Alex CAYCO GAJIC

Ma formation est en mathématiques appliquées et pour ma thèse, j'ai utilisé une combinaison de systèmes dynamiques, de théorie de l'information et de modèles d'Ising pour comprendre comment les interactions entre les neurones affectent la façon dont ils encodent et transmettent l'information. Pour mon post-doctorat, j'ai emménagé dans un laboratoire expérimental de neurosciences cérébelleuses où j'ai appris des outils de science des données pour l'analyse d'enregistrements de population à grande échelle, en particulier la réduction de dimensionnalité.

Mes intérêts de recherche actuels sont centrés sur la façon dont les circuits en interaction dans le cerveau contrôlent le comportement. Je me concentre sur le cervelet, mais je suis intéressée à comprendre comment cette région se coordonne avec le cortex moteur et les noyaux gris centraux au cours de l'apprentissage moteur et cognitif. À cette fin, j'essaie de combiner de nombreux outils, notamment des méthodes de modélisation et d'analyse réduites, ainsi que l'analyse de données avec mes collaborateurs expérimentaux. Je suis également très intéressé par les nouvelles méthodes de réduction de la dimensionnalité qui pourraient aider à identifier comment la dynamique latente dans les données de population neuronale émerge et évolue au cours de l'apprentissage.