UPLC-MS和多变量分析揭示了职业足球运动员对训练的代谢途径适应性
Gil Rodas1, Eva Ferrer2, Juan Daniel Sanjuan3
1FC Barcelona Medical Department (FIFA Medical Center of Excellence), Barcelona, Spain; Barça Innovation Hub, Health & Wellness Area, Barcelona, Spain; Leitat Technological Center, Terrassa, Spain.
Talanta
|March 9, 2025
概括
这项研究揭示了运动员的先进代谢分析方法. 综合多变量和途径分析揭示了对训练负载的关键代谢适应,改善了生物标志物发现.
科学领域:
- 代谢学 代谢学 代谢学
- 运动科学 运动科学 运动科学
- 生物标志物发现发现
背景情况:
- 代谢学通过代谢物分析提供直接的生物过程洞察力.
- 整合单变体,多变体和途径分析 (例如,mummichog) 的生物学意义是具有挑战性的.
- 目前的方法限制了代谢数据解释的全部潜力.
研究的目的:
- 引入用于分析职业足球运动员代谢适应的创新方法.
- 将尿路代谢概况与训练负载数据联系起来.
- 通过综合分析,加强对代谢数据的生物学解释.
主要方法:
- 使用UPLC-TOF-MS进行尿路代谢分析,对10个月足球赛季的93个样本进行分析.
- 与电子性能跟踪系统训练负载数据链接的代谢数据.
- 开发了三种新的方法,将多变量分析 (PLS回归) 与功能代谢和途径层面的见解相结合,包括集群交叉验证和倒退特征消除.
主要成果:
- 单变量分析确定了与训练负载相关的氨和胺代谢变化.
- 多变量方法与途径分析相结合,揭示了额外的训练负载相关途径,如托芬,纯氨酸和氨酸代谢.
- 综合方法确定了单变量方法错过的路径,并排列了驱动预测模型的路径.
结论:
- 将多变量技术与功能途径分析相结合,大大扩大了对运动员对训练代谢反应的理解.
- 这些综合策略与单一变量方法相比,提供了更全面的生物标志物发现.
- 这些发现强调了将多变量策略与途径见解相结合的价值,以改进对代谢数据的生物学解释.
