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Enregistrement W2132810653 · doi:10.1098/rspb.2012.0467

The mechanisms of the residual force enhancement after stretch of skeletal muscle: non-uniformity in half-sarcomeres and stiffness of titin

2012· review· en· W2132810653 sur OpenAlexaff
Dilson E. Rassier

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTitinSarcomereIsometric exerciseMyofibrilMyosinStiffnessBiophysicsActinMaterials scienceSkeletal muscleChemistryAnatomyMyocyteBiologyComposite materialCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When activated skeletal muscles are stretched, the force increases significantly. After the stretch, the force decreases and reaches a steady-state level that is higher than the force produced at the corresponding length during purely isometric contractions. This phenomenon, referred to as residual force enhancement, has been observed for more than 50 years, but the mechanism remains elusive, generating considerable debate in the literature. This paper reviews studies performed with single muscle fibres, myofibrils and sarcomeres to investigate the mechanisms of the stretch-induced force enhancement. First, the paper summarizes the characteristics of force enhancement and early hypotheses associated with non-uniformity of sarcomere length. Then, it reviews new evidence suggesting that force enhancement can also be associated with sarcomeric structures. Finally, this paper proposes that force enhancement is caused by: (i) half-sarcomere non-uniformities that will affect the levels of passive forces and overlap between myosin and actin filaments, and (ii) a Ca(2+)-induced stiffness of titin molecules. These mechanisms are compatible with most observations in the literature, and can be tested directly with emerging technologies in the near future.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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