ECTS credits ECTS credits: 3
ECTS Hours Rules/Memories Student's work ECTS: 45 Hours of tutorials: 1 Expository Class: 20 Interactive Classroom: 9 Total: 75
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary subject Master’s Degree RD 1393/2007 - 822/2021
Departments: Electronics and Computing, External department linked to the degrees
Areas: Computer Science and Artificial Intelligence, Área externa M.U en Neurociencia (2ª ed)
Center Faculty of Biology
Call: Second Semester
Teaching: With teaching
Enrolment: Enrollable | 1st year (Yes)
* Resolver problemas científicos mediante la modelización, relacionando datos que a
simple vista parecen aislados, pero que realmente tienen una conexión importante.
* Poner a prueba teorías e hipótesis para verificar de forma consistente fenómenos
biológicos supuestos.
* Conocer cómo se codifica la información en el sistema nervioso
* Sugerir nuevas relaciones y dudas acerca de los sistemas biológicos modelizados, o que
levará a afianzamiento de nuevos descubrimientos
* Manejar bibliografía especializada, así como en el uso de las TIC para preparar la
materia.
Nota.- en caso de tener que aplicar Escenarios 2 y/o 3 (según la situación), no se preveen cambios.
CLASES TEÓRICAS
• Introducción a la neurociencia computacional
• Modelos a nivel molecular
• Modelos a nivel de membrana
• Modelos a nivel de neurona
• Modelos a nivel de sinapsis
• Modelos de microcircuitos
• Modelos de macrocircuitos
• Codificación en receptores sensoriales
• Tipos de actividad neuronal
• Transmisión de información en el cerebro
• Codificación espacial y temporal
• Codificación por poblaciones de neuronas
CLASES PRÁCTICAS
TAREA 1: Comprender cómo se hace una modelización.
TAREA 2: Prácticas con neurosimuladores.
TAREA 3: Informe sobre la Aplicación del proceso de modelización
TAREA 4: Exposición tras análisis y crítica.
Nota.- en caso de tener que aplicar Escenarios 2 y/o 3 (según la situación), no se preveen cambios.
Bibliografia basica:
• Schwartz, Eric L. “Computational Neuroscience”. MIT Press. 1990.
Bibliografia complementaria:
• Carnevale, N.T. & Hines, M.L.: "The NEURON simulation enviroment". Neural
Computation 9:1179‐1209.
http://www.neuron.yale.edu/neuron/static/papers/nc97/nctoc.htm 2010.
• Hines, M.: “NEURON—A program for simulation of nerve equations”. In: Neural
Systems: Analysis and Modeling, edited by F. Eeckman. Norwell, MA: Kluwer, p. 127‐
136. 1993.
• Hines, M.: “The NEURON simulation program”. In: Neural Network Simulation
Environments, edited by J. Skrzypek. Norwell, MA: Kluwer, p. 147‐163. 1994.
• LeRay, D., Fernández, D., Porto, A. & Buño, W. “Metaplastic regulation of synaptic
efficacy between convergent Schaffer collaterals in rat hippocampal CA1 neurons.”
Soc. Neurosci. Abstr., Vol. 29. 2003.
• LeRay, D., Fernández, D., Porto, A., Fuenzalida, M. & Buño, W. “Heterosynaptic
Metaplastic Regulation of Synaptic Efficacy in CA1 Pyramidal Neurons of Rat
Hippocampus”. Hippocampus. 2004.
• Fernández, D., Fuenzalida, M., Porto, A. & Buño, W. “Selective Shunting of the NMDA
EPSP Component by the Slow After Hyperpolarization in Rat CA1 Pyramidal Neuron”.
Journal of Neurophysiology, 97 pp. 3242‐3255. 2007.
• NEURON Tutorial. http://www.anc.ed.ac.uk/school/neuron/. 2010
• Sah P., Bekkers J.M.: “Apical dendritic location of slow afterhyperpolarization current
in hippocampal pyramidal neurons: implications for the integration of long‐term
potentiation”. J. Neuroscience. 16:4537‐4542. 1996.
• Storm J. F.: “Potassium currents in hippocampal pyramidal cells”. Prog. Brain Res. 83,
161‐187. 1990.
• Wiener, N.: “Cibernética”. Tusqets editores. 1985
Nota.- en caso de tener que aplicar Escenarios 2 y/o 3 (según la situación), no se preveen cambios.
* Ser capaz de relacionarse y trabajar en equipo con científicos de diferentes ámbitos.
* Capacidad de abstracción y formalización del fenómeno o sistema real a modelar.
* Capacidad para comprender y exponer los resultados de las modelizaciones y
establecer relaciones con el conocimiento existente hasta el momento del sistema
biológico.
Nota.- en caso de tener que aplicar Escenarios 2 y/o 3 (según la situación), no se preveen cambios.
* Clases expositivas. Donde se expondrán los conceptos teóricos.
* Clases interactivas. Donde se realizarán las prácticas.
Nota.- en caso de tener que aplicar Escenarios 2 y/o 3 (según la situación), ver el PLAN DE CONTINGENCIA en el apartado OBSERVACIONES.
La evaluación se realizará a través de los trabajos planteados en la materia:
* Trabajo 1: Utilización del simulador Phase Plane. 50% de la nota final.
* Trabajo 2: Utilización del simulador Neuron. 50% de la nota final.
Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación el recogido en la Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de la revisión de calificaciones.
Nota.- en caso de tener que aplicar Escenarios 2 y/o 3 (según la situación), no se preveen cambios.
Clases expositivas e interactivas: 30 horas.
Trabajo personal: 45 horas.
Nota.- en caso de tener que aplicar Escenarios 2 y/o 3 (según la situación), no se preveen cambios.
PLAN DE CONTINGENCIA ante un posible cambio de escenario
1) Objetivos: sin cambios
2) Contenidos: sin cambios
3) Material bibliográfico: sin cambios
4) Competencias: sin cambios
5) Metodología:
Escenario 2
Clases Expositivas:
Las clases expositivas serán telemáticas, manteniendo el horario oficial de clases, y síncronas (de forma excepcional por causas de fuerza mayor, podrían ser asíncronas, pero se comunicaría al alumnado con anticipación).
Se utilizará la herramienta Microsoft Teams para la realización de las clases telemáticas.
Clases Interactivas:
Debido a que las clases interactivas están programadas de forma consecutiva a las clases expositivas, en el Escenario 2 las clases interactivas serán telemáticas. Así se podrá mantener una única sesión telemática que permite llevar a cabo de forma consecutiva la clase expositiva y la interactiva.
Se utilizará la herramienta Microsoft Teams para la realización de las clases telemáticas.
Tutorías:
Las tutorias serán preferentemente telemáticas y requerirán cita previa.
Se utilizará la herramienta Microsoft Teams para la realización de las tutorías telemáticas.
Escenario 3
La enseñanza será telemática y las clases se desarrollarán sincrónicamente en el horario oficial de clases. Puede ser que, por razones de fuerza mayor, algunas de las clases se realicen de forma asincrónica, lo que se comunicaría al alumnado con anticipación.
Las tutorias serán telemáticas y requerirán cita previa.
Se utilizará la herramienta Microsoft Teams para la realización de las clases telemáticas y las tutorías.
6) Sistema de evaluación: sin cambios
7) Tiempo de estudio y de trabajo personal: sin cambios
8) Recomendaciones para el estudio de la asignatura: sin cambios
Eduardo Manuel Sánchez Vila
Coordinador/a- Department
- Electronics and Computing
- Area
- Computer Science and Artificial Intelligence
- Phone
- 881816466
- eduardo.sanchez.vila [at] usc.es
- Category
- Professor: University Lecturer
| Friday | |||
|---|---|---|---|
| 10:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | Spanish | Classroom 05 (video-conference). Rita Levi Montalcini |
| 04.29.2022 10:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Classroom 05 (video-conference). Rita Levi Montalcini |
| 06.22.2022 11:30-13:30 | Grupo /CLE_01 | Classroom 05 (video-conference). Rita Levi Montalcini |