Verification of Temporal Properties of Neuronal Archetypes Modeled as Synchronous Reactive Systems

Elisabetta De Maria 1, 2 Alexandre Muzy 1, 2 Daniel Gaffé 3 Annie Ressouche 4 Franck Grammont 5
1 I3S - Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis
2 Laboratoire I3S - MDSC - Modèles Discrets pour les Systèmes Complexes
3 LEAT - Laboratoire d'Electronique, Antennes et Télécommunications
4 STARS - Spatio-Temporal Activity Recognition Systems
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée
5 JAD - Laboratoire Jean Alexandre Dieudonné
Abstract : There exists many ways to connect two, three or more neu-rons together to form different graphs. We call archetypes only the graphs whose properties can be associated with specific classes of biologically relevant structures and behaviors. These archetypes are supposed to be the basis of typical instances of neuronal information processing. To model different representative archetypes and express their temporal properties, we use a synchronous programming language dedicated to reactive systems (Lustre). The properties are then automatically validated thanks to several model checkers supporting data types. The respective results are compared and depend on their underlying abstraction methods.
Type de document :
Communication dans un congrès
HSB 2016 - 5th International Workshop Hybrid Systems Biology, Oct 2016, Grenoble, France. pp.15, 2016, Lecture Notes in Bioinformatics series. 〈http://hsb2016.imag.fr/〉. 〈10.1007/978-3-319-47151-8_7〉
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Contributeur : Annie Ressouche <>
Soumis le : jeudi 6 octobre 2016 - 16:30:27
Dernière modification le : lundi 5 novembre 2018 - 15:48:02
Document(s) archivé(s) le : vendredi 3 février 2017 - 17:38:40

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Elisabetta De Maria, Alexandre Muzy, Daniel Gaffé, Annie Ressouche, Franck Grammont. Verification of Temporal Properties of Neuronal Archetypes Modeled as Synchronous Reactive Systems. HSB 2016 - 5th International Workshop Hybrid Systems Biology, Oct 2016, Grenoble, France. pp.15, 2016, Lecture Notes in Bioinformatics series. 〈http://hsb2016.imag.fr/〉. 〈10.1007/978-3-319-47151-8_7〉. 〈hal-01377288〉

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