Es ist nicht klar, wie groß die Rolle von Antibiotika https://antibiotika-wiki.de/ in den Wettbewerbsbeziehungen zwischen Mikroorganismen unter natürlichen Bedingungen ist. Zelman vaxman glaubte, dass diese Rolle minimal ist, Antibiotika werden nicht anders als in reinen Kulturen auf reichen Umgebungen gebildet. Anschließend wurde jedoch festgestellt, dass bei vielen Produzenten die Aktivität der antibiotikasynthese in Gegenwart anderer Arten oder spezifischer Produkte Ihres Stoffwechsels zunimmt.

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Python + NEURON
Interpreter
Neuron specific syntax
Range Variable
Mechanism
Compiled
Interpreter
Interpreter
Neuron specific syntax
Compiled
Installation
$ nrniv −python
$ nrniv −python
>>> from neuron import h
>>> print h
>>> h(’’’
. strdef s
. s = "hello"
. func square() { return $1*$1 }
. ’’’)
>>> h(’’’
. strdef s
. s = "hello"
. func square() { return $1*$1 }
. ’’’)
>>> print h.x, h.s, h.square(4)
>>> v = h.Vector(4).indgen().add(10)
>>> print v, len(v), v.size(), v.x[2], v[2]
>>> v = h.Vector(4).indgen().add(10)
>>> print v, len(v), v.size(), v.x[2], v[2]
>>> v.printf()
>>> for x in v: print x
>>>
>>> import numpy
>>> na = numpy.arange(0, 10, 0.00001) # 0.0131
>>> v = h.Vector(na) # 0.0197
>>> v.size()
>>> nb = numpy.array(v) # 0.0125
>>> nb[999999]
>>> b = list(v) # 0.0717
>>> for i in xrange(0, len(nb)):
. v.x[i] = na[i]
. # 3.7497
>>> def callback(a = 1, b = 2):
. print "callback: a=%d b=%d" % (a, b)
>>> fih = h.FInitializeHandler(callback)
>>> h.finitialize()
>>> def callback(a = 1, b = 2):
. print "callback: a=%d b=%d" % (a, b)
>>> fih = h.FInitializeHandler(callback)
>>> h.finitialize()
>>> fih = h.FInitializeHandler((callback,\
. (4, 5)))
>>> h.finitialize()
>>>
# assume hh soma model
vvec = h.Vector()
vvec.record(soma(.5)._ref_v, sec=soma)
# assume hh soma model
vvec = h.Vector()
vvec.record(soma(.5)._ref_v, sec=soma)
tvec = h.Vector()
tvec.record(h._ref_t, sec=soma)
# assume hh soma model
vvec = h.Vector()
vvec.record(soma(.5)._ref_v, sec=soma)
tvec = h.Vector()
tvec.record(h._ref_t, sec=soma)
g = h.Graph()
g.size(0, 5, −80, 40)
vvec.line(g, tvec)
>>> from neuron import h
>>> soma = h.Section(name = ’soma’)
>>> axon = h.Section()
>>> axon.connect(soma, 1)
>>> axon.nseg = 5
>>> h.topology()
‘−−−−| PySec_2b371cd17190(0−1) >>> axon.L = 1000
>>> axon.diam = 1
>>> for sec in h.allsec():
. sec.cm = 1
. sec.Ra = 100
. sec.insert(’hh’)
>>> axon.gnabar_hh = .1
>>> axon(.5).hh.gnabar = .09
>>> for seg in axon:
. print seg.x, seg.hh.gnabar
>>> stim = h.IClamp(.5, sec=soma)
>>> stim.delay = .5
>>> stim.dur = .1
>>> stim.amp = .4

Source: http://www.andrewdavison.info/media/slides/CodeJam3_Hines_NEURON.pdf