A Moth MGC Model-A HH network with quantitative rate reduction (Buckley & Nowotny 2011)

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Accession:144403
We provide the model used in Buckley & Nowotny (2011). It consists of a network of Hodgkin Huxley neurons coupled by slow GABA_B synapses which is run alongside a quantitative reduction described in the associated paper.
Reference:
1 . Buckley CL, Nowotny T (2011) Multiscale model of an inhibitory network shows optimal properties near bifurcation. Phys Rev Lett 106:238109 [PubMed]
Model Information (Click on a link to find other models with that property)
Model Type: Realistic Network;
Brain Region(s)/Organism:
Cell Type(s): Hodgkin-Huxley neuron;
Channel(s): I K; I K,leak; I M; I K,Ca; I Q; I Na, leak;
Gap Junctions:
Receptor(s): GabaB;
Gene(s):
Transmitter(s): Gaba;
Simulation Environment: C or C++ program;
Model Concept(s): Activity Patterns; Bifurcation; Multiscale;
Implementer(s): Buckley, Christopher [chrisbuckley at brain.riken.jp];
Search NeuronDB for information about:  GabaB; I K; I K,leak; I M; I K,Ca; I Q; I Na, leak; Gaba;
/
Buckley2011
libraries
CNlib2
readme
CN_absynapse.cc
CN_absynapse.h
CN_absynapse_smSTDP.cc *
CN_absynapse_smSTDP.h *
CN_absynapse_smSTDP1.cc *
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CN_absynapse_strange.cc
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CN_base.h
CN_base.h~
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CN_DCInput.h
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CN_ECdemiGapsynapse.h~
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CN_ECneuron3.h
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CN_HHneuron.h~ *
CN_HHneuronNS.cc
CN_HHneuronNS.cc~ *
CN_HHneuronNS.h
CN_HHneuronNS.h~ *
CN_InputFunction.cc
CN_InputFunction.h
CN_InputFunction2.cc
CN_InputFunction2.h
CN_InputFunctionNoise.cc
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CN_inputneuron.cc
CN_inputneuron.h
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CN_NeuronModel.cc
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CN_PNneuron.h~
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CN_PNneuronM.h~
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CN_Rallsynapse.cc
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CN_Rallsynapse_strange.cc
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CN_RallsynapseECplast3.cc
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CN_rk65n.cc *
CN_rk65n.h
CN_rk65n.o
CN_rk6n.cc
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CN_rk6n.h
CN_rk6n.o
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CN_rk6n_noise.h
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CN_S01synapse.h
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CN_synapse.cc
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CN_synapseAstrid.h
CN_t2Rallsynapse.cc
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CN_t2RallsynapseECplast3.h
CN_TimeNeuron.cc *
CN_TimeNeuron.h
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CN_ValAdaptneuron.h
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CN_Valneuron.h
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CN_Valneuron2cNS.cc~
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CN_Valneuron2cNS.h~
CN_ValneuronNS.cc
CN_ValneuronNS.cc~ *
CN_ValneuronNS.h
CN_ValneuronNS.h~
CN_VdPolneuron.cc
CN_VdPolneuron.h
hello.dat
Makefile
testCN
testCN.cc
testCN.cc~
testCN.o
todo_remarks
tst.dat
tst.msg *
tst.out *
tst2.msg *
tst2.out *
                            
/*--------------------------------------------------------------------------
   Author: Thomas Nowotny
  
   Institute: Institute for Nonlinear Dynamics
              University of California San Diego
              La Jolla, CA 92093-0402
  
   email to:  tnowotny@ucsd.edu
  
   initial version: 2005-08-17
  
--------------------------------------------------------------------------*/

#include "CN_InputFunctionNoise.h"
#include "CN_synapse.cc"

InputFunctionNoise:: InputFunctionNoise(neuron *target, double inA, double inOm,
			      double inNL):
  synapse((neuron *) NULL, target, DCIVARNO, DCPNO, INPUTFUNCTION)
{
  p[0]= inA;               // injected current
  p[1]= inOm;
  p[2]= inNL;
}


InputFunctionNoise::~InputFunctionNoise()
{
}

void InputFunctionNoise::set_A(double A)
{
  p[0]= A;
}

void InputFunctionNoise::set_Om(double Om)
{
  p[1]= Om*2.0*3.1415926536;
}

void InputFunctionNoise::set_Noise(double NL)
{
  p[2]= NL;
}

double InputFunctionNoise::Isyn(double *x)
{
  return -p[0]*(sin(p[1]*x[0])+1.0)*(1.0-target->E(x))+p[2]*RG.n();
}



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