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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.
Explore le modèle Hodgkin-Huxley, les phases de potentiel d'action, la dynamique ionique, la théorie des câbles et la modélisation compartimentale dans l'excitabilité neuronale.
Explore la perspective évolutive de la surprise, de la curiosité et de la récompense, en mettant l'accent sur le rôle des signaux de récompense primaires et secondaires.
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.
Explore les concepts fondamentaux des canaux ioniques, leur comportement à différentes températures et leurs implications pour la physiologie du cerveau et les études sur les médicaments.
Couvre l'analyse des données de potentiel membranaire des classes neuronales lors de la détection de moustaches chez la souris, en explorant les propriétés cellulaires et la modulation sensorielle.
Explore l'informatique scientifique en neuroscience, en mettant l'accent sur la simulation des neurones et des réseaux à l'aide d'outils comme NEURON, NEST et BRIAN.
Explore l'optogénétique, la chimiogénétique et la sonogénétique pour concevoir l'activité neuronale à l'aide de la lumière, des produits chimiques et du son.
