Summary

アセンブリおよびイオン チャネルをドープした脂質膜から成る分子 Memristors のキャラクタリゼーション

Published: March 09, 2019
doi:

Summary

ソフト、低消費電力、生体分子 memristors は活用と同様の組成、構造、およびスイッチング バイオ シナプス機構です。ここで紹介を組み立てるし、生体分子 memristors を特徴付けるプロトコルは絶縁油中水滴間に形成される脂質二重層から取得します。メムリスティブ イオン伝導膜の電圧作動したアラメチシン ペプチド結果定款。

Abstract

コンピューティング システムを同等の効率と密度と脳の認知力をエミュレートしようとする神経は合成回路においてシナプスの機能を再現する能力が欠かせません。日には、3 端子シリコン トランジスタ、2 端子 memristors 使用されている広く能力共同情報処理およびメモリを検索するための大部分の神経回路で。これらのデバイスは相互接続性、脳の複雑性を達成することはできませんので、まだパワーハングリー、失敗、シナプスの重要な機能を模倣し、高ノイズと高電圧をスイッチングに苦しみます。これらの制限を克服するために開発し、組成、構造、および生物学的シナプスのスイッチング特性を模倣した生体分子 memristor を特徴付けられます。ここで組立のプロセスについて述べる、脂質修飾の水滴はオイルの間に形成され、電圧作動したアラメチシン ペプチドをドープした 5 nm 厚の脂質二重層からなる生体分子 memristors を特徴付けます。液滴インターフェイス層メソッドのために不可欠の主要な修正に焦点を当ててこの記事と同様のアセンブリ プロトコルは、液滴脂質膜と膜結合型イオン チャネルの生物物理学的性質を調べるに使用されてきたが、memristor の一貫性のあるパフォーマンスを達成します。具体的には、我々 は、memristors の全体的な応答のリポソームの調製とアラメチシン ペプチド脂質二分子膜の定款およびその影響と同様に、各成分の適切な濃度をについて説明します。我々 も短期可塑性と同様、サイクリックボルタンメトリー、を介して取得し、ステップごとに応答学習メムリスティブ電流-電圧特性の測定と解析を含む生体分子 memristors の評価プロセスを詳細します。電圧パルス。

Introduction

それは広く生物学的シナプス高効率と能力を学ぶし、非常に適応の方法で情報を処理するための脳の巨大な並列処理の責任があることが認識されます。この調整機能を両方短期的および長期的なシナプス可塑性1,2,3,4,5そのドライブ、複数の非常に複雑な分子メカニズムから出ています。ニューロ コンピュータ システム レベル脳型コンピューター67の次の世代に必要な密度、複雑さ、および脳のエネルギー効率に近づいているシナプスの機能をエミュレートすることを目指してください。,8しますただし、事実上9、代わりに設計と受信信号に適応でき、記憶の新しいハードウェア要素の作製を必要とするは、伝統的な電子回路素子を用いたシナプスの機能を再現。情報履歴9。これらの種類のシナプスに触発されたハードウェアとして知られている mem 要素9,10,11 (略してメモリ要素) で119,・ ディ ・ Ventra らによると、受動的、2 端子デバイスが抵抗、キャパシタンス、インダクタンスは外部からの刺激への応答で再構成でき、前の状態11を覚えています。頭脳のそれらに近づいているエネルギー消費レベルを達成するためにこれらの要素は、類似の材料とシナプス可塑性12メカニズムを採用すべき。

日には、2 端子 memristors13,14,15主に高スイッチング電圧および高ノイズによって特徴付けられる補完の金属酸化膜半導体 (CMOS) 技術を使用して構築されています。この技術は、高い消費電力と低密度のためにまたスケーリングしません。これらの制限に対処するため、複数の有機・高分子 memristors を最近構築されています。ただし、これらのデバイスは、導電性高分子マトリックス16,17まで時間のかかるイオン拡散によるスイッチング速度が遅くダイナミクスを展示します。その結果、両方の CMOS ベースおよび有機メムリスティブ デバイスがシナプスをほうふつさせる機能をエミュレート メカニズムが高い現象、のみいくつかシナプス機能などスパイク タイミング依存可塑性 (STDP)を網羅18、他のキーを見渡せる機能が脳のシナプス前、短期可塑性19など、強力で効率的なコンピューターを作ることに重要な役割を果たします。

最近では、紹介したメムリスティブ デバイス12生体脂質膜に組み込まれている電圧作動したペプチドを備えた生体分子組成、膜構造、およびイオン チャネル トリガー スイッチを模した新しいクラス生物学的シナプス20のメカニズム。 ここでは、組み立て、電気これら 2 つの端末を調査する方法について述べる学習アプリケーション12オンラインの実装の短期可塑性を評価する方法の特定の焦点を。デバイス アセンブリが使用されている広く近年モデル膜21と膜結合型イオン チャネル22,23の生物物理学の研究に、液滴インターフェイス層 (DIB)21メソッドに基づいてください。 24, 刺激応答性材料25,26の開発のためのビルディング ブロックとして。私たちはニューロ アプリケーションに興味のある方膜アセンブリと尋問プロセスの詳細を説明するが、生体材料または膜生物学の経験が限られています。プロトコルにはも27デバイスの動的な再構成可能な電気的特性を与えられたアセンブリ プロセスと同様に重要である評価手順の完全な説明が含まれます。ここで説明した手順と代表の結果は、低コスト、低消費電力、脂質インターフェイスおよびニューラルネットワークコンピューティング、自律構造、システム、アプリケーションの他の生体に基づいたソフト mem 要素の新しいクラスの基礎さらに適応脳-コンピューターのインターフェイス。

Protocol

1 一般的な説明と注意事項 適している、破損していない測定混合ガラス製品 (フラスコ、ビーカー、等)、他の器具 (へら、スクープ等) 用を選択します。 慎重に損傷を防ぐため、ガラスを処理し、指先から残基とガラス/実験器具の汚染を避けるために、お肌を保護するためにラテックスやニトリル手袋を着用します。 きれいな選ばれたガラス製品/実験器具…

Representative Results

図 1は、組み立てるし、生体分子 memristor を特徴付けるため実験のセットアップを表示します。石油貯留層の下部に電極の端を下げる、図 1 bに示すようだったが参考に電極と測定電流と二分子膜領域、特に場合は、の変化につながる液滴の振動を最小限に抑えるためどこに暖房油、油の対流を生成できます。図 2は、手順や銀…

Discussion

組立のイオン チャネルをドープした合成膜中の水の二液滴の間に形成に基づく生体分子 memristors を特徴付けるためのプロトコルを提案する.ソフトマター、2 ターミナル デバイスを設計および検討: 構造の組成、2) もっと密接に模倣高ノイズ、高エネルギー消費、高電圧の切り替えのように固体状態の技術に関連付けられている 1) 克服の制約、スイッチング機構の生物学的シナプスと 3) メカ?…

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

財政支援により、国立科学財団助成 NSF ECCS-1631472 を行いました。G.J.T. 債 cds 市場、a. b. のための研究と C.P.C. が監督研究と開発プログラムのオークリッジ国立研究所、ユタ州-バテル、LLC は、によって管理されて米国エネルギー省によって後援された部分的に。本研究の一部は、ナノ相物質科学は、科学ユーザー施設 DOE のオフィスは、センターで実施されました。

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

Referências

  1. Thompson, R. F. The neurobiology of learning and memory. Science. 233 (4767), 941-947 (1986).
  2. Squire, L. R. Memory systems of the brain: a brief history and current perspective. Neurobiology of learning and memory. 82 (3), 171-177 (2004).
  3. Benfenati, F. Synaptic plasticity and the neurobiology of learning and memory. Acta Bio Medica Atenei Parmensis. 78 (1Suppl), 58-66 (2007).
  4. Marx, G., Gilon, C. The molecular basis of memory. ACS Chemical Neuroscience. 9 (8), 633-642 (2012).
  5. 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).
  6. Merolla, P. A. A million spiking-neuron integrated circuit with a scalable communication network and interface. Science. 345 (6197), 668-673 (2014).
  7. Benjamin, B. V. Neurogrid: A mixed-analog-digital multichip system for large-scale neural simulations. Proceedings of the IEEE. 102 (5), 699-716 (2014).
  8. Furber, S. Large-scale neuromorphic computing systems. Journal of neural engineering. 13 (5), 051001 (2016).
  9. Di Ventra, M., Pershin, Y. V. The parallel approach. Nature Physics. 9 (4), 200-202 (2013).
  10. Chua, L. Memristor-the missing circuit element. IEEE Transactions on circuit theory. 18 (5), 507-519 (1971).
  11. 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).
  12. Najem, J. S. Memristive Ion Channel-Doped Biomembranes as Synaptic Mimics. ACS Nano. , (2018).
  13. Strukov, D. B., Snider, G. S., Stewart, D. R., Williams, R. S. The missing memristor found. Nature. 453 (7191), 80-83 (2008).
  14. Prezioso, M. Training and operation of an integrated neuromorphic network based on metal-oxide memristors. Nature. 521 (75550), 61-64 (2015).
  15. Prodromakis, T., Toumazou, C., Chua, L. Two centuries of memristors. Nature Materials. 11 (6), 478 (2012).
  16. Berzina, T. Optimization of an organic memristor as an adaptive memory element. Journal of Applied Physics. 105 (12), 124515 (2009).
  17. van de Burgt, Y., Melianas, A., Keene, S. T., Malliaras, G., Salleo, A. Organic electronics for neuromorphic computing. Nature Electronics. 1, (2018).
  18. Dan, Y., Poo, M. M. Spike timing-dependent plasticity: from synapse to perception. Physiological reviews. 86 (3), 1033-1048 (2006).
  19. Zucker, R. S., Regehr, W. G. Short-term synaptic plasticity. Annual Reviews of Physiology. 64 (1), 355-405 (2002).
  20. 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).
  21. 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).
  22. Najem, J. S. Activation of bacterial channel MscL in mechanically stimulated droplet interface bilayers. Scientific Reports. 5, 13726 (2015).
  23. 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).
  24. Taylor, G. Electrophysiological interrogation of asymmetric droplet interface bilayers reveals surface-bound alamethicin induces lipid flip-flop. Biochimica et biophysica acta (BBA)-Biomembranes. , (2018).
  25. 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).
  26. Sarles, S. A., Leo, D. J. Membrane-based biomolecular smart materials. Smart Materials & Structures. 20 (9), (2011).
  27. Sarles, S. A. . Physical encapsulation of interface bilayers. , (2010).
  28. JoVE Science Education Datatbase. Organic Chemistry II. Cleaning Glassware. Journal of Visualized Experiments. , (2018).
  29. 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).
  30. 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).
  31. 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).
  32. Bayley, H. Droplet interface bilayers. Molecular Biosystems. 4 (12), 1191-1208 (2008).
  33. 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).
  34. 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).
check_url/pt/58998?article_type=t

Play Video

Citar este artigo
Najem, J. S., Taylor, G. J., Armendarez, N., Weiss, R. J., Hasan, M. S., Rose, G. S., Schuman, C. D., Belianinov, A., Sarles, S. A., Collier, C. P. Assembly and Characterization of Biomolecular Memristors Consisting of Ion Channel-doped Lipid Membranes. J. Vis. Exp. (145), e58998, doi:10.3791/58998 (2019).

View Video