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Título: NEURONAL CIRCUIT SPECIFICATION LANGUAGE AND TOOLS FOR MODELLING THE VIRTUAL FLY BRAIN
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):  ENGLISH - UNITED STATES

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
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:
The brain of the fruit y Drosophila Melanogaster is an attractive model system for studying the logic of neural circuit function because it implements complex sensory-driven behavior with a nervous system comprising a number of neural components that is five orders of magnitude smaller than that of vertebrates. Analysis of the fly s connectome, or neural connectivity map, using the extensive toolbox of genetic manipulation techniques developed for Drosophila, has revealed that its brain comprises about 40 distinct modular subdivisions called Local Processing Units (LPUs), each of which is characterized by a unique internal information processing circuitry. LPUs can be regarded as the functional building blocks of the y, since almost all identified LPUs have been found to correspond to anatomical regions of the y brain associated with specific functional subsystems such as sensation and locomotion. We can therefore emulate the entire y brain by integrating its constituent LPUs. Although our knowledge of the internal circuitry of many LPUs is far from complete, analyses of those LPUs comprised by the fly s olfactory and vision systems suggest the existence of repeated canonical sub-circuits that are integral to the information processing functions provided by each LPU. The development of plausible LPU models therefore requires the ability to specify and instantiate sub-circuits without explicit reference to their constituent neurons and internal connections. To this end, this work presents a framework to model and specify the circuit of the brain, providing a neural circuit specification language called CircuitML, a Python API to better handler CircuitML files and an optimized connector to neurokernel for the simulation of those LPUs on GPU. CircuitML has been designed as an extension to NeuroML (NML), which is an XML-based neural model description language that provides constructs for defining sub-circuits that comprise neural primitives. Sub-circuits are endowed with interface ports that enable their connection to other sub-circuits via neural connectivity patterns.

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