Sex‐related differences in motor unit behavior are influenced by myosin heavy chain during high‐ but not moderate‐intensity contractions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Motor unit recruitment and firing rate patterns of the vastus lateralis (VL) have not been compared between sexes during moderate‐ and high‐intensity contraction intensities. Additionally, the influence of fiber composition on potential sex‐related differences remains unquantified. Methods Eleven males and 11 females performed 40% and 70% maximal voluntary contractions (MVCs). Surface electromyographic (EMG) signals recorded from the VL were decomposed. Recruitment thresholds (RTs), MU action potential amplitudes (MUAP AMP ), initial firing rates (IFRs), mean firing rates (MFRs), and normalized EMG amplitude (N‐EMG RMS ) at steady torque were analyzed. Y ‐intercepts and slopes were calculated for MUAP AMP , IFR, and MFR versus RT relationships. Type I myosin heavy chain isoform (MHC) was determined with muscle biopsies. Results There were no sex‐related differences in MU characteristics at 40% MVC. At 70% MVC, males exhibited greater slopes ( p = 0.002) for the MUAP AMP , whereas females displayed greater slopes ( p = 0.001–0.007) for the IFR and MFR versus RT relationships. N‐EMG RMS at 70% MVC was greater for females ( p < 0.001). Type I %MHC was greater for females ( p = 0.006), and was correlated ( p = 0.018–0.031) with the slopes for the MUAP AMP , IFR, and MFR versus RT relationships at 70% MVC ( r = −0.599–0.585). Conclusion Both sexes exhibited an inverse relationship between MU firing rates and recruitment thresholds. However, the sex‐related differences in MU recruitment and firing rate patterns and N‐EMG RMS at 70% MVC were likely due to greater type I% MHC and smaller twitch forces of the higher threshold MUs for the females. Evidence is provided that muscle fiber composition may explain divergent MU behavior between sexes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».