xolotl

Xolotl: Ein schneller und flexibler neuronaler Simulator

xolotl ist ein schnelles Einzel-Kompartiment- und Mehrkompartiment-Simulator in C++ mit einer MATLAB Schnittstelle, die Sie tatsächlich genießen werden.

Warum Xolotl verwenden? Deshalb:

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Xolotl ist schnell

Xolotl ist in C ++ geschrieben und ist schnell . Bei unseren Tests ist es mehr als dreimal schneller als Neuron für Einzelkompartimentneuronen.

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Xolotl ist einfach zu bedienen

Möchten Sie ein Hodgkin-Huxley-Modell einrichten, Strom injizieren, es integrieren und die Spannungsspur zeichnen? Das ist alles, was Sie brauchen:

x = xolotl ;
x .add( ' compartment ' , ' HH ' , ' A ' , 0.01 );
x . HH .add( ' liu/NaV ' , ' gbar ' , 1000 );
x . HH .add( ' liu/Kd ' , ' gbar ' , 300 );
x . HH .add( ' Leak ' , ' gbar ' , 1 );
x.I_ext = .2 ;
x . plot ;

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Xolotl hat eine Dokumentation

Im Gegensatz zu bestimmten weit verbreiteten Neuronensimulatoren, die namenlos bleiben, gibt es Xolotl Dokumentation, die tatsächlich ... existiert.

So sieht es aus:

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Xolotl ist vollständig programmierbar

Xolotl ist so konzipiert, dass sie innerhalb von MATLAB verwendet werden. Es gibt Ihnen das Beste aus beiden Welten: die hohe Leistung von C ++ Compiled Code mit der reichhaltigen Leistung aller Toolboxen, die Matlab zu bieten hat. Du kannst:

• Schreiben Sie Funktionen, die Modelle als Argumente bestehen
• Optimieren Sie die Parameter von Neuronmodellen mithilfe der Global Optimization Toolbox
• Simulationen parallel auf mehreren Computern ausführen
• Lassen Sie ein einzelnes Skript die Simulation ausführen und Ergebnisse analysieren

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Haken? Beginnen Sie hier.

Woher bekomme ich das?

Klicken Sie hier, um herunterzuladen, und klicken Sie auf die heruntergeladene Datei, um sie zu installieren.

Wie zitiere ich das?

Wir haben einen Technologiebericht in Grenzen in Neuroinformatik veröffentlicht.

 @ARTICLE{10.3389/fninf.2018.00087,
AUTHOR={Gorur-Shandilya, Srinivas and Hoyland, Alec and Marder, Eve},   
TITLE={Xolotl: An Intuitive and Approachable Neuron and Network Simulator for Research and Teaching},      
JOURNAL={Frontiers in Neuroinformatics},      
VOLUME={12},      
PAGES={87},     
YEAR={2018},      
URL={https://www.frontiersin.org/article/10.3389/fninf.2018.00087},       
DOI={10.3389/fninf.2018.00087},      
ISSN={1662-5196},   
}

Papiere und Projekte, die xolotl verwenden

1. Regulation von EAG durch Ca2+/Calmodulin kontrolliert die präsynaptische Erregbarkeit in Drosophila
2. Homöostatische Plastizitätsregeln, die die Zellgröße kompensieren
3. NBIO140 LAB 5 LAB für NBIO140 Unterricht von Steven Van Hooser
4. Blackboxneuron Neuron Simulator für die Unterrichts- und Bachelorforschung. Wird für das Brandeis QBREC -Programm verwendet
5. Kernkurs in integrativen Biosciences (BIMS 6000)