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Ferramentas de neuroinformática para modelagem declarativa multiescala via geração automática de implementações, com aplicações a modelagem de grande escala da retina de vertebrados

Processo: 17/04748-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de outubro de 2017
Vigência (Término): 30 de abril de 2018
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Biomédica
Pesquisador responsável:Antonio Carlos Roque da Silva Filho
Beneficiário:Bóris Marin
Instituição-sede: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP). Universidade de São Paulo (USP). Ribeirão Preto , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/07699-0 - Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática - NeuroMat, AP.CEPID
Assunto(s):Biologia computacional   Simulação por computador   Rede nervosa

Resumo

Novos métodos experimentais têm permitido mapear a estrutura e funcionamento cerebrais com resolução e precisão sem precedente, em múltiplas escalas: sináptica, celular, até a dinâmica de populações neuronais em animais em livre comportamento. Modelos computacionais cada vez mais detalhados têm sido empregados para investigar sistematicamente o papel de mecanismos de baixo nível - eg. eletrofisiologia - na emergência de fenômenos de alto nível, como o comportamento. A miríade de técnicas e tecnologias envolvidas nesta abordagem - vinculadas ao crescente volume de dados experimentais e técnicas de análise associadas - prejudica a compreensão, avaliação ou reutilização por terceiros de modelos desenvolvidos por determinado grupo. Propomos um conjunto de medidas que têm como tônica desenvolver, aprimorar e promover esforços para a padronização de modelos em biologia computacional. Através de descrições declarativas abertas e estandardizadas, independentes de detalhes de implementação (como métodos numéricos, simuladores ou bibliotecas de análise), operando no nível de abstração próximo àquele da neurofisiologia celular, pretendemos contribuir para a acessibilidade - e consequente verificabilidade, reprodutibilidade e reuso - de tais modelos. Por meio desta infraestrutura, abrem-se portas para simulação e análise de dados eficientes via geração automatizada de código, explorando novas arquiteturas como GPUs, FPGAs e hardware neuromórfico. (AU)

Publicações científicas (4)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
GLEESON, PADRAIG; CANTARELLI, MATTEO; MARIN, BORIS; QUINTANA, ADRIAN; EARNSHAW, MATT; SADEH, SADRA; PIASINI, EUGENIO; BIRGIOLAS, JUSTAS; CANNON, ROBERT C.; CAYCO-GAJIC, N. ALEX; CROOK, SHARON; DAVISON, ANDREW P.; DURA-BERNAL, SALVADOR; ECKER, ANDRAS; HINES, MICHAEL L.; IDILI, GIOVANNI; LANORE, FREDERIC; LARSON, STEPHEN D.; LYTTON, WILLIAM W.; MAJUMDAR, AMITAVA; MCDOUGAL, ROBERT A.; SIVAGNANAM, SUBHASHINI; SOLINAS, SERGIO; STANISLOVAS, ROKAS; VAN ALBADA, SACHA J.; VAN GEIT, WERNER; SILVER, R. ANGUS. Open Source Brain: A Collaborative Resource for Visualizing, Analyzing, Simulating, and Developing Standardized Models of Neurons and Circuits. NEURON, v. 103, n. 3, p. 395+, AUG 7 2019. Citações Web of Science: 0.
BLUNDELL, INGA; BRETTE, ROMAIN; CLELAND, THOMAS A.; CLOSE, THOMAS G.; COCA, DANIEL; DAVISON, ANDREW P.; DIAZ-PIER, SANDRA; MUSOLES, CARLOS FERNANDEZ; GLEESON, PADRAIG; GOODMAN, DAN F. M.; HINES, MICHAEL; HOPKINS, MICHAEL W.; KUMBHAR, PRAMOD; LESTER, DAVID R.; MARIN, BORIS; MORRISON, ABIGAIL; MUELLER, ERIC; NOWOTNY, THOMAS; PEYSER, ALEXANDER; PLOTNIKOV, DIMITRI; RICHMOND, PAUL; ROWLEY, ANDREW; RUMPE, BERNHARD; STIMBERG, MARCEL; STOKES, ALAN B.; TOMKINS, ADAM; TRENSCH, GUIDO; WOODMAN, MARMADUKE; EPPLER, JOCHEN MARTIN. Code Generation in Computational Neuroscience: A Review of Tools and Techniques. FRONTIERS IN NEUROINFORMATICS, v. 12, NOV 5 2018. Citações Web of Science: 4.
CANTARELLI, MATTEO; MARIN, BORIS; QUINTANA, ADRIAN; EARNSHAW, MATT; COURT, ROBERT; GLEESON, PADRAIG; DURA-BERNAL, SALVADOR; SILVER, R. ANGUS; IDILI, GIOVANNI. Geppetto: a reusable modular open platform for exploring neuroscience data and models. PHILOSOPHICAL TRANSACTIONS OF THE ROYAL SOCIETY B-BIOLOGICAL SCIENCES, v. 373, n. 1758, SI OCT 19 2018. Citações Web of Science: 6.
DEPETRI, GABRIELA I.; PEREIRA, FELIPE A. C.; MARIN, BORIS; BAPTISTA, MURILO S.; SARTORELLI, J. C. Dynamics of a parametrically excited simple pendulum. Chaos, v. 28, n. 3 MAR 2018. Citações Web of Science: 0.

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