 | lefpy.뉴런에 지어진 지역 필드 잠재력을 모델링하는 모듈 |
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LFPY는 멀티 컴 파트너 뉴런 모델에서 세포 외 전위를 계산하기위한 파이썬 모듈입니다. 뉴런 시뮬레이터 (http://www.neuron.yale.edu/neuron)에 의존하고 파이썬 인터페이스 (http : //www.frontiercin)를 사용합니다. Org / NeuroInformatics / 10.338 /neuro.11.001.2009/Abstract) IT.LFPY는 모델을 설정하고 시뮬레이션을 실행하고 모델 뉴런에서 활동으로 인해 활동으로 인해 발생하는 세포 외 잠재력을 계산하기위한 사용하기 쉬운 Python 클래스 세트를 제공합니다. ...에 이미 뉴런에서 일하는 모델이있는 경우 LFPY와 함께 작동하도록 적응할 수 있습니다. 세포 외 전위는 라인 소스 방법 (Holt 및 Koch, J Comp Neurosci 1999). 그러나 더 간단한 포인트 소스 방법도 사용할 수 있습니다. 계산은 뉴런이 균질하고 주파수 독립적 인 전도성을 갖는 무한 세포 외 배지에 의해 둘러싸여 있고, 구획은 적어도 사용자가 사용자에 의해 지정 될 수있는 전극으로부터 최소 거리로 가정된다고 가정한다. 사용되는 숫자 프레임 워크의 기본 정보는이 오는 책 장 : - K.H. Pettersen, H. Linden, A.M. 데일과 G.T. Einevoll : 세포 외 스파이크 및 전류 - 소스 밀도, 신경 활동 측정의 핸드북, R. Brette 및 A. Destexhe, 캠브리지에 의해 편집, Preprint PDF.In 현재 버전 LFPY는 주로 단일 뉴런 시뮬레이션을 위해 설계되었습니다. LFPY는 노르웨이 (Norwegian Life Sciences) 대학 (http://www.umb.no)에서 계산 신경 과학 그룹 (http:///compneuro.umb.no)에서 개발되었습니다. 신경 성채학 실험실 (http://www.nencki.gov.pl/en/laboratory-of-noinformatics), Nencki Experimental Biology 연구소 (http://www.nencki.gov.pl), 바르샤바, 폴란드. 노력은 국제 신경 성채학 조정 시설 (http://incf.org)과 노르웨이 연구위원회 (http://www.forskningsradet.no/English)를 지원했습니다. (efriest, nevronor). 온라인 문서는 LFPY 홈페이지 (http://compneuro.umb.no/lfpy :)를 참조하십시오.이 과학 소프트웨어는 GNU 공개 라이센스 GPLV3.InstallationThere에서 LFPY를 설치하는 방법이 다릅니다. 1. PIP PIP 설치 - Sudoer로 LFPY를 사용하여 로컬 액세스 만있는 Python 패키지 인덱스에서 Sudo Pip 설치 LFPY2를 설치합니다. DASE_INSTALL EASY_INSTALL --USER LFPY를 사용하여 로컬 액세스 만 사용하여 파이썬 패키지 인덱스에서 SUDOER : sudo Easy_install LFPY3. 출처 : tar -xzf lfpy-x.x.tar.gz cd lfpy-x.x (sudo) python setup.py 설치 (- 사용자) 제품의 홈페이지
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