MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403943666 · doi:10.1103/prxlife.2.043008

Unclocklike Oscillators with Frequency Memory for the Entrainment of Biological Clocks

2024· article· en· W4403943666 sur OpenAlexafffund
Christian Mauffette Denis, Paul François

Notice bibliographique

RevuePRX Life · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePhotoreceptor and optogenetics research
Établissements canadiensMila - Quebec Artificial Intelligence InstituteUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEntrainment (biomusicology)Biological clockComputer sciencePhysicsNeuroscienceBiologyRhythmAcousticsCircadian rhythm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Entrainment experiments on the vertebrate segmentation clock have revealed that embryonic oscillators actively change their internal frequency to adapt to the driving signal. This is not consistent with either a one-dimensional clock model or a limit-cycle model, but rather it suggests a new “unclocklike” behavior. In this work, we propose simple, biologically realistic descriptions of such internal frequency adaptation, where a phase oscillator activates a memory variable controlling the oscillator's frequency. We study two opposite limits for the control of the memory variable, one with a smooth phase-averaging memory field, and the other with a pulsatile, phase-dependent activation. Both models recapitulate intriguing properties of the entrained segmentation clock, such as very broad Arnold tongues and an entrainment phase plateauing with detuning. We compute analytically multiple properties of such systems, such as entrainment phases and cycle shapes. We further describe new phenomena, including hysteresis in entrainment, bistability in the frequency of the entrained oscillator, and probabilistic entrainment. Our work shows that oscillators with frequency memory can exhibit new classes of unclocklike properties that can be tested through experimental entrainment. Published by the American Physical Society 2024

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePRX LifeMême sujetPhotoreceptor and optogenetics researchTravaux en français237 207