脳の大域的な情報動態を理解することは神経科学の重要課題の一つです。精神疾患は、遺伝子/分子レベルの異常が大脳ネットワークの異常に繋がり、最終的な行動異常を起こす多階層的で複雑な現象です。近年、脳の大域的な情報動態を理解するために、大脳ネットワークの計算モデルを作るという構成的なアプローチが始まっています。このような全脳シミュレーションを行う際、単に大脳の解剖学的な結合を再現するだけではモデルの拘束条件として不十分であり、現実的な脳活動を示すものから非現実的なものまで様々なモデルが出てきてしまうことが分かってきています。この問題を解決するには、非常に多数の自由度を持つ大脳のモデルに対して、実際の脳活動を再現するようにモデルのパラメーター空間を制限することが重要です。いたる全ての階層のデータが単一のモデル動物で得られていることが望まれます。多くの実験的研究では、細胞-回路レベルでの研究はマウス、大脳ネットワークレベルでの研究はヒトの機能的MRIが主に使われており、全ての階層における脳情報動態を同一のモデル動物で計測したデータベースはありません。