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确定运动过程中各能量系统的贡献

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DOI：

10.3791/3413

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2012年3月20日

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1Laboratory of Applied Nutrition, School of Physical Education and Sport, University of Sao Paulo, 2Aerobic Performance Research Group, School of Physical Education and Sport, University of Sao Paulo, 3Laboratory of Neuromuscular Adaptations to Strength Training, School of Physical Education and Sport, University of Sao Paulo, 4Martial Arts and Combat Sports Research Group, School of Physical Education and Sport, University of Sao Paulo

本文内容

摘要

本方案使专注于运动与体育科学的研究人员能够确定三种不同能量系统在多种运动过程中对总能量消耗的相对贡献。

摘要

代谢需求最重要的方面之一，是不同能量系统对特定体力活动所需总能量的相对贡献。尽管某些运动项目相对容易在实验室环境中复制（例如跑步和骑行），但许多其他运动项目在受控条件下难以复制和研究。本方法展示了如何评估在受控实验条件下难以模拟的运动项目中，各能量系统的差异化贡献。此处介绍的概念原则上可适用于几乎任何运动项目。

需要以下生理变量：静息时的氧气消耗量、运动时的氧气消耗量、运动后的氧气消耗量、静息时的血浆乳酸浓度以及运动后血浆乳酸峰值浓度。为了计算有氧代谢的贡献，需要获取静息状态和运动过程中的氧气消耗量。采用梯形法计算运动期间氧气消耗量曲线下的面积，并减去静息时氧气消耗所对应的面积。为了计算无乳酸性无氧代谢的贡献，需将运动后氧气消耗曲线拟合为单指数或双指数模型（选择拟合效果更佳的模型）。然后利用拟合方程的参数计算无乳酸性无氧代谢，公式如下：ATP-CP 代谢 = A1 (mL · s-1) × t1 (s)。最后，为了计算乳酸性无氧系统的贡献，将血浆乳酸峰值乘以 3，再乘以运动员的体重（所得结果单位为 mL，需转换为 L，再换算为 kJ）。

该方法可用于连续性和间歇性运动。这一方法非常有趣，因为它可以适应那些在受控环境中难以模拟的运动和体育项目。此外，这是目前唯一能够区分三种不同能量系统贡献的方法。因此，该方法使得对运动的研究更接近真实情况，为研究提供了理想的生态效度。

方案

引言

维持体力活动所需的能量来自两种代谢途径：有氧代谢和无氧代谢。尽管有氧代谢比无氧代谢更高效（即每摩尔底物可产生更多的ATP），但通过无氧代谢产生能量可以在极短时间内提供大量能量。这在需要极快速运动的情况下可能具有决定性作用。

每项运动在运动技能方面都有其特定特征，这些特征为该项运动带来了独特的生理和代谢需求。其中，代谢需求最重要的方面是不同能量系统对运动所需总能量的相对贡献。明确每项运动的具体需求，对于制定优化的训练模型、营养策略以及可能最大限度提升运动表现的促能辅助手段至关重要。

一些运动项目相对容易在实验室环境中进行复现，因此可以创建一个受控环境来对运动员进行评估。例如跑步和自行车运动就属于这种情况。这些运动由可预测的动作组成，因此易于研究。通过使用一些简单的设备，就有可能非常精确地模拟运动员在实际训练和比赛情境中所进行的相同动作。事实上，这些运动已被运动科学家更为广泛地研究，并拥有更完整且可靠的科学文献支持。

另一方面，许多运动项目在实验室环境中很难被重现。这些运动具有不可预测性，且依赖于同伴和对手的动作。这导致无法在实验室中准确地重现比赛条件，也无法在训练或比赛现场对这些运动员进行评估。可能正是由于这些问题，这些运动项目受到科学家的关注较少。大多数团队运动和许多个人运动就属于这种情况1。

考虑到这些因素，我们的目标是阐述如何评估在受控实验室条件下难以复制的运动项目中各能量系统的不同贡献。由于柔道是一项非常复杂且难以预测的运动，我们将以柔道为例进行说明。然而，此处展示的概念可适用于多种不同的运动项目。

1. 静息状态下的生理测量

  1. 在运动员开始运动前，测量其体重。
  2. 在开始运动前，从耳垂或指尖采集少量静息状态下的血液样本，并将其置于冰上保存，直至整个实验过程结束。
  3. 随后，将已校准的便携式气体分析仪放置在最合适的位置，具体位置取决于运动员将要进行的运动动作，并记录五分钟的静息或基础氧气消耗量。在基础测量期间，运动员必须保持安静，站立（如果运动将在站立姿势下进行）或坐在即将使用的设备上（如果运动将在功率自行车或类似设备上进行）。

2. 运动期间的生理测量

  1. 采集静息状态下的血液样本和静息耗氧量后，可让运动员开始进行您所研究的特定运动。便携式气体分析仪应放置在不妨碍运动且运动过程中不会损坏设备的位置。在整个运动期间持续测量耗氧量。

3. 运动后的生理测量

  1. 收集运动耗氧量数据后，应在关闭设备前继续记录十分钟的耗氧量。若同一天需评估多名运动员，务必重新校准气体分析仪。
  2. 为确定运动后的血浆乳酸峰值，应在运动结束后立即采集少量血液样本，并在运动后3分钟、5分钟和7分钟再次采样。样本采集后应置于冰上保存，直至进行分析。

4. 血液样本处理与血浆乳酸峰值测定

  1. 所有血样必须置于含有等体积2% NaF溶液的微量离心管中（例如，若采集25 μL血液，则将其放入25 μL的2% NaF溶液中）。
  2. 数据采集结束后，在4°C条件下以2000 g离心5分钟，分离血浆与红细胞。
  3. 血浆乳酸浓度可通过多种方法测定2,3。在本实验室中，我们采用电化学法，并借助自动乳酸分析仪（Yellow Springs 1500 Sport, Ohio）进行检测。

5. 计算

  1. 通过从运动时的氧气消耗量中减去静息状态下的氧气消耗量，计算有氧代谢所产生的净能量。静息状态下的氧气消耗量通过将基线期最后30秒氧气消耗量的平均值乘以总运动持续时间得到。然后，采用梯形法计算运动期间氧气消耗量曲线下面积。最后，从运动时的氧气消耗量中减去静息状态下的氧气消耗量。
  2. 无氧非乳酸代谢（即ATP-CP途径）的贡献可被视为运动后过量氧耗的快速组分4-6，如图所示 图1. 通过将运动后氧气消耗的动力学拟合为双指数或单指数曲线，计算无乳酸能系统产生的能量。此过程可借助数学软件完成（例如 Microcal Origin 7.0 版本）。根据最符合数据集的模型（即残差最小）选择单指数或双指数曲线。随后，使用拟合方程提供的参数公式 1) 以根据以下方法计算无乳酸能贡献率 公式 2.
    VO2 随时间变化的曲线图；运动与运动后阶段；快速相与慢速相；生理反应
    图1. 静息状态、运动期间及运动后典型的耗氧量变化曲线示意图。
    公式 1：
    氧摄取方程；VO2反应的指数模型；公式分析
    公式 2：
    无乳酸能贡献公式：A1 • τ1。用于生理过程研究的方程。
    其中 VO2(t) 是时间 t 时的氧气摄取量，VO2baseline 是基线时的氧气摄取量，A 是幅度，δ 是时间延迟，τ 是时间常数，且 1 和 2 分别表示快速组分和慢速组分。
  3. 为计算乳酸无氧系统的贡献，假设每升高1 mM的乳酸浓度（超过静息值）相当于每千克体重消耗3 mL氧气7。因此，计算血浆乳酸峰值与静息血浆乳酸的差值（即血浆乳酸增量），将其乘以3，再乘以运动员的体重（kg）。将所得的氧气量（mL）转换为升（L），并进一步换算为能量（kJ），假设每消耗1 L氧气2 等于 20.92 kJ。
  4. 最后，将各能量系统产生的结果相加，得到活动期间的总能量消耗，并可计算每个系统所占的相对贡献比例。

6. 代表性结果

图2 显示了静息状态、运动期间及运动后氧气消耗量的代表性曲线。在此示例中，运动员执行了三种不同的柔道技术（内股，扫腰 和 背负投）5 分钟（每 15 秒摇动一次）8。这是对间歇性运动的典型反应。经过计算后，我们获得了柔道运动中各能量系统贡献率的最终结果（表1).

其他代表性结果见表2。本示例中，对不同竞技水平（即业余与精英）的室内攀岩者在一条低难度攀爬路线上进行了评估。图中展示了其中一名精英运动员和一名业余运动员的个体结果（表2）。

 Seoi-nagueHarai-goshiO-uchi-gari
kJ%kJ%kJ%
无氧非乳酸能系统46 ± 2016.3 ± 2.843 ± 2116.1 ± 2.736 ± 2214.6 ± 2.8
有氧能系统223 ± 6682.2 ± 2.9211 ± 6682.3 ± 3.8196 ± 7484.0 ± 3.8
无氧乳酸能系统4 ± 21.5 ± 0.75 ± 51.6 ± 1.44 ± 41.5 ± 1.1
总计273 ± 86 - 259 ± 91 - 237 ± 99 -
总能量消耗（kJ/min）51.9 ± 8.7 - 49.4 ± 8.9 - 45.3 ± 19.6 -

表1. 三种不同柔道练习期间总能量消耗及各能量系统贡献的代表性结果。

竞技水平有氧 (%)无氧乳酸 (%)无氧非乳酸 (%)总能量 (kJ)总功率 (kJ/s)
精英级4085270.41.00
业余级40154596.11.15

表2. 低难度攀岩路线期间总能量消耗及各能量系统贡献的代表性个体数据。

柔道技术的摄氧量动力学图，摄氧量随时间变化，用于说明有氧需求分析。
图 2. 柔道运动5分钟期间获得的代表性结果。

讨论

本文展示的方法可用于连续性和间歇性运动的研究。该方法的最大优势在于，可适用于那些在受控实验室环境中难以模拟的运动和体育项目。此外，这是目前唯一能够区分三种不同能量系统贡献比例的可用方法。因此，该方法使得运动研究能够高度接近真实场景，从而为研究提供理想的生态效度9。例如，Mello et al.10 近期的一项研究表明，在2000米水上赛艇比赛中，糖酵解供能的贡献仅为7%，这意味着赛艇表现主要依赖于有氧代谢。同样，Beneke et al.4 的一项研究证实，在常用的无氧测试之一——Wingate无氧测试中，主要能量来源为无氧代谢（有氧供能占20%；非乳酸供能占30%；糖酵解供能占50%）。我们课题组近期的研究也已对室内攀岩6 和柔道8 的能量贡献进行了表征，如本示例所述。事实上，关于能量供能比例的知识，对于制定促能策略、训练安排乃至测试方法的验证均至关重要。

该方法存在一些局限性。首先，设备成本相对较高，且需要经过专门培训的技术人员。其次，尽管大多数运动项目均可通过该技术进行模拟，但并非所有类型的运动都适用于便携式气体分析仪进行研究。最后，由于血浆乳酸并不能准确反映骨骼肌在运动过程中产生的总乳酸量，因此该方法所得结果仅可视为对运动时代谢需求的估算，而非能量贡献的精确定量。尽管如此，这是目前唯一经过验证的方法11，能够区分三种不同能量系统的各自贡献。

披露

作者声明他们对本研究不存在利益冲突。

致谢

感谢 Fabiana Benatti 在视频拍摄中的大力支持。同时感谢圣保罗研究基金会（FAPESP，项目编号 #2007/51228-0）和国家科学技术发展委员会（CNPq，项目编号 #300133/2008-1）对我们在此领域研究工作的资助。

材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
YSI 1500 SportYellow Springs该设备可快速、简便地测定血浆乳酸水平
K4 b2Cosmed该设备对于全程运动过程中氧气消耗量的测量至关重要
Software Microcal 6.0OriginLab该软件（或任何具有类似功能的其他软件）将有助于进行相关计算

参考文献

  1. Franchini, E., Del Vecchio, F. B., Matsushigue, K. A. Physiological profiles of elite judo athletes. Sports Med. 41, 147-166 (2011).
  2. Bergmeyer, H. U., Bergmeyer, J., Grassl, M. Methods of enzymatic analysis. , Academic Press. New York. (1983).
  3. Passonneau, J. V., Lowry, O. H. Enzymatic Analysis. A Practical Guide. , Humana Press. Totowa, New Jersey. (1993).
  4. Beneke, R., Pollmann, C., Bleif, I. How anaerobic is the Wingate Anaerobic Test for humans. Eur. J. Appl. Physiol. 87, 388-392 (2002).
  5. Beneke, R., Beyer, T., Jachner, C. Energetics of karate kumite. Eur. J. Appl. Physiol. 92, 518-523 (2004).
  6. Bertuzzi, R. C. D., Franchini, E., Kokubun, E. Energy system contributions in indoor rock climbing. Eur. J. Appl. Physiol. 101, 293-300 (2007).
  7. di Prampero, P. E., Ferretti, G. The energetics of anaerobic muscle metabolism: a reappraisal of older and recent concepts. Respir. Physiol. 118, 103-115 (1999).
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  9. Calmet, M. Developing ecological research in judo. Percept. Mot. Skills. 105, 646-648 (2007).
  10. Mello, F. D., Bertuzzi, R. C., Grangeiro, P. M. Energy systems contributions in 2,000 m race simulation: a comparison among rowing ergometers and water. Eur. J. Appl. Physiol. 105, 615-619 (2009).
  11. Bertuzzi, R. C., Franchini, E., Ugrinowitsch, C. Predicting MAOD using only a supramaximal exhaustive test. Int. J. Sports Med. 31, 477-481 (2010).

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