Training Induced Changes to Skeletal Muscle Passive Properties Are Evident in Both Single Fibers and Fiber Bundles in the Rat Hindlimb
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The passive mechanical behavior of skeletal muscle represents both important, and generally underappreciated, biomechanical properties with little attention paid to their trainability. These experiments were designed to gain insight into the trainability of muscle passive mechanical properties in both single fibres and fibre bundles. Methods: Rats were trained in two groups: 4 weeks of either uphill (UH) or downhill (DH) treadmill running; with a third group as sedentary control. After sacrifice, the soleus (SOL), extensor digitorum longus (EDL), and vastus intermedius (VI) were harvested. 179 bundles and 185 fibres were tested and analyzed using a cumulative stretch-relaxation protocol to determine the passive stress and elastic modulus. Titin isoform expression was analysed using SDS-VAGE. Results: Single fibres: passive modulus and stress were greater for the EDL at sarcomere lengths (SLs) ≥ 3.7 µm (modulus) and 4.0 µm (stress) with DH compared to UH training, and lesser for the SOL (SLs ≥ 3.3 µm) with DH training compared with control; there was no effect of UH training. VI was not affected by either training protocol. Fibre bundles: passive modulus and stress were greater for the EDL at SLs ≥ 2.5 µm (modulus) and 3.3 µm (stress) in the DH training group as compared with control, while no affects were observed in either the SOL or VI for either training group. No effects on titin isoform size were detected with training. Conclusion: This study demonstrated a trainability of passive muscle properties at both the single fibre and fibre bundle levels were not accompanied by any detectable changes to titin isoform size.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».