NeuronVisio

NeuronVisio connecte avec NEURON utilisant la nouvelle interface Python NEURON.
Installation:
Pour installer NeuronVisio vous avez besoin pour satisfaire les dépendances suivantes
& Nbsp; * pygtk
& Nbsp; * visuelle
& Nbsp; * matplotlib
Easy Install
La meilleure façon d'obtenir neuronvisio est si vous avez setuptools installés:
easy_install neuronvisio
Sans setuptools, il est encore assez facile. Télécharger le fichier neuronvisio.tgz partir de la page de fromagerie neuronvisio, décompressez-le et lancez:
python setup.py install
Documentation
La documentation est disponible dans le dossier ou en ligne doc.
Quickstart
Ce code est juste pour donner une idée sur la façon d'utiliser le module nrnvisio:
1. le feu jusqu'à une console de ipython avec interrupteur de pylab .:
& Nbsp; ipython -pylab # Si vous ne utilisez pas l'interrupteur, vous ne verrez pas de graphique.
2. Importez le module:
& Nbsp; de neuronvisio.controls Contrôles à l'importation
& nbsp; contrôles = Contrôle ()
Lorsque nrnvisio est commencé le fil est lancé. Dans ce fil tout le processus de nrnvisio se produira sans bloquer la console.
Comme un petit exemple le code suivant:
& Nbsp; 1. Crée une seule section appelée soma
& Nbsp; 2. Insérez un canal Hodgkey-Huxley et une conductance passive
& Nbsp; 3. Insérez une alphaSynapse de fournir un stimul.
Un exemple rapide peut être la suivante ::
Controls nrnvisio.controls d'importation
contrôles = Contrôle () # Démarrage de l'interface graphique
du neurone importation h # Obtenir le HocInterpreter
soma = h.Section () # Création d'une section
soma.insert ('HH') # Insérer un canal HH
soma.insert ('pas') # insérer une conductance passive
syn = h.AlphaSynapse (0,5, s = soma) Entrée # synaptique
syn.onset = 0,5 # quand le feu
syn.gmax = 0,05 # la conductance de la synapse
syn.e = 0 # potentiel d'inversion
Plus exemple dans le spectacle exemple de répertoire comment utiliser Neuronvisio avec le modèle plus complexe

Caractéristiques :.

• visualisation 3D du modèle avec la possibilité de changer l'exécution
• Création de vecteurs d'enregistrer toutes les variables présentes dans la section
• l'intégration Pylab de tracer directement le résultat de la simulation
• Exploration de la timecourse d'une variable parmi les temps en utilisant une échelle de couleur codé
• l'interface graphique se exécute dans son propre fil de sorte qu'il est possible d'utiliser la console (fortement suggéré ipython)

Exigences :

• Python