Sportomics Analyses of the Exercise-Induced Impact on Amino Acid Metabolism and Acute-Phase Protein Kinetics in Female Olympic Athletes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Exercise can be used as a model to understand immunometabolism. Biological data on elite athletes are limited, especially for female athletes, including relevant data on acute-phase proteins and amino acid metabolism. Methods: We analyzed acute-phase proteins and amino acids collected at South American, Pan-American, and Olympic Games for 16 Olympic sports. We compared female and male elite athletes (447 vs. 990 samples) across four states (fasting, pre-exercise, post-exercise, and resting) to understand sex-specific immunometabolic responses in elite athletes. Results: Considering all states and sports, we found that elite female athletes exhibited higher concentrations of C-reactive protein, lipopolysaccharide-binding protein, myeloperoxidase, haptoglobin, and IGF1, with ratios ranging from 1.2 to 2.0 (p < 0.001). Women exhibited lower concentrations of most amino acids, except for glutamate and alanine. Although almost 30% lower in women, branched-chain amino acids (BCAAs) showed a similar pattern in all states (ρ ≥ 0.9; p < 0.001), while aromatic amino acids (AAAs) showed higher consumption during exercise in women. Conclusion: We established sex dimorphism in elite athletes’ metabolic and inflammatory responses during training and competition. Our data suggest that female athletes present a lower amino acid response towards central fatigue development than male athletes. Understanding these differences can lead to insights into sex-related immuno-metabolic responses in sports or other inflammatory conditions.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».