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Enregistrement W2900874956 · doi:10.1098/rsif.2018.0541

Metabolic cost underlies task-dependent variations in motor unit recruitment

2018· article· en· W2900874956 sur OpenAlexaff
Adrian Lai, Andrew A. Biewener, James M. Wakeling

Notice bibliographique

RevueJournal of The Royal Society Interface · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésIsometric exerciseMetabolic costContraction (grammar)Motor unit recruitmentMuscle contractionMuscle fatigueMotor unitBiomedical engineeringPhysical medicine and rehabilitationBiophysicsBiologyAnatomyElectromyographyMedicinePhysiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mammalian skeletal muscles are comprised of many motor units, each containing a group of muscle fibres that have common contractile properties: these can be broadly categorized as slow and fast twitch muscle fibres. Motor units are typically recruited in an orderly fashion following the 'size principle', in which slower motor units would be recruited for low intensity contraction; a metabolically cheap and fatigue-resistant strategy. However, this recruitment strategy poses a mechanical paradox for fast, low intensity contractions, in which the recruitment of slower fibres, as predicted by the size principle, would be metabolically more costly than the recruitment of faster fibres that are more efficient at higher contraction speeds. Hence, it would be mechanically and metabolically more effective for recruitment strategies to vary in response to contraction speed so that the intrinsic efficiencies and contraction speeds of the recruited muscle fibres are matched to the mechanical demands of the task. In this study, we evaluated the effectiveness of a novel, mixed cost function within a musculoskeletal simulation, which includes the metabolic cost of contraction, to predict the recruitment of different muscle fibre types across a range of loads and speeds. Our results show that a metabolically informed cost function predicts favoured recruitment of slower muscle fibres for slower and isometric tasks versus recruitment that favours faster muscles fibres for higher velocity contractions. This cost function predicts a change in recruitment patterns consistent with experimental observations, and also predicts a less expensive metabolic cost for these muscle contractions regardless of speed of the movement. Hence, our findings support the premise that varying motor recruitment strategies to match the mechanical demands of a movement task results in a mechanically and metabolically sensible way to deploy the different types of motor unit.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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