Untangling the Brain’s Wiring, One Model at a Time!
Nerve cells communicate through electrochemical waves. A sequence of such consecutive waves is called a spike train because they are localized in time. Statistical point process theory is a natural framework to model such data, but it is a complicated task to develop computationally efficient and biologically justifiable point process models for neural spike trains. In this talk, I will discuss the general challenges for modelling neural spike trains, and offer a few approaches that are both computationally efficient and biologically justifiable. I will present results where potential models provide biologically interesting insights in different neuroscience experiments.
Démêler le câblage du cerveau, un modèle à la fois!
Les cellules nerveuses communiquent par le biais d’ondes électrochimiques. Une séquence de ces ondes consécutives est appelée train d’impulsion nerveuse, car elles sont localisées dans le temps. La théorie statistique des processus ponctuels est un cadre naturel pour modéliser de telles données, mais il est complexe de développer des modèles de processus ponctuels efficaces sur le plan informatique et qui sont justifiables sur le plan biologique pour les trains d’impulsions neuronales. Dans cet exposé, je discuterai des défis généraux que pose la modélisation des trains d’impulsions neuronales et proposerai quelques approches qui sont à la fois efficaces sur le plan informatique et justifiables sur le plan biologique. Je présenterai des résultats où les modèles potentiels fournissent des informations biologiquement intéressantes dans différentes expériences neuroscientifiques.
Date and Time
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Langue de la présentation orale
Anglais
Langue des supports visuels
Anglais