Comparer les synapses électriques et chimiques, en mettant l'accent sur leurs propriétés et leur comportement, y compris la jonction neuromusculaire et les synapses dans le SNC.
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 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'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.
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 les canaux ioniques liés aux ligands, en se concentrant sur les récepteurs nicotiniques de l'acétylcholine, les sélectivités ioniques et le ciblage des médicaments.
Explore la structure et la fonction des récepteurs nicotiniques, en se concentrant sur les récepteurs de la boucle Cys, la conductance ionique et les effets de la nicotine.
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 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.
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.
