Methods in Neuronal Modeling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Much research focuses on the question of how information is processed in nervous systems, from the level of individual ionic channels to large-scale neuronal networks, and from "simple" animals such as sea slugs and flies to cats and primates. New interdisciplinary methodologies combine a bottom-up experimental methodology with the more top-down-driven computational and modeling approach. This book serves as a handbook of computational methods and techniques for modeling the functional properties of single and groups of nerve cells.The contributors highlight several key trends: (1) the tightening link between analytical/numerical models and the associated experimental data, (2) the broadening of modeling methods, at both the subcellular level and the level of large neuronal networks that incorporate real biophysical properties of neurons as well as the statistical properties of spike trains, and (3) the organization of the data gained by physical emulation of the nervous system components through the use of very large scale circuit integration (VLSI) technology.The field of neuroscience has grown dramatically since the first edition of this book was published nine years ago. Half of the chapters of the second edition are completely new; the remaining ones have all been thoroughly revised. Many chapters provide an opportunity for interactive tutorials and simulation programs. They can be accessed via Christof Koch's Website.Contributors : Larry F. Abbott, Paul R. Adams, Hagai Agmon-Snir, James M. Bower, Robert E. Burke, Erik de Schutter, Alain Destexhe, Rodney Douglas, Bard Ermentrout, Fabrizio Gabbiani, David Hansel, Michael Hines, Christof Koch, Misha Mahowald, Zachary F. Mainen, Eve Marder, Michael V. Mascagni, Alexander D. Protopapas, Wilfrid Rall, John Rinzel, Idan Segev, Terrence J. Sejnowski, Shihab Shamma, Arthur S. Sherman, Paul Smolen, Haim Sompolinsky, Michael Vanier, Walter M. Yamada.
作者简介
目录信息
读后感
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用户评价
我一直对大脑这个人类最复杂的系统充满敬畏，尤其是在理解其微观层面的运作机制方面。《Methods in Neuronal Modeling》这本书名，唤起我对那些精密的数学方程和复杂的算法的想象。我猜想，这本书会深入探讨如何将生物学上的观察，转化为可计算的模型，从而让我们得以模拟和理解神经元是如何产生和传递信号的。我期待书中能详细介绍诸如Hodgkin-Huxley模型这样的经典模型，以及它们如何模拟动作电位的产生。同时，我也对如何模拟更复杂的神经元类型，比如具有不同发放模式和突触整合特性的神经元感到好奇。如果书中能提供关于如何模拟神经回路，以及如何分析这些回路中的信息流和动力学的指导，那就更好了。我希望这本书能够教会我如何进行模型验证，如何根据实验数据来校准模型参数，以及如何利用模型来解释某些神经现象，比如学习、记忆或甚至是一些神经疾病的发生机制。我渴望通过这本书，能够获得一套理解和构建神经元模型的系统性方法，并能够运用这些方法来探索更深层次的神经科学问题。
评分对于任何渴望深入理解神经科学前沿研究的人来说，《Methods in Neuronal Modeling》无疑是一本具有里程碑意义的著作。它不仅仅是一本技术手册，更像是一本关于如何“思考”大脑的书。我一直在寻找一种能够将那些在显微镜下观察到的微观世界，与宏观的大脑功能联系起来的桥梁，而这本书似乎正是为此而生。我设想，它会详细介绍各种建模技术，从基于物理学原理的Hodgkin-Huxley模型，到更抽象的计算模型，例如人工神经网络。我期待书中能够深入探讨这些模型的数学基础，以及它们在模拟不同类型的神经元行为、突触可塑性以及大规模神经回路动力学方面的优势和局限性。更重要的是，我希望这本书能教会我如何评估和验证这些模型的有效性，如何根据实验数据来调整模型参数，以及如何利用模型来做出新的、可检验的预测。如果这本书能提供关于如何使用现有的建模软件和工具的指导，例如NEURON或NEST，那就更完美了。我希望通过学习这些方法，我能够开始构建自己的简单模型，并理解如何通过模拟来探索新的科学问题，甚至参与到计算神经科学的研究中去。
评分在科学探索的漫漫长路上，我一直在寻找能够连接理论与实践的桥梁，而《Methods in Neuronal Modeling》这本书，在我看来，正是搭建这样一座桥梁的关键。我设想它不仅仅是一本介绍抽象概念的书，更是一本能够教授我如何亲手构建和操作模型，从而去探索大脑奥秘的指南。我期待书中能够深入讲解各种神经元建模的技术细节，从Hodgkin-Huxley模型这种奠基性的工作，到更现代的、能够捕捉更复杂神经元行为的计算模型。我尤其对如何模拟突触可塑性，以及这些可塑性如何影响信息传递和学习过程感兴趣。如果书中能提供关于如何利用现有的仿真平台，例如Python中的PyNN或MATLAB的Simulink，来构建和测试神经元模型的指导，那就极具实践价值了。我希望通过阅读这本书，我能够获得一套系统的方法论，不仅能够理解现有的神经科学模型，还能够独立地构建和分析自己的模型，从而能够更有效地解决我在研究中遇到的计算难题，并为神经科学的进步贡献自己的力量。
评分作为一个对生物学和计算机科学交叉领域充满热情的研究者，《Methods in Neuronal Modeling》这本书对我来说具有非凡的吸引力。我一直认为，要真正理解大脑，仅仅依靠实验观察是远远不够的，我们需要强大的理论工具和计算模型来驾驭其内在的复杂性。这本书的名字暗示了一种系统性的方法论，能够帮助我们构建和分析神经元模型。我期待它能够详细介绍各种建模的层次，从单个神经元的离子通道动力学，到突触传递，再到神经回路的连接和动力学。我希望书中能够深入探讨如何用数学语言来描述这些过程，并且讲解常用的数值模拟方法。理解不同模型在不同尺度上的适用性和局限性，以及如何根据实验数据来验证和改进模型，是我非常看重的内容。如果书中能提供一些关于如何利用现有仿真软件进行模型构建和实验的指南，那就更具实践意义了。我希望通过这本书，能够获得一套扎实的计算神经科学工具箱，并学会如何运用这些工具来回答关于神经系统功能、信息处理以及疾病机制的关键问题，从而能够更有效地推动我自己的研究。
评分我最近对神经科学领域产生了浓厚的兴趣，尤其是在“建模”这个词上。它让我联想到用数学和计算来描摹大脑的运作方式，这本身就是一项令人着迷的挑战。《Methods in Neuronal Modeling》这本书的名字立刻抓住了我的注意力。我预感这本书会是一本非常“硬核”的读物，需要扎实的数学和编程基础，但我愿意为此付出努力。我设想书中会详细阐述各种用于模拟神经元电活动的方法，比如基于微分方程的模型，以及如何模拟离子通道的动力学。我特别希望能够了解不同模型在捕捉神经元复杂行为，如发放模式、适应性以及共振方面的差异。同时，我也对如何模拟突触传递和可塑性非常感兴趣，这涉及到学习和记忆的本质。如果书中能提供如何构建和分析大规模神经回路模型的指导，那就更好了，因为大脑的功能很大程度上是涌现于这些网络的相互作用。我期待这本书能为我打开一扇通往计算神经科学的大门，让我能够理解那些在顶尖学术期刊上发表的研究论文背后的技术细节，并且能够独立地去探索和模拟神经科学中的一些基本问题。
评分我一直着迷于大脑如何通过其庞大而复杂的网络来处理信息，《Methods in Neuronal Modeling》这本书的名字，恰好触及了我内心深处对这一主题的探索欲。我脑海中浮现出的是那些由数学方程和算法构成的精妙图景，它们试图捕捉每一个神经元传递信号的细微之处。我期望这本书能够提供一种系统性的方法，引导我理解如何从生物学原理出发，构建出能够模拟神经元行为的模型。我特别想了解那些描述动作电位产生和传播的数学模型，以及如何模拟突触的连接和功能。如果书中能够涉及如何构建和分析更大规模的神经回路模型，例如模拟一个特定脑区的网络动力学，我将感到非常兴奋。我希望这本书能教会我如何评估模型的准确性，如何根据实验数据来优化模型参数，以及如何利用模型来提出新的科学假设。我渴望通过这本书，能够获得一套强大的工具，让我能够以一种更加量化的方式来理解神经科学的研究，并能够参与到前沿的计算神经科学研究之中。
评分我一直对大脑如何从一个由数十亿个相对简单的单元组成的复杂系统中产生智能感到好奇，而《Methods in Neuronal Modeling》这本书的名字，预示着它将深入探究这一核心问题。我猜想，这本书会像一本精密的手册，详细介绍科学家们用来模拟神经元活动的各种方法和技术。我特别期待它能阐述如何用数学方程来描述神经元的电生理特性，比如离子通道的开放和关闭如何影响膜电位的变化。我希望书中能解释不同模型的优劣，以及它们在模拟不同类型的神经元和神经回路时各自的优势。对我而言，理解如何模拟突触的连接和功能，这对于学习和记忆的机制至关重要，是我非常看重的内容。如果书中能提供一些关于如何使用现有的建模软件，例如NEURON或NEST，进行模型构建和实验的实例，那就太棒了。我希望通过这本书，我能够获得一套扎实的计算神经科学的工具，并且能够运用这些工具来探索更复杂的问题，例如模拟大规模神经网络的活动，或者研究特定神经疾病的发病机制。
评分在我的学术追求中，我一直在寻找能够深入理解大脑运作机制的理论框架，《Methods in Neuronal Modeling》这本书的名字，立刻引起了我的极大兴趣。我设想这本书会以一种严谨且系统的方式，向我展示如何将生物学上的发现转化为可计算的模型，从而模拟神经元的行为和相互作用。我特别期待书中能够详细介绍各种经典的神经元建模方法，比如Hodgkin-Huxley模型，以及如何利用这些模型来理解动作电位的产生和传递。同时，我也对如何模拟突触可塑性，例如长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD），以及这些过程如何在大脑中实现学习和记忆感到非常好奇。我希望书中能够提供一些关于如何使用现有的仿真软件，例如NEURON或NEST，来构建和分析神经元模型和网络的指导。如果书中能包含一些案例研究，展示这些建模方法如何被应用于解决实际的神经科学问题，例如理解某些神经疾病的病理机制，那将极具启发性。我相信，通过学习这本书，我能够获得一套强大的计算工具，从而能够更有效地进行研究，并为计算神经科学领域做出贡献。
评分我一直对理解大脑的复杂机制充满好奇，尤其是神经元如何协同工作产生意识和认知功能。当我偶然间发现《Methods in Neuronal Modeling》这本书时，我感到前所未有的兴奋。虽然我并非该领域的专家，但书名本身就传递出一种深入探索的承诺。我脑海中立刻浮现出那些描绘神经元网络图谱的精美插画，以及描述模型构建过程中可能遇到的挑战。我猜想，这本书会像一位经验丰富的向导，带领我穿越模拟神经元活动的复杂迷宫，揭示隐藏在其背后的数学原理和计算方法。我期望它能解释如何将生物学上的发现转化为可操作的模型，以及这些模型又如何帮助我们理解从单一突触传递到整个大脑区域的功能。我特别希望书中能有一些案例研究，展示这些建模方法如何被应用于解决实际的神经科学问题，比如理解学习和记忆的形成，或者探索某些神经退行性疾病的发病机制。如果这本书能够提供清晰的解释，即使是对于像我这样背景相对有限的读者，也能领略到神经科学建模的魅力，那么它就绝对是一部有价值的著作。我渴望通过这本书，能够构建起一个关于神经元如何工作的理论框架，让那些抽象的生物学概念变得更加具体和易于理解。
评分当我在书架上看到《Methods in Neuronal Modeling》时，我的第一反应是它的专业性和深度。作为一名对计算神经科学领域充满兴趣的学生，我一直渴望找到一本能够系统性地介绍神经元建模方法的书籍。我设想这本书会从基础开始，详细讲解如何使用数学语言描述神经元的电生理特性，例如离子通道的动力学和膜电位的变化。我非常期待它能够深入探讨各种模型，从点模型到具有空间结构的分布式模型，以及它们各自的优缺点。理解如何模拟突触传递和可塑性，这对于理解学习和记忆至关重要，是我特别关注的内容。我希望书中能提供一些关于如何使用现有的模拟工具，例如NEURON或NEST，来构建和运行神经元模型的指南。如果这本书能包含一些案例研究，展示如何利用这些模型来解决实际的神经科学问题，例如模拟特定脑区的活动或研究神经疾病的潜在机制，那就更具启发性了。我相信，通过学习这些方法，我能够为我未来的研究打下坚实的基础，并能够独立地进行更复杂的神经科学建模项目。
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