Tutorial 1: 単一細胞の定常電流入力

概要

このチュートリアルでは、単一の生物物理学的ニューロンに対して定常電流入力を行う最もシンプルな例を示します。

参考

対応するBMTKチュートリアル: Tutorial: Single Cell Simulation with Current Injection

bionetからbionetliteへの変更

変更が必要なのはimport文だけです。 それ以外のコードは完全に同じです。

変更前（BMTK）:

from bmtk.builder.networks import NetworkBuilder

変更後（bionetlite）:

from bionetlite import NeuliteBuilder as NetworkBuilder

コード例

from bionetlite import NeuliteBuilder as NetworkBuilder

# Create network
net = NetworkBuilder('mcortex')

# Add a single biophysical neuron
net.add_nodes(
    N=1,
    pop_name='Scnn1a',
    model_type='biophysical',
    model_template='ctdb:Biophys1.hoc',
    dynamics_params='472363762_fit.json',
    morphology='Scnn1a_473845048_m.swc'
)

# Build the network
net.build()

# Save to files
net.save_nodes(output_dir='sim_ch01/network')

生成されるファイル

このシミュレーションでは以下のファイルが生成されます：

<network_name>_population.csv

ポピュレーション情報を含むファイル。単一のニューロンの生物物理学的特性を定義します。

id,pop_name,model_type,morphology,dynamics_params,...
0,Scnn1a,biophysical,Scnn1a_473845048_m.swc,472363762_fit.json,...

<src>_<trg>_connection.csv

シナプス接続情報を含むファイル。このチュートリアルではシナプス接続は定義されていないため、ファイルの中身は空です（ヘッダーのみ）。

注釈

Neuliteカーネルの実行のためにはconnectionファイルが必要です。接続が存在しない場合、空のファイルが生成されます。

処理済みswcファイル

Neulite用に前処理された形態ファイルが生成されます。

このファイルは Perisomatic model に従って処理されており、以下の変更が加えられています：

実際の軸索形態を簡略化された人工軸索に置き換え
ゼロベースのインデックスへの変換
深さ優先探索によるソート

注釈

Perisomatic modelの詳細については、仕様と制限事項を参照してください。

Neuliteが生成するファイル

bionetliteは以下のディレクトリ内にファイルを生成します：

スクリプトに base_dir が設定されている場合: {base_dir}_nl/
base_dir が設定されていない場合: neulite/

ディレクトリ構造

sim_ch01_nl/
├── mcortex_population.csv
├── mcortex_mcortex_connection.csv
├── kernel/
│   └── config.h
└── data/
    ├── Scnn1a_473845048_m.swc
    └── 472363762_fit.csv

mcortex_population.csv

Neulite用のポピュレーションファイル。カラム構成は以下の通りです：

#n_cell,n_comp,name,swc_file,ion_file
1,3682,default_100_100,data/Scnn1a_473845048_m.swc,data/472363762_fit.csv

#n_cell: Number of cells
n_comp: Number of compartments
name: Population name
swc_file: Path to SWC morphology file
ion_file: Path to ion channel parameter file

mcortex_mcortex_connection.csv

Neulite用の接続ファイル。このチュートリアルでは接続がないため、ヘッダーのみのファイルが生成されます：

#pre nid,post nid,post cid,weight,tau_decay,tau_rise,erev,delay,e/i

kernel/config.h

Neuliteカーネル用のコンパイル時設定ファイル。BMTKのconfig.jsonから自動生成されます：

// Automatically generated by bionetlite

#pragma once

// Simulation parameters
#define TSTOP ( 2000.0 )
#define DT ( 0.1 )
#define INV_DT ( ( int ) ( 1.0 / ( DT ) ) )

// Neuron parameters
#define SPIKE_THRESHOLD ( -15.0 )
#define ALLACTIVE ( 0 )

// Current injection parameters
#define I_AMP ( 0.12 )
#define I_DELAY ( 500.0 )
#define I_DURATION ( 1000.0 )

このファイルには以下のパラメータが含まれます：

TSTOP: シミュレーション時間（ms）
DT: タイムステップ（ms）
INV_DT: 1ミリ秒あたりのステップ数
SPIKE_THRESHOLD: スパイク検出閾値（mV）
I_AMP: 電流注入の振幅（nA）
I_DELAY: 電流注入開始時刻（ms）
I_DURATION: 電流注入の持続時間（ms）

注釈

config.hはNeuliteカーネルのビルド時に使用されるため、このファイルを変更した場合はカーネルの再ビルドが必要です。

Neuliteカーネルのビルドと実行

ステップ1: カーネルソースの展開

Neuliteのkernelディレクトリの内容をbionetliteが生成したkernelディレクトリにコピーします。config.hはbionetliteが生成済みなので除外します：

rsync -av --exclude='config.h' /path/to/neulite/kernel/ sim_ch01_nl/kernel/

ステップ2: カーネルのビルド

kernelディレクトリに移動してビルドします。config.hは既にbionetliteによって生成されています：

cd sim_ch01_nl/kernel
make

ステップ3: バイナリの配置

ビルドしたバイナリファイル nl を1階層上にコピーします：

cp nl ../

ステップ4: シミュレーションの実行

bionetliteが生成したディレクトリに移動して、シミュレーションを実行します：

cd ..
./nl mcortex_population.csv mcortex_mcortex_connection.csv

シミュレーション結果ファイル

Neuliteカーネル実行後、以下のテキストファイルが生成されます：

s.dat - スパイク時刻データ

スペース区切りのテキスト形式で、各行に1つのスパイクイベントを記録：

Time(ms) NeuronID
3 0
8 0
2 0

1列目: スパイクが発生した時刻（ms）
2列目: スパイクを発生させたニューロンのID

v.dat - 膜電位データ

スペース区切りのテキスト形式で、各行に全ニューロンの膜電位を記録：

Time(ms) Neuron0_Vm Neuron1_Vm ...
0 -65.0 -65.0
1 -64.8 -64.9
2 -64.6 -64.8

1列目: 時刻（ms）
2列目以降: 各ニューロンのソーマ膜電位（mV）

注釈

これらのファイルはテキスト形式（ASCII）なので、Pythonのnumpyやpandasで簡単に読み込めます。

BMTKとの実行結果の比較

BMTK と Neulite の実行結果の比較（dt=0.025） — dt=0.025での BMTK と Neulite の実行結果を比較したプロット。

次のステップ

Tutorial 2: スパイク入力シミュレーション - スパイク入力を使用したシミュレーション
基本的な使い方 - より詳細な使用方法

注釈

このチュートリアルの完全なコード例とデータファイルは、リポジトリのexamplesディレクトリにあります。