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Enregistrement W2996213296 · doi:10.1093/gerona/glz292

Improved Human Muscle Biopsy Method To Study Neuromuscular Junction Structure and Functions with Aging

2019· article· en· W2996213296 sur OpenAlexafffund
Mylène Aubertin‐Leheudre, Charlotte H. Pion, Joanne Vallée, Sandrine Marchand, José A. Morais, Marc Bélanger, Richard Robitaille

Notice bibliographique

RevueThe Journals of Gerontology Series A · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNeuromuscular junctionMuscle biopsyMyosinPhysical medicine and rehabilitationBiopsyNeuromuscular diseaseVastus lateralis muscleBiologyNeuroscienceMedicineDiseasePathologySkeletal muscleCell biologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,252 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations25
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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