapamycin and AMP‐activated protein kinase pathway proteins showed only time effects. mRNA expression of p53 increased after exercise ( P = 0.005) and was higher in ED‐LF at 3.5 h compared to EB‐HF ( P = 0.027). Plasma glucose and insulin area under the curve ( P < 0.04) and peak values ( P ≤ 0.05) were higher in EB‐HF after the recovery drink. Achieving energy balance with a high‐fat meal in a ‘train‐low’ (‘sleep‐low’) model did not enhance markers of skeletal muscle adaptation and impaired glycaemia in response to a recovery drink following training in the morning.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,630

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,225 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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