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科学研究
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理论细胞生物学
生物分子的物理化学定量刻画
分子进化
蛋白质构形和功能
基因的信息表达
种群遗传与变异
动物行为的定量化表达
 计算神经科学

 
神经信息编码和神经计算理论:动作电位的时空发放模式是如何在大脑内表述自然界信号,又是如何在不确定的环境中实现有效信息提取、特征模式识别、学习和记忆等功能的?了解神经信息编码的机制和原理,以及神经计算的基本原则和理论将我们能清楚描述大脑高级功能的关键。

神经化学计算:在神经元中存在大量的分子活动过程,包括细胞内钙、cAMP、G蛋白、激酶、神经递质释放等。这些分子过程对长时程的突触可塑性和神经环路的调制起到关键作用。理解这些分子过程的神经化学计算机制,将有助理解神经计算的机制。

神经系统的非线性动力学:神经系统的电生理、信息、认知和控制活动具有非线性、复杂性和随机性的本质,以及多层次、大系统、跨学科的特征。神经系统的动力学与控制问题是神经科学与非线性动力学、复杂网络系统等多学科有机融合的交叉研究领域,是神经信息学和计算神经科学的重要组成部分。

神经元的数学模型:神经元是构成大脑的基本单元,它由神经细胞体、树突和轴突构成,神经元之间通过突触连接。神经元研究对象包括:1)不同种类的神经元;2)发育过程的神经元;3)不同脑区的神经元;4)不同物种的神经元(从无脊椎动物神经系统到灵长类动物脑,再到人脑),神经元的动力学机制的不同和离子机制的变化。

局部和大尺度神经环路的计算模拟:结合功能核磁共振、神经电生理等大量实验数据,创建基于生物脑的真实神经环路数学模型,来研究学习和记忆的神经机制、研究高级认知活动比如决策的神经机理等,将有助于我们理解智能的产生。
神经和精神性疾病的定量诊断评估:从基因、细胞和功能影像学三个层次上进行研究。主要集中于抑郁症,精神分裂症,癫痫和老年痴呆。利用全基因组、多通道电极的离体和在体记录、多模态脑影像数据, 利用脑成像的数学理论和高维数值分析手段,对上述疾病设计出具有高分辨的分析和诊断系统,并用于临床应用,从而发展出更为有效、合理的治疗方法。

 

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