🚀 .NetCon()
NetCon은 소스와 대상 간의 시냅스 연결을 정의해주는 객체입니다.
시냅스 가중치(weight)값과 지연(delay)값을 설정하여 사용할 수 있습니다.
여기서 시냅스 가중치는 한 뉴런이 탈분극 시 다른 뉴런에 미치는 영향의 양에 해당합니다. 두 노드간 연결 강도 또는 진폭을 나타냅니다.
지연값은 다음 뉴런으로 전달되는 속도입니다. 즉 시간값입니다.
netcon = h.NetCon(source_ref_v, target, [threshold, delay, weight], sec=section)netcon = h.NetCon(source, target, [threshold, delay, weight])문법은 이렇습니다.
🚀 conductances
conductances는 전도도 이다.
🚀 soma, dend
soma는 세포체, dend는 dendrite 수상둘기 인데 입력받는 곳으로 표현된다.
🚀 tau
타우는 뉴런의 소마에서 나온 축삭을 이루는 미세소관 필라멘트의 핵심 구성요소 단백질이다.
전류 값은 tau값에 의존하여 지수적으로 감소한다.
tau값은 전류가 얼마나 빨리 감쇠하는지 지정하고 전류의 정확한 값은 세포의 막 전위와 시냅스의 역치인 syn_e에 따라 달라집니다.
🚀 용어 정리집
https://www.neuron.yale.edu/neuron/static/py_doc/index.html
NEURON Python documentation — NEURON 7.7 documentation
NEURON Python documentation (Switch to HOC documentation) Quick Links Index Commonly used: Deck, File, Glyph, Graph, GUIMath, List, Matrix, Pointer, PtrVector, PWManager, Random, StringFunctions, SymChooser, TextEditor, Timer, ValueFieldEditor, VBox, Vecto
www.neuron.yale.edu
https://www.neuron.yale.edu/neuron/static/py_doc/modelspec/programmatic/mechanisms/mech.html
Point Processes and Artificial Cells — NEURON 7.7 documentation
Warning Prior to version 5.2.1 an attempt was made to make the mean start time (noise > 0) correspond to the value of start. However since it is not possible to simulate events occurring at t < 0, these spikes were generated at t=0. Thus the mean start tim
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