Whole‐body heat stress and exercise stimulate the appearance of platelet microvesicles in plasma with limited influence of vascular shear stress
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intense, large muscle mass exercise increases circulating microvesicles, but our understanding of microvesicle dynamics and mechanisms inducing their release remains limited. However, increased vascular shear stress is generally thought to be involved. Here, we manipulated exercise‐independent and exercise‐dependent shear stress using systemic heat stress with localized single‐leg cooling (low shear) followed by single‐leg knee extensor exercise with the cooled or heated leg (Study 1, n = 8) and whole‐body passive heat stress followed by cycling (Study 2, n = 8). We quantified femoral artery shear rates ( SR s) and arterial and venous platelet microvesicles ( PMV – CD 41 + ) and endothelial microvesicles ( EMV – CD 62E + ). In Study 1, mild passive heat stress while one leg remained cooled did not affect [microvesicle] ( P ≥ 0.05). Single‐leg knee extensor exercise increased active leg SR s by ~12‐fold and increased arterial and venous [ PMV s] by two‐ to threefold, even in the nonexercising contralateral leg ( P < 0.05). In Study 2, moderate whole‐body passive heat stress increased arterial [ PMV ] compared with baseline (mean± SE , from 19.9 ± 1.5 to 35.5 ± 5.4 PMV . μ L −1. 10 3 , P < 0.05), and cycling with heat stress increased [ PMV ] further in the venous circulation (from 27.5 ± 2.2 at baseline to 57.5 ± 7.2 PMV . μ L −1. 10 3 during cycling with heat stress, P < 0.05), with a tendency for increased appearance of PMV across exercising limbs. Taken together, these findings demonstrate that whole‐body heat stress may increase arterial [ PMV ], and intense exercise engaging either large or small muscle mass promote PMV formation locally and systemically, with no influence upon [ EMV ]. Local shear stress, however, does not appear to be the major stimulus modulating PMV formation in healthy humans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».