Comprehensive Hemodynamic Analysis of Arteriolar Networks in the Rat Gluteus Maximus Muscle
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Theoretical blood flow models enable comprehensive analysis of blood flow, pressure, resistance, and hematocrit distribution within microvascular networks. However, the validity of data produced by such models is dependent on the detail of its experimentally derived inputs. Currently, many theoretical models of skeletal muscle hemodynamics are limited to incorporating experimental inputs from small network segments or trees, or from non‐locomotive tissues such as the mesentery. Thus, the objective of this study was to utilize recently collected experimental (geometric and topological) data from complete arteriolar networks of locomotive skeletal muscle as inputs for our computational blood flow model. Using outputs from theoretical simulations, we evaluated inter‐network hemodynamic variability in an effort to describe the level of functional homology among skeletal muscle arteriolar networks. Methods The rat GM provides the ideal experimental model to study locomotive skeletal muscle. Its planar geometry and uniform thinness enable access (within a single focal plane) to its entire microcirculation for microscopic imaging and perturbation. Using intravital videomicroscopy, the GM (n=4) was scanned under baseline conditions and photomontages were compiled (~400 images per network). Photomontages were registered to a MATLAB x–y coordinate system and scaled digital networks were generated. Approximately 1500 discrete nodes were used to mathematically model each network, with an average length of approximately 100 μm between each node, resulting in 179 to 239 vessel segments per network. A previously established two‐phase blood flow model (MATLAB) was used to simulate and assess the hemodynamic properties of each arteriolar network including heterogeneity within each network and variability between networks. Results Blood flow rate in each vessel segment decayed exponentially with increasing (1A to 9A) arteriolar order for each network (Exponential Decay fit: R 2 0.71 to 0.88). Additionally, the coefficients of variation (a measure of blood flow distribution) at each order ranged from 30.24% to 86.79%. Log‐log plots between blood flow and arteriolar diameter showed a strong correlation for each network (Linear Regression, R 2 0.65 to 0.86) with similar slopes of regression lines (3.08 to 3.81). Conclusion Simulation results show strong homology in blood flow properties between all the networks considered. Other hemodynamic properties such as RBC flow and hematocrit, as well as overall resistance, are now being analyzed with respect to both arteriolar order and diameter. This analysis allows detailed comparison of the hemodynamic properties of the different arteriolar networks studied, including the extent to which observed topological and geometric homologies result in similar hemodynamic outcomes. Support or Funding Information NSERC
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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 | 0,001 | 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 ».