Hypoxia‐induced sympathetic long‐term facilitation is mediated by a rightward shift in sympathetic action potential amplitude distribution and baroreflex resetting of action potential clusters
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Baroreflex resetting permits sympathetic long‐term facilitation (sLTF) following hypoxia. Muscle sympathetic nerve activity (MSNA) bursts are generated by synchronous discharge of varying‐amplitude action potentials (APs), with medium APs under strong baroreflex control. AP discharge strategies and baroreflex control of AP clusters facilitating sLTF is unknown. We hypothesized that recruitment of previously latent, large‐amplitude APs and baroreflex resetting of AP cluster operating points (OPs) would mediate sLTF following acute hypoxia. Methods Eight men (age = 24±3 yrs; BMI = 24±3 kg/m 2 ) were exposed to 20 min isocapnic hypoxia (P ET O 2 : 47±2 mmHg) and 30 min recovery. Blood pressure (BP; photoplethysmography) and MSNA (fibular microneurography) were acquired during baseline, hypoxia, early (first 5‐min) and late recovery (last 5‐min). Multi‐unit MSNA burst frequency (BF) and total activity (TA) were quantified. A continuous wavelet transform with matched mother wavelet was used to extract sympathetic APs. AP frequency, AP amplitude (normalized % of largest baseline AP amplitude), percent APs occurring outside a MSNA burst (% asynchronous APs) and total AP clusters was calculated. The proportion of APs firing in small (1‐3), medium (4‐6) and large (7‐10) normalized cluster sizes was assessed. Baroreflex OP was measured by plotting the intersection point of mean cluster incidence and mean diastolic BP (DBP). Friedman repeated‐measures analysis of variance on ranks was used to determine the effect of condition (baseline, hypoxia, early, late). Data are means ± standard deviation or 95% confidence intervals. Results Hypoxia increased BF (P<0.01), TA (P<0.01), AP frequency (Δ124{‐30, 279} AP/min, P<0.05), AP amplitude (Δ3{1, 5} %, P<0.05) and decreased asynchronous APs (Δ‐10{‐17, ‐4} %, P<0.03). Compared to baseline, BF (P<0.03), TA (P<0.02) and AP amplitude (early: Δ3{0, 5} %, P<0.05; late: Δ4{1, 6} %, P<0.05) was elevated during recovery while asynchronous APs (early: Δ‐9{‐16, ‐3} %, P<0.03; late: Δ‐7{‐14, ‐1} %, P<0.03) were reduced. The total number of AP clusters was increased (P<0.05) with no one condition different compared to baseline (hypoxia: Δ3{‐1, 7} clusters; early and late: Δ3{‐1, 6} clusters, P>0.10). Proportion of APs in small clusters was reduced in hypoxia (hypoxia: 44±18 %, P<0.05), early (46±21 %, P<0.05) and late recovery (44±17 %, P<0.05) compared with baseline (53±20 %) while the proportion of APs in large clusters was increased in early recovery (7±6 %, P<0.05) compared with baseline (5±5 %). Baroreflex OPs were shifted rightward for all AP clusters in recovery (baseline DBP: 63±5; early DBP: 64±5; late DBP: 65±4, mmHg; P<0.05) with no effect on slope (P>0.20). Conclusions Hypoxia‐induced sLTF is mediated by reduced asynchronous AP firing, a proportional shift toward large‐amplitude AP activity, and baroreflex resetting of AP clusters to higher OPs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,002 | 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 ».