Cảm ơn bạn đã truy cập Nature.com. Phiên bản trình duyệt bạn đang sử dụng có hỗ trợ CSS hạn chế. Để có trải nghiệm tốt nhất, chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng trình duyệt đã cập nhật (hoặc tắt Chế độ Tương thích trong Internet Explorer). Trong thời gian chờ đợi, để đảm bảo hỗ trợ liên tục, chúng tôi sẽ hiển thị trang web mà không có style và JavaScript.
Sự quan tâm đến việc phân tích các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi (VOC) trong không khí thở ra đã tăng lên trong hai thập kỷ qua. Vẫn còn những bất định liên quan đến việc chuẩn hóa mẫu và liệu các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi trong không khí trong nhà có ảnh hưởng đến đường cong hợp chất hữu cơ dễ bay hơi trong không khí thở ra hay không. Đánh giá các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi trong không khí trong nhà tại các điểm lấy mẫu hơi thở thường quy trong môi trường bệnh viện và xác định xem điều này có ảnh hưởng đến thành phần của hơi thở hay không. Mục tiêu thứ hai là nghiên cứu sự biến động hàng ngày về hàm lượng các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi trong không khí trong nhà. Không khí trong nhà được thu thập tại năm địa điểm vào buổi sáng và buổi chiều bằng bơm lấy mẫu và ống giải hấp nhiệt (TD). Chỉ thu thập mẫu hơi thở vào buổi sáng. Các ống TD được phân tích bằng sắc ký khí kết hợp với khối phổ thời gian bay (GC-TOF-MS). Tổng cộng 113 VOC đã được xác định trong các mẫu thu thập được. Phân tích đa biến cho thấy sự tách biệt rõ ràng giữa không khí thở và không khí phòng. Thành phần của không khí trong nhà thay đổi trong suốt cả ngày, và các địa điểm khác nhau có các VOC cụ thể không ảnh hưởng đến hồ sơ hô hấp. Hơi thở không cho thấy sự tách biệt dựa trên vị trí, điều này cho thấy việc lấy mẫu có thể được thực hiện ở nhiều vị trí khác nhau mà không ảnh hưởng đến kết quả.
Hợp chất hữu cơ dễ bay hơi (VOC) là các hợp chất gốc cacbon, tồn tại ở dạng khí ở nhiệt độ phòng và là sản phẩm cuối cùng của nhiều quá trình nội sinh và ngoại sinh1. Trong nhiều thập kỷ, các nhà nghiên cứu đã quan tâm đến VOC vì vai trò tiềm năng của chúng như những dấu ấn sinh học không xâm lấn của bệnh tật ở người. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều điều chưa chắc chắn về việc chuẩn hóa việc thu thập và phân tích mẫu hơi thở.
Một lĩnh vực quan trọng của việc chuẩn hóa phân tích hơi thở là tác động tiềm tàng của các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi (VOC) nền trong không khí xung quanh trong nhà. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng mức độ nền của các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi (VOC) trong không khí xung quanh trong nhà ảnh hưởng đến mức độ các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi được tìm thấy trong không khí thở ra3. Boshier và cộng sự. Năm 2010, phương pháp khối phổ dòng ion được chọn (SIFT-MS) đã được sử dụng để nghiên cứu mức độ của bảy hợp chất hữu cơ dễ bay hơi trong ba bối cảnh lâm sàng. Các mức độ khác nhau của các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi trong môi trường đã được xác định ở ba khu vực, từ đó cung cấp hướng dẫn về khả năng sử dụng các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi phổ biến trong không khí trong nhà làm dấu ấn sinh học của bệnh. Năm 2013, Trefz và cộng sự. Không khí xung quanh trong phòng phẫu thuật và kiểu thở của nhân viên bệnh viện cũng được theo dõi trong ngày làm việc. Họ phát hiện ra rằng mức độ các hợp chất ngoại sinh như sevoflurane trong cả không khí phòng và không khí thở ra tăng 5 vào cuối ngày làm việc, đặt ra câu hỏi về thời điểm và địa điểm nên lấy mẫu bệnh nhân để phân tích hơi thở nhằm giảm thiểu vấn đề về các yếu tố gây nhiễu như vậy. Điều này tương quan với nghiên cứu của Castellanos và cộng sự. Năm 2016, họ tìm thấy sevoflurane trong hơi thở của nhân viên bệnh viện, nhưng không có trong hơi thở của nhân viên bên ngoài bệnh viện. Năm 2018, Markar và cộng sự đã tìm cách chứng minh tác động của những thay đổi trong thành phần không khí trong nhà đối với phân tích hơi thở như một phần của nghiên cứu nhằm đánh giá khả năng chẩn đoán ung thư thực quản bằng không khí thở ra7. Sử dụng ống đối phổi bằng thép và SIFT-MS trong quá trình lấy mẫu, họ đã xác định được tám hợp chất hữu cơ dễ bay hơi trong không khí trong nhà thay đổi đáng kể tùy theo vị trí lấy mẫu. Tuy nhiên, các VOC này không được đưa vào mô hình chẩn đoán VOC hơi thở cuối cùng của họ, do đó tác động của chúng đã bị phủ nhận. Năm 2021, Salman và cộng sự đã thực hiện một nghiên cứu để theo dõi mức VOC tại ba bệnh viện trong 27 tháng. Họ đã xác định được 17 VOC là chất phân biệt theo mùa và cho rằng nồng độ VOC thở ra trên mức tới hạn 3 µg/m3 được coi là không có khả năng là nguyên nhân thứ phát do ô nhiễm VOC nền8.
Ngoài việc thiết lập ngưỡng mức hoặc loại trừ hoàn toàn các hợp chất ngoại sinh, các giải pháp thay thế để loại bỏ biến thể nền này bao gồm thu thập các mẫu không khí phòng ghép đôi đồng thời với mẫu không khí thở ra để có thể xác định bất kỳ mức VOC nào có nồng độ cao trong phòng hít thở được. được chiết xuất từ không khí thở ra. Không khí 9 được trừ khỏi mức để cung cấp "gradien phế nang". Do đó, một gradient dương cho thấy sự hiện diện của Hợp chất 10 nội sinh. Một phương pháp khác là để những người tham gia hít vào không khí "tinh khiết" về mặt lý thuyết là không có chất gây ô nhiễm VOC11. Tuy nhiên, điều này rất cồng kềnh, tốn thời gian và bản thân thiết bị tạo ra thêm các chất gây ô nhiễm VOC. Một nghiên cứu của Maurer và cộng sự. Vào năm 2014, những người tham gia hít thở không khí tổng hợp đã giảm 39 VOC nhưng lại tăng 29 VOC so với hít thở không khí xung quanh trong nhà12. Việc sử dụng không khí tổng hợp/tinh khiết cũng hạn chế nghiêm trọng tính di động của thiết bị lấy mẫu hơi thở.
Mức độ VOC xung quanh cũng được dự đoán sẽ thay đổi trong ngày, điều này có thể ảnh hưởng thêm đến việc chuẩn hóa và độ chính xác của việc lấy mẫu hơi thở.
Những tiến bộ trong phương pháp khối phổ, bao gồm giải hấp nhiệt kết hợp với sắc ký khí và khối phổ thời gian bay (GC-TOF-MS), cũng đã cung cấp một phương pháp phân tích VOC mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn, có khả năng phát hiện đồng thời hàng trăm VOC, do đó có thể phân tích sâu hơn. Điều này cho phép mô tả chi tiết hơn thành phần của không khí xung quanh trong phòng và cách các mẫu lớn thay đổi theo vị trí và thời gian.
Mục tiêu chính của nghiên cứu này là xác định mức độ biến động của các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi (VOC) trong không khí xung quanh nhà tại các điểm lấy mẫu phổ biến trong môi trường bệnh viện và ảnh hưởng của điều này đến việc lấy mẫu khí thở ra. Một mục tiêu thứ cấp là xác định xem có sự biến động đáng kể theo ngày đêm hoặc theo địa lý trong sự phân bố VOC trong không khí xung quanh nhà hay không.
Các mẫu hơi thở, cũng như các mẫu không khí trong nhà tương ứng, được thu thập vào buổi sáng từ năm địa điểm khác nhau và phân tích bằng GC-TOF-MS. Tổng cộng 113 hợp chất hữu cơ dễ bay hơi (VOC) đã được phát hiện và chiết xuất từ sắc ký đồ. Các phép đo lặp lại được tích chập với giá trị trung bình trước khi thực hiện phân tích thành phần chính (PCA) của diện tích đỉnh đã chiết xuất và chuẩn hóa để xác định và loại bỏ các giá trị ngoại lai. Phân tích có giám sát thông qua phương pháp phân tích phân biệt bình phương nhỏ từng phần (PLS-DA) sau đó có thể cho thấy sự tách biệt rõ ràng giữa mẫu hơi thở và mẫu không khí phòng (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001) (Hình 1). Phân tích có giám sát thông qua phương pháp phân tích phân biệt bình phương nhỏ từng phần (PLS-DA) sau đó có thể cho thấy sự tách biệt rõ ràng giữa mẫu hơi thở và mẫu không khí phòng (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001) (Hình 1). Bạn có thể sử dụng một khoản tiền lớn để có được một khoản vay phù hợp với nhu cầu của mình (PLS-DA) смог показать четкое разделение между образцами дыхания и комнатного воздуха (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) (рис. 1). Sau đó, phân tích có kiểm soát với phân tích phân biệt bình phương nhỏ một phần (PLS-DA) có thể cho thấy sự tách biệt rõ ràng giữa mẫu hơi thở và mẫu không khí phòng (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001) (Hình 1).通过偏最小二乘法进行监督分析——判别分析(PLS-DA)然后能够显分离（R2Y = 0,97,Q2Y = 0,96,p < 0,001)（图1)。通过 偏 最 小 二乘法 进行 监督 分析 分析 判别 判别 分析 分析 (PLS-DA) 然后 能够 显示呼吸 室内 空气 样本 的 明显 （（（（（（（（, , q2y = 0,96 , p <0,001) （1）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 Người quản lý tài khoản có thể sử dụng thẻ tín dụng của mình (PLS-DA) затем смог показать четкое разделение между образцами дыхания и воздуха в помещении (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) (рис. 1). Phân tích có kiểm soát với phân tích phân biệt bình phương nhỏ một phần (PLS-DA) sau đó có thể cho thấy sự tách biệt rõ ràng giữa mẫu hơi thở và mẫu không khí trong nhà (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001) (Hình 1). Sự phân tách nhóm được thúc đẩy bởi 62 VOC khác nhau, với điểm dự báo tầm quan trọng biến đổi (VIP) > 1. Danh sách đầy đủ các VOC đặc trưng cho từng loại mẫu và điểm VIP tương ứng của chúng có thể được tìm thấy trong Bảng bổ sung 1. Sự phân tách nhóm được thúc đẩy bởi 62 VOC khác nhau, với điểm dự báo tầm quan trọng biến đổi (VIP) > 1. Danh sách đầy đủ các VOC đặc trưng cho từng loại mẫu và điểm VIP tương ứng của chúng có thể được tìm thấy trong Bảng bổ sung 1. Разделение на группы было обусловлено 62 различными VOC с оценкой проекции переменной важности (VIP) > 1. Полный список VOC, характеризующих каждый тип образца, и их соответствующие оценки VIP можно найти в дополнительной таблице 1. Nhóm được thúc đẩy bởi 62 VOC khác nhau với điểm Dự báo tầm quan trọng biến đổi (VIP) > 1. Danh sách đầy đủ các VOC đặc trưng cho từng loại mẫu và điểm VIP tương ứng của chúng có thể được tìm thấy trong Bảng bổ sung 1.组分离由62 种不同的VOC 驱动,变量重要性投影(VIP) 分数> 1。组分离由62 种不同的VOC 驱动,变量重要性投影(VIP) 分数> 1。 Разделение групп было обусловлено 62 различными ЛОС с оценкой проекции переменной важности (VIP) > 1. Sự phân tách nhóm được thúc đẩy bởi 62 VOC khác nhau với điểm dự báo tầm quan trọng thay đổi (VIP) > 1.Danh sách đầy đủ các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi (VOC) đặc trưng cho từng loại mẫu và điểm VIP tương ứng của chúng có thể được tìm thấy trong Bảng bổ sung 1.
Quá trình hô hấp và không khí trong nhà cho thấy sự phân bố khác nhau của các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi. Phân tích có giám sát với PLS-DA cho thấy sự tách biệt rõ ràng giữa các hồ sơ VOC trong hơi thở và không khí phòng được thu thập vào buổi sáng (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001). Phân tích có giám sát với PLS-DA cho thấy sự tách biệt rõ ràng giữa các hồ sơ VOC trong hơi thở và không khí phòng được thu thập vào buổi sáng (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001). Контролируемый анализ с помощью PLS-DA показал четкое разделение между профилями летучих органических bạn có thể làm được điều đó và воздухе в помещении, собранными утром (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001). Phân tích được kiểm soát bằng PLS-DA cho thấy sự tách biệt rõ ràng giữa thành phần hợp chất hữu cơ dễ bay hơi trong không khí thở ra và trong nhà được thu thập vào buổi sáng (R2Y=0,97, Q2Y=0,96, p<0,001).使用PLS-DA 进行的监督分析显示,早上收集的呼吸和室内空气VOC 曲线明显分离（R2Y = 0,97,Q2Y = 0,96,p < 0,001)。使用 PLS-DA Người quản lý tài khoản của bạn có thể sử dụng PLS-DA để cung cấp cho bạn một khoản vay в помещении, собранных утром (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001). Phân tích có kiểm soát sử dụng PLS-DA cho thấy sự tách biệt rõ ràng giữa các thành phần VOC của hơi thở và không khí trong nhà được thu thập vào buổi sáng (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001).Các phép đo lặp lại được giảm xuống giá trị trung bình trước khi xây dựng mô hình. Hình elip thể hiện khoảng tin cậy 95% và trọng tâm của nhóm dấu sao.
Sự khác biệt trong phân bố các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi trong không khí trong nhà vào buổi sáng và buổi chiều đã được nghiên cứu bằng PLS-DA. Mô hình xác định sự tách biệt đáng kể giữa hai thời điểm (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001) (Hình 2). Mô hình xác định sự tách biệt đáng kể giữa hai thời điểm (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001) (Hình 2). Модель выявила значительное разделение между двумя временными точками (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p <0,001) (рис. 2). Mô hình cho thấy sự tách biệt đáng kể giữa hai thời điểm (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001) (Hình 2).该模型确定了两个时间点之间的显着分离（R2Y = 0,46,Q2Y = 0,22,p < 0,001)(图2)。该模型确定了两个时间点之间的显着分离（R2Y = 0,46,Q2Y = 0,22,p < 0,001)(图2)。 Модель выявила значительное разделение между двумя временными точками (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p <0,001) (рис. 2). Mô hình cho thấy sự tách biệt đáng kể giữa hai thời điểm (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001) (Hình 2). Điều này được thúc đẩy bởi 47 VOC có điểm VIP > 1. Các VOC có điểm VIP cao nhất đặc trưng cho các mẫu buổi sáng bao gồm nhiều ankan phân nhánh, axit oxalic và hexacosane, trong khi các mẫu buổi chiều có nhiều 1-propanol, phenol, axit propanoic, 2-methyl-, 2-ethyl-3-hydroxyhexyl este, isoprene và nonanal. Điều này được thúc đẩy bởi 47 VOC có điểm VIP > 1. Các VOC có điểm VIP cao nhất đặc trưng cho các mẫu buổi sáng bao gồm nhiều ankan phân nhánh, axit oxalic và hexacosane, trong khi các mẫu buổi chiều có nhiều 1-propanol, phenol, axit propanoic, 2-methyl-, 2-ethyl-3-hydroxyhexyl este, isoprene và nonanal. Это было обусловлено наличием 47 летучих органических соединений с оценкой VIP > 1. ЛОС с самой высокой оценкой VIP, характеризующей утренние образцы, включали несколько разветвленных алканов, щавелевую кислоту и гексакозан, в то время как дневные образцы содержали больше 1-пропанола, фенола, пропановой кислоты, 2-метил- , 2-этил-3-гидроксигексиловый эфир, изопрен и không. Điều này là do sự hiện diện của 47 hợp chất hữu cơ dễ bay hơi có điểm VIP > 1. Các VOC có điểm VIP cao nhất đối với các mẫu vào buổi sáng bao gồm một số ankan phân nhánh, axit oxalic và hexacosane, trong khi các mẫu vào ban ngày chứa nhiều 1-propanol, phenol, axit propanoic, 2-methyl-, 2-ethyl-3-hydroxyhexyl ether, isoprene và nonanal.这是由47 种VIP 评分> 1 的VOC 驱动的。这是由47 种VIP 评分> 1 的VOC 驱动的。 Этому способствуют 47 VOC с оценкой VIP > 1. Điều này được hỗ trợ bởi 47 VOC có điểm VIP > 1.Các hợp chất VOC có xếp hạng VIP cao nhất trong mẫu buổi sáng bao gồm nhiều ankan phân nhánh, axit oxalic và hexadecane, trong khi mẫu buổi chiều chứa nhiều 1-propanol, phenol, axit propionic, 2-methyl-, 2-ethyl-3-hydroxyhexyl. este, isopren và nonanal.Danh sách đầy đủ các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi (VOC) đặc trưng cho những thay đổi hàng ngày trong thành phần không khí trong nhà có thể được tìm thấy trong Bảng bổ sung 2.
Sự phân bố của VOC trong không khí trong nhà thay đổi theo từng ngày. Phân tích có giám sát với PLS-DA cho thấy sự tách biệt giữa các mẫu không khí trong phòng được thu thập vào buổi sáng hoặc buổi chiều (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). Phân tích có giám sát với PLS-DA cho thấy sự tách biệt giữa các mẫu không khí trong phòng được thu thập vào buổi sáng hoặc buổi chiều (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). Bạn có thể sử dụng PLS-DA để cung cấp cho bạn một khoản vay phù hợp với nhu cầu của bạn. утром và днем (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). Phân tích có kiểm soát với PLS-DA cho thấy sự tách biệt giữa các mẫu không khí trong nhà được thu thập vào buổi sáng và buổi chiều (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001).使用PLS-DA 进行的监督分析显示,早上或下午收集的室内空气样本之间存在分离（R2Y = 0.46,Q2Y = 0,22,p < 0,001)。使用 PLS-DA Анализ эпиднадзора с использованием PLS-DA показал разделение проб воздуха внутри помещений, собранных утром hoặc днем (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). Phân tích giám sát sử dụng PLS-DA cho thấy sự phân tách các mẫu không khí trong nhà được thu thập vào buổi sáng hoặc buổi chiều (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001).Dấu ba chấm thể hiện khoảng tin cậy 95% và trọng tâm của nhóm dấu hoa thị.
Các mẫu được thu thập từ năm địa điểm khác nhau tại Bệnh viện St Mary ở London: phòng nội soi, phòng nghiên cứu lâm sàng, khu phức hợp phòng phẫu thuật, phòng khám ngoại trú và phòng xét nghiệm khối phổ. Nhóm nghiên cứu của chúng tôi thường xuyên sử dụng các địa điểm này để tuyển chọn bệnh nhân và lấy mẫu hơi thở. Như trước đây, không khí trong nhà được thu thập vào buổi sáng và buổi chiều, còn mẫu khí thở ra chỉ được thu thập vào buổi sáng. PCA làm nổi bật sự phân tách các mẫu không khí trong phòng theo vị trí thông qua phân tích phương sai đa biến hoán vị (PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001) (Hình 3a). PCA làm nổi bật sự phân tách các mẫu không khí trong phòng theo vị trí thông qua phân tích phương sai đa biến hoán vị (PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001) (Hình 3a). PCA có thể cung cấp cho bạn một khoản vay có thể giúp bạn có được một khoản vay lớn дисперсионного анализа (PERMANOVA, R2 = 0,16, p <0,001) (рис. 3а). PCA cho thấy sự phân tách các mẫu không khí trong phòng theo vị trí bằng cách sử dụng phân tích phương sai đa biến hoán vị (PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001) (Hình 3a). PCA 通过置换多变量方差分析（PERMANOVA,R2 = 0,16,p < 0,001)强调了房间空气样本的位置分离（图3a）。PCA PCA là người có thể giúp bạn có được một khoản tiền lớn để có được một khoản vay phù hợp với bạn дисперсионного анализа (PERMANOVA, R2 = 0,16, p <0,001) (hình 3). PCA làm nổi bật sự phân tách cục bộ của các mẫu không khí trong phòng bằng cách sử dụng phân tích phương sai đa biến hoán vị (PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001) (Hình 3a).Do đó, các mô hình PLS-DA ghép nối đã được tạo ra trong đó mỗi vị trí được so sánh với tất cả các vị trí khác để xác định đặc điểm tính năng. Tất cả các mô hình đều có ý nghĩa và VOC có điểm VIP > 1 được trích xuất với tải trọng tương ứng để xác định sự đóng góp của nhóm. Tất cả các mô hình đều có ý nghĩa và VOC có điểm VIP > 1 được trích xuất với tải trọng tương ứng để xác định sự đóng góp của nhóm. Все модели были значимыми, и ЛОС с оценкой VIP > 1 người tham gia определения группового вклада. Tất cả các mô hình đều có ý nghĩa và VOC có điểm VIP > 1 được trích xuất với tải trọng thích hợp để xác định sự đóng góp của nhóm.所有模型均显着,VIP 评分> 1 的VOC 被提取并分别加载以识别组贡献。所有模型均显着,VIP 评分> 1 的VOC Все модели были значимыми, и VOC с баллами VIP> 1 были извлечены và загружены отдельно для определения bạn có thể làm điều đó. Tất cả các mô hình đều có ý nghĩa và VOC có điểm VIP > 1 được trích xuất và tải lên riêng để xác định đóng góp của nhóm.Kết quả của chúng tôi cho thấy thành phần không khí xung quanh thay đổi theo vị trí và chúng tôi đã xác định các đặc điểm cụ thể theo vị trí bằng cách sử dụng sự đồng thuận của mô hình. Đơn vị nội soi được đặc trưng bởi nồng độ undecane, dodecane, benzonitrile và benzaldehyde cao. Các mẫu từ Khoa Nghiên cứu Lâm sàng (còn được gọi là Khoa Nghiên cứu Gan) cho thấy nhiều alpha-pinene, diisopropyl phthalate và 3-carene hơn. Không khí hỗn hợp của phòng phẫu thuật được đặc trưng bởi hàm lượng cao hơn của branched decane, branched dodecane, branched tridecane, axit propionic, 2-methyl-, 2-ethyl-3-hydroxyhexyl ether, toluene và 2 – sự hiện diện của crotonaldehyde. Phòng khám ngoại trú (Tòa nhà Paterson) có hàm lượng cao hơn của 1-nonanol, vinyl lauryl ether, benzyl alcohol, ethanol, 2-phenoxy, naphthalene, 2-methoxy, isobutyl salicylate, tridecane và tridecane mạch nhánh. Cuối cùng, không khí trong nhà được thu thập tại phòng thí nghiệm khối phổ cho thấy nhiều acetamide, 2'2'2-trifluoro-N-methyl-, pyridine, furan, 2-pentyl-, branched undecane, ethylbenzene, m-xylene, o-xylene, furfural và ethylanisate hơn. Các mức độ khác nhau của 3-carene có mặt ở cả năm địa điểm, cho thấy rằng VOC này là chất gây ô nhiễm phổ biến với mức độ quan sát được cao nhất trong khu vực nghiên cứu lâm sàng. Danh sách các VOC đã thống nhất chia sẻ từng vị trí có thể được tìm thấy trong Bảng bổ sung 3. Ngoài ra, một phân tích đơn biến đã được thực hiện cho mỗi VOC quan tâm và tất cả các vị trí đã được so sánh với nhau bằng cách sử dụng thử nghiệm Wilcoxon từng cặp theo sau là hiệu chỉnh Benjamini-Hochberg. Các biểu đồ khối cho mỗi VOC được trình bày trong Hình bổ sung 1. Các đường cong hợp chất hữu cơ dễ bay hơi hô hấp dường như không phụ thuộc vào vị trí, như được quan sát thấy trong PCA theo sau là PERMANOVA (p = 0,39) (Hình 3b). Ngoài ra, các mô hình PLS-DA theo cặp cũng được tạo ra giữa tất cả các vị trí khác nhau cho các mẫu hơi thở, nhưng không có sự khác biệt đáng kể nào được xác định (p > 0,05). Ngoài ra, các mô hình PLS-DA theo cặp cũng được tạo ra giữa tất cả các vị trí khác nhau cho các mẫu hơi thở, nhưng không có sự khác biệt đáng kể nào được xác định (p > 0,05). Vì vậy, hãy sử dụng PLS-DA để cung cấp cho bạn một danh sách các tiện ích có thể cung cấp cho bạn tốt, không có gì đáng ngạc nhiên không có gì đáng ngạc nhiên (p > 0,05). Ngoài ra, các mô hình PLS-DA ghép nối cũng được tạo ra giữa tất cả các vị trí lấy mẫu hơi thở khác nhau, nhưng không tìm thấy sự khác biệt đáng kể nào (p > 0,05).此外,在呼吸样本的所有不同位置之间也生成了成对PLS-DA 模型,但未发现显着差异(p > 0.05)。 PLS-DA 模型,但未发现显着差异(p > 0.05)。 Nếu bạn muốn, hãy sử dụng PLS-DA để cung cấp cho bạn một danh sách các tiện ích cần thiết cho bạn không có vấn đề gì cả различий обнаружено не было (p > 0,05). Ngoài ra, các mô hình PLS-DA ghép nối cũng được tạo ra giữa tất cả các vị trí lấy mẫu hơi thở khác nhau, nhưng không tìm thấy sự khác biệt đáng kể nào (p > 0,05).
Sự thay đổi trong không khí xung quanh trong nhà nhưng không thay đổi trong không khí thở ra, sự phân bố VOC khác nhau tùy thuộc vào địa điểm lấy mẫu, phân tích không giám sát bằng PCA cho thấy sự tách biệt giữa các mẫu không khí trong nhà được thu thập tại các địa điểm khác nhau nhưng không cho thấy sự tương ứng giữa các mẫu không khí thở ra. Dấu hoa thị biểu thị trọng tâm của nhóm.
Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã phân tích sự phân bố của VOC trong không khí trong nhà tại năm địa điểm lấy mẫu hơi thở phổ biến để hiểu rõ hơn về tác động của nồng độ VOC nền đối với kết quả phân tích hơi thở.
Sự phân tách các mẫu không khí trong nhà được quan sát thấy ở tất cả năm địa điểm khác nhau. Ngoại trừ 3-carene, có mặt ở tất cả các khu vực được nghiên cứu, sự phân tách này là do các VOC khác nhau gây ra, tạo cho mỗi địa điểm một đặc điểm riêng. Trong lĩnh vực đánh giá nội soi, các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi gây ra sự phân tách chủ yếu là các monoterpen như beta-pinene và các ankan như dodecane, undecane và tridecane, thường được tìm thấy trong các loại tinh dầu thường được sử dụng trong các sản phẩm làm sạch 13. Xem xét tần suất vệ sinh các thiết bị nội soi, các VOC này có thể là kết quả của các quy trình vệ sinh trong nhà thường xuyên. Trong các phòng thí nghiệm nghiên cứu lâm sàng, cũng như trong nội soi, sự phân tách chủ yếu là do các monoterpen như alpha-pinene, nhưng cũng có thể là do các chất tẩy rửa. Trong phòng phẫu thuật phức tạp, đặc điểm VOC chủ yếu bao gồm các ankan phân nhánh. Các hợp chất này có thể thu được từ các dụng cụ phẫu thuật vì chúng giàu dầu và chất bôi trơn14. Trong môi trường phẫu thuật, các VOC điển hình bao gồm một loạt các loại cồn: 1-nonanol, có trong dầu thực vật và các sản phẩm làm sạch, và cồn benzyl, có trong nước hoa và thuốc gây tê tại chỗ.15,16,17,18 Các VOC trong phòng thí nghiệm khối phổ rất khác so với dự kiến ở các khu vực khác vì đây là khu vực phi lâm sàng duy nhất được đánh giá. Mặc dù có một số monoterpen, một nhóm hợp chất đồng nhất hơn chia sẻ khu vực này với các hợp chất khác (2,2,2-trifluoro-N-methyl-acetamide, pyridine, branched undecane, 2-pentylfuran, ethylbenzene, furfural, ethylanisate). ), orthoxylen, meta-xylene, isopropanol và 3-carene), bao gồm hydrocarbon thơm và cồn. Một số VOC này có thể là thứ cấp đối với các hóa chất được sử dụng trong phòng thí nghiệm, bao gồm bảy hệ thống khối phổ hoạt động ở chế độ TD và tiêm chất lỏng.
Với PLS-DA, người ta quan sát thấy sự tách biệt mạnh mẽ giữa mẫu không khí trong nhà và mẫu hơi thở, do 62 trong số 113 hợp chất hữu cơ dễ bay hơi (VOC) được phát hiện. Trong không khí trong nhà, các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi (VOC) này là ngoại sinh và bao gồm diisopropyl phthalate, benzophenone, acetophenone và benzyl alcohol, thường được sử dụng trong chất hóa dẻo và hương liệu19,20,21,22, loại sau có thể được tìm thấy trong các sản phẩm làm sạch16. Các hóa chất được tìm thấy trong không khí thở ra là hỗn hợp của VOC nội sinh và ngoại sinh. VOC nội sinh chủ yếu bao gồm các ankan phân nhánh, là sản phẩm phụ của quá trình peroxy hóa lipid23, và isoprene, là sản phẩm phụ của quá trình tổng hợp cholesterol24. VOC ngoại sinh bao gồm các monoterpen như beta-pinene và D-limonene, có thể bắt nguồn từ tinh dầu cam quýt (cũng được sử dụng rộng rãi trong các sản phẩm làm sạch) và chất bảo quản thực phẩm13,25. 1-Propanol có thể là nội sinh, do sự phân hủy các axit amin, hoặc ngoại sinh, có trong chất khử trùng26. So với việc hít thở không khí trong nhà, nồng độ các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi cao hơn được tìm thấy, một số trong số đó đã được xác định là dấu ấn sinh học của bệnh. Ethylbenzen đã được chứng minh là một dấu ấn sinh học tiềm năng cho một số bệnh về đường hô hấp, bao gồm ung thư phổi, COPD27 và xơ phổi28. So với những bệnh nhân không bị ung thư phổi, nồng độ N-dodecane và xylene cũng được tìm thấy ở nồng độ cao hơn ở những bệnh nhân ung thư phổi29 và metacymol ở những bệnh nhân bị viêm loét đại tràng đang hoạt động30. Do đó, ngay cả khi sự khác biệt về không khí trong nhà không ảnh hưởng đến hồ sơ hô hấp tổng thể, chúng vẫn có thể ảnh hưởng đến các mức VOC cụ thể, vì vậy việc theo dõi không khí nền trong nhà vẫn có thể quan trọng.
Ngoài ra, còn có sự tách biệt giữa các mẫu không khí trong nhà được thu thập vào buổi sáng và buổi chiều. Đặc điểm chính của các mẫu buổi sáng là các ankan phân nhánh, thường được tìm thấy ngoại sinh trong các sản phẩm tẩy rửa và sáp31. Điều này có thể được giải thích bởi thực tế là cả bốn phòng lâm sàng được đưa vào nghiên cứu này đều được làm sạch trước khi lấy mẫu không khí trong phòng. Tất cả các khu vực lâm sàng đều được phân tách bằng các VOC khác nhau, vì vậy sự tách biệt này không thể quy cho việc làm sạch. So với các mẫu buổi sáng, các mẫu buổi chiều thường cho thấy mức độ cao hơn của hỗn hợp rượu, hydrocarbon, este, xeton và aldehyde. Cả 1-propanol và phenol đều có thể được tìm thấy trong các chất khử trùng26,32, điều này là bình thường do toàn bộ khu vực lâm sàng được vệ sinh thường xuyên trong suốt cả ngày. Hơi thở chỉ được thu thập vào buổi sáng. Điều này là do nhiều yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến mức độ hợp chất hữu cơ dễ bay hơi trong không khí thở ra trong ngày, không thể kiểm soát được. Điều này bao gồm việc tiêu thụ đồ uống và thực phẩm33,34 và các mức độ tập thể dục khác nhau35,36 trước khi lấy mẫu hơi thở.
Phân tích VOC vẫn là lĩnh vực tiên phong trong phát triển chẩn đoán không xâm lấn. Việc chuẩn hóa mẫu vẫn còn là một thách thức, nhưng phân tích của chúng tôi đã kết luận chắc chắn rằng không có sự khác biệt đáng kể nào giữa các mẫu hơi thở được thu thập tại các địa điểm khác nhau. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã chỉ ra rằng hàm lượng các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi trong không khí xung quanh trong nhà phụ thuộc vào vị trí và thời gian trong ngày. Tuy nhiên, kết quả của chúng tôi cũng cho thấy điều này không ảnh hưởng đáng kể đến sự phân bố của các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi trong không khí thở ra, cho thấy việc lấy mẫu hơi thở có thể được thực hiện ở các địa điểm khác nhau mà không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả. Ưu tiên sử dụng nhiều địa điểm và thu thập mẫu lặp lại trong thời gian dài hơn. Cuối cùng, việc tách không khí trong nhà từ các địa điểm khác nhau và việc không tách khí thở ra cho thấy rõ ràng rằng địa điểm lấy mẫu không ảnh hưởng đáng kể đến thành phần hơi thở của con người. Điều này rất đáng khích lệ cho nghiên cứu phân tích hơi thở vì nó loại bỏ một yếu tố gây nhiễu tiềm ẩn trong việc chuẩn hóa thu thập dữ liệu hơi thở. Mặc dù tất cả các mẫu hơi thở từ một đối tượng duy nhất là một hạn chế của nghiên cứu của chúng tôi, nhưng nó có thể làm giảm sự khác biệt trong các yếu tố gây nhiễu khác bị ảnh hưởng bởi hành vi của con người. Các dự án nghiên cứu đơn ngành trước đây đã được sử dụng thành công trong nhiều nghiên cứu37. Tuy nhiên, cần phân tích thêm để đưa ra kết luận chắc chắn. Việc lấy mẫu không khí trong nhà thường xuyên vẫn được khuyến nghị, cùng với việc lấy mẫu hơi thở để loại trừ các hợp chất ngoại sinh và xác định các chất gây ô nhiễm cụ thể. Chúng tôi khuyến nghị loại bỏ cồn isopropyl do sự phổ biến của nó trong các sản phẩm tẩy rửa, đặc biệt là trong các cơ sở chăm sóc sức khỏe. Nghiên cứu này bị hạn chế bởi số lượng mẫu hơi thở được thu thập tại mỗi địa điểm, và cần tiếp tục nghiên cứu với số lượng mẫu hơi thở lớn hơn để xác nhận rằng thành phần hơi thở của con người không ảnh hưởng đáng kể đến bối cảnh thu thập mẫu. Ngoài ra, dữ liệu độ ẩm tương đối (RH) chưa được thu thập, và mặc dù chúng tôi thừa nhận rằng sự khác biệt về RH có thể ảnh hưởng đến sự phân bố VOC, nhưng những thách thức về mặt hậu cần trong cả việc kiểm soát RH và thu thập dữ liệu RH là rất đáng kể trong các nghiên cứu quy mô lớn.
Tóm lại, nghiên cứu của chúng tôi cho thấy VOC trong không khí xung quanh nhà thay đổi theo địa điểm và thời gian, nhưng điều này dường như không đúng với mẫu hơi thở. Do quy mô mẫu nhỏ, không thể đưa ra kết luận chắc chắn về ảnh hưởng của không khí xung quanh nhà đến việc lấy mẫu hơi thở và cần phân tích thêm. Vì vậy, nên lấy mẫu không khí trong nhà trong khi thở để phát hiện bất kỳ chất gây ô nhiễm tiềm ẩn nào, VOC.
Thí nghiệm được thực hiện trong 10 ngày làm việc liên tiếp tại Bệnh viện St Mary ở London vào tháng 2 năm 2020. Mỗi ngày, hai mẫu hơi thở và bốn mẫu không khí trong nhà được lấy từ mỗi địa điểm trong năm địa điểm, tổng cộng 300 mẫu. Tất cả các phương pháp đều được thực hiện theo các hướng dẫn và quy định liên quan. Nhiệt độ của cả năm khu vực lấy mẫu đều được kiểm soát ở mức 25°C.
Năm địa điểm được chọn để lấy mẫu không khí trong nhà: Phòng thí nghiệm Thiết bị Khối phổ, Phòng phẫu thuật ngoại trú, Phòng phẫu thuật, Khu vực Đánh giá, Khu vực Đánh giá Nội soi và Phòng Nghiên cứu Lâm sàng. Mỗi khu vực được chọn vì nhóm nghiên cứu của chúng tôi thường sử dụng chúng để tuyển dụng người tham gia phân tích hơi thở.
Không khí phòng được lấy mẫu qua ống khử hấp phụ nhiệt (TD) Tenax TA/Carbograph tráng trơ (Markes International Ltd, Llantrisan, Anh) với lưu lượng 250 ml/phút trong 2 phút bằng bơm lấy mẫu không khí của SKC Ltd., tổng độ khó: Bơm 500 ml không khí phòng vào mỗi ống TD. Sau đó, các ống được bịt kín bằng nắp đồng để vận chuyển về phòng thí nghiệm khối phổ. Các mẫu không khí trong nhà được lấy lần lượt tại mỗi địa điểm mỗi ngày từ 9:00 đến 11:00 và một lần nữa từ 15:00 đến 17:00. Các mẫu được lấy theo cặp.
Các mẫu hơi thở được thu thập từ những người tham gia lấy mẫu không khí trong nhà. Quá trình lấy mẫu hơi thở được thực hiện theo giao thức đã được Ủy ban đạo đức nghiên cứu của Cơ quan nghiên cứu y tế NHS—London—Camden & Kings Cross phê duyệt (tham chiếu 14/LO/1136). Quá trình lấy mẫu hơi thở được thực hiện theo giao thức đã được Ủy ban đạo đức nghiên cứu của Cơ quan nghiên cứu y tế NHS—London—Camden & Kings Cross phê duyệt (tham chiếu 14/LO/1136). Bạn có thể dễ dàng đạt được mục tiêu của mình bằng cách sử dụng các công cụ hỗ trợ để đạt được mục tiêu của mình. câu chuyện NHS — Лондон — Đây là một phần của Camden & Kings Cross (ссылка 14/LO/1136). Quá trình lấy mẫu hơi thở được thực hiện theo giao thức đã được Ủy ban đạo đức nghiên cứu Camden & Kings Cross của Cơ quan nghiên cứu y tế NHS – London – phê duyệt (Tham chiếu 14/LO/1136).Quy trình lấy mẫu hơi thở được thực hiện theo các giao thức đã được Cơ quan Nghiên cứu Y khoa NHS-London-Camden và Ủy ban Đạo đức Nghiên cứu King's Cross phê duyệt (tham khảo 14/LO/1136). Nhà nghiên cứu đã đưa ra sự đồng ý bằng văn bản có thông tin đầy đủ. Vì mục đích chuẩn hóa, các nhà nghiên cứu đã không ăn hoặc uống kể từ nửa đêm hôm trước. Hơi thở được thu thập bằng túi dùng một lần Nalophan™ (PET polyethylene terephthalate) 1000 ml được làm riêng và một ống tiêm polypropylene được sử dụng làm ống ngậm kín, như đã được Belluomo và cộng sự mô tả trước đây. Nalofan đã được chứng minh là một môi trường lưu trữ hô hấp tuyệt vời do tính trơ và khả năng cung cấp sự ổn định của hợp chất trong tối đa 12 giờ38. Giữ nguyên tư thế này trong ít nhất 10 phút, người kiểm tra thở ra vào túi mẫu trong khi thở nhẹ nhàng bình thường. Sau khi làm đầy đến thể tích tối đa, túi được đóng lại bằng pít-tông ống tiêm. Tương tự như lấy mẫu không khí trong nhà, hãy sử dụng bơm lấy mẫu không khí của SKC Ltd. trong 10 phút để hút không khí từ túi qua ống TD: nối một kim đường kính lớn không có bộ lọc với bơm khí ở đầu kia của ống TD qua các ống nhựa và SKC. Châm cứu túi và hít thở với tốc độ 250 ml/phút qua mỗi ống TD trong 2 phút, nạp tổng cộng 500 ml hơi thở vào mỗi ống TD. Các mẫu lại được thu thập theo cặp để giảm thiểu sự biến động trong quá trình lấy mẫu. Hơi thở chỉ được thu thập vào buổi sáng.
Ống TD được làm sạch bằng bộ điều hòa ống TD TC-20 (Markes International Ltd, Llantrisant, Vương quốc Anh) trong 40 phút ở 330°C với lưu lượng nitơ 50 ml/phút. Tất cả các mẫu được phân tích trong vòng 48 giờ sau khi thu thập bằng phương pháp GC-TOF-MS. Máy sắc ký khí Agilent Technologies 7890A được kết hợp với hệ thống giải hấp nhiệt TD100-xr và BenchTOF Select MS (Markes International Ltd, Llantrisan, Vương quốc Anh). Ống TD ban đầu được rửa sơ bộ trong 1 phút với lưu lượng 50 ml/phút. Quá trình giải hấp ban đầu được thực hiện ở 250°C trong 5 phút với lưu lượng heli 50 ml/phút để giải hấp VOC vào bẫy lạnh (Material Emissions, Markes International, Llantrisant, Vương quốc Anh) ở chế độ chia tách (1:10) ở 25°C. Giải hấp bẫy lạnh (thứ cấp) được thực hiện ở 250°C (với gia nhiệt đạn đạo 60°C/giây) trong 3 phút ở tốc độ dòng He là 5,7 ml/phút và nhiệt độ của đường dẫn dòng chảy đến GC được gia nhiệt liên tục. lên đến 200°С. Cột là cột Mega WAX-HT (20 m×0,18 mm×0,18 μm, Chromalytic, Hampshire, Hoa Kỳ). Tốc độ dòng chảy của cột được đặt ở mức 0,7 ml/phút. Nhiệt độ lò đầu tiên được đặt ở mức 35°C trong 1,9 phút, sau đó tăng lên 240°C. (20°C/phút, giữ trong 2 phút). Đường truyền MS được duy trì ở mức 260°C và nguồn ion (va chạm electron 70 eV) được duy trì ở mức 260°C. Máy phân tích MS được đặt để ghi lại từ 30 đến 597 m/giây. Việc giải hấp trong bẫy lạnh (không có ống TD) và giải hấp trong ống TD sạch đã được điều hòa được thực hiện vào đầu và cuối mỗi lần chạy xét nghiệm để đảm bảo không có hiệu ứng kéo dài. Phân tích mẫu trắng tương tự được thực hiện ngay trước và ngay sau khi giải hấp mẫu hơi thở để đảm bảo mẫu có thể được phân tích liên tục mà không cần điều chỉnh TD.
Sau khi kiểm tra trực quan sắc ký đồ, các tệp dữ liệu thô được phân tích bằng Chromspace® (Sepsolve Analytical Ltd.). Các hợp chất quan tâm được xác định từ các mẫu hơi thở và không khí phòng tiêu biểu. Chú thích dựa trên phổ khối VOC và chỉ số lưu giữ sử dụng thư viện phổ khối NIST 2017. Chỉ số lưu giữ được tính bằng cách phân tích hỗn hợp ankan (nC8-nC40, 500 μg/mL trong dichloromethane, Merck, Hoa Kỳ) 1 μL được thêm vào ba ống TD đã được xử lý thông qua giàn nạp dung dịch hiệu chuẩn và được phân tích trong cùng điều kiện TD-GC–MS và từ danh sách hợp chất thô, chỉ những hợp chất có hệ số khớp ngược > 800 mới được giữ lại để phân tích. Chỉ số lưu giữ được tính bằng cách phân tích hỗn hợp ankan (nC8-nC40, 500 μg/mL trong dichloromethane, Merck, Hoa Kỳ) 1 μL được thêm vào ba ống TD đã được xử lý thông qua giàn nạp dung dịch hiệu chuẩn và được phân tích trong cùng điều kiện TD-GC–MS và từ danh sách hợp chất thô, chỉ những hợp chất có hệ số khớp ngược > 800 mới được giữ lại để phân tích.Chỉ số lưu giữ được tính bằng cách phân tích 1 µl hỗn hợp ankan (nC8-nC40, 500 µg/ml trong dichloromethane, Merck, Hoa Kỳ) trong ba ống TD đã được xử lý bằng cách sử dụng một đơn vị nạp dung dịch hiệu chuẩn và phân tích trong cùng điều kiện TD-GC-MS.và một trong số đó là một người có khả năng kiếm được một khoản tiền lớn để có được một khoản vay số tiền tăng thêm > 800. và từ danh sách hợp chất ban đầu, chỉ những hợp chất có hệ số khớp ngược > 800 mới được giữ lại để phân tích.通过分析烷烃混合物（nC8-nC40,500 μg/mL Merck, USA) đã mua 1 µL 加标到三个调节过的TD并在相同的TD-GC-MS 800 的化合物进行分析。通过 分析 烷烃 （（nc8-nc40,500 μg/ml 在 中 , , Merck , USA） 保留 指数 , 通过 校准 加载 装置 将 1 μl 到三 调节 过 的 的 管 , 并 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在800的化合物进行分析。Chỉ số lưu giữ được tính bằng cách phân tích hỗn hợp ankan (nC8-nC40, 500 μg/ml trong dichloromethane, Merck, Hoa Kỳ), 1 μl được thêm vào ba ống TD đã được xử lý bằng cách hiệu chuẩn bộ nạp dung dịch và thêm vào đó.Bạn có thể sử dụng TD-GC-MS và из исходного списка соединений, для анализа были оставлены только соединения с коэффициентом обратного соответствия > 800. được thực hiện trong cùng điều kiện TD-GC-MS và từ danh sách hợp chất ban đầu, chỉ những hợp chất có hệ số phù hợp nghịch đảo > 800 mới được giữ lại để phân tích.Oxy, argon, carbon dioxide và siloxane cũng được loại bỏ. Cuối cùng, bất kỳ hợp chất nào có tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu < 3 cũng bị loại trừ. Cuối cùng, bất kỳ hợp chất nào có tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu < 3 cũng bị loại trừ. Tốt thôi, любые соединения с отношением сигнал/шум <3 также были исключены. Cuối cùng, bất kỳ hợp chất nào có tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu <3 cũng bị loại trừ.最后,还排除了信噪比< 3 的任何化合物。最后,还排除了信噪比< 3 的任何化合物。 Tốt thôi, любые соединения с отношением сигнал/шум <3 также были исключены. Cuối cùng, bất kỳ hợp chất nào có tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu <3 cũng bị loại trừ.Độ phong phú tương đối của từng hợp chất sau đó được trích xuất từ tất cả các tệp dữ liệu bằng cách sử dụng danh sách hợp chất thu được. So với NIST 2017, 117 hợp chất đã được xác định trong các mẫu hơi thở. Việc chọn được thực hiện bằng phần mềm MATLAB R2018b (phiên bản 9.5) và Gavin Beta 3.0. Sau khi kiểm tra thêm dữ liệu, 4 hợp chất nữa đã bị loại trừ bằng cách kiểm tra trực quan các sắc ký đồ, để lại 113 hợp chất được đưa vào phân tích tiếp theo. Độ phong phú của các hợp chất này đã được thu hồi từ tất cả 294 mẫu đã được xử lý thành công. Sáu mẫu đã bị loại bỏ do chất lượng dữ liệu kém (ống TD bị rò rỉ). Trong các tập dữ liệu còn lại, các tương quan một phía của Pearson đã được tính toán trong số 113 VOC trong các mẫu đo lặp lại để đánh giá khả năng tái tạo. Hệ số tương quan là 0,990 ± 0,016 và giá trị p là 2,00 × 10–46 ± 2,41 × 10–45 (trung bình cộng ± độ lệch chuẩn).
Tất cả các phân tích thống kê được thực hiện trên R phiên bản 4.0.2 (R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Áo). Dữ liệu và mã được sử dụng để phân tích và tạo dữ liệu có sẵn công khai trên GitHub (https://github.com/simonezuffa/Manuscript_Breath). Các đỉnh tích hợp đầu tiên được chuyển đổi logarit và sau đó được chuẩn hóa bằng cách sử dụng chuẩn hóa diện tích tổng. Các mẫu có phép đo lặp lại được cuộn lên giá trị trung bình. Các gói "ropls" và "mixOmics" được sử dụng để tạo các mô hình PCA không giám sát và các mô hình PLS-DA có giám sát. PCA cho phép bạn xác định 9 mẫu ngoại lệ. Mẫu hơi thở chính được nhóm với mẫu không khí trong phòng và do đó được coi là một ống rỗng do lỗi lấy mẫu. 8 mẫu còn lại là các mẫu không khí trong phòng chứa 1,1′-biphenyl, 3-methyl. Các thử nghiệm tiếp theo cho thấy cả 8 mẫu đều có lượng VOC sản sinh thấp hơn đáng kể so với các mẫu khác, cho thấy rằng những khí thải này là do lỗi của con người khi nạp ống. Phân tách vị trí đã được kiểm tra trong PCA bằng PERMANOVA từ một gói thuần chay. PERMANOVA cho phép xác định sự phân chia nhóm dựa trên trọng tâm. Phương pháp này trước đây đã được sử dụng trong các nghiên cứu chuyển hóa tương tự39,40,41. Gói ropls được sử dụng để đánh giá ý nghĩa của các mô hình PLS-DA bằng cách sử dụng kiểm định chéo bảy lần ngẫu nhiên và 999 hoán vị. Các hợp chất có điểm dự báo tầm quan trọng thay đổi (VIP) > 1 được coi là có liên quan đến phân loại và được giữ nguyên là có ý nghĩa. Các hợp chất có điểm dự báo tầm quan trọng thay đổi (VIP) > 1 được coi là có liên quan đến phân loại và được giữ nguyên là có ý nghĩa. Соединения с показателем проекции переменной важности (VIP) > 1 người sử dụng thẻ tín dụng của bạn và сохранялись как значимые. Các hợp chất có điểm dự báo tầm quan trọng thay đổi (VIP) > 1 được coi là đủ điều kiện để phân loại và được giữ nguyên là có ý nghĩa.具有可变重要性投影(VIP) 分数> 1 的化合物被认为与分类相关并保留为显着。具有可变重要性投影(VIP) 分数> 1 Соединения с оценкой переменной важности (VIP) > 1 người tham gia chương trình chắc chắn rồi. Các hợp chất có điểm quan trọng thay đổi (VIP) > 1 được coi là đủ điều kiện để phân loại và vẫn có ý nghĩa.Tải lượng từ mô hình PLS-DA cũng được trích xuất để xác định đóng góp của nhóm. VOC cho một vị trí cụ thể được xác định dựa trên sự đồng thuận của các mô hình PLS-DA được ghép nối. Để thực hiện như vậy, tất cả các hồ sơ VOC tại các vị trí đã được thử nghiệm với nhau và nếu VOC có VIP > 1 luôn có ý nghĩa trong các mô hình và được quy cho cùng một vị trí thì nó được coi là đặc trưng cho vị trí đó. Để thực hiện như vậy, tất cả các hồ sơ VOC tại các vị trí đã được thử nghiệm với nhau và nếu VOC có VIP > 1 luôn có ý nghĩa trong các mô hình và được quy cho cùng một vị trí thì nó được coi là đặc trưng cho vị trí đó. Для этого профили ЛОС всех местоположений были проверены друг против друга, и если ЛОС с VIP> 1 bạn có thể làm điều đó với bạn và bạn có thể làm điều đó và bạn có thể làm điều đó, bạn có thể làm điều đó với bạn. Để thực hiện điều này, các hồ sơ VOC của tất cả các địa điểm đã được thử nghiệm với nhau và nếu VOC có VIP > 1 luôn có ý nghĩa trong các mô hình và đề cập đến cùng một địa điểm thì nó được coi là đặc trưng cho từng địa điểm.为此,对所有位置的VOC 配置文件进行了相互测试,如果VIP > 1 的VOC Bạn có thể làm điều đó một cách dễ dàng.为 此 , 对 所有 的 的 voc 配置 文件 了 相互 测试 , 如果 vip> 1 的 voc 在 中 始终 显着 并 归因Bạn có thể làm được điều đó 位置 位置С этой целью профили ЛОС во всех местоположениях были сопоставлены друг с другом, и ЛОС с VIP> 1 считался зависящим от местоположения, если он был постоянно значимым в модели và относился к одному và тому же местоположению. Để đạt được mục đích này, các hồ sơ VOC tại mọi địa điểm được so sánh với nhau và VOC có VIP > 1 được coi là phụ thuộc vào địa điểm nếu nó luôn có ý nghĩa trong mô hình và đề cập đến cùng một địa điểm.Việc so sánh mẫu hơi thở và mẫu không khí trong nhà chỉ được thực hiện đối với các mẫu lấy vào buổi sáng, vì không có mẫu hơi thở nào được lấy vào buổi chiều. Kiểm định Wilcoxon được sử dụng cho phân tích đơn biến, và tỷ lệ phát hiện sai được tính toán bằng cách sử dụng hiệu chỉnh Benjamini-Hochberg.
Các tập dữ liệu được tạo ra và phân tích trong nghiên cứu hiện tại có thể được cung cấp từ các tác giả tương ứng theo yêu cầu hợp lý.
Oman, A. et al. Các chất dễ bay hơi của con người: Hợp chất hữu cơ dễ bay hơi (VOC) trong không khí thở ra, dịch tiết trên da, nước tiểu, phân và nước bọt. J. Breath res. 8(3), 034001 (2014).
Belluomo, I. et al. Phổ khối ống dòng ion chọn lọc để phân tích mục tiêu các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi trong hơi thở của con người. Giao thức quốc gia. 16(7), 3419–3438 (2021).
Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR & Romano, A. Độ chính xác và những thách thức về mặt phương pháp của xét nghiệm hơi thở dựa trên hợp chất hữu cơ dễ bay hơi để chẩn đoán ung thư. Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR & Romano, A. Độ chính xác và những thách thức về mặt phương pháp của xét nghiệm hơi thở dựa trên hợp chất hữu cơ dễ bay hơi để chẩn đoán ung thư.Khanna, GB, Boshire, PR, Markar, SR. và Romano, A. Độ chính xác và các vấn đề về phương pháp của các xét nghiệm không khí thải dựa trên hợp chất hữu cơ dễ bay hơi để chẩn đoán ung thư. Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR & Romano, A. Một công ty có thể hỗ trợ bạn Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR & Romano, A. Độ chính xác và thách thức về mặt phương pháp trong chẩn đoán ung thư dựa trên hợp chất hữu cơ dễ bay hơi.Khanna, GB, Boshire, PR, Markar, SR. và Romano, A. Độ chính xác và các vấn đề về phương pháp của xét nghiệm hơi thở tìm hợp chất hữu cơ dễ bay hơi trong chẩn đoán ung thư.JAMA Oncol. 5(1), e182815 (2019).
Boshier, PR, Cushnir, JR, Priest, OH, Marczin, N. & Hanna, GB Sự thay đổi nồng độ khí vết dễ bay hơi trong ba môi trường bệnh viện: Ý nghĩa đối với xét nghiệm hơi thở lâm sàng. Boshier, PR, Cushnir, JR, Priest, OH, Marczin, N. & Hanna, GB Sự thay đổi nồng độ khí vết dễ bay hơi trong ba môi trường bệnh viện: Ý nghĩa đối với xét nghiệm hơi thở lâm sàng.Boshear, PR, Kushnir, JR, Priest, OH, Marchin, N. và Khanna, GB. Sự khác biệt về nồng độ khí vết dễ bay hơi trong ba bệnh viện: ý nghĩa đối với xét nghiệm hơi thở lâm sàng. Boshier, PR, Cushnir, JR, Priest, OH, Marczin, N. & Hanna, GB三种医院环境中挥发性微量气体水平的变化:对临床呼气测试的影响。 Boshier, PR, Cushnir, JR, Priest, OH, Marczin, N. & Hanna, GBBoshear, PR, Kushnir, JR, Priest, OH, Marchin, N. và Khanna, GB. Sự thay đổi nồng độ khí vết dễ bay hơi trong ba bệnh viện: ý nghĩa đối với xét nghiệm hơi thở lâm sàng.J. Res. Tôn giáo 4(3), 031001 (2010).
Trefz, P. et al. Theo dõi liên tục, thời gian thực các khí hô hấp trong môi trường lâm sàng bằng cách sử dụng phép đo phổ khối thời gian bay của phản ứng truyền proton. anus. Hóa học. 85(21), 10321-10329 (2013).
Castellanos, M., Xifra, G., Fernández-Real, JM & Sánchez, JM Nồng độ khí trong hơi thở phản ánh mức độ tiếp xúc với sevoflurane và cồn isopropyl trong môi trường bệnh viện ở những điều kiện không phải nghề nghiệp. Castellanos, M., Xifra, G., Fernández-Real, JM & Sánchez, JM Nồng độ khí trong hơi thở phản ánh mức độ tiếp xúc với sevoflurane và cồn isopropyl trong môi trường bệnh viện ở những điều kiện không phải nghề nghiệp.Castellanos, M., Xifra, G., Fernandez-Real, JM và Sanchez, JM Nồng độ khí thở ra phản ánh mức độ tiếp xúc với sevoflurane và cồn isopropyl trong môi trường bệnh viện ở một nơi không phải là nơi làm việc. Castellanos, M., Xifra, G., Fernández-Real, JM & Sánchez, JM Một công ty có thể cung cấp một công cụ hỗ trợ cho công việc kinh doanh của bạn. Castellanos, M., Xifra, G., Fernández-Real, JM & Sánchez, JMCastellanos, M., Xifra, G., Fernandez-Real, JM và Sanchez, JM Nồng độ khí trong đường thở phản ánh mức độ tiếp xúc với sevoflurane và isopropanol trong môi trường bệnh viện ở nơi công cộng.J. Breath res. 10(1), 016001 (2016).
Markar SR và cộng sự. Đánh giá các xét nghiệm hơi thở không xâm lấn để chẩn đoán ung thư thực quản và dạ dày. JAMA Oncol. 4(7), 970-976 (2018).
Salman, D. et al. Sự biến đổi của các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi trong không khí trong nhà ở môi trường lâm sàng. J. Breath res. 16(1), 016005 (2021).
Phillips, M. et al. Các dấu hiệu hơi thở dễ bay hơi của ung thư vú. Tạp chí vú. 9 (3), 184–191 (2003).
Phillips, M., Greenberg, J. & Sabas, M. Độ dốc pentan phế nang trong hơi thở bình thường của con người. Phillips, M., Greenberg, J. & Sabas, M. Độ dốc pentan phế nang trong hơi thở bình thường của con người.Phillips M, Greenberg J và Sabas M. Độ dốc pentane phế nang trong quá trình hô hấp bình thường của con người. Phillips, M., Greenberg, J. & Sabas, M. 正常人呼吸中戊烷的肺泡梯度。 Phillips, M., Greenberg, J. & Sabas, M.Phillips M, Greenberg J và Sabas M. Độ dốc pentane phế nang trong quá trình hô hấp bình thường của con người.gốc tự do. bể chứa. 20(5), 333–337 (1994).
Harshman SV và cộng sự. Đặc điểm của mẫu hơi thở chuẩn hóa để sử dụng ngoại tuyến tại hiện trường. J. Breath res. 14(1), 016009 (2019).
Maurer, F. et al. Xả các chất ô nhiễm không khí xung quanh để đo lượng khí thở ra. J. Breath res. 8(2), 027107 (2014).
Salehi, B. và cộng sự. Tiềm năng điều trị của alpha- và beta-pinene: món quà kỳ diệu của thiên nhiên. Biomolecules 9 (11), 738 (2019).
Bảng thông tin hóa chất CompTox – cồn benzyl. https://comptox.epa.gov/dashboard/dsstoxdb/results?search=DTXSID5020152#chemical-functional-use (truy cập ngày 22 tháng 9 năm 2021).
Alfa Aesar – L03292 Cồn benzyl, 99%. https://www.alfa.com/en/catalog/L03292/ (truy cập ngày 22 tháng 9 năm 2021).
Good Scents Company – Cồn Benzyl. http://www.thegoodscentscompany.com/data/rw1001652.html (truy cập ngày 22 tháng 9 năm 2021).
Bảng hóa chất CompTox là diisopropyl phthalate. https://comptox.epa.gov/dashboard/dsstoxdb/results?search=DTXSID2040731 (truy cập ngày 22 tháng 9 năm 2021).
Con người, Nhóm công tác của IARC về Đánh giá rủi ro gây ung thư. Benzophenone. : Cơ quan Nghiên cứu Ung thư Quốc tế (2013).
Good Scents Company – Acetophenone. http://www.thegoodscentscompany.com/data/rw1000131.html#tooccur (truy cập ngày 22 tháng 9 năm 2021).
Van Gossum, A. & Decuyper, J. Ankan hơi thở như một chỉ số của quá trình peroxy hóa lipid. Van Gossum, A. & Decuyper, J. Ankan hơi thở như một chỉ số của quá trình peroxy hóa lipid.Van Gossum, A. và Dekuyper, J. Hô hấp ankan như một chỉ số của quá trình peroxy hóa lipid. Van Gossum, A. & Decuyper, J. Breath. Van Gossum, A. & Decuyper, J. Breath ankan là chất chỉ thị của 脂质过过化的的剧情。Van Gossum, A. và Dekuyper, J. Hô hấp ankan như một chỉ số của quá trình peroxy hóa lipid.EURO. Tạp chí quốc gia 2(8), 787–791 (1989).
Salerno-Kennedy, R. & Cashman, KD Các ứng dụng tiềm năng của isoprene trong hơi thở như một dấu ấn sinh học trong y học hiện đại: Tổng quan ngắn gọn. Salerno-Kennedy, R. & Cashman, KD Các ứng dụng tiềm năng của isoprene trong hơi thở như một dấu ấn sinh học trong y học hiện đại: Tổng quan ngắn gọn. Salerno-Kennedy, R. & Cashman, KDCác ứng dụng khả thi của isoprene trong hô hấp như một dấu ấn sinh học trong y học hiện đại: một đánh giá ngắn gọn. Salerno-Kennedy, R. & Cashman, KD. Salerno-Kennedy, R. & Cashman, KDSalerno-Kennedy, R. và Cashman, KD Các ứng dụng tiềm năng của isoprene hô hấp như một dấu ấn sinh học cho y học hiện đại: một đánh giá ngắn gọn.Wien Klin Wochenschr 117 (5–6), 180–186 (2005).
Kureas M. và cộng sự. Phân tích mục tiêu các hợp chất hữu cơ dễ bay hơi trong không khí thở ra được sử dụng để phân biệt ung thư phổi với các bệnh phổi khác và ở người khỏe mạnh. Metabolites 10(8), 317 (2020).
Thời gian đăng: 28-09-2022