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Enregistrement W2170298006 · doi:10.1109/iembs.2007.4352494

Cellular ion channel-pump system modeling using switched stochastic differential equations

2007· article· en· W2170298006 sur OpenAlexaff
Jeffrey Weaver

Notice bibliographique

RevueConference proceedings · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
Thématiquestochastic dynamics and bifurcation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStochastic processChannel (broadcasting)Control theory (sociology)Dwell timeClosing (real estate)Ion channelDifferential equationStochastic modellingBiological systemStochastic differential equationComputer sciencePhysicsMathematicsChemistryApplied mathematicsTelecommunicationsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper identifies a multidimensional random switched process model of a neuron with embedded Ca++ ion channel and pump molecules adiabatically interacting based on local ion concentrations near the cell membrane. The model interprets known physiology of the channels as a coupled set of switched random processes and derives mechanical equations based on concentration flow among different states of the system. Rapid changes to channel barrier energies occurring during channel opening and closing transitions are modeled as another degree of freedom commutating the state of the overall system. An ion reservoir model is used as the primary tool to incorporate stochastic effects in channel operation. The complete model is analyzed numerically and then the equations are used to motivate a stochastic model for closed state dwell times. The result is compared against expected results of a leaky-integrator and known single-channel histograms.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,907

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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