Ассамблея и характеристика биомолекулярных Memristors, состоящий из легированных ионного канала липидные мембраны
Summary
Мягкие низким энергопотреблением, биомолекулярных memristors использовать аналогичный состав, структура и переключения механизмов био синапсы. Здесь представлены протокол собрать и характеризуют биомолекулярных memristors получается из изоляционного липидных бислоев образуются между капельки воды в масле. Включение пептидов напряжения активированный alamethicin приводит к memristive ионной проводимости через мембрану.
Abstract
Возможность воссоздать синаптических функциональности в цепи синтетических элементов имеет важное значение для neuromorphic вычислительных систем, которые стремятся подражать когнитивной полномочия мозга с сопоставимой эффективности и плотности. На сегодняшний день, на базе кремния три терминала транзисторов и два терминал memristors широко используются в neuromorphic цепей, в значительной степени из-за их способности разместить обработки информации и память. Но эти устройства не могут достичь взаимосвязанности и сложность мозга, потому что они властолюбивый, не имитировать ключевых синаптических функциональности и страдают от повышенного шума и высокой переключение напряжения. Чтобы преодолеть эти ограничения, мы разработали и характеризуется биомолекулярных Мемристор, который имитирует состав, структура и переключения характеристики биологических синапсы. Здесь мы описываем процесс сборки и характеризующие биомолекулярных memristors, состоящий из 5 Нм толщиной липидному образуются между капельки липидов функционализированных воды в масле и легированного напряжения активированный alamethicin пептидов. В то время как аналогичные протоколы Ассамблеи были использованы для изучения биофизические свойства капелька поддерживаемые липидные мембраны и мембраны прыгните ионных каналов, эта статья фокусируется на основных модификаций капелька бислой метода интерфейса существенно важное значение для обеспечение последовательного Мемристор производительности. Конкретно мы описываем процесс подготовки липосом и включение alamethicin пептидов в липидного бислоя мембраны и соответствующей концентрации каждой составляющей, а также их влияние на общий ответ memristors. Мы также подробно характеристика процесса биомолекулярных memristors, в том числе измерение и анализ memristive-амперных отношений получил через циклической вольтамперометрии, а также краткосрочные пластичности и поэтапного обучения в ответ на напряжение импульса поезда.
Introduction
Широко признается, что биологические синапсы отвечают за высокую эффективность и огромные параллелизм мозга из-за их способность учиться и обрабатывать информацию высоко адаптивный способами. Эта функциональность скоординированных вытекает из нескольких сложных молекулярных механизмов диска как краткосрочные и долгосрочные синаптической пластичности1,2,3,4,5. Neuromorphic вычислительных систем стремятся подражать синаптических функций на уровнях, приближается к плотности, сложности и эффективности использования энергии мозга, которые необходимы для следующего поколения компьютеров мозга как6,7 , 8. Однако, воспроизводя синаптических черт, с использованием элементов традиционных электронных цепей является практически невозможным9, вместо этого требуя проектирование и изготовление новых аппаратных элементов, которые могут адаптироваться к входящие сигналы и помнить Информация истории9. Эти типы СИНАПС вдохновил оборудования известны как мем элементы9,10,11 (короткий для памяти элементы), которые, по словам Di Вентра et al.9,11, пассивной, двух терминал устройства, сопротивление, емкость или которых индуктивность может быть перенастроена в ответ на внешние раздражители, и который может вспомнить предыдущие государств11. Для достижения уровня потребления энергии, приближается в головном мозге, эти элементы должны использовать подобные материалы и механизмы синаптической пластичности12.
На сегодняшний день, два терминал memristors13,,1415 преимущественно были построены с использованием дополнительные металл оксид полупроводник (CMOS) технологии, характеризуется высокой переключение напряжения и высокой шума. Эта технология не масштабируются благодаря высоким энергопотреблением и низкой плотности. Чтобы устранить эти ограничения, несколько органических и полимерных memristors были недавно построены. Однако эти устройства обладают значительно медленнее переключения динамика благодаря длительным Ион диффузии через проводящей полимерной матрицы16,17. В результате механизмы, которые оба устройства на основе КМОП и органических memristive подражать СИНАПС вдохновил функции весьма феноменологической, охватывающих лишь несколько синаптических функций таких сроков зависит от пластичности в Spike (СТДП) 18, в то время как другие ключевые видом, также играют важную роль в принятии мозга мощной и эффективной компьютера, например предварительно синаптической, краткосрочные пластичности19.
Недавно мы ввели новый класс memristive устройств12 показывая напряжения активированный пептиды, включены в biomimetic липидные мембраны, имитирующий биомолекулярных состав, мембранные структуры и ионного канала срабатывает переключение механизмы биологической синапсы20. Здесь мы опишем, как собрать и электрически допросить эти два терминал устройства, с уделением особого внимания как оценить краткосрочные пластичности для осуществления в онлайн обучения приложения12. Ассамблея устройства основана на капельки бислой (DIB)21 метода интерфейса, который широко используется в последние годы для изучения биофизики мембран модель21 и мембраны прыгните ионных каналов22,23, 24и в качестве строительных блоков для разработки стимулов отзывчивым материалы25,26. Мы описать процесс сборки и допроса мембраны подробно для тех, кто заинтересован в neuromorphic приложениях, но имеют ограниченный опыт в биоматериалов или мембраны биологии. Протокол также включает в себя полное описание характеристик процедура, которая же важны, как процесс сборки, учитывая динамичный и перестраиваемой электрические свойства устройства27. Описанные здесь процедуры и представитель результаты являются основой для нового класса лоу кост, низким энергопотреблением, мягкие мем элементы на основе липидов интерфейсов и других биомолекул для применения в neuromorphic вычислений, автономных структур и систем, и даже адаптивного головного мозга компьютерные интерфейсы.
Protocol
Representative Results
Discussion
Этот документ представляет собой протокол для монтажа и характеризующие биомолекулярных memristors, основанный на ионного канала легированных синтетических биомембран образуются между двумя каплями воды в масле. Устройство мягкой материи, два терминал спроектирован и учился: 1) преодолет…
Divulgations
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Финансовая поддержка была оказана в национальной науки Фонд Грант NSF ECCS-1631472. Исследования G.J.T., C.D.S., а.б., и ставилось был частично авторами лаборатории направлены исследования и развития программы из Окриджская национальная лаборатория, управляемые UT-Battelle, ООО, для министерства энергетики США. Часть этого исследования была проведена в центре для Nanophase материаловедение, которые является DOE отделение науки пользователя объекта.
Materials
| 1,2-diphytanoy-sn-glycero-3-phosphocholine (DPhPC) | Avanti Polar Lipids | 850356P/850356C | Purchased as lyophilized powder (P) or in chloroform (C) |
| Agarose | Sigma-Aldrich | A9539 | |
| Agarose (0.5g Agarose Tablets) | Benchmark | A2501 | You can either use the powder form or the tablets |
| Alamethicin | AG Scientific | A-1286 | |
| Analytical balance | Mettler Toledo | ME204TE/00 | |
| Axopatch 200B Amplifier | Molecular Devices | – | |
| BK Precision 4017B 10 MHz DDs Sweep/Function Generator | Digi-Key | BK4017B-ND | |
| Borosilicate Glass Capillaries | World Precision Instruments | 1B100F-4 | |
| Brain Total Lipid Extracts (Porcine) | Avanti Polar Lipids | 131101 | |
| DigiData 1440A system | Molecular Devices | – | |
| Extruder Set With Holder/Heating Block | Avanti Polar Lipids | 610000 | This includes a mini-extruder, 2 syringes, 100 PC membranes, 100 filter supports, and 1 holder/heating block |
| Freezer (-20 °C) | VWR International | SCUCBI0420AD | |
| Glassware | VWR International | – | |
| Hexadecane, 99% | Sigma-Aldrich | 544-76-3 | |
| Isopropyl Alcohol | VWR International | BDH1133-4LP | |
| Microelectrode Holder | World Precision Instruments | MEH1S | |
| MOPS | Sigma-Aldrich | M1254 | |
| Nitrogen (N2) Gas | Airgas | UN1066 | |
| Parafilm M All-Purpose Laboratory Film | Parafilm | PM999 | |
| Powder Free Soft Nitrile Examination Gloves | VWR International | CA89-38-272 | |
| Precleaned Microscope Sildes | Fisher Scientific | 22-267-013 | |
| Refrigirator (4 °C) | VWR International | SCUCFS-0504G | |
| Silver wire | GoodFellow | 147-346-94 | Different diameters could be used depending on the application |
| Sodium Chloride (KCl) | Sigma-Aldrich | P3911 | |
| Stirring Hot Plate | Thermo Scientific | SP131325 | |
| VWR Light-Duty Tissue Wipers | VWR International | 82003-820 | |
| VWR Scientific 50D Ultrasonic Cleaner | VWR International | 13089 |
References
- Thompson, R. F. The neurobiology of learning and memory. Science. 233 (4767), 941-947 (1986).
- Squire, L. R. Memory systems of the brain: a brief history and current perspective. Neurobiology of learning and memory. 82 (3), 171-177 (2004).
- Benfenati, F. Synaptic plasticity and the neurobiology of learning and memory. Acta Bio Medica Atenei Parmensis. 78 (1Suppl), 58-66 (2007).
- Marx, G., Gilon, C. The molecular basis of memory. ACS Chemical Neuroscience. 9 (8), 633-642 (2012).
- Izquierdo, I., Medina, J. H. Memory formation: the sequence of biochemical events in the hippocampus and its connection to activity in other brain structures. Neurobiology of learning and memory. 68 (3), 285-316 (1997).
- Merolla, P. A. A million spiking-neuron integrated circuit with a scalable communication network and interface. Science. 345 (6197), 668-673 (2014).
- Benjamin, B. V. Neurogrid: A mixed-analog-digital multichip system for large-scale neural simulations. Proceedings of the IEEE. 102 (5), 699-716 (2014).
- Furber, S. Large-scale neuromorphic computing systems. Journal of neural engineering. 13 (5), 051001 (2016).
- Di Ventra, M., Pershin, Y. V. The parallel approach. Nature Physics. 9 (4), 200-202 (2013).
- Chua, L. Memristor-the missing circuit element. IEEE Transactions on circuit theory. 18 (5), 507-519 (1971).
- Di Ventra, M., Pershin, Y. V., Chua, L. O. Circuit elements with memory: memristors, memcapacitors, and meminductors. Proceedings of the IEEE. 97 (10), 1717-1724 (2009).
- Najem, J. S. Memristive Ion Channel-Doped Biomembranes as Synaptic Mimics. ACS Nano. , (2018).
- Strukov, D. B., Snider, G. S., Stewart, D. R., Williams, R. S. The missing memristor found. Nature. 453 (7191), 80-83 (2008).
- Prezioso, M. Training and operation of an integrated neuromorphic network based on metal-oxide memristors. Nature. 521 (75550), 61-64 (2015).
- Prodromakis, T., Toumazou, C., Chua, L. Two centuries of memristors. Nature Materials. 11 (6), 478 (2012).
- Berzina, T. Optimization of an organic memristor as an adaptive memory element. Journal of Applied Physics. 105 (12), 124515 (2009).
- van de Burgt, Y., Melianas, A., Keene, S. T., Malliaras, G., Salleo, A. Organic electronics for neuromorphic computing. Nature Electronics. 1, (2018).
- Dan, Y., Poo, M. M. Spike timing-dependent plasticity: from synapse to perception. Physiological reviews. 86 (3), 1033-1048 (2006).
- Zucker, R. S., Regehr, W. G. Short-term synaptic plasticity. Annual Reviews of Physiology. 64 (1), 355-405 (2002).
- Shepherd, J. D., Huganir, R. L. The cell biology of synaptic plasticity: AMPA receptor trafficking. Annual Review of Cell Developmental Biology. 23, 613-643 (2007).
- Taylor, G. J., Venkatesan, G. A., Collier, C. P., Sarles, S. A. Direct in situ measurement of specific capacitance, monolayer tension, and bilayer tension in a droplet interface bilayer. Soft Matter. 11 (38), 7592-7605 (2015).
- Najem, J. S. Activation of bacterial channel MscL in mechanically stimulated droplet interface bilayers. Scientific Reports. 5, 13726 (2015).
- Taylor, G. J. Capacitive Detection of Low-Enthalpy, Higher-Order Phase Transitions in Synthetic and Natural Composition Lipid Membranes. Langmuir. 33 (38), 10016-10026 (2017).
- Taylor, G. Electrophysiological interrogation of asymmetric droplet interface bilayers reveals surface-bound alamethicin induces lipid flip-flop. Biochimica et biophysica acta (BBA)-Biomembranes. , (2018).
- Sarles, S. A., Garrison, K. L., Young, T. T., Leo, D. J. Formation and Encapsulation of Biomolecular Arrays for Developing Arrays of Membrane-Based Artificial Hair Cell Sensors. Proceedings of the Asme Conference on Smart Materials, Adaptive Structures and Intelligent Systems (Smasis 2011), Vol 2. , 663-671 (2011).
- Sarles, S. A., Leo, D. J. Membrane-based biomolecular smart materials. Smart Materials & Structures. 20 (9), (2011).
- Sarles, S. A. . Physical encapsulation of interface bilayers. , (2010).
- JoVE Science Education Datatbase. Organic Chemistry II. Cleaning Glassware. Journal of Visualized Experiments. , (2018).
- Taylor, G. J., Sarles, S. A. Heating-enabled formation of droplet interface bilayers using Escherichia coli total lipid extract. Langmuir. 31 (1), 325-337 (2014).
- Shlyonsky, V., Dupuis, F., Gall, D. The OpenPicoAmp: an open-source planar lipid bilayer amplifier for hands-on learning of neuroscience. Plos One. 9 (9), e108097 (2014).
- Najem, J. S. Micropipette-based Method for Incorporation And Stimulation of Bacterial Mechanosensitive Ion Channels in Droplet Interface Bilayers. Journal of Visualized Experiments. (105), (2015).
- Bayley, H. Droplet interface bilayers. Molecular Biosystems. 4 (12), 1191-1208 (2008).
- Nguyen, M., Srijanto, B., Retterer, S., Collier, C. P., Sarles, S. A. Hydrodynamic trapping for rapid assembly and in situ electrical characterization of droplet interface bilayer arrays. Lab on a Chip. 16, 3576-3588 (2016).
- Weiss, R., Najem, J. S., Hasan, M. S., Schuman, C. D., Belianinov, A., Collier, C. P., Sarles, S. A., Rose, G. S. A Soft-Matter Biomolecular Memristor Synapse for Neuromorphic Systems. , (2018).
