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コネクトームデータを問い合わせ・可視化するための API・ライブラリ・ブラウザ。
21 件
brandoncho369
デモのブームがおおむね飛ばしてきた問い、すなわち「そのシミュレーションのハエは、実際のハエが行うと分かっている振る舞いを今も示すのか」を測るための反射ベンチマーク。文献引用付きの行動課題群、参照実装の leaky integrate-and-fire シミュレータ、採点用ハーネスを備え、任意のモデルパラメータ設定に比較可能な数値を与える。「Minecraft や Doom のデモはどれもシナプス重み・全体ゲイン・抑制の扱いを推測で決め、それらしく見えるまで手で調整するしかなかった」という問題意識を明示している。
navis-org (Fly Connectomics group, Cambridge)
ニューロンのスケルトン・メッシュ・dotprops・画像ボリュームを統一的に扱う Python ライブラリ。2D/3D 描画、形態計測、NBLAST による類似度比較、テンプレート脳間の座標変換を備える。ケンブリッジのハエ・コネクトミクス界隈で R の natverse と対をなす形で開発され、neuPrint や（fafbseg 経由で）FlyWire/FAFB と連携する。重い処理は navis-fastcore として Rust 化されている。
BruceLanLan
looming（迫ってくる物体）に対する逃避、それも巨大線維が門番をする反応ひとつだけを取り上げ、MaleCNS v1.0 の配線から、明示した教師モデル、16 ビット入力の全 65,536 行を尽くした決定表、そして NAND 173 個とラッチ 6 個のネットリストへと落としていく。決定表との等価性は網羅的に確かめられている。問いは「配線が形づくる振る舞いを再現する決定論的な機械はどこまで小さくできて、そのうちどこまでを信頼ではなく証明で済ませられるか」。ブラウザ上の実験台では迫る物体をハエに撃ち込み、5ms ごとにネットリストをセル単位で評価し、読み込み時に SHA-256 を照合する。
franciscocarloserra
MaleCNS のコネクトーム全体（16.5 万ニューロン・2,450 万シナプス）を進める、イベント駆動の Triton カーネル。RTX 3090 一枚で 3,455 Hz。膜の時間刻みが 1ms なので、ハエの 1 秒を実時間 0.29 秒で回す計算になり、実時間の約 3.5 倍速にあたる。torch.sparse の COO は毎秒 708 ステップなので 4.9 倍。16 匹・64 匹とバッチにすると 1 匹あたりの遅延と引き換えにスループットが伸び、毎秒 51,159 fly-step に達する。同じ入力なら torch.sparse の参照実装と同じスパイクが出ることを README が明記している。
ashemag
公開された MaleCNS のジオメトリから作った、成体雄のハエ脳の対話型 3D アトラス。80 の脳領域を元データの 7,270,902 三角形のまま持ち、分解表示や左右対応領域の強調ができる。追跡済みニューロン 1,712 本（2,180,126 セグメント）に加え、完全なニューロンメッシュ 8 本を必要に応じて読み込む。ジオメトリはローカル配信で、実行時に API トークンは要らない。全アセットに取得元 URL と SHA-256 が帰属マニフェストとして付き、細胞表示は母集団全体ではなく形態を示すための選抜だと明記されている。
Mert Cobanov (@cobanov)
毎回足場から組み直さずにハエコネクトームの実験を始めるための、ブラウザ上の作業台。MaleCNS v1.0 の分類済み脳 soma 座標 124,289 点を軸を歪めずに描いた状態から始まり、解剖学的な flybody メッシュも同梱する。環境とモデルは差し替え可能な部品として切り出されていて、学習と推論は自分の環境で回し、出力はニューロン ID で突き合わせる。ライセンスは Web UI とリポジトリの双方に帰属表示を求める。
Mert Cobanov (@cobanov)
ブームの最中である 2026 年 9 月 12 日に公開された、ハエコネクトーム関連プロジェクトのキュレーションリスト。ゲームと制御実験、デスクトップのハエと対話的世界、言語と芸術の実験、脳モデルと身体付きシミュレーション、データセット、解析ライブラリ、チュートリアルに分類されている。各項目が使用データセットを明記し、コネクトーム全体を走らせているのか回路の部分集合だけなのかを示しているため、本格的な実装と即席のものを見分けるのに役立つ。
Yijie Yin, University of Cambridge
配線図を回路機能についての検証可能な仮説に変える Python ライブラリ。約 14 万ニューロンの全脳解析でもノート PC や Colab で動く。ニューロン群どうしの多シナプス的な実効結合を符号ありなしで計算し、始点と終点のあいだの実際の部分回路を取り出して描画し、微分可能なコネクトームモデルも提供する。PyPI から導入でき、プレプリントと Colab ノートブックが付属する。
nftechie (Alex Wormuth)
凍結した言語モデルを MaleCNS v1.0 のグラフに結合する実験。トークン埋め込みが 16万6,700ノードの固定ネットワークを駆動し、27万8,528パラメータのアダプターがその状態を読んで Liquid AI の LFM2.5-1.2B-Instruct の次トークンスコアを調整する。学習するのはアダプターだけで、パラメータ数を揃えた直接入力の対照も併せて訓練する。README は冒頭で「言語能力は事前学習済みモデル由来であり、生物のハエが言語を理解することを意味しない」と注記している。
Turaga Lab, HHMI Janelia Research Campus
Lappalainen らの論文「Connectome-constrained networks predict neural activity across the fly visual system」（Nature, 2024）の公式 PyTorch 実装。結合をコネクトームで固定したまま、パラメータをオプティカルフロー課題で学習させる、ハエ視覚系の深層メカニスティックネットワーク。配線はパッケージ同梱の FIB-25／FIB-19 メデュラ再構成で、このサイトが扱う全脳データセットとは別物。学習済みモデルのアンサンブル、Colab チュートリアル、独自モデル用のフレームワークを備える。2026 年 9 月のブームで現れたブラウザデモのいくつかは、これを視覚の前段に使っている。
Reiser Lab, HHMI Janelia Research Campus
MaleCNS v1.0 の細胞タイプを閲覧するためのリファレンス。データセット自体から生成され、研究室が公開している。細胞タイプごとに 1 ページが用意され、結合、領域への投射、形態を確認できる。ゲーム系のデモはたいてい DNp01 や DNg100 といった下行ニューロンを名前で指定するが、その細胞が実際に何とつながっているかを確かめる手段が無いことが多く、その確認先として使えるリソース。
Gregory Jefferis (natverse)
主要なハエのコネクトームを共通のインターフェースで扱えるようにする R パッケージ。hemibrain・FlyWire・MANC・FANC・BANC・male CNS・male optic lobe に対して、同じ書き方で結合相手の検索や細胞タイプの比較ができる。Jefferis 氏が開発しており、ライフサイクルは実験段階で API が変わる可能性はあるものの、hemibrain と FlyWire の比較では既に実用されている。
Yijie Yin, University of Cambridge
ケンブリッジ大学の Yijie Yin 氏による、公開コネクトームを解析しやすい疎結合行列とメタデータ表に整形するためのノートブック・スクリプト集。flow centrality に基づく軸索・樹状突起の分割処理も含む。対象は成虫の male CNS・BANC・FlyWire/FAFB・hemibrain・MANC に加えて幼虫コネクトームで、Connectome Interpreter で使う経路探索・実効結合解析のベンチマークコードも同梱されている。ライセンスファイルは未設定。
SJCABS winter school (Sven Dorkenwald & Alexander Bates)
サンフアン冬季スクール（Connectomics and Brain Simulation）向けに Sven Dorkenwald と Alexander Bates が作成した教材。データ読み込みから形態解析、直接・間接結合の解析まで、Python と R の両方で段階的に学べる。BANC・FAFB・male CNS・MANC・hemibrain のメタデータを共通スキーマに揃え、公開クラウドバケットで配布しているため、同じノートブックを 5 つのデータセットで使い回せる点が特徴。
Fly Connectomics group (Cambridge) & Jefferis lab (MRC LMB)
ケンブリッジの Fly Connectomics グループと MRC LMB の Jefferis 研が開発したソフトウェアを一覧にした README のみのリポジトリ。R 側の natverse 系（nat・neuprintr・hemibrainr・fafbseg・nat.flybrains）と Python 側（navis・pymaid・fafbseg・flybrains・skeletor）の全体像をつかむのに便利。2022 年前半に作られた後は更新されていないため、最新カタログではなく当時のスナップショットとして見るのがよい。
Princeton Neuroscience Institute
Princeton Neuroscience Institute が開発した Web ベースのコネクトーム閲覧ツール。ソフトのインストールも生データのダウンロードも不要で、ブラウザだけで検索・絞り込み・可視化ができる。FlyWire の FAFB v783（139,255 ニューロン）に加え、BANC v888、Janelia の MANC v1.2.1、オス視葉 MAOL v1.1、male CNS v1.0 も閲覧でき、2026 年初頭時点で登録ユーザーは 6 万人を超えた。コードは murthylab/codex として Apache-2.0 で公開されている。
natverse / Jefferis lab with Janelia FlyEM
Janelia FlyEM のオス全中枢神経系コネクトーム（neuPrint 上の公開スナップショット male-cns:v1.0）を natverse から手軽に扱うための R パッケージ。ニューロンのメッシュ取得、FlyWire や MANC の細胞タイプと対応づけたアノテーション列、データセット間の座標変換などを提供する。Janelia FlyEM とケンブリッジの Drosophila Connectomics Group の共同プロジェクトから生まれ、2021 年末から開発が続いている。
Jefferis lab, MRC LMB
3D 神経解剖データの読み込み・可視化・解析・書き出しを行う、相互運用可能な R パッケージ群。tidyverse をモデルにしており、中核の nat（NeuroAnatomy Toolbox）は Jefferis 研が 2014 年から GitHub で保守している。neuprintr や fafbseg といった周辺パッケージにより hemibrain や FlyWire/FAFB に R からアクセスできる。2020 年に eLife で論文化された。
Janelia FlyEM (HHMI)
Janelia FlyEM チームが運営するコネクトーム解析基盤。Neo4j 上のグラフデータベースに、Web 上で探索できる neuPrintExplorer と HTTP API を組み合わせたもので、ニューロン間の結合をクエリで調べられる。hemibrain・MANC・male CNS の公式配布元であり、2022 年に Frontiers in Neuroinformatics で論文化された。
Janelia FlyEM (HHMI)
neuPrint 公式の Python クライアント。Cypher を直接書かなくても、Janelia のコネクトームデータベースからニューロンのメタデータや結合表、スケルトンを pandas に取り込める。2020 年 1 月に PyPI で初公開され、2026 年 7 月の 0.6.3 まで継続的に更新されている。pip・conda・pixi のいずれでも導入できる。
Virtual Fly Brain consortium (UK institutions incl. MRC HGU)
ニューロン画像・遺伝子発現パターン・コネクトームを標準脳テンプレート上に統合し、解剖学オントロジーで結びつけて横断検索できる Web アトラス。英国の研究資金で 2009 年から運営され、現在は 60 万件超の 3D 画像と約 49 万個の結合情報付きニューロンを収載し、hemibrain・FlyWire・FANC・幼虫 L1EM などをカバーする。v2 フロントエンド（geppetto-vfb）は Geppetto を MIT ライセンスでカスタマイズしたもの。
Fly Brain Hub
