Improved Human Muscle Biopsy Method To Study Neuromuscular Junction Structure and Functions with Aging
Notice bibliographique
Résumé
Reduced mobility and physical independence of elders has emerged as a major clinical and public health priority with extended life expectancy. The impact of the neuromuscular function on muscle activity and properties has emerged as a critical factor influencing the progress and outcome of muscle changes with aging. However, very little is known about the neuromuscular junctions (NMJs) in humans, in part due to technical constraints limiting the access to healthy, fresh neuromuscular tissue. Here, we describe a method, called Biopsy using Electrostimulation for Enhanced NMJ Sampling (BeeNMJs) that improves the outcome of muscle biopsies. We used local cutaneous stimulation to identify the area enriched with NMJs for each participant at the right Vastus lateralis (VL). The needle biopsy was then performed in proximity of that point. The BeeNMJs procedure was safe for the participants. We observed NMJs in 53.3% of biopsies in comparison with only 16.7% using the traditional method. Furthermore, we observed an average of 30.13 NMJs per sample compared to only 2.33 for the traditional method. Importantly, high-quality neuromuscular material was obtained whereby pre-, postsynaptic, and glial elements were routinely labeled, simultaneously with myosin heavy chain type I. The BeeNMJs approach will facilitate studies of NMJs, particularly in human disease or aging process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».