Tutorial 4: 複数のポピュレーションからなるネットワーク

概要

このチュートリアルでは、複数のニューロンタイプからなる複数ポピュレーションのシミュレーションを行います。

参考

対応するBMTKチュートリアル: Tutorial: Multi-Population Recurrent Network

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一です。

変更前（BMTK）:

from bmtk.builder.networks import NetworkBuilder

変更後（bionetlite）:

from bionetlite import NeuliteBuilder as NetworkBuilder

生成されるファイル

population.csv

100個のニューロン（興奮性80個 + 抑制性20個）の情報が含まれます。

connection.csv

4種類のシナプス接続（E→E、E→I、I→E、I→I）の情報が含まれます。

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：

ディレクトリ構造

sim_ch04_nl/
├── V1_population.csv
├── V1_V1_connection.csv
├── kernel/
│   └── config.h
└── data/
    ├── Scnn1a_473845048_m.swc
    ├── Pvalb_470522102_m.swc
    ├── 472363762_fit.csv
    └── 472912177_fit.csv

V1_population.csv

Neulite用のポピュレーションファイル。複数のニューロンタイプが定義されています：

#n_cell,n_comp,name,swc_file,ion_file
80,3682,Scnn1a_100,data/Scnn1a_473845048_m.swc,data/472363762_fit.csv
20,1900,PV_101,data/Pvalb_470522102_m.swc,data/472912177_fit.csv

各行は以下の情報を含みます：

  • #n_cell: Number of cells (80 excitatory, 20 inhibitory)

  • n_comp: Number of compartments (Scnn1a: 3682, PV: 1900)

  • name: Population name

  • swc_file: Path to SWC morphology file

  • ion_file: Path to ion channel parameter file

V1_V1_connection.csv

Neulite用の接続ファイル。ポピュレーション内およびポピュレーション間の全シナプス接続を定義します：

#pre nid,post nid,post cid,weight,tau_decay,tau_rise,erev,delay,e/i
0,1,5,5e-05,1.0,3.0,0.0,2,e
0,1,3351,5e-05,1.0,3.0,0.0,2,e
0,2,28,5e-05,1.0,3.0,0.0,2,e
...

各カラムの意味：

  • #pre nid: Presynaptic neuron ID

  • post nid: Postsynaptic neuron ID

  • post cid: Postsynaptic compartment ID

  • weight: Synaptic weight

  • tau_decay: Decay time constant

  • tau_rise: Rise time constant

  • erev: Reversal potential

  • delay: Synaptic delay (ms)

  • e/i: Excitatory (e) or inhibitory (i)

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_ch04_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_ch04_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 V1_population.csv V1_V1_connection.csv

注釈

外部ファイルからの入力について

Neuliteは現在、BMTKのチュートリアルで行われている外部ファイルからのスパイク入力をサポートしていません。そのため、このチュートリアルで生成されたファイルを用いたシミュレーションでは、外部入力がなくスパイクが発生しません。

ネットワークの動作を確認するには、config.hで定常電流入力（I_AMP、I_DELAY、I_DURATION）を設定してください。

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
12.5 0
15.3 15
18.9 42
23.1 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（0-79: 興奮性、80-99: 抑制性）

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 Neuron1 ... Neuron99
0.0 -65.0 -65.0 ... -65.0
0.1 -64.8 -64.9 ... -65.1
0.2 -64.6 -64.8 ... -65.0
...

  • 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）、全100個のニューロン分

注釈

興奮性ニューロン（0-79）と抑制性ニューロン（80-99）のデータは同じファイル内に含まれています。

LIFモデルとの混在について

注釈

Tutorial 4には元々LIFモデルのニューロンも含まれますが、bionetliteならびにNeuliteは現在biophysicalニューロンのみに対応しています。

bionetliteは以下のニューロンタイプに対応しています：

  • ✅ biophysical neurons

  • ❌ point neurons (LIFなど)

  • ❌ Virtual neurons

そのため、このチュートリアルではbiophysicalニューロンに関連するファイルのみが生成されます。

次のステップ