Explore le potentiel d'inversion et l'équation de Nernst dans les neurosciences computationnelles, en se concentrant sur les canaux ioniques et la biophysique neuronale.
Couvre les principes fondamentaux de l'électrochimie, en se concentrant sur le potentiel cellulaire, la production de courant et la relation entre la conversion du courant et des réactifs.
Couvre l'analyse des données neurophysiologiques, y compris la détection AP, le calcul de la vitesse de tir et l'analyse spectrale, en mettant l'accent sur la prédiction des classes cellulaires.
Explore la dynamique membranaire des cellules neurales, y compris les canaux ioniques, les potentiels d'action, la myélinisation et les interfaces bioélectroniques.
Explore la théorie DLVO pour la stabilité colloïdale et le potentiel membranaire, ainsi que des concepts d'électrochimie dynamique comme les cellules galvaniques et la loi de Nernst.
Explore la modélisation de l'activité électrique du neurone, y compris les canaux ioniques et les concentrations, l'équation de Nernst et le potentiel de repos.
Explore la base physique de la propagation du signal dans les neurones, en se concentrant sur la configuration du potentiel membranaire et les canaux ioniques.
Explore les équilibres chimiques, les réactions redox, l'équation de Nernst, les cellules électrochimiques, l'influence du pH et le potentiel membranaire.
Couvre le transport des ions à travers les membranes cellulaires, en se concentrant sur la dynamique du potassium et du sodium et leurs effets sur les champs et les tensions électriques.
Explore les propriétés mécaniques et électriques des tissus neuraux, y compris le cerveau et la moelle épinière, ainsi que l'enregistrement des signaux neuraux à l'aide de diverses techniques.
Explore la dynamique de décision dans les neurosciences computationnelles, en mettant l'accent sur des modèles concurrentiels et des interactions 2-dimensionnelles efficaces entre les populations.
