Novel Approach for Simultaneous Recording of Renal Sympathetic Nerve Activity and Blood Pressure with Intravenous Infusion in Conscious, Unrestrained Mice.
Notice bibliographique
Résumé
Renal sympathetic nerves contribute significantly to both physiological and pathophysiological phenomena. Evaluating renal sympathetic nerve activity (RSNA) is of great interest in many areas of research such as chronic kidney disease, hypertension, heart failure, diabetes and obesity. Unequivocal assessment of the role of the sympathetic nervous system is thus imperative for proper interpretation of experimental results and understanding of disease processes. RSNA has been traditionally measured in anesthetized rodents, including mice. However, mice usually exhibit very low systemic blood pressure and hemodynamic instability for several hours during anesthesia and surgery. Meaningful interpretation of RSNA is confounded by this non-physiological state, given the intimate relationship between sympathetic nervous tone and cardiovascular status. To address this limitation of traditional approaches, we developed a new method for measuring RSNA in conscious, freely-moving mice. Mice were chronically instrumented with radio-telemeters for continuous monitoring of blood pressure as well as a jugular venous infusion catheter and custom-designed bipolar electrode for direct recording of RSNA. Following a 48-72 hour recovery period, survival rate was 100% and all mice behaved normally. At this time-point, RSNA was successfully recorded in 80% of mice, with viable signals acquired up to 4 and 5 days post-surgery in 70% and 50% of mice, respectively. Physiological blood pressures were recorded in all mice (116±2 mmHg; n=10). Recorded RSNA increased with eating and grooming, as well-established in the literature. Furthermore, RSNA was validated by ganglionic blockade and modulation of blood pressure with pharmacological agents. Herein, an effective and manageable method for clear recording of RSNA in conscious, freely-moving mice is described.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».