December 20th, 2016
我々は、液体中の振幅変調(タッピングモード)原子間力顕微鏡を用いて、サブナノメートルの解像度の画像を達成するための方法を提示します。この方法は、市販の原子間力顕微鏡で実証されています。私たちは、パラメータの私達の選択の背後にある理論的根拠を説明し、解像度の最適化のための戦略を示唆しています。
この手順の全体的な目標は、市販のAFM操作と振幅変調(タッピングモードとも呼ばれる)を使用して、液体中で可能な限り高い解像度のイメージングを実現することです。この方法は、高分解能のためのパラメータの最適な組み合わせを使用することで、液体中での標準的なAFM動作の限界を押し広げるのに役立ちます。この技術の主な利点は、ほとんどの商用AFMで使用できるため、専門的な機器を必要としないことです。
ここで紹介する方法は、AFMの基本的な知識をすでに持っているが、この技術をさらに活用したいと考えている科学者や技術者を対象としています。この方法は、特定の種類のサンプルを対象としているわけではなく、物理学、生物学、化学、材料、およびサービスサイエンスのサンプルに広く適用できます。一般に、この手法に不慣れな人は、特定のサンプルに最適なパラメータを見つけるためにある程度の忍耐力が必要なため、苦労します。
機器を洗浄し、超純水で基板を支えるディスクを洗浄します。続いてイソプロパノール、そして再び超純水、それぞれ10分間。高解像度を目指す場合、汚染は有害な結果をもたらす可能性があります。
常に手袋を着用し、サンプル、カンチレバー、またはAFMセルと接触する表面や器具が完全に洗浄されていることを確認してください。超音波処理後、各装置とサンプルディスクを窒素の流れの下で乾燥させます。マイカの支持体としてスチールディスクを使用し、単一の吸収された金属イオンを画像化します。
超音波処理では洗浄できない表面は、超純水、イソプロパノール、超純水に順次浸した単層低リントティッシュで拭き取り、物理的に洗浄します。表面を空気中で最大30分間乾燥させます。次に、試薬を十分に混合して少量のエポキシ接着剤を調製し、きれいな鋼のサンプルディスクに約10マイクロリットルのエポキシを置きます。
エポキシ樹脂の上にマイカ基板を載せ、基板に圧力をかけてスチールディスクに貼り付けます。エポキシをメーカーの仕様に従って高温で数時間硬化させます。次に、幅2.5cmの粘着テープを表面全体に覆うように基板にしっかりと押し付け、最上層を滑らかに剥がします。
マイカが目に鏡のように滑らかになるまで、このプロセスを2〜3回繰り返します。カンチレバーチップをイサプロパノールの浴に浸し、続いて超純水にそれぞれ60分間浸します。次に、チップを最大5分間UV光にさらして、安定した水分補給部位の形成を促進します。
露出オーバー時間が長くなると、先端が損傷したり、曲率半径が広がったりする可能性があります。カンチレバーをAFMのカンチレバーホルダーに挿入し、25マイクロリットルのイメージング液をカンチレバーとチップにピペットで移し、表面を事前に濡らします。これにより、サンプルに近づくときに気泡が目立たなくなります。
サンプルディスクと基板をサンプルステージ上に溶かし、イメージング液の液滴をサンプルに加えます。次に、カンチレバーホルダーをAFMに接続します。カンチレバーとサンプルを近づけて、カンチレバー先端の流体とサンプルの流体との間に毛細管橋を形成します。
AFMソフトウェアを使用して、測定レーザーをカンチレバーの先端端に近づけます。次に、カンチレバーの熱スペクトルのメインピークからカンチレバーの滞留周波数を求めます。カンチレバーのたわみが校正されている場合、単純な調和振動子モデルでレジデンスピークをフィッティングすると、カンチレバーのばね定数が得られます。
次に、熱スペクトルで特定された共振周波数に近い周波数範囲で外部駆動されたときの振幅応答を見つけて、カンチレバーを調整します。自由振動振幅が約5ナノメートルになるように駆動振幅を調整します。これは通常、ほとんどのAFMで0.2〜0.8ボルトに相当します。
次に、振幅設定値を自由振幅の約80%に調整します。次に、フィードバック ゲインを比較的高く設定します。不安定性やリンギングが発生しないことを確認した後、初期スキャンレートを約1ヘルツに、スキャンサイズを10ナノメートルに設定します。
AFM制御ソフトウェアを使用して、チップの表面へのアプローチを開始します。設定点の値をわずかに変更して、イメージングを開始せずに先端が表面に到達したかどうかを評価します。先端が表面にある場合、ZPAゾーンの延長への影響は無視できるはずです。
先端が表面に達したら、ZPAゾーンを引っ込めてカンチレバーを再調整します。共振周波数は、チップサンプルの相互作用により、より低い値にシフトしている可能性があります。次に、設定値を新しく調整された自由振幅の約80%に変更し、カンチレバーを使用して振幅変調モードで表面の10 x 10ナノメートルの2乗スキャンを行い、イメージングパラメータが適切であることを確認します。
トレース・プロファイルと再トレース・プロファイルが重ね合わしていることを確認します。そうでない場合は、設定値をさらに減らし、ゲインを増やしてみてください。画像にノイズがかかった場合は、ゲインを下げてください。
可能であれば、サンプルの1〜5マイクロメートルの大きな正方形の領域で操作を繰り返します。柔らかいサンプルや生物学的サンプルでは、チップが汚染される可能性があります。スキャンサイズを、対象の特徴を視覚化するのに適した値に縮小します。
これは、20 x 20ナノメートルまで低くすることができます。次に、カンチレバーの駆動振幅を十分に小さくして、フィードバックループがZPAゾーンを自動的に後退させ、チップを表面から強化します。カンチレバーが表面から離れている間に、カンチレバーの振幅が1〜2ナノメートルのピークツーピークになるようにドライブ振幅を調整します。
ZPAゾーンが再び表面に向かって伸び、元の画像が回復するまで、設定値を少しずつ減らします。設定点の振幅を新しい自由振幅の75%から95%の間に保ちます。次に、ゲインを再調整します。これは、大きなノイズを発生させることなく、より高いゲインを低い振幅で使用できるためです。
システムを最適化して、自由振幅、設定値、およびゲインの最適な組み合わせを見つけ、高分解能を実現します。最適なシステム条件は、サンプル、液体の湿潤特性、および使用するカンチレバーによって異なります。好溶性界面には、1メートルあたり0.5〜2ニュートンのばね定数を持つカンチレバーを使用します。
この手法を使用して、広範囲のサンプルにわたってサブナノメートル解像度の画像を取得しました。ここに示されているソフトサンプルには、脂質二重層、ハロバクテリウム・サリナルム由来の紫色膜、両親媒性二分子の自己組織化単層、ウシ水晶体膜由来のアクアポリン結晶が含まれます。いずれの場合も、関心のある機能が強調表示されます。
振動振幅が小さく、設定値が高いため、チップがサンプルに加える力が最小限に抑えられ、二重層内の脂質、天然の生体膜内のタンパク質、および両親媒性分子の脆弱な自己集合体を損傷することなく溶液中でイメージングできます。雲母表面に吸収された方解石、チタン酸ストロンチウム、炭化ケイ素、単一金属イオンなどの硬い結晶性材料は、このアプローチを使用してイメージングできます。これは、いずれの場合も、結晶自体ではなく、界面液体が効果的にイメージングされるためです。この手法を習得すると、この手法は、正しく実行されるたびに、液体中の分子レベルまたは原子レベルの分解能を提供します。
この手順を試みるときは、画像化されているのは界面液体であることを念頭に置いておくことが重要です。これは、ソフトイメージング条件を使用することを意味します。通常、チップ、サンプル、または液体の汚染は、高分解能を達成できない主な原因です。
疑問がある場合は、液体と接触するすべての表面を洗浄し、イメージングソリューションを再利用することをお勧めします。外部ノイズも高解像度に悪影響を及ぼします。換気ダクトから離れた低振動の床が良いです。
このビデオを見れば、高解像度のAFMを実現するためにイメージングパラメータを最適化する方法について十分に理解できるはずです。もちろん、最先端の技術であっても、サンプルを最適にイメージングする方法を見つけるには数回の試行が必要になる可能性があるため、忍耐力が重要です。
この記事では、液体中における振幅変調型原子間力顕微鏡(AFM)を使用してサブナノメートル分解能のイメージングを実現する方法を紹介します。この技術は様々な商用AFMに適用可能であり、高分解能結果を得るためのイメージングパラメータの最適化に重点を置いています。
Sub-nanometer resolution imaging in liquid using amplitude-modulation AFM enables precise characterization of biomolecular interfaces and soft materials under near-physiological conditions. This capability supports target validation by revealing structural details of membrane proteins, lipid assemblies, and molecular interactions critical for mechanistic de-risking in early discovery. The method’s compatibility with commercial AFM systems enhances accessibility for R&D labs seeking high-confidence, label-free imaging without specialized infrastructure.
The method integrates into early discovery workflows by providing label-free, high-resolution imaging of biomolecular targets in liquid, supporting hypothesis testing and pathway clarification before lead identification.