Lifelong exercise is associated with more homogeneous motor unit potential features across deep and superficial areas of vastus lateralis
Notice bibliographique
Résumé
Motor unit (MU) expansion enables rescue of denervated muscle fibres helping to ameliorate age-related muscle atrophy, with evidence to suggest master athletes are more successful at this remodelling. Electrophysiological data has suggested MUs located superficially are larger than those located deeper within young muscle. However, the effects of ageing and exercise on MU heterogeneity across deep and superficial aspects of vastus lateralis (VL) remain unclear. Intramuscular electromyography was used to record individual MU potentials (MUPs) and near fibre MUPs (NFMs) from deep and superficial regions of the VL during 25% maximum voluntary contractions, in 83 males (15 young (Y), 17 young athletes (YA), 22 old (O) and 29 master athletes (MA)). MUP size and complexity were assessed using area and number of turns, respectively. Multilevel mixed effects linear regression models were performed to investigate the effects of depth in each group. MUP area was greater in deep compared with superficial MUs in Y (p<0.001) and O (p=0.012) but not in YA (p=0.071) or MA (p=0.653). MUP amplitude and NF MUP area were greater, and MUPs were more complex in deep MUPs from Y, YA and O (all p<0.05) but did not differ across depth in MA (all p>0.07). These data suggest MU characteristics differ according to depth within the VL which may be influenced by both ageing and exercise. A more homogenous distribution of MUP size and complexity across muscle depths in older athletes may be a result of a greater degree of age-related MU adaptations.
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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) | 0,001 | 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 ».