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Enregistrement W2462084194 · doi:10.1113/jp271990

The interactive contributions of Na <sup>+</sup> /K <sup>+</sup> ‐ATPase and nitric oxide synthase to sweating and cutaneous vasodilatation during exercise in the heat

2016· article· en· W2462084194 sur OpenAlexaff
Jeffrey C. Louie, Naoto Fujii, Robert D. Meade, Glen P. Kenny

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNitric oxide synthaseVasodilationChemistryNitric oxideOuabainATP synthaseATPaseEndocrinologyInternal medicineThermoregulationSodiumEnzymeMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

KEY POINTS: Nitric oxide synthase (NOS) contributes to sweating and cutaneous vasodilatation during exercise in the heat. Similarly, reports show that Na(+) /K(+) -ATPase activation can modulate sweating and microvascular circulation. In light of the fact that NO can activate Na(+) /K(+) -ATPase, we evaluated whether there is an interaction between Na(+) /K(+) -ATPase and NOS in the regulation of heat loss responses during an exercise-induced heat stress. We demonstrate that Na(+) /K(+) -ATPase and NOS do not synergistically influence local forearm sweating during moderate intensity (fixed rate of metabolic heat production of 500 W) exercise in the heat (35°C). Conversely, we show an interactive role between NOS and Na(+) /K(+) -ATPase in the modulation of cutaneous vasodilatation. These findings provide novel insight regarding the mechanisms underpinning the control of sweating and cutaneous vasodilatation during exercise in the heat. Given that ouabain may be prescribed as a cardiac glycoside in clinical settings, potential heat loss impairments with ouabain administration should be explored. ABSTRACT: Nitric oxide (NO) synthase (NOS) contributes to the heat loss responses of sweating and cutaneous vasodilatation. Given that NO can activate Na(+) /K(+) -ATPase, which also contributes to sweating and microvasculature regulation, we evaluated the separate and combined influence of Na(+) /K(+) -ATPase and NOS on sweating and cutaneous vasodilatation. Thirteen young (23±3 years) males performed two 30 min semi-recumbent cycling bouts in the heat (35°C) at a fixed rate of metabolic heat production (500 W) followed by 20 and 40 min recoveries, respectively. Local sweat rate (LSR) and cutaneous vascular conductance (CVC) were measured at four forearm skin sites continuously perfused via intradermal microdialysis with either: (1) lactated Ringer solution (Control); (2) 6 mᴍ ouabain (Ouabain), a Na(+) /K(+) -ATPase inhibitor; (3) 10 mᴍ l-N(G) -nitroarginine methyl ester (l-NAME), a NOS inhibitor; or (4) 6 mᴍ ouabain and 10 mᴍ l-NAME (Ouabain+l-NAME). At the end of both exercise bouts relative to Control, LSR was attenuated with Ouabain (54-60%), l-NAME (12-13%) and Ouabain+l-NAME (68-74%; all P < 0.05). Moreover, the sum of attenuations from Control induced by independent administration of Ouabain and l-NAME was similar to the combined infusion of Ouabain+l-NAME (both P ≥ 0.74). Compared to Control, CVC at the end of both exercise bouts was similar with Ouabain (both P ≥ 0.30), but attenuated with l-NAME (%CVCmax reduction from Control, 24-25%). Furthermore, CVC at the Ouabain+l-NAME site (38-39%; all P < 0.01) was attenuated compared to Control and did not differ from baseline resting values (both P ≥ 0.81). We show that Na(+) /K(+) -ATPase and NOS do not synergistically mediate sweating, whereas they influence cutaneous blood flow in an interactive manner during exercise in the heat.

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)0,002
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 enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,272 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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