Optimisation des modèles neuronaux: eFEL et BluePyOpt

Cette séance de cours couvre les outils eFEL et BluePyOpt pour optimiser les modèles neuronaux avec des données expérimentales. eFEL est une bibliothèque pour analyser les traces de tension à partir de cellules uniques, fournissant une façon normalisée de calculer des caractéristiques comme la vitesse de tir et la forme du potentiel d'action. BluePyOpt est une bibliothèque Python qui utilise un algorithme évolutif pour trouver des paramètres de modèle correspondant à des données expérimentales. Il comprend des exemples de modèles de cellules pyramidales à compartiment unique et à couche néocorticale 5.