Nitrite and <i>S</i> -Nitrosohemoglobin Exchange Across the Human Cerebral and Femoral Circulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: tension and blood flow. METHODS: ) trial with measurements performed at rest and after 30 minutes of cycling at 70% of maximal power output in hypoxia and equivalent relative and absolute intensities in normoxia. Blood was sampled simultaneously from the brachial artery and internal jugular and femoral veins with plasma and RBC nitric oxide metabolites measured by tri-iodide reductive chemiluminescence. Blood flow was determined by transcranial Doppler ultrasound (cerebral blood flow) and constant infusion thermodilution (femoral blood flow) with net exchange calculated via the Fick principle. RESULTS: Hypoxia was associated with a mild increase in both cerebral blood flow and femoral blood flow (P<0.05 versus normoxia) with further, more pronounced increases observed in femoral blood flow during exercise (P<0.05 versus rest) in proportion to the reduction in RBC oxygenation (r=0.680-0.769, P<0.001). Plasma gradients reflecting consumption (arterial>venous; P<0.05) were accompanied by RBC iron nitrosylhemoglobin formation (venous>arterial; P<0.05) at rest in normoxia, during hypoxia (P<0.05 versus normoxia), and especially during exercise (P<0.05 versus rest), with the most pronounced gradients observed across the bioenergetically more active, hypoxemic, and acidotic femoral circulation (P<0.05 versus cerebral). In contrast, we failed to observe any gradients consistent with RBC SNO-Hb consumption and corresponding delivery of plasma S-nitrosothiols (P>0.05). CONCLUSIONS: These findings suggest that hypoxia and, to a far greater extent, exercise independently promote arterial-venous delivery gradients of intravascular nitric oxide, with deoxyhemoglobin-mediated reduction identified as the dominant mechanism underlying hypoxic vasodilation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».