Montagem e caracterização de Biomolecular Memristors consiste em membranas de lipídios dopado com canal iônico

Joseph S. Najem; Graham  J. Taylor; Nick Armendarez; Ryan  J. Weiss; Md  Sakib Hasan; Garrett  S. Rose; Catherine  D. Schuman; Alex Belianinov; Stephen  A. Sarles; C.  Patrick Collier

doi:10.3791/58998

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Artigo de método

Montagem e caracterização de Biomolecular Memristors consiste em membranas de lipídios dopado com canal iônico

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DOI:

10.3791/58998

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9 de março de 2019

Joseph S. Najem¹^,² , Graham J. Taylor²^,³ , Nick Armendarez⁴ , Ryan J. Weiss⁵ , Md Sakib Hasan⁵ , Garrett S. Rose⁵ , Catherine D. Schuman⁶ , Alex Belianinov⁷ , Stephen A. Sarles² , C. Patrick Collier²^,³^,⁷

¹Joint Institute for Biological Sciences, Oak Ridge National Laboratory, ²Department of Mechanical, Aerospace and Biomedical Engineering, University of Tennessee, ³Bredesen Center for Interdisciplinary Research, University of Tennessee, ⁴Department of Biosystems and Agriculture Engineering, University of Kentucky, ⁵Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Tennessee, ⁶Computer Science and Mathematics Division, Oak Ridge National Laboratory, ⁷Center for Nanophase Materials Sciences, Oak Ridge National Laboratory

Neste artigo

Resumo

Macio, baixo consumo de energia, biomolecular memristors alavancar semelhante composição, estrutura e mecanismos de bio-sinapses de comutação. Apresentado aqui é um protocolo para montar e caracterizar biomolecular memristors obtido de isolamento bilayers do lipid formadas entre as gotículas de água em óleo. A incorporação dos resultados de peptídeos alamethicin tensão-ativado em memristive de condutância iônica através da membrana.

Resumo

A capacidade de recriar funcionalidades sinápticas em elementos de circuito sintético é essencial para neuromorphic computação sistemas que procuram imitar os poderes cognitivos do cérebro com densidade e eficiência comparável. Até à data, transistores de três terminais à base de silicone e dois terminais memristors foram amplamente utilizados em circuitos de neuromorphic, em grande parte devido à sua capacidade de co-localização memória e processamento de informações. No entanto, esses dispositivos não podem atingir a interconectividade e a complexidade do cérebro, porque eles são poder-com fome, não conseguem imitar chaves funcionalidades sinápticas e sofrem de ruído elevado e alta comutação de tensões. Para superar essas limitações, temos desenvolvido e caracterizado um memristor biomolecular que imita a composição, estrutura e características de comutação das sinapses biológicas. Aqui, descrevemos o processo de montagem e caracterização biomolecular memristors consistindo de uma lipídica 5 nm de espessura formada entre as gotas de água acrescida de lipídios em óleo e dopado com peptídeos alamethicin tensão-ativado. Enquanto protocolos de montagem semelhantes têm sido usados para investigar as propriedades biofísicas de membranas compatíveis com gotículas lipídicas e canais iônicos de membrana-limite, este artigo centra-se na chaves modificações de método da bicamada de interface da gota essencial para atingir o desempenho consistente do memristor. Especificamente, descrevemos o processo de preparação de lipossomas e a incorporação de peptídeos de alamethicin em membranas de bicamada lipídica e as concentrações adequadas de cada constituinte, bem como seu impacto sobre a resposta global dos memristors. Também detalhamos o processo de caracterização de memristors biomolecular, incluindo medição e análise das relações de corrente-tensão de memristive obtidos via voltametria cíclica, bem como a curto prazo plasticidade e aprendizagem em resposta a step-wise trens de pulso de tensão.

Introdução

É amplamente reconhecido que as sinapses biológicas são responsáveis pela alta eficiência e paralelismo enorme do cérebro devido à sua capacidade de aprender e processar informações de formas altamente adaptáveis. Essa funcionalidade coordenada emerge múltiplas, mecanismos moleculares altamente complexos que conduzem ambos plasticidade sináptica a curto e a longo prazo¹^,²^,³^,⁴^,⁵. Sistemas de computação Neuromorphic visam emular as funcionalidades sinápticas em níveis próximos a densidade, complexidade e efic....