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Enregistrement W3216368787

Muscle-bone properties after prolonged voluntary wheel running in a mouse model of dominant severe osteogenesis imperfecta.

2021· article· en· W3216368787 sur OpenAlexaff
Josephine T. Tauer, Gustavo Henrique Rigo Canevazzi, Justine Schiettekatte-Maltais, Frank Rauch, Raynald Bergeron, Louis‐Nicolas Veilleux

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueConnective tissue disorders research
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill UniversityShriners Hospitals for Children - Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteogenesis imperfectaWheel runningRegimenForelimbMedicineGrip strengthSkeletal muscleBone remodelingInternal medicineEndocrinologyTurnoverPhysical therapyAnatomy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of the current study is to assess the effect of a seven-week voluntary wheel running intervention on muscles and bones properties in a mouse model mimicking dominant severe osteogenesis imperfecta (OI). METHODS: ) mice either performed voluntarily wheel-running exercise for 7-weeks or remained sedentary. Running distance and speed, forelimb grip strength, isolated muscle force and fatigability as well as bone morphology and mechanical properties were assessed. RESULTS: We demonstrate that female WT and OI mice voluntarily performed exercise, although OI mice exercised less than WT littermates. The exercise regimen increased soleus muscle masses in WT and OI but increased relative grip strength in WT mice only. Specific muscle force and fatigability were similar between WT and OI mice and did not improve with exercise. Furthermore, the exercise regimen did not improve the femoral architectural and biomechanical properties in OI mice. CONCLUSION: Our study suggests that voluntary wheel running is not appropriate to assess the effects of exercise in a mouse model of OI. Findings from exercising OI mice model studies may not necessarily be transferable to humans.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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