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Explore la dynamique neuronale dans les neurosciences computationnelles, mettant l'accent sur l'activité de la population, la connectivité corticale et les schémas de connectivité dans les modèles.
Se concentre sur l'identification des types de cellules corticales humaines à l'aide des données de l'ARN-Seq et discute du regroupement cellulaire, de la cartographie des neurones et de la diversité des types cellulaires.
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.
Couvre les techniques de restauration des fonctions motrices par stimulation électrique, y compris les types d'électrodes et les applications, les défis de fatigue musculaire et la stimulation de la moelle épinière épidurale pour la restauration intentionnelle des mouvements.
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.
Explore les modèles de neurones contraignants avec des données expérimentales, soulignant l'importance de dériver des paramètres à partir de données expérimentales.
