Affinity for MgADP and force of unbinding from actin of myosin purified from tonic and phasic smooth muscle
Notice bibliographique
Résumé
Smooth muscle is unique in its ability to maintain force at low MgATP consumption. This property, called the latch state, is more prominent in tonic than phasic smooth muscle. Studies performed at the muscle strip level have suggested that myosin from tonic muscle has a greater affinity for MgADP and therefore remains attached to actin longer than myosin from phasic muscle, allowing for cross-bridge dephosphorylation and latch-bridge formation. An alternative hypothesis is that after dephosphorylation, myosin reattaches to actin and maintains force. We investigated these fundamental properties of smooth muscle at the molecular level. We used an in vitro motility assay to measure actin filament velocity (nu(max)) when propelled by myosin purified from phasic or tonic muscle at increasing [MgADP]. Myosin was 25% thiophosphorylated and 75% unphosphorylated to approximate in vivo conditions. The slope of nu(max) versus [MgADP] was significantly greater for tonic (-0.51+/-0.04) than phasic muscle myosin (-0.15+/-0.04), demonstrating the greater MgADP affinity of myosin from tonic muscle. We then used a laser trap assay to measure the unbinding force from actin of populations of unphosphorylated tonic and phasic muscle myosin. Both myosin types attached to actin, and their unbinding force (0.092+/-0.022 pN for phasic muscle and 0.084+/-0.017 pN for tonic muscle) was not statistically different. We conclude that the greater affinity for MgADP of tonic muscle myosin and the reattachment of dephosphorylated myosin to actin may both contribute to the latch state.
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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 | 0,001 |
| 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 ».