Explore la vue d'ensemble, la justification et les stratégies de la neuroscience de simulation, en mettant l'accent sur les défis de la reconstruction et de la simulation du cerveau.
Souligne la reproductibilité et la réutilisabilité des données dans les neurosciences silico, en mettant l'accent sur les outils et les méthodes de neuroinformatique.
Se penche sur la simulation de la dynamique du réseau dans les neurosciences silico, couvrant l'activité spontanée et évoquée, les simulations in-vitro et in-vivo, et l'analyse de sensibilité.
Explore la plasticité à court terme des synapses humaines, la vitesse de tir et les mécanismes de transfert d'information dans les microcircuits neuronaux.
Explore l'extraction de texte en neuroinformatique pour extraire les données de connectivité cérébrale et annoter les paramètres du modèle de la littérature scientifique.
Couvre le processus de compilation des fichiers NMODL.mod pour la modélisation synapse à l'aide de NEURON et la création d'un neurone pour héberger la synapse.
Discute de la diversité des neurones néocorticaux, des défis dans la dissociation des cellules du cerveau humain et de l'évolution du néocortex élargi chez les mammifères.
Couvre les données neurosciences hétérogènes, les techniques comme les microarrays et le séquençage des gènes, l'intégration des données, et l'importance des métadonnées dans l'organisation et le partage des données.
Couvre les mises en garde et le résumé de Simulation Neuroscience, soulignant l'importance des données critiques et des trois approches fondamentales pour comprendre le cerveau.
