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Enregistrement W2156714065 · doi:10.4161/isl.3.6.17636

Mathematical modeling demonstrates how multiple slow processes can provide adjustable control of islet bursting

2011· article· en· W2156714065 sur OpenAlexaff
Margaret Watts, Joël Tabak, Richard Bertram

Notice bibliographique

RevueIslets · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésBurstingIsletNeurosciencePancreatic isletsPhysicsCurrent (fluid)BiologySecretionControl theory (sociology)BiophysicsBiological systemComputer scienceInsulinControl (management)EndocrinologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pancreatic islets exhibit bursting oscillations that give rise to oscillatory Ca (2+) entry and insulin secretion from β-cells. These oscillations are driven by a slowly activating K (+) current, Kslow, which is composed of two components: an ATP-sensitive K (+) current and a Ca (2+) -activated K (+) current through SK4 channels. Using a mathematical model of pancreatic β-cells, we analyze how the factors that comprise Kslow can contribute to bursting. We employ the dominance factor technique developed recently to do this and demonstrate that the contributions the slow processes make to bursting are non-obvious and often counterintuitive, and that their contributions vary with parameter values and are thus adjustable.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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