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Enregistrement W2129701521 · doi:10.1242/jeb.072637

Recruitment of faster motor units is associated with greater rates of fascicle strain and rapid changes in muscle force during locomotion

2012· article· en· W2129701521 sur OpenAlexaff
Sabrina S. M. Lee, Maria de Boef Miara, Allison S. Arnold, Andrew A. Biewener, James M. Wakeling

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases
Mots-clésFascicleMotor unitMotor unit recruitmentElectromyographyStrain (injury)Physical medicine and rehabilitationSonomicrometryTendonAnatomyBiologyMedicineCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animals modulate the power output needed for different locomotor tasks by changing muscle forces and fascicle strain rates. To generate the necessary forces, appropriate motor units must be recruited. Faster motor units have faster activation-deactivation rates than slower motor units, and they contract at higher strain rates; therefore, recruitment of faster motor units may be advantageous for tasks that involve rapid movements or high rates of work. This study identified motor unit recruitment patterns in the gastrocnemii muscles of goats and examined whether faster motor units are recruited when locomotor speed is increased. The study also examined whether locomotor tasks that elicit faster (or slower) motor units are associated with increased (or decreased) in vivo tendon forces, force rise and relaxation rates, fascicle strains and/or strain rates. Electromyography (EMG), sonomicrometry and muscle-tendon force data were collected from the lateral and medial gastrocnemius muscles of goats during level walking, trotting and galloping and during inclined walking and trotting. EMG signals were analyzed using wavelet and principal component analyses to quantify changes in the EMG frequency spectra across the different locomotor conditions. Fascicle strain and strain rate were calculated from the sonomicrometric data, and force rise and relaxation rates were determined from the tendon force data. The results of this study showed that faster motor units were recruited as goats increased their locomotor speeds from level walking to galloping. Slow inclined walking elicited EMG intensities similar to those of fast level galloping but different EMG frequency spectra, indicating that recruitment of the different motor unit types depended, in part, on characteristics of the task. For the locomotor tasks and muscles analyzed here, recruitment patterns were generally associated with in vivo fascicle strain rates, EMG intensity and tendon force. Together, these data provide new evidence that changes in motor unit recruitment have an underlying mechanical basis, at least for certain locomotor tasks.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, 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

Citations30
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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