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Collection of Simulated Data from a Thalamocortical Network Model

机译：来自Thalamicocartical网络模型的模拟数据的集合

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A major challenge in experimental data analysis is the validation of analytical methods in a fully controlled scenario where the justification of the interpretation can be made directly and not just by plausibility. In some sciences, this could be a mathematical proof, yet biological systems usually do not satisfy assumptions of mathematical theorems. One solution is to use simulations of realistic models to generate ground truth data. In neuroscience, creating such data requires plausible models of neural activity, access to high performance computers, expertise and time to prepare and run the simulations, and to process the output. To facilitate such validation tests of analytical methods we provide rich data sets including intracellular voltage traces, transmembrane currents, morphologies, and spike times. Moreover, these data can be used to study the effects of different tissue models on the measurement. The data were generated using the largest publicly available multicompartmental model of thalamocortical network (Traub et al., Journal of Neurophysiology, 93(4), 2194-2232 (Traub et al. 2005)), with activity evoked by different thalamic stimuli.
机译：实验数据分析中的一个主要挑战是在完全受控场景中的分析方法的验证，其中可以直接和不仅仅是合理的解释的理由。在一些科学中，这可能是数学证据，但生物系统通常不满足数学定理的假设。一种解决方案是使用仿真模型来生成地面真实数据。在神经科学中，创建这些数据需要神经活动的合理型号，获得高性能计算机，专业知识和时间来准备和运行模拟，并处理输出。为了便于分析方法的这种验证测试，我们提供丰富的数据集，包括细胞内电压痕迹，跨膜电流，形态和尖峰时间。此外，这些数据可用于研究不同组织模型对测量的影响。使用最大的ThalamoCortical网络（Traub等人，Neurophysiology，93（4），2194-2232（Traub等人，2194-2232）（Traub等，2005））产生了数据。

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