The Extension of Field of Applications of Atomic-Force Microscope Hybrid Mode of Two-Probes Nano-Manipulator

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The review of extension of fields of applications of hybrid mode of atomic-force microscope. This mode is the main for two-probes AFM-manipulator. Various methods of upgrades of the feed back system of the AFM whose essentially improve the signal-to-noise ratio in topography mapping are presented. Additionally, successful application of wide range of probes the flexible ones such as standard W probes and glass capillaries as well as rigid probes (sapphire probes with probe tips diameters of dozens of microns) are presented as well. We show the examples of wide application of such mode in measurements of conductivity and adhesion forces of the nanowhiskers on the Si substrate. Beside this, the application of hybrid mode in micro- and nanofluidics such as formation of drops of defined volumes, replacement of drops, their devision and merging are presented. The example of different techniques of manipulations are presented. The possibility of nanowhiskers replacement with liquid flow formed by AFM-probe, i.e. avoiding the direct tip-to-nanowhisker contact, are shown.

About the authors

A. A. Zhukov

Institute of Solid State Physics RAS

Author for correspondence.
Email: azhukov@issp.ac.ru
Russia, 142432, Chernogolovka

References

  1. Yamahata C. et al. // J. Microelectromech. Syst. 2008. V. 17. P. 623.
  2. Flohr K. et al. // Rev. Sci. Instrum. 2011. V. 82. P. 113705.
  3. Tsunemi E., Kobayashi K., Matsushige K., Yamada H. // Rev. Sci. Instrum. 2011. V. 82. P. 033708. https://www.doi.org/10.1063/1.3534830
  4. Cherepanov V., Zubkov E., Junker H., Korte S., Blab M., Coenen P., Voigtl B. // Rev. Sci. Instrum. 2012. V. 83. P. 033707. https://www.doi.org/10.1063/1.3694990
  5. Unisoku USM-1400-4P SNOM-SPM system (Unisoku), QuadraProbe (RHK Technology), LT NANOPROBE (Scienta Omicron).
  6. Giessibl F.J. // Appl. Phys. Lett. 1998. V. 73. P. 3956. https://doi.org/10.1063/1.122948
  7. Zhukov A.A., Stolyarov V.S., Kononenko O.V. // Rev. Sci. Instrum. 2017. V. 88. P. 063701. https://www.doi.org/10.1063/1.4985006
  8. Fang A., Dujardin E., Ondarçuhu Th. // Nano Lett. 2006. V. 6. P. 2368.
  9. Zhukov A.A. // Instrum. Experimental Tech. 2019. V. 62. P. 416. https://www.doi.org/10.1134/S0020441219030278
  10. O’Connell C.D., Higgins M.J., Marusic D., Moulton S.E., Wallace G.G. // Langmuir. 2014. V. 30. P. 2712. https://www.doi.org/10.1021/la402936z
  11. Hansma P.K., Drake B., Marti O., Gould S.A., Prater C.B. // Science. 1989. V. 243. P. 641. https://www.doi.org/10.1126/science.2464851
  12. Zhou L., Gong Y., Hou J., Baker L.A. // Anal. Chem. 2017. V. 89. P. 13603. https://www.doi.org/10.1021/acs.analchem.7b04139
  13. Rheinlaender J., Geisse N.A., Proksch R., Schäffer T.E. // Langmuir. 2011. V. 27. P. 697. https://www.doi.org/10.1021/la103275y
  14. Gesper A., Hagemann Ph., Happel P. // Nanoscale. 2019. V. 9. P. 14172. https://www.doi.org/10.1039/C7NR04306F
  15. Page A., Kang M., Armitstead A., Perry D., Unwin P.R. // Anal. Chem. 2017. V. 89. P. 3021. https://www.doi.org/10.1021/acs.analchem.6b04629
  16. Waghule T., Singhvi G., Dubey S.K., Pandey M.M., Gupta G., Singh M., Dua K. // Biomed. Pharmacotherapy. 2019. V. 109. P. 1249. https://www.doi.org/10.1016/j.biopha.2018.10.078
  17. Hore M.J.A., Ye X., Ford J., Gao Y., Fei J., Wu Q., Rowan S.J., Composto R.J., Murray Ch.B., Hammouda B. // Nano Lett. 2015. V. 15. P. 1374. https://www.doi.org/10.1021/acs.nanolett.5b03088
  18. De Kretzer D, Dennis P, Hudson B, Leeton J, Lopata A, Outch K, Talbot J, Wood C. // Lancet. 1973. V. 302. P. 728. https://www.doi.org/10.1016/S0140-6736(73)92553-1
  19. Sanchez D., Johnson N., Li Ch., Novak P., Rheinlaender J., Zhang Y., Anand U., Anand P., Gorelik J., Frolenkov G.I., Benham Ch., Lab M., Ostanin V.P., Schäffer T.E., Klenerman D., Korchev Y.E. // Biophys. J. 2008. V. 95. P. 3017. https://www.doi.org/10.1529/biophysj.108.129551
  20. Wei Ch., Bard A.J., Feldberg S.W. // Anal. Chem. 1997. V. 69. P. 4627. https://www.doi.org/10.1021/ac970551g
  21. Chen Ch.-Ch., Derylo M.A., Baker L.A. // Anal. Chem. 2009. V. 81. P. 4742. https://www.doi.org/10.1021/ac900065p
  22. Frederix P.L.T.M., Bosshart P.D., Akiyama T., Chami M., Gullo M.R., Blackstock J.J., Dooleweerdt K., de Rooij N.F., Staufer U., Engel A. // Nanotechnol. 2008. V. 19. P. 384004. https://www.doi.org/10.1088/0957-4484/19/38/384004
  23. Macpherson J.V., Jones C.E., Barker A.L., Unwin P.R. // Anal. Chem. 2002. V. 74. P. 1841. https://www.doi.org/10.1021/ac0157472
  24. Zhukov A.A., Romanova S.G. // Instrum. Experimental Tech. 2022. V. 65. P. 514. https://www.doi.org/10.1134/S002044122204008X

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (333KB)
3.

Download (739KB)
4.

Download (715KB)
5.

Download (76KB)

Copyright (c) 2023 А.А. Жуков

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».