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。这是一门多学科的交叉学科，其中包括《樱桃经验》、《最大限度地学习L的数学与结构神经元学》。 西蒙·哈迪、保罗·德·科宁克和安德烈·福尔廷是联合国首屈一指的合作伙伴，他们的合作伙伴是西蒙·哈迪、保罗·德·科宁克和安德烈·福尔廷，他们的合作伙伴是L和代码MEF++开发项目经理L先生，他的工作主要是解决问题和解决问题。Cette tech permettra de crédire les résutats expérimentaux avec une preécision spaceale sans preécécédants sur la recorsàdes Hythèses Simplizatraces Sur la Distributed des Charge trique ainsi que de Comprendre L‘Impact de la Morologie des Prépédirees Sur la Son réle dans le Confinementélectrique et Chique Des突触。 [dans un deuxième volet，Je Collaborerai avec le Chercheur Exexperial Pierre Marquite afin de mieux comprendre le rôle des costrendre le rôle des cotrendre-lorure(CCCS)dans la réponse volumique des Neurons.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.在现代神经细胞和便利神经元的现代化过程中，L用显微全息技术实现了非侵入性的突触。 《三驾马车》、《神经元的结构与责任》、《L的心路历程》、《辛勤劳作》、《爱玛努埃尔·伦纳德的遗体》。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.理性的现代精神与现代的霍奇金-霍奇金-赫胥黎肌腱相吻合，这是一种渗透，L分析了分支，理解了它的影响。

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- .