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Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

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Séances de ce MOOC (50)

Codes tarifaires par rapport aux codes temporels MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Comparer les codes de taux et les codes temporels dans la dynamique neuronale, en mettant l'accent sur les codes de timing, la résonance stochastique et les défis de codage neuronal.

Fluctuations potentielles de la membrane MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Explore l'arrivée de pics stochastiques et les fluctuations du potentiel membranaire dans les neurones uniques.

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.

MathDetour 1: Séparation des échelles de temps MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Explore le concept de séparation des échelles de temps dans les neurosciences computationnelles et la réduction des détails dans les modèles neuronaux bidimensionnels.

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.

Modèle AdEx: Profils de firing et analyse du plan de phase MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Explore le modèle de neurone AdEx, en analysant les schémas de tir et les plans de phase.

Modélisation des données in vitro MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Explore la modélisation de données in vitro pour les neurosciences informatiques, y compris la prédiction de la tension sous-seuil et des temps de pointe.

Plasticité synaptique à court terme MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Explore la plasticité synaptique à court terme dans la neuroscience computationnelle, couvrant les modèles, les mécanismes et les échelles de temps de la dynamique synaptique.

Seuil de tir dans les modèles 2D MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Explore les seuils de tir dans les modèles de neurones 2D, l'entrée des impulsions, l'initiation retardée des pics et le modèle FitzHugh-Nagumo.

Synapses : Dynamique neuronale MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Explore le rôle des synapses dans la neuroscience computationnelle et les modèles des synapses excitatrices et inhibitrices.

Variabilité des trains Spike MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Explore la variabilité des trains de pics dans les neurosciences informatiques, couvrant les expériences, les sources de variabilité, et l'arrivée et le tir de pics stochastiques.

Probabilité du train Spike à GLM MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Couvre le modèle linéaire généralisé (GLM) dans la neuroscience computationnelle.

Analyse d'un modèle de neurone 2D: Input constant MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Explore le comportement d'un modèle de neurone 2D avec une entrée constante.

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.

Modèle de réponse Spike (SRM)MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Couvre le modèle de réponse Spike (SRM) dans la neuroscience computationnelle et sa relation avec le modèle adaptatif d'intégration et d'incendie.

Potentiel de renversement et équation de Nernst MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Explore le potentiel d'inversion et l'équation de Nernst dans les neurosciences computationnelles, en se concentrant sur les canaux ioniques et la biophysique neuronale.

Biophysique des neurones MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Couvre la biophysique des neurones, les potentiels d'action, les canaux ioniques et le potentiel de repos.

Estimation du paramètre pour Spike Times MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Couvre le processus d'estimation des paramètres pour les temps de pointe dans les modèles neuronaux.

Modèles neuronaux: Type I et Type II MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Explore les modèles de neurones bidimensionnels, de type I et de type II, en discutant des seuils de tir et de la bifurcation Hopf.

Du bruit diffuseur à l'échappement du bruit MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Comparer le bruit diffusif et le bruit d'échappement dans la dynamique neuronale, en se concentrant sur la simulation et la complexité du calcul.

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