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Enregistrement W3128421628 · doi:10.11575/prism/25394

Computational Modeling of Electrical Cell-to-cell Interactions in Cardiac Tissue: Applications to Model Parameter Selection and Pacemaker Function

2017· dissertation· en· W3128421628 sur OpenAlexfundno aff
Jaspreet Kaur

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSelection (genetic algorithm)Function (biology)Cardiac cellCardiac pacemakerComputer scienceCell functionComputational biologyBiological systemCellNeuroscienceBiologyCell biologyArtificial intelligenceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cell-to-cell interactions are important in determining the electrophysiological behavior of cardiac tissue. In this research, computer modeling is used to investigate the importance of these interactions in two different contexts: 1) how to adjust parameters in single cell models to accurately reproduce tissue behavior, and 2) determining requirements for successful conduction at the interface between different tissue types, specifically from the sinoatrial node (SAN) to the atrium. Membrane resistance (Rm), the inverse of the slope of the current-voltage (I/V) relationship for a cardiac myocyte, is an important determinant of electrical cell-to-cell interactions. Experimentally, Rm can be measured by applying a small current and measuring the resulting change in membrane voltage. To investigate the importance of Rm, a multi-objective genetic algorithm approach was developed for enhancing the fitting of action potentials (APs) in single cell models. Rm was fit at several points during the AP along with AP morphology. The results demonstrate that including Rm as a fitting criterion yields improved convergence, reduced variability in parameter estimates, and improved robustness, while specifically improving the ability of the model to reproduce tissue behavior. Bioengineered pacemakers are cellular constructs intended to replace the SAN pacemaker function. The interface between the SAN and atrium appears to have features designed to facilitate conduction. Depending on the species, these features involve gradual transitions (gradients) in ion channel densities and coupling conductance, or insulating boundaries with conduction at discrete exit points only. We used simulations to determine the importance of each of these features, with the aim to provide guidance to future development of bioengineered pacemakers. We found that gradients in ionic conductance (specifically ICaL) are required in rabbit SAN. There is narrow range of coupling for which the SAN is able to propagate towards atrium without coupling gradients. In canine SAN, these gradients support conduction. However, gradients are not required, provided conduction from SAN to atrium is restricted to discrete exit points. This suggests two possible strategies for successful conduction at the interface between a bioengineered pacemaker and the atrium: 1) engineer the construct to have appropriate ionic current and intercellular coupling gradients, or 2) functionally insulate a homogeneous construct from the atrium with conduction only at discrete points.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,242 · 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'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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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