Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.
Explore la modélisation détaillée des canaux ioniques et des morphologies neuronales dans les neurosciences silico, couvrant la classification des neurones, la cinétique des canaux ioniques et les observations expérimentales.
Se penche sur la simulation de la dynamique du réseau dans les neurosciences silico, couvrant l'activité spontanée et évoquée, les simulations in-vitro et in-vivo, et l'analyse de sensibilité.
Explore le contrôle du mouvement, les caractéristiques du cortex moteur, les neurones miroirs, les interfaces cerveau-machine et le rôle des ganglions basaux dans l'initiation et la suppression du mouvement.
Explore les circuits de base des ganglions dans la maladie de Parkinson, couvrant la structure, la fonction, le rôle de la dopamine, la pathologie et les traitements.
Plonge dans une version biologiquement inspirée de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur la navigation dans le labyrinthe et la mise en œuvre des neurones de stimulation.
Couvre la maladie de Parkinson, ses symptômes, les défis de diagnostic et les options de traitement actuelles, en insistant sur la nécessité de biomarqueurs précoces et de thérapies modificateurs de la maladie.
