Strength training combined with plyometric jumps in adults: sex differences in fat-bone axis adaptations

[EN] Leptin and osteocalcin play a role in the regulation of the fat-bone axis and may be altered by exercise. To determine whether osteocalcin reduces fat mass in humans fed ad libitum and if there is a sex dimorphism in the serum osteocalcin and leptin responses to strength training, we studied 43 male (age 23.9 2.4 yr, mean +/- SD) and 23 female physical education students (age 23.2 +/- 2.7 yr). Subjects were randomly assigned to two groups: training (TG) and control (CG). TG followed a strength combined with plyometric jumps training program during 9 wk, whereas the CG did not train. Physical fitness, body composition (dual-energy X-ray absorptiometry), and serum concentrations of hormones were determined pre- and posttraining. In the whole group of subjects (pretraining), the serum concentration of osteocalcin was positively correlated (r = 0.29-0.42, P < 0.05) with whole body and regional bone mineral content, lean mass, dynamic strength, and serum-free testosterone concentration (r = 0.32). However, osteocalcin was negatively correlated with leptin concentration (r = -0.37), fat mass (r = -0.31), and the percent body fat (r = -0.44). Both sexes experienced similar relative improvements in performance, lean mass (+4-5%), and whole body (+0.78%) and lumbar spine bone mineral content (+1.2-2%) with training. Serum osteocalcin concentration was increased after training by 45 and 27% in men and women, respectively (P < 0.05). Fat mass was not altered by training. Vastus lateralis type II MHC composition at the start of the training program predicted 25% of the osteocalcin increase after training. Serum leptin concentration was reduced with training in women. In summary, while the relative effects of strength training plus plyometric jumps in performance, muscle hypertrophy, and osteogenesis are similar in men and women, serum leptin concentration is reduced only in women. The osteocalcin response to strength training is, in part, modulated by the muscle phenotype (MHC isoform composition). Despite the increase in osteocalcin, fat mass was not reduced.

Predicción de la altura de salto vertical. Importancia del impulso mecánico y de la masa muscular de las extremidades inferiores

[ES] El objetivo de este estudio ha sido determinar si es posible predecir la altura de vuelo en el salto vertical a partir de variables cinemáticas, dinamométricas y antropométricas, mediante un modelo de regresión múltiple lineal. Participaron en el estudio 53 sujetos, 21 hombres jugadores de voleibol de categorías nacionales (División de Honor y Primera División) y 9 mujeres jugadoras de voleibol de División de Honor, así como 23 estudiantes de Educación Física, de los cuales 12 eran hombres y 11 mujeres. Inicialmente se determinó la altura de vuelo en saltos efectuados sin contramovimiento o "squat jumps" (SJ) y en saltos precedidos por un contramovimiento o "countermovement jumps" (CMJ). Además, se determinó la fuerza isométrica máxima (FIM) en posición de semisentadillla, con las rodillas flexionadas a 90º, 120º y 140º , simultáneamente se tomaron medidas de la actividad electromiográfica del vasto externo del cuádriceps. La masa muscular de las extremidades inferiores se midió mediante absociometría fotónica dual de rayos X (DEXA). El impulso positivo explicó por sí solo un 77% de la variabilidad en altura de vuelo. La variable anterior combinada con el porcentaje de masa corporal representado por la masa muscular de las extremidades inferiores permitió explicar un 82% de la variabilidad de la altura de vuelo en el CMJ. Al añadir a la ecuación anterior la masa muscular de las extremidades inferiores se pudo explicar un 98% de la variabilidad en altura de vuelo. En los saltos sin contramovimiento, también fue posible explicar un porcentaje similar de la variabilidad de la altura de vuelo utilizando las mismas variables.

Underwater mapping using sonar

[ES]El proyecto contiene módulos de simulación, procesado de datos, mapeo y localización, desarrollados en C++ utilizando ROS (Robot Operating System) y PCL (Point Cloud Library). Ha sido desarrollado bajo el proyecto de robótica submarina AVORA.Se han caracterizado el vehículo y el sensor, y se han analizado diferentes tecnologías de sensores y mapeo. Los datos pasan por tres etapas: Conversión a nube de puntos, filtrado por umbral, eliminación de puntos espureos y, opcionalmente, detección de formas. Estos datos son utilizados para construir un mapa de superficie multinivel. La otra herramienta desarrollada es un algoritmo de Punto más Cercano Iterativo (ICP) modificado, que tiene en cuenta el modo de funcionamiento del sonar de imagen utilizado.