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Enregistrement W4229021515 · doi:10.7554/elife.75284

Synchronization in renal microcirculation unveiled with high-resolution blood flow imaging

2022· article· en· W4229021515 sur OpenAlexaff
Dmitry D. Postnov, Donald J. Marsh, W. A. Cupples, Niels‐Henrik Holstein‐Rathlou, Olga Sosnovtseva

Notice bibliographique

RevueeLife · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNovo Nordisk FondenLundbeckfonden
Mots-clésMicrocirculationSynchronization (alternating current)Blood flowRenal blood flowMedicineCardiologyKidneyComputer scienceInternal medicineTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Internephron interaction is fundamental for kidney function. Earlier studies have shown that nephrons signal to each other, synchronize over short distances, and potentially form large synchronized clusters. Such clusters would play an important role in renal autoregulation, but due to the technological limitations, their presence is yet to be confirmed. In the present study, we introduce an approach for high-resolution laser speckle imaging of renal blood flow and apply it to estimate the frequency and phase differences in rat kidney microcirculation under different conditions. The analysis unveiled the spatial and temporal evolution of synchronized blood flow clusters of various sizes, including the formation of large (>90 vessels) and long-lived clusters (>10 periods) locked at the frequency of the tubular glomerular feedback mechanism. Administration of vasoactive agents caused significant changes in the synchronization patterns and, thus, in nephrons' co-operative dynamics. Specifically, infusion of vasoconstrictor angiotensin II promoted stronger synchronization, while acetylcholine caused complete desynchronization. The results confirm the presence of the local synchronization in the renal microcirculatory blood flow and that it changes depending on the condition of the vascular network and the blood pressure, which will have further implications for the role of such synchronization in pathologies development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil0,750

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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