β-Alanine Supplementation Does Not Augment the Skeletal Muscle Adaptive Response to 6 Weeks of Sprint Interval Training
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sprint interval training (SIT), repeated bouts of high-intensity exercise, improves skeletal muscle oxidative capacity and exercise performance. β-alanine (β-ALA) supplementation has been shown to enhance exercise performance, which led us to hypothesize that chronic β-ALA supplementation would augment work capacity during SIT and augment training-induced adaptations in skeletal muscle and performance. Twenty-four active but untrained men (23 ± 2 yr; VO2peak = 50 ± 6 mL · kg(-1) · min(-1)) ingested 3.2 g/day of β-ALA or a placebo (PLA) for a total of 10 weeks (n = 12 per group). Following 4 weeks of baseline supplementation, participants completed a 6-week SIT intervention. Each of 3 weekly sessions consisted of 4-6 Wingate tests, i.e., 30-s bouts of maximal cycling, interspersed with 4 min of recovery. Before and after the 6-week SIT program, participants completed a 250-kJ time trial and a repeated sprint test. Biopsies (v. lateralis) revealed that skeletal muscle carnosine content increased by 33% and 52%, respectively, after 4 and 10 weeks of β-ALA supplementation, but was unchanged in PLA. Total work performed during each training session was similar across treatments. SIT increased markers of mitochondrial content, including cytochome c oxidase (40%) and β-hydroxyacyl-CoA dehydrogenase maximal activities (19%), as well as VO2peak (9%), repeated-sprint capacity (5%), and 250-kJ time trial performance (13%), but there were no differences between treatments for any measure (p < .01, main effects for time; p > .05, interaction effects). The training stimulus may have overwhelmed any potential influence of β-ALA, or the supplementation protocol was insufficient to alter the variables to a detectable extent.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle