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Enregistrement W4313826770 · doi:10.1113/ep090823

Impact of passive heat stress and passive heat acclimation on circulating extracellular vesicles: An exploratory analysis

2023· article· en· W4313826770 sur OpenAlexafffund
Nicholas Ravanelli, Hadiatou Barry, Anthony R. Bain, Laurent Vachon, Catherine Martel, Daniel Gagnon

Notice bibliographique

RevueExperimental Physiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensUniversity of WindsorUniversité de MontréalMontreal Heart InstituteLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanada Foundation for Innovation
Mots-clésAcclimatizationExtracellular vesiclesChemistryFlow cytometryHeat stressAnimal scienceMolecular biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This retrospective exploratory analysis aimed to improve our understanding of the effect of passive heat stress and subsequent heat acclimation on the circulating concentration of extracellular vesicles (EVs). Healthy young adults (four females and six males, 25 ± 4 years of age, 1.72 ± 0.08 m in height and weighing 71.6 ± 9.0 kg) were heated with a water‐perfused suit before and after seven consecutive days of hot water immersion. Pre‐acclimation, participants were heated until oesophageal temperature increased to ∼1.4°C above baseline values. Post‐acclimation, participants were heated until oesophageal temperature reached the same absolute value as the pre‐acclimation visit (∼38.2°C). Venous blood samples were obtained before and at the end of passive heating to quantify plasma concentrations of EVs from all cell types (CSFE + ), all cell types except erythrocytes (CSFE + MHCI + ), platelets (CSFE + MHCI + CD41 + ), endothelial cells (CSFE + MHCI + CD62e + ), red blood cells (CSFE + CD235a + ) and leucocytes (CSFE + MHCI + CD45 + ) via flow cytometry. Passive heat stress increased the concentration of CFSE + EVs (46,150,000/ml [3,620,784, 88,679,216], P = 0.036), CFSE + MHCI + EVs (28,787,500/ml [9,851,127, 47,723,873], P = 0.021) and CSFE + MHCI + CD41 + EVs (28,343,500/ml [9,637,432, 47,049,568], P = 0.008). The concentration of CSFE + MHCI + CD62e + EVs (94,230/ml [−55,099, 243,559], P = 0.187), CSFE + CD235a + EVs (−1,414/ml [−15,709, 12,882], P = 0.403) or CSFE + MHCI + CD45 + EVs (−192,915/ml [−690,166, 304,336], P = 0.828) did not differ during heat stress. The change in circulating EVs during passive heat stress did not differ after heat acclimation (thermal state × acclimation interactions, all P ≥ 0.180). These results demonstrate that passive heat stress increases the circulating concentration of total and platelet EVs and that passive heat acclimation does not alter this increase.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil0,585

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)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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