Rates of appearance (Ra) and disapp

Rates of appearance (Ra) and disappearance (Rd) of glucose
and glycerol were calculated according to the Steele equation
(38), which was modified for use with stable isotopes according
to Romijn et al. (35), because the amount of tracer infused
is no longer considered negligible. Enrichment and concentration
data were fitted to curves by use of spline fitting (35);
then the kinetics were calculated as described in the previous
paragraph. The volume of distribution was assumed to be
100 ml/kg for glucose and 230 ml/kg for glycerol (35). We
attempted to minimize the changes in enrichment by increasing
the infusion rate in step increments when exercise was
initiated, as previously described (4).
Statistical analysis. The physical characteristics of the
participants and the hormone concentrations were analyzed
using a two-way analysis of variance (ANOVA). All other
data were analyzed using a three-way ANOVA, with gender
being the between-factor variable, condition (PRE, ABS, and
REL) being the first within-factor variable, and time (t 5 0,
30, 60, 75, 90 min) being the second within-factor variable.
When significance was obtained, the location of the difference
was determined using Newman-Keuls post hoc analysis. The
level of significance was set at P # 0.05. Values are presented
as means 6SE.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ราคาของลักษณะ (Ra) และหายตัวไป (ถนน) ของน้ำตาลกลูโคสและกลีเซอรคำนวณได้ตามสมการ Steele(38), ซึ่งมีการปรับเปลี่ยนสำหรับใช้กับไอโซโทปตามการ Romijn et al. (35), เนื่องจากติดตามจำนวนลงตัวไม่ถือว่าเป็นระยะ โดดเด่นและความเข้มข้นข้อมูลได้พอดีกับเส้นโค้ง โดยใช้เหมือนที่เหมาะสม (35);จลนพลศาสตร์ถูกคำนวณในก่อนหน้าจัดย่อหน้า ปริมาตรกระจายตัวได้ถือว่า100 ml/kg สำหรับกลูโคสและ 230 ml/kg ในกลีเซอร (35) เราพยายามลดการเปลี่ยนแปลงในบ่อ โดยการเพิ่มราคาคอนกรีตทีละขั้นตอนเมื่อออกกำลังกายเริ่มต้น เป็นอธิบายไว้ก่อนหน้านี้ (4)การวิเคราะห์ทางสถิติ ลักษณะทางกายภาพของการวิเคราะห์ผู้เรียนและความเข้มข้นฮอร์โมนใช้แบบสองทางวิเคราะห์ของผลต่าง (การวิเคราะห์ความแปรปรวน) อื่น ๆ ทั้งหมดมีวิเคราะห์ข้อมูลใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนสามทาง เพศเป็นตัวแปรระหว่างปัจจัย เงื่อนไข (พื้นฐาน ABS และREL) เป็นตัวแปรในปัจจัยแรก และเวลา (t 5 030, 60, 75, 90 นาที) มีตัวแปรภายในปัจจัยที่สองเมื่อได้รับความสำคัญ ที่ตั้งของความแตกต่างได้กำหนดใช้วิเคราะห์ post hoc Keuls นิวแมน ที่ความสำคัญของระดับถูกตั้งค่าที่ P #0.05 มีแสดงค่าเป็นความ 6SE

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อัตราลักษณะ (Ra) และหายตัวไป (ถ) ของกลูโคส
และกลีเซอรอลจะถูกคำนวณตามสมสตีล
(38) ซึ่งได้รับการดัดแปลงให้ใช้กับไอโซโทปที่มีเสถียรภาพตาม
ไป Romijn และคณะ (35) เนื่องจากปริมาณของรอยสี
จะไม่ถือว่าเล็กน้อย เพิ่มคุณค่าและความเข้มข้นของ
ข้อมูลที่ได้รับการติดตั้งกับเส้นโค้งโดยใช้เส้นโค้งที่เหมาะสม (35);
แล้วจลนศาสตร์จะถูกคำนวณตามที่อธิบายไว้ในก่อนหน้านี้
วรรค ปริมาณการจำหน่ายที่ได้รับการสันนิษฐานว่าจะเป็น
100 ml / กิโลกรัมกลูโคสและ 230 มิลลิลิตร / กิโลกรัมสำหรับกลีเซอรอล (35) เรา
พยายามที่จะลดการเปลี่ยนแปลงในการตกแต่งโดยการเพิ่ม
อัตราการแช่ในการเพิ่มขึ้นเมื่อขั้นตอนการออกกำลังกายที่ได้รับการ
ริเริ่มตามที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้ (4)
การวิเคราะห์ทางสถิติ ลักษณะทางกายภาพของ
ผู้เข้าร่วมและความเข้มข้นของฮอร์โมนที่ถูกนำมาวิเคราะห์
โดยใช้การวิเคราะห์แบบสองทางของความแปรปรวน (ANOVA) อื่น ๆ
ข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์โดยใช้สามทาง ANOVA มีเพศ
เป็นระหว่างปัจจัยตัวแปรสภาพ (PRE, ABS, และ
REL) เป็นตัวแปรภายในปัจจัยแรกที่และเวลา (t 5 0,
30, 60, 75 90 นาที) เป็นตัวแปรที่สองในปัจจัย
สำคัญเมื่อได้รับสถานที่ของความแตกต่าง
ถูกกำหนดโดยใช้นิวแมน Keuls post hoc การวิเคราะห์
ระดับนัยสำคัญตั้งอยู่ที่ P # 0.05 ค่านั้นจะ
เป็นวิธี 6SE ประเทศ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อัตราของการปรากฏตัว ( RA ) และสูญหาย ( 1 ) กลูโคส
และกลีเซอรอล ( คำนวณตามสมการ
สตีล ( 38 ) ซึ่งดัดแปลงสำหรับใช้กับมั่นคงไอโซโทปตาม
เพื่อ romijn et al . ( 35 ) เพราะจำนวน Tracer infused
ถือว่าไม่มีกระจอก เสริมและข้อมูลความเข้มข้น
ถูกติดตั้งกับเส้นโค้งโดยการใช้เส้นโค้งที่เหมาะสม ( 35 ) ;
จากนั้นจลนพลศาสตร์คำนวณตามที่อธิบายไว้ในย่อหน้าก่อนหน้านี้

ปริมาณของการกระจายเป็นสำคัญ
100 มล. / กก. ภาวะกิโลกรัม 230 ml กลีเซอรอล ( 35 ) เรา
ที่พยายามลดการเสริม โดยการเพิ่มอัตราการให้ยาน้อย

เริ่มขั้นตอนการออกกำลังกายเป็นตามที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้ ( 4 ) .
การวิเคราะห์ทางสถิติ ลักษณะทางกายภาพของ
ผู้เข้าร่วมและฮอร์โมนปริมาณวิเคราะห์
โดยใช้วิธีวิเคราะห์ความแปรปรวน ( ANOVA ) ข้อมูลอื่น ๆทั้งหมดถูกนำมาวิเคราะห์โดยใช้แบบ

ถูกทดสอบกับเพศระหว่างตัวแปรปัจจัย เงื่อนไข ( pre , ABS , และ
rel ) เป็นครั้งแรกในตัวแปรปัจจัยและเวลา ( t
5 0 , 30 , 60 , 75 และ 90 นาที ) เป็นครั้งที่สองภายในตัวแปรปัจจัย .
เมื่อ . คือมาตรฐานสถานที่ตั้งของความแตกต่าง
ตั้งใจใช้นิวแมน คลูส์ Post Hoc การวิเคราะห์
ระดับนัยสำคัญทางสถิติที่ p # 0.05 ค่าแสดง
หมายถึง 6se .