Μοdélisatiοn mathématique du neurοne au réseau : le cas Caenοrhabditis elegans ; Mathematical modeling, from the neuron to the network : the case of Caenοrhabditis elegans
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Media type:
Text;
Electronic Thesis;
E-Book
Title:
Μοdélisatiοn mathématique du neurοne au réseau : le cas Caenοrhabditis elegans ; Mathematical modeling, from the neuron to the network : the case of Caenοrhabditis elegans
Footnote:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Description:
Cette thèse est consacrée à la modélisation et à l'étude de la dynamique des neurones non-spikings, en particulier du ver Caenorhabditis elegans (C. elegans). Ce ver présente l'avantage d'avoir un système nerveux relativement simple et un connectome parfaitement établit (302 neurones et environ 7000 connexions synaptiques).Une première partie est consacrée au développement de modèles à base de conductance (MBC) reproduisant le comportement des voltages expérimentaux de trois neurones (RIM, AIY et AFD) de C. elegans. Ces trois neurones sont représentatifs de la diversité neuronale non-spiking actuelle de C. elegans. De plus, une méthodologie est proposée permettant d'émettre des hypothèses sur l'existence et la nature des canaux ioniques présents dans chacun des neurones.Une deuxième partie propose une méthode d'optimisation multi-objectif dotant de façon systématique les MBCs d'une capacité de généralisation (i.e. la capacité du modèle à prédire des réponses neuronales associées à des stimuli qui n'ont pas été utilisés durant la construction du modèle). Cette méthode se base sur la structure de bifurcation des neurones non-spikings qui est alors mise en évidence et étudiée.Dans une troisième partie, nous présentons une équation générique pour les neurones de C. elegans. Cette équation permet la génération d'un ensemble de modèles aux caractéristiques électrophysiologiques différentes, adapté à un très grand nombre de neurones de C. elegans. Une étude mathématique de cette équation générique est réalisée à partir de laquelle des résultats sur la dynamique des neurones RIM, AIY et AFD sont déduits.Une quatrième partie propose la construction d'un modèle simple 1-D capable de reproduire les comportements qualitatifs de neurones non-spikings observés expérimentalement. Cette construction se base sur les structures de bifurcations que peuvent admettre les neurones non-spikings. Un tel modèle est montré pour être très peu coûteux en temps de construction et de simulation, offrant ainsi la possibilité de considérer la ...