Neuron es un entorno de simulación para modelar neuronas individuales y redes neuronales . Fue desarrollado principalmente por Michael Hines, John W. Moore y Ted Carnevale en Yale y Duke .
Neuron modela neuronas individuales mediante secciones que se subdividen automáticamente en compartimentos, en lugar de requerir que el usuario cree compartimentos manualmente. El lenguaje de scripting principal es hoc , pero también está disponible una interfaz en Python . Los programas se pueden escribir de forma interactiva en la consola o cargar desde un archivo. Neuron admite la paralelización mediante el protocolo MPI .
Neuron es capaz de manejar modelos de difusión-reacción e integrar funciones de difusión en modelos de sinapsis y redes celulares. [ 2 ] La paralelización es posible mediante rutinas internas multihilo, para su uso en computadoras multinúcleo. [ 3 ] Las propiedades de los canales de membrana de la neurona se simulan utilizando mecanismos compilados escritos con el lenguaje NMODL o mediante rutinas compiladas que operan sobre estructuras de datos internas configuradas con Channel Builder.
Junto con la plataforma de software análoga GENESIS , Neuron constituye la base para la enseñanza de la neurociencia computacional en numerosos cursos y laboratorios de todo el mundo.
Interfaz de usuario
Neuron cuenta con una interfaz gráfica de usuario (GUI) para personas con poca experiencia en programación. La GUI incluye un generador de celdas de uno y varios compartimentos, redes, celdas de red, canales y circuitos eléctricos lineales. Las celdas de uno y varios compartimentos se diferencian en que las de múltiples compartimentos presentan varias "secciones", cada una con parámetros potencialmente distintos para dimensiones y cinética. En el sitio web de Neuron se encuentran disponibles tutoriales, incluyendo cómo obtener modelos básicos a partir de los generadores de celdas, canales y redes. Con estos generadores, el usuario puede sentar las bases de todas las simulaciones y modelos.
Constructor de células

Cell Builder permite al usuario generar y modificar estructuras celulares esquemáticas. Estas secciones forman la base de áreas funcionalmente distintas de la neurona. [ 4 ]
El usuario puede definir grupos de secciones funcionalmente distintos. Las secciones que se ramifican entre sí pueden denominarse "dendritas", mientras que otra sección única que se proyecta desde la misma sección central puede denominarse "axón". El usuario puede definir parámetros a lo largo de los cuales ciertos valores varían en función de una sección. Por ejemplo, la longitud de la trayectoria a lo largo de un subconjunto puede definirse como un dominio, cuyas funciones pueden definirse posteriormente. [ 5 ] [ 6 ]
El usuario puede seleccionar secciones individuales o grupos y establecer parámetros precisos de longitud, diámetro, área y longitud para dicho grupo o sección. Cualquiera de estos valores puede configurarse en función de la longitud u otro parámetro de la sección correspondiente. El usuario puede establecer el número de segmentos funcionales en una sección, lo cual constituye una estrategia para la resolución espacial. Cuanto mayor sea el número de segmentos, con mayor precisión podrá Neuron gestionar una función en una sección. Los segmentos son los puntos donde se pueden asociar los gestores de procesos puntuales. [ 7 ]
Los usuarios pueden definir funciones cinéticas y electrofisiológicas en ambos subconjuntos y secciones. Neuron viene equipado con un modelo probabilístico de la cinética del axón gigante del calamar Hodgkin-Huxley [ 8 ] , así como una función para modelar la cinética del canal de fuga pasivo . Ambas funciones, y las características que describen, pueden agregarse a la membrana de la célula construida. Los valores para la tasa de fuga, la conductancia de sodio y la conductancia de potasio pueden establecerse para modelar estas cinéticas como funciones sobre un dominio parametrizado. Los canales están disponibles para su implementación en una membrana celular.
Creador de canales
El usuario puede generar modelos de canales activados por voltaje y por ligando . Channel Builder admite canales puntuales locales, generalmente utilizados para canales grandes e individuales cuya función se desea modelar, y canales generales cuya densidad en la célula se puede definir. Se pueden definir la conductancia máxima, el potencial de inversión, la sensibilidad al ligando, la permeabilidad iónica, así como la dinámica precisa de los estados de transición mediante variables de activación e inactivación, incluyendo la conductancia diferencial. [ 9 ]
Creador de redes y celdas de red
Neuron permite la generación de modelos mixtos, poblados tanto por células artificiales como por neuronas. Las células artificiales funcionan esencialmente como procesos puntuales, implementados en la red. Las células artificiales solo requieren un proceso puntual con parámetros definidos. El usuario puede crear la estructura y la dinámica de las células de la red. El usuario puede crear sinapsis, utilizando procesos puntuales de sinapsis simulados como arquetipos. Los parámetros de estos procesos puntuales se pueden manipular para simular respuestas tanto inhibitorias como excitatorias. Las sinapsis se pueden colocar en segmentos específicos de la célula construida, donde, nuevamente, se comportarán como procesos puntuales, excepto que son sensibles a la actividad de un elemento presináptico. Las células se pueden gestionar. El usuario crea la cuadrícula básica de células de la red, tomando células de red previamente completadas como arquetipos. Se pueden definir conexiones entre las células de origen y las sinapsis de destino en otras células. La célula que contiene la sinapsis de destino se convierte en el elemento postsináptico, mientras que las células de origen funcionan como elementos presinápticos. Se pueden añadir ponderaciones para definir la intensidad de la activación de una sinapsis por la célula presináptica. Se puede activar una opción gráfica para visualizar los picos de actividad neuronal a lo largo del tiempo para cada neurona.
Simulación y grabación
Neuron viene equipado con una gran cantidad de herramientas de simulación. En particular, incluye varios "procesos puntuales", que son funciones simples en un segmento particular de una célula. Los procesos puntuales incluyen simulaciones de pinzamiento de voltaje , parche , electrodo único y corriente , así como varias sinapsis simuladas. Los procesos puntuales de sinapsis se distinguen por su capacidad para modelar intensidades de estimulación que varían de forma no lineal a lo largo del tiempo. Estos se pueden colocar en cualquier segmento de cualquier sección de una célula construida, individual o en red, y sus valores precisos, incluyendo amplitud y duración de la estimulación, tiempo de retardo de activación en una ejecución y parámetros de decaimiento temporal (para sinapsis), se pueden definir desde el módulo administrador de procesos puntuales. Cuando se implementan en una red como sinapsis, los parámetros del proceso puntual se definen en el constructor de sinapsis para una célula de red particular. [ 10 ] Los gráficos que describen los ejes de voltaje, conductancia y corriente a lo largo del tiempo se pueden usar para describir cambios en el estado eléctrico en la ubicación de cualquier segmento de la célula. Neuron permite gráficos de cambio tanto en puntos individuales a lo largo del tiempo como a lo largo de una sección completa a lo largo del tiempo. [ 11 ] [ 12 ] Se puede configurar la duración de la ejecución. Todos los procesos puntuales, incluidos los que representan células o sinapsis de neuronas artificiales, y todos los gráficos reflejan la duración.
Ejemplos
Este ejemplo crea una célula simple, con un soma de un solo compartimento y un axón de múltiples compartimentos . La dinámica de la membrana celular se simula mediante la cinética del axón de calamar de Hodgkin-Huxley . El simulador estimula la célula y se ejecuta durante 50 ms.
//crear dos secciones, el cuerpo de la neurona y un axón muy largo crear soma , axónsoma { //longitud establecida en 100 micrómetros L = 100 //diámetro establecido en 100 micrómetros diam = 100 //insertar un mecanismo que simule los canales de Hodgkin-Huxley estándar del calamar insert hh //insertar un mecanismo que simule las propiedades de la membrana pasiva insert pas } axón { L = 5000 diam = 10 insert hh insert pas //el axón se simulará utilizando 10 compartimentos. Por defecto se utiliza un solo compartimento nseg = 10 }//conecta el extremo proximal del axón con el extremo distal del soma conectar axón ( 0 ), soma ( 1 )//declarar e insertar una pinza de corriente en el centro del soma objref stim soma stim = new IClamp ( 0.5 )//define algunos parámetros del estímulo: retardo, duración (ambos en ms) y amplitud (en nA) stim . del = 10 stim . dur = 5 stim . amp = 10//Cargar un archivo de biblioteca NEURON predeterminado que define la rutina de ejecución load_file ( "stdrun.hoc" ) //Configurar la simulación para que se ejecute durante 50 ms tstop = 50//ejecutar la simulación run ()Se puede generar una gráfica que muestre los registros de voltaje desde el soma hasta el extremo distal del axón. El potencial de acción en el extremo del axón llega ligeramente más tarde que en el soma en el punto de estimulación. La gráfica representa el voltaje de membrana en función del tiempo.

Referencias
- 1 2 "Versiones · neuronsimulator/nrn" . github.com . Consultado el 20 de abril de 2021 .
- ↑ "¡La nueva versión de NEURON incluye difusión reactiva! - NEURON" .
- ↑ "www.neuron.yale.edu • Ver tema - NEURON 7.0 ya disponible" .
- ↑ "Especificar topología" .
- ↑ "Especificar subconjuntos" .
- ↑ "Configurar un SubsetDomainIterator" .
- ↑ "Especificar geometría" .
- ↑ Caracterización de la corriente iónica de Hodgkin-Huxley
- ↑ "Creación de un canal a partir de una especificación de estilo HH" .
- ↑ Documentación de PointProcess
- ↑ "Representación gráfica de variables de modelos celulares biofísicos en una red" .
- ↑ "Utilice la especificación del modelo" .
Enlaces externos
- El libro de la neurona
- Un tutorial sobre neuronas
- Documentación sobre la neurona en la Universidad de Yale.
- Captura de pantalla del constructor de redes, que muestra una red simple completada.
- Neurociencia computacional