基于微电极显示的嗅神经芯片的研制及其测试系统




动物和人类的嗅觉系统已经发展了数百万年,认识到大量不同的复杂气味。人类嗅觉可以识别和区分具有低至10-12个水平的挥发性,不同分子结构的化学物质。嗅觉系统准确识别气味的原因是神经信息学研究的热门话题之一[1]。长期以来,由于嗅觉受体位置的隐蔽及其生理特异性,人工感觉系统发展中人工嗅觉系统的发展水平远低于其他人工感觉系统。在嗅觉系统的研究中,Axel和Buck Century人才基金(NCET-06-0527)的代表性工作始于1991年。经过10多年的研究,取得了成果。 2004年诺贝尔生理学或医学奖。这是从分子水平到细胞组织的嗅觉系统的研究,并描述了嗅觉系统气味识别在空间编码中的识别机制。然而,从时间编码的角度来看,尤其是嗅觉中枢信息处理过程和相关分子机制仍有许多方面有待进一步研究[2-3]。

目前,MEA已成为系统生物学实验的主要工具[4-5]。 MEA提供了从细胞水平到组织水平和生物系统水平的样本跨度的研究平台。微电极阵列可以以非破坏性,快速和长期细胞外方式同时记录细胞群的电活动。神经元种群分布模型往往携带更丰富,更准确的信息,有助于分析神经元种群编码和信息传递过程,即研究网络层神经元的自发时间和空间活动模式[6]。 MEA非常适合检测分离的培养细胞的网络或系统行为特征。它不仅可以记录单个神经元的响应幅度的事件相关性,而且更重要的是,它可以记录沿神经元分布的神经冲动的精确时间相关性。该相关分析是神经生物学研究中的重要工具。在研究神经元连接模型时,时间相关性分析可以用作功能性解剖工具,以确定是否存在两个神经元之间相互作用的交互式调节。微电极同时记录分布式神经元活动对分析神经元电释放的时空模式具有指导作用,可以揭示神经网络的精确时间依赖性和放电模式的同步性。因此,通过分析在多个部位同时记录的神经元的时空关联,可以检测沿着皮质网络传播的同步脉冲。通过分析这种分布式神经元放电的精确时间相关编码,可以提供进一步的线索来理解神经信息处理的机制。 MEA为神经信息空时编码研究提供了强大的研究平台[7]。本文研究了MEA芯片表面大鼠嗅觉系统神经细胞的培养方法,制作了嗅球神经网络细胞芯片。通过72通道神经信号接口调理电路和神经信号同步采集系统[8],获得了微电极阵列芯片上嗅球神经网络的神经生理信号。比较了不同培养时期神经网络的形态及其相应的电生理信号,分析了嗅球神经网络中电生理信号的复杂性。该工作初步尝试了基于MEA的嗅觉系统时间编码研究的平台构建,为基于时间编码和实验验证的嗅觉系统生理建模研究奠定了良好的基础。此外,通过大鼠心脏心电信号采集和海马神经网络自发信号采集实验,基于MEA的微电极阵列检测平台及其神经信号采集分析系统可广泛应用于神经细胞。电生理学和神经生物学研究。

方法

微电极阵列检测技术原理与嗅球神经细胞培养

MEA是使用标准硅工艺和使用剥离技术在硅或玻璃基板上制造的微电极阵列。与FET的制造相比,该过程相对简单。图1显示了在电子显微镜下平面微电极阵列和微电极位点的显微照片结构。电极可以是金,铑或铂,并且通常直径在几微米到几十微米之间。该系统采用德国MCS公司生产的200/30iR-Ti-pr-T型微电极阵列芯片,具有60个检测点。

MEA预处理方法如下::亲水处理和高压灭菌后,聚赖氨酸包被的板用于增加神经细胞的粘附。嗅球细胞的提取和培养如下[9]: 1):在无菌条件下取新生小鼠(15-15天龄胚胎),切下颅骨,取出全脑,整个嗅球为拍摄。 。 2)洗涤:用PBS溶液(pH=7.4,下同)洗涤,离心1000g×3次,弃去上清液。 3)机械解离:用眼科剪刀切成小块(约0.5mm3)。 4)消化: 0. 25%胰蛋白酶10mL消化(37℃,30分钟),每10分钟均匀摇动,使组织块变成松散的白色小块,并用移液管反复吹入单细胞悬浮液中。用终止溶液终止消化过程,并通过200目筛过滤。 5)洗涤PBS溶液:,离心1 000 g×3次,弃上清。 6)培养物:用10μg/L DMEM-10%FCS制备单细胞悬浮液,并将细胞以3×10 6/mL的密度接种在预先涂有聚赖氨酸的MEA上。培养2~4小时后,粘附壁;流体每3天更换一次。培养方法是在装置上培养一层细胞,让它们随机生长,并确保当细胞密度和阵列整合很大时,门的一部分可以生长细胞。基于PCI和DSP的多通道神经信号刺激信号生成与采集系统

为了与微电极阵列芯片接口,收集芯片上电池的动作电位,并在芯片上的电极上产生刺激信号,信号调理模块完成两个函数:,调制神经信号得到采集控制模块ADC输入端的理想输入。信号;调制采集控制模块的DAC输出以产生激励信号。人体的神经生理信号的幅度通常为数十μV至数百μV,并且频率的主要分量通常在几Hz和5kHz之间。根据神经信号和神经电极的界面特性,调理电路必须具有高共模抑制比,高输入阻抗,低噪声和低漂移。

本文基于TI的TMS320VC5402和PLX的PCI9054,开发并设计了一种基于PCI和DSP结构的多通道神经信号采集系统(图2)。系统索引如下:: 1)通道电压噪声:下一篇:基于单加速度传感器开发士兵状态微监视器









时间:2019-02-11 20:56:58 来源:天游平台 作者:匿名