Asynchronous Action Potential Discharge in Human Muscle Sympathetic Nerve Activity
Notice bibliographique
Résumé
Pulse‐rhythmic bursts formed by synchronous action potential (AP) discharge characterises the firing behaviour of muscle sympathetic nerve activity (MSNA). However, complex AP discharge patterns related to multiple sites of control warrant an investigation of synchronicity in the human sympathetic system. Therefore, this study quantified the synchronicity of muscle sympathetic AP discharge in eight healthy individuals (4 females, 23 – 31 years, 170 ± 7 cm, 69 ± 13 kg, 60 ± 7 bpm, 89 ± 6 mmHg). MSNA (microneurography) was measured during baseline (BSL), −10 mmHg lower body negative pressure (LBNP), −40 mmHg LBNP, and an end‐expiratory apnea (APN; 30 ± 7 s). MSNA APs were detected from the filtered raw signal using a wavelet deconstruction approach and binned in clusters based on peak‐to‐peak amplitude (normalized within‐participant). An AP was considered to fire synchronously: 1) if its occurrence corresponded with a burst in the integrated MSNA signal (i.e., within ± 0.4 s of the burst peak), or 2) if it was one of ≥ 2 visible APs in the filtered microneurographic signal firing within ± 0.4 s of an ECG R‐wave, after adjusting for the conduction delay. All other APs were considered to fire asynchronously. At BSL, 33 ± 12 % of total AP activity was asynchronous (99 ± 48 asynchronous APs/100beats) and a pattern emerged whereby the probability of asynchronous AP firing decreased logarithmically (R 2 = 0.80, P < 0.01) as AP cluster size increased. Compared to BSL (20 ± 6 bursts/min, 42 ± 7 AU), MSNA burst frequency increased on going to −10 mmHg LBNP (24 ± 6 bursts/min), −40 mmHg LBNP (35 ± 8 bursts/min), and APN (35 ± 9 bursts/min), while burst amplitude increased only with −40 mmHg LBNP (57 ± 8 AU) and APN (64 ± 14 AU) (both repeated measures analysis of variance [RM ANOVA]: P < 0.05, all P post‐hoc < 0.05). Compared with BSL, within‐burst AP discharge increased across all conditions (BSL: 144 ± 69 AP/min, 7 ± 2 AP/burst; −10 mmHg LBNP: 211 ± 87 AP/min, 8 ± 3 AP/burst; −40 mmHg LBNP: 410 ± 207 AP/min, 11 ± 4 AP/burst; APN: 397 ± 160 AP/min, 11 ± 3 AP/burst) (both RM ANOVA: P < 0.05, all P post‐hoc < 0.05). Compared to BSL, increased burst amplitude with −40 mmHg LBNP and APN was attributed to an increase in the within‐burst firing of previously active APs (BSL: 4 ± 1 clusters/burst, −40 mmHg LBNP: 5 ± 2 clusters/burst, APN: 5 ± 1 clusters/burst; RM ANOVA: P < 0.05, both P post‐hoc < 0.05) more so than the recruitment of new AP clusters (BSL: 14 ± 4 total clusters; −40 mmHg LBNP: 18 ± 7 total clusters; APN: 16 ± 6 total clusters; RM ANOVA: P > 0.05). However, compared to BSL (33 ± 12 %), the probability of asynchronous AP firing was reduced with −10 mmHg LBNP (26 ± 10 %), −40 mmHg LBNP (16 ± 7 %), and APN (14 ± 7 %; RM ANOVA: P < 0.05, all P post‐hoc < 0.05). The probability of asynchronous AP discharge was inversely and linearly related to burst frequency (β = −0.98, r 2 = 0.67) and amplitude (β = −0.41, r 2 = 0.20; both P < 0.01). This study suggests that: 1) integrated bursts of MSNA formed by synchronous AP firing are not separated by ‘neural silence’ but rather, by asynchronous AP discharge, and 2) smaller sympathetic APs are more likely to exhibit asynchronous discharge. Support or Funding Information This work was funded by a Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada Discovery Grant. This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .
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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 ».