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William Podlaski. Completed the Doktor (PhD) in DPhil in 2018/12/18 by University of Oxford Department of Physiology Anatomy and Genetics. Works in the area(s) of Medical and Health Sciences with emphasis on Neurosciences. Since 2019/03 he is a postdoctoral researcher at the Champalimaud Foundation.
Identificação

Identificação pessoal

Nome completo
William Podlaski

Nomes de citação

  • Podlaski, William F

Identificadores de autor

Ciência ID
F419-C5A7-B71D
ORCID iD
0000-0001-6619-7502

Domínios de atuação

  • Ciências Médicas e da Saúde - Medicina Básica - Neurociências
Formação
Grau Classificação
2014/10/01 - 2019/06/27
Concluído
 DPhil (Doktor (PhD))
Especialização em Computational Neuroscience
University of Oxford Department of Physiology Anatomy and Genetics, Reino Unido
"Channels and circuits: biophysical and network models of neuronal function" (TESE/DISSERTAÇÃO)
2011/01/08 - 2014/02/06
Concluído
 MSc Computer Science (Master)
École Polytechnique Fédérale de Lausanne, Suiça
"Learning sensory representations with retroaxonal feedback signals" (TESE/DISSERTAÇÃO)
2007/08/01 - 2011/05/01
Concluído
 BSc (Bachelor)
Especialização em Biological Sciences
Cornell University, Estados Unidos
"A computational toolkit for analyzing respiration-synchronized activity in the rat olfactory bulb" (TESE/DISSERTAÇÃO)
Percurso profissional

Ciência

Categoria Profissional
Instituição de acolhimento 		Empregador
2019/03/01 - 2024 Pós-doutorado (Investigação) Programa Champalimaud de Neurociências, Portugal
Produções

Publicações

Artigo em revista
  1. Gonçalves, Pedro J; Lueckmann, Jan-Matthis; Deistler, Michael; Nonnenmacher, Marcel; Öcal, Kaan; Bassetto, Giacomo; Chintaluri, Chaitanya; et al. "Training deep neural density estimators to identify mechanistic models of neural dynamics". eLife 9 (2020): http://dx.doi.org/10.7554/elife.56261.
    10.7554/elife.56261
  2. Podlaski, William F; Seeholzer, Alexander; Groschner, Lukas N; Miesenböck, Gero; Ranjan, Rajnish; Vogels, Tim P. "Mapping the function of neuronal ion channels in model and experiment". eLife 6 (2017): http://dx.doi.org/10.7554/elife.22152.
    10.7554/elife.22152