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Enregistrement W1510692077 · doi:10.1113/jp270490

From one generation to the next: a comprehensive account of sympathetic receptor control in branching arteriolar trees

2015· article· en· W1510692077 sur OpenAlexafffund
Baraa K. Al‐Khazraji, Amani H. Saleem, Daniel Goldman, Dwayne N. Jackson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPurinergic receptorSkeletal muscleSympathetic nervous systemNeuroscienceMicrocirculationReceptorAdrenergicBiologyChemistryInternal medicineAnatomyEndocrinologyMedicineBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key points The sympathetic nervous system increases skeletal muscle arteriolar resistance by activating adrenergic, peptidergic and purinergic receptors, which may depend on network topology. To date, there has been limited work conducted on topologically‐dependent sympathetic nervous system control in continuously branching skeletal muscle microvascular networks. In the present study, we investigated how arterioles respond to activation of receptors for sympathetic neurotransmitters based on their location within continuously branching arteriolar trees in skeletal muscle. For the first time, we show differential order‐dependent responses to adrenergic, peptidergic and purinergic agonists in continuously branching arteriolar trees. These results provide novel and detailed network data describing full‐range sympathetic control in the skeletal muscle microcirculation. This work provides much needed experimental data, which can be applied to mathematical models of skeletal muscle blood flow and oxygen transport. Abstract The effect of the sympathetic nervous system on blood flow distribution within skeletal muscle microvasculature is conditional upon regional activation of receptors for sympathetic neurotransmitters. Previous studies have shown that proximal arterioles are largely governed by adrenergic activation, whereas it is speculated that distal branches are controlled by peptidergic and purinergic activation. However, no study has systematically evaluated the activation of adrenergic, peptidergic and purinergic receptors in continuously branching arteriolar trees of an individual skeletal muscle model. Therefore, in the present study, sympathetic agonists were used to evaluate the constriction responses along first to fifth order arterioles in continuously branching arteriolar trees of a in vivo rat gluteus maximus muscle preparation with respect to specific activation of receptors for sympathetic neurotransmitters (α1R, α2R, NPY1R and P2X1R). Constriction responses were incorporated into a mathematical blood flow model to estimate the total flow, resistance and red blood cell flow heterogeneity within a computationally reconstructed gluteus maximus arteriolar network. For the first time, the effects of activating receptors for sympathetic neurotransmitters on vasoconstrictor responses and the ensuing haemodynamics in continuously branching arteriolar trees of skeletal muscle were characterized, where proximal arterioles responded most to α1R and α2R adrenergic activation, whereas distal arterioles responded most to Y1R and P2X1R activation. Total flow and resistance changed with activation of all receptors, whereas red blood cell flow heterogeneity was largely affected by peptidergic and purinergic activation in distal arterioles. The reported data highlight the functional consequences of topologically‐dependent sympathetic control and may serve as novel input parameters in computational modelling of network flow.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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