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Enregistrement W2116615209 · doi:10.1113/jphysiol.2013.264259

Prostaglandins induce vasodilatation of the microvasculature during muscle contraction and induce vasodilatation independent of adenosine

2014· article· en· W2116615209 sur OpenAlexafffund
Coral L. Murrant, Jason Dodd, Andrew Foster, Kristin A. Inch, Fiona Muckle, Della A. Ruiz, Jeremy A. Simpson, Jordan H. P. Scholl

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCremaster muscleVasodilationContraction (grammar)Skeletal muscleMicrocirculationAdenosineChemistryInternal medicineMuscle contractionEndocrinologyArterioleCyclooxygenaseNitric oxideAnatomyMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key points The role of prostaglandins in the changes in blood flow and microvascular vasodilation associated with exercise and muscle contraction is controversial. Whether prostaglandins are produced independently during muscle contraction or whether their production is dependent on the production of adenosine is not well understood. We show that prostaglandins are an important component of the microvascular vasodilation associated with muscle contraction but only under specific contractile conditions. Further, we show that microvascular vasodilation in response to adenosine is not dependent on prostaglandins. Therefore, we conclude that there are specific contractile conditions under which prostaglandins are an important component of the vasodilation induced by muscle contraction and we propose that prostaglandin‐induced microvascular vasodilation during exercise is independent of adenosine. Abstract Blood flow data from contracting muscle in humans indicates that adenosine (ADO) stimulates the production of nitric oxide (NO) and vasodilating prostaglandins (PG) to produce arteriolar vasodilatation in a redundant fashion such that when one is inhibited the other can compensate. We sought to determine whether these redundant mechanisms are employed at the microvascular level. First, we determined whether PGs were involved in active hyperaemia at the microvascular level. We stimulated four to five skeletal muscle fibres in the anaesthetized hamster cremaster preparation in situ and measured the change in diameter of 2A arterioles (maximum diameter 40 μm, third arteriolar level up from the capillaries) at a site of overlap with the stimulated muscle fibres before and after 2 min of contraction [stimulus frequencies: 4, 20 and 60 Hz at 15 contractions per minute (CPM) or contraction frequencies of 6, 15 or 60 CPM at 20 Hz; 250 ms train duration]. Muscle fibres were stimulated in the absence and presence of the phospholipase A 2 inhibitor quinacrine. Further, we applied a range of concentrations of ADO (10 −7 –10 −5 m ) extraluminally, (to mimic muscle contraction) in the absence and presence of l ‐NAME (NO synthase inhibitor), indomethacin (INDO, cyclooxygenase inhibitor) and l ‐NAME + INDO and observed the response of 2A arterioles. We repeated the latter experiment on a different level of the cremaster microvasculature (1A arterioles) and on the microvasculature of a different skeletal muscle (gluteus maximus, 2A arterioles). We observed that quinacrine inhibited vasodilatation during muscle contraction at intermediate and high contraction frequencies (15 and 60 CPM). l ‐NAME, INDO and l ‐NAME + INDO were not effective at inhibiting vasodilatation induced by any concentration of ADO tested in 2A and 1A arterioles in the cremaster muscle or 2A arterioles in the gluteus maximus muscle. Our data show that PGs are involved in the vasodilatation of the microvasculature in response to muscle contraction but did not obtain evidence that extraluminal ADO causes vasodilatation through NO or PG or both. Thus, we propose that PG‐induced microvascular vasodilation during exercise is independent of ADO.

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 enseignants0,688
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,223 · 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
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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