The Effect of Elevated Protein Intake on DNA Damage in Older People: Comparative Secondary Analysis of Two Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
A high protein intake at old age is important for muscle protein synthesis, however, this could also trigger protein oxidation with the potential risk for DNA damage. The aim of this study was to investigate whether an increased protein intake at recommended level or well above would affect DNA damage or change levels of reduced (GSH) and oxidised glutathione (GSSG) in community-dwelling elderly subjects. These analyses were performed in two randomized intervention studies, in Austria and in New Zealand. In both randomized control trials, the mean protein intake was increased with whole foods, in the New Zealand study (n = 29 males, 74.2 ± 3.6 years) to 1.7 g/kg body weight/d (10 weeks intervention; p < 0.001)) in the Austrian study (n = 119 males and females, 72.9 ± 4.8 years) to 1.54 g/kg body weight/d (6 weeks intervention; p < 0.001)). In both studies, single and double strand breaks and as formamidopyrimidine—DNA glycosylase-sensitive sites were investigated in peripheral blood mononuclear cells or whole blood. Further, resistance to H2O2 induced DNA damage, GSH, GSSG and CRP were measured. Increased dietary protein intake did not impact on DNA damage markers and GSH/GSSG levels. A seasonal-based time effect (p < 0.05), which led to a decrease in DNA damage and GSH was observed in the Austrian study. Therefore, increasing the protein intake to more than 20% of the total energy intake in community-dwelling seniors in Austria and New Zealand did not increase measures of DNA damage, change glutathione status or elevate plasma CRP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».