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.
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 néocorticale des neurones, la cinétique des canaux ioniques, les défis dans la modélisation des cellules individuelles et l'intégration des données.
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.
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 compréhension biophysique du comportement électrique neuronal, y compris les défis dans la modélisation des neurones, la génération de potentiels d'action, et l'impact de la structure dendritique sur les schémas de tir.
Explore la compréhension biophysique du comportement neuronal, en se concentrant sur les potentiels d'action, les défis de modélisation neuronale et l'inhibition dendritique.
Se concentre sur l'assemblage des éléments constitutifs du réseau neuronal et sur la gestion de la rareté des données à l'aide de diverses stratégies et hypothèses.
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 le cadre mathématique et les défis de la modélisation des neurones, en discutant des mécanismes membranaires passifs et actifs et de la représentation de la membrane en tant que circuit électrique.
Explore les potentiels locaux de terrain et les oscillations neurales, en mettant l'accent sur le rôle des rythmes thêta dans les processus de mémoire et l'impact des simulations informatiques sur la recherche en neurosciences.