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Séance de cours

L'informatique scientifique en neurosciences

Dans cours

NX-450: Computational neurosciences: biophysics

The course introduces students to a synthesis of modern neuroscience and state-of-the-art data management, modelling and computing technologies with a focus on the biophysical level. ...

Description

Cette séance de cours couvre les fondamentaux de l'informatique scientifique en neurosciences, en mettant l'accent sur la simulation de neurones et de réseaux utilisant des outils tels que NEURON, NEST et BRIAN. Il traite de l'histoire de la science informatique, de l'échelle des systèmes informatiques et des défis de l'informatique à l'avant-garde de la technologie. La séance de cours se penche également sur la modélisation des neurones à différentes échelles, la compréhension des circuits neuraux et l'importance de la modélisation computationnelle biophysique et biochimique dans l'étude des phénomènes cérébraux.

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Enseignant·e·s (2)

Felix Schürmann

Felix Schürmann is co-director of the Blue Brain Project and involved in several research challenges of the European Human Brain Project. He studied physics at the University of Heidelberg, Germany, supported by the German National Academic Foundation. Later, as a Fulbright Scholar, he obtained his Master's degree (M.S.) in Physics from the State University of New York, Buffalo, USA, under the supervision of Richard Gonsalves. During these studies, he became curious about the role of different computing substrates and dedicated his master thesis to the simulation of quantum computing. He studied for his Ph.D. at the University of Heidelberg, Germany, under the supervision of Karlheinz Meier. For his thesis he co-designed an efficient implementation of a neural network in hardware.

Armando Romani

Source officielle

Proximité ontologique

Biologie

Biologie cellulaire: Neurotransmission

Mathématiques

Analyse (mathématiques): Analyse numérique

Concepts associés (32)

Sciences numériques

Les sciences numériques (traduction de l'anglais computational sciences), autrement dénommées calcul scientifique ou informatique scientifique, ont pour objet la construction de modèles mathématiques et de méthodes d'analyse quantitative, en se basant sur l'utilisation des sciences du numérique, pour analyser et résoudre des problèmes scientifiques. Cette approche scientifique basée sur un recours massif aux modélisations informatiques et mathématiques et à la simulation se décline en : médecine numérique, biologie numérique, archéologie numérique, mécanique numérique, par exemple.

Numerical methods for ordinary differential equations

Numerical methods for ordinary differential equations are methods used to find numerical approximations to the solutions of ordinary differential equations (ODEs). Their use is also known as "numerical integration", although this term can also refer to the computation of integrals. Many differential equations cannot be solved exactly. For practical purposes, however – such as in engineering – a numeric approximation to the solution is often sufficient. The algorithms studied here can be used to compute such an approximation.

Neurone formel

thumb|Représentation d'un neurone formel (ou logique). Un neurone formel, parfois appelé neurone de McCulloch-Pitts, est une représentation mathématique et informatique d'un neurone biologique. Le neurone formel possède généralement plusieurs entrées et une sortie qui correspondent respectivement aux dendrites et au cône d'émergence du neurone biologique (point de départ de l'axone). Les actions excitatrices et inhibitrices des synapses sont représentées, la plupart du temps, par des coefficients numériques (les poids synaptiques) associés aux entrées.

Intégration de Verlet

Lintégration de Verlet est un schéma d'intégration qui permet de calculer la trajectoire de particules en simulation de dynamique moléculaire. Cette méthode offre une meilleure stabilité que la plus simple méthode d'Euler (créée au ), de même que d'importantes propriétés dans les systèmes physiques, telles que la réversibilité dans le temps et la conservation de propriété. À première vue, il peut sembler naturel de calculer les trajectoires en utilisant la méthode d'Euler. Cependant, ce type d'intégration souffre de nombreux problèmes.

Physique numérique

La physique numérique (ou parfois physique informatique) est l'étude et l'implémentation d'algorithmes numériques dans le but de résoudre des problèmes physiques pour lesquels une théorie existe déjà. Elle est souvent considérée comme une sous-discipline de la physique théorique mais certains la considèrent comme une branche intermédiaire entre la physique théorique et la physique expérimentale. En général, les physiciens définissent un système et son évolution grâce à des formules mathématiques précises.

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

Portée biologique et simulation informatique

Explore la connexion de la portée biologique avec les méthodes de simulation informatique et discute de divers environnements de simulation pour la modélisation de l'activité neuronale.

Signal neuronal et traitement des signaux : modélisation et simulation

Couvre les fondamentaux des signaux neuraux et du traitement des signaux, en mettant l'accent sur la modélisation et la simulation des systèmes neuraux.

Modélisation de l'activité électrique du neurone MOOC: Simulation de la neuroscience

Explore la modélisation de l'activité électrique du neurone, y compris les canaux ioniques et les concentrations, l'équation de Nernst et le potentiel de repos.

Neurones d'ingénierie: Optogénétique

Explore l'ingénierie des neurones utilisant la lumière, les produits chimiques et le son pour moduler l'activité et le comportement neuronaux.

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