norepinephrine_wm/newmodel.py

   1 #!/usr/bin/env python2
   2 # -*- coding: utf-8 -*-
   3
   4 import numpy as np
   5 import matplotlib.pyplot as plt
   6 import nengo
   7
   8 # Refer to parameters.txt for documentation
   9 dt = 0.001
  10 t_cue = 1.0
  11 cue_scale = 1.0
  12 perceived = 0 # ???
  13 time_scale = 0.4
  14 steps = 100
  15
  16 class Alpha(object):
  17     def __init__(self):
  18         self.x = np.logspace(0, 3, steps)
  19         self.y = 1 / (1 + (999 * np.exp(-0.1233 * (self.x / self.offset))))
  20
  21         self.gain = []
  22         self.bias = []
  23
  24     def calcgb(self, gaind, biasd):
  25         for i in range(steps):
  26             y = self.y[i]
  27             self.gain.append(1 + gaind * y)
  28             self.bias.append(1 + biasd * y)
  29
  30     def plot(self):
  31         plt.plot(self.x, self.y)
  32
  33         plt.xlabel("Norepinephrine concentration (nM)")
  34         plt.ylabel("Activity (%)")
  35         plt.title("Norepinepherine Concentration vs Neuron Activity in " + self.pretty)
  36
  37         plt.vlines(self.ki, 0, 1, linestyles="dashed")
  38         plt.text(1.1 * self.ki, 0.1, "Affinity")
  39
  40         plt.hlines(0.5, 0, 1000, linestyles="dashed")
  41         plt.text(1, 0.51, "50%")
  42
  43         plt.xscale("log")
  44         gc = plt.gca()
  45         gc.set_yticklabels(['{:.0f}%'.format(x * 100) for x in gc.get_yticks()])
  46
  47         plt.draw()
  48         plt.savefig(self.__class__.__name__ + "-norep-activity.png", dpi=1000)
  49         plt.show()
  50
  51         #######################################################################
  52
  53         plt.plot(self.x, self.gain)
  54
  55         plt.xlabel("Norepinephrine concentration (nM)")
  56         plt.ylabel("Gain")
  57         plt.title("Concentration vs Gain in " + self.pretty)
  58
  59         plt.draw()
  60         plt.savefig(self.__class__.__name__ + "-concentration-gain.png", dpi=1000)
  61         plt.show()
  62
  63         #######################################################################
  64
  65         plt.plot(self.x, self.bias)
  66
  67         plt.xlabel("Norepinephrine concentration (nM)")
  68         plt.ylabel("Bias")
  69         plt.title("Concentration vs Bias in " + self.pretty)
  70
  71         plt.draw()
  72         plt.savefig(self.__class__.__name__ + "-concentration-bias.png", dpi=1000)
  73         plt.show()
  74
  75 class Alpha1(Alpha):
  76     def __init__(self):
  77         self.ki = 330
  78         self.offset = 5.895
  79         self.pretty = u"α1 Receptor"
  80         self.gaind = 0.1
  81         self.biasd = 0.1
  82         super().__init__()
  83
  84     def calcgb(self):
  85         super().calcgb(self.gaind, self.biasd)
  86
  87 class Alpha2(Alpha):
  88     def __init__(self):
  89         self.ki = 56
  90         self.offset = 1
  91         self.pretty = u"α2 Receptor"
  92         self.gaind = -0.04
  93         self.biasd = -0.02
  94         super().__init__()
  95
  96     def calcgb(self):
  97         super().calcgb(self.gaind, self.biasd)
  98
  99 def main():
 100     plt.style.use("ggplot")
 101
 102     a1 = Alpha1()
 103     a1.calcgb()
 104     a1.plot()
 105
 106     a2 = Alpha2()
 107     a2.calcgb()
 108     a2.plot()
 109
 110 if __name__ == "__main__":
 111     main()