🧠
Hodgkin-Huxley Neuron Simulator
Simuleer een actiepotentiaal — het elektrische signaal waarmee neuronen communiceren
Nobelprijs Fysiologie 1963
♥
Speciaal gemaakt voor Dirk — veel plezier met neuronen stimuleren!
♥
Membraanpotentiaal over tijd (mV)
10 µA/cm²
2 ms
–
Piekpotentiaal (mV)
Rust
Huidige fase
0
Actiepotentialen
Rustpotentiaal: –70 mV · K⁺ kanalen open, Na⁺ kanalen gesloten
🐍 Zo ziet dit eruit in Python
# Hodgkin-Huxley model — echte implementatie gebruikt Brian2 of NEURON
import numpy as np
# Kanaalgeleidingen (mS/cm²)
C_m, g_Na, g_K, g_L = 1.0, 120.0, 36.0, 0.3
E_Na, E_K, E_L = 50.0, -77.0, -54.4
def simulate(I_stim=10, dt=0.01, T=60):
V, n, m, h = -70.0, 0.32, 0.05, 0.60
for t in np.arange(0, T, dt):
I_Na = g_Na * m**3 * h * (V – E_Na)
I_K = g_K * n**4 * (V – E_K)
dV = (I_stim – I_Na – I_K – g_L*(V-E_L)) / C_m
V += dV * dt
return V
# Populaire neuroscience libraries: Brian2, NEURON, MNE-Python, Neo
import numpy as np
# Kanaalgeleidingen (mS/cm²)
C_m, g_Na, g_K, g_L = 1.0, 120.0, 36.0, 0.3
E_Na, E_K, E_L = 50.0, -77.0, -54.4
def simulate(I_stim=10, dt=0.01, T=60):
V, n, m, h = -70.0, 0.32, 0.05, 0.60
for t in np.arange(0, T, dt):
I_Na = g_Na * m**3 * h * (V – E_Na)
I_K = g_K * n**4 * (V – E_K)
dV = (I_stim – I_Na – I_K – g_L*(V-E_L)) / C_m
V += dV * dt
return V
# Populaire neuroscience libraries: Brian2, NEURON, MNE-Python, Neo