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Enregistrement W4390446902 · doi:10.22489/cinc.2023.323

Towards the Development of an in Silico Model for the Zebrafish Action Potential

2023· article· en· W4390446902 sur OpenAlexaff
Ludovica Cestariolo, J.M. Ferrero, Zachary D. Long, T. Alexander Quinn, José Félix Rodríguez Matas

Notice bibliographique

RevueComputing in cardiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueZebrafish Biomedical Research Applications
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZebrafishIn silicoAction (physics)Computer scienceComputational biologyBiologyPhysicsGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last decades, the use of zebrafish in different fields has significantly grown.This increasing interest is related to its characteristics, which make it very similar to humans in many aspects, especially a similar electrophysiology owing large percentage of orthologues of human genes.Thus, zebrafish has been proposed as a pharmacological and genetic screening model.Developing a numerical AP model seems very important to study pathologies and drug administration to understand the ionic mechanisms involved.Thanks to this knowledge, reducing the number of animals used for experimental studies will also be possible.This work represents the first approach toward the development of a numerical model for the adult zebrafish AP.The developed model uses the TP04 formulation of the action potential for human cardiomyocytes as a base model.Starting from this model, the main currents have been reparametrized to adapt them to the zebrafish while extending the model to account for the T-type calcium current present in the zebrafish and deleting the Ito current, which is not found to be present instead.Moreover, AP recordings from the ventricle of adult zebrafish in isolated hearts were collected to validate the numerical model.Preliminary results showed an AP morphology in good agreement with experimental data and correct restitution curves behaviors.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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