Neuron (Software)
# Neuron (Software)

NEURON ist eine Simulationsumgebung für Modelle von einzelnen Neuronen und neuronalen Netzen. Das Programm wurde im Wesentlichen von Michael Hines, John W. Moore, und Ted Carnevale an den Universitäten Yale und Duke in den USA entwickelt. NEURON ist für die Berechnung von Kabelgleichungen optimiert und damit besonders für Neuronenmodelle mit mehreren Kompartimenten geeignet. Seit der Version 7.3 ist es auch möglich, Diffusions-Reaktions-Gleichungen mit NEURON zu simulieren und diese in die Neuronen- und Synapsenmodelle einzubauen.

Das Programm wird primäre mithilfe der Skriptsprache HOC gesteuert, es gibt auch ein Python-Interface. Die Programme können interaktiv in einer Shell-Umgebung geschrieben oder aus einer Datei geladen werden. NEURON besitzt eine graphische Benutzeroberfläche (GUI), die auch ohne Programmierkenntnisse zu bedienen ist. Mit der GUI können Zellen mit einem oder mehreren Kompartimenten, Netzwerke, Ionenkanäle und lineare elektrische Schaltkreise konstruiert werden. Bei komplexeren Zellen können für jedes der Kompartimente eigene Parameterwerte festgelegt werden, etwa für die Abmessungen oder die Kinetik der Kanäle. Die Ionenkanäle des Neuronenmodelles wird von vorkompilierten Mechanismen simuliert, die entweder in NMODL-Programmiersprache geschrieben oder durch Datenstrukturen definiert wurden, die von einem GUI-Tool (dem Channel Builder) erstellt werden.

NEURON unterstützt parallele Programmierung mithilfe des MPI-Protokolls. Seit Version 7.0 kann die Parallelisierung auch von internen Multithreading-Routinen durchgeführt werden, um Computer mit mehreren Kernen zu unterstützen.

NEURON wird weltweit für Forschung und Lehre im Bereich der Computational Neuroscience verwendet.

## Anwendungsbeispiel

Der folgende Beispielcode erzeugt ein einfaches Neuronenmodell mit einem einzelnen Kompartiment als Soma sowie mehreren Kompartimenten als Axon. Die Dynamik des Membranpotentials wird durch die klassischen Hodgkin-Huxley-Gleichungen beschrieben. Das Programm erzeugt weiterhin einen elektrischen Stimulus und lässt die Simulation für 50 ms laufen.

Das Ergebnis dieser Simulation kann in Form eines Plots dargestellt werden, der das Membranpotential als Funktion der Zeit zeigt. Da das Soma stimuliert wurde, tritt das Aktionspotential dort früher auf als am distalen Ende des Axons.

