 | Эта статья в значительной степени или полностью основана на одном источнике . ( май 2010 г. ) |
| Разработчики) | Майкл Хайнс, Джон В. Мур и Тед Карневейл |
|---|---|
| Стабильный выпуск | 7.4 / 5 апреля 2016 г . |
| Репозиторий |  |
| Написано в | C , C ++ , ФОРТРАН |
| Операционная система | Кроссплатформенность |
| Тип | Моделирование нейронов |
| Лицензия | GNU GPL |
| Веб-сайт | http://www.neuron.yale.edu/neuron/ |
Neuron - это симуляционная среда для моделирования отдельных нейронов и сетей . В первую очередь он был разработан Майклом Хайнсом, Джоном В. Муром и Тедом Карневейлом из Йельского университета и Дьюка .
Нейрон моделирует отдельные нейроны с помощью секций, которые автоматически подразделяются на отдельные секции, вместо того, чтобы требовать от пользователя вручную создавать секции. Основной язык сценариев - hoc, но также доступен интерфейс Python . Программы могут быть написаны интерактивно в оболочке или загружены из файла. Neuron поддерживает распараллеливание по протоколу MPI .
Нейрон способен обрабатывать модели диффузионных реакций и интегрировать функции диффузии в модели синапсов и сотовых сетей. [1] Распараллеливание возможно с помощью внутренних многопоточных подпрограмм для использования на многоядерных компьютерах. [2] Свойства мембранных каналов нейрона моделируются с помощью скомпилированных механизмов, написанных с использованием языка NMODL, или с помощью скомпилированных подпрограмм, работающих с внутренними структурами данных, которые настраиваются с помощью Channel Builder.
Наряду с аналогичной программной платформой GENESIS , Neuron является базой для обучения вычислительной нейробиологии на многих курсах и в лабораториях по всему миру.
Пользовательский интерфейс [ править ]
Neuron имеет графический пользовательский интерфейс (GUI) для использования людьми с минимальным опытом программирования. Графический интерфейс пользователя снабжен конструктором для одно- и многосекционных ячеек, сетей, сетевых ячеек, каналов и линейных электрических цепей. Одно- и многокамерные клетки отличаются тем, что многокамерные клетки имеют несколько «секций», каждая из которых имеет потенциально различные параметры размеров и кинетики. На веб-сайте Neuron доступны учебные пособия, в том числе для получения базовых моделей из построителей сот, каналов и сетей. [ необходима цитата ] С помощью этих конструкторов пользователь может лечь в основу всех симуляций и моделей.
Конструктор ячеек [ править ]
Конструктор ячеек позволяет пользователю создавать и изменять структуры ячеек в виде фигурок. Эти участки составляют основу функционально различных областей нейрона. [3]
Пользователь может определять функционально отдельные группы разделов. Отрезки, ответвляющиеся друг от друга, можно обозначить как «дендриты», в то время как другой, единственный участок, который выступает из того же центрального участка, можно обозначить как «аксон». Пользователь может определять параметры, по которым определенные значения являются переменными в зависимости от раздела. Например, длина пути вдоль подмножества может быть определена как область, функции вдоль которой могут быть определены позже. [4] [5]
Пользователь может выбрать отдельные секции или группы и установить точные параметры длины, диаметра, площади и длины для этой группы или секции. Любое из этих значений может быть установлено как функция длины или какого-либо другого параметра соответствующего раздела. Пользователь может установить количество функциональных сегментов в секции, что является стратегией пространственного разрешения. Чем больше количество сегментов, тем точнее Neuron может обрабатывать функцию в разделе. Сегменты - это точки, в которых могут быть связаны менеджеры точечных процессов. [6]
Пользователи могут определять кинетические и электрофизиологические функции как для подмножеств, так и для секций. Нейрон оснащен вероятностной модели Ходжкина-Хаксли модели [7] гигантских кальмаров кинетики аксонов, а также функции для моделирования пассивных каналов утечки кинетики. Обе эти функции и характеристики, которые они описывают, могут быть добавлены к мембране сконструированной ячейки. Значения для скорости утечки, проводимости натрия и проводимости калия могут быть установлены для моделирования этой кинетики, могут быть установлены как функции в параметризованной области. Каналы становятся доступными для внедрения в клеточную мембрану.
Конструктор каналов [ править ]
Пользователь может создавать модели каналов, управляемых как напряжением, так и лигандом . Channel Builder поддерживает локальные точечные каналы, обычно используемые для одиночных больших каналов, функция которых должна быть смоделирована, и общие каналы, плотность которых в ячейке может быть определена. Можно определить максимальную проводимость, обратный потенциал, чувствительность лиганда, ионную проницаемость, а также точную динамику переходных состояний с использованием переменных активации и инактивации, включая дифференциальную проводимость. [8]
Network and Network Cell Builder [ править ]
Neuron позволяет создавать смешанные модели, содержащие как искусственные клетки, так и нейроны. Искусственные ячейки, по сути, функционируют как точечные процессы, реализованные в сети. Для искусственных ячеек требуется только точечный процесс с определенными параметрами. Пользователь может создавать структуру и динамику ячеек сети. Пользователь может создавать синапсы, используя смоделированные процессы точек синапсов в качестве архетипов. Параметры этих точечных процессов можно изменять для имитации как тормозных, так и возбуждающих реакций. Синапсы могут быть размещены на определенных сегментах сконструированной клетки, где, опять же, они будут вести себя как точечные процессы, за исключением того, что они чувствительны к активности пресинаптического элемента. Ячейками можно управлять. Пользователь создает базовую сетку ячеек сети, принимая ранее завершенные ячейки сети в качестве архетипов.Связи могут быть определены между исходными ячейками и целевыми синапсами в других ячейках. Клетка, содержащая целевой синапс, становится постсинаптическим элементом, тогда как исходные клетки функционируют как пресинаптические элементы. Веса могут быть добавлены для определения силы активации синапса пресинаптической клеткой. Можно активировать опцию построения графика, чтобы открыть график всплесков во времени для отдельных нейронов.
Моделирование и запись [ править ]
Neuron оснащен множеством инструментов моделирования. В частности, он включает в себя несколько «точечных процессов», которые представляют собой простые функции в определенном сегменте ячейки. Точечные процессы включают моделирование напряжения , заплатки , одиночного электрода и тока.зажимы, а также несколько смоделированных синапсов. Процессы точки синапса отличаются своей способностью моделировать интенсивность стимуляции, нелинейно изменяющуюся во времени. Они могут быть размещены в любом сегменте любой секции построенной клетки, индивидуума или сети, и их точные значения, включая амплитуду и продолжительность стимуляции, время задержки активации в прогоне и параметры времени затухания (для синапсов), могут быть определены из модуля точечного диспетчера процессов. При реализации в сети в виде синапсов, параметры точечного процесса определяются в построителе синапсов для конкретной ячейки сети. [9]Графики, описывающие оси напряжения, проводимости и тока с течением времени, могут использоваться для описания изменений электрического состояния в месте расположения любого сегмента ячейки. Neuron позволяет строить графики изменений как в отдельных точках с течением времени, так и по всему сечению во времени. [10] [11] Продолжительность работы может быть установлена. Все точечные процессы, включая те, которые обозначают клетки или синапсы искусственных нейронов, и все графики отражают продолжительность.
Примеры [ править ]
В этом примере создается простая клетка с сомой с одним отделением и аксоном с несколькими отделениями . Он имеет динамику клеточной мембраны, смоделированную с использованием кинетики аксонов кальмаров Ходжкина-Хаксли . Симулятор стимулирует клетку и работает в течение 50 мс.
// создаем две секции, тело нейрона и очень длинный аксон, создаем сому , аксонsoma { // длина установлена на 100 микрометров L = 100 // диаметр установлена на 100 микрометров diam = 100 // вставьте механизм, имитирующий стандартные каналы кальмара Ходжкина – Хаксли вставьте hh // вставьте механизм, имитирующий свойства пассивной мембраны вставьте pas } аксон { L = 5000 diam = 10 insert hh insert pas // аксон должен быть смоделирован с использованием 10 отсеков. По умолчанию используется один отсек nseg = 10 }// соединяем проксимальный конец аксона с дистальным концом сомы connect axon ( 0 ), soma ( 1 )// объявить и вставка текущего зажима в середине сомы ObjRef стим сомы стим = новый IClamp ( 0.5 )// определяем некоторые параметры стимула: задержку, длительность (в мс) и амплитуду (в нА) стим . del = 10 стим . dur = 5 стим . amp = 10// загружаем файл библиотеки NEURON по умолчанию, который определяет подпрограмму выполнения load_file ( "stdrun.hoc" ) // запускаем симуляцию на 50 мс tstop = 50// запускаем симуляцию run ()Может быть создан график, показывающий кривые напряжения, начиная с сомы и дистального конца аксона. Потенциал действия в конце аксона приходит несколько позже , чем он появляется в сомах в точке стимуляции. График зависимости напряжения мембраны от времени.
Ссылки [ править ]
- ^ "Новый выпуск NEURON включает реактивную диффузию! - NEURON" .
- ^ "www.neuron.yale.edu • Просмотр темы - Теперь доступен NEURON 7.0" .
- ^ «Указать топологию» .
- ^ "Указать подмножества" .
- ^ "Настроить SubsetDomainIterator" .
- ^ «Указать геометрию» .
- ^ Характеристика ионного тока Ходжкина-Хаксли
- ^ «Создание канала из спецификации в стиле HH» .
- ^ Документация PointProcess
- ^ «Построение переменных из биофизических моделей клеток в сети» .
- ^ «Используйте спецификацию модели» .
Внешние ссылки [ править ]
- Сайт программного обеспечения НЕЙРОН
- Книга НЕЙРОН
- Учебник Neuron
- Учебник по построению модели-примера
- Снимок экрана построителя сети, отображающий законченную простую сеть
- Создание функции, описывающей дифференциальную проводимость нескольких ионов, принимая параметризованную длину пути секции в качестве области
- Учебное пособие по функциям меню биофизики конструктора ячеек
- Zip-файл, который создает полную модель простого нейрона с графиками зависимости напряжения от времени и напряжения от расстояния.
- Учебник, охватывающий элементарное использование управления запуском, точечных менеджеров процессов и графиков
- «Учебник, описывающий интерфейс и процесс создания сети» .
