Séance de cours

Neurons et synapses: Aperçu

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

Description

Cette séance de cours présente les bases de la neuroscience computationnelle, en mettant l'accent sur des modèles neuronaux uniques. Les sujets abordés comprennent la membrane passive, le modèle d'intégration et d'incendie qui fuit et les synapses. La séance de cours se penche également sur la qualité des modèles d'intégration et d'incendie, des modèles de type Hodgkin-Huxley et du bruit et de la variabilité dans les modèles d'intégration et d'incendie.

Dans MOOC

Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Ce cours constitue une introduction au domaine des neurosciences théoriques et computationnelles, en mettant l'accent sur les modèles de neurones individuels. Les neurones encodent l'information sur les stimuli dans une séquence de courtes impulsions électriques (spikes).

Source officielle

Concepts associés (32)

Modèles du neurone biologique

vignette|390x390px|Fig. 1. Dendrites, soma et axone myélinisé, avec un flux de signal des entrées aux dendrites aux sorties aux bornes des axones. Le signal est une courte impulsion électrique appelée potentiel d'action ou impulsion. vignette|Figure 2. Évolution du potentiel postsynaptique lors d'une impulsion. L'amplitude et la forme exacte de la tension peut varier selon la technique expérimentale utilisée pour acquérir le signal.

Neurosciences computationnelles

Les neurosciences computationnelles (NSC) sont un champ de recherche des neurosciences qui s'applique à découvrir les principes computationnels des fonctions cérébrales et de l'activité neuronale, c'est-à-dire des algorithmes génériques qui permettent de comprendre l'implémentation dans notre système nerveux central du traitement de l'information associé à nos fonctions cognitives. Ce but a été défini en premier lieu par David Marr dans une série d'articles fondateurs.

Synapse

thumb|400px|Synapse entre deux neurones. La synapse (du grec , « contact, point de jonction », dérivé de , « joindre, connecter ») est une zone de contact fonctionnelle qui s'établit entre deux neurones, ou entre un neurone et une autre cellule (cellules musculaires, récepteurs sensoriels...). Elle assure la conversion d'un potentiel d'action déclenché dans le neurone présynaptique en un signal dans la cellule postsynaptique. On estime, pour certains types cellulaires (par exemple cellule pyramidale, cellule de Purkinje.

Neurosciences cognitives

Les neurosciences cognitives sont le domaine de recherche dans lequel sont étudiés les mécanismes neurobiologiques qui sous-tendent la cognition (perception, motricité, langage, mémoire, raisonnement, émotions...). C'est une branche des sciences cognitives qui fait appel pour une large part aux neurosciences, à la neuropsychologie, à la psychologie cognitive, à l' ainsi qu'à la modélisation.

Neurosciences

thumb|250px|Dessin de neurones du cervelet de pigeon par Santiago Ramón y Cajal (1899). Les neurosciences sont les études scientifiques du système nerveux, tant du point de vue de sa structure que de son fonctionnement, depuis l'échelle moléculaire jusqu'au niveau des organes, comme le cerveau, voire de l'organisme tout entier. Le champ de la recherche en neurosciences est un champ transdisciplinaire : la biologie, la chimie, les mathématiques, la bio-informatique ainsi que la neuropsychologie sont utilisées en neurosciences.

Afficher plus

Séances de cours associées (64)

Modélisation de l'électrophysiologie : différentes échelles MOOC: Les neurosciences reconstruites : Génétique et développement du cerveau

Couvre la modélisation de l'électrophysiologie à différentes échelles, en discutant des canaux ioniques, des neurones uniques et des microcircuits.

L'informatique scientifique en neurosciences

Explore l'histoire et les outils de l'informatique scientifique en neuroscience, en mettant l'accent sur la simulation des neurones et des réseaux.

Compréhension biophysique du comportement neuronal

Explore la compréhension biophysique du comportement neuronal, en se concentrant sur les potentiels d'action, les défis de modélisation neuronale et l'inhibition dendritique.

Dans les neurosciences de Silico : canaux ioniques et modèles neuronaux

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.

Qualité des modèles d'intégration et d'incendie MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Explore la qualité des modèles Integrate-and-Fire dans les neurosciences computationnelles par des comparaisons avec des données expérimentales et des prédictions mathématiques.

Afficher plus

Concepts associés (32)

Modèles du neurone biologique

Neurosciences computationnelles

Synapse

Neurosciences cognitives

Neurosciences

Afficher plus