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Enregistrement W2897078490 · doi:10.1038/s41598-018-33658-7

Single sarcomere contraction dynamics in a whole muscle

2018· article· en· W2897078490 sur OpenAlexafffund
Eng Kuan Moo, Walter Herzog

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchKillam Trusts
Mots-clésSarcomereIsometric exerciseMyofibrilAnatomyContraction (grammar)Muscle contractionMyosinBiophysicsChemistryMyocyteBiologyCell biologyPhysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The instantaneous sarcomere length (SL) is regarded as an important indicator of the functional properties of striated muscle. Previously, we found greater sarcomere elongations at the distal end compared to the mid-portion in the mouse tibialis anterior (TA) when the muscle was stretched passively. Here, we wanted to see if SL dispersions increase with activation, as has been observed in single myofibrils, and if SL dispersions differ for different locations in a muscle. Sarcomere lengths were measured at a mid- and a distal location of the TA in live mice using second harmonic generation imaging. Muscle force was measured using a tendon force transducer. We found that SL dispersions increased substantially from the passive to the active state, and were the same for the mid- and distal portions of TA. Sarcomere length non-uniformities within a segment of ~30 serial sarcomeres were up to 1.0 µm. We conclude from these findings that passive, mean SLs obtained from a single location are not necessarily representative of the distribution of SL in active muscle, and thus may be misinterpreted when deriving muscle mechanical properties, such as the force-length relationship. In view of these findings, it seems crucial to determine how SL distributions within a muscle relate to the most fundamental properties of muscle, such as the maximal isometric force.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations37
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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