Організація нервової мережі відсмикування "хвоста" в аплізії дозволяє побудувати модельну систему, за допомогою якої можна ефективно досліджувати прості форми навчання та пам'яті. Використовуючи інтерфейс Python та програмний засіб NEURON, змодельовано даний рефлекс та досліджено декілька властивостей модельної мережі. Феномени адаптації частоти розряду (SFA) та біфуркації з доданням періоду за мінімуму частоти спостережено в сенсорних нейронах за умов стимуляції прямокутними стимулами. В усіх нейронах мережі зміни сили стимуляції призводили спочатку до збільшення числа піків у пачках, а потім до його зменшення. Окрім того, у разі зменшення кількості стимульованих сенсорних нейронів на виходах інтернейронів та моторного нейрона з'являлася підпорогова кайма, що відрізнялася від такої в інтактних пачок. Більш того, потенціали, продуковані моторним нейроном, індукували відповідні осциляції сили, розвинутої м'язовим волокном, що свідчило про сполучення процесів збудження/скорочення у хвостовій частині аплізії. У разі змін провідності синапсів між інтернейронами та мотонейронами тривалість "довгих" імпульсних відповідей закономірно збільшувалася, що вказувало на прояви синаптичної пластичності.