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Enregistrement W4309667621 · doi:10.1073/pnas.2209441119

Titin force in muscle cells alters lattice order, thick and thin filament protein formation

2022· article· en· W4309667621 sur OpenAlexaff
Anthony L. Hessel, Weikang Ma, Nicole Mazara, Paige E. Rice, Devin Nissen, Henry Gong, Michel N. Kuehn, Thomas C. Irving, Wolfgang A. Linke

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésTitinMyosinProtein filamentBiophysicsSarcomereSkeletal muscleNebulinMyofibrilActinMuscle contractionPriming (agriculture)ChemistryObscurinMaterials scienceCrystallographyCell biologyAnatomyMyocyteBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skeletal muscle force production is increased at longer compared to shorter muscle lengths because of length-dependent priming of thick filament proteins in the contractile unit before contraction. Using small-angle X-ray diffraction in combination with a mouse model that specifically cleaves the stretch-sensitive titin protein, we found that titin cleavage diminished the length-dependent priming of the thick filament. Strikingly, a titin-sensitive, length-dependent priming was also present in thin filaments, which seems only possible via bridge proteins between thick and thin filaments in resting muscle, potentially myosin-binding protein C. We further show that these bridges can be forcibly ruptured via high-speed stretches. Our results advance a paradigm shift to the fundamental regulation of length-dependent priming, with titin as the key driver.

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)0,001
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 enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations54
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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