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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».