Shifting gears: dynamic muscle shape changes and force-velocity behavior in the medial gastrocnemius
Notice bibliographique
Résumé
When muscles contract, they bulge in thickness or in width to maintain a (nearly) constant volume. These dynamic shape changes are tightly linked to the internal constraints placed on individual muscle fibers and play a key functional role in modulating the mechanical performance of skeletal muscle by increasing its range of operating velocities. Yet to date we have a limited understanding of the nature and functional implications of in vivo dynamic muscle shape change under submaximal conditions. This study determined how the in vivo changes in medial gastrocnemius (MG) fascicle velocity, pennation angle, muscle thickness, and subsequent muscle gearing varied as a function of force and velocity. To do this, we obtained recordings of MG tendon length, fascicle length, pennation angle, and thickness using B-mode ultrasound and muscle activation using surface electromyography during cycling at a range of cadences and loads. We found that that increases in contractile force were accompanied by reduced bulging in muscle thickness, reduced increases in pennation angle, and faster fascicle shortening. Although the force and velocity of a muscle contraction are inversely related due to the force-velocity effect, this study has shown how dynamic muscle shape changes are influenced by force and not influenced by velocity. NEW & NOTEWORTHY During movement, skeletal muscles contract and bulge in thickness or width. These shape changes play a key role in modulating the performance of skeletal muscle by increasing its range of operating velocities. Yet to date the underlying mechanisms associated with muscle shape change remain largely unexplored. This study identified muscle force, and not velocity, as the mechanistic driving factor to allow for muscle gearing to vary depending on the contractile conditions during human cycling.
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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 ».