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神经元和电路的抽象数据驱动模型对于理解膜电导，突触，树突和神经元之间的解剖连通性如何产生健康和疾病中脑电路的复杂动力学行为。然而，这些生物过程的固有复杂性使生物学上详细的模型的构建和重复使用具有挑战性。已经开发了广泛的工具来帮助他们的构建和模拟，但是设计和内部代表的差异是希望在其研究工作流程中使用数据驱动模型的人的技术障碍。Neuroml是一种模型描述计算神经科学的语言，是为了解决建模工具中的这种分裂而开发的。自成立以来，Neuroml已演变为一个成熟的社区标准，该标准涵盖了计算神经科学中广泛的模型类型和方法。它已启用了可互操作的开源软件工具的大型生态系统，用于创建，可视化，验证和模拟模型。在这里，我们描述了如何将神经生态系统纳入研究工作流程中，以简化神经系统的标准化模型的构建，测试和分析，并支持公平的（可发现性，可访问性，互操作性和可重复性）原理，从而促进开放，透明，透明，透明，透明和可重复的科学。
标准化多-UCL发现的神经元生态系统
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![arXiv:2302.13057v2 [eess.IV] 2023 年 9 月 24 日 - UCL 发现](/simg/6/695a887162683872622af1dd7bade269710e62f2.webp)
