Neuron (software)
न्यूरॉन व्यक्ति और न्यूरॉन्स के नेटवर्क के प्रतिरूपण के लिए एक अनुकरण वातावरण है। इसे मुख्य रूप से येल और ड्यूक में माइकल हाइन्स, जॉन डब्ल्यू. मूर और टेड कार्नेवेल द्वारा विकसित किया गया था। न्यूरॉन उन वर्गों के उपयोग के माध्यम से अलग-अलग न्यूरॉन्स का मॉडल बनाता है जो उपयोगकर्ता को मैन्युअल रूप से डिब्बे बनाने की आवश्यकता के बजाय स्वचालित रूप से अलग-अलग डिब्बों में विभाजित होते हैं। स्क्रिप्टिंग की प्राथमिक भाषा अस्थायी है लेकिन एक पायथन इंटरफेस भी उपलब्ध है। प्रोग्राम को एक खोल में अंतःक्रियात्मक रूप से लिखा जा सकता है, या एक फ़ाइल से लोड किया जा सकता है। न्यूरॉन एमपीआई प्रोटोकॉल के माध्यम से समानांतरकरण का समर्थन करता है। न्यूरॉन प्रसार-प्रतिक्रिया मॉडल को संभालने और प्रसार कार्यों को सिनेप्स और सेलुलर नेटवर्क के मॉडल में एकीकृत करने में सक्षम है। मल्टी-कोर कंप्यूटरों पर उपयोग के लिए आंतरिक मल्टीथ्रेडेड दिनचर्या के माध्यम से समानांतरकरण संभव है। न्यूरॉन के झिल्ली चैनलों के गुणों को एन. एम. ओ. डी. एल. भाषा का उपयोग करके लिखे गए संकलित तंत्र का उपयोग करके या चैनल बिल्डर के साथ स्थापित आंतरिक डेटा संरचनाओं पर काम करने वाली संकलित दिनचर्या का उपयोग करके अनुकरण किया जाता है। अनुरूप सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म जी. ई. एन. ई. एस. आई. एस. के साथ, न्यूरॉन दुनिया भर के कई पाठ्यक्रमों और प्रयोगशालाओं में कम्प्यूटेशनल तंत्रिका विज्ञान में निर्देश का आधार है। न्यूरॉन यूजर इंटरफेस में एक ग्राफिकल यूजर इंटरफेस (जी. यू. आई.) है, जिसका उपयोग न्यूनतम प्रोग्रामिंग अनुभव वाले व्यक्तियों द्वारा किया जाता है। जीयूआई एकल और कई डिब्बे कोशिकाओं, नेटवर्क, नेटवर्क कोशिकाओं, चैनलों और रैखिक विद्युत परिपथों के लिए एक बिल्डर से लैस है। एकल और कई डिब्बे वाली कोशिकाएँ इस मायने में भिन्न होती हैं कि कई डिब्बे वाली कोशिकाओं में कई "खंड" होते हैं, जिनमें से प्रत्येक में आयामों और गतिविज्ञान के लिए संभावित रूप से अलग-अलग मापदंड होते हैं। न्यूरॉन वेबसाइट पर ट्यूटोरियल उपलब्ध हैं, जिसमें सेल, चैनल और नेटवर्क बिल्डरों से बुनियादी मॉडल प्राप्त करना शामिल है। इन निर्माताओं के साथ, उपयोगकर्ता सभी सिमुलेशन और मॉडलों का आधार बना सकता है। सेल बिल्डर सेल बिल्डर उपयोगकर्ता को छड़ी आकृति सेल संरचनाओं को उत्पन्न करने और संशोधित करने की अनुमति देता है। ये खंड न्यूरॉन के कार्यात्मक रूप से अलग क्षेत्रों का आधार बनाते हैं। उपयोगकर्ता अनुभागों के कार्यात्मक रूप से अलग समूहों को परिभाषित कर सकता है। एक दूसरे से शाखा बनाने वाले अनुभागों को "डेंड्राइट" लेबल किया जा सकता है, जबकि एक अन्य, एकल अनुभाग जो एक ही केंद्रीय से प्रक्षेपित होता है उसे "अक्षतन्तु" के रूप में लेबल किया जा सकता है। उपयोगकर्ता उन मापदंडों को परिभाषित कर सकता है जिनके साथ कुछ मान एक खंड में एक कार्य के रूप में परिवर्तनशील होते हैं। उदाहरण के लिए, एक सबसेट के साथ पथ की लंबाई को एक डोमेन के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, जिसके साथ कार्यों को बाद में परिभाषित किया जा सकता है। उपयोगकर्ता या तो अलग-अलग अनुभागों, या समूहों का चयन कर सकता है और उस समूह या अनुभाग के लिए लंबाई, व्यास, क्षेत्र और लंबाई के लिए सटीक मापदंड निर्धारित कर सकता है। इनमें से किसी भी मान को लंबाई के फलन या संबंधित खंड के किसी अन्य पैरामीटर के रूप में निर्धारित किया जा सकता है। उपयोगकर्ता एक खंड में कार्यात्मक खंडों की संख्या निर्धारित कर सकता है, जो स्थानिक संकल्प के लिए एक रणनीति है। खंडों की संख्या जितनी अधिक होगी, न्यूरॉन उतना ही सटीक रूप से एक खंड में एक कार्य को संभाल सकता है। खंड वे बिंदु हैं जहाँ बिंदु प्रक्रिया प्रबंधकों को जोड़ा जा सकता है। उपयोगकर्ता उपसमुच्चय और खंड दोनों में गतिज और विद्युत-शारीरिक कार्यों को परिभाषित कर सकते हैं। न्यूरॉन हॉजकिन-हक्सले मॉडल के विशाल स्क्विड एक्सॉन कैनेटीक्स के एक संभावित मॉडल के साथ-साथ निष्क्रिय रिसाव चैनल कैनेटीक्स के मॉडल के लिए एक कार्य से लैस है। इन दोनों कार्यों और उनके द्वारा वर्णित विशेषताओं को निर्मित कोशिका की झिल्ली में जोड़ा जा सकता है। रिसाव दर, सोडियम चालकता और पोटेशियम चालकता के लिए मानों को मॉडलिंग के लिए निर्धारित किया जा सकता है इन कैनेटीक्स को एक पैरामीटराइज्ड डोमेन पर कार्यों के रूप में सेट किया जा सकता है। कोशिका झिल्ली में कार्यान्वयन के लिए चैनल उपलब्ध हो जाते हैं। चैनल बिल्डर उपयोगकर्ता वोल्टेज-और लिगैंड-गेटेड चैनल मॉडल दोनों उत्पन्न कर सकता है। चैनल बिल्डर स्थानीय बिंदु चैनलों का समर्थन करता है, जिनका उपयोग आम तौर पर एकल, बड़े चैनलों के लिए किया जाता है, जिनके कार्य को मॉडल किया जाना है, और सामान्य चैनल जिनके घनत्व को पूरे सेल में परिभाषित किया जा सकता है। अधिकतम चालकता, प्रतिवर्ती क्षमता, लिगैंड संवेदनशीलता, आयन पारगम्यता के साथ-साथ सक्रियण और निष्क्रियता चर का उपयोग करके और अंतर चालकता सहित संक्रमणकालीन अवस्थाओं की सटीक गतिशीलता को परिभाषित किया जा सकता है। नेटवर्क और नेटवर्क सेल बिल्डर न्यूरॉन कृत्रिम कोशिकाओं और न्यूरॉन्स दोनों के साथ मिश्रित मॉडल के उत्पादन की अनुमति देता है। कृत्रिम कोशिकाएं अनिवार्य रूप से बिंदु प्रक्रियाओं के रूप में कार्य करती हैं, जिन्हें नेटवर्क में लागू किया जाता है। कृत्रिम कोशिकाओं को परिभाषित मापदंडों के साथ केवल एक बिंदु प्रक्रिया की आवश्यकता होती है। उपयोगकर्ता नेटवर्क कोशिकाओं की संरचना और गतिशीलता का निर्माण कर सकता है। उपयोगकर्ता मूलरूपों के रूप में नकली सिनेप्स बिंदु प्रक्रियाओं का उपयोग करके सिनेप्स बना सकता है। इन बिंदु प्रक्रियाओं पर मापदंडों को अवरोधक और उत्तेजक प्रतिक्रियाओं दोनों का अनुकरण करने के लिए हेरफेर किया जा सकता है। सिनेप्स को निर्मित कोशिका के विशिष्ट खंडों पर रखा जा सकता है, जिसमें, फिर से, वे बिंदु प्रक्रियाओं के रूप में व्यवहार करेंगे, सिवाय इसके कि वे एक पूर्व-सिनेप्टिक तत्व की गतिविधि के प्रति संवेदनशील हैं। कोशिकाओं का प्रबंधन किया जा सकता है। उपयोगकर्ता नेटवर्क कोशिकाओं का मूल ग्रिड बनाता है, जो पहले से पूर्ण नेटवर्क कोशिकाओं को मूल रूप के रूप में लेता है। अन्य कोशिकाओं पर स्रोत कोशिकाओं और लक्षित सिनेप्स के बीच कनेक्शन को परिभाषित किया जा सकता है। लक्ष्य सिनेप्स वाली कोशिका उत्तर-सिनेप्टिक तत्व बन जाती है, जबकि स्रोत कोशिकाएं पूर्व-सिनेप्टिक तत्वों के रूप में कार्य करती हैं। पूर्व-सिनेप्टिक कोशिका द्वारा सिनेप्स के सक्रियण की शक्ति को परिभाषित करने के लिए भार जोड़े जा सकते हैं। अलग-अलग न्यूरॉन्स के लिए समय के साथ स्पाइक्स का ग्राफ खोलने के लिए एक प्लॉट विकल्प सक्रिय किया जा सकता है। सिमुलेशन और रिकॉर्डिंग न्यूरॉन कई सिमुलेशन उपकरणों से लैस है। विशेष रूप से, इसमें कई "बिंदु प्रक्रियाएं" शामिल हैं, जो एक कोशिका के एक विशेष खंड में सरल कार्य हैं। बिंदु प्रक्रियाओं में वोल्टेज, पैच, एकल इलेक्ट्रोड और वर्तमान क्लैम्प के साथ-साथ कई नकली सिनेप्स के अनुकरण शामिल हैं। सिनेप्स बिंदु प्रक्रियाएँ उत्तेजना की तीव्रता को मॉडल करने की उनकी क्षमता के लिए अलग हैं जो समय के साथ गैर-रैखिक रूप से भिन्न होती हैं। इन्हें एक निर्मित कोशिका, व्यक्ति या नेटवर्क के किसी भी खंड के किसी भी खंड पर रखा जा सकता है, और उनके सटीक मूल्य, जिसमें आयाम और उत्तेजना की अवधि, एक दौड़ में सक्रियण का विलंब समय और समय क्षय मापदंड (सिनेप्स के लिए) शामिल हैं, को बिंदु प्रक्रिया प्रबंधक मॉड्यूल से परिभाषित किया जा सकता है। जब एक नेटवर्क में सिनेप्स के रूप में लागू किया जाता है, तो बिंदु प्रक्रिया मापदंडों को एक विशेष नेटवर्क सेल के लिए सिनेप्स बिल्डर में परिभाषित किया जाता है। समय के साथ वोल्टेज, चालकता और वर्तमान अक्षों का वर्णन करने वाले ग्राफ का उपयोग कोशिका पर किसी भी खंड के स्थान पर विद्युत स्थिति में परिवर्तन का वर्णन करने के लिए किया जा सकता है। न्यूरॉन समय के साथ दोनों व्यक्तिगत बिंदुओं पर और समय के माध्यम से एक पूरे खंड में परिवर्तन के ग्राफ की अनुमति देता है। दौड़ की अवधि निर्धारित की जा सकती है। सभी बिंदु प्रक्रियाएँ, जिनमें कोशिकाएँ या कृत्रिम न्यूरॉन्स के सिनेप्स शामिल हैं, और सभी ग्राफ अवधि को दर्शाते हैं। उदाहरण यह उदाहरण एक साधारण कोशिका बनाता है, जिसमें एक एकल डिब्बे सोमा और एक बहु डिब्बे अक्षतन्तु होता है। इसमें हॉजकिन-हक्सले स्क्विड एक्सॉन कैनेटीक्स का उपयोग करके सिम्युलेटेड कोशिका झिल्ली की गतिशीलता है। सिम्युलेटर कोशिका को उत्तेजित करता है और 50 एम. एस. के लिए चलता है।// दो खंड बनाता है, न्यूरॉन का शरीर और एक बहुत लंबा अक्षतंतु सोमा बनाता है, अक्षतन्तु सोमा की लंबाई 100 माइक्रोमीटर एल = 100// व्यास पर सेट की जाती है जो 100 माइक्रोमीटर व्यास = 100// पर सेट की जाती है। डिफ़ॉल्ट रूप से एक एकल डिब्बे का उपयोग किया जाता है nseg = 10}// अक्षतन्तु के समीपस्थ छोर को सोमा कनेक्ट अक्षतन्तु (0), सोमा (1) के दूरस्थ छोर से जोड़ें// घोषित करें और सोमा ओबज्रेफ स्टिम सोमा स्टिम के बीच में एक वर्तमान क्लैंप डालें = नया आईसीलैंप (0.5)// उत्तेजना के कुछ मापदंडों को परिभाषित करेंः देरी, अवधि (दोनों एमएस में) और आयाम (एनए में) stim.del = 10 stim.dur = 5 stim.amp = 10/लोड करें एक डिफ़ॉल्ट न्यूरॉन लाइब्रेरी फ़ाइल जो रन रूटीन लोड _ फ़ाइल ("stdrun.hoc") को परिभाषित करती है/सिमुलेशन को 50 मीटर के लिए चलाने के लिए सेट करें अक्षतन्तु के अंत में क्रिया क्षमता उत्तेजना के बिंदु पर सोमा में दिखाई देने की तुलना में थोड़ी देर बाद आती है। प्लॉट झिल्ली वोल्टेज बनाम समय है। संदर्भ बाहरी लिंक द न्यूरॉन बुक ए न्यूरॉन ट्यूटोरियल न्यूरॉन प्रलेखन येल विश्वविद्यालय में नेटवर्क बिल्डर का स्क्रीनशॉट, एक पूर्ण सरल नेटवर्क कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंस प्रदर्शित करता है