neuroConstruct 1.6.0
Bạn sẽ có thể tải xuống trong 5 giây.
Về neuroConstruct
neuroConstruct đang được phát triển trong Phòng thí nghiệm bạc tại Khoa Khoa học thần kinh, Sinh lý học và Dược lý học tại UCL. neuroConstruct đã được thiết kế để đơn giản hóa sự phát triển của các mạng lưới phức tạp của tế bào thần kinh sinh học thực tế, tức là các mô hình kết hợp hình thái đuôi côn và dẫn truyền màng tế bào thực tế. Nó được thực hiện trong Java và tạo ra các tập tin kịch bản cho các mô phỏng NEURON và GENESIS, với sự hỗ trợ cho các nền tảng mô phỏng khác (bao gồm PSICS, MOOSE và PyNN) trong giai đoạn phát triển tiên tiến. Nó sử dụng các thông số kỹ thuật NeuroML mới nhất, bao gồm MorphML, ChannelML và NetworkML. Việc phát triển phần mềm này đã được thực hiện với sự tài trợ từ Wellcome Trust, Hội đồng Nghiên cứu Y khoa và Dự án Synapse của EU. Một số tính năng chính của neuroConstruct là: * neuroConstruct có thể nhập khẩu các tập tin hình thái trong GENESIS, NEURON, Neurolucida, SWC và MorphML định dạng để đưa vào các mô hình tế bào đơn hoặc mạng, hoặc các tế bào trừu tượng hơn cũng có thể được xây dựng bằng tay. * Tạo ra các mạng lưới dẫn điện dựa trên tế bào thần kinh vị trí trong 3D * Mô hình kết nối phức tạp giữa các nhóm tế bào có thể được chỉ định cho các mạng * Kịch bản mô phỏng có thể được tạo ra cho NEURON, GENESIS, MOOSE, PSICS và PyNN dựa trên mô phỏng (lưu ý: không phải mọi dự án có thể được tạo ra cho mỗi mô phỏng) * Biophysically thực tế cơ chế di động (synapses / kênh cơ chế) có thể được nhập khẩu từ các tập tin kịch bản bản địa (*.mod hoặc *.g) hoặc tạo ra từ các mẫu bằng cách sử dụng ChannelML * Tự động tạo mã để ghi lại dữ liệu mô phỏng và trực quan hóa / phân tích dữ liệu trong neuroConstruct * Ghi lại mô phỏng chạy có thể được xem và quản lý thông qua giao diện trình duyệt mô phỏng * Một giao diện kịch bản dựa trên Python có thể được sử dụng để kiểm soát thế hệ mô hình và thực hiện, cho phép nhiều mô phỏng được chạy cho tế bào và tối ưu hóa mô hình mạng