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Enregistrement W71016524 · doi:10.1096/fasebj.21.5.a337-a

Effect of whey and casein proteins on muscle protein synthesis after resistance exercise

2007· article· en· W71016524 sur OpenAlexaff
Jason E. Tang, Gregory W. Kujbida, Paul Lysecki, Joshua J. Manolakos, Stuart M. Phillips

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCaseinIngestionWhey proteinPhenylalanineAmino acidChemistryResistance trainingInternal medicineSkeletal muscleMuscle proteinEndocrinologyFood scienceBiochemistryBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rate of protein digestion varies across amino acid sources and differentially affects whole‐body protein kinetics at rest. We investigated the effect of consuming whey or casein proteins on muscle protein synthesis (MPS) after an acute bout of unilateral resistance exercise. On three occasions, eight healthy resistance trained men (24.4 ± 4.8 yr; BMI = 27.1 ± 4.2 kg·m −2 ) performed a unilateral bout of resistance exercise and then consumed a drink containing 10g of essential amino acids in the form of whey protein, whey and casein (1:1), or casein protein. Mixed MPS was determined by pulse‐tracer injections of L‐[ring‐ 2 H 5 ] and L‐[ 15 N] phenylalanine 120–180 min after protein ingestion. The pattern of amino acid appearance in the blood after consuming the protein drinks was not affected by the source of amino acids. Rates of MPS were greater in the exercised compared to the non‐exercised leg (p < 0.05); however, there were no drink‐specific differences. Hence, while the source of amino acids may affect whole‐body protein kinetics, this effect is not apparent in skeletal muscle. We conclude that the ingestion of whey and casein proteins, in isolation or combination, stimulates mixed MPS to a similar extent after an acute bout of resistance exercise. Supported by the US National Dairy Council.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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