Neuron (software)
நியூரான் என்பது தனிப்பட்ட மற்றும் நியூரான்களின் நெட்வொர்க்குகளை மாதிரியாக்குவதற்கான ஒரு உருவகப்படுத்துதல் சூழல் ஆகும். இது முதன்மையாக யேல் மற்றும் டியூக்கில் மைக்கேல் ஹைன்ஸ், ஜான் டபிள்யூ மூர் மற்றும் டெட் கார்ன்வேல் ஆகியோரால் உருவாக்கப்பட்டது. பயனர் கைமுறையாக பெட்டிகளை உருவாக்க வேண்டும் என்பதற்கு பதிலாக, தானாகவே தனிப்பட்ட பெட்டிகளாகப் பிரிக்கப்பட்டுள்ள பிரிவுகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் தனிப்பட்ட நியூரான்களை நியூரான் மாதிரியாக்குகிறது. முதன்மை ஸ்கிரிப்டிங் மொழி ஹாக் ஆகும், ஆனால் ஒரு பைதான் இடைமுகமும் கிடைக்கிறது. நிரல்கள் ஒரு ஷெல்லில் ஊடாடும் வகையில் எழுதப்படலாம் அல்லது ஒரு கோப்பில் இருந்து ஏற்றப்படலாம். நியூரான் எம்பிஐ நெறிமுறை வழியாக இணையானதை ஆதரிக்கிறது. நியூரான் பரவல்-எதிர்வினை மாதிரிகளைக் கையாளும் திறன் கொண்டது, மேலும் பரவல் செயல்பாடுகளை சினாப்ஸ்கள் மற்றும் செல்லுலார் நெட்வொர்க்குகளின் மாதிரிகளில் ஒருங்கிணைக்கும் திறன் கொண்டது. பல-மையக் கணினிகளில் பயன்படுத்த, உள் பலதரப்பட்ட நடைமுறைகள் மூலம் இணையாக்கம் சாத்தியமாகும். நியூரானின் சவ்வு சேனல்களின் பண்புகள் என். எம். ஓ. டி. எல் மொழியைப் பயன்படுத்தி எழுதப்பட்ட தொகுக்கப்பட்ட வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி அல்லது சேனல் பில்டருடன் அமைக்கப்பட்ட உள் தரவு கட்டமைப்புகளில் செயல்படும் தொகுக்கப்பட்ட நடைமுறைகளைப் பயன்படுத்தி உருவகப்படுத்தப்படுகின்றன. ஒத்த மென்பொருள் தளமான ஜெனீசிஸுடன் சேர்ந்து, உலகெங்கிலும் உள்ள பல படிப்புகள் மற்றும் ஆய்வகங்களில் கணக்கீட்டு நரம்பியல் அறிவியலில் அறிவுறுத்தலுக்கான அடிப்படையாக நியூரான் உள்ளது. குறைந்தபட்ச நிரலாக்க அனுபவம் கொண்ட தனிநபர்களின் பயன்பாட்டிற்காக பயனர் இடைமுகம் நியூரான் ஒரு வரைகலை பயனர் இடைமுகத்தை (GUI) கொண்டுள்ளது. GUI ஒற்றை மற்றும் பல கம்பார்ட்மெண்ட் செல்கள், நெட்வொர்க்குகள், நெட்வொர்க் செல்கள், சேனல்கள் மற்றும் லீனியர் மின்சார சுற்றுகளுக்கான பில்டர் பொருத்தப்பட்டுள்ளது. ஒற்றை மற்றும் பல கம்பார்ட்மெண்ட் செல்கள் வேறுபடுகின்றன, பல கம்பார்ட்மெண்ட் செல்கள் பல "பிரிவுகளைக்" கொண்டுள்ளன, ஒவ்வொன்றும் பரிமாணங்கள் மற்றும் இயக்கவியலுக்கான தனித்துவமான அளவுருக்களைக் கொண்டுள்ளன. செல், சேனல் மற்றும் நெட்வொர்க் பில்டர்களில் இருந்து அடிப்படை மாடல்களைப் பெறுவது உட்பட நியூரான் இணையதளத்தில் பயிற்சிகள் கிடைக்கின்றன. இந்த பில்டர்களுடன், பயனர் அனைத்து உருவகப்படுத்துதல்கள் மற்றும் மாதிரிகளின் அடிப்படையை உருவாக்க முடியும். செல் பில்டர் செல் பில்டர் ஸ்டிக் ஃபிகர் செல் கட்டமைப்புகளை உருவாக்கவும் மாற்றவும் பயனரை அனுமதிக்கிறது. இந்த பிரிவுகள் நரம்பணுவின் செயல்பாட்டு ரீதியாக தனித்துவமான பகுதிகளின் அடிப்படையை உருவாக்குகின்றன. பயனர் செயல்பாட்டு ரீதியாக தனித்துவமான பிரிவுகளின் குழுக்களை வரையறுக்க முடியும். ஒருவருக்கொருவர் கிளைக்கும் பிரிவுகளை "டென்ட்ரைட்டுகள்" என்று பெயரிடலாம், அதே நேரத்தில் மற்றொரு, ஒரே மையத்திலிருந்து திட்டமிடும் ஒற்றைப் பகுதியை "ஆக்சான்" என்று பெயரிடலாம். ஒரு பிரிவில் ஒரு செயல்பாடாக சில மதிப்புகள் மாறுபடும் அளவுருக்களை பயனர் வரையறுக்க முடியும். உதாரணமாக, ஒரு துணைக்குழுவில் உள்ள பாதை நீளத்தை ஒரு களமாக வரையறுக்கலாம், அதன் செயல்பாடுகளை பின்னர் வரையறுக்கலாம். பயனர் தனிப்பட்ட பிரிவுகள் அல்லது குழுக்களைத் தேர்ந்தெடுத்து, அந்த குழு அல்லது பிரிவின் நீளம், விட்டம், பரப்பளவு மற்றும் நீளத்திற்கு துல்லியமான அளவுருக்களை அமைக்கலாம். இந்த மதிப்புகளில் ஏதேனும் ஒன்றை நீளத்தின் செயல்பாடாகவோ அல்லது தொடர்புடைய பிரிவின் வேறு சில அளவுருவாகவோ அமைக்கலாம். பயனர் ஒரு பிரிவில் செயல்பாட்டு பிரிவுகளின் எண்ணிக்கையை அமைக்கலாம், இது இடஞ்சார்ந்த தீர்மானத்திற்கான ஒரு உத்தி. பிரிவுகளின் எண்ணிக்கை எவ்வளவு அதிகமாக இருக்கிறதோ, அவ்வளவு துல்லியமாக நியூரான் ஒரு பிரிவில் ஒரு செயல்பாட்டைக் கையாள முடியும். புள்ளிகள் செயல்முறை மேலாளர்களை தொடர்புபடுத்தக்கூடிய புள்ளிகள் பிரிவுகள் ஆகும். பயனர்கள் துணைக்குழுக்கள் மற்றும் பிரிவுகள் இரண்டிலும் இயக்கவியல் மற்றும் மின்-உடலியல் செயல்பாடுகளை வரையறுக்க முடியும். நியூரானில் ஹாட்ஜ்கின்-ஹக்ஸ்லி மாடல் மாபெரும் ஸ்க்விட் ஆக்சான் இயக்கவியலின் நிகழ்தகவு மாதிரியும், அதே போல் செயலற்ற கசிவு சேனல் இயக்கவியலின் மாதிரியின் செயல்பாடும் பொருத்தப்பட்டுள்ளது. இந்த இரண்டு செயல்பாடுகளும், அவை விவரிக்கும் அம்சங்களும் கட்டமைக்கப்பட்ட உயிரணுவின் சவ்வில் சேர்க்கப்படலாம். கசிவு விகிதம், சோடியம் கடத்துத்திறன் மற்றும் பொட்டாசியம் கடத்துத்திறன் ஆகியவற்றிற்கான மதிப்புகள் இந்த இயக்கவியலை ஒரு அளவுரு களத்தின் மீது செயல்பாடுகளாக அமைக்க முடியும். ஒரு செல் சவ்வில் செயல்படுத்த சேனல்கள் கிடைக்கின்றன. சேனல் பில்டர் பயனர் மின்னழுத்தம் மற்றும் லிகாண்ட்-கேட் செய்யப்பட்ட சேனல் மாதிரிகள் இரண்டையும் உருவாக்க முடியும். சேனல் பில்டர் உள்ளூர் புள்ளி சேனல்களை ஆதரிக்கிறது, பொதுவாக ஒற்றை, பெரிய சேனல்களுக்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது, அதன் செயல்பாடு மாதிரியாக இருக்க வேண்டும், மேலும் செல் முழுவதும் அடர்த்தியை வரையறுக்கக்கூடிய பொதுவான சேனல்கள். அதிகபட்ச கடத்துத்திறன், தலைகீழ் ஆற்றல், தசைநார் உணர்திறன், அயனி ஊடுருவக்கூடிய தன்மை, அதே போல் செயல்படுத்தல் மற்றும் செயலிழப்பு மாறிகளைப் பயன்படுத்தி இடைநிலை நிலைகளின் துல்லியமான இயக்கவியல் மற்றும் வேறுபட்ட கடத்துத்திறன் உட்பட வரையறுக்கப்படலாம். நெட்வொர்க் மற்றும் நெட்வொர்க் செல் பில்டர் நியூரான் செயற்கை செல்கள் மற்றும் நியூரான்கள் இரண்டையும் கொண்ட கலப்பு மாதிரிகளை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது. செயற்கை செல்கள் அடிப்படையில் புள்ளி செயல்முறைகளாக செயல்படுகின்றன, அவை நெட்வொர்க்கில் செயல்படுத்தப்படுகின்றன. செயற்கை செல்களுக்கு வரையறுக்கப்பட்ட அளவுருக்களுடன் ஒரு புள்ளி செயல்முறை மட்டுமே தேவைப்படுகிறது. நெட்வொர்க் செல்களின் அமைப்பு மற்றும் இயக்கவியலை பயனர் உருவாக்க முடியும். உருவகப்படுத்தப்பட்ட ஒத்திசைவு புள்ளி செயல்முறைகளைப் பயன்படுத்தி பயனர் ஒத்திசைவுகளை உருவாக்கலாம். இந்த புள்ளி செயல்முறைகளின் அளவுருக்கள் தடுப்பு மற்றும் உற்சாகமான பதில்கள் இரண்டையும் உருவகப்படுத்த கையாளப்படலாம். கட்டமைக்கப்பட்ட உயிரணுவின் குறிப்பிட்ட பிரிவுகளில் ஒத்திசைவுகள் வைக்கப்படலாம், அதில், மீண்டும், அவை ஒரு முன்கூட்டிய ஒத்திசைவு தனிமத்தின் செயல்பாட்டிற்கு உணர்திறன் கொண்டவை என்பதைத் தவிர, புள்ளி செயல்முறைகளாக செயல்படும். செல்களை நிர்வகிக்க முடியும். நெட்வொர்க் செல்களின் அடிப்படை கட்டத்தை பயனர் உருவாக்குகிறார், முன்பு முடிக்கப்பட்ட நெட்வொர்க் செல்களை ஆர்க்கிடைப்ஸ்களாக எடுத்துக்கொள்கிறார். மூல செல்கள் மற்றும் பிற செல்களில் உள்ள இலக்கு ஒத்திசைவுகளுக்கு இடையில் இணைப்புகளை வரையறுக்க முடியும். இலக்கு சினாப்ஸைக் கொண்ட செல் பிந்தைய சினாப்டிக் உறுப்பாக மாறுகிறது, அதே நேரத்தில் மூல செல்கள் முன்-சினாப்டிக் கூறுகளாக செயல்படுகின்றன. முன்கூட்டிய சினாப்டிக் உயிரணுவால் ஒரு சினாப்ஸைச் செயல்படுத்துவதற்கான வலிமையை வரையறுக்க எடைகளைச் சேர்க்கலாம். தனிப்பட்ட நரம்பணுக்களுக்கு காலப்போக்கில் கூர்முனைகளின் வரைபடத்தைத் திறக்க ஒரு பிளாட் விருப்பத்தை செயல்படுத்தலாம். உருவகப்படுத்துதல் மற்றும் பதிவு செய்தல் நியூரான் பல உருவகப்படுத்துதல் கருவிகளைக் கொண்டுள்ளது. மிகவும் குறிப்பிடத்தக்க வகையில், இது பல "புள்ளி செயல்முறைகளை" உள்ளடக்கியது, அவை ஒரு கலத்தின் ஒரு குறிப்பிட்ட பிரிவில் எளிய செயல்பாடுகளாகும். புள்ளி செயல்முறைகளில் மின்னழுத்தம், இணைப்பு, ஒற்றை மின்முனை மற்றும் மின்னோட்ட பிடிப்புகள் மற்றும் பல உருவகப்படுத்தப்பட்ட ஒத்திசைவுகளின் உருவகப்படுத்துதல்கள் அடங்கும். ஒத்திசைவு புள்ளி செயல்முறைகள் நேரத்திற்கு ஏற்ப நேரியல் அல்லாத மாறுபடும் தூண்டுதல் தீவிரங்களை மாதிரியாக்கும் திறனுக்காக வேறுபடுகின்றன. இவை ஒரு கட்டமைக்கப்பட்ட கலத்தின் எந்தப் பகுதியிலும், தனிப்பட்ட அல்லது நெட்வொர்க்கின் எந்தப் பகுதியிலும் வைக்கப்படலாம், மேலும் அவற்றின் துல்லியமான மதிப்புகள், வீச்சு மற்றும் தூண்டுதலின் காலம், ஓட்டத்தில் செயல்படுத்துவதில் தாமதம் மற்றும் நேர சிதைவு அளவுருக்கள் (ஒத்திசைவுகளுக்கு), புள்ளி செயல்முறை மேலாளர் தொகுதியிலிருந்து வரையறுக்கப்படலாம். ஒரு நெட்வொர்க்கில் சினாப்ஸ்களாக செயல்படுத்தப்படும்போது, ஒரு குறிப்பிட்ட நெட்வொர்க் செல்லுக்கான சினாப்ஸ் பில்டரில் புள்ளி செயல்முறை அளவுருக்கள் வரையறுக்கப்படுகின்றன. காலப்போக்கில் மின்னழுத்தம், கடத்துத்திறன் மற்றும் மின்னோட்ட அச்சுகளை விவரிக்கும் வரைபடங்கள் செல்லில் உள்ள எந்தப் பிரிவின் இடத்திலும் மின் நிலையில் ஏற்படும் மாற்றங்களை விவரிக்கப் பயன்படுத்தப்படலாம். நியூரான் காலப்போக்கில் தனிப்பட்ட புள்ளிகளிலும், காலப்போக்கில் ஒரு முழு பகுதியிலும் மாற்றத்தின் வரைபடங்களை அனுமதிக்கிறது. ஓட்டத்தின் கால அளவை அமைக்கலாம். உயிரணுக்கள் அல்லது செயற்கை நரம்பணுக்களின் ஒத்திசைவுகள் உட்பட அனைத்து புள்ளி செயல்முறைகளும், அனைத்து வரைபடங்களும் கால அளவை பிரதிபலிக்கின்றன. எடுத்துக்காட்டுகள் இந்த உதாரணம் ஒரு எளிய கலத்தை உருவாக்குகிறது, இதில் ஒரு கம்பார்ட்மெண்ட் சோமா மற்றும் பல கம்பார்ட்மெண்ட் ஆக்சான் உள்ளது. இது ஹாட்ஜ்கின்-ஹக்ஸ்லி ஸ்க்விட் ஆக்சான் இயக்கவியலைப் பயன்படுத்தி உருவகப்படுத்தப்பட்ட செல் சவ்வின் இயக்கவியலைக் கொண்டுள்ளது. சிமுலேட்டர் உயிரணுவைத் தூண்டுகிறது மற்றும் 50 மில்லி மீட்டர் வரை இயங்குகிறது.// இரண்டு பிரிவுகளை உருவாக்குகிறது, நியூரானின் உடல் மற்றும் மிக நீண்ட ஆக்சான் சோமா உருவாக்குகிறது, ஆக்சான் சோமா நீளம் 100 மைக்ரோமீட்டர்களாக அமைக்கப்பட்டுள்ளது எல் = 100// விட்டம் 100 மைக்ரோமீட்டர்களாக அமைக்கப்பட்டுள்ளது விட்டம் = 100// நிலையான ஸ்க்விட் ஹாட்ஜ்கின்-ஹக்ஸ்லி சேனல்களை உருவகப்படுத்தும் ஒரு பொறிமுறையை செருகவும் hh// செயலற்ற சவ்வு பண்புகளை உருவகப்படுத்தும் ஒரு பொறிமுறையை செருகவும். முன்னிருப்பாக ஒரு ஒற்றைப் பெட்டி பயன்படுத்தப்படுகிறது nseg = 10}// ஆக்சானின் அருகிலுள்ள முனையை ஸோமா இணைப்பு ஆக்சானின் தொலைதூர முனையுடன் இணைக்கவும் (0), ஸோமா (1)// அறிவிக்கவும் மற்றும் ஸோமா ஒப்ஜ்ரேஃப் தூண்டுதலின் நடுவில் ஒரு மின்னோட்டக் கிளாம்பை செருகவும் ஸோமா தூண்டுதல் = புதிய ஐக்ளாம்ப் (0.5)// தூண்டுதலின் சில அளவுருக்களை வரையறுக்கவும்ஃ தாமதம், காலம் (எம்எஸ் இல் இரண்டும்) மற்றும் வீச்சு (என்ஏ இல்) stim.del = 10 stim.dur = 5 stim.amp = 10/ஏற்றவும் ஒரு இயல்புநிலை நியூரான் நூலகக் கோப்பு இயக்க வழக்கமான சுமை கோப்பை வரையறுக்கும் ("stdrun.hoc")// உருவகப்படுத்துதலை 50 மீட்டருக்கு இயக்க அமைக்கவும் ஆக்சானின் முடிவில் உள்ள செயல் திறன் தூண்டுதல் கட்டத்தில் சோமாவில் தோன்றுவதை விட சற்று தாமதமாக வருகிறது. வரைபடம் சவ்வு மின்னழுத்தம் மற்றும் நேரம் ஆகும். குறிப்புகள் வெளிப்புற இணைப்புகள் தி நியூரான் புக் ஏ நியூரான் டுடோரியல் நியூரான் ஆவணப்படுத்தல் யேல் பல்கலைக்கழகத்தில் நெட்வொர்க் பில்டரின் ஸ்கிரீன் ஷாட், ஒரு முழுமையான எளிய நெட்வொர்க் கம்ப்யூடேஷனல் நியூரோ சயின்ஸ் காட்டுகிறது