The NeuroML ecosystem for standardized multi-scale modeling in neuroscience
The NeuroML ecosystem for standardized multi-scale modeling in neuroscience
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用于神经科学标准化多尺度建模的 NeuroML 生态系统
DOI：
10.1101/2023.12.07.570537
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Sinha A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sinha A
神经元和电路的数据驱动模型对于理解膜电导、突触、树突的特性以及神经元之间的解剖连接如何产生健康和疾病中脑电路的复杂动力学行为非常重要。然而，这些生物过程的固有复杂性使得生物详细模型的构建和重用具有挑战性。已经开发了各种各样的工具来帮助它们的构建和模拟，但是设计和内部表示的差异对那些希望在研究工作流程中使用数据驱动模型的人来说是技术障碍。NeuroML是一种用于计算神经科学的模型描述语言，旨在解决建模工具中的这种碎片化问题。自成立以来，NeuroML已经发展成为一个成熟的社区标准，涵盖了计算神经科学中广泛的模型类型和方法。它使一个大型的可互操作的开源软件工具生态系统的开发成为可能，用于数据驱动模型的创建、可视化、验证和模拟。在这里，我们描述了如何将NeuroML生态系统纳入研究工作流程，以简化神经系统标准化模型的构建、测试和分析，并支持FAIR（可查找性、可访问性、互操作性和可重用性）原则，从而促进开放、透明和可复制的科学。
Data-driven models of neurons and circuits are important for understanding how the properties of membrane conductances, synapses, dendrites, and the anatomical connectivity between neurons generate the complex dynamical behaviors of brain circuits in health and disease. However, the inherent complexity of these biological processes makes the construction and reuse of biologically detailed models challenging. A wide range of tools have been developed to aid their construction and simulation, but differences in design and internal representation act as technical barriers to those who wish to use data-driven models in their research workflows. NeuroML, a model description language for computational neuroscience, was developed to address this fragmentation in modeling tools. Since its inception, NeuroML has evolved into a mature community standard that encompasses a wide range of model types and approaches in computational neuroscience. It has enabled the development of a large ecosystem of interoperable open-source software tools for the creation, visualization, validation, and simulation of data-driven models. Here, we describe how the NeuroML ecosystem can be incorporated into research workflows to simplify the construction, testing, and analysis of standardized models of neural systems, and supports the FAIR (Findability, Accessibility, Interoperability, and Reusability) principles, thus promoting open, transparent and reproducible science.
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《创世记》：用通用神经模拟系统探索现实神经模型。James M. Bower、David Beeman
DOI：
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发表时间：
1995
期刊：
影响因子：
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作者：
W. J. Heitler
通讯作者：
W. J. Heitler
影响因子：
5.8
作者：
Hucka, M;Finney, A;Wang, J
通讯作者：
Wang, J
呼吁社区审查 NeuroML——计算神经科学的模型描述语言
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
M. Martone;Samir Das;W. Goscinski;J. Hellgren;Eric Tatt Wei Ho;David N. Kennedy;T. Leergaard;T. Wachtler;Y. Yamaguchi;M. Abrams
通讯作者：
M. Abrams
DOI：
10.1016/j.pbiomolbio.2004.01.004
发表时间：
2004-06-01
影响因子：
3.8
作者：
Lloyd, CM;Halstead, MDB;Nielsen, PF
通讯作者：
Nielsen, PF
影响因子：
4.3
作者：
Druckmann, Shaul;Banitt, Yoav;Gidon, Albert;Schurmann, Felix;Markram, Henry;Segev, Idan
通讯作者：
Segev, Idan