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Integrating the neural and biochemical basis of attention in humans

Integrating the neural and biochemical basis of attention in humans
整合人类注意力的神经和生化基础
批准号：
RGPAS-2019-00020
负责人：
Schmitz, Taylor
金额：
$5.83万
依托单位：
University of Western Ontario
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Discovery Grants Program - Accelerator Supplements
财政年份：
2020
资助国家：
加拿大
项目状态：
已结题
起止时间：
2020-01-01 至 2021-12-31
来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=707696
关键词：
Integratingneuralbiochemicalbasisattention

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Integrating the neural and biochemical basis of attention in humans
  • 批准号：
    RGPIN-2019-05690
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $3.28万
  • 财政年份：
    2022
  • 负责人：
    Schmitz, Taylor
  • 依托单位：
    University of Western Ontario
Integrating the neural and biochemical basis of attention in humans
  • 批准号：
    RGPIN-2019-05690
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $3.28万
  • 财政年份：
    2021
  • 负责人：
    Schmitz, Taylor
  • 依托单位：
    University of Western Ontario
Integrating the neural and biochemical basis of attention in humans
  • 批准号：
    RGPIN-2019-05690
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $3.28万
  • 财政年份：
    2020
  • 负责人：
    Schmitz, Taylor
  • 依托单位：
    University of Western Ontario
Integrating the neural and biochemical basis of attention in humans
  • 批准号：
    RGPAS-2019-00020
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Accelerator Supplements
  • 资助金额：
    $2.91万
  • 财政年份：
    2019
  • 负责人：
    Schmitz, Taylor
  • 依托单位：
    University of Western Ontario
国内基金
海外基金
亚低温调控颅脑创伤急性期神经干细胞Mpc2/Lactate/H3K9lac通路促进神经修复的研究
  • 批准号：
    82371379
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    49.00万元
  • 批准年份：
    2023
  • 负责人：
    冯军峰
  • 依托单位：
    上海交通大学
脐带间充质干细胞微囊联合低能量冲击波治疗神经损伤性ED的机制研究
  • 批准号：
    82371631
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    49.00万元
  • 批准年份：
    2023
  • 负责人：
    卢慕峻
  • 依托单位：
    上海交通大学
基于再生运动神经路径优化Agrin作用促进损伤神经靶向投射的功能研究
  • 批准号：
    82371373
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    49.00万元
  • 批准年份：
    2023
  • 负责人：
    沃雁
  • 依托单位：
    上海交通大学
Neural Process模型的多样化高保真技术研究