Whole Body Net Protein Balance Plateaus in Response to Varying Protein Intakes During Post‐Exercise Recovery: Identification of a Maximal Anabolic Intake
Notice bibliographique
Résumé
Dietary protein is important for the repair and/or rebuilding of skeletal muscle and body proteins and is required to induce a net anabolic environment during recovery from exercise. While the majority of studies assess the effect of protein intake on protein synthesis (S), maximizing net balance [NB; the algebraic difference between S and breakdown (B)] would presumably optimize post‐exercise recovery for athletes. Given the suggestion by some that there is no practical limit to the anabolic response to mixed meal ingestion at rest, the present analysis sought to determine whether net protein balance plateaued in response to varying protein intakes within a mixed macronutrient meal during post‐exercise recovery. After a 2‐d controlled diet, 6 healthy, active males (23 ± 1 y; 82.3 ± 5.7 kg; 71.1 ± 5.1 kg fat‐free mass; mean ± 95% CI) and 7 females (21.4 ± 0.8 y; 68.5 ± 9.3 kg; 53.3 ± 8.6 kg fat‐free mass) consumed a liquid meal (1 g·kg −1 carbohydrate) prior to performing a variable intensity exercise protocol (Loughborough Intermittent Shuttle Test). During the 8‐h post‐exercise recovery period, participants consumed isoenergetic mixed meals providing 0.42 g·kg −1 ·h −1 of carbohydrate and a variable amount of fat (0.08–0.18 g·kg −1 ·h −1 ) and protein (0.02–0.22 g·kg −1 ·h −1 ). Protein was provided as crystalline amino acids modeled on the basis of egg protein with the exception of tyrosine (3.33 mg·kg −1 ·h −1 ) and phenylalanine (2.5 mg·kg −1 ·h −1 ), the latter of which contained 0.46 mg·kg −1 ·h −1 of l ‐[ 13 C]phenylalanine to model steady state phenylalanine kinetics. Breath and urine samples were taken at isotopic steady state to determine phenylalanine oxidation (O) and phenylalanine turnover (Q; corrected for phenylalanine intake), respectively, as an estimate of B. NB was determined from the difference between S (Q – O) and B. Mixed modeling bi‐phase linear regression (R 2 = 0.62; P < 0.05) explained a greater proportion of NB variance than linear regression (R 2 = 0.49; P < 0.05), indicating NB reached a plateau. NB was not different between males and females (P > 0.05) and increased up to a plateau at 0.13 ± 0.03 g·kg −1 ·h −1 (0.16 ± 0.02 g·kg −1 fat‐free mass·h −1 ) or the equivalent of 1.6 ± 0.32 g·kg −1 ·12h −1 when collapsed across sexes. The breakpoint in NB corresponded to a dietary protein:carbohydrate ratio of 1:3.2. Linear modeling revealed no discernible effect of protein intake on S (P = 0.79) or B (P = 0.17) suggesting the increase in NB was a combination of subtle changes in these kinetics. These data suggest there is a practical limit to the anabolic response to mixed meal ingestion during recovery from variable intensity exercise in active males and females. Athletes should consume ~1.6 g protein·kg −1 ·d −1 with adequate carbohydrate to maximize whole body NB and thus optimize post‐exercise recovery. Support or Funding Information Supported by the Ajinomoto Innovation Alliance Program
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».