Silico Neuroscience: Modélisation de la complexité du cerveau
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Explore la modélisation des réseaux neuronaux, l'analyse de sensibilité et la réplication des conditions expérimentales pour comprendre l'activité cérébrale.
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.
Couvre l'activité spontanée du réseau cérébral, la simulation neuronale et la validation, soulignant l'importance des conditions in-vitro et in-vivo pour une modélisation précise du réseau.
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 simulant des modèles de réseau neuronal à grande échelle et optimisant l'efficacité de la mémoire dans les simulations neuronales à l'aide de NEURON et de CoreNEURON.
Explore la connexion de la portée biologique avec les méthodes de simulation informatique et discute de divers environnements de simulation pour la modélisation de l'activité neuronale.
S'insère dans la forme et la fonction de systèmes complexes, en mettant l'accent sur l'interaction entre «masse» et «réseaux de transport» dans différents systèmes.
