The influence of affinity, efficacy, and slope factor on the estimates obtained by the receptorial responsiveness method (RRM): a computer simulation study
Notice bibliographique
Résumé
The receptorial responsiveness method (RRM) was proposed to characterize changes in the concentration of degradable agonists in the microenvironment of their receptors. The characterization is done by providing concentrations of a stable agonist for the same receptor that is equieffective with the change in concentration to be characterized. RRM is based on the analysis of concentration-effect (E/c) curves reflecting the simultaneous action of the degradable and the stable agonist. In the present study, we investigated whether dissimilar affinity and (or) efficacy of the coacting agonists as well as the steepness of the E/c curves influence the reliability of RRM. E/c curves were simulated based on the operational model and then analyzed with RRM. We found that dissimilarity in affinity of the coacting agonists did not affect the accuracy of RRM estimates. In contrast, accuracy of the estimation depended on the magnitude of the concentration to be assessed, the operational slope factor, and the operational efficacy ratio of the coacting agonists. However, our results suggest that proper choice of a stable agonist for a degradable one can help to ensure reliable results, since information about the change in concentration of a degradable agonist is otherwise difficult to obtain.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».