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Enregistrement W4285742742 · doi:10.3389/fphys.2022.837611

What Can We Learn from Single Sarcomere and Myofibril Preparations?

2022· review· en· W4285742742 sur OpenAlexafffund
Walter Herzog

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesKillam TrustsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésSarcomereTitinMyofibrilActinMyosinMyofilamentMuscle contractionAnatomyBiophysicsChemistryBiologyMyocyteCell biologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sarcomeres are the smallest functional contractile unit of muscle, and myofibrils are striated muscle organelles that are comprised of sarcomeres that are strictly aligned in series. Furthermore, passive forces in sarcomeres and myofibrils are almost exclusively produced by the structural protein titin, and all contractile, regulatory, and structural proteins are in their natural configuration. For these mechanical and structural reasons single sarcomere and myofibril preparations are arguably the most powerful to answer questions on the mechanisms of striated muscle contraction. We developed and optimized single myofibril research over the past 20 years and were the first to mechanically isolate and test single sarcomeres. The results from this research led to the uncovering of the crucial role of titin in muscle contraction, first molecular explanations for the origins of the passive and the residual force enhancement properties of skeletal and cardiac muscles, the discovery of sarcomere length stability on the descending limb of the force-length relationship, and culminating in the formulation of the three-filament theory of muscle contraction that, aside from actin and myosin, proposes a crucial role of titin in active force production. Aside from all the advantages and possibilities that single sarcomere and myofibril preparations offer, there are also disadvantages. These include the fragility of the preparation, the time-consuming training to master these preparations, the limited spatial resolution for length and force measurements, and the unavailability of commercial systems for single sarcomere/myofibril research. Ignoring the mechanics that govern serially linked systems, not considering the spatial resolution and associated accuracies of myofibril systems, and neglecting the fragility of myofibril preparations, has led to erroneous interpretations of results and misleading conclusions. Here, we will attempt to describe the methods and possible applications of single sarcomere/myofibril research and discuss the advantages and disadvantages by focusing on specific applications. It is hoped that this discussion may contribute to identifying the enormous potential of single sarcomere/myofibril research in discovering the secrets of muscle contraction.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0070,024
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0090,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,006

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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