Peer Review #2 of "Gait changes in a line of mice artificially selected for longer limbs (v0.1)"
Notice bibliographique
Résumé
In legged terrestrial locomotion, the duration of stance phase, i.e., when limbs are in contact with the substrate, is positively correlated with limb length, and negatively correlated with the metabolic cost of transport.These relationships are well documented at the interspecific level, across a broad range of body sizes and travel speeds.However, such relationships are harder to evaluate within species (i.e., where natural selection operates), largely for practical reasons, including low population variance in limb length, and the presence of confounding factors such as body mass, or training.Here, we compared spatiotemporal kinematics of gait in Longshanks, a long-legged mouse line created through artificial selection, and in random-bred, mass-matched Control mice raised under identical conditions.We used a gait treadmill to test the hypothesis that Longshanks have longer stance phases and stride lengths, and decreased stride frequencies in both fore-and hind limbs, compared with Controls.Our results indicate that gait differs significantly between the two groups.Specifically, and as hypothesized, stance duration and stride length are 8-10% greater in Longshanks, while stride frequency is 8% lower than in Controls.However, there was no difference in the touch-down timing and sequence of the paws between the two lines.Taken together, these data suggest that, for a given speed, Longshanks mice take significantly fewer, longer steps to cover the same distance or running time compared to Controls, with important implications for other measures of individual variation in whole-organism performance, such as the metabolic cost of transport.
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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 | 0,007 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,366 | 0,202 |
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 ».