Breaking sarcomeres by in vitro exercise
Notice bibliographique
Résumé
Eccentric exercise leads to focal disruptions in the myofibrils, referred to as "lesions". These structures are thought to contribute to the post-exercise muscle weakness, and to represent areas of mechanical damage and/or remodelling. Lesions have been investigated in human biopsies and animal samples after exercise. However, this approach does not examine the mechanisms behind lesion formation, or their behaviour during contraction. To circumvent this, we used electrical pulse stimulation (EPS) to simulate exercise in C2C12 myotubes, combined with live microscopy. EPS application led to the formation of sarcomeric lesions in the myotubes, resembling those seen in exercised mice, increasing in number with the time of application or stimulation intensity. Furthermore, transfection with an EGFP-tagged version of the lesion and Z-disc marker filamin-C allowed us to observe the formation of lesions using live cell imaging. Finally, using the same technique we studied the behaviour of these structures during contraction, and observed them to be passively stretching. This passive behaviour supports the hypothesis that lesions contribute to the post-exercise muscle weakness, protecting against further damage. We conclude that EPS can be reliably used as a model for the induction and study of sarcomeric lesions in myotubes in vitro.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».