MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4213111883 · doi:10.1101/2022.02.18.481073

An increase in serial sarcomere number induced via weighted downhill running improves work loop performance in the rat soleus

2022· preprint· en· W4213111883 sur OpenAlexafffund
Avery Hinks, Kaitlyn Jacob, Parastoo Mashouri, Kyle D. Medak, Martino V. Franchi, David C. Wright, Stephen H.M. Brown, Geoffrey A. Power

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Guelph
Mots-clésSarcomereFascicleSoleus muscleWork (physics)ChemistryHydroxyprolineAnatomyBiomedical engineeringInternal medicineBiologySkeletal muscleMedicinePhysicsBiochemistryMyocyte

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Increased serial sarcomere number (SSN) has been observed in rats via downhill running training due to the emphasis on active lengthening contractions; however, little is known about the influence on dynamic contractile function. Therefore, we employed 4 weeks of weighted downhill running training in rats, then assessed soleus SSN and work loop performance. We hypothesized trained rats would produce greater net work output during faster, higher-strain work loops due to a greater SSN. Thirty-one Sprague-Dawley rats were assigned to a control or training group. Weight was added during downhill running via a custom-made vest, progressing from 5-15% body mass. Following sacrifice, the soleus was dissected, and a force-length relationship was constructed. Work loops (active shortening followed by passive lengthening) were then performed about optimal muscle length (L O ) at 1.5-3-Hz cycle frequencies and 1-7-mm strains to assess net work output. Muscles were then fixed in formalin at L O . Fascicle lengths and sarcomere lengths were measured and used to calculate SSN. Intramuscular collagen content and crosslinking were quantified via a hydroxyproline content and pepsin-solubility assay. Trained rats had longer fascicle lengths (+13%), greater SSN (+8%), greater specific active forces (+50%), and lower passive forces (–45-62%) than controls (P<0.05). There were no differences in collagen parameters (P>0.05). Net work output was greater (+101-424%) in trained than control rats for the 1.5-Hz loops at 1, 3, and 5-mm strains ( P <0.05) and showed relationships with fascicle length (R 2 =0.14-0.24, P <0.05). These results suggest training-induced longitudinal muscle growth may improve dynamic performance.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,231 · 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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetSports Performance and Training→Travaux en français237 207→