Influence of the contractile properties of muscle on motor unit firing rates during a moderate-intensity contraction in vivo
Notice bibliographique
Résumé
It is suggested that firing rate characteristics of motor units (MUs) are influenced by the physical properties of the muscle. However, no study has correlated MU firing rates at recruitment, targeted force, or derecruitment with the contractile properties of the muscle in vivo. Twelve participants (age = 20.67 ± 2.35 yr) performed a 40% isometric maximal voluntary contraction of the leg extensors that included linearly increasing, steady force, and decreasing segments. Muscle biopsies were collected with myosin heavy chain (MHC) content quantified, and surface electromyography (EMG) was recorded from the vastus lateralis. The EMG signal was decomposed into the firing events of single MUs. Slopes and y-intercepts were calculated for 1) firing rates at recruitment vs. recruitment threshold, 2) mean firing rates at steady force vs. recruitment threshold, and 3) firing rates at derecruitment vs. derecruitment threshold relationships for each subject. Correlations among type I %MHC isoform content and the slopes and y-intercepts from the three relationships were examined. Type I %MHC isoform content was correlated with MU firing rates at recruitment (y-intercepts: r = -0.577; slopes: r = 0.741) and targeted force (slopes: r = 0.853) vs. recruitment threshold and MU firing rates at derecruitment (y-intercept: r = -0.597; slopes: r = 0.701) vs. derecruitment threshold relationships. However, the majority of the individual MU firing rates vs. recruitment and derecruitment relationships were not significant (P > 0.05) and, thus, revealed no systematic pattern. In contrast, MU firing rates during the steady force demonstrated a systematic pattern with higher firing rates for the lower- than higher-threshold MUs and were correlated with the physical properties of MUs in vivo.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».