Cerveauvignette|Cerveau d'un chimpanzé. Le cerveau est le principal organe du système nerveux des animaux bilatériens. Ce terme tient du langage courant (non scientifique) et chez les chordés, comme les humains, il peut désigner l'encéphale, ou uniquement une partie de l'encéphale, le prosencéphale (télencéphale + diencéphale), voire seulement le télencéphale. Néanmoins, dans cet article, le terme « cerveau » prend son sens le plus large. Le cerveau des chordés est situé dans la tête, protégé par le crâne chez les craniés, et son volume varie grandement d'une espèce à l'autre.
Cerveau humainLe 'cerveau humain' a la même structure générale que le cerveau des autres mammifères, mais il est celui dont la taille relative par rapport au reste du corps est devenue la plus grande au cours de l'évolution. Si la baleine bleue a le cerveau le plus lourd avec contre environ pour celui de l'homme, le coefficient d'encéphalisation humain est le plus élevé et est sept fois supérieur à celui de la moyenne des mammifères.
Régulation émotionnelleLa régulation émotionnelle (ou contrôle émotionnel) est la capacité à agir sur ses propres émotions. C'est un processus psychologique complexe qui recouvre à la fois la capacité à déclencher, inhiber, maintenir ou moduler ses propres affects au sens large, ce qui inclut : les sentiments subjectifs liés aux émotions ; certains processus cognitifs (par exemple, un souvenir post-traumatique) ; certains processus physiologiques (par exemple, le rythme cardiaque) et certains comportements (par exemple, le rire).
Régulation de l'expression des gènesLa régulation de l'expression des gènes désigne l'ensemble de mécanismes mis en œuvre pour passer de l'information génétique incluse dans une séquence d'ADN à un produit de gène fonctionnel (ARN ou protéine). Elle a pour effet de moduler, d'augmenter ou de diminuer la quantité des produits de l'expression des gènes (ARN, protéines). Toutes les étapes allant de la séquence d'ADN au produit final peuvent être régulées, que ce soit la transcription, la maturation des ARNm, la traduction des ARNm ou la stabilité des ARNm et protéines.
Modèle linéaire généraliséEn statistiques, le modèle linéaire généralisé (MLG) souvent connu sous les initiales anglaises GLM est une généralisation souple de la régression linéaire. Le GLM généralise la régression linéaire en permettant au modèle linéaire d'être relié à la variable réponse via une fonction lien et en autorisant l'amplitude de la variance de chaque mesure d'être une fonction de sa valeur prévue, en fonction de la loi choisie.
Modèle mixteUn modèle mixte est un modèle statistique qui comporte à la fois des effets fixes et des effets aléatoires. Ce type de modèle est utile dans une grande variété de domaines, tels que la physique, la biologie ou encore les sciences sociales. Les modèles mixtes sont particulièrement utiles dans les situations où des mesures répétées sont effectuées sur les mêmes variables (étude longitudinale). Ils sont souvent préférés à d'autres approches telle que rANOVA, dans la mesure où ils peuvent être utilisés dans le cas où le jeu de données présente des valeurs manquantes.
Generalized linear mixed modelIn statistics, a generalized linear mixed model (GLMM) is an extension to the generalized linear model (GLM) in which the linear predictor contains random effects in addition to the usual fixed effects. They also inherit from GLMs the idea of extending linear mixed models to non-normal data. GLMMs provide a broad range of models for the analysis of grouped data, since the differences between groups can be modelled as a random effect. These models are useful in the analysis of many kinds of data, including longitudinal data.
Lobe (cerveau)thumb|right|Les lobes externes du cerveau humain. Sont aussi dessinés le cervelet en bleu et le tronc cérébral en noir qui sont des structures nerveuses distinctes du cerveau proprement dit. thumb|right|150px| Vue en 3D des lobes thumb|right| Vue en 3D des lobes externes du cerveau : frontal (rouge), pariétal (orange), temporal (vert), et occipital (jaune).Sont également représentés le cervelet (bleu) et le tronc cérébral (noir). En anatomie, chacun des deux hémisphères du cerveau est divisée en plusieurs lobes dont quatre sont dits externes et deux sont dits internes.
Science des donnéesLa science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.
Gyrus cingulaireLe gyrus cingulaire est un gyrus du lobe limbique du cortex cérébral. Il est situé sur la face médiale des hémisphères, au-dessus du corps calleux. Au-dessus, il est séparé du gyrus frontal supérieur par le sillon cingulaire et du précuneus par le sillon sous-pariétal. En dessous, sa limite est le sillon du corps calleux. Au niveau du splénium du corps calleux, le gyrus cingulaire se rétrécit dans l'isthme qui se poursuit par le gyrus parahippocampique. En latin, cingulum signifie « ceinture » (Gaffiot).
Cortex préfrontalLe cortex préfrontal est la partie antérieure du cortex du lobe frontal du cerveau, située en avant des régions prémotrices. Cette région est le siège de différentes fonctions cognitives dites supérieures (notamment le langage, la mémoire de travail, le raisonnement, et plus généralement les fonctions exécutives). C'est aussi la région du goût et de l'odorat. Il existe trois possibilités pour définir le cortex préfrontal : le cortex frontal possédant une couche IV granulaire ; la zone de projection du noyau médiodorsal du thalamus ; la zone du cortex frontal dont la stimulation n'évoque aucun mouvement.
Random effects modelIn statistics, a random effects model, also called a variance components model, is a statistical model where the model parameters are random variables. It is a kind of hierarchical linear model, which assumes that the data being analysed are drawn from a hierarchy of different populations whose differences relate to that hierarchy. A random effects model is a special case of a mixed model.
Rythme Mulien=//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/e/ee/Eeg_alpha.svg/300px-Eeg_alpha.svg.png|alt=Single lead EEG readout|vignette|300x300px| Un deuxième échantillon d'oscillations EEG alpha. Ce rythme se produit à des fréquences similaires au rythme mu, bien que des oscillations alpha soient détectées sur une partie différente du cerveau. lien=//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/db/Motor_cortex.PNG/220px-Motor_cortex.
Fixed effects modelIn statistics, a fixed effects model is a statistical model in which the model parameters are fixed or non-random quantities. This is in contrast to random effects models and mixed models in which all or some of the model parameters are random variables. In many applications including econometrics and biostatistics a fixed effects model refers to a regression model in which the group means are fixed (non-random) as opposed to a random effects model in which the group means are a random sample from a population.
Modèle linéairevignette|Données aléatoires sous forme de points, et leur régression linéaire. Un modèle linéaire multivarié est un modèle statistique dans lequel on cherche à exprimer une variable aléatoire à expliquer en fonction de variables explicatives X sous forme d'un opérateur linéaire. Le modèle linéaire est donné selon la formule : où Y est une matrice d'observations multivariées, X est une matrice de variables explicatives, B est une matrice de paramètres inconnus à estimer et U est une matrice contenant des erreurs ou du bruit.
Aging brainAging of the brain is a process of transformation of the brain in older age, including changes all individuals experience and those of illness (including unrecognised illness). Usually this refers to humans. Since life extension is only pertinent if accompanied by health span extension, and, more importantly, by preserving brain health and cognition, finding rejuvenating approaches that act simultaneously in peripheral tissues and in brain function is a key strategy for development of rejuvenating technology.
CiblageLe ciblage (en marketing) est une politique consistant à choisir des populations et produits sur lesquels concentrer l'effort de l'entreprise. Dans la pratique, le ciblage est un processus comportant plusieurs étapes : évaluer l'attrait relatif de : chaque segment de population où existe une demande potentielle, chaque type de produits et services pouvant être offerts à ces segments chaque canal et support de distribution de produits et services pouvant être offerts à ces segments choisir ceux sur lesquels l'entreprise concentrera ses efforts (cible), en cohérence avec ses objectifs, ses compétences et ses ressources.
Régression linéaireEn statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.
Rythme cérébralUn rythme cérébral (appelé aussi activité neuro-électrique) désigne l'oscillation électromagnétique émise par le cerveau des êtres humains, mais également de tout être vivant. Le cortex frontal qui permet la cognition, la logique et le raisonnement est composé de neurones qui sont reliés entre eux par des synapses permettant la neurotransmission. Mesurables en volt et en hertz, ces ondes sont de très faible amplitude : de l'ordre du microvolt (chez l'être humain), elles ne suivent pas toujours une sinusoïde régulière.
Nonlinear mixed-effects modelNonlinear mixed-effects models constitute a class of statistical models generalizing linear mixed-effects models. Like linear mixed-effects models, they are particularly useful in settings where there are multiple measurements within the same statistical units or when there are dependencies between measurements on related statistical units. Nonlinear mixed-effects models are applied in many fields including medicine, public health, pharmacology, and ecology.
