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„ madSim“ ein Too l zur Simulation biologisch e r neuronaler Netz w erke

„ madSim“ ein Too l zur Simulation biologisch e r neuronaler Netz w erke. Was ist Simulation?. 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.

krysta
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„ madSim“ ein Too l zur Simulation biologisch e r neuronaler Netz w erke

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Presentation Transcript

  1. „madSim“ein Tool zur Simulation biologischer neuronaler Netzwerke

  2. Was ist Simulation? • 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... • möglichst viele reale Parameter (Einflussgrößen) der Gesamtsituation einbinden • nicht fassbare oder nicht beeinflußbare Parameter sollen keinen Einfluss auf das Ergebnis haben • Simulation braucht ein Trägersystem • Mensch als „Simulant“ für Krankheit • Windkanal zur Simulation von Fahrtwind • Simulationsprogramm auf einem Rechner

  3. 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

  4. 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

  5. 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

  6. 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

  7. 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

  8. 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

  9. 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

  10. 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

  11. 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

  12. 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

  13. Was bringt es Netzwerke von Neuronen zu simulieren? • 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 • 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

  14. SETi

  15. Neuro-Interaktive Simulation

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