Explore les modèles de décision en neuroscience computationnelle, en mettant l'accent sur la dynamique concurrentielle, la prise de décision perceptive et le problème du libre arbitre.
Explore les propriétés mécaniques et électriques des tissus neuraux, y compris le cerveau et la moelle épinière, ainsi que l'enregistrement des signaux neuraux à l'aide de diverses techniques.
Explore la compréhension biophysique du comportement neuronal, en se concentrant sur les potentiels d'action, les défis de modélisation neuronale et l'inhibition dendritique.
Explore la théorie DLVO pour la stabilité colloïdale et le potentiel membranaire, ainsi que des concepts d'électrochimie dynamique comme les cellules galvaniques et la loi de Nernst.
Explore la propagation du potentiel d'action, la modélisation membranaire, la conductance et l'encodage des signaux à travers des trains d'action potentiels.
Explore les équilibres chimiques, les réactions redox, l'équation de Nernst, les cellules électrochimiques, l'influence du pH et le potentiel membranaire.
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.
