Computational Neuroscience

COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE

OUTLINE

• Modelli biofisici dei neuroni:
  • Introduzione sull’equivalente circuitale di membrana e sulle proprietà elettriche delle membrane
  • Modelli passivi: equatione di propagazione
  • Modello di Hodgkin e Huxley a conduttanze
  • Da un modello monocandale a multicandale
  • Breve introduzione all'anatomia del neurone e dell'albero dendritico nei pattern elettrofisiologici
  • Modelli della cellula: modelli multi-compartimentali a nuclei e 2-3 compartimenti
• Dinamiche neurali: soglie di eccitabilità, oscillazioni
  • Sistemi non lineari
  • Modello di Hodgkin e Huxley
  • Modello di Morris-Lecar
  • Modello di FitzHugh-Nagumo
• Da neuroni biofisi dei a modelli astratti
  • Famiglie dei neuroni integrate and fire (LIF, EIF, QIF), vantaggi e limitazioni
  • Modello di Izhikevich
  • Modello stochastic
• Trasmissione e plasticità sinaptica
  • Modelli statici (sinapsi esponenziale, sinapsi alpha function)
  • Modelli dinamici (modello di Destexhe, modelli markoviani)
  • Plasticità sinaptica
    • Legge di Hebb
    • Plasticità a breve termine
    • Potentazione a lungo termine
    • Spike Timing Dependent Plasticity (STDP)
• Modelli di rete
  • Modelli firing rate
  • Modelli spiking
  • Tipi di connettività

1. NEURON COMPONENTS & EQUIVALENT CIRCUIT

COMPONENTI NEURONALI

Componenti anatomici:

• Soma
• Dendriti
• Assoni
• Spine
• Sinapsi

Componenti biofisici:

• Membrane cellulari
• Canali ionici (Na⁺, Ca²⁺, K⁺, Cl^- ...)
• Recettori
• Trasportatori

Componenti sub-cellulari:

• Proteine di legame
• Depositi di calcio
• Cascade di segnalazione intracellulare

Approccio "computazionale":

• Modelli astratti
  • ₁ ... → Σ → y
• Modelli realistici

COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE

OUTLINE

• Modelli biofisco dei neuroni:
  • - Introduzione sulle equazioni e circuitali di membrana e sulle proprietà elettriche delle membrane
    • - Modelli passivi ed equazioni di propagazione
    • - Modello di Hodgkin & Huxley e dinamiche
      • - Due o più modelli di membrane multitendi
        • - Diversa morfologia del neurone e dell'albero dendritico nei pattern elettrofisiologici
        • - Modelli cellulari, modelli multi-compartimentali a nuclei, 2 o 3 compartimenti
• Dinamiche neuronali: soglie di eccitabilità, oscillazioni.
  • - Sistemi non lineari
  • - Modello di Hodgkin & Huxley
  • - Modello di Morris-Lecar
  • - Modello di FitzHugh-Nagumo
• Da neuroni biofiscus a modelli astratti
  • - Famiglie di neuroni integrate and fire (LIF EIF QIF), vantaggi e limitazioni.
  • - Modello di Izekevich
  • - Modello sicoP65CO
• Trasmissione e plasticità sinaptica
  • - Modelli statici (sinapsi esponenziali, sinapsi alpha function)
  • - Modelli dinamici (modello di Desthexhe, modello markoviani)
  • - Plasticità sinaptica:
    • - Regole di Hebb
    • - Plasticità a breve termine
    • - Potenzionamento a lungo termine
    • - Spike Timing Dependent Plasticity (STDP)
• Modelli di rete
  • - Modelli pairing based
  • - Modelli spiking
  • - Tipi di connettività

1. NEURON COMPONENTS & EQUIVALENT CIRCUIT