3D Neural Network Composed of Neurospheroid and Bionanohybrid on Microelectrode Array to Realize the Spatial Input Signal Recognition in Neurospheroid

多电极阵列 人工神经网络 微电极 生物神经网络 信号(编程语言) 神经突 神经干细胞 生物电子学 计算机科学 材料科学 神经科学 纳米技术 体外 人工智能 化学 生物传感器 生物 电极 机器学习 生物化学 干细胞 物理化学 遗传学 程序设计语言
作者
Jinho Yoon,Hyun-Woong Kim,Minkyu Shin,Joungpyo Lim,Jiyoung Lee,Sang‐Nam Lee,Jeong‐Woo Choi
出处
期刊:Small methods [Wiley]
卷期号:6 (8) 被引量:2
标识
DOI:10.1002/smtd.202200127
摘要

There have been several studies for demonstration of 2D neural network using living cells or organic/inorganic molecules, but to date, there is no report of development of a 3D neural network in vitro. Based on developed bionanohybrid composed of protein, DNA, molybdenum disulfide nanoparticles, and peptides for controlling electrophysiological states of living cells, here, the in vitro 3D neural network composed of the bionanohybrid, 3D neurospheroid and the microelectrode array (MEA) is developed. After production of the 3D neurospheroid derived from human neural stem cells, the bionanohybrid developed on the MEA successfully semi-penetrates the neurites of the 3D neurospheroid and forms the 3D neural network. The developed 3D neural network successfully exhibited the electrophysiological output signals of the 3D neurospheroid by transmitting the input signal applied by the bionanohybrid. Moreover, by using the selectively immobilized bionanohybrid on the MEA, the spatial input signal recognition in the neurospheroid of 3D neural network is realized for the first time. This newly developed in vitro 3D neural network provides a promising strategy to be applied in brain-on-a-chip, brain disease-related drug efficacy evaluation, bioelectronics, and bioelectronic medicine.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
受伤的蹇完成签到,获得积分20
1秒前
Bing发布了新的文献求助10
4秒前
受伤的蹇发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
peng发布了新的文献求助30
9秒前
10秒前
李爱国应助Monik采纳,获得10
11秒前
13秒前
Khaos_0929完成签到,获得积分20
17秒前
缓慢绿竹完成签到,获得积分10
17秒前
乐乐应助Bing采纳,获得10
18秒前
啊啊啊lei发布了新的文献求助10
21秒前
21秒前
22秒前
华仔应助500英里采纳,获得10
23秒前
23秒前
幽默亦旋给幽默亦旋的求助进行了留言
24秒前
兴奋的若菱完成签到 ,获得积分10
24秒前
lbyscu完成签到 ,获得积分10
25秒前
25秒前
26秒前
乐高完成签到,获得积分20
28秒前
熊本熊发布了新的文献求助10
30秒前
bkagyin应助小菜鸡采纳,获得10
30秒前
美美熊发布了新的文献求助20
31秒前
Doctor Tang发布了新的文献求助10
33秒前
33秒前
morena应助科研通管家采纳,获得30
37秒前
37秒前
滴滴应助科研通管家采纳,获得50
37秒前
脑洞疼应助科研通管家采纳,获得10
37秒前
37秒前
Lucas应助科研通管家采纳,获得10
37秒前
37秒前
刘先森应助科研通管家采纳,获得10
38秒前
上官若男应助科研通管家采纳,获得10
38秒前
bkagyin应助科研通管家采纳,获得10
38秒前
传奇3应助科研通管家采纳,获得30
38秒前
38秒前
彭于晏应助科研通管家采纳,获得10
38秒前
高分求助中
请在求助之前详细阅读求助说明!!!! 20000
One Man Talking: Selected Essays of Shao Xunmei, 1929–1939 1000
The Three Stars Each: The Astrolabes and Related Texts 900
Yuwu Song, Biographical Dictionary of the People's Republic of China 700
[Lambert-Eaton syndrome without calcium channel autoantibodies] 520
Bernd Ziesemer - Maos deutscher Topagent: Wie China die Bundesrepublik eroberte 500
A radiographic standard of reference for the growing knee 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 有机化学 工程类 生物化学 纳米技术 物理 内科学 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 电极 光电子学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2472090
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2138288
关于积分的说明 5449326
捐赠科研通 1862210
什么是DOI,文献DOI怎么找? 926101
版权声明 562752
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 495352