Modelling extracellular matrix and cellular contributions to whole muscle mechanics
Notice bibliographique
Résumé
Skeletal muscle tissue has a highly complex and heterogeneous structure comprising several physical length scales. In the simplest model of muscle tissue, it can be represented as a one dimensional nonlinear spring in the direction of muscle fibres. However, at the finest level, muscle tissue includes a complex network of collagen fibres, actin and myosin proteins, and other cellular materials. This study shall derive an intermediate physical model which encapsulates the major contributions of the muscle components to the elastic response apart from activation-related along-fibre responses. The micro-mechanical factors in skeletal muscle tissue (eg. connective tissue, fluid, and fibres) can be homogenized into one material aggregate that will capture the behaviour of the combination of material components. In order to do this, the corresponding volume fractions for each type of material need to be determined by comparing the stress-strain relationship for a volume containing each material. This results in a model that accounts for the micro-mechanical features found in muscle and can therefore be used to analyze effects of neuro-muscular diseases such as cerebral palsy or muscular dystrophies. The purpose of this study is to construct a model of muscle tissue that, through choosing the correct material parameters based on experimental data, will accurately capture the mechanical behaviour of whole muscle. This model is then used to look at the impacts of the bulk modulus and material parameters on muscle deformation and strain energy-density distributions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».