Method Article

"Avatar", In vivo Gerinim ve Aktivasyon Kullanılarak Modifiye Edilmiş Bir Ex vivo Çalışma Döngüsü Deneyi

DOI:

10.3791/65610

⸱

August 18th, 2023

 , 
1Northern Arizona University

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu makale, gerinim geçişlerinin ve aktivasyonun kas kuvveti tepkisine katkılarını değerlendirmek için bir laboratuvar kemirgeninden bir "avatar" kası kullanılarak ex vivo iş döngüsü deneyleri sırasında in vivo kas kuvveti üretimini taklit etme metodolojisini detaylandırır.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Hareket davranışları, kas kuvveti üretimi ve iş çıktısından kaynaklanan dinamik sistemlerin ortaya çıkan özellikleridir. Nöral ve mekanik sistemler arasındaki etkileşim, koşarken bacak kası özelliklerinin ayarlanmasından, yerle etkileşime giren uzuvların dinamiklerine kadar, biyolojik organizasyonun tüm seviyelerinde aynı anda gerçekleşir. Hayvanların nöral kontrol stratejilerini kontrol hiyerarşisindeki içsel kas mekaniğine ('prefleksler') doğru kaydırdığı koşulları anlamak, kas modellerinin in vivo kas kuvvetini tahmin etmesine ve daha doğru çalışmasına olanak tanır. İn vivo kas mekaniğini anlamak için, kas kuvvetinin ex vivo araştırılması ve in vivo harekete benzer şekilde dinamik olarak değişen zorlanma ve yükleme koşulları altında çalışmak gereklidir. İn vivo gerinim yörüngeleri tipik olarak nöral aktivasyon, kas-iskelet kinematiği ve çevre tarafından uygulanan yükler arasındaki etkileşimlerden kaynaklanan ani değişiklikler (yani gerinim ve hız geçişleri) sergiler. "Avatar" tekniğimizin temel amacı, içsel mekanik özelliklerin kas kuvveti üretimine katkısının en yüksek olabileceği durumlarda, gerilme hızı ve yüklenmedeki ani değişiklikler sırasında kasların nasıl çalıştığını araştırmaktır. "Avatar" tekniğinde, geleneksel çalışma döngüsü yaklaşımı, ex vivo kasları çoklu gerilme-kısaltma döngüleri boyunca sürmek için dinamik hareketler sırasında hayvanlardan ölçülen in vivo gerinim yörüngeleri ve elektromiyografik (EMG) sinyaller kullanılarak değiştirilir. Bu yaklaşım, in vivo gerinim yörüngelerinin uygun şekilde ölçeklendirilmesi ve bir servo motora bağlı ex vivo fare kaslarına uygulanması dışında, çalışma döngüsü tekniğine benzer. Bu teknik, kişinin şunları yapmasına izin verir: (1) in vivo gerilme, aktivasyon, adım frekansı ve çalışma döngüsü modellerini taklit etmek; (2) bu kalıpları in vivo kuvvet tepkilerini en doğru şekilde eşleştirecek şekilde değiştirin; ve (3) mekanik hipotezleri test etmek için kontrollü kombinasyonlarda gerinim ve/veya aktivasyonun belirli özelliklerini değiştirir.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Hareket eden hayvanlar, karmaşık ortamlarda etkileyici atletik dayanıklılık, hız ve çeviklik becerileri elde eder. Hayvan hareketi, insan mühendisliği makinelerinin aksine özellikle etkileyicidir - akım bacaklı robotların, protezlerin ve dış iskeletlerin stabilitesi ve çevikliği hayvanlara kıyasla zayıf kalmaktadır. Doğal arazide eğimli hareket, beklenmedik bozulmalar gibi davranan hız ve manevra çevresel özelliklerini değiştirmek için hassas kontrol ve hızlı ayarlamalar gerektirir1,2,3,4. Yine de, sabit olmayan hareketi anlamak doğası gereği zordur çünkü dinamikler fiziksel çevre, kas-iskelet mekaniği ve sensorimotor kontrol arasındaki karmaşık etkileşimlere bağlıdır1,2. Bacaklı hareket, duyusal bilgilerin hızlı ve çok modlu işlenmesi ve uzuvların ve eklemlerin koordineli olarak çalıştırılması ile beklenmedik bozulmalara yanıt vermeyi gerektirir1,5. Sonuç olarak, hareket, kas-iskelet sisteminin içsel mekanik özellikleri yoluyla kuvvet üreten kasların yanı sıra nöral kontrol1,5,6,7. Nöromekaniğin göze çarpan bir sorusu, bu faktörlerin beklenmedik bozulmalara yanıt olarak koordineli hareket üretmek için nasıl etkileşime girdiğidir. Aşağıdaki teknik, bir "avatar" kası ile kontrol edilebilir ex vivo deneyler sırasında in vivo gerinim yörüngelerini kullanarak kasın deformasyona içsel mekanik tepkisini kullanır.

Kas çalışma döngüsü tekniği, döngüsel hareketler sırasında içsel kas mekaniğini anlamak için önemli bir çerçeve sağlamıştır8,9,10. Geleneksel çalışma döngüsü tekniği, in vivo deneyler sırasında ölçülen frekansları ve aktivasyon modellerini kullanarak kasları önceden tanımlanmış, tipik olarak sinüzoidal, gerinim yörüngeleri boyunca hareket ettirir2,8,9,11. Sinüzoidal uzunluk yörüngelerinin kullanılması, hayvanların çevre ve kas-iskelet sistemi kinematiği ile etkileşim nedeniyle gerinim yörüngelerinde hızlı değişikliklere uğramadığı koşullar altında uçuş12 ve yüzme2 sırasında iş ve güç çıkışını gerçekçi bir şekilde tahmin edebilir. Bununla birlikte, bacaklı hareket sırasında in vivo kas gerilme yörüngeleri, nöral aktivasyon, kas-iskelet kinematiği ve çevre tarafından uygulanan yükler arasındaki etkileşimlerden dinamik olarak kaynaklanır5,7,13,14. İn vivo kas-tendon dinamiklerine karşılık gelen yükleri, gerinim yörüngelerini ve kuvvet üretimini taklit etmek için daha gerçekçi bir çalışma döngüsü tekniğine ihtiyaç vardır ve pertürbasyonlar karşısında koordineli hareket üretmek için içsel kas mekaniği ve nöral kontrolün nasıl etkileşime girdiğine dair içgörü sağlar.

Burada, zamanla değişen in vivo yükleri temsil eden in vivo gerinim yörüngeleri ile kontrollü ex vivo deneyler sırasında bir laboratuvar kemirgeninden bir "avatar" kası kullanarak koşu bandı hareketi sırasında in vivo kas kuvvetlerini taklit etmenin yeni bir yolunu sunuyoruz. Kontrollü ex vivo deneyler sırasında bir hedef kastan bir laboratuvar hayvanından alınan kaslar üzerindeki ölçülen in vivo gerinim yörüngelerinin kullanılması, hareket sırasında yaşanan yükleri taklit edecektir. Burada açıklanan deneylerde, ex vivo fare ekstansör digitorum longus (EDL) kası, bir koşu bandında yürüme, paça ve dörtnala koşma sırasında in vivo sıçan medial gastroknemius (MG) kası için bir "avatar" olarak kullanılır13. Bu yaklaşım, in vivo gerinim yörüngelerinin uygun şekilde ölçeklendirilmesi ve bir servo motora bağlı ex vivo fare kaslarına uygulanması dışında, çalışma döngüsü tekniğine benzer. Fare EDL kasları, sıçan MG'ye kıyasla boyut, lif türü ve mimari açısından farklılık gösterse de, bu farklılıkları kontrol etmek mümkündür. "Avatar" tekniği kişinin şunları yapmasına izin verir: (1) in vivo gerilme, aktivasyon, adım frekansı ve çalışma döngüsü modellerini taklit etmek; (2) bu kalıpları in vivo kuvvet tepkilerini en doğru şekilde eşleştirecek şekilde değiştirin; ve (3) mekanik hipotezleri test etmek için kontrollü kombinasyonlarda gerinim ve/veya aktivasyonun belirli özelliklerini değiştirir.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Tüm hayvan çalışmaları, Kuzey Arizona Üniversitesi'ndeki Kurumsal Hayvan Bakımı ve Kullanımı Komitesi tarafından onaylanmıştır. Bu çalışma için 60-280 günlük erkek ve dişi vahşi tip farelerden (suş B6C3Fe a/a-Ttnmdm/J) elde edilen ekstansör digitorum longus (EDL) kasları kullanıldı. Hayvanlar ticari bir kaynaktan elde edildi (Malzeme Tablosuna bakınız) ve Kuzey Arizona Üniversitesi'nde bir kolonide kuruldu.

1. İn vivo gerinim yörüngesinin seçilmesi ve ex vivo iş döngüsü deneyleri sırasında kullanıma hazırlanması

NOT: Bu protokolde, doğrudan yazarlara (Nicolai Konow, UMass Lowell, kişisel iletişim) sağlanan in vivo dinamik hareketten elde edilen önceki ölçümler, ex vivo deneylerde kullanılmıştır. Orijinal veriler Wakeling ve ark.15 için toplanmıştır. Protokolü çoğaltmak için zaman, uzunluk veya gerinim, EMG/aktivasyon ve kuvvet verileri gereklidir.

  1. Tüm in vivo denemeyi herhangi bir programlama platformu kullanarak bireysel adımlara bölün (Ek Kodlama Dosyası 1'de sağlanan MATLab kodu).
    1. Tüm in vivo deneme için uzunluk değişikliklerini zamana karşı çizin. Bu, bireysel adımları görselleştirmek (duruştan duruşa) ve adımlar arasındaki değişkenliği değerlendirmek için kullanılır (Şekil 1).
    2. Tüm deneme için gerinim hesaplayın (Uzunluk (L) /Optimum Uzunlukta Maksimum İzometrik Kuvvet L0).
    3. Tüm denemeden, tüm adımları temsil eden ve benzer uzunluklarda başlayıp biten bir adım seçin. Bu, her bir adımı karşılaştırmak için uzunlukları üst üste grafiklendirerek görsel olarak yapılabilir.
    4. Temsili bir adım seçildikten sonra, herhangi bir programlama platformu kullanarak tüm denemeden gerinim, EMG/aktivasyon ve kuvvet verilerini bölümlere ayırın (MATLab16'da kullanılan kodlar için Ek Kodlama Dosyası 1'e bakın).
    5. Örnekleme frekansı gerinim, EMG / aktivasyon veya kuvvet için farklılık gösteriyorsa, veri noktalarını hepsi aynı frekansta örneklenecek şekilde enterpolasyon yapın.
      NOT: Araştırmacılar, tüm denemede örneklenen her bir nokta arasındaki zaman aralıklarına dayalı olarak yakalama sıklığını belirleyebilirler. Değişkenler aynı frekansta yakalanırsa, örnekleme süreleri aynı olacaktır.
  2. Segmentli adımların sıklığını hesaplayın.
    1. Segmentli bir adımın süresini saniye cinsinden belirleyerek ve 1'i (saniye) süreye bölerek (1/süre = saniyede # adım) sıklığı hesaplayın.
    2. Frekansı eşleştirmek için ex vivo deneylerde kaç veri noktasının elde edilmesi gerektiğini manuel olarak belirleyin.
    3. İki adım için gereken süreyi hesaplayın. Daha sonraki istatistiksel analiz için gerekli olacak kas ölçüm hatasını tahmin etmek için adımları en az bir kez tekrarlayın.
  3. Ex vivo çalışma döngüleri için stimülasyonun başlangıcını ve süresini belirlemek için ölçülen EMG aktivitesini kullanarak stimülasyon girdisine göre stimülasyon aşamasını belirleyin. Herhangi bir programlama platformu kullanılabilir (bu çalışmada kullanılan kod için Ek Kodlama Dosyası 1'e bakın).
    1. EMG sinyalini gerinim değişimi ile aynı x ekseni aralığında (zaman) görüntüleyin (Şekil 1). EMG sinyalini görünür olacak şekilde büyütün; bu, EMG sinyalini rastgele bir sayı ile çarparak, suşun ve EMG'nin aynı ölçekte olacak şekilde yeniden ölçeklendirilmesi ve / veya EMG sinyalinin suşa eklenmesiyle yapılabilir.
      NOT: Yazarlar, MATLab'daki "yeniden ölçeklendirme" işlevini kullanarak suş ve EMG'yi aynı ölçekte olacak şekilde yeniden ölçeklendirdiler (bkz. Ek Şekil 1).
    2. İki standart sapmanın yoğunluğundaki bir değişiklikle gösterildiği gibi EMG aktivitesinin nerede başladığını ve durduğunu bulun17,18.
      NOT: Hayvana ve kasa bağlı olarak, EMG başlangıcı ayak temasıyla uyuşabilir veya olmayabilir (Monica Daley, UC Irvine, kişisel iletişim) (Tartışma bölümüne bakınız).
    3. EMG aktivasyon başlangıcının meydana geldiği gerinim döngüsünün yüzdesini (örneğin, @) ve stimülasyonun ne kadar süreyle gerçekleşeceğini (örneğin, 222 ms) hesaplayın.
      NOT: Araştırmacıların, in vivo hareket ve ex vivo çalışma döngüleri arasında farklılık gösteren ve her hayvan ve kas için farklı olabilen bir uyarma-kasılma eşleşmesi (ECC) gecikmesini hesaba katmaları gerekecektir (örneğin, in vivo ECC, sıçan MG için 24.5 ms'dir, ex vivo ECC, fare EDL'si için ~ 5 ms'dir).
  4. İş döngüsü kontrolör programı için temsili gerinim girişleri hazırlayın. Gerinim ve stimülasyon için girdi ile kuvvet çıkışını yakalayabilen herhangi bir program, iş döngüsü denetleyici programı için kullanılabilir (Tartışma bölümüne bakın).
    1. Seçilen adımı atın ve adımın iki döngü boyunca in vivo frekansta yakalanması için gerekli olan uygun sayıda noktaya enterpolasyon yapın (bkz. adım 1.2).
    2. Önceden belirlenmiş bir uzunluk sapması ile gerdirdikten sonra "sıfır gerinim"de (örneğin, L0

figure-protocol-1











figure-protocol-2

figure-protocol-3

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

"Avatar" deneylerinin amacı, ex vivo iş döngüsü deneyleri sırasında in vivo kuvvet üretimini ve iş çıktısını mümkün olduğunca yakın bir şekilde tekrarlamaktır. Bu çalışma, fare EDL'sini sıçan MG için bir "avatar" olarak kullanmayı seçti çünkü fare EDL'si ve sıçan MG'nin her ikisi de çoğunlukla hızlı kasılan kaslardan oluşuyor20,21. Her iki kas da ayak bileği ekleminin birincil taşıyıcılarıdır (EDL ayak bileği dorsifleksörü, MG ayak bileği planta...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Organizmalar manzaralar arasında sorunsuz bir şekilde hareket ederken, kasların maruz kaldığı altta yatan yükler ve gerilmeler büyük ölçüde değişir 1,6,23. Hem in vivo hareket 1,24 hem de "avatar" deneyleri sırasında, kaslar döngüsel, sabit olmayan koşullar altında maksimal altında uyarılır. İzometrik kuvvet-uzunluk ve izotonik kuvvet-hız ilişkileri, bu koşullar...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Tüm yazarlar çıkar çatışması olmadığını kabul eder.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu çalışmada kullanılan verileri sağladığı için Dr. Nicolai Konow'a teşekkür ederiz. NSF IOS-2016049 ve NSF DBI-2021832 tarafından finanse edilmektedir.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Örgülü Emilmeyen İpek Sütür 4-0 Mersilk 734H
Kalsiyum Klorür Dihidrat (CaCl2)Sigma-Aldrich1086436Krebs-Henseleit  çözüm
Dekstroz Sigma-AldrichD9434Krebs-Henseleit  çözüm
HEPESSigma-AldrichPHR1428Krebs-Henseleit  çözelti
Hidroklorik Asit (HCl) Sigma-Aldrich1.37055Krebs-Henseleit  çözüm
LabView Veri Toplama Lab-View
Magnezyum Sülfat (MgSO4)Sigma-AldrichM7506Krebs-Henseleit  çözelti
Potasyum Klorür (KCl) Sigma-AldrichP3911Krebs-Henseleit  çözelti
Potasyum Fosfat Monobazik (KH2< / sub>PO4< / sub>)Sigma-Aldrich5.43841Krebs-Henseleit  çözüm
S88 StimülatörÇimM643H05Ebay
Serisi 300B Kol SistemindenAurora1200Asu ceketi doku banyosu içerir
Sodyum Bikarbonat (NaHCO3)Sigma-AldrichS5761Krebs-Henseleit  çözelti
Sodyum Klorür (NaCl) Sigma-AldrichS9888Krebs-Henseleit  çözelti
Sodyum Hidroksit (NaOH)Sigma-AldrichS5881Krebs-Henseleit  çözüm
Vahşi Tip FarelerJackson LaboratuvarıB6C3Fe a / a Ttn mdm / J
satın alınabilir ,

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Dickinson, M. H. How Animals move: an integrative view. Science. 288 (5463), 100-106 (2000).
  2. Sponberg, S., Abbott, E., Sawicki, G. S. Perturbing the muscle work loop paradigm to unravel the neuromechanics of unsteady locomotion. Journal of Experimental Biology. 226 (7), 243561(2023).
  3. Daley, M. A., Biewener, A. A. Running over rough terrain reveals limb control for intrinsic stability. Proceedings of the National Academy of Sciences. 103 (42), 15681-15686 (2006).
  4. Daley, M. A., Usherwood, J. R., Felix, G., Biewener, A. A. Running over rough terrain: guinea fowl maintain dynamic stability despite a large unexpected change in substrate height. Journal of Experimental Biology. 209 (1), 171-187 (2006).
  5. Daley, M. A. Understanding the agility of running birds: Sensorimotor and mechanical factors in avian bipedal locomotion. Integrative and Comparative Biology. 58 (5), 884-893 (2018).
  6. Biewener, A. A. Animal locomotion. , Oxford University Press. Oxford New York. (2003).
  7. Robertson, B. D., Sawicki, G. S. Unconstrained muscle-tendon workloops indicate resonance tuning as a mechanism for elastic limb behavior during terrestrial locomotion. Proceedings of the National Academy of Sciences. 112 (43), E5891-E5898 (2015).
  8. Josephson, R. K. Mechanical power output from striated muscle during cyclic contraction. The Journal of Experimental Biology. 114, 493-512 (1985).
  9. Ahn, A. N. How muscles function - the work loop technique. Journal of Experimental Biology. 215 (7), 1051-1052 (2012).
  10. Sawicki, G. S., Robertson, B. D., Azizi, E., Roberts, T. J. Timing matters: tuning the mechanics of a muscle-tendon unit by adjusting stimulation phase during cyclic contractions. Journal of Experimental Biology. 218 (19), 3150-3159 (2015).
  11. Libby, T., Chukwueke, C., Sponberg, S. History-dependent perturbation response in limb muscle. Journal of Experimental Biology. 223 (1), (2020).
  12. Askew, G. N., Marsh, R. L., Ellington, C. P. The mechanical power output of the flight muscles of blue-breasted quail ( Coturnix chinensis ) during take-off. Journal of Experimental Biology. 204 (21), 3601-3619 (2001).
  13. Sponberg, S., Libby, T., Mullens, C. H., Full, R. J. Shifts in a single muscle's control potential of body dynamics are determined by mechanical feedback. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences. 366 (1570), 1606-1620 (2011).
  14. Loeb, G. E., Brown, I. E., Cheng, E. J. A hierarchical foundation for models of sensorimotor control. Experimental Brain Research. 126 (1), 1-18 (1999).
  15. Wakeling, J. M., Tijs, C., Konow, N., Biewener, A. A. Modeling muscle function using experimentally determined subject-specific muscle properties. Journal of Biomechanics. 117, 110242(2021).
  16. The Mathworks. MATLAB:R2021a. The Mathworks. , (2021).
  17. Tenan, M. S., Tweedell, A. J., Haynes, C. A. Analysis of statistical and standard algorithms for detecting muscle onset with surface electromyography. PLOS ONE. 12 (5), 0177312(2017).
  18. Roberts, T. J., Gabaldón, A. M. Interpreting muscle function from EMG: lessons learned from direct measurements of muscle force. Integrative and Comparative Biology. 48 (2), 312-320 (2008).
  19. Rice, N., Bemis, C. M., Daley, M. A., Nishikawa, K. Understanding muscle function during perturbed in vivo locomotion using a muscle avatar approach. Journal of Experimental Biology. 226 (13), 244721(2023).
  20. Silva Cornachione, A., CaçãoOliveiraBenedini-Elias, P., Cristina Polizello , P., César Carvalho, L., CláudiaMattiello-Sverzut, A. Characterization of Fiber types in different muscles of the hindlimb in female weanling and adult wistar rats. Acta Histochemica Et Cytochemica. 44 (2), 43-50 (2011).
  21. Hämäläinen, N., Pette, D. The histochemical profiles of fast fiber types IIB, IID, and IIA in skeletal muscles of mouse, rat, and rabbit. Journal of Histochemistry & Cytochemistry. 41 (5), 733-743 (1993).
  22. Charles, J. P., Cappellari, O., Spence, A. J., Hutchinson, J. R., Wells, D. J. Musculoskeletal geometry, muscle architecture and functional specialisations of the mouse hindlimb. PLOS ONE. 11 (4), 0147669(2016).
  23. Nishikawa, K. Titin: A Tunable spring in active muscle. Physiology (Bethesda, Md). 35 (3), 209-217 (2020).
  24. Dick, T. J. M., Biewener, A. A., Wakeling, J. M. Comparison of human gastrocnemius forces predicted by Hill-type muscle models and estimated from ultrasound images). The Journal of Experimental Biology. 220, 1643-1653 (2017).
  25. Daley, M. A., Biewener, A. A. Leg muscles that mediate stability: mechanics and control of two distal extensor muscles during obstacle negotiation in the guinea fowl. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences. 366 (1570), 1580-1591 (2011).
  26. Seth, A., Sherman, M., Reinbolt, J. A., Delp, S. L. OpenSim: a musculoskeletal modeling and simulation framework for in silico investigations and exchange. Procedia IUTAM. 2, 212-232 (2011).
  27. Sandercock, T. G., Heckman, C. J. Doublet potentiation during eccentric and concentric contractions of cat soleus muscle. Journal of Applied Physiology. 82 (4), Bethesda, Md. 1219-1228 (1997).
  28. Marsh, R. L. How muscles deal with real-world loads: the influence of length trajectory on muscle performance. The Journal of Experimental Biology. 202, 3377-3385 (1999).
  29. Hessel, A. L., Monroy, J. A., Nishikawa, K. C. Non-cross bridge viscoelastic elements contribute to muscle force and work during stretch-shortening cycles: evidence from whole muscles and permeabilized fibers. Frontiers in Physiology. 12, 648019(2021).
  30. Lindstedt, S., Nishikawa, K. Huxleys' missing filament: form and function of titin in vertebrate striated muscle. Annual Review of Physiology. 79, 145-166 (2017).
  31. Abbate, F., De Ruiter, C. J., Offringa, C., Sargeant, A. J., De Haan, A. In situ rat fast skeletal muscle is more efficient at submaximal than at maximal activation levels. Journal of Applied Physiology. 92 (5), 2089-2096 (2002).
  32. Eng, C. M., Smallwood, L. H., Rainiero, M. P., Lahey, M., Ward, S. R., Lieber, R. L. Scaling of muscle architecture and fiber types in the rat hindlimb. Journal of Experimental Biology. 211 (14), 2336-2345 (2008).
  33. Manuel, M., Chardon, M., Tysseling, V., Heckman, C. J. Scaling of motor output, from mouse to humans. Physiology (Bethesda, Md). 34 (1), 5-13 (2019).
  34. Zajac, F. E. Muscle and tendon: properties, models, scaling, and application to biomechanics and motor control. Critical Reviews in Biomedical Engineering. 17 (4), 359-411 (1989).
  35. Rice, N. Understanding muscle function during in vivo locomotion using a novel muscle avatar approach. ProQuest Dissertations and Theses. , https://libproxy.nau.edu/login?url=https://www.proquest.com/dissertationstheses/understanding-muscle-function-during-em-vivo/docview/2444890224/se-2?accountid=12706 (2020).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Ex Vivo Work LoopIn Vivo MuscleMuscle Force ProductionStrain TrajectoriesNeural ActivationMuscle MechanicsStretch Shortening CyclesElectromyographic SignalsServo MotorLocomotion Dynamics

Related Articles