Investigation of the Physiological and Post‐training Effects of Ecdysteroid Supplementation by Multivariate Analysis of the Human Serum Metabolome
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This work aims to characterize the serum profile of athletes after the administration of ecdysteroids, natural steroid hormones recently reported to enhance athletic performance. The combination of mass spectrometry and chemometric tools may allow to differentiate physiological effects from post‐training and intake‐driven effects. Serum samples were collected from 46 healthy male volunteers and divided into four groups: control (two capsules/day of Peak Ecdysone without training), placebo (two capsules without ecdysteroids with training), Ec1 (two capsules/day Peak Ecdysone with training), and Ec2 (eight capsules/day Peak Ecdysone with training). Metabolic profiling was measured using a SCIEX Triple Quadrupole LC‐MS/MS system coupled with the Biocrates AbsoluteIDQ p180 kit, which allows quantitation of a large panel of metabolites that were subjected to multivariate analysis. Unsupervised analysis of the data found no significant differences between the placebo and the ecdysteroid supplementation groups. By merging Ec1 and Ec2 into a single group, coded as treated, a clear discrimination between the control and placebo groups was observed. Phosphatidylcholines were among the most significant features of ecdysteroids administration, showing a dose‐dependent effect in Ec1 and Ec2 groups. As specific metabolic phenotypes can result from years of training, the discrimination of physiological effects from those caused by the administration of banned substances can be a valuable analytical strategy for the interpretation of adverse analytical findings in the anti‐doping field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».