MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387186446 · doi:10.1101/2023.09.27.559764

Modeling Thick Filament Activation Suggests a Molecular Basis for Force Depression

2023· preprint· en· W4387186446 sur OpenAlexaff
Shuyue Liu, Chris Marang, M.E. Woodward, Venus Joumaa, Tim Leonard, Brent Scott, Edward P. Debold, Walter Herzog, Sam Walcott

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésIsometric exerciseMyosinProtein filamentBiophysicsTitinActinMuscle contractionMaterials scienceFiberChemistryMechanicsPhysicsSarcomereComposite materialAnatomyMyocyteBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Multiscale models aiming to connect muscle’s molecular and cellular function have been difficult to develop, in part, due to a lack of self-consistent multiscale data. To address this gap, we measured the force response from single skinned rabbit psoas muscle fibers to ramp shortenings and step stretches performed on the plateau region of the force-length relationship. We isolated myosin from the same muscles and, under similar conditions, performed single molecule and ensemble measurements of myosin’s ATP-dependent interaction with actin using laser trapping and in vitro motility assays. We fit the fiber data by developing a partial differential equation model that includes thick filament activation, whereby an increase in force on the thick filament pulls myosin out of an inhibited state. The model also includes a series elastic element and a parallel elastic element. This parallel elastic element models a titin-actin interaction proposed to account for the increase in isometric force following stretch (residual force enhancement). By optimizing the model fit to a subset of our fiber measurements, we specified seven unknown parameters. The model then successfully predicted the remainder of our fiber measurements and also our molecular measurements from the laser trap and in vitro motility. The success of the model suggests that our multiscale data are self-consistent and can serve as a testbed for other multiscale models. Moreover, the model captures the decrease in isometric force observed in our muscle fibers after active shortening (force depression), suggesting a molecular mechanism for force depression, whereby a parallel elastic element combines with thick filament activation to decrease the number of cycling cross-bridges. SIGNIFICANCE Connecting the molecular and cellular scales of muscle contraction would assist in, e.g., the treatment of genetic muscle diseases, the development of heart drugs, and the design of prostheses. The history dependence of muscle contraction, having no clear molecular basis, has remained an obstacle in making this connection for the seventy years since its discovery. We measured the force- and motion-generating capacity of rabbit psoas muscle from the scale of single molecules to single cells. We developed a mathematical model that, when fit to some of the cellular measurements, predicted the remaining cellular measurements and also the molecular measurements. The model’s ability to capture muscle’s history dependence suggests a unified description of muscle contraction from the molecular to cellular scale.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetCardiomyopathy and Myosin StudiesTravaux en français237 207