Dissecting the Roles of the Autonomic Nervous System and Physical Activity on Circadian Heart Rate Fluctuations in Mice
Notice bibliographique
Résumé
Heart rate (HR) and blood pressure as well as adverse cardiovascular events show clear circadian patterns, which are linked to interdependent daily variations in physical activity and cardiac autonomic nerve system (ANS) activity. We set out to assess the relative contributions of the ANS (alone) and physical activity to circadian HR fluctuations. To do so, we measured HR (beats per minute, bpm) in mice that were either immobilized using isoflurane anesthesia or free-moving. Nonlinear fits of HR data to sine functions revealed that anesthetized mice display brisk circadian HR fluctuations with amplitudes of 47.1±7.4bpm with the highest HRs in middle of the dark (active) period (ZT 18: 589±46bpm) and lowest HRs in the middle of the light (rest) period (ZT 6: 497±54bpm). The circadian HR fluctuations were reduced by ~70% following blockade of cardiac parasympathetic nervous activity (PNA) with atropine while declining by <15% following cardiac sympathetic nerve activity (SNA) blockade with propranolol. Small HR fluctuation amplitudes (11.6±5.9bpm) remained after complete cardiac ANS blockade. Remarkably, circadian HR fluctuation amplitudes in freely moving, telemetrized mice were only ~32% larger than in anesthetized mice. However, after gaining access to running wheels for 1week, circadian HR fluctuations increase to 102.9±12.1bpm and this is linked directly to increased O2 consumption during running. We conclude that, independent of physical activity, the ANS is a major determinant of circadian HR variations with PNA playing a dominant role compared to SNA. The effects of physical activity to the daily HR variations are remarkably small unless mice get access to running wheels.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».