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Enregistrement W2994352004

CONTRACTILE PROTEIN NUMBER IN ADJACENT SARCOMERES – IS THERE A DIFFERENCE?

2014· article· en· W2994352004 sur OpenAlexvenueno aff
Hilda Antwi-Nsiah, Ruth A. Seerattan, Walter Herzog

Notice bibliographique

RevueJournal of undergraduate research in Alberta · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSarcomereMyofibrilMyosinMyofilamentAnatomyChemistryTitinBiophysicsBiologyMyocyteBiochemistryCell biology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION Variation in sarcomere length within an actively contracting skeletal muscle has often been observed yet remains unexplained. Sarcomeres within a myofibril are connected in series and thus they must each produce the same amount of force [1]. We know that the amount of force that a sarcomere can produce is related to the amount of overlap between the actin and myosin filaments within it. As a result, sarcomere length affects the amount of force that a sarcomere can produce [2]. If we assume that sarcomeres within a myofibril contain the same number of contractile proteins, it would be expected that sarcomeres within a myofibril would be of the same or similar length thus producing the same amount of force. However, it has been observed that sarcomere lengths vary within myofibrils [3] causing us to hypothesize that contractile protein number differs between adjacent sarcomeres. The purpose of this study was to identify the number of myosin filaments in serially arranged sarcomeres and determine if this number differed. The hope was to provide a possible explanation for the difference in serially arranged sarcomere lengths within myofibrils. METHODS Bundles of rabbit psoas muscle fibers about 2 mm in diameter were harvested and placed in a modified Karnovsky’s fixative. The fibers were post fixed with 1% osmium tetroxide and then put through a standard dehydration and infiltration process. The muscle samples were teased apart under a dissecting scope to get bundles about 100 μm in diameter and embedded in Embed 812 Resin. Blocks were cut into 100 nm thick slices perpendicularly to the embedded samples to obtain cross sections of the muscle samples. Sectioning was done using an ultracut microtome. The sections were stained with uranyl acetate and lead citrate and viewed under an electron microscope to obtain images of myofibril cross sections. The number of myosin filaments present was then counted manually. RESULTS An electron micrograph of a sarcomere cross section was obtained and is shown in Figure 1. The number of myosin filaments counted was 715 in this sarcomere of approximate cross sectional area 0.7 μm 2 . LIMITATIONS Due to the size of our samples (about 100 μm in diameter) compared to the size of a single myofibril (about 1 μm in diameter) we were not able to follow a single myofibril in multiple micrographs and compare the number of myosin filaments in adjacent sarcomeres. DISCUSSION AND CONCLUSIONS In this study we were successful in obtaining an electron micrograph of a sarcomere in cross section and counting the number of myosin filaments within it. We anticipate that when we are successful in counting the number of myosin filaments in adjacent sarcomeres, we will find a difference, thus providing a possible explanation for the variance in sarcomere length within a myofibril. From this investigation we have identified a viable method for imaging sarcomeres in cross section and counting the number of myosin filaments within them. The next step is to refine the protocol in order to embed smaller samples. With smaller samples it will be easier to locate and track a single myofibril in multiple electron micrographs and compare the number of myosin filaments in adjacent sarcomeres.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,311 · 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'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'admission1
Résumé présentoui

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