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Personne

Mackenzie Mathis

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Célia Julie Benquet, Ti Wang, Hossein Mirzaei Sadeghlou, Xiaohang Yu A dirigé les thèses EPFL de Steffen Schneider, Shaokai Ye, Hausmann Sébastien Benjamin Cours Neuroscience BIO-311 Ce cours de neurosciences progresse des mécanismes cellulaires fondamentaux de la signalisation neuronale aux systèmes cérébraux intégrés contrôlant le traitement sensoriel, le mouvement et le comportement, aboutissant aux troubles de l'apprentissage, de la mémoire et du système nerveux. Systems neuroscience NX-435 Le cours explore les circuits et réseaux de neurones pour comprendre comment des groupes de neurones traitent l'information et génèrent un comportement. Il intègre des techniques de physiologie, d'anatomie, et d'informatique pour étudier les interactions complexes des cellules cérébrales.

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Cours enseignés par cette personne (2)

BIO-311: Neuroscience

This neuroscience course progresses from core cellular mechanisms of neuronal signaling to integrated brain systems controlling sensory processing, movement, and behavior, culminating in learning, memory, and nervous system disorders. ...

NX-435: Systems neuroscience

The course "Systems Neuroscience" explores neural circuits and networks to understand how groups of neurons process information and generate behavior. It integrates techniques from neurophysiology, anatomy, genetics, and computer science to investigate com ...

Publications associées (25)

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Alexander Mathis

Alexander studied pure mathematics with a minor in logic and theory of science at the Ludwig Maximilians University in Munich. For his PhD also at LMU, he worked on optimal coding approaches to elucidate the properties of grid cells. As a postdoctoral fellow with Prof. Venkatesh N. Murthy at Harvard University and Prof. Matthias Bethge at Tuebingen AI, he decided to study olfactory behaviors such as odor-guided navigation, social behaviors and the cocktail party problem in mice. During this time, he increasingly got interested sensorimotor behaviors beyond olfaction and started working on proprioception, motor adaption, as well as computer vision tools for measuring animal behavior. In his group, he is interested in elucidating how the brain gives rise to adaptive behavior. One of the major goals is to synthesize large datasets into computationally useful information. For those purposes, he develops algorithms and systems to analyze animal behavior (e.g. DeepLabCut), neural data, as well as creates experimentally testable computational models.

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