Electrical Communication in Integrated Networks of Resistance Arteries
Notice bibliographique
Résumé
Vascular cells within arterial networks electrically communicate with one another to control tissue blood flow. To ascertain how charge distributes within an arterial network, we extended an existing model of electrical communication so that virtual arteries of variable dimension could be connected to one another. In general, each virtual artery consisted of one layer of endothelium and a single layer of smooth muscle. Each vascular cell was treated as the electrical equivalent of capacitor coupled in parallel with a non‐linear voltage dependent resistor (representing ionic conductance). Gap junctions interconnected neighboring cells and were represented as ohmic resistors. Simulations revealed that hyperpolarization initiated in a small number of endothelial cells spreads with little decay along an arterial wall. As these endothelial‐initiated responses conducted across a branch point, electrical decay was enhanced. The extent of decay varied according to the relative diameter of the daughter and parent arteries. Computational observations coincided with functional observations of cell‐to‐cell communication in the mouse cremaster preparation. Further simulations revealed the ability of electrical responses initiated in two daughter vessels to summate in a parent vessel and for hyperpolarizing stimuli originating in multiple distal vessels to dilate large proximal arteries. Together, these observations begin to highlight how the structural features of an arterial network influence cell‐to‐cell communication. These findings have important functional implications to the hyperemic response in normal and diseased animals. Funded by AHFMR and HSFC.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».