Curso Online

Curso sobre Simulación Neurociencia

Visión general del curso sobre Simulación Neurociencia

Simulación Neurociencia es un enfoque emergente para integrar el conocimiento disperso en todo el campo de la neurociencia.

El objetivo es construir una imagen empírica unificada del cerebro, para estudiar los mecanismos biológicos de la función cerebral, el comportamiento y la enfermedad. Esto se logra integrando diversas fuentes de datos a través de las diversas escalas de neurociencia experimental, desde molecular hasta clínica, en simulaciones por computadora.

Este es un curso único en línea abierto y masivo impartido por un equipo multidisciplinario de científicos de renombre mundial. En este primer curso, obtendrá el conocimiento y las habilidades necesarias para crear simulaciones de neuronas biológicas y sinapsis.

Este curso es parte de una serie de tres cursos, donde aprenderá a usar, herramientas de modelado de última generación de la Plataforma de simulación cerebral HBP para simular neuronas, construir redes neuronales y realizar sus propios experimentos de simulación.

¡Te invitamos a unirte a nosotros y compartir nuestra pasión por reconstruir, simular y comprender el cerebro!

Lo que aprenderás en este curso

• Discutir los diferentes tipos de datos para la neurociencia de simulación.
• Cómo recopilar, anotar y registrar diferentes tipos de datos de neurociencia
• Describir las estrategias de simulación de neurociencia.
• Clasificar diferentes características de clasificación de las neuronas
• Enumerar diferentes características de sinapsis y aspectos de comportamiento.
• Modele una neurona con todas sus partes (soma, dendritas, axón, sinaps) y su comportamiento
• Usar datos experimentales sobre la actividad neuronal para restringir un modelo.

Plan de estudio del curso

Semana 1: Neurociencia de simulación: una introducción,

Entendiendo el cerebro

• Enfoques y justificación de la neurociencia de simulación
• Los principios de la neurociencia de simulación.
• Estrategias de datos
• Neuroinformática
• Estrategias de reconstrucción y simulación.
• Resumen y advertencias Datos experimentales
• Técnicas de recolección de datos de neuronas individuales
• Perfiles morfológicos
• Perfiles electrofisiológicos
• Advertencias y resumen de las técnicas de datos experimentales. Datos de neuronas individuales
• Canales iónicos
• Combinando perfiles
• Densidades celulares
• Resumen y advertencias
• Sinapsis
• Dinámica sináptica

Semana 2: neuroinformática

Introducción a la neuroinformática

• Extracción de textos
• Integración de datos y gráficos de conocimiento
• Gráficos de conocimiento
• Ontologías
• Neuroinformática
• Atlas cerebral y espacio de conocimiento
• Motivación de la integración de datos.
• Enfoque de datos fijos para la integración de datos
• Nexo cerebral azul
• Arquitectura del Nexo Cerebro Azul
• Diseñar una entidad de procedencia
• Ontologías
• Creando tu propio dominio
• MENTES
• Conclusión
• Adquisición de datos de electrofisiología y morfología neuronales.
• Generando datos
• Usando datos
• Diseñar una entidad
• El diseño de una entidad y el modelo de procedencia.
• Conclusión
• Extracción de características morfológicas
• Estructuras morfológicas,
• Comprender las morfologías neuronales con NeuroM
• Estadísticas y visualización de datos morfométricos.

Semana 3: modelado de neuronas

Introducción a la neurona individual

• Introducción
• Motivación para estudiar el cerebro eléctrico.
• La neurona
• Una introducción estructural
• Un dispositivo eléctrico
• Modelo de neurona eléctrica
• Modelando la actividad eléctrica
• Hodgkin y Huxley
• Tutorial de creación de modelos eléctricos de celda única.
• Modelo eléctrico de celda única: pasivo
• Haciéndolo activo
• Agregar una dendrita
• Células de conexión

Semana 4: Sinapsis de modelado

Modelando el potencial sináptico

• Modelando el potencial
• Modelo de cable de Rall
• Modelado de transmisión sináptica entre neuronas
• Transmisión sináptica
• Modelado de transmisión sináptica
• Tutorial de modelado de sinapsis dinámicas
• Definiendo tus sinaps
• Compilando tus modificaciones
• Hospedaje y prueba de su modelo de sinaps
• Reconfigura tus sinaps en rangos biológicos
• Definir un modfile para una sinapsis dinámica de TM
• Compilar y probar el mod file

Semana 5: modelos de neuronas restrictivas con datos experimentales

Restringir los modelos neuronales con datos experimentales

• Modelo de neurona restrictiva con datos experimentales.
• Aspectos computacionales de la optimización.
• Herramientas para restringir los modelos neuronales.
• Tutoriales para optimización
• Configurar los componentes

Semana 6: semana de exámenes

Portal de NMC

• Accediendo al portal NMC
• Ejecutar modelos en su computadora local
• Descargar e interactuar con los modelos de celda única
• Inyectando una corriente