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用于脑机接口的人类皮层植入犹他电极阵列的外植体分析
目前正在开发脑机接口，以恢复因受伤或疾病而瘫痪的人的运动能力。虽然治疗潜力巨大，但接口的长期稳定性对于广泛的临床应用至关重要。虽然许多因素都会影响记录和刺激性能，包括电极材料稳定性和宿主组织反应，但这些因素尚未在人体植入物中进行研究。在这项临床研究中，我们试图通过外植体分析来表征材料完整性和生物组织封装，以确定影响电生理性能的因素。我们检查了从参与皮层内 BCI 研究的两名人类参与者身上移植的总共六个犹他阵列。在一名参与者 (P1) 体内植入了两个铂 (Pt) 阵列 980 天，在另一名参与者 (P2) 体内植入了两个 Pt 和两个氧化铱 (IrOx) 阵列 182 天。我们观察到，所有六个阵列的记录质量都呈现出相似的趋势，即在最初 30 – 40 天内峰峰值电压最初增加，随后在 P1 中逐渐下降。使用光学和双光子显微镜，我们观察到在参与者 P1 中植入较长时间的两个阵列的组织包裹程度更高。然后，我们使用扫描电子显微镜和能量色散 X 射线光谱来评估材料退化。发现 Pt 阵列的所有材料退化指标在植入时间较长的参与者中更为明显。两个 IrOx 阵列接受了短暂的调查刺激，其中一个阵列显示大多数受刺激部位的铱丢失。记录性能似乎不受这种铱损失的影响，这表明 IrOx 涂层的附着力可能受到刺激的影响，但金属层直到或之后才脱落阵列移除。总之，植入时间较长的阵列中组织包裹和材料降解更为明显。此外，这些阵列的信号幅度和阻抗也较低。应开发新的生物材料策略，以最大限度地减少纤维包裹并增强材料稳定性，以实现较长植入期内的高质量记录和刺激。
基于 RRAM 交叉阵列的神经形态脑接口，用于高通量实时脉冲分类
实时尖峰分类和处理对于闭环脑机接口和神经假体至关重要。具有数百个电极的高密度多电极阵列的最新发展使得能够同时记录来自大量神经元的尖峰。然而，高通道数对实时尖峰分类硬件的数据传输带宽和计算复杂性提出了严格的要求。因此，有必要开发一种专门的实时硬件，该硬件可以在高吞吐量下动态分类神经尖峰，同时消耗最少的功率。在这里，我们介绍了一种实时、低延迟尖峰分类处理器，它利用高密度 CuO x 电阻交叉开关以大规模并行方式实现内存尖峰分类。我们开发了一种与 CMOS BEOL 集成兼容的制造工艺。我们广泛描述了 CuO x 存储设备的开关特性和统计变化。为了使用交叉开关阵列实现尖峰分类，我们开发了一种基于模板匹配的尖峰分类算法，该算法可以直接映射到 RRAM 交叉开关上。通过使用合成和体内细胞外脉冲记录，我们通过实验证明了高准确度的节能脉冲分类。与基于 FPGA 和微控制器的其他硬件实现相比，我们的神经形态接口在实时脉冲分类的面积（减少约 1000 倍面积）、功率（减少约 200 倍功率）和延迟（对 100 个通道进行分类的延迟为 4.8μs）方面均有显著改进。
DNA，蛋白质，肽，糖，抗体和适体微阵列的开发和应用的最新进展
摘要：微阵列是过去二十年的开拓性技术之一，并且在生物学的所有相关领域都表现出了重要性。他们被广泛探索以筛选，识别和获得对生物分子（单独或复杂解决方案）特征性状的见解。A wide variety of biomolecule-based microarrays (DNA microarrays, protein microarrays, glycan microarrays, antibody microarrays, peptide microarrays, and aptamer microarrays) are either commercially available or fabricated in-house by researchers to explore diverse substrates, surface coating, immobilization techniques, and detection strategies.这篇评论的目的是探索自2018年以来的基于生物分子的微阵列应用程序的开发。在这里，我们涵盖了不同的印刷策略，底物表面修饰，生物分子固定策略，检测技术和基于生物分子的微阵列应用。2018 - 2022年期间着重于使用基于生物分子的微阵列识别生物标志物，病毒的检测，多种病原体的分化等。微阵列的一些潜在应用可能用于个性化医学，候选疫苗筛查，毒素筛查，病原体鉴定和翻译后修饰。
用于基于微阵列的生物传感的具有可点击防污聚合物涂层的金刚石表面
块体金刚石的一个重要且特别有趣的应用领域是量子技术。超纯单晶 CVD 和 HPHT 金刚石晶体为承载带负电的氮空位 (NV − ) 中心提供了近乎理想的环境 [7]，这是一种光致发光缺陷，可以作为量子比特运行，具有几乎无限的光稳定性。与 NV − 中心相关的电子自旋相关光致发光使其能够进行光学读出和初始化为已知状态。与 NV − 中心相关的物理学的发展推动了量子技术的进步，并促成了开创性的实验，例如量子计算 [8] 和量子通信的演示、[9] 在纳米尺寸体积中记录 NMR 光谱、[10] 活细胞中磁场的光学检测、[11] 和磁共振的光电片上检测。[12]
通过热后生成处理选择性调整对齐碳纳米管阵列的底物粘附强度
摘要：对齐的纳米纤维（例如碳纳米管（CNT））的出色固有特性，以及它们易于形成成多功能的3D体系结构的能力，激励它们用于各种商业应用的使用，例如电池，用于环境监测的化学传感器以及能源监测和节能式载体。在控制对生长底物的纳米纤维粘附对于批量制造和设备性能是必不可少的，但迄今为止的实验方法和模型尚未解决CNT阵列 - 底物 - 底物粘附强度在热处理条件下。在这项工作中，可轻松的“一锅”热后生成处理（在温度下t p = 700 - 950°C）用于研究CNT-底物 - 底物提取强度，用于毫米高的对准CNT阵列。CNT阵列通过拉伸测试从平坦生长基板（Fe /Al 2 O 3 /SiO 2 /Si Wafers）中取出，表明该阵列逐渐失败，类似于脆性微生物束的响应。在三个方案中，引进强度与T P非单调地演变，首先由于在CNT-catalyst界面上对无序碳的石墨化而首先增加10次，直至t p = 800°C，然后由于Fe催化为catly catalyst扩散到950°C而降低到弱界面，从而降低到弱界面，并降低了sudtration substration substration substrate and 2 o cystration and 2 o 3 cystration and 2 o 3 cystratization。失败发生在750°C以下的CNT-催化剂界面处发生，并且CNT在较高的T P加工后拉出期间自身破裂，在基板上留下了残留的CNT。形态学和化学分析表明，在所有制度中，Fe催化剂在撤离后仍保留在底物上。这项工作提供了对负责纳米纤维 - 底物粘附的界面相互作用的新见解，并允许调谐增加或降低应用程序的阵列强度，例如高级传感器，能量设备和纳米机电系统（NEMS）。关键字：碳纳米管，粘附，热处理，机械性能，界面行为，扫描传输电子显微镜■简介
紫外线反射多孔纳米级周期孔阵列...
图1。（a）4H-SIC纳米级周期孔阵列的制造过程插图。SEM图像显示了孔阵列的顶视图和横截面视图。（b和c）分别由AFM采集的孔阵列的表面地形图3D图像和横截面线轮廓。
基于氧化锌薄膜晶体管的多模态皮层脑电图有源电极阵列
图 2. ZnO-TFTs 阵列的电气、机械和光学特性。 (A) VD = 5V 时具有不同 W/L 比的 TFT 的传输曲线。 (B) W/L = 80/5 的 TFT 的输出特性，显示漏极电流 (ID) 与 VD 的关系，VG 从 -1 V 变化至 5 V（步长 = 1 V）。 (C) 一个阵列的十二个 ZnO-TFTs 电极的传输特性。红线为平均值。 (D) 来自同一阵列的十二个 ZnO-TFTs 电极的跨导。蓝线为平均值。 (E) ZnO-TFTs 电极在弯曲半径为 15 cm 的情况下经过 10 次弯曲循环后仍保持稳定的电气特性。 (F) ZnO-TFTs 阵列的透射光谱。插图是 3 × 4 ZnO-TFTs 阵列的光学图像，显示了其高透明度。白色框架标记电极阵列。比例尺：2 毫米。
标题 基于 RRAM 交叉阵列的神经形态脑接口，用于高通量实时脉冲分类
实时尖峰分类和处理对于闭环脑机接口和神经假体至关重要。具有数百个电极的高密度多电极阵列的最新发展使得能够同时记录来自大量神经元的尖峰。然而，高通道数对实时尖峰分类硬件的数据传输带宽和计算复杂性提出了严格的要求。因此，有必要开发一种专门的实时硬件，该硬件可以在高吞吐量下动态分类神经尖峰，同时消耗最少的功率。在这里，我们介绍了一种实时、低延迟尖峰分类处理器，它利用高密度 CuO x 电阻交叉开关以大规模并行方式实现内存尖峰分类。我们开发了一种与 CMOS BEOL 集成兼容的制造工艺。我们广泛描述了 CuO x 存储设备的开关特性和统计变化。为了使用交叉开关阵列实现尖峰分类，我们开发了一种基于模板匹配的尖峰分类算法，该算法可以直接映射到 RRAM 交叉开关上。通过使用合成和体内细胞外脉冲记录，我们通过实验证明了高准确度的节能脉冲分类。与基于 FPGA 和微控制器的其他硬件实现相比，我们的神经形态接口在实时脉冲分类的面积（减少约 1000 倍面积）、功率（减少约 200 倍功率）和延迟（对 100 个通道进行分类的延迟为 4.8μs）方面均有显著改进。
CRISPR/Cas9 gRNA-tRNA 阵列的开发及嫁接技术相结合以提高甜橙基因编辑效率
(c) 不同 PTG/Cas9 载体诱导的编辑效率。(d) PTG/Cas9 系统在安留甜橙中诱导的表型。(ef) 安留甜橙定点突变的 Sanger 测序。与 WT（野生型）相比，CsPDS 的 DNA 序列中显示的是核苷酸突变。绿色序列代表 gRNA，蓝色表示 PAM 位点。删除的核苷酸以黑点表示。插入的核苷酸以红色表示。(g) 用作嫁接接穗的转基因株系。(h) 嫁接砧木的准备。(ij) 将 V 形接穗嫁接到准备好的甜橙上