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.
Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.
Explore la classification des neurones, soulignant l'importance de comprendre la complexité du cerveau et les défis dans la définition des types de cellules.
Déplacez-vous dans le Big Data en neurosciences, en analysant les grands ensembles de données et en abordant les défis de l'organisation, de la normalisation, de l'intégration et de la visualisation des données.
Explore l'extraction de texte en neuroinformatique pour extraire les données de connectivité cérébrale et annoter les paramètres du modèle de la littérature scientifique.
Déplacez-vous dans les types de neurones, la classification, les défis dans la reconstruction, les techniques de coloration et la correction des artefacts, soulignant l'importance de comprendre la complexité du cerveau.
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 le concept de Knowledge Graphs et leur rôle dans l'intégration des données et la compréhension sémantique, montrant des exemples et des applications du monde réel.
Introduit des approches et des applications modernes en neuroscience, mettant l'accent sur la modélisation computationnelle et son importance dans la compréhension du cerveau.
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.
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.
Couvre les neurosciences moléculaires, la neurodégénérescence, les types cellulaires, la structure des neurones et l'histoire des percées en neurosciences.
