Beräkningsmodellering används alltmer för att förstå funktionen av neurala kretsar i system neuroscience. Dessa studier kräver modeller av enskilda neuroner med realistiska input-output egenskaper. Nyligen fann man att spikmodeller exakt kan förutsäga exakt tidsinställda spiktåg som produceras av kortikala neuroner som svar på somatiskt injicerade strömmar, om de är korrekt monterade. Detta kräver monteringstekniker som är effektiva och flexibla nog att enkelt testa olika kandidatmodeller. Vi presenterar en generisk lösning, baserad på Brian simulator (en neural nätverk simulator i Python), som gör det möjligt för användaren att definiera och passa godtyckliga neuron modeller till elektrofysiologiska inspelningar. Den bygger på vektorisering och parallella datortekniker för att uppnå effektivitet. Vi demonstrerar dess användning på neurala inspelningar i fat cortex och i hörselbraintem, och bekräftar att enkla adaptiv spiking modeller kan exakt förutsäga svaret av kortikala neuroner. Slutligen visar vi hur en komplex multikompartmental modell kan reduceras till en enkel effektiv spikmodell.
Ett annat intressant arbete är de effektiva parallella algoritmer för montering godtyckligt spikande neuron modeller till elektrofysiologiska data REF.
Fitting Neuron Models to Spike Trains
{'venue': 'Front. Neurosci.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}