Repositorio: Dissertação de Mestrado

O objetivo é disponibilizar resultados, arquivos e algorítmos utilizados na dissertação de mestrado.

Começando

Pré-requisitos

Este repositório possui dependências com as linguagens C e Python (versão a definir). É aconselhável criar um ambiente virtual python exclusivo para usar os pacotes necessários. Se preferir, você pode usar ambiente conda. Este projeto depende do Open MPI, uma implementação de interface de passagem de mensagens de código aberto, para tarefas de computação paralela. Você pode instalar o Open MPI usando o gerenciador de pacotes específico do seu sistema operacional.

Após a criação do ambiente, os pacotes podem ser instalados da forma padrão a partir do Python Package Index (PyPI).

Você pode ver a versão individual de cada pacote no arquivo requirements.txt.

Alguns resultados são mostrados através do Jupyter Notebook, por isso é importante tê-lo instalado.

Instalação

1. Crie um ambiente virtual com o pacote python venv ou conda. Ative o ambiente virtual e instale os pacotes com pip:

     pip install -r requirements.txt
   

2. Para computação paralela, instale o MPI: Início rápido: Instalando o Open MPI

Como usar

Primeiro, na pasta “sim”, execute “nrnivmodl” no terminal para compilar os arquivos NEURON. Isto só deve ser feito uma vez.

Simulações e Modificações

Simulação

As modificações nos parâmetros de simulação podem ser feitas através do arquivo cfg.py.

Network

As modificações na rede podem ser feitas através do arquivo netParams.py.

Run

A execução de uma simulação pode ser feita de duas maneiras:

1. Executando o arquivo init.py
2. Executando o arquivo batch.py

Observação: Ao executar batch.py é necessario definir a quantidade de lotes de redes que serão simuladas. O arquivo batch.py escolhe uma ou mais variáveis definidas no arquivo cfg.py para variar. Por exemplo, o arquivo cfg.py tem a variável amp que se refere a amplitude da corrente externa aplicada na rede, com batch.py podemos executar uma lista de aplitudes adicionando params[('IClamp0', 'amp')] = [0.08, 0.10, 0.12] dentro da função custom() de batch.py.

Resultados

Os resultados das simulações são salvos de acordo com o que foi definido em cfg.py, por padrão salva na pasta data

PyCodes

Na pasta PyCodes estão os scripts utilizados para produzir figuras. Por padrão a imagem .png gerada tem o mesmo nome do arquivo que o código .py que a gerou.

Disparos Neuronais modelo HH e de Yamada

Reobase e Chronaxia

Exemplos de Rede

Matriz de Adjacência

Grafo da Rede

Potencial de Membrana e Parâmetro de Ordem Local

Dinâmica da Rede

Espaços de Parâmetro

Raio de Acoplamento pela Condutância Sináptica Excitatória

Corrente Externa Aplicada pela Condutância Sináptica Excitatória

Quantidade de Elementos Incoerentes: Corrente Externa Aplicada pela Condutância Sináptica Excitatória

Contribuidores do repositório

• Conrado F. Bittencourt