Explore la classification des neurones, soulignant l'importance de comprendre la complexité du cerveau et les défis dans la définition des types de cellules.
Couvre les neurosciences moléculaires, la neurodégénérescence, les types cellulaires, la structure des neurones et l'histoire des percées en neurosciences.
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.
Explore la connectivité spécifique de type cellulaire et les connexions de fusil de chasse dans la cartographie des connexions neurales à différentes échelles.
Explore les défis dans l'isolement des cellules intactes, l'expression différentielle entre les transcriptomes nucléaires et les transcriptomes cellulaires entiers, et l'identification des types de cellules transcriptomiques.
Souligne la reproductibilité et la réutilisabilité des données dans les neurosciences silico, en mettant l'accent sur les outils et les méthodes de neuroinformatique.
Explore le développement et les applications des organoïdes dans l'ingénierie tissulaire et la modélisation des maladies à l'aide de constructions miniatures in vitro.
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 l'apprentissage du monde ouvert pour les données biomédicales, en mettant l'accent sur la mise à profit de petits ensembles de données et la découverte de nouveaux phénomènes.
Explore les bases de la neuroimagerie, les échelles du réseau cérébral, la connectivité, l'histoire et la physique, soulignant l'importance de comprendre les données à différentes échelles.
Explore les caractéristiques histologiques du col de l'utérus, y compris les couches épithéliales, les structures glandulaires et les composants vasculaires.
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 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.
