MAT model: 神経細胞の活動を高精度に予測できる数理モデル

This page was created by Ryota Kobayashi in collaboration with Yasuhiro Tsubo and Shigeru Shinomoto
based on a neuron model published in Frontiers in Computational Neuroscience 2009.


1. パラメータの設定:

    Regular Spiking (RS), Intrinsic Bursting (IB), Fast Spiking (FS) のパラメータ
      α 1 : ,   α 2 : ,   ω : .

2. サンプリング間隔, 入力電流の設定  

    サンプリング間隔:   [ms],
    入力電流 [nA]:

3. シミュレーション. (Prediction をクリック)  

  入力電流: I   (全   [ms])
  ポテンシャル: V

4. スパイク時刻の表示 (Spike Times をクリック)



1. モデルポテンシャル V,

2. スパイク閾値 θ ,

3. スパイク生成条件,


MATモデルのサンプルプログラム: MATLAB

1. MAT_current.mをダウンロード.

2. "MAT_current" を実行すれば, 図5B (原著論文: Kobayashi, Tsubo, and Shinomoto 2009) の RS細胞の結果についての図が表示されます.

MATモデルのサンプルプログラム: C言語

1. MAT.cをダウンロード.

2. 入力電流ファイル "current.txt" を準備.
      サンプリング間隔は 0.1[ms] を想定. "current.txt"の例: current.txt

3. コンパイル:   "gcc MAT.c -lm -o MAT.o" .

4. プログラムを実行:   "./MAT.o α1 α2 ω".
      RS細胞の例: "./MAT.o 37 2.0 19"

5. 出力ファイル: "voltage.txt", "spiketime.txt".
      1) voltage.txt:   時刻[ms], モデルポテンシャル[mV].
      2) spiketime.txt:   スパイク時刻 [ms]

原著論文 (無料でダウンロードできます)

Kobayashi R, Tsubo Y, and Shinomoto S.
Made-to-order spiking neuron model equipped with a multi-timescale adaptive threshold.
Frontiers in Computational Neuroscience 3:9

If you have any questions, or have suggestions for improving the programs, please contact  Shigeru Shinomoto, who is conducting these studies.