論文の概要: Plastic Arbor: a modern simulation framework for synaptic plasticity -- from single synapses to networks of morphological neurons
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16445v3
- Date: Mon, 15 Sep 2025 14:53:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-16 15:23:15.882318
- Title: Plastic Arbor: a modern simulation framework for synaptic plasticity -- from single synapses to networks of morphological neurons
- Title（参考訳）: シナプス可塑性の現代的なシミュレーションフレームワークPlastic Arbor - 単一シナプスから形態ニューロンのネットワークまで
- Authors: Jannik Luboeinski, Sebastian Schmitt, Shirin Shafiee, Thorsten Hater, Fabian Bösch, Christian Tetzlaff,
- Abstract要約: 人間や他の動物では、シナプスの可塑性過程は学習や記憶などの認知機能において重要な役割を果たす。
近年の研究では、デンドライトの細胞内分子過程が単一ニューロンの動態に大きく影響していることが示されている。
我々は,多種多様なスパイク駆動塑性パラダイムのシミュレーションをサポートするためにArborライブラリを拡張した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6362628914555645
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Arbor is a software library designed for efficient simulation of large-scale networks of biological neurons with detailed morphological structures. It combines customizable neuronal and synaptic mechanisms with high-performance computing, supporting multi-core CPU and GPU systems. In humans and other animals, synaptic plasticity processes play a vital role in cognitive functions, including learning and memory. Recent studies have shown that intracellular molecular processes in dendrites significantly influence single-neuron dynamics. However, for understanding how the complex interplay between dendrites and synaptic processes influences network dynamics, computational modeling is required. To enable the modeling of large-scale networks of morphologically detailed neurons with diverse plasticity processes, we have extended the Arbor library to support simulations of a large variety of spike-driven plasticity paradigms. To showcase the features of the extended framework, we present examples of computational models, beginning with single-synapse dynamics, progressing to multi-synapse rules, and finally scaling up to large recurrent networks. While cross-validating our implementations by comparison with other simulators, we show that Arbor allows simulating plastic networks of multi-compartment neurons at nearly no additional cost in runtime compared to point-neuron simulations. In addition, we demonstrate that Arbor is highly efficient in terms of runtime and memory use as compared to other simulators. Using the extended framework, as an example, we investigate the impact of dendritic structures on network dynamics across a timescale of several hours, finding a relation between the length of dendritic trees and the ability of the network to efficiently store information. By our extension of Arbor, we aim to provide a valuable tool that will support future studies on the impact of synaptic plasticity, especially, in conjunction with neuronal morphology, in large networks.
- Abstract（参考訳）: Arborは、詳細な形態構造を持つ生物学的ニューロンの大規模ネットワークの効率的なシミュレーションのために設計されたソフトウェアライブラリである。
カスタマイズ可能な神経とシナプスのメカニズムと高性能コンピューティングを組み合わせることで、マルチコアCPUとGPUシステムをサポートする。
人間や他の動物では、シナプスの可塑性過程は学習や記憶などの認知機能において重要な役割を果たす。
近年の研究では、デンドライトの細胞内分子過程が単一ニューロンの動態に大きく影響していることが示されている。
しかし、デンドライトとシナプス過程の複雑な相互作用がネットワーク力学にどのように影響するかを理解するためには、計算モデリングが必要である。
様々な塑性過程を持つ形態的詳細ニューロンの大規模ネットワークのモデリングを可能にするため,我々は多種多様なスパイク駆動型塑性パラダイムのシミュレーションを支援するためにArborライブラリを拡張した。
拡張フレームワークの特徴を示すために、単シナプス力学から始まり、マルチシナプス規則に進化し、最終的に大規模なリカレントネットワークにスケールアップする計算モデルの例を示す。
実装を他のシミュレータと比較することで相互検証する一方で、Arborは、点-ニューロンシミュレーションと比較して、実行時に余分なコストでマルチコンパートメントニューロンのプラスティックネットワークをシミュレートできることを示す。
さらに,Arborは他のシミュレータと比較して,実行時およびメモリ使用率の面で非常に効率的であることを示す。
拡張フレームワークを例として, 樹状構造がネットワーク力学に与える影響を数時間の時間スケールで調査し, 樹状構造の長さとネットワークの情報を効率的に保存する能力との関係について検討した。
Arborの拡張により、大きなネットワークにおけるシナプス可塑性、特に神経形態学との併用による影響について、将来の研究を支援する貴重なツールを提供することを目標にしています。
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