文件名称：matlab分时代码-OlfactoryReceptorDistribution:嗅觉受体分布纸代号
文件大小：387KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 14:03:33
系统开源
matlab分时代码嗅觉受体丰度的适应，以进行有效编码 该存储库包含用于重现论文所有结果的代码。 我们还要分享获得我们的结果所必需的数据，这要感谢Hallem＆Carlson（Cell，2006），Saito等人的作者。 （科学信号，2009年），以及Ibarra-Soria等人。 （eLife，2017年），既用于收集数据并同意与我们共享数据，也允许我们在GitHub上共享数据。 下节中有更多详细信息。 安装 要安装，只需克隆或下载压缩的存储库并将其解压缩到您选择的位置。 在Matlab会话中首次使用该代码之前，请运行 setup_paths 根目录中的脚本。 这将必要的文件夹添加到Matlab的路径，并且必须在每次重新启动Matlab时完成。 为了避免同名函数之间可能发生冲突，我们建议退出Matlab以清除路径，然后再处理其他项目。 用法 存储库中的所有脚本和功能都具有可以使用help命令访问的文档。 例如， help run_dyn_model 将显示有关如何对本文所述的动力学模型进行仿真的信息。 但是，更简单的入门方法是查看一些示例。 脚本make_generic_plots.
【文件预览】：
OlfactoryReceptorDistribution-master
----figs()
--------.keep_directory(0B)
----environment()
--------generate_environment.m(9KB)
----sensing()
--------generate_random_sensing.m(2KB)
----paper()
--------make_change_determinants_plots.m(12KB)
--------make_robustness_plots.m(5KB)
--------make_nonlinear_plots.m(8KB)
--------make_width_tuning_plots.m(10KB)
--------make_ktot_dependence_plots.m(2KB)
--------make_example_envchange_plots.m(12KB)
--------make_generic_plots.m(10KB)
--------make_context_dependence_plot.m(3KB)
--------make_ibarra_soria_like_plot.m(1KB)
--------make_empirical_m_vs_ktot_curve.m(5KB)
--------make_dynamical_model_plots.m(3KB)
----save()
--------.keep_directory(0B)
----data()
--------flyResponsesWithNames.mat(8KB)
--------ibarraSoriaIntermittentExposureResults.csv(166KB)
--------mouse_receptor_curves.mat(1.42MB)
----optimization()
--------marginalize_concentrations.m(4KB)
--------calculate_optimal_dist.m(9KB)
--------calculate_optimal_nonlinear.m(6KB)
--------make_sweep_comparisons.m(13KB)
----LICENSE(1KB)
----dynamics()
--------run_dyn_model.m(6KB)
----setup_paths.m(513B)
----analysis()
--------analyze_change_determinants.m(16KB)
--------visualize_ibarra_soria.ipynb(44KB)
--------analyze_Ktot_dependence.m(9KB)
--------analyze_receptor_robustness.m(14KB)
--------get_predictions_from_data.m(9KB)
--------analyze_context_dependence.m(11KB)
--------analyze_odorant_robustness.m(13KB)
--------generate_tuning_width_sweep.m(2KB)
--------analyze_dynamical_model.m(7KB)
--------analyze_nonlinear_example.m(7KB)
--------generate_ibarra_soria_like.m(6KB)
----.gitignore(80B)
----graphing()
--------drawfitline.m(14KB)
--------divergent.m(1KB)
--------hex2color.m(259B)
--------plotheat.m(3KB)
--------smartscatter.m(9KB)
--------scatterfit.m(2KB)
--------drawSymmetricMatrix.m(5KB)
--------plotDistChange.m(5KB)
--------safeprint.m(1KB)
--------stripplot.m(4KB)
--------beautifygraph.m(4KB)
--------preparegraph.m(1KB)
----README.md(5KB)
----utils()
--------setdefault.m(621B)
--------TextProgress.m(7KB)
--------ipr.m(297B)
--------powspace.m(540B)
--------randcorr.m(2KB)
--------flatten.m(367B)