Effect of pre-activation force on active force generation in skeletal muscle
Notice bibliographique
Résumé
Cross bridges play a central role in skeletal muscle force generation. The level of force per cross bridge and the number of attached cross bridges are thought to determine muscle performance. Recent studies propose the so-called myosin-activation hypothesis, which suggests that stress exerted on myosin filaments increases the number of attached cross bridges and, hence, active force. This study was aimed at investigating the influence of passive stress magnitude exerted at the onset of activation on active force in a whole muscle preparation. The tibialis anterior (TA) muscle-tendon unit (MTU) of mice (N = 8) was stretched uniaxially in situ to long lengths where substantial viscoelastic passive force relaxation occurs. Muscle stress upon activation was varied by activating the TA either immediately at the end of the passive stretch (high passive force), or following nearly complete passive force relaxation (low passive force). Total forces with and without activation were measured from every MTU. Active forces were calculated by subtracting the passive force relaxation curve from the total force measured over a 1.13-s activation. We found that active force generated by the TA at low passive stress was 5-13 % higher than that at high passive stress. While the results seem contradictory to the myosin-activation hypothesis, we speculate that the results arose either from length adjustments between muscle and tendon during passive force relaxation, from excessive lattice spacing compression, or from unfavourable alterations of myosin conformation by high passive stress. Further research is required to improve our understanding of active force generation under the influence of viscoelasticity of muscle and tendon.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».