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Enregistrement W4389006867 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.140.1

Greater Leucine Content Enhances the Acute and Integrated Muscle Protein Synthetic Responses Versus an Isonitrogenous, Isoenergetic Protein Beverage in Healthy Older Women

2017· article· en· W4389006867 sur OpenAlexaff
Michaela C. Devries, Chris McGlory, Diane Tuerke, Douglas R. Bolster, Alison Kamil, Maike Rahn, L. J. Harkness-Brennan, Stuart M. Phillips

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnabolismSarcopeniaLeucinePhenylalanineLean body massMyofibrilProtein catabolismPopulationInternal medicineMedicineMuscle proteinSoy proteinEndocrinologyRandomized controlled trialChemistryFood scienceSkeletal muscleBody weightBiochemistryAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A decreased anabolic response to protein feeding is one of the mechanisms that underpins sarcopenic muscle loss with aging, with older adults requiring a higher protein dose than younger adults to increase muscle protein synthesis (MPS). Despite this knowledge, a number of commercially available protein beverages targeted to increase protein intake and support lean body mass in older adults contain ≤20 g of protein, and their ability to stimulate MPS in this population is unknown. Leucine has, however, been shown to enhance the MPS response to lower doses of protein and thus may represent an effective ‘anti‐sarcopenic’ ingredient. Objective To compare the acute and integrated myofibrillar MPS response to a typical commercial protein beverage to that of an isonitrogenous, isoenergetic protein beverage with added leucine in older women. Methods Healthy, older women (n = 11/group) were recruited and randomized to one of 2 groups: 1) CON: 15 g mixed protein beverage (soy isolate, milk concentrate and caseinate), 2/d; 2) P15: 15 g milk protein concentrate with 4 g leucine (Glanbia Nutritionals, PepForm ® ), 2/d. Unilateral maximal strength was determined (1‐RM) and one leg was randomized to an exercise condition. For determination of acute MPS, participants underwent a primed constant infusion of 13 C 6 ‐phenylalanine and MPS was determined in the fasted, fed (rested) and fed + exercised (4 sets, 50–60% 1 RM, one leg) state. For determination of integrated MPS, participants consumed 100 mL of D 2 O and MPS was determined prior to (basal) and during 6 d supplementation in the rested and exercised leg. Participants were provided with all food to be consumed throughout the basal and supplementation period, which consisted of 1.0 g/kg/d protein. During the supplementation period the study beverages were incorporated into the diet such that the participant continued to consume 1.0 g/kg/d protein. Results Acute MPS was the same in the fasted state in both groups (CON: 0.034 ± 0.001%/h, P15: 0.034 ± 0.001%/h). Feeding increased MPS in the rested (CON: 0.038 ± 0.001%/h, P15: 0.053 ± 0.002%/h) and exercised (CON: 0.043 ± 0.001%/h, P15: 0.064 ± 0.002%/h) leg in both groups, but the increase was greater with P15 (p < 0.001). Integrated MPS was the same in the basal state in both groups (CON: 1.52 ± 0.03%/d, P15: 1.48 ± 0.03%/d). MPS increased with P15 during the supplementation period in both legs (rested: 1.62 ± 0.03%/d, exercised: 1.73 ± 0.03%/d; p < 0.001), but in the exercised leg only with CON (rested: 1.54 ± 0.02%/d, exercised: 1.62 ± 0.02%/d; p < 0.001) and was greater with P15 than CON in both legs (p < 0.001). Conclusions A protein beverage fortified with 4 g of leucine induced greater increases in acute and integrated MPS than an isonitrogenous protein beverage containing protein equivalent to typical commercially available beverages. As opposed to consumption of P15, which increased MPS, chronic consumption of the CON protein beverage did not increase MPS and thus would not likely attenuate the loss of muscle mass in older adults. Support or Funding Information PepsiCo Global R&D

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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