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Record W2003497523 · doi:10.1051/medsci/2002185605

A bas les barrières… d’énergie dans les canaux potassiques !

2002· article· fr· W2003497523 on OpenAlexaff
Lucie Parent, Rémy Sauvé, Simon Bernèche, Benoı̂t Roux

Bibliographic record

Venuemédecine/sciences · 2002
Typearticle
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicIon channel regulation and function
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsPhysicsChemistry

Abstract

fetched live from OpenAlex

Un des grands défis de l’électrophysiologie cellulaire des 50 dernières années fut de comprendre comment la très grande sélectivité des canaux ioniques peut être compatible avec le flux rapide des ions (10<sup>6<sup/> à 10<sup>8<sup/> ions par seconde). Trois articles récents jettent un éclairage nouveau sur ce dilemme en décrivant, au niveau atomique, le passage des ions dans le canal KcsA, un canal potassique initialement isolé de la bactérie <i>Streptomyces lividans<i/>. Le pore du canal est constitué de 7 sites de liaison principaux pour les ions potassiques répartis entre la cavité interne (1 site), le filtre de sélectivité (4 sites) et le vestibule externe du pore (2 sites). Seuls deux ions peuvent être présents de façon simultanée dans le filtre de sélectivité et la diffusion des ions dans le filtre procède dès lors par un mécanisme de <i>knock-o<i/>n où le passage d’un ion de la cavité centrale dans le site voisin du filtre entraîne la sortie d’un des ions déjà présent au niveau des sites externes. Les calculs d’énergie libre révèlent que le passage d’un ion d’un site à un site voisin se produit avec un minimum de changement dans l’énergie potentielle de l’ion. Cette conclusion est d’autant plus inattendue qu’elle remet en cause un des dogmes les plus importants de la théorie de la diffusion dans les canaux ioniques, selon lequel la déshydratation des ions constitue la plus haute barrière d’énergie que doit surmonter un ion pour diffuser dans un canal ionique.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.473
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.046
GPT teacher head0.271
Teacher spread0.225 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2002
Admission routes1
Has abstractyes

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