Couvre les neurosciences moléculaires, la neurodégénérescence, les types cellulaires, la structure des neurones et l'histoire des percées en neurosciences.
Explore le lien entre les théories physiques et les données empiriques, contrastant la mécanique quantique standard avec l'ontologie explicite des particules dans l'espace de Newtonian Mechanics.
Explore l'analyse des données de neurosciences, en mettant l'accent sur les données structurées, les outils de calcul et la tendance des neurosciences de calcul en tant que service.
Couvre la structure d'un cours de neurosciences, en se concentrant sur la membrane cellulaire, les canaux ioniques, la transmission synaptique et la fonction cérébrale.
Examine l'inférence causale, en soulignant l'importance de s'engager dans une ontologie pour tirer des inférences causales et choisir des estimands appropriés.
Introduit la modélisation sémantique par le biais de données tabulaires et de RDF, couvrant les bases de données relationnelles, la migration de schémas, les schémas à l'épreuve du temps, l'interrogation SPARQL et les limitations de métaconnaissance.
