Utilisation de la modélisation mathématique pour comprendre l'étendue et l'impact des fluctuations de concentration ioniques dans les neurones et réseaux de neurones.

神经科学计算是一门最新的学科，不是L的重要性。现代数学化最基本的要素是相互作用，包括不同的作曲家和作曲家，L的信息共享中心。这是一个多学科的合作项目，其中包括：切切尔经验，最大限度地提高L对神经元结构的认识。*首席执行官西蒙·哈迪，保罗·德·康宁克和L的合作伙伴西蒙·哈迪，保罗·德·康宁克和L，以及其他高级管理人员和技术人员。这项技术可用于简化空间无预见性和无预见性的突触，避免将简化的假设性假说用于分配费用和费用，也不能用于L对形态变化的影响和突触的信号传递。这是一件非常重要的事情，因为这是一件非常重要的事情，因为这是一件非常重要的事情，因为它是一件非常重要的事情。Par la Suite，nous Construcirons des Modèles enéLéments Finis décrivant les déformations des Neurons au-delàdu Changement de Volume.神经元和便利的现代化的新应用的劳作L利用显微全息技术和非侵入性突触的手段。*L的涌入的神经细胞的感官的反应，以及他们的经济状况。在合作avec西蒙Hardy和Patrick Desrosiers，nous définerons la topologie du réseau de Neurone Compatible avec les résutats expérimentaux de Guillaume Lavertu(30)。我们需要的是最好的临时工，nous parourrons systématquement toutes Les Topics Possible et，Andétudierons lequelle sont conpatible avec le résultats expérimentaux.Hodgkin-Huxleyétendu，ce qui permettra，entre autres gr-cceàL‘analyses des分支，de mieux comprendre les Impact d’une baisse du niveau d‘proveau d’Expresse Du Cl-.

La neuroscience computationnelle est une discipline dont l'importance a explosé au cours des dernières décennies. La modélisation mathématique est devenue essentielle pour déchiffrer les interactions entre les différentes composantes jouant un rôle dans le traitement de l'information par le système nerveux central. En travaillant de manière intégrée au sein d'équipes multidisciplinaires incluant des chercheurs expérimentaux, je compte maximiser les retombées concrètes de l'étude mathématique des structures neuronales.***Dans un premier volet, dans le cadre d'une collaboration avec Simon Hardy, Paul De Koninck et André Fortin, nous comptons utiliser la méthode des éléments finis et le code MEF++ développé par le GIREF afin de décrire l'évolution des concentrations ioniques et du champ électrique dans des sous structures neuronales telles que les épines dendritique et l'espace extracellulaire périsynaptique. Cette technique permettra de  prédire les résultats expérimentaux avec une précision spatiale sans précédent  sans avoir recours à des hypothèses simplificatrices sur la distribution des charges électriques ainsi que de comprendre l'impact de la morphologie des épines sur la signalisation chimique et électrique et étudierons son rôle dans le confinement électrique et chimique des synapses. ***Dans un deuxième volet, je collaborerai avec le chercheur expérimental Pierre Marquet afin de mieux comprendre le rôle des cotransporteurs cation-chlorure (CCCs) dans la réponse volumique des neurones. En m'appuyant sur le travail de Marie-Annie Saucier, nous construirons d'abord des extensions du modèle d'Hodgkin-Huxley tenant compte des propriétés biomécaniques des membranes et du transport d'eau par les CCCs. Par la suite, nous construirons des modèles en éléments finis décrivant les déformations des neurones au-delà du changement de volume. Ce travail permettra d'appliquer de nouveaux outils à la modélisation des déformations des neurones et facilitera l'utilisation de la microscopie holographique pour la mesure non invasive des courants synaptiques.***Dans un troisième volet, j'étudierai la structure du réseau de neurones responsable du traitement de l'influx sensoriel dans la corne dorsale, travail commencé avec Emmanuelle Renauld lors d'un stage d'été en recherche. En collaboration avec Simon Hardy et Patrick Desrosiers, nous déterminerons la topologie du réseau de neurone compatible avec les résultats expérimentaux de Guillaume Lavertu (30). Dans un premier temps, nous parcourrons systématiquement toutes les topologies possibles et, à l'aide de fonctions de transfert,  étudierons lesquelles sont compatibles avec les résultats expérimentaux. Nous modéliserons ensuite chaque neurone avec un modèle Hodgkin-Huxley étendu, ce qui permettra, entre autres grâce à l'analyse des bifurcations, de mieux comprendre les impacts d'une baisse du niveau d'extrusion du Cl- . **