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Enregistrement W2014574071 · doi:10.1152/ajpcell.00049.2010

Regulation of muscle force in the absence of actin-myosin-based cross-bridge interaction

2010· article· en· W2014574071 sur OpenAlexafffund
T.R. Leonard, Walter Herzog

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Cell Physiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsNational Science Foundation
Mots-clésTitinSarcomereMyosinMyofibrilActinMyosin headBiophysicsMuscle contractionNebulinProtein filamentChemistryMeromyosinMyosin light-chain kinaseCell biologyAnatomyMyocyteBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the past half century, the sliding filament-based cross-bridge theory has been the cornerstone of our understanding of how muscles contract. According to this theory, active force can only occur if there is overlap between the contractile filaments, actin and myosin. Otherwise, forces are thought to be caused by passive structural elements and are assumed to vary solely because of the length of the muscle. We observed increases in muscle force by a factor of 3 to 4 above the purely passive forces for activated and stretched myofibrils in the absence of actin-myosin overlap. We show that this dramatic increase in force is crucially dependent on the presence of the structural protein titin, cannot be explained with calcium activation, and is regulated by actin-myosin-based cross-bridge forces before stretching. We conclude from these observations that titin is a strong regulator of muscle force and propose that this regulation is based on cross-bridge force-dependent titin-actin interactions. These results suggest a mechanism for stability of sarcomeres on the "inherently unstable" descending limb of the force-length relationship, and they further provide an explanation for the protection of muscles against stretch-induced muscle injuries.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,291 · 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'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

Citations211
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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