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Enregistrement W3167044761 · doi:10.1096/fasebj.22.1_supplement.757.18

Fiber capillarization is augmented in the gastrocnemius muscle of mighty mini‐muscled mice

2008· article· en· W3167044761 sur OpenAlexafffund
Lisa E Wong, Theodore Garland, Russ Hepple

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésGastrocnemius muscleMuscle fibreWheel runningFiber typeFiberMyofibrilAnatomyMuscle massFast twitch muscleChemistryCapillary actionInternal medicineEndocrinologyBiologySkeletal muscleMedicineMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

House mice selectively bred for high voluntary wheel running display a mini‐muscle phenotype; they display twice the mitochondrial enzyme activities of normal in a muscle that has half the mass. To determine the structural alterations facilitating aerobic metabolism in these mini‐muscles, cross‐sections of the medial gastrocnemius of normal (n = 6) and mini–muscled (n = 6) mice were stained with LeadATPase and myofibrillar ATPase, and analyzed for fiber size, capillarization and fiber type. Specifically, we tested the hypothesis that mini‐muscled mice would have greater fiber capillarization. On average, mini‐muscled mice had smaller mean fiber cross‐sectional area, due in large part to the presence of many fibers with small size in the superficial region. In addition, mini‐muscle mice had higher capillary‐to‐fiber ratio and higher capillary density. When fibers were binned according to size it was revealed that it was primarily the normal‐sized fibers of the mini‐muscles that had higher capillarity. These results support the hypothesis that the mini‐mice have higher indices of capillarity, which may be important to facilitate the superior mass‐specific aerobic function of these muscles. This research was supported by NSERC and NSF grant IOB‐0543429.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,215 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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