Couvre l'activité spontanée du réseau cérébral, la simulation neuronale et la validation, soulignant l'importance des conditions in-vitro et in-vivo pour une modélisation précise du réseau.
Explore le regroupement dans les réseaux de neurosciences silico, la définition de l'espace et le traitement des données rares pour reconstruire les régions du cerveau.
Explore la classification des neurones, soulignant l'importance de comprendre la complexité du cerveau et les défis dans la définition des types de cellules.
Explore la connectivité synaptique dans les régions hippocampales, en mettant l'accent sur la complexité des réseaux neuronaux et le rôle des approches de modélisation.
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.
Souligne la reproductibilité et la réutilisabilité des données dans les neurosciences silico, en mettant l'accent sur les outils et les méthodes de neuroinformatique.
Couvre les souris transgéniques utilisant les lignes de Cre et l'optogénétique, explorant les techniques de manipulation des cellules neurales et l'expression génétique spécifique à la région du cerveau.
Discute de l'assemblage des réseaux neuraux en définissant l'espace et en la populant avec des neurones, en mettant l'accent sur les défis et les stratégies pour des morphologies précises et de l'information sur le volume.
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 le modèle Hodgkin-Huxley, les phases de potentiel d'action, la dynamique ionique, la théorie des câbles et la modélisation compartimentale dans l'excitabilité neuronale.
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 modélisation détaillée des canaux ioniques et des morphologies neuronales dans les neurosciences silico, couvrant la classification des neurones, la cinétique des canaux ioniques et les observations expérimentales.
