Vasomodulation of skeletal muscle BOLD signal
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate whether the BOLD signal from skeletal muscle can be modulated by exercise and ingestion of vasoactive substances. MATERIALS AND METHODS: The right calf muscles of healthy adult volunteers were imaged using a GE 1.5-Tesla scanner and a gradient-echo sequence with spiral readout. Time-varying changes in the BOLD signal were induced through cyclic phases of normoxia (90 seconds of 20.8% O2) and hyperoxia (45 seconds of 100% O2 at 22 L/minute). Superimposed on this paradigm were pre- and post-exercise regimes, with and without ingestion of caffeine (100 mg) or antihistamine (4 mg chlorpheniramine). The numbers of voxels within slow-twitch (soleus) and fast-twitch (gastrocnemius) muscles that significantly responded to the paradigms were scored and compared using the AFNI software (NIMH). RESULTS: Cycling-inspired O2 produced a corresponding BOLD modulation that increased in magnitude with exercise. Chlorpheniramine significantly (P<0.01) prevented the overall increase in exercise-induced soleus muscle BOLD signal, while caffeine accentuated the increase (P<0.05) in the gastrocnemius relative to control (no vasomodulator) conditions. CONCLUSION: BOLD signal changes with exercise can be modulated by standard doses of chlorpheniramine (antihistamine) and caffeine. We suggest that chlorpheniramine may act detrimentally on slow-twitch muscle contractility, while caffeine appears to improve fast-twitch muscle function.
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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 ».