Neurosciences computationnelles des systèmes sensoriels
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publications
Fontaine B, Peña JL, Brette R (2014). Spike-threshold adaptation predicted by membrane potential dynamics in vivo. PLoS Comp Biol, 10(4): e1003560.
Hamada M, Goethals S, de Vries S, Brette R, Kole M (2016). Covariation of axon initial segment location and dendritic tree normalizes the somatic action potential. PNAS 113(51): 14841–14846.
Yger P, Stimberg M, Brette R (2015). Fast learning with weak synaptic plasticity. J Neurosci 35(39): 13351-13362.
Bénichoux V, Fontaine B, Karino S, Franken TP, Joris PX*, Brette R* (2015). Neural tuning matches frequency-dependent time differences between the ears. eLife 10.7554/eLife.06072.
Brette R (2015). What Is the Most Realistic Single-Compartment Model of Spike Initiation? PLoS Comput Biol. 2015 Apr 9;11(4):e1004114.
Fields of research
Research Theme
Nous tentons de comprendre les mécanismes neuronaux de la perception à l'aide de modèles théoriques et informatiques des systèmes sensoriels. Ces modèles permettent de relier le niveau physiologique (les propriétés des neurones) et le niveau comportemental. Les théories sont ainsi testées à la fois par des expériences physiologiques (en particulier électrophysiologie) et comportementales (psychophysique). Elles sont également testées sous l'angle computationnel, en évaluant la performance fonctionnelle des modèles dans des tâches perceptives complexes.
Nos recherches s'articulent autour de trois grands thèmes :
1) Les neurones
Nous développons des modèles prédictifs de neurones, c'est-à-dire capables de prédire la réponse d'un neurone (potentiels d'action) à un stimulus sensoriel (in vivo) ou à un courant injecté (in vitro). Nous nous intéressons en particulier à l'excitabilité neuronale (génération des potentiels d'action), avec deux thématiques principales : la dynamique de l'excitabilité (adaptation et plasticité) et la dimension spatiale dans l'initiation des potentiels d'action (initiation dans l'axone).
2) Les systèmes perceptifs
Nous nous intéressons aux bases neuronales de la perception, en particulier de la perception de l'espace (visuel et auditif), dans des environnements écologiques complexes. Pour cela, nous tentons d'une part de caractériser la structure des environnements écologiques, et d'autre part nous développons des modèles neuronaux dans lesquels la synchronisation sélective des potentiels d'action produits par les neurones reflète la détection d'une structure dans le flux sensoriel. Ces modèles sont testés d'une part par leur capacité à effectuer des tâches complexes dans des environnements écologiques, d'autre part par des expériences d'électrophysiologie in vivo et de psychophysique.
3) La technologie de simulation
Nous développons un logiciel libre de simulation de neurones, BRIAN, dont le but est de permettre de développer rapidement de nouveaux modèles, sans contrainte sur la forme de ces modèles. Nous étendons actuellement notre technologie à la simulation rapide sur plateformes parallèles.
Etudiants ENP
Sarah GOETHALS | Maria TELENCZUK (née KRAMAREK) |