| Современные методы и средства для имитационного моделирования нейронных структур мозга |
|
Будет сделан обзор основных направлений в современной Neuroscience и тех ее областях, где используется математическое моделирование. Помимо общего представления о структуре мозга, наиболее детально будут рассмотрены нейронные и субнейронные уровни. Данный курс позволит получить представление о возможностях применения и роли математики в нейронауках. Практические занятия будут направлены на ознакомление с основными программными продуктами для нейромоделирования.
Лекция 1. Мозг – как объект исследования. Системный уровень. Структурный уровень. Популяционный, модульный, ансамблевый. Клеточный и Субклеточный уровни. Клеточный и Субклеточный уровни. Нейронная парадигма. Нейрон – живая биологическая клетка. Генерация импульса. Следовой потенциал. Формальное представление. Ионы в нейроне. Потенциал Нернста. Na+ и K+ токи. Представление нейрона на мембранном уровне. Блокада ионных токов. Генерация спайка. Воротные токи и техника Patch-Clamp. Молекулярный уровень. Последний оплот биологического моделирования. Уравнения Ходжкина и Хаксли. Динамика воротных переменных. Первые функции активации и инактивации. Небиологичность самой биологически адекватной модели! The Zoo of Ion Channels. Сегментные модели нейрона. Лекция 2. Краткое содержание предыдущей лекции.
Нейродинамика и структура связей в коре.
Методы идентификации отдельных типов клеток и их связей.
Свойства отдельного нейрона в сети и сети с этим нейроном.
Автоторможение как нетривиальный пример.
Типы нейронов по Nowak et al 2003.
Феноменологические модели.
Модель FitzHugh-Nagumo.
Модель Ижикевича.
Простой интегрирующий, пороговый нейрон.
Модифицированный импульсный нейрон.
Сравнительная характеристика моделей по Ижикевичу.
Лекция 3. Краткое содержание предыдущих лекций.
Синапсы: химические и электрические.
Модели Химического Cинапса. Ионные модели.
Модели Химического Синапса. Феноменологические модели.
Обучение и локальная кальциевая динамика.
Пакеты программ для реалистического нейромоделирования.
Большая модель клетки Пуркинье.
Детальная модель таламо – кортикальной части зрительной системы кошки. Модель релейного ядра таламуса.
Модель локализации источника звука в пространстве: детекторы совпадения или I-E популяции? Заключительный аккорд!
Преподаватель Рубен Акимович Тикиджи-Хамбурьян, к.т.н., Южный федеральный университет. |
| « Пред. | След. » |
|---|