Impact of hindlimb length variation on jumping dynamics in the Longshanks mouse
Notice bibliographique
Résumé
Distantly related mammals (e.g. jerboa, tarsiers, kangaroos) have convergently evolved elongated hindlimbs relative to body size. Limb elongation is hypothesized to make these species more effective jumpers by increasing their kinetic energy output (through greater forces or acceleration distances), thereby increasing take-off velocity and jump distance. This hypothesis, however, has rarely been tested at the population level, where natural selection operates. We examined the relationship between limb length, muscular traits and dynamics using Longshanks mice, which were selectively bred over 22 generations for longer tibiae. Longshanks mice have approximately 15% longer tibiae and 10% longer femora compared with random-bred Control mice from the same genetic background. We collected in vivo measures of locomotor kinematics and force production, in combination with behavioral data and muscle morphology, to examine how changes in bone and muscle structure observed in Longshanks mice affect their hindlimb dynamics during jumping and clambering. Longshanks mice achieved higher mean and maximum lunge-jump heights than Control mice. When jumping to a standardized height (14 cm), Longshanks mice had lower maximum ground reaction forces, prolonged contact times and greater impulses, without significant differences in average force, power or whole-body velocity. While Longshanks mice have longer plantarflexor muscle bodies and tendons than Control mice, there were no consistent differences in muscular cross-sectional area or overall muscle volume; improved lunge-jumping performance in Longshanks mice is not accomplished by simply possessing larger muscles. Independent of other morphological or behavioral changes, our results point to the benefit of longer hindlimbs for performing dynamic locomotion.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».