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Enregistrement W4389017204 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.840.8

The Influence of Heat Shock Protein 90 on Sweating and Cutaneous Vasodilation in Young Males During Exercise in the Heat

2017· article· en· W4389017204 sur OpenAlexafffundabout
Brendan D. McNeely, Sarah Y. Zhang, Naoto Fujii, Glen P. Kenny

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVasodilationHeat shock proteinThermoregulationChemistryShock (circulatory)Heat shockMedicineNitric oxideInternal medicineEndocrinologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The regulation of sweating and cutaneous vasodilation during exercise in the heat involves the integration of multiple pathways. Less understood however, is the potential influence of heat shock proteins on the regulation of these heat loss responses. Heat shock proteins have been shown to be elevated during exercise‐induced heat stress and may play a mediating role in the regulation of sweating and cutaneous vasodilation. Heat shock protein 90 (HSP90) in particular has been shown to modulate nitric oxide (NO) bioavailability in addition to its cellular activities, which in turn can influence sweating and cutaneous vascular responses. Thus, the purpose of this study was to elucidate the contribution of HSP90 in modulating sweating and cutaneous vasodilation during exercise in hot conditions and to determine whether this contribution acts through the NO pathway. Five young males (22 ± 1 years) exercised for 50 min at 55% VO 2max in the heat (35°C, 20% relative humidity). Cutaneous vascular conductance (CVC, measured via laser Doppler flowmetry) and sweating (measured via ventilated capsules) were measured at four intradermal forearm skin sites receiving either: 1) Lactated Ringer's solution (Control), 2) 10 mM N G‐nitro‐L‐arginine methyl ester (L‐NAME, a specific inhibitor of NO synthase), 3) 178 mM Geldanamycin (Gelda, an inhibitor of HSP90), or 4) a combination of 178 mM Gelda + 10 mM L‐NAME (Combination, L+G). 5% DMSO was used in order to fully dissolve Gelda, and was subsequently added to all other sites to maintain consistency. In the first four subjects, CVC at the end of exercise was reduced at the LNAME (40 ± 11% CVC max ), Gelda (55 ± 10% CVC max ), and LNAME + Gelda (36 ± 5% CVC max ) sites relative to Control (67 ± 12% CVC max ; all P < 0.05). Moreover, the attenuation in CVC from Control at the Combination site (32 ± 2% CVC max ) was greater relative to when Gelda was perfused alone (12 ± 25% CVC max ; P=0.02), but similar to when L‐NAME was perfused alone (32 ± 6% CVC max ; P=0.51). In the fifth subject this trend was reversed in that relative to Control (68 ± 4% CVC max ), CVC at the end of the exercise bout was reduced only at the L‐NAME (38 ± 6% CVC max ; P=0.02), and L+G (36 ± 2% CVC max ; P=0.002) sites, with no significance at the Gelda site from Control (62 ± 10% CVC max ; P=0.42). With respect to sweating, we demonstrated that there was no effect of Gelda, L‐NAME, or the combination on sweating at the end of exercise (all P>0.1). In summary, our preliminary results demonstrate that HSP90 may play role in modulating cutaneous vasodilation during exercise in the heat; however, it remains to be determined the extent in which the NO pathway contributes to this role. Conversely, we show that HSP90 does not mediate local forearm sweating in young males during exercise in the heat. Support or Funding Information This study was supported by grants from the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (Discovery grant, RGPIN‐06313‐2014 and Discovery Grants Program ‐ Accelerator Supplement, RGPAS‐462252‐2014; funds held by Dr. Glen P. Kenny).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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