Supervised Machine Learning for Bioelectrical Cellular Networks
Notice bibliographique
Résumé
1. Abstract Cells utilize bioelectricity to form networks as well as regulate and control a variety of processes such as apoptosis, tumor suppression, and voltage-gated ion channels. In-silico modeling of bioelectrical networks can be performed using BETSE, an application that models gap junctions and ion channel activity of networked cells, but its usage of matrix-based differential equations to estimate these properties limits simulations based on the amount of computational resources available. To alleviate this issue, we trained a total of 8 machine learning models to replace three core functions of BETSE, that is, 1) predicting the average transmembrane potential (V mem ) of an entire cellular network, 2) predicting the V mem of each individual cell within the network, and finally, 3) predicting the average ion concentrations of sodium, potassium, chloride, and calcium within the cell network. For objective 1, the random forest model was shown to be most performant over all 4 scoring metrics, in objective 2 both the decision tree and k-nearest neighbors models scored best in half of all metrics, and for objective 3 the super learner, a meta-learner comprised of multiple base learners, scored best among all scoring metrics. Overall, these models provide a more resource efficient method of predicting properties of bioelectric cellular networks, and future work will include further properties such as temperature and pressure.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».