Regulation of Skeletal Muscle Resistance Arteriolar Tone: Temporal Variability in Vascular Responses
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A full understanding of the integration of the mechanisms of vascular tone regulation requires an interrogation of the temporal behavior of arterioles across vasoactive challenges. Building on previous work, the purpose of the present study was to start to interrogate the temporal nature of arteriolar tone regulation with physiological stimuli. METHODS: We determined the response rate of ex vivo proximal and in situ distal resistance arterioles when challenged by one-, two-, and three-parameter combinations of five major physiological stimuli (norepinephrine, intravascular pressure, oxygen, adenosine [metabolism], and intralumenal flow). Predictive machine learning models determined which factors were most influential in controlling the rate of arteriolar responses. RESULTS: Results indicate that vascular response rate is dependent on the intensity of the stimulus used and can be severely hindered by altered environments, caused by application of secondary or tertiary stimuli. Advanced analytics suggest that adrenergic influences were dominant in predicting proximal arteriolar response rate compared to metabolic influences in distal arterioles. CONCLUSION: These data suggest that the vascular response rate to physiologic stimuli can be strongly influenced by the local environment. Translating how these effects impact vascular networks is imperative for understanding how the microcirculation appropriately perfuses tissue across conditions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».