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Enregistrement W2255546290 · doi:10.1096/fasebj.28.1_supplement.1102.17

The importance of decreased Cl <sup>‐</sup> channel activity in preventing K <sup>+</sup> ‐induced force depression at the onset of muscle activity (1102.17)

2014· article· en· W2255546290 sur OpenAlexafffund
Amanda Higgins, Jean‐Marc Renaud

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIon channel regulation and function
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésChemistryMembrane potentialStimulationBiophysicsInternal medicineEndocrinologyMedicineBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interstitial [K + ] reaches 10‐12 mM even in non‐fatiguing muscle activity. At low stimulation frequencies (1‐90 Hz) and 37°C, peak force is potentiated at these [K + ], and force depression in mouse EDL muscle occurs only when [K + ] exceeds 13 mM. Partial decreases in Cl ‐ channel activity allows for force recovery at elevated [K + ] while complete block of Cl ‐ channel activity worsens the K + ‐induced force depression. The objective of this study was to determine the optimal level of Cl ‐ channel activity or conductance (GCl). Increasing K + from 4.7 (control) to 13 mM reduced peak force by 75%. Subsequent exposure to 9‐AC, a ClC‐1 Cl ‐ channel blocker, allowed for an increase in force being 25%, 26% and 43% at 6.5, 10 and 20 µM 9‐AC, respectively. At 40 and 100 µM 9‐AC, the force increases were smaller, being 15% and 9%, respectively; i.e., an optimum effect was observed at 20 µM 9‐AC. Interestingly, at 20 µM 9‐AC, the GCl is expected to be about 30% of the normal GCl at rest. More importantly, there is evidence for a 70% decrease in GCl at the onset of a muscle activity. We therefore suggest that this decrease in GCl at the onset of exercise play a critical role in preventing K + , which rapidly reaches 10‐12 mM, to depress membrane excitability and force generation and in fact maintain the K + ‐induced force thereby improving muscle performance. Grant Funding Source : CIHR

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,237 · 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'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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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