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Título: LINGUAGEM DE ESPECIFICAÇÃO DE CIRCUITO NEURONAL E FERRAMENTAS PARA MODELAGEM DO CÉREBRO VIRTUAL DA MOSCA DA FRUTA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): DANIEL SALLES CHEVITARESE

Colaborador(es):  MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - Orientador
DILZA DE MATTOS SZWARCMAN - Coorientador
Número do Conteúdo: 29820
Catalogação:  03/05/2017 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=29820@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=29820@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.29820

Resumo:
O cérebro da Drosophila é um sistema atrativo para o estudo da lógica do circuito neural, porque implementa o comportamento sensorial complexo com um sistema nervoso que compreende um número de componentes neurais que é de cinco ordens de grandeza menor do que o de vertebrados. A análise do conectoma da mosca, revelou que o seu cérebro compreende cerca de 40 subdivisões distintas chamadas unidades de processamento local (LPUs), cada uma das quais é caracterizada por circuitos de processamento únicos. As LPUs podem ser consideradas os blocos de construção funcionais da cérebro, uma vez que quase todas LPUs identificadas correspondem a regiões anatômicas do cérebro associadas com subsistemas funcionais específicos tais como a sensação e locomoção. Podemos, portanto, emular todo o cérebro da mosca, integrando suas LPUs constituintes. Embora o nosso conhecimento do circuito interno de muitas LPUs está longe de ser completa, análises dessas LPUs compostas pelos sistemas olfativos e visuais da mosca sugerem a existência de repetidos sub-circuitos que são essenciais para as funções de processamento de informações fornecidas por cada LPU. O desenvolvimento de modelos LPU plaussíveis, portanto, requer a habilidade de especificar e instanciar sub-circuitos, sem referência explícita a seus neurônios constituintes ou ligações internas. Para este fim, este trabalho apresenta um arcabouço para modelar e especificar circuitos do cérebro, proporcionando uma linguagem de especificação neural chamada CircuitML, uma API Python para melhor manipular arquivos CircuitML e um conector otimizado para neurokernel para a simulação desses LPUs em GPU. A CircuitML foi concebida como uma extensão para NeuroML (NML), que é uma linguagem para de descrição de redes neurais biológicas baseada em XML que fornece primitivas para a definição de sub-circuitos neurais. Sub-circuitos são dotados de portas de interface que permitem a sua ligação a outros sub-circuitos através de padrões de conectividade neural.

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