The effect of short‐term exercise training and nitric oxide on the adaptation of femoral vascular conductance at the onset of contraction
Notice bibliographique
Résumé
We tested the hypothesis that short‐term mild‐ (M) and heavy‐intensity (H) exercise training (ET) would speed the adaptation of femoral vascular conductance (FVC) at the onset of contraction by a nitric oxide (NO) dependent mechanism. Sprague‐Dawley rats (n=18) were randomized to sedentary (S), M (20m/min5% grade) or H (40m/min5% grade) ET groups and trained 5d/wkfor 4 wks with equal ET volume. Rats were anesthetised and instrumented for measurement of arterial blood pressure and femoral artery blood flow. FVC was calculated. The triceps surae muscle group was stimulated to contract at 30% and 60% of maximal contractile force (MCF) before and after NO synthase blockade (L‐NAME, 5mg/kg IV). FVC data were fit with a mono‐exponential model. The time constant (τ) for FVC was not different (p>;0.05) between groups at 30% (S = 18 ± 13s; M = 15 ± 5s; H = 13 ± 14s) or 60% MCF (S = 24 ± 17s; M = 16 ± 4s; H = 19 ± 4s). L‐NAME increased (p<0.05) τ in all groups at 30% MCF (S = 25 ± 12s; M = 21 ± 6s; H = 27 ± 13s), but did not alter (p>;0.05) τ at 60% MCF (S = 25 ± 9s; M = 22 ± 9s; H = 20 ± 3s). The primary findings from this study were that: 1) short‐term ET did not alter the adaptation of FVC at the onset of contraction; and 2) regardless of training status, NO contributed to the regulation of FVC kinetics at the onset of moderate‐intensity contraction (30% MCF), whereas NO was not required for vasodilation at the onset of heavy‐intensity contraction (60% MCF). NSERC, Canada.
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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 | 0,000 |
| 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 ».