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Enregistrement W2410593210 · doi:10.1385/1-59259-684-3:391

Patch-Clamp Recording Methods for Examining Adrenergic Regulation of Potassium Currents in Ocular Epithelial Cells

2003· review· en· W2410593210 sur OpenAlexaff
Jennifer S. Ryan, Chanjuan Shi, Melanie E. M. Kelly

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2003
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueReceptor Mechanisms and Signaling
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntracellularIon channelCell biologyPatch clampExtracellularReceptorSignal transductionLigand-gated ion channelBiophysicsPotassium channelChemistryBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neurotransmitters act on cell-surface receptors to produce a wide range of effects on target cells ( 1 ). These effects include modulation of ion channels and changes in cellular electrical properties. Deciphering the intracellular molecular pathways by which receptor activation is transduced into alterations in cell function is often difficult owing to the accessibility to the cells to be studied in situ and the lack of regulation over both the extracellular and intracellular environment. The use of viable in vitro isolated cell models and patch-clamp recording methodology ( 2 ) to assay ion channel activity allows the identification of receptors and coupled intracellular signaling molecules, which regulate the response of interest. We have used whole-cell, patch-clamp recording techniques to study adrenergic receptor (AR) modulation of ion channels in ciliary epithelial cells ( 3 ). This approach has allowed us to measure current flowing via identified ion channels, and to identify the G-protein-coupled signaling pathway(s), which transduces AR activation to ion channel modulation. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,007

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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