Notice bibliographique
Résumé
Fox and colleagues (Fox, 1997; Fox ang Lu, 1994) derived an algorithm based on stochastic differential equations for approximating the kinetics of ion channel gating that is substantially simpler and faster than "exact" algorithms for simulating Markov process models of channel gating. However, Mino and colleagues (2002) argued that the approximation may not be sufficiently accurate in describing the statistics of action potential generation. Bruce (2007) subsequently showed that some of the inaccuracies described by Mino et al. (2002 were due to implementation choices, but several important inaccuracies remained. The objective of this study was to develop a framework for analyzing the remaining inaccuracies and determining their origin. Simulations of a patch of membrane with voltage-gated sodium and potassium channels were performed using an exact algorithm for the kinetics of channel gating and the approximate algorithm of Fox. The Fox algorithm assumes that channel gating particle dynamics have a stochastic term that is uncorrelated, zero-mean Gaussian noise, whereas the simulation results of this study demonstrate that in many cases the stochastic term in the Fox algorithm should be correlated and non-Gaussian noise with a non-zero mean. The results indicate that the source of these differences in noise statistics is that the Fox algorithm does not adequately describe the combined behavior of the multiple activation particles in each sodium and potassium channel (three and four, respectively)
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».