In Diffusive Molecular Communication (DMC), information is transmitted by diffusing molecules. Synaptic signaling is a natural implementation of this paradigm. It is responsible for relaying information from one neuron to another, but also provides support for complex functionalities, such as learning and memory. Many of its features are not yet understood, some are, however, known to be critical for robust, reliable neural communication. In particular, some synapses feature a re-uptake mechanism at the presynaptic neuron, which provides a means for removing neurotransmitters from the synaptic cleft and for recycling them for future reuse. In this paper, we develop a comprehensive channel model for synaptic DMC encompassing a spatial model of the synaptic cleft, molecule re-uptake at the presynaptic neuron, and reversible binding to individual receptors at the postsynaptic neuron. Based on this model, we derive an analytical time domain expression for the channel impulse response (CIR) of the synaptic DMC system. Our model explicitly incorporates macroscopic physical channel parameters and can be used to evaluate the impact of re-uptake, receptor density, and channel width on the CIR of the synaptic DMC system. Furthermore, we provide results from particlebased computer simulation, which validate the analytical model. The proposed comprehensive channel model for synaptic DMC systems can be exploited for the investigation of challenging problems, like the quantification of the inter-symbol interference between successive synaptic signals and the design of synthetic neural communication systems.
翻译:在 Diffusive 分子通信中,信息是通过漂移分子传递的。 同步信号是这一范例的自然应用。 它负责将信息从一个神经向另一个神经传递, 但也为复杂的功能提供支持, 例如学习和记忆。 它的许多特征还没有得到理解, 但有些特征已知对于稳健、 可靠的神经通信至关重要。 特别是, 一些突触在预合成神经中有一个重新接收机制, 提供一种手段, 将神经神经传输器从神经神经裂变出来, 并循环循环利用, 供今后再利用。 在本文中, 我们开发一个综合的合成DMC频道模式, 包含合成裂变的空间模型, 分子在预合成神经中重新接收, 并且可以对后合成神经神经中的个人感应器进行反响。 基于此模式, 我们为神经神经裂变神经系统频道的脉冲反应( CIR) 提供了一个分析时间域表达器。 我们的模型, 明确整合了系统 系统 的系统 的系统 分析系统, 分析系统 分析 分析 系统, 分析 分析系统 分析 分析 分析 分析 分析 系统 分析 分析 分析 分析 系统 分析 系统 分析 分析 分析 分析 分析 系统 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 系统 分析 分析 系统 系统 分析 系统 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 系统 分析 分析 分析 分析 分析 系统 系统 系统 分析 系统 系统 分析 分析 系统 分析 分析 分析 分析 分析 分析 系统 系统 分析 系统 系统 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 系统 分析 分析 系统 分析 分析 分析 系统 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析 分析