pH during non-synaptic epileptiform activity—computational simulations
Notice bibliographique
Résumé
The excitability of neuronal networks is strongly modulated by changes in pH. The origin of these changes, however, is still under debate. The high complexity of neural systems justifies the use of computational simulation to investigate mechanisms that are possibly involved. Simulated neuronal activity includes non-synaptic epileptiform events (NEA) induced in hippocampal slices perfused with high-K(+) and zero-Ca(2+), therefore in the absence of the synaptic circuitry. A network of functional units composes the NEA model. Each functional unit represents one interface of neuronal/extracellular space/glial segments. Each interface contains transmembrane ionic transports, such as ionic channels, cotransporters, exchangers and pumps. Neuronal interconnections are mediated by gap-junctions, electric field effects and extracellular ionic fluctuations modulated by extracellular electrodiffusion. Mechanisms investigated are those that change intracellular and extracellular ionic concentrations and are able to affect [H(+)]. Our simulations suggest that the intense fluctuations in intra and extracellular concentrations of Na(+), K(+) and Cl(-) that accompany NEA are able to affect the combined action of the Na(+)/H(+) exchanger (NHE), [HCO(-)(3)]/Cl(-) exchanger (HCE), H(+) pump and the catalytic activity of intra and extracellular carbonic anhydrase. Cellular volume changes and extracellular electrodiffusion are responsible for modulating pH.
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 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 | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».