Neuron (software)
ನ್ಯೂರಾನ್ ಎಂಬುದು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮತ್ತು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಜಾಲಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಪರಿಸರವಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಮೈಕೆಲ್ ಹೈನ್ಸ್, ಜಾನ್ ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಮೂರ್ ಮತ್ತು ಟೆಡ್ ಕಾರ್ನೆವಾಲೆ ಅವರು ಯೇಲ್ ಮತ್ತು ಡ್ಯೂಕ್ನಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು. ಬಳಕೆದಾರರು ಕೈಯಿಂದ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಬದಲು, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಿಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾದ ವಿಭಾಗಗಳ ಬಳಕೆಯ ಮೂಲಕ ನ್ಯೂರಾನ್ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯು ಹಾಕ್ ಆಗಿದೆ ಆದರೆ ಪೈಥಾನ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಸಹ ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳನ್ನು ಶೆಲ್ನಲ್ಲಿ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಬರೆಯಬಹುದು ಅಥವಾ ಫೈಲ್ನಿಂದ ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು. ನ್ಯೂರಾನ್ ಎಂಪಿಐ ಶಿಷ್ಟಾಚಾರದ ಮೂಲಕ ಸಮಾನಾಂತರತೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ನ್ಯೂರಾನ್ ಪ್ರಸರಣ-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸರಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ ಮತ್ತು ಸೆಲ್ಯುಲಾರ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಮಲ್ಟಿ-ಕೋರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ಆಂತರಿಕ ಮಲ್ಟಿಥ್ರೆಡ್ ವಾಡಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಸಮಾನಾಂತರಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ನ್ಯೂರಾನ್ನ ಮೆಂಬ್ರೇನ್ ಚಾನೆಲ್ಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಎನ್. ಎಂ. ಓ. ಡಿ. ಎಲ್ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬರೆಯಲಾದ ಸಂಯೋಜಿತ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಥವಾ ಚಾನೆಲ್ ಬಿಲ್ಡರ್ನೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾದ ಆಂತರಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ರಚನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಂಕಲಿತ ದಿನಚರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅನುಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಜೆನೆಸಿಸ್ನ ಸದೃಶ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನೊಂದಿಗೆ, ನ್ಯೂರಾನ್ ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತದ ಅನೇಕ ಕೋರ್ಸ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಬೋಧನೆಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ. ನ್ಯೂರಾನ್ ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಕನಿಷ್ಠ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನುಭವ ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ (ಜಿ. ಯು. ಐ) ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಜಿ. ಯು. ಐ ಏಕ ಮತ್ತು ಬಹು ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ ಸೆಲ್ಗಳು, ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು, ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಸೆಲ್ಗಳು, ಚಾನೆಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ರೇಖೀಯ ವಿದ್ಯುತ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಬಿಲ್ಡರ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಏಕ ಮತ್ತು ಬಹು ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ ಕೋಶಗಳು ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ ಕೋಶಗಳು ಹಲವಾರು "ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು" ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಆಯಾಮಗಳು ಮತ್ತು ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕೆ ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಸೆಲ್, ಚಾನೆಲ್ ಮತ್ತು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಬಿಲ್ಡರ್ಗಳಿಂದ ಮೂಲಭೂತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಸೇರಿದಂತೆ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ಗಳು ನ್ಯೂರಾನ್ ಜಾಲತಾಣದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿವೆ. ಈ ತಯಾರಕರೊಂದಿಗೆ, ಬಳಕೆದಾರರು ಎಲ್ಲಾ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಸೆಲ್ ಬಿಲ್ಡರ್ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸ್ಟಿಕ್ ಫಿಗರ್ ಸೆಲ್ ರಚನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಭಾಗಗಳು ನರಕೋಶದ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಆಧಾರವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ವಿಭಾಗಗಳ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು. ಒಂದಕ್ಕೊಂದು ಕವಲೊಡೆಯುವ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು "ಡೆಂಡ್ರೈಟ್ಗಳು" ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಇನ್ನೊಂದು, ಒಂದೇ ಕೇಂದ್ರದಿಂದ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಿಸುವ ಏಕ ವಿಭಾಗವನ್ನು "ಆಕ್ಸಾನ್" ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಒಂದು ವಿಭಾಗದಾದ್ಯಂತ ಕಾರ್ಯವಾಗಿ ಕೆಲವು ಮೌಲ್ಯಗಳು ಬದಲಾಗುವ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಉಪಗುಂಪಿನ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಇರುವ ಮಾರ್ಗದ ಉದ್ದವನ್ನು ಡೊಮೇನ್ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು, ಅದರ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಇರುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಂತರ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು. ಬಳಕೆದಾರರು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಿಭಾಗಗಳು ಅಥವಾ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಆ ಗುಂಪು ಅಥವಾ ವಿಭಾಗದ ಉದ್ದ, ವ್ಯಾಸ, ಪ್ರದೇಶ ಮತ್ತು ಉದ್ದಕ್ಕೆ ನಿಖರವಾದ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು. ಈ ಯಾವುದೇ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಉದ್ದದ ಕಾರ್ಯವಾಗಿ ಅಥವಾ ಅನುಗುಣವಾದ ವಿಭಾಗದ ಇತರ ನಿಯತಾಂಕವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಬಹುದು. ಬಳಕೆದಾರರು ಒಂದು ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ವಿಭಾಗಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು, ಇದು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ನಿರ್ಣಯದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ವಿಭಾಗಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, ನ್ಯೂರಾನ್ ಒಂದು ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲದು. ವಿಭಾಗಗಳು ಪಾಯಿಂಟ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದಾದ ಅಂಶಗಳಾಗಿವೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಉಪಗುಂಪುಗಳು ಮತ್ತು ವಿಭಾಗಗಳೆರಡರಲ್ಲೂ ಕೈನೆಟಿಕ್ ಮತ್ತು ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋ-ಫಿಸಿಯೋಲಾಜಿಕಲ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು. ನ್ಯೂರಾನ್ ಹಾಡ್ಗ್ಕಿನ್-ಹಕ್ಸ್ಲೆ ಮಾದರಿಯ ದೈತ್ಯ ಸ್ಕ್ವಿಡ್ ಆಕ್ಸಾನ್ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ಸೋರಿಕೆ ಚಾನೆಲ್ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಎರಡೂ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಅವು ವಿವರಿಸುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿತ ಜೀವಕೋಶದ ಪೊರೆಗೆ ಸೇರಿಸಬಹುದು. ಸೋರಿಕೆ ದರ, ಸೋಡಿಯಂ ವಾಹಕತೆ ಮತ್ತು ಪೊಟ್ಯಾಸಿಯಮ್ ವಾಹಕತೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು, ಈ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ನಿಯತಾಂಕಗೊಳಿಸಿದ ಡೊಮೇನ್ನ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯಗಳಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಬಹುದು. ಜೀವಕೋಶದ ಮೆಂಬರೇನ್ನಲ್ಲಿ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಚಾನೆಲ್ಗಳು ಲಭ್ಯವಾಗುತ್ತವೆ. ಚಾನೆಲ್ ಬಿಲ್ಡರ್ ಬಳಕೆದಾರರು ವೋಲ್ಟೇಜ್-ಮತ್ತು ಲಿಗ್ಯಾಂಡ್-ಗೇಟೆಡ್ ಚಾನೆಲ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಚಾನೆಲ್ ಬಿಲ್ಡರ್ ಸ್ಥಳೀಯ ಪಾಯಿಂಟ್ ಚಾನೆಲ್ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಏಕ, ದೊಡ್ಡ ಚಾನೆಲ್ಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದರ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ರೂಪಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಜೀವಕೋಶದಾದ್ಯಂತ ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಚಾನೆಲ್ಗಳು. ಗರಿಷ್ಠ ಕಂಡಕ್ಟನ್ಸ್, ರಿವರ್ಸಲ್ ಪೊಟೆನ್ಷಿಯಲ್, ಲಿಗಂಡ್ ಸೆನ್ಸಿಟಿವಿಟಿ, ಅಯಾನ್ ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತೆ, ಜೊತೆಗೆ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮತ್ತು ಭೇದಾತ್ಮಕ ಕಂಡಕ್ಟನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ನಿಖರವಾದ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು. ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಮತ್ತು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಸೆಲ್ ಬಿಲ್ಡರ್ ನ್ಯೂರಾನ್ ಕೃತಕ ಕೋಶಗಳು ಮತ್ತು ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳೆರಡರಿಂದ ಕೂಡಿದ ಮಿಶ್ರ ಮಾದರಿಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಜೀವಕೋಶಗಳು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಬಿಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಜಾಲಬಂಧದಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಜೀವಕೋಶಗಳಿಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೇವಲ ಒಂದು ಬಿಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಜಾಲಕೋಶ ಕೋಶಗಳ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಚಲನಶೀಲತೆಯನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರು ರಚಿಸಬಹುದು. ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಸಿನಾಪ್ಸ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮೂಲರೂಪಗಳಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬಳಕೆದಾರರು ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಈ ಬಿಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮೇಲಿನ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಂಧಕ ಮತ್ತು ಉತ್ತೇಜಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳೆರಡನ್ನೂ ಅನುಕರಿಸಲು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿತ ಜೀವಕೋಶದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭಾಗಗಳ ಮೇಲೆ ಇರಿಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ, ಮತ್ತೆ, ಅವು ಪೂರ್ವ-ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಅಂಶದ ಚಟುವಟಿಕೆಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ, ಬಿಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಾಗಿ ವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ. ಜೀವಕೋಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ಬಳಕೆದಾರರು ಜಾಲಕೋಶ ಕೋಶಗಳ ಮೂಲ ಗ್ರಿಡ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತಾರೆ, ಈ ಹಿಂದೆ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ಜಾಲಕೋಶ ಕೋಶಗಳನ್ನು ಮೂಲರೂಪಗಳಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಮೂಲ ಜೀವಕೋಶಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಜೀವಕೋಶಗಳ ಮೇಲಿನ ಗುರಿ ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳ ನಡುವೆ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು. ಗುರಿ ಸಿನಾಪ್ಸ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜೀವಕೋಶವು ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ನಂತರದ ಅಂಶವಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮೂಲ ಜೀವಕೋಶಗಳು ಪೂರ್ವ-ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಅಂಶಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಪೂರ್ವ-ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಕೋಶದಿಂದ ಸಿನಾಪ್ಸ್ನ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಬಲವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ತೂಕವನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು. ಪ್ರತ್ಯೇಕ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳಿಗೆ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸ್ಪೈಕ್ಗಳ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ತೆರೆಯಲು ಪ್ಲಾಟ್ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮತ್ತು ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ನ್ಯೂರಾನ್ ಹಲವಾರು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ, ಇದು ಹಲವಾರು "ಬಿಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು" ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇವು ಜೀವಕೋಶದ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಸರಳ ಕಾರ್ಯಗಳಾಗಿವೆ. ಪಾಯಿಂಟ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ವೋಲ್ಟೇಜ್, ಪ್ಯಾಚ್, ಸಿಂಗಲ್ ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಡ್ ಮತ್ತು ಕರೆಂಟ್ ಕ್ಲ್ಯಾಂಪ್ಗಳ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹಲವಾರು ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳು ಸೇರಿವೆ. ಸಿನಾಪ್ಸ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಸಮಯದ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ರೇಖಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಬದಲಾಗದ ಪ್ರಚೋದನೆಯ ತೀವ್ರತೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ. ಇವುಗಳನ್ನು ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಜೀವಕೋಶದ ಯಾವುದೇ ವಿಭಾಗದ ಯಾವುದೇ ಭಾಗದಲ್ಲಿ, ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಅಥವಾ ಜಾಲಬಂಧದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ನಿಖರವಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳಾದ ವೈಶಾಲ್ಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಚೋದನೆಯ ಅವಧಿ, ಓಟದಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ವಿಳಂಬ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸಮಯದ ಕೊಳೆಯುವಿಕೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು (ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳಿಗಾಗಿ) ಪಾಯಿಂಟ್ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು. ಜಾಲಬಂಧದಲ್ಲಿ ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದಾಗ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜಾಲಕೋಶ ಕೋಶಕ್ಕಾಗಿ ಸಿನಾಪ್ಸ್ ಬಿಲ್ಡರ್ನಲ್ಲಿ ಬಿಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ವೋಲ್ಟೇಜ್, ಕಂಡಕ್ಟನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕರೆಂಟ್ ಆಕ್ಸಿಸ್ಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಗ್ರಾಫ್ಗಳನ್ನು ಕೋಶದ ಯಾವುದೇ ವಿಭಾಗದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯುತ್ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ನ್ಯೂರಾನ್ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಎರಡೂ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಬಿಂದುಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಸಮಯದ ಮೂಲಕ ಇಡೀ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆಯ ಗ್ರಾಫ್ಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಓಟದ ಅವಧಿಯನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಬಹುದು. ಜೀವಕೋಶಗಳು ಅಥವಾ ಕೃತಕ ನರಕೋಶಗಳ ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಎಲ್ಲಾ ಬಿಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಗ್ರಾಫ್ಗಳು ಅವಧಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಈ ಉದಾಹರಣೆಯು ಒಂದೇ ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ ಸೋಮಾ ಮತ್ತು ಬಹು ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ ಆಕ್ಸಾನ್ ಹೊಂದಿರುವ ಸರಳ ಕೋಶವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಹಾಡ್ಗ್ಕಿನ್-ಹಕ್ಸ್ಲೆ ಸ್ಕ್ವಿಡ್ ಆಕ್ಸಾನ್ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಿಮ್ಯುಲೇಟೆಡ್ ಸೆಲ್ ಮೆಂಬರೇನ್ನ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಸಿಮ್ಯುಲೇಟರ್ ಜೀವಕೋಶವನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು 50 ಮಿ. ಸೆ. ವರೆಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ.// ಎರಡು ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ನರಕೋಶದ ದೇಹ ಮತ್ತು ಬಹಳ ಉದ್ದವಾದ ಆಕ್ಸಾನ್ ಸೋಮಾ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆಕ್ಸಾನ್ ಸೋಮಾ ಉದ್ದವನ್ನು 100 ಮೈಕ್ರೋಮೀಟರ್ಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಲ್ = 100// ವ್ಯಾಸವನ್ನು 100 ಮೈಕ್ರೋಮೀಟರ್ಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ ವ್ಯಾಸ = 100// ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸ್ಕ್ವಿಡ್ ಹಾಡ್ಗ್ಕಿನ್-ಹಕ್ಸ್ಲೆ ಚಾನೆಲ್ಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ ಎಚ್ಎಚ್// ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ಮೆಂಬರೇನ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ ಇನ್ಸರ್ಟ್ ಪಾಸ್} ಆಕ್ಸಾನ್ {ಎಲ್ = 5000 ಡಯಾಮ್ = 10 ಇನ್ಸರ್ಟ್ ಎಚ್ಎಚ್ ಇನ್ಸರ್ಟ್ ಪಾಸ್// ಆಕ್ಸಾನ್ ಅನ್ನು 10 ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಅನುಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿ ಒಂದೇ ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ nseg = 10}///ಆಕ್ಸಾನ್ನ ಸಮೀಪದ ತುದಿಯನ್ನು ಸೋಮಾ ಸಂಪರ್ಕ ಆಕ್ಸಾನ್ನ ದೂರದ ತುದಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ (0), ಸೋಮಾ (1)// ಘೋಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಸೋಮಾ ಒಬ್ಜೆರೆಫ್ ಸ್ಟಿಮಿನ ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತ ಕ್ಲ್ಯಾಂಪ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ ಸೋಮಾ ಸ್ಟಿಮಮ್ = ಹೊಸ ಐಕ್ಲ್ಯಾಂಪ್ (0.5)// ಪ್ರಚೋದನೆಯ ಕೆಲವು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿಃ ವಿಳಂಬ, ಅವಧಿ (ಎಂಎಸ್ನಲ್ಲಿ ಎರಡೂ) ಮತ್ತು ವೈಶಾಲ್ಯ (ಎನ್ಎಯಲ್ಲಿ) stim.del = 10 stim.dur = 5 stim.amp = 10/ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ/ರನ್ ವಾಡಿಕೆಯ ಲೋಡ್ _ ಫೈಲ್ ("stdrun.hoc") ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ನ್ಯೂರಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ// 50 ಮೀಟರ್ಗೆ ಚಲಾಯಿಸಲು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ ಆಕ್ಸಾನ್ನ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಿಯೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಪ್ರಚೋದನೆಯ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸೋಮದಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಸ್ವಲ್ಪ ತಡವಾಗಿ ಬರುತ್ತದೆ. ಕಥಾವಸ್ತುವು ಮೆಂಬರೇನ್ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ವರ್ಸಸ್ ಟೈಮ್ ಆಗಿದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ದಿ ನ್ಯೂರಾನ್ ಬುಕ್ ಎ ನ್ಯೂರಾನ್ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ ನ್ಯೂರಾನ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ ಅಟ್ ಯೇಲ್ ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಬಿಲ್ಡರ್ನ ಸ್ಕ್ರೀನ್ಶಾಟ್, ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ಸರಳ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ