Séance de cours

Dendrite comme un câble

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Description

Cette séance de cours explore le concept de dendrites comme câbles, en se concentrant sur la dérivation de l'équation du câble et son application dans les modèles compartimentés. La conservation du courant dans les dendrites est discutée, ce qui conduit à une analyse détaillée des compartiments couplés.

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

Proximité ontologique

Biologie

Biologie cellulaire: Neurotransmission

Concepts associés (32)

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.

Plasticité synaptique

La plasticité synaptique, en neurosciences, désigne la capacité des synapses à moduler, à la suite d'un événement particulier - une augmentation ou une diminution ponctuelle et significative de leur activité - l'efficacité de la transmission du signal électrique d'un neurone à l'autre et à conserver, à plus ou moins long terme, une "trace" de cette modulation. De manière schématique, l'efficacité de la transmission synaptique, voire la synapse elle-même, est maintenue et modulée par l'usage qui en est fait.

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.

Chemical synapse

Chemical synapses are biological junctions through which neurons' signals can be sent to each other and to non-neuronal cells such as those in muscles or glands. Chemical synapses allow neurons to form circuits within the central nervous system. They are crucial to the biological computations that underlie perception and thought. They allow the nervous system to connect to and control other systems of the body. At a chemical synapse, one neuron releases neurotransmitter molecules into a small space (the synaptic cleft) that is adjacent to another neuron.

Source de courant

Une source de courant est un dispositif pouvant produire un courant électrique constant fonctionnant sur une plage de tension donnée. vignette|Source de courant parfaite (rouge) ; source de courant idéale sur une plage de tension (vert) ; source de courant avec résistance en parallèle (turquoise). Ce dispositif produit un courant stable I quelle que soit la tension à ses bornes. Une source de courant réelle a une résistance interne en parallèle de très grande valeur (infinie dans le cas d'une source idéale).

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Séances de cours associées (64)

Computing neuromorphe : concepts et implémentations matérielles

Couvre l'informatique neuromorphe, les défis dans l'informatique ternaire et binaire, les simulations matérielles du cerveau, et les nouveaux matériaux pour les cellules cérébrales artificielles.

Dérivation de l'équation de câble MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Explore la dérivation de l'équation du câble pour la modélisation des dendrites dans la neuroscience computationnelle.

Compréhension biophysique du comportement électrique neuronal

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.

Modèles comparatifs : Dendrites actives MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Explore les modèles compartimentés en neurosciences computationnelles, en se concentrant sur les dendrites actives et les résultats expérimentaux.

Introduction à la plasticité synaptique MOOC: Simulation d'un micro-circuit d'hippocampe

Couvre la plasticité synaptique, les types de synapses, le postulat de Hebb, LTP, LTD, et les oscillations réseau dans l'hippocampe.

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Plasticité synaptique

Neurosciences computationnelles

Chemical synapse

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