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Réduction à 2 dimensions : Exploiter les similarités

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Description

Cette séance de cours couvre la réduction du modèle Hodgkin-Huxley à 2 dimensions en exploitant les similarités et les corrélations entre les variables. Il traite de la séparation des échelles de temps, du rôle des nulclines, de la stabilité des points fixes et de l'analyse des modèles neuronaux 2D. On montre que la dynamique de h et de n est similaire, ce qui conduit au modèle d'intégration et de feu non linéaire.

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).

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Concepts associés (21)

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.

Neurone

thumb|537x537px|Schéma complet d’un neurone. Un neurone, ou une cellule nerveuse, est une cellule excitable constituant l'unité fonctionnelle de la base du système nerveux. Les neurones assurent la transmission d'un signal bioélectrique appelé influx nerveux. Ils ont deux propriétés physiologiques : l'excitabilité, c'est-à-dire la capacité de répondre aux stimulations et de convertir celles-ci en impulsions nerveuses, et la conductivité, c'est-à-dire la capacité de transmettre les impulsions.

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.

Machiavellianism (psychology)

In the field of personality psychology, Machiavellianism is a personality trait centered on manipulativeness, callousness, and indifference to morality, with a strategic focus on self interest. Psychologists Richard Christie and Florence Geis named the trait after Niccolò Machiavelli, as they used edited and truncated statements inspired by his works to study variations in human behaviors. Their Mach IV test, a 20-question, Likert-scale personality survey, became the standard self-assessment tool and scale of the Machiavellianism construct.

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.

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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.

Modèles et données MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Couvre l'optimisation des modèles neuronaux pour le codage et le décodage dans les neurosciences computationnelles.

Modèle d'intégration de fuite et d'incendie MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Explore le modèle d'intégration et de feu de fuite dans la neuroscience computationnelle, mettant l'accent sur la dynamique d'un neurone unique.

Modèles d'intégration et d'incendie généralisés MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Explore le modèle d'intégration et d'incendie généralisé et le modèle d'intégration et d'incendie non linéaire.

Dendrite comme un câble MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Discute des dendrites comme des câbles, couvrant la dérivation de l'équation de câble et la conservation du courant dans les compartiments couplés.

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