Bu proje, yetişkin meyve sineğinin (Drosophila) tüm beyninin sızdıran entegre-ve-ateşle (leaky integrate-and-fire) modelini sunmaktadır. FlyWire konektomu (~138 bin nöron, ~5 milyon sinaps) temel alınarak oluşturulan bu hesaplamalı model, Shiu ve arkadaşlarının bilimsel makalesine dayanmaktadır. Model, kullanıcıların belirli Drosophila nöron setlerinin nöral aktivitesini manipüle etmesine olanak tanır. Çıktı olarak, etkilenen tüm nöronların ateşleme zamanlarını ve hızlarını sunar.
Modelde iki temel manipülasyon türü uygulanmıştır: Aktivasyon ve Susturma. Aktivasyon, nöronların optogenetik aktivasyonu modellemek için sabit bir frekansta uyarılmasını sağlar ve hedef nöronlarda Poisson ateşlemesini tetikler. Susturma ise, farklı bir nöron setinin optogenetik susturulmasını taklit eder ve bu nöronlara giden ve bu nöronlardan gelen tüm sinaptik bağlantıları sıfırlar. Bu yetenekler sayesinde araştırmacılar, nöral devrelerin nasıl çalıştığını ve duyusal-motor işleme süreçlerini daha iyi anlayabilirler.
Projenin giriş noktası main.py dosyası olup, komut satırı (CLI) argümanlarını ayrıştırır ve code/benchmark.py aracılığıyla Brian2, PyTorch ve NEST GPU gibi farklı framework'lere dağıtım yapar. Proje, conda ortamı ile kolayca kurulabilirken, NEST GPU arka ucu için özel bir derleme gerektirmektedir. Sonuçlar data/benchmark-results.csv dosyasına kaydedilir ve kurulum ile simülasyon sürelerini ayrı ayrı gösterir. Bu model, nörobilim araştırmaları için güçlü bir araç sunmaktadır.
Bu model, meyve sineği beyninin detaylı bir simülasyonunu sunarak nöral devrelerin işleyişi ve duyusal-motor işleme süreçleri hakkında derinlemesine bilgi edinmeyi mümkün kılıyor.