NeuronVisio

NeuronVisio menghubungkan dengan NEURON menggunakan antarmuka Python NEURON baru.
Instalasi:
Untuk menginstal NeuronVisio Anda perlu memenuhi ketergantungan dengan
& Nbsp; * pygtk
& Nbsp; * visual yang
& Nbsp; * matplotlib
Mudah Install
Cara termudah untuk mendapatkan neuronvisio adalah jika Anda memiliki setuptools diinstal:
easy_install neuronvisio
Tanpa setuptools, itu masih cukup mudah. Download file neuronvisio.tgz dari halaman cheeseshop neuronvisio ini, untar dan jalankan:
python setup.py install
Dokumentasi
Dokumentasi ini tersedia dalam folder doc atau online.
Quickstart
Kode ini hanya untuk memberikan gambaran tentang bagaimana menggunakan modul nrnvisio:
1. kebakaran sebuah konsol ipython dengan switch pylab .:
& Nbsp; ipython -pylab # Jika Anda tidak menggunakan saklar Anda tidak akan melihat grafik apapun.
2. Impor modul:
& Nbsp; dari neuronvisio.controls impor Kontrol
& Nbsp; kontrol = Kontrol ()
Ketika nrnvisio dimulai benang diluncurkan. Dalam thread ini semua proses nrnvisio akan terjadi tanpa menghalangi konsol.
Sebagai contoh cepat kode berikut:
& Nbsp; 1. Menciptakan satu bagian yang disebut soma
& Nbsp; 2. Masukkan saluran Hodgkey-Huxley dan konduktansi pasif
& Nbsp; 3. Menyisipkan alphaSynapse untuk memberikan Stimul a.
Contoh cepat dapat menjadi sebagai berikut ::
Kontrol dari nrnvisio.controls impor
kontrol = Kontrol () # Mulai GUI
dari neuron impor h # Mendapatkan HocInterpreter yang
soma = h.Section () # Membuat suatu bagian
soma.insert ('hh') # Memasukkan saluran HH
soma.insert ('pas') # memasukkan konduktansi pasif
syn = h.AlphaSynapse (0,5, sec = soma) masukan # sinaptik
syn.onset = 0,5 # ketika api
syn.gmax = 0.05 # konduktansi dari sinaps
syn.e = 0 # potensi pembalikan
Contoh yang lebih dalam acara contoh direktori bagaimana menggunakan Neuronvisio dengan model yang lebih kompleks

Fitur :.

• visualisasi 3D model dengan kemungkinan untuk mengubahnya runtime
• Penciptaan vektor untuk merekam setiap variabel yang ada di bagian
• integrasi Pylab untuk merencanakan secara langsung hasil dari simulasi
• Eksplorasi timecourse variabel-apa di antara waktu dengan menggunakan kode warna skala
• GUI berjalan di thread sendiri sehingga mungkin untuk menggunakan konsol (sangat disarankan ipython)

Persyaratan :

• Python