cc

the repository for thalamo-cortical loop modelling

🧠 Cortical Column Simulation (NEURON + Python)

Этот проект моделирует простую кортикальную колонку, включая таламус и кортикальные нейроны с использованием библиотеки NEURON. Сеть состоит из возбуждающих и тормозных нейронов, между которыми создаются связи, моделируются синаптические взаимодействия и визуализируются данные активности.

---

📁 Содержимое проекта

Файл	Назначение
cortical_column.py	Главный скрипт запуска симуляции. Подключает все модули, инициализирует группы нейронов, связи, стимуляцию и визуализацию.
create_HHNeuron_group.py	Определяет класс HHNeuron (на базе Hodgkin-Huxley) и функции для создания групп нейронов.
connect_functions.py	Содержит функции для подключения нейронов: connect_exc (возбуждающие связи) и connect_inh (ингибирующие).
create_connections.py	Настраивает синаптические соединения между всеми нейронными группами (таламус, кортикальные слои).
thalamus_stimulation.py	Создаёт внешнюю стимуляцию для таламических возбуждающих нейронов через NetStim.
visualization.py	Реализует визуализацию результатов: мембранные потенциалы, спайки, тепловые карты активности и др.

---

🧠 Биологические компоненты

• TCR (Thalamocortical relay cells) — возбуждающие нейроны таламуса

• nRT (nucleus Reticularis Thalami) — ингибирующие нейроны таламуса

• Cortical layers:

  • L2/3 SyppyrRS
  • L2/3 SyppyrFRB
  • L4 Spinstel
  • L5 TuftRS
  • L5 TuftIB
  • L6 NontuftRS

---

⚙️ Зависимости

• Python 3.8+
• NEURON
• numpy
• matplotlib

Установить зависимости можно через:

pip install numpy matplotlib

Установка NEURON см. в официальной документации.

---

🚀 Запуск

Выполните основной скрипт:

python cortical_column.py

Результаты симуляции будут выведены в виде графиков, показывающих изменение потенциалов, время спайков и тепловые карты по группам.

---

📊 Возможности

• Моделирование индивидуальных и групповых HH-нейронов
• Возбуждающие и ингибирующие связи
• Внешняя стимуляция NetStim
• Запись и анализ спайков
• Гибкая настройка весов, задержек и параметров синапсов
• Визуализация активности по группам

---

📎 Пример визуализации

---

📌 TODO

• Добавить STDP/пластичность
• Визуализация синаптических воздействий во времени
• Интеграция с 3D-анатомическими данными
• Сохранение/загрузка конфигурации сети

---