Die neue Fitness-App verwendet ein mathematisches Modell, um Ihnen beim Muskelaufbau zu helfen

New Fitness App Will Use Mathematical Model To Help You Build Muscle
Technologie und Sportwissenschaft entwickeln sich ständig weiter und finden neue Wege, um Sportlern zu helfen, ihre Trainingseinheiten zu verbessern.

Grenzgewinne sind alles im Sport. Die kleinen Verbesserungen summieren sich zu großen Ergebnissen.

Ein großes Problem für Elite- und Amateursportler ist es, das beste Gewicht für Krafttraining zu finden, um maximale Ergebnisse zu erzielen, ohne den Körper zu sehr zu ermüden, damit Sie später in der Woche wiederkommen und hart trainieren können.

Jetzt hat ein neues mathematisches Modell einen Weg gefunden, das optimale Gewicht für jeden Einzelnen zu berechnen, und es ist geplant, es in einer brandneuen Fitness-App verfügbar zu machen.

So finden Sie Ihr optimales Trainingsgewicht

Forscher der Universität Cambridge fanden heraus, dass es eine kritische Belastung gibt, unterhalb derer die Muskelmasse nicht zunimmt.

„Überraschenderweise ist nicht sehr viel darüber bekannt, warum oder wie Bewegung Muskeln aufbaut. Es gibt viel anekdotisches Wissen und erworbene Weisheit, aber sehr wenig harte oder bewiesene Daten“, sagte Professor Eugene Terentjev, einer der Autoren.

Dieses neue optimale Gewicht hat alles mit einem Protein in unseren Muskeln namens Titin zu tun, das die Signale erzeugt, die das Muskelwachstum stimulieren.

Die Forscher fanden heraus, dass etwa 70 % Ihres One-Rep-Maximums ein Sweet Spot ist, an dem das meiste Wachstum stattfindet.

Bei diesem Gewicht öffnen sich die Titinproteine und beeinflussen die Signalmoleküle, um Wachstum zu erzeugen.

Warum hat es so lange gedauert, es herauszufinden?

Bisher gab es so wenig Verständnis dafür, weil die chemischen Wechselwirkungen auf molekularer Ebene in so kleinen Maßstäben stattfinden.

„Die Wechselwirkungen zwischen den Hauptstrukturmolekülen im Muskel wurden erst vor etwa 50 Jahren zusammengesetzt. Wie die kleineren, akzessorischen Proteine in das Bild passen, ist immer noch nicht ganz klar“, sagte Neil Ibata, ein weiterer Autor der Studie.

Während einige Versuche unternommen wurden, diese Moleküle zu extrahieren und sie einzeln zu untersuchen, ignoriert dies einige der Einflüsse, die körperliche Betätigung im praktischen Sinne hat.