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Enregistrement W2809236918 · doi:10.3390/ijms19071863

Do Actomyosin Single-Molecule Mechanics Data Predict Mechanics of Contracting Muscle?

2018· review· en· W2809236918 sur OpenAlexaff
Alf Månsson, Marko Ušaj, Luisa Moretto, Dilson E. Rassier

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeVetenskapsrådet
Mots-clésMyofilamentSarcomereMyosinTitinMolecular mechanicsIsometric exerciseActinMyosin headMeromyosinSkeletal muscleChemistryMoleculeBiophysicsMechanicsMyosin light-chain kinasePhysicsMaterials scienceAnatomyBiologyBiochemistryMyocyteQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In muscle, but not in single-molecule mechanics studies, actin, myosin and accessory proteins are incorporated into a highly ordered myofilament lattice. In view of this difference we compare results from single-molecule studies and muscle mechanics and analyze to what degree data from the two types of studies agree with each other. There is reasonable correspondence in estimates of the cross-bridge power-stroke distance (7⁻13 nm), cross-bridge stiffness (~2 pN/nm) and average isometric force per cross-bridge (6⁻9 pN). Furthermore, models defined on the basis of single-molecule mechanics and solution biochemistry give good fits to experimental data from muscle. This suggests that the ordered myofilament lattice, accessory proteins and emergent effects of the sarcomere organization have only minor modulatory roles. However, such factors may be of greater importance under e.g., disease conditions. We also identify areas where single-molecule and muscle data are conflicting: (1) whether force generation is an Eyring or Kramers process with just one major power-stroke or several sub-strokes; (2) whether the myofilaments and the cross-bridges have Hookean or non-linear elasticity; (3) if individual myosin heads slip between actin sites under certain conditions, e.g., in lengthening; or (4) if the two heads of myosin cooperate.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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