Explore les neurones de projection GABAergiques dans le cerveau et leur rôle dans la fonction cérébrale, y compris l'impact de la dopamine sur la maladie de Parkinson.
Plonge dans une version biologiquement inspirée de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur la navigation dans le labyrinthe et la mise en œuvre des neurones de stimulation.
Explore la construction de modèles fondés sur les données, en mettant l'accent sur la reconstruction de microcircuits néocorticaux et les efforts de modélisation collaborative en neurosciences.
Se concentre sur l'identification des types de cellules corticales humaines à l'aide des données de l'ARN-Seq et discute du regroupement cellulaire, de la cartographie des neurones et de la diversité des types cellulaires.
Couvre la structure d'un cours de neurosciences, en se concentrant sur la membrane cellulaire, les canaux ioniques, la transmission synaptique et la fonction cérébrale.
Explore les circuits de base des ganglions dans la maladie de Parkinson, couvrant la structure, la fonction, le rôle de la dopamine, la pathologie et les traitements.
Explore la classification et les comportements électriques des interneurons GABAergiques dans le cortex cérébral, soulignant l'importance d'une terminologie cohérente et de la compréhension de la diversité des canaux ioniques.
Explore la qualité des modèles Integrate-and-Fire dans les neurosciences computationnelles par des comparaisons avec des données expérimentales et des prédictions mathématiques.
Couvre la neuro-ingénierie de la maladie de Parkinson, en se concentrant sur la stimulation cérébrale profonde et ses effets thérapeutiques sur les symptômes moteurs.
Couvre les applications protéomiques en neurosciences, en se concentrant sur l'analyse ciblée des neurones corticaux et de leurs interactions développementales avec les neurones striataux.
Couvre la maladie de Parkinson, ses symptômes, les défis de diagnostic et les options de traitement actuelles, en insistant sur la nécessité de biomarqueurs précoces et de thérapies modificateurs de la maladie.
Couvre l'informatique neuromorphe, les défis dans l'informatique ternaire et binaire, les simulations matérielles du cerveau, et les nouveaux matériaux pour les cellules cérébrales artificielles.
Explore les modèles de neurones contraignants avec des données expérimentales, soulignant l'importance de dériver des paramètres à partir de données expérimentales.
