身体一次能够吸收多少蛋白质？吃多少，才不会浪费掉

欢迎来到今天的健身食课，我是小编阿冰。【“健身食课”第189篇文章】

导读：很多小伙伴都会问，到底我们一顿饭要吃多少蛋白质？有些人说我们一顿饭只能吸收最多30g蛋白质……所以要分成5-6餐去吃，你是不是也对我们人体每餐能够吸收多少蛋白质感兴趣，那么就接着看下去。身体一次能够吸收多少蛋白质？吃多少，才不会浪费掉

常见说法一：如果你在一顿饭中吃进去太多的蛋白质，那么大部分蛋白质就会被浪费掉？

常见说法二：一般人的做法是把一天中所需要的蛋白质，分成5-6餐去吃增肌的人一般不错的选择，原因是，你能吸收的蛋白质的数量是有限的……

真正的是多少蛋白质用来增肌？

第一，关键词“吸收”其实是不准确的，真正的是多少蛋白质用来增肌？

首先，第一个说法是从哪里来的？认为只有20到30克的蛋白质能够被身体吸收，而“吸收”这个是关键的错误，因为在现实中，我们实际上有无限从蛋白质中吸收氨基酸，根据一篇2009篇关于消化和吸收的论文，几乎所有摄入的蛋白质都被健康的人类吸收。

这里的“吸收”很重要，简单理解一下就是指：蛋白质通过肠道的营养通道，然后通过肠壁进入血液循环，而吸收并不是问题。你可以吃300克蛋白质，身体都会全部吸收掉。

不过一般来说，我们常问的吸收的真正问题是如果一顿饭中摄入20或30克的蛋白质，是否真的全部都被用来增肌？其实现在来说很多科学研究，针对这个问题还没有明确的结论。

第二，最新研究表明“肌肉最大化生长效应”！

但是通过现有的研究数据来说，还是能够给我们很多启发。2015年，斯图·菲利普斯博士的研究小组发表了一篇评论文章，暗示了一种叫做“肌肉最大化生长效应”的现象，也就是说，随着蛋白质量的增加，最终你会遇到无论增加多少的蛋白质对肌肉蛋白质的合成没有任何作用。

而这个最高值已经在很多的文献中被提出，大概是20g。

第一个研究表明，在进行腿部锻炼后，20克的整个鸡蛋蛋白和40克的整个鸡蛋蛋白进行了对比，他们发现两组之间没有显著差异，建议你用20克就能得到你所需要的所有的合成代谢物。

在另一项研究中也发现了类似的结果，其中30克的牛肉蛋白质和90克的牛肉蛋白质，只是一样有效。

更多的研究表明，蛋白质摄入超过20克，结果是氧化增加，意思是氨基酸被烧掉来供能和增加体内的尿素，进一步表明，到目前为止，可以用于肌肉蛋白合成的蛋白质数量有一定的限制。

那么到底人体能吸收多少蛋白质来增肌呢？

基于对这些文献，事实上，在一餐中，你能使用多少蛋白质的上限似乎是在20到30克之间。

然而，我认为在实践中它并不是那么简单，因为你可以在一顿饭中使用多少蛋白质，这取决于至少三个因素：

第一个因素是一个人本身的整体肌肉多少。

更强壮的人一般是需要更多的蛋白质来最大化肌肉蛋白合成反应，为了说明这一点和一般的互联网个体差异。菲利普斯的评论建议每kg体重0.4g作为一个合理的上限。

所以对于54.4公斤的人来说大约是20克，但对于一个90.7公斤的人来说，应该摄入36g的蛋白质才是最佳的。

对于肌肉量更多的人，在蛋白质合成反应中，20到30克的蛋白质可能还不够充分。

第二个因素：蛋白质需求量也取决于肌肉量的训练强度。与之前2016的文献相比，40克的乳清蛋白实际上比摄入20g的乳清更能增加肌肉蛋白的合成。

因为很多早期的研究只使用了下半身训练，而这项研究使用了全身训练，当你激活更多的肌肉和锻炼时，你需要更多的蛋白质来最大化蛋白质合成反应。

第三个因素是年龄。

随着年龄的增长，会容易产生一种被称为合成代谢障碍的现象。这基本上意味着你需要更多的蛋白质来获得相同的肌肉蛋白合成反应。

所以，考虑到这些因素，摄入蛋白质的上限其实不再只是20g或30g那么严格了，我认为有些人，尤其是那些有较大肌肉群的老年人，比如说全身的重量训练，是需要40g甚至50g以及更多的蛋白质中才能够让你的肌肉合成最大化。

结论：至少在这个问题上，目前的研究并不能给出完全确定的答案，在一顿饭中，身体可以用多少克蛋白质来合成肌肉。

不过说下结论：我们有几乎无限的能力从蛋白质中吸收氨基酸，但是在增肌的过程中，有多少氨基酸是被完全利用的，将依赖于很多因素：比如你的年龄，你锻炼的肌肉量，以及你本身肌肉量的多少，和你摄入的蛋白质的质量。

总结

那么如果我们不确定能吸收多少蛋白质来增肌，那么我们怎么办呢？是要多吃一点，还是怎么样？

最后，今天的文章给大家分享遇到不知道一顿饭要吃多少蛋白质的问题，最后再跟大家说一下重点：

1 首先要保证一整天总的蛋白质摄入量，对于想要增肌的人每公斤2g就能够很好保证一整天的摄入量了。对于想要减脂的人，由于低热量容易分解肌肉，每公斤2.5g相对来说更容易留住肌肉。

2 尽可能把蛋白质均分成几餐，比较能够让身体更好地完成肌肉合成。

假如你遇到这个问题，或者别人遇到这个问题，你可以尝试看看效果如何？

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