Diaphragm long-term facilitation following acute intermittent hypoxia during wakefulness and sleep
Notice bibliographique
Résumé
Acute intermittent hypoxia (AIH) elicits a form of respiratory plasticity known as long-term facilitation (LTF). Here, we tested four hypotheses in unanesthetized, spontaneously breathing rats using radiotelemetry for EEG and diaphragm electromyography (Dia EMG) activity: 1) AIH induces LTF in Dia EMG activity; 2) diaphragm LTF (Dia LTF) is more robust during sleep vs. wakefulness; 3) AIH (or repetitive AIH) disrupts natural sleep-wake architecture; and 4) preconditioning with daily AIH (dAIH) for 7 days enhances Dia LTF. Sleep-wake states and Dia EMG were monitored before (60 min), during, and after (60 min) AIH (10, 5-min hypoxic episodes, 5-min normoxic intervals; n = 9), time control (continuous normoxia, n = 8), and AIH following dAIH preconditioning for 7 days (n = 7). Dia EMG activities during quiet wakefulness (QW), rapid eye movement (REM), and non-REM (NREM) sleep were analyzed and normalized to pre-AIH values in the same state. During NREM sleep, diaphragm amplitude (25.1 ± 4.6%), frequency (16.4 ± 4.7%), and minute diaphragm activity (amplitude × frequency; 45.2 ± 6.6%) increased above baseline 0-60 min post-AIH (all P < 0.05). This Dia LTF was less robust during QW and insignificant during REM sleep. dAIH preconditioning had no effect on LTF (P > 0.05). We conclude that 1) AIH induces Dia LTF during NREM sleep and wakefulness; 2) Dia LTF is greater in NREM sleep vs. QW and is abolished during REM sleep; 3) AIH and repetitive AIH disrupt natural sleep patterns; and 4) Dia LTF is unaffected by dAIH. The capacity for plasticity in spinal pump muscles during sleep and wakefulness suggests an important role in the neural control of breathing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».