NeuronVisio

NeuronVisio verbindt met NEURON met behulp van de nieuwe Python NEURON interface.
Installatie:
Om NeuronVisio installeren moet u de volgende afhankelijkheden te voldoen
& Nbsp; * pygtk
& Nbsp; * visuele
& Nbsp; * matplotlib
Easy Install
De makkelijkste manier om neuronvisio krijgen is als je setuptools geïnstalleerd:
easy_install neuronvisio
Zonder setuptools, het is nog steeds vrij gemakkelijk. Download de neuronvisio.tgz bestand van neuronvisio's kaaswinkel pagina, pak het uit en run:
python setup.py installeren
Documentatie
De documentatie is beschikbaar in de map of online doc.
Quickstart
Deze code is alleen maar om een ​​idee in hoe nrnvisio module gebruiken te geven:
1. brand van een ipython console met pylab switch .:
& Nbsp; ipython -pylab # Als u niet de schakelaar te gebruiken zie je niet elke grafiek.
2. Importeer de module:
& Nbsp; van neuronvisio.controls importeren Controls
& Nbsp; controls = Controls ()
Wanneer nrnvisio wordt gestart met de draad wordt gelanceerd. In deze thread al het proces van nrnvisio zal gebeuren zonder dat het blokkeren van de console.
Als een snel voorbeeld de volgende code:
& Nbsp; 1. Maakt een enkele sectie genaamd soma
& Nbsp; 2. Plaats een Hodgkey-Huxley kanaal en een passieve geleiding
& Nbsp; 3. Plaats een alphaSynapse een Stimul bieden.
Een snel voorbeeld kan zijn de volgende ::
van nrnvisio.controls import Controls
controls = Controls () # Het starten van de GUI
van neuron import h # Haal het HocInterpreter
soma = h.Section () # Het creëren van een sectie
soma.insert ("hh") # Plaatsen van een HH-kanaal
soma.insert ('pas') # invoegen van een passieve geleiding
syn = h.AlphaSynapse (0,5 sec = soma) # synaptische ingang
syn.onset = 0,5 # wanneer aan brand
syn.gmax = 0,05 # de geleiding van de synaps
syn.e = 0 # de omkering potentieel
Meer Bijvoorbeeld in het voorbeeld directory laten zien hoe Neuronvisio gebruiken met meer complexe model

Kenmerken .

• 3D visualisatie van het model met de mogelijkheid om te veranderen het runtime
• Creatie van vectoren om eventuele variabelen aanwezig in het deel te nemen
• Pylab integratie om direct te plotten het resultaat van de simulatie
• Verkenning van het tijdsverloop van een variabele tussen tijd met behulp van een schaal met kleurcode
• de GUI draait in zijn eigen thread, zodat het mogelijk is om de console te gebruiken (sterk gesuggereerd ipython)

Eisen

• Python