neuroConstruct 1.6.0
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Sobre neuroConstruct
O neuroConstruct está a ser desenvolvido no Laboratório de Prata no Departamento de Neurociências, Fisiologia e Farmacologia da UCL. neuroConstruct foi projetado para simplificar o desenvolvimento de redes complexas de neurónios biologicamente realistas, ou seja, modelos que incorporam morfologias dendríticas e conduções realistas da membrana celular. É implementado em Java e gera ficheiros de script para os simuladores NEURON e GENESIS, com suporte para outras plataformas de simulação (incluindo PSICS, MOOSE e PyNN) em estágios avançados de desenvolvimento. Utiliza as mais recentes especificações neuroML, incluindo MorphML, ChannelML e NetworkML. O desenvolvimento deste software foi possível com o financiamento do Wellcome Trust, do Medical Research Council e do Projeto Sinapse da UE. Algumas das principais características do neuroConstruct são: * o neuroConstruct pode importar ficheiros de morfologia em genesis, NEURÓNIOs, Neurolucidas, SWC e MorphML para inclusão em modelos de células únicas ou de rede, ou mais células abstratas também podem ser construídas manualmente. * Criação de redes de neurónios baseados em condução posicionadas em 3D * Padrões de conectividade complexos entre grupos celulares podem ser especificados para as redes * Os scripts de simulação podem ser gerados para simuladores baseados em NEURÓNIOs, GENESIS, MOOSE, PSICS e PyNN (nota: nem todos os projetos podem ser gerados para cada simulador) * Mecanismos celulares biofisicamente realistas (sinapses/mecanismos de canais) podem ser importados a partir de ficheiros de scripts nativos (*.mod ou *.g) ou criados a partir de modelos que utilizam o ChannelML * Geração automática de código para registar dados de simulação e visualização/análise de dados em neuroConstruct * As execuções de simulação gravadas podem ser vistas e geridas através da interface do Navegador de Simulação * Uma interface de script baseada em Python pode ser usada para controlar a geração e execução de modelos, permitindo que várias simulações sejam executadas para otimização de modelos de células e rede