MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2150608920 · doi:10.1139/h04-021

The Sarcoplasmic Reticulum in Muscle Fatigue and Disease: Role of the Sarco(endo)plasmic Reticulum Ca<sup>2+</sup>-ATPase

2004· review· en· W2150608920 sur OpenAlexaff
A. Russell Tupling

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Applied Physiology · 2004
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSERCAEndoplasmic reticulumMuscle fatigueCalciumMuscle contractionATPaseContraction (grammar)Calcium signalingChemistrySkeletal muscleInternal medicineIntracellularEndocrinologyCalcium in biologyBiologyMedicineBiochemistryNeuroscienceEnzymeElectromyography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skeletal muscles induced to contract repeatedly respond with a progressive loss in their ability to generate a target force or power. This condition is known simply as fatigue. Commonly, fatigue may persist for prolonged periods of time, particularly at low activation frequencies, which is called low-frequency fatigue. Failure to activate the contractile apparatus with the appropriate intracellular free calcium ([Ca2+]f) signal contributes to fatigue but the precise mechanisms involved are unknown. The sarcoplasmic reticulum (SR) is the major organelle in muscle that is responsible for the regulation of [Ca2+]f, and numerous studies have shown that SR function, both Ca2+ release and Ca2+ uptake, is impaired following fatiguing contractile activity. The major aim of this review is to provide insight into the various cellular mechanisms underlying the alterations in SR Ca2+ cycling and cytosolic [Ca2+]f that are associated both with the development of fatigue during repeated muscle contraction and with low-frequency or long-lasting fatigue. The primary focus will be on the role of the sarco(endo)plasmic reticulum Ca2+-ATPase (SERCA) in normal muscle function, fatigue, and disease.

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)0,000
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 seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0030,004

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations80
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Applied PhysiologyMême sujetMuscle Physiology and DisordersTravaux en français237 207