6、纳米探针与细胞内记录技术的前沿进展

纳米探针与细胞内记录技术的前沿进展

在神经科学和生物医学领域,准确记录生物系统中的电活动一直是研究的关键目标。近年来,纳米技术的发展为这一领域带来了新的突破,特别是纳米尺度的探针和细胞内记录技术。

纳米尺度探针的发展

纳米尺度的探针,特别是基于场效应晶体管(FET)的纳米探针,在生物系统的电活动记录中展现出了巨大的潜力。这些纳米探针具有极小的尺寸,这使得它们在记录过程中对细胞的侵袭性降至最低,同时还提高了记录的空间分辨率。

纳米探针可用于从单个培养细胞到组织切片和整个器官等不同生物系统的细胞外和细胞内动作电位记录。通过3D人工组织构建体,纳米探针能够实现大面积、高密度的细胞和亚细胞分辨率的动作电位记录,这对于神经和心脏活动的映射至关重要。

例如,在心脏组织的研究中,当刺激心脏收缩时,记录信号显示动作电位放电频率增加了两倍。不同位置的硅纳米线场效应晶体管(SiNW FETs)对去甲肾上腺素的应用在不同时间尺度上表现出响应。此外,从连贯跳动的纳米电子支架/心脏构建体进行的多路复用记录显示,在3D神经支配的心脏组织样本中,间距达6.8毫米的四个SiNW FETs具有亚毫秒级的时间分辨率。

纳米电子学与组织的杂交以及3D神经和心脏活动映射的研究仍处于起步阶段。然而,制造3D大孔纳米电子支架的概念和策略为这一方向提供了有希望的途径。从单独合成的纳米材料开始制造纳米探针的自下而上范式是实现3D独立纳米电子支架的关键。这些纳米探针的小尺寸代表了最小的侵袭性,这对于长期稳定的3D记录至关重要。

纳米电子支架的进一步发展不仅可能对3D大脑活动映射和体外药理学研究等领域产生深远影响,还为可植入的“半机械人”组织提供了可能性,从而实现疾病的闭

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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