摩擦電気ナノ発電機による神経細胞の興奮の計算モデリング研究

Scientific Reports volume 12、記事番号: 13411 (2022) この記事を引用

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メトリクスの詳細

脊髄損傷、脳卒中、多発性硬化症などの神経疾患や神経損傷により、筋肉の機能が失われることがあります。 この点に関して現在利用可能な臨床治療法は、神経細胞の電気刺激です。 効果的なエネルギーハーベスタとして、摩擦電気ナノ発電機 (TENG) は、TENG の出力が神経に刺激パルスを提供するため、自己電源による神経/筋肉の刺激に使用できます。 本研究では、計算モデリングアプローチを使用して、TENG構造の電場分布、誘導電圧、静電容量に対する表面微細パターンの影響を調査しました。 TENG の効果をニューロンの電気的挙動の数学的モデル (Hodgkin-Huxley モデルを使用したケーブル方程式) に組み込むことにより、ニューロンの電気的挙動に対するその影響が研究されています。 結果は、TENG がさまざまな表面改質によって異なる動作をすることを示しています。 ニューロンの興奮におけるTENGの性能は、電極の接触速度と解放速度に応じて依存します。

人間の周囲には、太陽エネルギー、熱エネルギー、機械エネルギー、化学エネルギー、生物エネルギーなど、さまざまな種類のエネルギー源が環境中に存在しています1。 さらに、人体自体は半永久的で容易に入手できるため、好ましいエネルギー源です2。 さらに、ポータブル電子機器やセンサーネットワークの出現により、持続可能なエネルギー源の開発は避けられない需要となっています3。 さまざまなエネルギー源の中でも、機械エネルギーは、自然環境や人体、さらには生命活動に普遍的に利用できることから大きな注目を集めています4。 したがって、環境からエネルギーを容易に収集し、継続的、独立的かつ効果的に動作できるマイクロおよびナノ構造を活用した、ナノエネルギーと呼ばれる統合システムを開発する研究が行われてきました5、6、7。 エネルギーハーベスティング技術は、現在バッテリーによって供給されているポータブル電子機器、ヘルスケア機器、ワイヤレス センサー 8 の電源問題に対する可能な解決策を形成します。 通常のバッテリーの使用は、主にバッテリーの寿命の限界、メンテナンスの難しさ、化学物質の漏洩を考慮した環境への危険などの理由から、非実用的かつ不利になりつつあります9,10。 電子デバイスにエネルギーを供給するための機械的エネルギーハーベスティングの従来の技術に加えて、自己給電システムでの使用の強力な可能性のため、摩擦電気ナノ発電機 (TENG) が近年注目を集めています11。 TENG は、さまざまな用途で機械エネルギーを収集して電気エネルギーに変換するために広く使用されています12。 TENG の動作原理は、静電誘導効果を伴う接触摩擦帯電に基づいています 13。 古くからよく知られている現象として、摩擦電気効果は、摩擦電気親和性が異なる 2 つの材料間で発生し、電荷の移動と摩擦電位の増加につながります 14,15。 2 つの材料が接触し、その後分離されると、交流電位によって電子が外部電気回路に送り込まれ、電子が前後に移動します 16。

TENG は、そのかなりの出力、軽量、製造の容易さにより、癌治療 19、ペースメーカー 20、グルコースモニタリング 21、センサー 22、23、イオン検出 24 などのさまざまな生物医学用途で広く使用されています 17、18。また、筋肉刺激用のデバイス 25 にも使用されています。低コストのプロセス、環境適合性、豊富な材料選択、普遍的な入手可能性、シンプルな構造。

筋肉や神経組織からの電気生理学的信号の測定は、多くのニューロン機能不全の診断において非常に重要ですが、脊髄やニューロンの電気刺激は特定の疾患の治療に利用できます 26,27。 脳卒中や脊髄損傷中に人間の神経系が損傷されると、筋肉の衰弱や萎縮が生じ、麻痺に悪化する可能性があります28,29。 神経学的損傷による神経支配の欠如により、筋肉が関節の動きを生み出すために必要な自発的な力を生成できなくなります30。 したがって、怪我や手術後の筋萎縮の回復、筋肉の動きや機能の回復を助けるための装置や戦略に多くの科学的研究が焦点を当ててきました30,31。

この点において、TENG は、筋肉の電気刺激のための波形発生器と電源の両方として同時に機能することができます29。 TENG の出力は、神経や筋肉の刺激に直接使用できます 29,32。 人体の内部では、電気信号が刺激情報を伝え、神経活動を調節します。 神経疾患や神経損傷は、初期症状として筋萎縮の進行を伴って筋機能の喪失を引き起こす可能性があり、最終的には麻痺に至る可能性があります。 電気的筋肉刺激は、神経障害の治療、筋萎縮の予防と回復、筋肉の動きの回復のための強力なツールとして適用されてきました31。

過去数年間、TENG から生成された電流は、細胞 33、34、神経 35、脳 36 の電気刺激のためのさまざまな研究で使用され、成功してきました。 細胞レベルでは、TENG 駆動の電気刺激システムが L929 細胞の細胞増殖を促進するように設計されており、生物医学的刺激における TENG の有効性とその安全な動作条件が実証されています 37。 結果は、TENG ベースの刺激が細胞増殖と線維芽細胞の移動を調節することを示しています 37。 リーら。 al.33 は、老化した間葉系間質細胞の若返りを刺激するために、安定したパルス電流出力を生成する TENG を製造しました。 その結果、摩擦電気刺激により、老化した骨髄間葉系間質細胞の増殖が改善され、それらの多分化能と分化能力が増加することが示されました。

末梢神経レベルに関しては、Zhang et al. は、ピーク出力電圧 265 V、電流密度 18.3 μA/cm2 による直接 TENG 刺激を初めて実証し、これはカエルの坐骨神経を刺激するために適用することにも成功しました 38。 Leeらによって行われた別の研究では、パターン化されたポリジメチルシロキサン、ポリエチレンテレフタレートフィルム、銅電極の構成を備えた積層型TENGが神経刺激用の電源として利用され、160Vの出力電圧と短絡電流を生成することが証明された。それぞれ6.7μA。 この装置を操作すると、筋肉の収縮を制御し、筋肉の信号を監視しながら、ラットの坐骨神経を直接刺激できる可能性がある39。 別の研究では、Lee ら。 al.40 は、末梢神経刺激のための新しい水/空気ハイブリッド TENG を開発しました。 Yao ら 41 は、食物摂取量を減らすためにラットの迷走神経に TENG を利用した神経刺激システムを埋め込み、体重管理を達成したことを発表しました。 神経刺激システムはバッテリー不要で、胃の動きに自発的に反応しました。 この戦略はラットモデルにうまく適用されました。 100 日以内に、平均体重はコントロールされ、コントロールグループよりも 38% 減少しました。 脳レベルでは、Dai et al.42 はラットの体性感覚皮質と運動皮質の直接 TENG 刺激を実証しました。 この装置はマウスの脳の一次体性感覚皮質に接続されており、マウスの知覚を模倣してマウスの活動を駆動することができた。

前述したように、高性能 TENG は、最適化されたデバイス構造、摩擦帯電シリーズの機能材料の適切な選択、および接触面積を強化するための表面改質によって実現できます 17。

シミュレーション手法は、デバイスの動作メカニズム、材料の選択、新機能の調査、動作条件、および TENG システムの出力パフォーマンスの分析についての深い洞察を提供する強力な技術です43。 それぞれの用途におけるメカニズムを研究する必要があると思われますが、室内試験を通じてさまざまな条件の値を計算することは、通常、時間と費用がかかり、時間のかかる作業です44。 さらに、シミュレーション結果により、新しいシステムの設計が促進される可能性があります。 この目的を達成するために、コンピュータによるモデリングとシミュレーションを利用して適切な TENG 構造と材料を決定し、出力性能を低下させるような設計を回避しました3。

この論文では、マルチフィジックス計算モデリング アプローチに基づいて、神経細胞の興奮に対する TENG 構造のパフォーマンスを研究しました。 さまざまな基質の表面構造と形態の影響、および打撃速度が、それに応じてニューロンの誘発された活動電位において研究されてきました。 COMSOL 環境で有限要素法 (FEM) を使用し、さまざまな構造設計パラメーターの電界分布を見つけることにより、生成される電圧と静電容量の値が、最初に、TENG の各相対位置での接触分離モードで計算されました。その電極。 構築されたモデルは、接触分離モード TENG の応答を予測するためだけでなく、幅、高さ、微細構造間の距離などの構造パラメータの最適値を選択するための効果的な設計ツールとしても活用できます。 -構造11. 次に、開回路電圧 (Voc) の固有出力特性と、事前に計算された接点分離モードの固有静電容量が、ホジキン・ハクスリー (H-H) モデルを使用してケーブル方程式に結合され、電気生理学的挙動が表現されます。 TENG 構造に反応するニューロンの反応。 私たちの知る限り、これはニューロンの電気生理学的挙動に対するTENG構造の影響を表現することに焦点を当てた最初の計算研究です。

TENGとニューロン構造間の密接な接触は図1に概略的に示されており、ポアソン方程式を解くことによって電極のさまざまな位置での出力電圧と静電容量の値が計算されます。 TENG からの興奮に対するニューロンの応答は、TENG モデルと結合されたケーブル方程式 (H-H モデル) を含む開発されたモデルに基づいて計算されます。

TENGの動作とニューロンの電気刺激の模式図。

基板の表面材料の形態およびその幾何学的形状が局所電場および表面電荷密度に及ぼす影響を考慮して、さまざまなタイプおよび幾何学的パラメータを組み込んだ 3D モデルが開発されました。 2 つの基板間の異なる距離の構造についてポアソン方程式が解かれました。 電界分布を求めた後、各構造の静電容量を式(1)で計算しました。 (1)。 このモデルでは、表面粗さの影響だけでなく、出力性能に対する 2 つの基板間の距離の変化も考慮されています。 サイズと周波数範囲を考慮して、静電気物理学を利用した AC/DC モジュールを検討しました。 図 2a は、異なる電極表面修飾を施した基板間のさまざまな距離 (図 2b) に対して COMSOL 環境で開発された幾何学的モデルを示しています。 この目的を達成するために、垂直接触分離モードを備えた TENG が摩擦電気材料としてシルクとポリイミド (Kapton) に基づいて構築され、2 つの金 (Au) 層も金属電極として考慮されました。 シルクとポリイミドは、摩擦帯電系列のほぼ両端に位置するため、選択されました (43)。 モデル内の TENG に使用されるパラメータを表 1 に示します。

(a) さまざまな表面修飾を施した TENG 電極の幾何学的表現。 (b) TENG の電極間のさまざまな距離における静電容量と電荷を計算するための COMSOL 環境での計算モデルの表現。

シミュレーションボックスの外面ではゼロ電荷が境界条件として考慮され、一方、TENGの電極の内側では表面電荷密度が考慮されました。

2 つの基板間の電位差 (開回路出力、Voc) が導出され、次の式を使用して静電容量が計算されました。

ここで、VOC は開回路出力電圧、Q は摩擦帯電量を示します。

軸索における活動電位の伝播は、さまざまなイオン電流を含むホジキン・ハクスリー (H-H) モデルと組み合わせたケーブル理論を使用して研究されている電気物理学的プロセスです 45。 この点に関して、ケーブル式は次のようになります。 (2) は、コア導体モデルに基づいて導出される、外部刺激に応答した膜の挙動を見つけるために使用されました 46

ここで、a は円柱 (軸索) の半径、Vm は膜貫通電位、Is は膜貫通刺激電流、Cm は単位面積あたりの膜の静電容量、re と ri はそれぞれ単位長さあたりの細胞外および細胞内の軸抵抗、およびIion は、さまざまなイオン電流成分 (Na、K、およびその他の成分) の合計です。

H-H モデルは、ホジキンとハクスリーによるイカの巨大な軸索に関する広範な研究の結果として 1952 年に開発されました 47。 これは、活動電位がどのように開始され、ニューロン内でどのように伝播するかを説明しています48。 膜を通過するイオン電流は、式 1 で計算できます。 (3)。

ここで、gL はリークコンダクタンス、gNa はナトリウムコンダクタンス、gK はカリウムコンダクタンス、Vm は膜内外電位、EL はリークコンダクタンスのネルンスト電位、ENa はナトリウムチャネルのネルンスト電位、EK はネルンスト電位です。カリウムチャネルの可能性。

コンダクタンスの gNa と gK の値は、ダイオウイカの軸索での H-H 実験に基づいて定式化されており 46,49、gL は固定されていると考えられます。

ここで、n、h、m はゲート変数であり、0 と 1 の間に制約され、チャネルの開閉の確率を表します。 バー付きの項は、各チャネルの最大コンダクタンスを表します。

表 2 に、ケーブル方程式と H-H モデルで使用されるパラメータを示します。

ニューロンの電気生理学的挙動および活動電位の伝播に対する TENG の存在の影響を組み込むために、その影響が外部電流としてケーブル方程式に導入されました (方程式 6)。

方程式を数値的に解くために、すべての導関数は差分 (方程式 7) に置き換えられ、最後に方程式 7 が得られます。 これに応じて (8) が導出された。

ここで、dx/dt は 2 つの基板の接触 - 解放速度を表し、C は TENG 電極間の静電容量を表します。 下付き文字 m は膜を表し、上付き文字 i は i 番目のタイムステップを示します。

あらゆる軸索の活動電位の生成と伝播を記述する完全な方程式セットは、MATLAB で独自に開発したコードを使用して数値的に解かれました。

前述したように、TENG セットアップでは垂直接点分離モードが考慮され、下部電極は固定され、上部電極は自由で上下に移動できます。 2 つの Au 電極も、摩擦材料 (つまり、シルクとカプトン) との電気接点として考慮されました。 表面粗さの影響を研究するために、4 つの異なる幾何学的配置を持つ表面に対してシミュレーションが実行されました。 平らな表面（微細パターンなし）と、立方体、ピラミッド、球形の微細パターンで覆われた表面（図2a）。

図 3a ～ 図 3d は、異なる微細パターンを持つ TENG 電極間の電界分布を示しています。 2 つの平面電極の単純なモデルを考慮すると、2 つの基板間の距離が最小のときに電界が最大値に達すると予想されます。 図3eから明らかなように、微細パターン化された構造は、平坦な表面と比較してより高い電圧出力を示しました。 さらに、立方体形状の TENG の出力電圧は、他の 2 つの微細パターンよりも高かった。 結果は、2つの電極間の距離が増加すると、TENGの静電容量がわずかに減少することを実証しました（図3f）。

(a) 平坦な形状の表面と、(b) ピラミッド状、(c) 立方体、(d) 球状の形状の微細パターンを持つ表面の TENG の表面間の電界分布、(e) 計算された開回路電圧対距離、および (f) 2 つの電極間の静電容量と距離の関係を計算します。

ナノジェネレーターの有無における軸索に沿った活動電位伝播の固有の特性は、開発された方程式に基づいて、TENG 仕様の FEM の結果と組み合わせて計算されました。

図4a〜dは、ニューロンの軸索における活動電位の形成に対する2つの基板の接触-解放速度の異なる値の影響を示しています。 当初、ニューロンは休止状態にありましたが、TENG を適用すると興奮しました。 図4aに示すように、0〜0.075cm.s-1の速度では、活動電位は誘発されませんでした。 言い換えれば、この速度範囲では、膜電圧は多少の変動を経験しました。 この場合、接触-解放プロセスの速度を上げることにより、ニューロンの静止電位のわずかな増加が観察されたことに注意してください。 接触-解放速度を0.1 cm.s-1にさらに増加させることによって（図4b）、休止ニューロンに対して単一の誘発された活動電位が存在しました。 0.25から0.5cm.s-1の範囲の速度では、静止ニューロンは活動電位を発火し始めました（図4bおよび4c）。 図 4d は、20 ～ 42 ms の期間におけるすべての速度の TENG の結果を比較しています。 さらに、過分極から静止状態への移行は、接触-解放プロセスの速度を上げることによってより迅速に発生しました。

(a) 0.025 ～ 0.075 cm.s -1、TENG なし、(b) 0.1 ～ 0.25 cm.s -1、(c) 0.5 ～ 1 cm.s のさまざまな接触-解放速度における静止ニューロンの膜内外電圧−1、(d) は 20 ～ 42 ミリ秒の期間の結果です。

発火ニューロンに対する TENG の影響を見つけるために、0 ～ 100 ミリ秒の間で発火するニューロンの数学的モデルを検討し、そのパフォーマンスに対する TENG の影響を考慮しました。 図5a〜bは、0ミリ秒と200ミリ秒の持続時間における接触-解放速度の異なる値に対する、TENGの存在下での発火ニューロンの膜貫通電圧を示しています。 考慮したすべての速度において、ニューロンが発火状態にある期間 (0 ～ 100 ミリ秒)、TENG は活動電位に明白な影響を与えないことが観察されました。 ニューロンが発火を停止したとき（100ミリ秒から200ミリ秒）、ニューロンに対するTENGの影響は休止ニューロンと同様でした（図4a〜c）。 全体として、小さな速度値では、誘発された活動電位はなく、膜内外電位の上昇のみが発生しました（図5a）が、より高い速度値では、ニューロンが発火し始めました（図5b）。 さらに、図5bから明らかなように、速度の増加に伴って活動電位の振幅にわずかな減少が観察されました。

異なる接触-解放速度（a）0.025〜0.1cm.s-1およびTENGなし、（b）0.25〜1cm.s-1の場合の発火ニューロンの膜貫通電圧。

ニューロンを興奮させる際の平らなTENGの効率と微細パターン化されたTENGの効率を比較するために、それに応じて計算モデルにおいてさまざまな形態の役割が考慮されました。 結果は、若干の変化はあるものの同じ傾向を示しました。 休止状態のニューロンの場合、図からわかるように、 図 4a ～ c​​ では、活動電位は異なる時間挙動で誘発されました。 図6は、異なる電極構造のTENGに応答した休止ニューロンと発火ニューロンの接触-解放速度による発火速度の変化を示しています。 プロットからわかるように、接触 - 分離プロセスの速度は点火速度に直接影響し、上昇速度とともに増加しますが、電極の表面形態は点火速度に影響を与えませんでした。

異なる電極構造の TENG に応じた休止状態と発火状態の速度に伴う発火速度の変化。

パルスの広がりの重要性に基づいて、生成された活動電位の半値全幅 (FWHM) の値が、TENG の存在下でのさまざまな接触-解放速度について比較されました。 図 7a は、さまざまな電極構造における接触 - 解放速度による計算された FWHM の変化の結果を示しています。 結果は、発火ニューロンと休止ニューロンの両方の速度の増加に伴い、FWHM がわずかに減少していることを示しています。 いずれの場合もピークの広がりは生じなかった。

(a) 伝播中の活動電位の半値幅。 (b) 2 つの連続するパルス間の時間遅延。

図 7b は、異なる接触-解放速度における 2 つの連続した誘発活動電位間の時間遅延を示しています。 結果は、接触-解放速度を上げることによって、2 つの連続するパルス間の時間遅延が減少したことを示しています。 同じ挙動がすべてのタイプの電極で観察されましたが、さまざまな表面微細構造の違いは無視できました。

本論文では、神経細胞の興奮に対する TENG 構造の影響を研究しました。 ニューロンの誘発活動電位に対する 2 つの基板の表面粗さおよび接触 - 解放速度の影響が研究されています。 まず、異なる表面構造を持つ TENG の電極の電場分布を求めることにより、電極の各相対位置における構造の発生電圧と静電容量の値を計算しました。 図１、２に示すように。 図3e〜fに示すように、微細パターンで覆われた構造は、平坦な構造と比較して、より高い電圧出力とより低い静電容量値を示しました。 さらに、立方体形状の TENG の出力電圧は他の 2 つのマイクロパターンよりも高く、このことはマイクロパターンが表面電荷と表面積の両方を増加させることを裏付けています。 結果は以前の研究とよく一致しています50。 Muthu と yinghu は、TENG の出力電圧と静電容量に対する表面パターンの影響について議論しています 11,51。 張ら。 電気出力を増加させるために表面微細パターン構造を使用することを試みたが、これはピラミッド配列を有するフィルムが適切な性能を備えた最適な形状であることを示した52。 平坦なフィルムと比較して、表面のピラミッド配列により、電圧と電流が 100% および 157% 向上しました。 TENG デバイスに対するパターニングの影響を確認するために、Muthu らによってシミュレーション研究が実施されました 51。 シミュレーション結果は、表面に線状パターンを有するTENGの出力電圧が、平面、円形、およびXパターンの薄膜と比較して大幅に向上することを示した。 表面積の効果に加えて、yinghu et al. 彼らのグループは、TENG11 の静電容量に対する表面微細構造の影響を研究しました。 彼らは、微細構造を導入すると構造の静電容量が減少することを発見しました。 私たちの研究では、接触分離モードにおける誘導電圧と静電容量の影響をホジキン・ハクスリーモデル内のケーブル方程式に結合して、TENGの動きに応答するニューロンの電気生理学的挙動を表現しました。 結果 (図 4a ～ c​​ および図 5a ～ b) は、接触から解放される速度を上げるとニューロンが発火し始めることを示しています。 速度の値が小さいと、活動電位が存在しないか単一の活動電位が発生しますが、接触と解放の速度を増加させると、ニューロンが発火し始めます。 この発見は、低速では細胞膜上の誘導電圧レベルが小さいためにイオンチャネルが活性化しないという事実と関連している可能性があります。 さらに、活動電位がない場合、ニューロンの静止電位はわずかに上昇しました。

発火率は、神経筋障害の電気生理学的特徴として知られています53。 パーキンソン病では、対照と比較して発火率とバースト活動が増加した視床下核の活動亢進ニューロンが明らかになります54。 図 6 は、2 つの基板の接触 - 解放速度に対する発射速度の依存性を説明しています。発射速度は速度とともに増加します。

図 7a と図 7b は、計算された FWHM の結果と、2 つの連続して誘発された活動電位間の時間遅延と、さまざまな構造の接触 - 解放速度の関係を示しています。 結果は、発火ニューロンと休止ニューロンの両方の速度の増加に伴い、FWHM がわずかに減少していることを示しています。 FWHM の変化は、電極表面の微細構造が異なっても変わりません。 接触解除速度を上げると、連続する 2 つのパルス間の時間が短くなり、ピークが狭くなります。 この動作は、発火率の結果と一致しています。 発火ニューロンの場合、TENG の存在は 2 つの連続するパルス間の時間に明らかな影響を与えませんでした。

この研究の主な焦点は、TENG の理想的なモデルとしての垂直接点分離モードでしたが、さらなる研究のために他の動作モードも考慮される可能性があります。

興奮性細胞の刺激に対する TENG の影響の重要性に基づいて、我々はニューロンの電気生理学的挙動に対する TENG の影響をコンピューターでモデル化しました。 異なる表面修飾を施した電極が、異なる位置での TENG の誘導電圧とその静電容量に及ぼす影響を計算しました。 TENG の存在がニューロン活動に及ぼす影響は、H-H モデル内のケーブル方程式に導入されました。 結果は、微細構造電極により TENG の出力電圧と静電容量が異なることを示しています。 TENG 構造によるニューロンの刺激に関して、この結果は、TENG の接触と解放の速度がニューロンの活動電位の誘発と伝播に直接的な影響を及ぼしていることを示しています。

この研究の結果を裏付ける派生データは、要求に応じて責任著者から入手できます。

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この記事は、シャヒード・ベヘシュティ医科大学医学部のラジエ・ナザリ・ヴァナニ氏が執筆した論文（登録番号：M 495）から抜粋したものです。

イラン、テヘランのシャヒード・ベヘシュティ医科大学医学部医学物理学および生物医工学科

ラジエ・ナザリ＝ヴァナニ、エルハム・アサディアン、ハシェム・ラフィー＝タバール、ペジマン・ササンプール

イラン、テヘランのシャリフ工科大学ナノサイエンス・ナノテクノロジー研究所（INST）

ラヘレ・モハマドプール

イラン科学アカデミー物理学支部、テヘラン、イラン

ハシェム・ラフィー・タバール

ナノサイエンス学部、基礎科学研究所 (IPM)、私書箱 19395-5531、テヘラン、イラン

ペジマン・ササンプール

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PS と RM がオリジナルのアイデアを提案し、RN と HR の協力を得て計算モデルが開発されました。 RN がシミュレーションを実行しました。 EA と HR は、結果の分析と議論においてアドバイスを提供しました。 著者全員が原稿の執筆と編集に貢献しました。

ラヘレ・モハマドプールまたはペジマン・ササンプールへの通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

シュプリンガー ネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

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転載と許可

Nazari-Vanani、R.、Mohammadpour、R.、Asadian、E. 他摩擦電気ナノ発電機による神経細胞の興奮の計算モデリング研究。 Sci Rep 12、13411 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-17050-0

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受信日: 2022 年 1 月 27 日

受理日: 2022 年 7 月 20 日

公開日: 2022 年 8 月 4 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-17050-0

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