MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2346890535 · doi:10.1152/jn.01021.2015

Influence of the contractile properties of muscle on motor unit firing rates during a moderate-intensity contraction in vivo

2016· article· en· W2346890535 sur OpenAlexfundno aff
Michael A. Trevino, Trent J. Herda, Andrew C. Fry, Philip M. Gallagher, John P. Vardiman, Eric M. Mosier, Jonathan D. Miller

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurophysiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésIsometric exerciseMotor unit recruitmentMotor unitMyosinElectromyographyMuscle contractionContraction (grammar)AnatomyChemistryBiologyBiophysicsNeuroscienceInternal medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,190

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations48
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of NeurophysiologyMême sujetMuscle activation and electromyography studiesTravaux en français237 207