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jaxon 是一个基于 JAX/Jaxley 开发的开源、完全可微且原生支持 GPU 的经典周围神经纤维模型重新实现版本，包括有髓鞘的 McIntyre-Richardson-Grill（MRG）和 Sweeney 轴突，以及无髓鞘的 Sundt 和 Rattay C 纤维。它通过定制的后向欧拉胞内/轴周耦合双电缆求解器复现了 NEURON 的细胞外机制；在 943 组激活阈值配置中，有 99.6% 的结果与经 PyFibers 封装的 NEURON 结果相差不超过 1%，并且传导速度达到机器精度的一致性。由于整个前向模型均以 JAX 表达，jaxon 既具备向量化能力——能够并行模拟完整的纤维群体，并在单个 GPU 上以 N = 100,000 根纤维实现约 820 倍的几何平均加速——又具备可微性，因此可以直接通过电缆方程优化细胞外刺激参数（每个接触点的振幅、波形形状和电极位置），而无需进行网格搜索。jaxon 可作为 NEURON 前向求解器的梯度支持、群体规模替代方案，接入现有的周围神经建模流程。
max.haberbusch{at}meduniwien.ac.at
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摘要
jaxon 是一款开源、完全可微且原生支持 GPU 的软件，基于 JAX/Jaxley 重新实现了经典的周围神经纤维模型：有髓鞘的 McIntyre-Richardson-Grill（MRG）轴突和 Sweeney 轴突，以及无髓鞘的 Sundt 和 Rattay C 类纤维。它通过一个定制的后向欧拉胞内/轴突周围耦合双电缆求解器，复现了 NEURON 的细胞外机制；在 943 种激活阈值配置中，有 99.6% 的结果与经 PyFibers 封装的 NEURON 相差不超过 1%，且传导速度与机器精度相符。由于整个前向模型均以 JAX 实现，它既支持向量化——可并行模拟整个纤维群体，并在单块 GPU 上模拟 N = 100,000 根纤维时达到几何平均约 820 倍的加速——也支持求导。因此，细胞外刺激参数（各触点的幅值、波形形状和电极位置）可以直接通过电缆方程进行优化，而不必采用网格搜索。jaxon 可无缝接入现有的周围神经建模流程，作为支持梯度计算、适用于大规模纤维群体的 NEURON 前向求解器替代方案。
利益冲突声明
作者声明不存在利益冲突。
脚注
https://github.com/CellularSyntax/jaxon
https://doi.org/10.5281/zenodo.21708063
https://doi.org/10.5281/zenodo.21708097
已申报资助信息
维也纳医科大学，
，重点资助 M（项目：VAGUSPEC）
版权
这篇预印本的版权归作者/资助方所有；作者/资助方已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。
该预印本依据
CC-BY 4.0 国际许可协议
开放使用。
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发布于 2026 年 7 月 31 日。
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jaxon：用于外周神经纤维模型的可微分、GPU 原生模拟器
David
Lung
，
Max
Haberbusch
bioRxiv
2026.07.30.741846；
DOI：
https://doi.org/10.64898/2026.07.30.741846
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jaxon：用于外周神经纤维模型的可微分、GPU 原生模拟器
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2026.07.30.741846；
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https://doi.org/10.64898/2026.07.30.741846
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关键词：周围神经纤维 · 神经纤维模拟 · 可微分模拟 · GPU加速 · 细胞外电刺激
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.30.741846v1?rss=1