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Universidad Nacional de Quilmes
Secretaría de Posgrado
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Modelos de neuronas y de redes neuronales biológicas
Docentes: Dres. Manuel Eguía y Ramiro Vergara.
Dirigido a graduados en Biología, Biotecnología, Ciencias Médicas, Física, Química,
Programación, Sistemas, Ingeniería, otras carreras pero con experiencia en programación
Fecha de realización: 10 al 14 de agosto.
Horario: de 9 a 13 y de 14 a 16 horas.
Lugar: UNQ ~ Sede Varela . Av. Calchaquí 5800. Aula 3.
Carga horaria: 30 horas.
Modalidad: teórico-práctico.
Evaluación: entrega de trabajo final (simulación computacional).
Certificado: se entregarán certificados de asistencia y de aprobación de la UNQ.
Arancel: $300. Graduados de la UNQ, exentos del pago de arancel.
Objetivos:
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Contenidos y bibliografía:
Unidad I
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Teórica: A modo de introducción. Neurociencias, ciencias cognitivas, ciencias del cerebro, ¿qué
es todo esto? Preguntas abiertas en neurociencias. ¿Para qué puede servir una neurociencia
teórica? Percepción. Organización topográfica en las áreas de proyección de la corteza.
Práctica: Comandos básicos en Matlab.
Unidad II
Teórica: ¿Qué es un modelo? ¿Qué es un modelo en biología? Qué es un modelo en
neurociencias?
El modelado como arte y como técnica. Ejemplos de modelos exitosos. Ejemplos de grandes
fracasos.
¿Hasta dónde modelar? ¿Hasta qué punto es útil un modelo minimal? Modelos dinámicos de
una sola neurona. Integradores y resonadores. Excitabilidad. Biestabilidad.
Práctica: Modelo QIF. Simulaciones en Matlab. Exploración de los parámetros de control.
Unidad III
Teórica: Canales iónicos y corrientes en el equilibro. El potencial de acción. Propagación.
Modelos de neuronas basados en conductancias.
Práctica: El modelo InapIk. Simulación en Matlab. Cómo testear un modelo con parametros
biológicos.
Unidad IV
Teórica: Sinápsis químicas. Circuitos sinápticos. Modelo de sinapsis simplificada. Modelos de
redes simples. Cadenas integrador resonador. Detectores de coincidencia. Generador de ritmos.
Práctica: Simulación en Matlab. Cómo armar una red sencilla desde cero.
Unidad V
Teórica: Modelos de redes extensas. Redes de inhibicion lateral. “Winners take all”, “Winnerless
competition”. Aplicaciones a la corteza visual, auditiva y el bulbo olfatorio.
Práctica: Simulación en Matlab. Guía para la preparación del trabajo final.
Bibliografía:
Izhikevich, E. Dynamical Systems in Neuroscience, The Geometry of Excitability and
Bursting.
MIT Press. Cambridge MA (2007).
Shepherd, G. M. (Editor). The Synaptic Organization of the Brain. Quinta edicion.
Oxford UP. New York. (2004).
Ellner, S. P. y Guckenheimer, J. Dynamical Models in Biology. Princeton UP. (2007).
Koch, C. y Segev, I. Methods in Neuronal Modeling, form Ions to Networks. Segunda
edicion.
MIT Press. Cambridge, MA (1999).
Fall, C. P., Marland, E. S., Wagner, J. M. y Tyson, J. J. Computational Cell Biology.
Springer.
New York. (2000).
Informes e Inscripción:
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Fax: 54 11 4365 7195
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