Changes in myoplasmic Ca<sup>2+</sup>during fatigue differ between FDB fibers, between glibenclamide-exposed and Kir6.2<sup>-/-</sup>fibers and are further modulated by verapamil
Notice bibliographique
Résumé
One objective of this study was to document how individual FDB muscle fibers depend on the myoprotection of KATP channels during fatigue. Verapamil, a CaV1.1 channel blocker, prevents large increases in unstimulated force during fatigue in KATP-channel-deficient muscles. A second objective was to determine if verapamil reduces unstimulated [Ca(2+)]i in KATP-channel-deficient fibers. We measured changes in myoplasmic [Ca(2+)] ([Ca(2+)]i) using two KATP-channel-deficient models: (1) a pharmacological approach exposing fibers to glibenclamide, a channel blocker, and (2) a genetic approach using fibers from null mice for the Kir6.2 gene. Fatigue was elicited with one tetanic contraction every sec for 3 min. For all conditions, large differences in fatigue kinetics were observed from fibers which had greater tetanic [Ca(2+)]i at the end than at the beginning of fatigue to fibers which eventually completely failed to release Ca(2+) upon stimulation. Compared to control conditions, KATP-channel-deficient fibers had a greater proportion of fiber with large decreases in tetanic [Ca(2+)]i, fade and complete failure to release Ca(2+) upon stimulation. There was, however, a group of KATP-channel-deficient fibers that had similar fatigue kinetics to those of the most fatigue-resistant control fibers. For the first time, differences in fatigue kinetics were observed between Kir6.2(-/-) and glibenclamide-exposed muscle fibers. Verapamil significantly reduced unstimulated and tetanic [Ca(2+)]i. It is concluded that not all fibers are dependent on the myoprotection of KATP channels and that the decrease in unstimulated force by verapamil reported in a previous studies in glibenclamide-exposed fibers is due to a reduction in Ca(2+) load by reducing Ca(2+) influx through CaV1.1 channels between and during contractions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».