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Wolfgang Mader, 25. Mai 2011
madSim – ein Tool zur Simulation biologischer neuronaler Netzwerke
www.neurobio.de/madSim
„„madSim“ein Tool zur Simulation
biologischer neuronaler Netzwerke
2Wolfgang Mader, 25. Mai 2011
madSim – ein Tool zur Simulation biologischer neuronaler Netzwerke
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Was ist Simulation?
Simulation braucht ein Trägersystem
Durch Simulation werden Vorgänge oder Situationen möglichst originalgetreu so nachgebildet, dass man ein Ergebnis mit definierter Qualität erhält.
z.B.: man tut so, als ob man krank wäre...
Mensch als „Simulant“ für Krankheit
möglichst viele reale Parameter (Einflussgrößen) der Gesamtsituation einbindennicht fassbare oder nicht beeinflußbare Parameter sollen keinen Einfluss auf das Ergebnis haben
Windkanal zur Simulation von FahrtwindSimulationsprogramm auf einem Rechner
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Simulationsprogramm:Berechnet den Zustand den ein System zu einem späteren Zeitpunkt einnehmen wird. -> von einem definierten Anfangszustand - unter Berücksichtigung der Einflußgrößen
z.B.: Druckverteilung bei der Wettervorhersage
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Simulationsprogramm:Berechnet den Zustand den ein System zu einem späteren Zeitpunkt einnehmen wird. -> von einem definierten Anfangszustand - unter Berücksichtigung der Einflußgrößen
z.B.: Druckverteilung bei der Wettervorhersage
H T
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Simulationsprogramm:Berechnet den Zustand den ein System zu einem späteren Zeitpunkt einnehmen wird. -> von einem definierten Anfangszustand - unter Berücksichtigung der Einflußgrößen.
z.B.: Druckverteilung bei der Wettervorhersage
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z.B.: Druckverteilung bei der Wettervorhersage
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z.B.: Druckverteilung bei der Wettervorhersage
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Simulationsprogramm:Berechnet den Zustand den ein System zu einem späteren Zeitpunkt einnehmen wird. -> von einem definierten Anfangszustand - unter Berücksichtigung der Einflußgrößen.
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Ein Programm zur Simulation neuronaler Aktivität macht eine Vorhersage darüber, wie sich das Membranpotential einer Nervenzelle verändern wird.
Prinzipielle Vorgehensweise bei einer Simulationsrechnung:
Simulationsdauer festlegen
Unterteilung des zu simulierenden Zeitabschnitts in möglichst kleine, gleich lange Zeitschritte (vernünftige Dauer: 0,01 ms = 10 µs = 1,0e-5 s)
Architektur des Netzwerkes (Neurone und Synaptische Verbindungen) definieren
möglichst realitätsnahe Angabe aller (fassbaren) Einflussgrößen individuell für jedes Neuron/Synapse z.B.:
Gleichgewichtspotentiale von Na, K, Ca, Cl
Ruhepotential
Membrankapazität von Dendriten und Soma (Größe und Verzweigungsgrad)
Eigenschaften von liganden- und spannungsgesteuerten Kanälen
Art und Lokalisation von synaptischen Verbindungen
Dynamik der Transmitterausschüttung (Freisetzungsschwelle, Sättigungspotential, max. Menge)
...
je Neuron ca. 250 Einflussgrößen, je Synapse: ca. 50
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Prinzipielle Vorgänge bei einer Simulationsrechnung:
Berechnung des Zustandes den alle „Elemente“ (die das Membranpotenzial beeinflussen) einen Zeitschritt später haben werden.
Änderung der Transmitterausschüttung an Synapsen
Änderung des Stroms für jeden der vorhandenen Kanäle
Einfluss elektrischer Reizungen
Einfluss der neuronalen Segmente auf ihre Nachbarn (Dendriten, Soma)
Membranpotential für jedes Segment berechnen (incl. Der passiven Eigenschaften wie Kapazität, Leckleitfähigkeit...)
Aufgrund wechselseitiger Abhängigkeiten müssen manche Berechnungsschritte über Differentialgleichungen erfolgen
wird die Amplitude des berechneten Parameters zu groß, gerät das System ins Schwingen
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Was bringt es Netzwerke von Neuronen zu simulieren?
Aus den Ergebnissen und Erfahrungen, die am simulierten Nervennetz gesammelt wurden, lassen sich experimentell überprüfbare Vorhersagen (Funktions-Hypothesen) ableiten, die dann im Realen Experiment überprüft werden können
Struktur/Funktionsanalyse durch Synthese
Nachbau eines (Teil-) Nervensystems auf der Grundlage experimenteller Daten
Vergleich mit den natürlichen Verhältnissen
Mit dem nachgebauten System kann man Experimente durchführen, die in vivo oder in vitro nicht möglich sind
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SETi
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Neuro-Interaktive Simulation
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