On the rate-limiting dynamics of force development in muscle
Notice bibliographique
Résumé
Skeletal muscles produce forces relatively slowly compared with the action potentials that excite them. The dynamics of force production are governed by multiple processes, such as calcium activation, cycling of cross-bridges between myofilaments, and contraction against elastic tissues and the body. These processes have been included piecemeal in some muscle models, but not integrated to reveal which are the most rate limiting. We therefore examined their integrative contributions to force development in two conventional types of muscle models: Hill-type and cross-bridge. We found that no combination of these processes can self-consistently reproduce classic data such as twitch and tetanus. Rather, additional dynamics are needed following calcium activation and facilitating cross-bridge cycling, such as for cooperative myofilament interaction and reconfiguration. We provisionally lump such processes into a simple first-order model of 'force facilitation dynamics' that integrate into a cross-bridge-type muscle model. The proposed model self-consistently reproduces force development for a range of excitations including twitch and tetanus and electromyography-to-force curves. The model's step response reveals relatively small timing contributions of calcium activation (3%), cross-bridge cycling (3%) and contraction (27%) to overall force development of human quadriceps, with the remainder (67%) explained by force facilitation. The same set of model parameters predicts the change in force magnitude (gain) and timing (phase delay) as a function of excitatory firing rate, or as a function of cyclic contraction frequency. Although experiments are necessary to reveal the dynamics of muscle, integrative models are useful for identifying the main rate-limiting processes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».