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Enregistrement W2548893348

ABNORMAL PASSIVE FORCES IN FROG TIBIALIS ANTERIOR MUSCLES

2014· article· en· W2548893348 sur OpenAlexaffvenue
Alex Li, Brandon Hisey, Andrew Sawatsky, Walter Herzog

Notice bibliographique

RevueJournal of undergraduate research in Alberta · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSarcomereAnatomyAnkleTibialis anterior muscleMuscle architectureMaterials scienceSkeletal muscleMedicineMyocyte
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION Typically in force-length relationships of skeletal muscle, the passive forces are much lower than the active forces. These results have been shown in both single fiber experiments and whole muscle experiments [1]. However, abnormally high passive forces were noticed in a pilot study done with the whole tibialis anterior (TA) in the frog, rana pipiens. Surprisingly, single fiber experiments of the same muscle and species have shown a standard force-length relationship with low passive force. Thus, the purpose of this study was to verify the observation of extremely high passive forces made previously and, if true, investigate the range of muscle lengths in which these high pasive forces occur. Possible functional reasons for this phenomenon will be discussed. METHODS The TA and sciatic nerve of three frogs were isolated with surgical techniques. The attached tarsal bone was clamped to a load cell and the knee was pinned. The muscle was then stretched to various lengths and isometrically contracted via nerve stimulation with a platinum hook. A Short rest was given between trials. Whole muscle biopsies were taken and prepared for analysis of sarcomere length within the normal range of motion. The range of muscle lengths in which the animal normally functions was analysed by configuring knee and ankle joint angles to values that were identified for swimming and jumping. [2]. RESULTS All subjects showed very large passive forces on the ascending limb of the force-length relationship (Figure 1). At long muscle lengths, passive forces were up to six times as high as the corresponding active forces. The functional range of muscle lengths for jumping and swimming is 87-95% and 91%-96%, respectivelyof the maximum in vivo muscle length. The shortest in vivo muscle length is about 77% of its maximal in vivo length. DISCUSSION AND CONCLUSIONS It is likely that the high passive forces observed in the frog TA come from the extracellular matrix, as earlier studies with single TA fibers show low passive force [3]. These high passive forces found for the entire muscle have implications for the function of the muscle during every day activities, such as swimming and jumping. It has been demonstrated that frogs produce extremely high muscle power output during jumping [4]. They achieve these high powers by using a catapult mechanism through the plantaris tendon [5]. High passive forces in the TA would be a natural development to counterbalance plantaris forces as the TA is the antagonist muscle to the plantaris. It is also possible that the high passive forces in the TA are used during frog swimming. Since frogs have large webbed feet, a high passive force in the TA allows frogs to use their feet like human swimmers use passive fins at to increase the speed and decrease the energy expenditure of swimming.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,273 · 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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