Coupling of neurons with biosensor devices for detection of the properties of neuronal populations
Notice bibliographique
Résumé
The in vitro detection of the neural biophysical chemistry of populations of neurons is an important emerging area of research. This critical review describes the current methodologies, challenges and future prospects for this exciting field of research. There are different classes of techniques for the study of neuron-based systems. These include devices to measure inter-neuron contact and connectivity, microelectrodes for the determination of extracellular metabolic products, and sensors employed for the evaluation of complex neuron-small molecule interactions, toxicity, and mutagenicity of anti-tumor drugs. Since the neuron is an electrogenic cell and a complex biological entity capable of effecting recognition, the main emphasis of this article will be placed on devices based on nerve-cell networks that are able to electrically detect neuron-active compounds and specific pharmacological activity. Such neuron-based devices can be used to measure numerous neurological events with a high degree of sensitivity. Examples include the influence of different neuro-active compounds on neuronal function, the effects of neurotransmitters and neuro-modulators, changes in membrane potential, transmission effects that influence the propagation of the action potential, and the manner through which neuro-chemicals can influence ion channels. Moreover, these devices posses promising potential for the testing and development of novel neuron-active drugs and fundamental neurological research to further the understanding of brain activity. The inner workings of the human mind remain largely unknown and the key to comprehending it may rely on how molecules can initiate and influence synchronous neural oscillations, and the phenomenon of resonance in neural cells. The knowledge acquired in such detailed investigations can lead to the future development of regenerative medicines, neurochips and biocomputers, intelligent prosthetic devices and new applications that integrate neurobiology with molecular electronics (69 references).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».