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R4670/PySONIC/plt/pltvars.py
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pltvars.py
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# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author: Theo Lemaire
# @Date: 2017-08-21 14:33:36
# @Last Modified by: Theo Lemaire
# @Last Modified time: 2018-05-25 22:01:35
''' Dictionary of plotting settings for output variables of the model. '''
pltvars = {
't_ms': {
'desc': 'time',
'label': 'time',
'unit': 'ms',
'factor': 1e3,
'onset': 3e-3
},
't_us': {
'desc': 'time',
'label': 'time',
'unit': 'us',
'factor': 1e6,
'onset': 1e-6
},
'Z': {
'desc': 'leaflets deflection',
'label': 'Z',
'unit': 'nm',
'factor': 1e9,
'min': -1.0,
'max': 10.0
},
'ng': {
'desc': 'gas content',
'label': 'n_g',
'unit': '10^{-22}\ mol',
'factor': 1e22,
'min': 1.0,
'max': 15.0
# 'unit': 'ymol',
# 'factor': 1e24,
# 'min': 100.0,
# 'max': 1500.0
},
'Pac': {
'desc': 'acoustic pressure',
'label': 'P_{AC}',
'unit': 'kPa',
'factor': 1e-3,
'alias': 'bls.Pacoustic(t, meta["Adrive"] * states, Fdrive)'
},
'Pmavg': {
'desc': 'average intermolecular pressure',
'label': 'P_M',
'unit': 'kPa',
'factor': 1e-3,
'alias': 'bls.PMavgpred(df["Z"].values)'
},
'Telastic': {
'desc': 'leaflet elastic tension',
'label': 'T_E',
'unit': 'mN/m',
'factor': 1e3,
'alias': 'bls.TEleaflet(df["Z"].values)'
},
'Qm': {
'desc': 'charge density',
# 'label': 'Q_m',
'label': 'charge',
'unit': 'nC/cm^2',
'factor': 1e5,
'min': -100,
'max': 50
},
'Cm': {
'desc': 'membrane capacitance',
'label': 'C_m',
'unit': 'uF/cm^2',
'factor': 1e2,
'min': 0.0,
'max': 1.5,
'alias': 'bls.v_Capct(df["Z"].values)'
},
'Vm': {
'desc': 'membrane potential',
'label': 'V_m',
'unit': 'mV',
'factor': 1,
},
'm': {
'desc': 'iNa activation gate opening',
'label': 'm-gate',
'unit': None,
'factor': 1,
'min': -0.1,
'max': 1.1
},
'h': {
'desc': 'iNa inactivation gate opening',
'label': 'h-gate',
'unit': None,
'factor': 1,
'min': -0.1,
'max': 1.1
},
'm2h': {
'desc': 'iNa relative conductance',
'label': 'm^2h',
'unit': None,
'factor': 1,
'min': -0.1,
'max': 1.1,
'alias': 'df["m"].values**2 * df["h"].values'
},
'm3h': {
'desc': 'iNa relative conductance',
'label': 'm^3h',
'unit': None,
'factor': 1,
'min': -0.1,
'max': 1.1,
'alias': 'df["m"].values**3 * df["h"].values'
},
'm4h': {
'desc': 'iNa relative conductance',
'label': 'm^4h',
'unit': None,
'factor': 1,
'min': -0.1,
'max': 1.1,
'alias': 'df["m"].values**4 * df["h"].values'
},
'n': {
'desc': 'iK activation gate opening',
'label': 'n-gate',
'unit': None,
'factor': 1,
'min': -0.1,
'max': 1.1
},
'p': {
'desc': 'iM activation gate opening',
'label': 'p-gate',
'unit': None,
'factor': 1,
'min': -0.1,
'max': 1.1
},
's': {
'desc': 'iCa activation gates opening',
'label': 's-gate',
'unit': None,
'factor': 1,
'min': -0.1,
'max': 1.1
},
'u': {
'desc': 'iCa inactivation gates opening',
'label': 'u-gate',
'unit': None,
'factor': 1,
'min': -0.1,
'max': 1.1
},
's2u': {
'desc': 'iT relative conductance',
'label': 's^2u',
'unit': None,
'factor': 1,
'min': -0.1,
'max': 1.1,
'alias': 'df["s"].values**2 * df["u"].values'
},
'q': {
'desc': 'iCaL activation gates opening',
'label': 'q-gate',
'unit': None,
'factor': 1,
'min': -0.1,
'max': 1.1
},
'r': {
'desc': 'iCaL inactivation gates opening',
'label': 'r-gate',
'unit': None,
'factor': 1,
'min': -0.1,
'max': 1.1
},
'q2r': {
'desc': 'iCaL relative conductance',
'label': 'q^2r',
'unit': None,
'factor': 1,
'min': -0.1,
'max': 1.1,
'alias': 'df["q"].values**2 * df["r"].values'
},
'c': {
'desc': 'iKCa activation gates opening',
'label': 'c-gate',
'unit': None,
'factor': 1,
'min': -0.1,
'max': 1.1
},
'a': {
'desc': 'iKA activation gates opening',
'label': 'a-gate',
'unit': None,
'factor': 1,
'min': -0.1,
'max': 1.1
},
'b': {
'desc': 'iKA inactivation gates opening',
'label': 'b-gate',
'unit': None,
'factor': 1,
'min': -0.1,
'max': 1.1
},
'ab': {
'desc': 'iKA relative conductance',
'label': 'ab',
'unit': None,
'factor': 1,
'min': -0.1,
'max': 1.1,
'alias': 'df["a"].values * df["b"].values'
},
'O': {
'desc': 'iH activation gate opening',
'label': 'O',
'unit': None,
'factor': 1,
'min': -0.1,
'max': 1.1
},
'OL': {
'desc': 'iH activation gate locked-opening',
'label': 'O_L',
'unit': None,
'factor': 1,
'min': -0.1,
'max': 1.1,
'alias': '1 - df["O"].values - df["C"].values'
},
'O + 2OL': {
'desc': 'iH activation gate relative conductance',
'label': 'O\ +\ 2O_L',
'unit': None,
'factor': 1,
'min': -0.1,
'max': 2.1,
'alias': 'df["O"].values + 2 * (1 - df["O"].values - df["C"].values)'
},
'P0': {
'desc': 'iH regulating factor activation',
'label': 'P_0',
'unit': None,
'factor': 1,
'min': -0.1,
'max': 1.1
},
'C_Ca': {
'desc': 'sumbmembrane Ca2+ concentration',
'label': '[Ca^{2+}]_i',
'unit': 'uM',
'factor': 1e6
# 'min': 0,
# 'max': 150.0
},
'C_Na': {
'desc': 'sumbmembrane Na+ concentration',
'label': '[Na^+]_i',
'unit': 'uM',
'factor': 1e6
# 'min': 0,
# 'max': 150.0
},
'C_Na_arb': {
'key': 'C_Na',
'desc': 'submembrane Na+ concentration',
'label': '[Na^+]',
'unit': 'arb.',
'factor': 1
},
'C_Na_arb_activation': {
'key': 'A_Na',
'desc': 'Na+ dependent PumpNa current activation',
'label': 'A_{Na^+}',
'unit': 'arb',
'factor': 1
},
'C_Ca_arb': {
'key': 'C_Ca',
'desc': 'submembrane Ca2+ concentration',
'label': '[Ca^{2+}]',
'unit': 'arb.',
'factor': 1
},
'C_Ca_arb_activation': {
'key': 'A_Ca',
'desc': 'Ca2+ dependent Potassium current activation',
'label': 'A_{Ca^{2+}}',
'unit': 'arb',
'factor': 1
},
'VL': {
'constant': 'neuron.VL',
'desc': 'non-specific leakage current resting potential',
'label': 'V_L',
'unit': 'mV',
'factor': 1e0
},
'iL': {
'desc': 'leakage current',
'label': 'I_L',
'unit': 'A/m^2',
'factor': 1e-3,
'alias': 'neuron.currL(df["Vm"].values)'
},
'iNa': {
'desc': 'Sodium current',
'label': 'I_{Na}',
'unit': 'A/m^2',
'factor': 1e-3,
'alias': 'neuron.currNa(df["m"].values, df["h"].values, df["Vm"].values)'
},
'iNa2': {
'desc': 'Sodium current',
'label': 'I_{Na}',
'unit': 'A/m^2',
'factor': 1e-3,
'alias': 'neuron.currNa(df["m"].values, df["h"].values, df["Vm"].values, df["C_Na"].values)'
},
'iK': {
'desc': 'delayed-rectifier Potassium current',
'label': 'I_K',
'unit': 'A/m^2',
'factor': 1e-3,
'alias': 'neuron.currK(df["n"].values, df["Vm"].values)'
},
'iM': {
'desc': 'slow non-inactivating Potassium current',
'label': 'I_M',
'unit': 'A/m^2',
'factor': 1e-3,
'alias': 'neuron.currM(df["p"].values, df["Vm"].values)'
},
'iA': {
'desc': 'transient Potassium current',
'label': 'I_A',
'unit': 'A/m^2',
'factor': 1e-3,
'alias': 'neuron.currA(df["a"].values, df["b"].values, df["Vm"].values)'
},
'iT': {
'desc': 'low-threshold Calcium current',
'label': 'I_T',
'unit': 'A/m^2',
'factor': 1e-3,
'alias': 'neuron.currCa(df["s"].values, df["u"].values, df["Vm"].values)'
},
'iCaL': {
'desc': 'L-type Calcium current',
'label': 'I_{CaL}',
'unit': 'A/m^2',
'factor': 1e-3,
'alias': 'neuron.currCaL(df["q"].values, df["r"].values, df["Vm"].values)'
},
'iTs': {
'desc': 'low-threshold Calcium current',
'label': 'I_{TS}',
'unit': 'A/m^2',
'factor': 1e-3,
'alias': 'neuron.currCa(df["s"].values, df["u"].values, df["Vm"].values)'
},
'iCa': {
'desc': 'leech Calcium current',
'label': 'I_{Ca}',
'unit': 'A/m^2',
'factor': 1e-3,
'alias': 'neuron.currCa(df["s"].values, df["Vm"].values)'
},
'iCa2': {
'desc': 'leech Calcium current',
'label': 'I_{Ca}',
'unit': 'A/m^2',
'factor': 1e-3,
'alias': 'neuron.currCa(df["s"].values, df["Vm"].values, df["C_Ca"].values)'
},
'iH': {
'desc': 'hyperpolarization-activated cationic current',
'label': 'I_h',
'unit': 'A/m^2',
'factor': 1e-3,
'alias': 'neuron.currH(df["O"].values, df["C"].values, df["Vm"].values)'
},
'iKL': {
'desc': 'leakage Potassium current',
'label': 'I_{KL}',
'unit': 'A/m^2',
'factor': 1e-3,
'alias': 'neuron.currKL(df["Vm"].values)'
},
'iKCa': {
'desc': 'Calcium-activated Potassium current',
'label': 'I_{KCa}',
'unit': 'A/m^2',
'factor': 1e-3,
'alias': 'neuron.currKCa(df["A_Ca"].values, df["Vm"].values)'
},
'iKCa2': {
'desc': 'Calcium-activated Potassium current',
'label': 'I_{KCa}',
'unit': 'A/m^2',
'factor': 1e-3,
'alias': 'neuron.currKCa(df["c"].values, df["Vm"].values)'
},
'iPumpNa': {
'desc': 'Outward current mimicking the activity of the NaK-ATPase pump',
'label': 'I_{PumpNa}',
'unit': 'A/m^2',
'factor': 1e-3,
'alias': 'neuron.currPumpNa(df["A_Na"].values, df["Vm"].values)'
},
'iPumpNa2': {
'desc': 'Outward current mimicking the activity of the NaK-ATPase pump',
'label': 'I_{PumpNa}',
'unit': 'A/m^2',
'factor': 1e-3,
'alias': 'neuron.currPumpNa(df["C_Na"].values)'
},
'iPumpCa2': {
'desc': 'Outward current describing the removal of Ca2+ from the intracellular space',
'label': 'I_{PumpCa}',
'unit': 'A/m^2',
'factor': 1e-3,
'alias': 'neuron.currPumpCa(df["C_Ca"].values)'
},
'iNet': {
'desc': 'net current',
'label': 'I_{net}',
'unit': 'A/m^2',
'factor': 1e-3,
'alias': 'neuron.currNet(df["Vm"].values, neuron_states)'
},
'Veff': {
'key': 'V',
'desc': 'effective membrane potential',
'label': 'V_{m, eff}',
'unit': 'mV',
'factor': 1e0
},
'alpham': {
'desc': 'iNa m-gate activation rate',
'label': '\\alpha_m',
'unit': 'ms^{-1}',
'factor': 1e-3
},
'betam': {
'desc': 'iNa m-gate inactivation rate',
'label': '\\beta_m',
'unit': 'ms^{-1}',
'factor': 1e-3
},
'alphah': {
'desc': 'iNa h-gate activation rate',
'label': '\\alpha_h',
'unit': 'ms^{-1}',
'factor': 1e-3
},
'betah': {
'desc': 'iNa h-gate inactivation rate',
'label': '\\beta_h',
'unit': 'ms^{-1}',
'factor': 1e-3
},
'alphan': {
'desc': 'iK n-gate activation rate',
'label': '\\alpha_n',
'unit': 'ms^{-1}',
'factor': 1e-3
},
'betan': {
'desc': 'iK n-gate inactivation rate',
'label': '\\beta_n',
'unit': 'ms^{-1}',
'factor': 1e-3
},
'alphap': {
'desc': 'iM p-gate activation rate',
'label': '\\alpha_p',
'unit': 'ms^{-1}',
'factor': 1e-3
},
'betap': {
'desc': 'iM p-gate inactivation rate',
'label': '\\beta_p',
'unit': 'ms^{-1}',
'factor': 1e-3
},
'alphas': {
'desc': 'iT s-gate activation rate',
'label': '\\alpha_s',
'unit': 'ms^{-1}',
'factor': 1e-3
},
'betas': {
'desc': 'iT s-gate inactivation rate',
'label': '\\beta_s',
'unit': 'ms^{-1}',
'factor': 1e-3
},
'alphau': {
'desc': 'iT u-gate activation rate',
'label': '\\alpha_u',
'unit': 'ms^{-1}',
'factor': 1e-3
},
'betau': {
'desc': 'iT u-gate inactivation rate',
'label': '\\beta_u',
'unit': 'ms^{-1}',
'factor': 1e-3
},
'alphao': {
'desc': 'iH channels activation rate (between closed and open forms)',
'label': '\\alpha_O',
'unit': 'ms^{-1}',
'factor': 1e-3
},
'betao': {
'desc': 'iH channels inactivation rate (between closed and open forms)',
'label': '\\beta_O',
'unit': 'ms^{-1}',
'factor': 1e-3
}
}
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