Cypher VRS1250 ビデオレート AFM/SPM

Cypher VRS1250は、初代Cypher VRSの2倍の速さである最大1250ライン/秒でスキャンを行います。これにより、最大45フレーム/秒のフレームレートでより高い時間分解能を実現することや、より低いフレームレートでさらに多くの画像ピクセルを収集して空間分解能を向上させることが可能です。超安定イメージングや、かん流機能付きの使いやすい完全密閉サンプルセル、充実したモードやアクセサリーが利用可能なCypher VRS1250は、最も野心的な研究目標の達成を支援します。

超高速と超高分解能を両立する設計
安定したイメージングにより、ドリフトがなくパラメータ調整も不要で動的イベントをキャプチャ可能
使いやすい機能により、セットアップやイメージングが簡単に
研究用AFM「Cypher ES」の柔軟性と機能をすべて搭載

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超高速および空間分解能に対応した設計

実験に適したイメージングの速度や分解能が理想的なバランスになるよう選択できます
Cypher AFMは、他のAFMよりも高い分解能を簡単かつ一貫して実現します
Cypher VRS1250は、最大45フレーム/秒のビデオレートイメージングが可能です

安定したイメージングでサンプルへの「フォーカス」を維持

Cypherの先進的な設計により、熱膨張が均衡化し、熱ドリフトをほぼ排除します
光熱励振技術「blueDrive」により、長時間にわたり安定したイメージングを維持します
完全に密閉されたサンプルセルにより、デリケートな生体分子にもダメージを与えることなく、安定したイメージングを実現します

優れた結果を得るために使いやすさを追求

Cypher VRS1250は、他のCypher AFMと同じく使いやすさを追求した設計となっています
レーザーとディテクターの自動調整により、素早い装置のセットアップが可能です
サンプルセルは完全密閉のため、液漏れの心配がありません
ソフトウェアには、プレゼンテーションや出版物用にビデオレートのAFMムービーを簡単に加工・出力する機能が付属しています

CypherAFM の柔軟性と機能をすべて網羅

Cypher VRS1250は、Cypher ES 環境制御 AFM のすべての機能とその利点をサポートします
オプションとして、サンプルの加熱・冷却や幅広い操作モードがご利用いただけます
Cypher VRS1250は、単なるビデオレートAFMではなく、このプラットフォームは、学際的な研究グループや共用のイメージング施設にとって理想的なAFMです

標準装備の操作モード

コンタクトモード
DART PFM
デュアル AC モード
デュアル AC 共振トラッキング (DART)
電気力顕微鏡 (EFM)
フォース・カーブモード
フォース・マッピングモード (フォースボリューム)
フォース・モジュレーション
周波数変調モード
ケルビン・プローブ・フォース顕微鏡 (KPFM)
水平力モード (LFM)
ロスタンジェントイメージング
磁気力顕微鏡 (MFM)
ナノリソグラフィ
ナノマニピュレーション
位相イメージング
ピエゾ応答フォース顕微鏡 (PFM)
スイッチング・スペクトロスコピー PFM
タッピングモード (AC mode)
デジタル Q コントロール
ベクトル PFM

Cypher VRS は blueDrive が標準搭載されているため、以下のモードが標準で含まれます

AM-FM 粘弾性マッピングモード
コンタクト共振粘弾性マッピングモード

オプション操作モード

ORCA™ および Eclipse™ モードを使用したコンダクティブ AFM（CAFM）
高速フォースマッピングを用いた電流のマッピング
電気化学ストレイン顕微鏡 (ESM)
高速フォースマッピングモード
高電圧 PFM
ナノスケール絶縁膜経時破壊 (nanoTDDB)
走査型キャパシタンス顕微鏡 (SCM)
走査型マイクロ波インピーダンス顕微鏡 (sMIM)
走査型トンネル顕微鏡 (STM)

ナノスケールの力学物性・
熱物性の測定

弾性率、損失弾性率、ロスタンジェントなど、粘弾性特性の定量的評価、および熱物性測定のためのツール

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ナノスケールの電気特性・
電気化学の測定

電流、抵抗率、誘電率など、電気的特性を測定するためのツール

PFM、STM、EC-AFM など

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温度制御・その他環境制御

温度制御、ガス環境（ガス/蒸気の組成や湿度）制御、グローブボックス内の超低酸素/水のレベルで測定を行うためのアクセサリ

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液中測定

制御された液体環境で測定を行うためのアクセサリ

かん流も可

blueDrive光熱励振オプションも

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Kalinin, S. V., Zhang, S., Valleti, M., Pyles, H., Baker, D., De Yoreo, J. J., & Ziatdinov, M. (2021). Disentangling Rotational Dynamics and Ordering Transitions in a System of Self-Organizing Protein Nanorods via Rotationally Invariant Latent Representations. ACS nano. https://doi.org/10.1021/acsnano.0c08914

Ziatdinov, M., Zhang, S., Dollar, O., Pfaendtner, J., Mundy, C. J., Li, X., ... & Kalinin, S. V. (2020). Quantifying the dynamics of protein self-organization using deep learning analysis of atomic force microscopy data. Nano Letters, 21(1), 158-165. https://dx.doi.org/10.1021/acs.nanolett.0c03447

Chen, J., Zhu, E., Liu, J., Zhang, S., Lin, Z., Duan, X., ... & De Yoreo, J. J. (2018). Building two-dimensional materials one row at a time: Avoiding the nucleation barrier. Science, 362(6419), 1135-1139. https://doi.org/10.1126/science.aau4146

Mao, X., Li, K., Liu, M., Wang, X., Zhao, T., An, B., ... & Wang, L. (2019). Directing curli polymerization with DNA origami nucleators. Nature communications, 10(1), 1-10. https://doi.org/10.1038/s41467-019-09369-6

Sigdel, K. P., Wilt, L. A., Marsh, B. P., Roberts, A. G., & King, G. M. (2018). The conformation and dynamics of P-glycoprotein in a lipid bilayer investigated by atomic force microscopy. Biochemical pharmacology, 156, 302-311. https://doi.org/10.1016/j.bcp.2018.08.017

Zhu, H., Wang, X., Cui, Y., Cai, J., Tian, F., Wang, J., & Qiu, H. (2019). Blooming of Block Copolymer Micelles into Complex Nanostructures on a Surface. Macromolecules, 52(9), 3479-3485. https://doi.org/10.1021/acs.macromol.9b00197