ニューロン（ソフトウェア）

Neuron は、個々のニューロンとニューロンのネットワークをモデル化するシミュレーション環境です。主にイェール大学とデューク大学の Michael Hines、 John W. Moore、Ted Carnevaleによって開発されました。

Neuron は、ユーザーが手動でコンパートメントを作成する必要はなく、自動的に個々のコンパートメントに分割されるセクションを使用して、個々のニューロンをモデル化します。主なスクリプト言語はhocですが、Pythonインターフェイスも利用できます。プログラムはシェルで対話的に記述することも、ファイルから読み込むこともできます。Neuron は、 MPIプロトコルによる並列化をサポートしています。

ニューロンは拡散反応モデルを処理し、シナプスや細胞ネットワークのモデルに拡散機能を統合することができます。^[2]マルチコアコンピュータで使用するために、内部のマルチスレッドルーチンを介して並列化が可能です。^[3]ニューロンの膜チャネルの特性は、NMODL言語を使用して記述されたコンパイルされたメカニズム、またはチャネルビルダーで設定された内部データ構造で動作するコンパイルされたルーチンを使用してシミュレートされます。

類似のソフトウェア プラットフォームGENESISとともに、Neuron は世界中の多くのコースや研究室で 計算神経科学の指導の基盤となっています。

Neuron には、プログラミング経験がほとんどない人でも使用できるグラフィカル ユーザー インターフェイス(GUI) が備わっています。GUI には、単一および複数のコンパートメント セル、ネットワーク、ネットワーク セル、チャネル、線形電気回路のビルダーが装備されています。単一および複数のコンパートメント セルの違いは、複数のコンパートメント セルには複数の「セクション」があり、それぞれに寸法と運動の異なるパラメータがある点です。Neuron の Web サイトには、セル、チャネル、ネットワーク ビルダーから基本モデルを作成する方法など、チュートリアルが用意されています。^{[引用が必要]}これらのビルダーを使用して、ユーザーはすべてのシミュレーションとモデルの基礎を形成できます。

セルビルダーを使用すると、棒人間の細胞構造を生成および修正できます。これらのセクションは、ニューロンの機能的に異なる領域の基礎を形成します。^[4]

ユーザーは機能的に異なるセクションのグループを定義できます。互いに分岐するセクションは「樹状突起」とラベル付けでき、同じ中央セクションから突出する別の単一のセクションは「軸索」とラベル付けできます。ユーザーは、セクション全体の関数として特定の値が変化するパラメータを定義できます。たとえば、サブセットに沿ったパスの長さをドメインとして定義し、そのドメインに沿った関数を後で定義できます。^{[5] [6]}

ユーザーは、個々のセクションまたはグループを選択し、そのグループまたはセクションの長さ、直径、面積、長さの正確なパラメータを設定できます。これらの値はいずれも、対応するセクションの長さまたはその他のパラメータの関数として設定できます。ユーザーは、セクション内の機能セグメントの数を設定できます。これは空間解像度の戦略です。セグメントの数が多いほど、Neuron はセクション内の機能をより正確に処理できます。セグメントは、ポイント プロセス マネージャーを関連付けることができるポイントです。^[7]

ユーザーは、サブセットとセクションの両方にわたって運動機能と電気生理学的機能を定義できます。Neuron には、Hodgkin-Huxley モデル^[8]の巨大イカの軸索運動の確率モデルと、受動的なリーク チャネル運動をモデル化する機能が搭載されています。これらの機能とそれらが説明する機能は、構築されたセルの膜に追加できます。リーク率、ナトリウム コンダクタンス、カリウム コンダクタンスの値は、これらの運動をモデル化するために設定でき、パラメーター化されたドメイン上の関数として設定できます。チャネルは、細胞膜に実装できるようになります。

ユーザーは、電圧依存性チャネルモデルとリガンド依存性チャネルモデルの両方を生成できます。チャネルビルダーは、一般的に機能をモデル化する単一の大きなチャネルに使用されるローカルポイントチャネルと、細胞全体の密度を定義できる一般的なチャネルをサポートしています。最大コンダクタンス、逆転電位、リガンド感受性、イオン透過性、および活性化および不活性化変数を使用した遷移状態の正確なダイナミクス、および微分コンダクタンスを定義できます。^[9]

Neuron では、人工細胞とニューロンの両方が組み込まれた混合モデルの生成が可能です。人工細胞は基本的に、ネットワークに実装されたポイント プロセスとして機能します。人工細胞には、定義されたパラメーターを持つポイント プロセスのみが必要です。ユーザーは、ネットワーク セルの構造とダイナミクスを作成できます。ユーザーは、シミュレートされたシナプス ポイント プロセスをアーキタイプとして使用して、シナプスを作成できます。これらのポイント プロセスのパラメーターを操作して、抑制応答と興奮応答の両方をシミュレートできます。シナプスは、構築されたセルの特定のセグメントに配置できます。この場合も、シナプスはポイント プロセスとして動作しますが、シナプス前要素のアクティビティに敏感です。セルを管理できます。ユーザーは、以前に完了したネットワーク セルをアーキタイプとして使用して、ネットワーク セルの基本グリッドを作成します。ソース セルと他のセルのターゲット シナプス間の接続を定義できます。ターゲット シナプスを含むセルはシナプス後要素になり、ソース セルはシナプス前要素として機能します。重みを追加して、シナプス前細胞によるシナプスの活性化の強度を定義できます。プロット オプションを有効にすると、個々のニューロンの時間経過に伴うスパイクのグラフを開くことができます。

Neuron には、多数のシミュレーション ツールが搭載されています。最も注目すべきは、セルの特定のセグメントにおける単純な関数である「ポイント プロセス」がいくつか含まれていることです。ポイント プロセスには、電圧、パッチ、単一電極、電流クランプのシミュレーション、およびいくつかのシミュレートされたシナプスが含まれます。シナプス ポイント プロセスは、時間とともに非線形に変化する刺激強度をモデル化する機能が特徴です。これらは、構築されたセル、個体、またはネットワークの任意のセクションの任意のセグメントに配置でき、刺激の振幅と持続時間、実行中の活性化の遅延時間、および時間減衰パラメータ (シナプスの場合) などの正確な値は、ポイント プロセス マネージャ モジュールから定義できます。シナプスとしてネットワークに実装される場合、ポイント プロセス パラメータは、特定のネットワーク セルのシナプス ビルダーで定義されます。^[10]時間の経過に伴う電圧、コンダクタンス、および電流軸を表すグラフを使用して、セルの任意のセグメントの位置での電気状態の変化を表すことができます。ニューロンは、時間の経過に伴う個々のポイントの変化と、時間の経過に伴うセクション全体の変化の両方のグラフを可能にします。^{[11] [12]}実行期間を設定できます。人工ニューロンの細胞やシナプスを表すものを含むすべてのポイントプロセスとすべてのグラフは、期間を反映します。

この例では、単一コンパートメントの細胞体と複数コンパートメントの軸索を持つ単純な細胞を作成します。ホジキン ハクスリー イカ軸索運動を使用してシミュレートされた細胞膜のダイナミクスがあります。シミュレーターは細胞を刺激し、50 ミリ秒間実行します。

//ニューロン本体と非常に長い軸索の2つのセクションを作成します。体
細胞、軸索を作成します。  

soma { //長さは100マイクロメートルに設定	L = 100 //直径は100マイクロメートルに設定diam = 100 //標準的なイカのホジキン・ハクスリーチャネルをシミュレートするメカニズムを挿入insert hh //受動膜特性をシミュレートするメカニズムを挿入insert pas } axon { L = 5000 diam = 10 insert hh insert pas //軸索は10個のコンパートメントを使用してシミュレートされます。デフォルトでは、1つのコンパートメントが使用されますnseg = 10 } 
	
	  
	
	  
	
	 
	
	 

 
	  
	  
	 
	 
	
	  


//軸索の近位端を細胞体の遠位端に接続します。
軸索( 0 )、細胞体( 1 )を接続します。  


// 電流クランプを宣言して、 soma objref stimの中央に挿入します。soma stim = new IClamp ( 0.5 ) 
    

//刺激のいくつかのパラメータを定義します: 遅延、持続時間 (両方とも ms)、振幅 (nA) 
stim . del = 10 stim . dur = 5 stim . amp = 10  
  
  

//実行ルーチンを定義するデフォルトのNEURONライブラリファイルをロードします
。load_file ( "stdrun.hoc" ) 
//シミュレーションを50ミリ秒実行するように設定します
。tstop = 50  

//シミュレーションを実行する
run ()

細胞体と軸索の遠位端から始まる電圧トレースを示すプロットを生成できます。軸索の末端での活動電位は、刺激点の細胞体に現れるよりもわずかに遅れて到達します。プロットは膜電圧と時間の関係です。

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• ニューロンチュートリアル
• イェール大学におけるNEURONドキュメント
• 完成したシンプルなネットワークを表示するネットワークビルダーのスクリーンショット