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Enregistrement W6948353792 · doi:10.48550/arxiv.q-bio/0603001

A quantitative model for refilling of the sarcoplasmic reticulum during vascular smooth muscle asynchronous [Ca2+] oscillations

2006· preprint· en· W6948353792 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2006
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndoplasmic reticulumVascular smooth muscleCytoplasmCalcium signalingUltrastructureConfocalConfocal microscopyCalciumMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have developed a quantitative model for the creation of cytoplasmic Ca2+ gradients near the inner surface of the plasma membrane (PM). In particular we simulated the refilling of the sarcoplasmic reticulum (SR) via PM-SR junctions during asynchronous [Ca2+] oscillations in smooth muscle cells of the rabbit inferior vena cava. We have combined confocal microscopy data on the [Ca2+] oscillations, force transduction data from cell contraction studies and electron microscopic images to build a basis for computational simulations that model the transport of calcium ions from Na+/Ca2+ exchangers (NCX) on the PM to sarcoplasmic/endoplasmic reticulum Ca2+ ATPase (SERCA) pumps on the SR as a three-dimensional random walk through the PM-SR junctional cytoplasmic spaces. Electron microscopic ultrastructural images of the smooth muscle cells were elaborated with software algorithms to produce a very clear and dimensionally accurate picture of the PM-SR junctions. From this study, we conclude that it is plausible and possible for enough Ca2+ to pass through the PM-SR junctions to replete the SR during the regenerative Ca2+ release, which underlies agonist induced asynchronous Ca2+ oscillations in vascular smooth muscle.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,123 · 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
GenreAutre

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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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