Équipe : Biophysique et Neuroscience Théoriques
Responsable : Vincent Hakim
Laboratoire : UMR 8023 Laboratoire de Physique de l'ENS (ENS Paris)
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Descriptif :
L’équipe, composée de théoriciens, s’attache à éclairer le comportement des objets biologiques, de l’échelle moléculaire et cellulaire à celle de l’organisme entier, de la biophysique à la neuroscience. Le grand nombre d’éléments en jeu et leurs interactions complexes rendent particulièrement pertinents les outils de la physique non-linéaire et statistique. Les questions étudiées s’étendent de la formation de structures intracellulaires au développement normal et pathologique des organismes, et de la dynamique, du codage et de l’apprentissage dans les systèmes neuronaux, aux fonctions cognitives. Théorie et modélisation s’inscrivent dans un dialogue étroit avec l’expérience, en col- laboration avec différents laboratoires en France et à l’étranger. En marge de ses principaux thèmes d’activité, l’équipe s’intéresse également à des sujets connexes : matière active et physique hors-équilibre, physique statistique de l’apprentissage, systèmes complexes.
L’équipe, composée de théoriciens, s’attache à éclairer le comportement des objets biologiques, de l’échelle moléculaire et cellulaire à celle de l’organisme entier, de la biophysique à la neuroscience. Le grand nombre d’éléments en jeu et leurs interactions complexes rendent particulièrement pertinents les outils de la physique non-linéaire et statistique. Les questions étudiées s’étendent de la formation de structures intracellulaires au développement normal et pathologique des organismes, et de la dynamique, du codage et de l’apprentissage dans les systèmes neuronaux, aux fonctions cognitives. Théorie et modélisation s’inscrivent dans un dialogue étroit avec l’expérience, en col- laboration avec différents laboratoires en France et à l’étranger. En marge de ses principaux thèmes d’activité, l’équipe s’intéresse également à des sujets connexes : matière active et physique hors-équilibre, physique statistique de l’apprentissage, systèmes complexes.
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