การเปลี่ยนแปลงระดับสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในอากาศแวดล้อมภายในอาคาร และผลกระทบต่อการกำหนดมาตรฐานการเก็บตัวอย่างลมหายใจ

ขอขอบคุณที่เยี่ยมชม Nature.comเวอร์ชันเบราว์เซอร์ที่คุณใช้มีการรองรับ CSS อย่างจำกัดเพื่อประสบการณ์ที่ดีที่สุด เราขอแนะนำให้คุณใช้เบราว์เซอร์ที่อัปเดต (หรือปิดใช้งานโหมดความเข้ากันได้ใน Internet Explorer)ในระหว่างนี้ เพื่อให้มั่นใจว่าได้รับการสนับสนุนอย่างต่อเนื่อง เราจะเรนเดอร์ไซต์โดยไม่มีสไตล์และ JavaScript
ความสนใจในการวิเคราะห์สารประกอบอินทรีย์ระเหยง่าย (VOCs) ในอากาศที่หายใจออกได้เพิ่มขึ้นในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมาความไม่แน่นอนยังคงมีอยู่เกี่ยวกับการทำให้การสุ่มตัวอย่างเป็นมาตรฐาน และสารประกอบอินทรีย์ระเหยในอากาศภายในอาคารส่งผลต่อเส้นโค้งของสารประกอบอินทรีย์ระเหยในอากาศที่หายใจออกหรือไม่ประเมินสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในอากาศภายในอาคารที่จุดเก็บตัวอย่างลมหายใจเป็นประจำในสภาพแวดล้อมของโรงพยาบาล และพิจารณาว่าสิ่งนี้ส่งผลต่อองค์ประกอบของลมหายใจหรือไม่เป้าหมายที่สองคือการศึกษาความผันผวนในแต่ละวันของปริมาณสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในอากาศภายในอาคารอากาศภายในอาคารถูกรวบรวมที่ห้าจุดในตอนเช้าและบ่ายโดยใช้ปั๊มเก็บตัวอย่างและท่อขจัดความร้อน (TD)เก็บตัวอย่างลมหายใจเฉพาะตอนเช้าเท่านั้นหลอด TD ถูกวิเคราะห์โดยแก๊สโครมาโตกราฟีควบคู่กับแมสสเปกโตรเมทรีตามเวลาการบิน (GC-TOF-MS)มีการระบุ VOCs ทั้งหมด 113 รายการในตัวอย่างที่รวบรวมการวิเคราะห์หลายตัวแปรแสดงให้เห็นการแยกที่ชัดเจนระหว่างการหายใจและอากาศในห้ององค์ประกอบของอากาศภายในอาคารเปลี่ยนแปลงตลอดทั้งวัน และสถานที่ต่างๆ มีสารอินทรีย์ระเหยง่าย (VOCs) เฉพาะที่ไม่ส่งผลต่อรูปแบบการหายใจการหายใจไม่ได้แสดงการแยกออกจากกันตามตำแหน่ง บ่งชี้ว่าการสุ่มตัวอย่างสามารถทำได้ในสถานที่ต่างๆ โดยไม่ส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์
สารประกอบอินทรีย์ระเหยง่าย (VOCs) เป็นสารประกอบที่มีคาร์บอนเป็นองค์ประกอบหลักซึ่งมีก๊าซที่อุณหภูมิห้องและเป็นผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายของกระบวนการภายนอกและจากภายนอกหลายชนิด1เป็นเวลาหลายทศวรรษแล้วที่นักวิจัยสนใจเกี่ยวกับสารอินทรีย์ระเหย (VOCs) เนื่องจากมีบทบาทที่เป็นไปได้ในฐานะตัวบ่งชี้ทางชีวภาพที่ไม่รุกรานของโรคในมนุษย์อย่างไรก็ตาม ความไม่แน่นอนยังคงมีอยู่เกี่ยวกับการสร้างมาตรฐานในการรวบรวมและวิเคราะห์ตัวอย่างลมหายใจ
ประเด็นสำคัญของการกำหนดมาตรฐานสำหรับการวิเคราะห์ลมหายใจคือผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากสารอินทรีย์ระเหยในพื้นหลังในอากาศแวดล้อมภายในอาคารการศึกษาก่อนหน้านี้แสดงให้เห็นว่าระดับพื้นหลังของ VOCs ในอากาศแวดล้อมภายในอาคารส่งผลต่อระดับ VOCs ที่พบในอากาศที่หายใจออก3โบเชียร์ และคณะในปี 2010 มีการใช้สเปกโตรมิเตอร์มวลไอออนไหล (SIFT-MS) ที่เลือกเพื่อศึกษาระดับของสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่าย 7 ชนิดในสถานพยาบาล 3 แห่งระดับต่างๆ ของสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในสิ่งแวดล้อมได้รับการระบุในสามภูมิภาค ซึ่งจะให้คำแนะนำเกี่ยวกับความสามารถของสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายที่แพร่หลายในอากาศภายในอาคารเพื่อใช้เป็นตัวบ่งชี้ทางชีวภาพของโรคในปี 2013 Trefz และคณะรวมถึงติดตามอากาศโดยรอบในห้องผ่าตัดและรูปแบบการหายใจของเจ้าหน้าที่โรงพยาบาลในระหว่างวันทำงานด้วยพวกเขาพบว่าระดับของสารประกอบภายนอก เช่น เซโวฟลูเรนทั้งในอากาศในห้องและอากาศหายใจออกเพิ่มขึ้น 5 เมื่อสิ้นสุดวันทำงาน ทำให้เกิดคำถามว่าควรเก็บตัวอย่างผู้ป่วยเมื่อใดและที่ไหนเพื่อวิเคราะห์ลมหายใจเพื่อลดปัญหาของความสับสนดังกล่าว ปัจจัย.สิ่งนี้สัมพันธ์กับการศึกษาของ Castellanos และคณะในปี 2559 พบสารเซโวฟลูเรนในลมหายใจของเจ้าหน้าที่โรงพยาบาล แต่ไม่พบในลมหายใจของเจ้าหน้าที่นอกโรงพยาบาลในปี 2561 Markar และคณะพยายามที่จะแสดงให้เห็นถึงผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงองค์ประกอบของอากาศภายในอาคารต่อการวิเคราะห์ลมหายใจ ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการศึกษาเพื่อประเมินความสามารถในการวินิจฉัยของอากาศที่หายใจออกในมะเร็งหลอดอาหาร7การใช้เหล็กถ่วงและ SIFT-MS ในระหว่างการสุ่มตัวอย่าง พวกเขาระบุสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่าย 8 ชนิดในอากาศภายในอาคาร ซึ่งแปรผันอย่างมีนัยสำคัญตามตำแหน่งในการสุ่มตัวอย่างอย่างไรก็ตาม VOC เหล่านี้ไม่รวมอยู่ในแบบจำลองการวินิจฉัย VOC ลมหายใจสุดท้าย ดังนั้นผลกระทบจึงถูกลบล้างในปี 2021 การศึกษาดำเนินการโดย Salman และคณะเพื่อติดตามระดับ VOC ในโรงพยาบาล 3 แห่ง เป็นเวลา 27 เดือนพวกเขาระบุว่าสาร VOC 17 ชนิดเป็นตัวแบ่งแยกตามฤดูกาล และแนะนำว่าความเข้มข้นของสาร VOC ที่หายใจออกซึ่งสูงกว่าระดับวิกฤตที่ 3 µg/m3 ถือว่าไม่น่ารองจากมลพิษของ VOC เบื้องหลัง8
นอกเหนือจากการกำหนดระดับเกณฑ์หรือไม่รวมสารประกอบภายนอกโดยสิ้นเชิง ทางเลือกอื่นในการกำจัดความแปรผันของพื้นหลังนี้ ได้แก่ การเก็บตัวอย่างอากาศในห้องที่จับคู่พร้อมกันกับการเก็บตัวอย่างอากาศที่หายใจออก เพื่อให้สามารถกำหนดระดับของ VOCs ใดๆ ที่ความเข้มข้นสูงในห้องหายใจได้สกัดจากอากาศที่หายใจออกAir 9 ถูกลบออกจากระดับเพื่อให้เกิด “การไล่ระดับถุงลม”ดังนั้น การไล่ระดับสีเชิงบวกบ่งชี้ถึงการมีอยู่ของสารประกอบ 10 ภายนอก อีกวิธีหนึ่งคือให้ผู้เข้าร่วมสูดอากาศที่ "บริสุทธิ์" ซึ่งในทางทฤษฎีปราศจากมลพิษ VOC11อย่างไรก็ตาม ขั้นตอนนี้ยุ่งยากและใช้เวลานาน และอุปกรณ์เองก็สร้างมลพิษ VOC เพิ่มเติมการศึกษาโดยเมาเรอร์และคณะในปี 2014 ผู้เข้าร่วมที่สูดอากาศสังเคราะห์สามารถลด VOCs ได้ 39 VOCs แต่เพิ่มขึ้น 29 VOCs เมื่อเปรียบเทียบกับการหายใจเอาอากาศโดยรอบภายในอาคาร12การใช้อากาศสังเคราะห์/อากาศบริสุทธิ์ยังจำกัดความสามารถในการพกพาอุปกรณ์เก็บตัวอย่างลมหายใจอย่างรุนแรงอีกด้วย
นอกจากนี้ ระดับ VOC โดยรอบยังคาดว่าจะเปลี่ยนแปลงตลอดทั้งวัน ซึ่งอาจส่งผลต่อมาตรฐานและความแม่นยำของการเก็บตัวอย่างลมหายใจเพิ่มเติม
ความก้าวหน้าในแมสสเปกโตรเมทรี ซึ่งรวมถึงการขจัดความร้อนควบคู่กับแก๊สโครมาโทกราฟีและแมสสเปกโตรเมทรีตามเวลาการบิน (GC-TOF-MS) ยังให้วิธีการวิเคราะห์ VOC ที่มีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้มากขึ้น ซึ่งสามารถตรวจจับ VOC หลายร้อยรายการพร้อมกันได้ เพื่อการวิเคราะห์เชิงลึกยิ่งขึ้นอากาศในห้องทำให้สามารถระบุลักษณะองค์ประกอบของอากาศโดยรอบในห้องได้ละเอียดยิ่งขึ้น และการเปลี่ยนแปลงของตัวอย่างขนาดใหญ่ตามสถานที่และเวลาได้อย่างไร
วัตถุประสงค์หลักของการศึกษานี้คือเพื่อกำหนดระดับต่างๆ ของสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในอากาศแวดล้อมภายในอาคารที่จุดเก็บตัวอย่างทั่วไปในสภาพแวดล้อมของโรงพยาบาล และผลกระทบนี้ส่งผลต่อการเก็บตัวอย่างอากาศหายใจออกอย่างไรวัตถุประสงค์รองคือเพื่อตรวจสอบว่ามีการเปลี่ยนแปลงรายวันหรือทางภูมิศาสตร์ที่มีนัยสำคัญในการกระจายของสารอินทรีย์ระเหยในอากาศโดยรอบภายในอาคารหรือไม่
ตัวอย่างลมหายใจ รวมถึงตัวอย่างอากาศภายในอาคารที่เกี่ยวข้อง ถูกเก็บในตอนเช้าจากสถานที่ที่แตกต่างกันห้าแห่ง และวิเคราะห์ด้วย GC-TOF-MSตรวจพบและสกัด VOCs ทั้งหมด 113 รายการจากโครมาโตแกรมการวัดซ้ำถูกรวมเข้ากับค่าเฉลี่ย ก่อนที่จะทำการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) ของพื้นที่พีคที่แยกออกมาและทำให้เป็นมาตรฐานเพื่อระบุและกำจัดค่าผิดปกติ การวิเคราะห์ภายใต้การดูแลผ่านกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน—การวิเคราะห์จำแนก (PLS-DA) จึงสามารถแสดงการแยกที่ชัดเจนระหว่างตัวอย่างลมหายใจและอากาศในห้อง (R2Y = 0.97, Q2Y = 0.96, p < 0.001) (รูปที่ 1) การวิเคราะห์ภายใต้การดูแลผ่านกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน—การวิเคราะห์จำแนก (PLS-DA) จึงสามารถแสดงการแยกที่ชัดเจนระหว่างตัวอย่างลมหายใจและอากาศในห้อง (R2Y = 0.97, Q2Y = 0.96, p < 0.001) (รูปที่ 1) Затем контролируемый анализ с помощью частичного дискриминантного анализа методом наименьших квадратов (PLS-DA) смог показа ть четкое разделение между образцами дыхания и комнатного воздуха (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) (рис. 1) จากนั้นการวิเคราะห์แบบควบคุมด้วยการวิเคราะห์จำแนกกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน (PLS-DA) สามารถแสดงการแยกที่ชัดเจนระหว่างตัวอย่างลมหายใจและอากาศในห้อง (R2Y=0.97, Q2Y=0.96, p<0.001) (รูปที่ 1)通过偏最分析(PLS-DA) 然后能够显示呼吸和室内空气样本之间的明显分离（R2Y = 0.97，Q2Y = 0.96，p < 0.001）（ภาพ 1）通过 偏 最 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）。 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 Контролируемый анализ с помощью частичного дискриминантного анализа методом наименьших квадратов (PLS-DA) затем смог показа ть четкое разделение между образцами дыхания и воздуха в помещении (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) (рис. 1) การวิเคราะห์แบบควบคุมด้วยการวิเคราะห์จำแนกกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน (PLS-DA) จึงสามารถแสดงการแยกที่ชัดเจนระหว่างตัวอย่างลมหายใจและอากาศภายในอาคาร (R2Y = 0.97, Q2Y = 0.96, p < 0.001) (รูปที่ 1) การแยกกลุ่มถูกขับเคลื่อนโดย VOC ที่แตกต่างกัน 62 รายการ โดยมีคะแนนการฉายนัยสำคัญตัวแปร (VIP) > 1 รายการ VOC ทั้งหมดที่แสดงลักษณะตัวอย่างแต่ละประเภทและคะแนน VIP ตามลำดับสามารถดูได้ในตารางเสริม 1 การแยกกลุ่มถูกขับเคลื่อนโดย VOC ที่แตกต่างกัน 62 รายการ โดยมีคะแนนการฉายนัยสำคัญตัวแปร (VIP) > 1 รายการ VOC ทั้งหมดที่แสดงลักษณะตัวอย่างแต่ละประเภทและคะแนน VIP ตามลำดับสามารถดูได้ในตารางเสริม 1 Разделение на группы было обусловлено 62 различными VOC с оценкой проекции переменной важности (VIP) > 1. โปแลนด์ список VOC, хар актеризующих каждый тип образца, и их соответствующие оценки VIP можно найти в дополнительной таблице 1. การจัดกลุ่มถูกขับเคลื่อนโดย VOC ที่แตกต่างกัน 62 รายการด้วยคะแนน Variable Importance Projection (VIP) > 1 รายการ VOC ทั้งหมดที่แสดงลักษณะตัวอย่างแต่ละประเภทและคะแนน VIP ตามลำดับสามารถดูได้ในตารางเสริม 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. การแยกกลุ่มได้รับแรงผลักดันจาก VOC ที่แตกต่างกัน 62 รายการ โดยมีคะแนนการฉายภาพความสำคัญผันแปร (VIP) > 1รายการ VOCs ทั้งหมดที่แสดงลักษณะตัวอย่างแต่ละประเภทและคะแนน VIP ตามลำดับมีอยู่ในตารางเสริม 1
การหายใจและอากาศภายในอาคารแสดงการกระจายตัวของสารประกอบอินทรีย์ระเหยที่แตกต่างกัน การวิเคราะห์ภายใต้การดูแลด้วย PLS-DA แสดงให้เห็นการแยกที่ชัดเจนระหว่างโปรไฟล์ของสารอินทรีย์ระเหยง่ายในลมหายใจและอากาศในห้องที่รวบรวมในช่วงเช้า (R2Y = 0.97, Q2Y = 0.96, p < 0.001) การวิเคราะห์ภายใต้การดูแลด้วย PLS-DA แสดงให้เห็นการแยกที่ชัดเจนระหว่างโปรไฟล์ของสารอินทรีย์ระเหยง่ายในลมหายใจและอากาศในห้องที่รวบรวมในช่วงเช้า (R2Y = 0.97, Q2Y = 0.96, p < 0.001) Контролируемый анализ с помощью PLS-DA показал четкое разделение между профилями летучих органических соединений в выдыхаем ом воздухе и воздухе в помещении, собранными утром (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) การวิเคราะห์แบบควบคุมด้วย PLS-DA แสดงให้เห็นการแยกที่ชัดเจนระหว่างโปรไฟล์สารประกอบอินทรีย์ระเหยทางอากาศที่หายใจออกและอากาศในร่มที่รวบรวมในตอนเช้า (R2Y=0.97, Q2Y=0.96, p<0.001)使用 pls-da 进行监督分析，， 早上早上呼吸室内和室内曲线曲线曲线明显 （（分离 （（（（（分离 （（分离 （分离 （，，，，，，เกี่ยวกับ PLS-DA Контролируемый анализ с использованием PLS-DA показал четкое разделение профилей лОС дыхания и воздуха в помещении, собраннн... ых утром (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) การวิเคราะห์แบบควบคุมโดยใช้ PLS-DA แสดงให้เห็นการแยกโปรไฟล์ VOC ของลมหายใจและอากาศภายในอาคารที่เก็บรวบรวมในตอนเช้าอย่างชัดเจน (R2Y=0.97, Q2Y=0.96, p<0.001)การวัดซ้ำๆ จะลดลงเหลือค่าเฉลี่ยก่อนที่จะสร้างแบบจำลองวงรีแสดงช่วงความเชื่อมั่น 95% และเซนทรอยด์ของกลุ่มเครื่องหมายดอกจัน
ตรวจสอบความแตกต่างในการกระจายตัวของสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในอากาศภายในอาคารในตอนเช้าและตอนบ่ายโดยใช้ PLS-DA แบบจำลองระบุการแยกที่สำคัญระหว่างสองจุดเวลา (R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001) (รูปที่ 2) แบบจำลองระบุการแยกที่สำคัญระหว่างสองจุดเวลา (R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001) (รูปที่ 2) Модель выявила значительное разделение между двумя временными точками (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p <0,001) (рис. 2) แบบจำลองเผยให้เห็นการแยกที่สำคัญระหว่างจุดเวลาสองจุด (R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001) (รูปที่ 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）（จิน2）。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）（จิน2）。 Модель выявила значительное разделение между двумя временными точками (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p <0,001) (рис. 2) แบบจำลองเผยให้เห็นการแยกที่สำคัญระหว่างจุดเวลาสองจุด (R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001) (รูปที่ 2) สิ่งนี้ได้รับแรงหนุนจาก 47 VOCs ที่มีคะแนน VIP > 1 VOCs ที่มีคะแนน VIP สูงสุดซึ่งแสดงลักษณะตัวอย่างในตอนเช้าประกอบด้วยอัลเคนที่มีกิ่งก้านหลายกิ่ง กรดออกซาลิก และเฮกซาโคเซน ในขณะที่ตัวอย่างในช่วงบ่ายจะมี 1-โพรพานอล ฟีนอล กรดโพรพาโนอิก 2-เมทิล- , 2-เอทิล-3-ไฮดรอกซีเฮกซิลเอสเตอร์, ไอโซพรีนและโนแนนอล สิ่งนี้ได้รับแรงหนุนจาก 47 VOCs ที่มีคะแนน VIP > 1 VOCs ที่มีคะแนน VIP สูงสุดซึ่งแสดงลักษณะตัวอย่างในตอนเช้าประกอบด้วยอัลเคนที่มีกิ่งก้านหลายกิ่ง กรดออกซาลิก และเฮกซาโคเซน ในขณะที่ตัวอย่างในช่วงบ่ายจะมี 1-โพรพานอล ฟีนอล กรดโพรพาโนอิก 2-เมทิล- , 2-เอทิล-3-ไฮดรอกซีเฮกซิลเอสเตอร์, ไอโซพรีนและโนแนนอล Это было обусловлено наличием 47 летучих органических соединений с оценкой VIP > 1. лОС самой высокой оценкой VIP, характериз ующей 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 нонаналь. เนื่องจากการมีอยู่ของสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่าย 47 ชนิดที่มีคะแนน VIP > 1 สารอินทรีย์ระเหยง่ายที่มีคะแนน VIP สูงสุดสำหรับตัวอย่างในตอนเช้าประกอบด้วยอัลเคนที่แตกแขนงหลายกิ่ง กรดออกซาลิก และเฮกซาโคเซน ในขณะที่ตัวอย่างในเวลากลางวันมี 1-โพรพานอล ฟีนอลมากกว่า กรดโพรพาโนอิก, 2-methyl-, 2-ethyl-3-hydroxyhexyl ether, isoprene และ nonanal这是由47 种VIP 评分> 1 ของ VOC 驱动的。这是由47 种VIP 评分> 1 ของ VOC 驱动的。 Этому способствуют 47 VOC с оценкой VIP > 1. สิ่งนี้อำนวยความสะดวกด้วย 47 VOCs ที่มีคะแนน VIP > 1VOC ที่ได้รับการจัดอันดับ VIP สูงสุดในช่วงเช้าประกอบด้วยอัลเคนที่มีกิ่งก้านต่างๆ กรดออกซาลิก และเฮกซาดีเคน ในขณะที่ตัวอย่างช่วงบ่ายประกอบด้วย 1-โพรพานอล ฟีนอล กรดโพรพิโอนิก 2-เมทิล- 2-เอทิล-3-ไฮดรอกซีเฮกซิลมากกว่าเอสเทอร์ ไอโซพรีน และไม่ใช่นาโนรายการสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่าย (VOCs) ทั้งหมดที่แสดงลักษณะการเปลี่ยนแปลงรายวันขององค์ประกอบอากาศภายในอาคารสามารถพบได้ในตารางที่ 2 เพิ่มเติม
การกระจายตัวของ VOCs ในอากาศภายในอาคารจะแตกต่างกันไปตลอดทั้งวัน การวิเคราะห์ภายใต้การดูแลด้วย PLS-DA แสดงให้เห็นการแยกระหว่างตัวอย่างอากาศในห้องที่เก็บในช่วงเช้าหรือช่วงบ่าย (R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001) การวิเคราะห์ภายใต้การดูแลด้วย PLS-DA แสดงให้เห็นการแยกระหว่างตัวอย่างอากาศในห้องที่เก็บในช่วงเช้าหรือช่วงบ่าย (R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001) Контролируемый анализ с помощью PLS-DA показал разделение между пробами воздуха в помещении, собранными утром и днем ​​​​(R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001) การวิเคราะห์แบบควบคุมด้วย PLS-DA แสดงการแยกระหว่างตัวอย่างอากาศภายในอาคารที่เก็บในตอนเช้าและช่วงบ่าย (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）。เกี่ยวกับ PLS-DA Анализ эпиднадзора с использованием PLS-DA показал разделение проб воздуха внутри помещений, собранных утром или днем ​​​​(R2Y = 0,46, ไตรมาส 2 ปี = 0,22, p < 0,001) การวิเคราะห์แบบเฝ้าระวังโดยใช้ PLS-DA แสดงให้เห็นการแยกตัวอย่างอากาศภายในอาคารที่เก็บในตอนเช้าหรือช่วงบ่าย (R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001)วงรีแสดงช่วงความเชื่อมั่น 95% และเซนทรอยด์ของกลุ่มเครื่องหมายดอกจัน
เก็บตัวอย่างจากสถานที่ที่แตกต่างกัน 5 แห่งในโรงพยาบาลเซนต์แมรีในลอนดอน ได้แก่ ห้องส่องกล้อง ห้องวิจัยทางคลินิก ห้องผ่าตัด คลินิกผู้ป่วยนอก และห้องปฏิบัติการแมสสเปกโตรเมตรีทีมวิจัยของเราใช้สถานที่เหล่านี้เป็นประจำในการสรรหาผู้ป่วยและการเก็บตัวอย่างลมหายใจเช่นเดียวกับก่อนหน้านี้ อากาศภายในอาคารจะถูกรวบรวมในตอนเช้าและตอนบ่าย และตัวอย่างอากาศที่หายใจออกจะถูกเก็บเฉพาะในตอนเช้าเท่านั้น PCA เน้นการแยกตัวอย่างอากาศในห้องตามตำแหน่งผ่านการวิเคราะห์ความแปรปรวนหลายตัวแปรแบบเรียงสับเปลี่ยน (PERMANOVA, R2 = 0.16, p < 0.001) (รูปที่ 3a) PCA เน้นการแยกตัวอย่างอากาศในห้องตามตำแหน่งผ่านการวิเคราะห์ความแปรปรวนหลายตัวแปรแบบเรียงสับเปลี่ยน (PERMANOVA, R2 = 0.16, p < 0.001) (รูปที่ 3a) PCA выявил разделение проб комнатного воздуха по местоположению с помощью перестановочного многомерного дисперсионного ана ลิซา (เปอร์มาโนวา, R2 = 0,16, p <0,001) (рис. 3а) PCA เปิดเผยการแยกตัวอย่างอากาศในห้องตามตำแหน่งโดยใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนหลายตัวแปรแบบเรียงสับเปลี่ยน (PERMANOVA, R2 = 0.16, p < 0.001) (รูปที่ 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（上3a）。พีซีเอ PCA подчеркнул локальную сегрегацию проб комнатного воздуха с помощью перестановочного многомерного дисперсионного анализа (เปอร์มาโนวา, R2 = 0,16, p <0,001) (рис. 3а) PCA เน้นการแยกตัวอย่างอากาศในห้องในท้องถิ่นโดยใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนหลายตัวแปรแบบเรียงสับเปลี่ยน (PERMANOVA, R2 = 0.16, p < 0.001) (รูปที่ 3a)ดังนั้น แบบจำลอง PLS-DA ที่จับคู่จึงถูกสร้างขึ้นโดยเปรียบเทียบสถานที่แต่ละแห่งกับสถานที่อื่นๆ ทั้งหมดเพื่อกำหนดลายเซ็นของคุณลักษณะ แบบจำลองทั้งหมดมีนัยสำคัญและ VOCs ที่มีคะแนน VIP > 1 จะถูกแยกออกพร้อมกับการโหลดตามลำดับเพื่อระบุการมีส่วนร่วมของกลุ่ม แบบจำลองทั้งหมดมีนัยสำคัญและ VOCs ที่มีคะแนน VIP > 1 จะถูกแยกออกพร้อมกับการโหลดตามลำดับเพื่อระบุการมีส่วนร่วมของกลุ่ม Все модели были значимыми, и лОС с оценкой VIP > 1 были извлечены с соответствующей нагрузкой для определения группового вкл อดา. แบบจำลองทั้งหมดมีนัยสำคัญ และ VOCs ที่มีคะแนน VIP > 1 จะถูกแยกออกมาพร้อมการโหลดที่เหมาะสมเพื่อพิจารณาการมีส่วนร่วมของกลุ่ม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 ของ VOC Все модели были значимыми, и VOC с баллами VIP> 1 были извлечены и загружены отдельно для определения групповых вкладов. แบบจำลองทั้งหมดมีความสำคัญและ VOCs ที่มีคะแนน VIP > 1 จะถูกแยกและอัปโหลดแยกกันเพื่อพิจารณาการมีส่วนร่วมของกลุ่มผลลัพธ์ของเราแสดงให้เห็นว่าองค์ประกอบของอากาศโดยรอบแตกต่างกันไปตามสถานที่ และเราได้ระบุคุณลักษณะเฉพาะของสถานที่โดยใช้ฉันทามติของแบบจำลองหน่วยส่องกล้องมีลักษณะเฉพาะคือระดับ undecane, dodecane, benzonitrile และ benzaldehyde ในระดับสูงตัวอย่างจากแผนกวิจัยทางคลินิก (หรือที่เรียกว่าแผนกวิจัยตับ) พบว่ามีอัลฟา-พีนีน ไดไอโซโพรพิล พทาเลท และ 3-คารีนมากขึ้นอากาศผสมของห้องผ่าตัดมีลักษณะเป็นเดเคนที่มีกิ่งก้าน โดเดเคนกิ่งก้าน ไตรดีเคนกิ่งก้าน กรดโพรพิโอนิก 2-เมทิล- 2-เอทิล-3-ไฮดรอกซีเฮกซิลอีเทอร์ โทลูอีน และ 2-มีโครโตนัลดีไฮด์ในปริมาณที่สูงกว่าคลินิกผู้ป่วยนอก (อาคาร Paterson) มีปริมาณ 1-โนนาโนนอล, ไวนิลลอริลอีเทอร์, เบนซิลแอลกอฮอล์, เอทานอล, 2-ฟีน็อกซี, แนฟทาลีน, 2-เมทอกซี, ไอโซบิวทิลซาลิไซเลต, ไตรดีเคน และไตรดีเคนแบบโซ่กิ่งสาขาในที่สุด อากาศภายในอาคารที่เก็บได้ในห้องปฏิบัติการแมสสเปกโตรเมทรีพบว่ามีอะซิตาไมด์ 2'2'2-ไตรฟลูออโร-N-เมทิล- ไพริดีน ฟูแรน 2-เพนทิล- อันเดเคนกิ่งก้าน เอทิลเบนซีน เอ็ม-ไซลีน ออกไซลีน เฟอร์ฟูรัลมากขึ้น และเอทิลอะไนเซทระดับต่างๆ ของ 3-carene มีอยู่ในทั้งห้าไซต์ ซึ่งบ่งชี้ว่า VOC นี้เป็นสารปนเปื้อนทั่วไปที่มีระดับสูงสุดที่สังเกตได้ในพื้นที่การศึกษาทางคลินิกรายการ VOC ที่ตกลงร่วมกันในแต่ละตำแหน่งสามารถดูได้ในตารางเสริม 3 นอกจากนี้ ทำการวิเคราะห์แบบไม่แปรผันสำหรับ VOC ที่สนใจแต่ละรายการ และตำแหน่งทั้งหมดถูกเปรียบเทียบกันโดยใช้การทดสอบ Wilcoxon แบบคู่ตามด้วยการแก้ไข Benjamini-Hochberg .แผนบล็อกสำหรับ VOC แต่ละรายการจะแสดงในรูปที่ 1 เพิ่มเติม เส้นโค้งสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายทางเดินหายใจดูเหมือนจะไม่ขึ้นกับตำแหน่งดังที่สังเกตใน PCA ตามด้วย PERMANOVA (p = 0.39) (รูปที่ 3b) นอกจากนี้ แบบจำลอง PLS-DA แบบจับคู่ยังถูกสร้างขึ้นระหว่างตำแหน่งต่างๆ ทั้งหมดสำหรับตัวอย่างลมหายใจด้วย แต่ไม่มีการระบุความแตกต่างที่มีนัยสำคัญ (p > 0.05) นอกจากนี้ แบบจำลอง PLS-DA แบบจับคู่ยังถูกสร้างขึ้นระหว่างตำแหน่งต่างๆ ทั้งหมดสำหรับตัวอย่างลมหายใจด้วย แต่ไม่มีการระบุความแตกต่างที่มีนัยสำคัญ (p > 0.05) Кроме того, парные модели PLS-DA также были созданы между всеми разными местоположениями образцов дыхания, но существенных различий выявлено не было (p > 0,05) นอกจากนี้ แบบจำลอง PLS-DA ที่จับคู่ยังถูกสร้างขึ้นระหว่างตำแหน่งตัวอย่างลมหายใจต่างๆ ทั้งหมด แต่ไม่พบความแตกต่างที่มีนัยสำคัญ (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 ความแม่นยำ, 但未发现显着差异(p > 0.05) Кроме того, парные модели PLS-DA также были сгенерированы между всеми различными местоположениями образцов дыхания, но суще ственных различий обнаружено не было (p > 0,05). นอกจากนี้ แบบจำลอง PLS-DA ที่จับคู่ยังถูกสร้างขึ้นระหว่างตำแหน่งตัวอย่างลมหายใจต่างๆ ทั้งหมด แต่ไม่พบความแตกต่างที่มีนัยสำคัญ (p > 0.05)
การเปลี่ยนแปลงของอากาศโดยรอบภายในอาคารแต่ไม่อยู่ในอากาศที่หายใจออก การกระจายของ VOC จะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับสถานที่เก็บตัวอย่าง การวิเคราะห์แบบไม่ได้รับการดูแลโดยใช้ PCA จะแสดงการแยกระหว่างตัวอย่างอากาศภายในอาคารที่เก็บ ณ ตำแหน่งต่างๆ แต่ไม่สอดคล้องกันกับตัวอย่างอากาศที่หายใจออกเครื่องหมายดอกจันหมายถึงเซนทรอยด์ของกลุ่ม
ในการศึกษานี้ เราได้วิเคราะห์การกระจายตัวของ VOC ในอากาศภายในอาคารที่จุดเก็บตัวอย่างลมหายใจทั่วไป 5 แห่ง เพื่อให้เข้าใจถึงผลกระทบของระดับ VOC เบื้องหลังต่อการวิเคราะห์ลมหายใจได้ดียิ่งขึ้น
มีการสังเกตการแยกตัวอย่างอากาศภายในอาคารที่จุดต่างๆ ทั้งห้าแห่งยกเว้น 3-carene ซึ่งมีอยู่ในทุกพื้นที่ที่ศึกษา การแยกเกิดจาก VOCs ที่แตกต่างกัน ทำให้แต่ละสถานที่มีลักษณะเฉพาะในด้านการประเมินการส่องกล้อง สารประกอบอินทรีย์ระเหยที่กระตุ้นให้เกิดการแยกตัวส่วนใหญ่เป็นโมโนเทอร์พีน เช่น เบตา-พีนีน และอัลเคน เช่น โดเดเคน อันเดเคน และไตรเดเคน ซึ่งมักพบในน้ำมันหอมระเหยที่ใช้กันทั่วไปในผลิตภัณฑ์ทำความสะอาด 13. การพิจารณาความถี่ในการทำความสะอาดส่องกล้อง อุปกรณ์ต่างๆ สาร VOC เหล่านี้น่าจะเป็นผลมาจากกระบวนการทำความสะอาดภายในอาคารบ่อยครั้งในห้องปฏิบัติการวิจัยทางคลินิก เช่นเดียวกับการส่องกล้อง การแยกส่วนใหญ่เกิดจากโมโนเทอร์พีน เช่น อัลฟา-พีนีน แต่ก็อาจมาจากสารทำความสะอาดด้วยในห้องผ่าตัดที่ซับซ้อน ลายเซ็นของ VOC ประกอบด้วยอัลเคนที่มีกิ่งก้านเป็นส่วนใหญ่สารประกอบเหล่านี้สามารถหาได้จากเครื่องมือผ่าตัดเนื่องจากอุดมไปด้วยน้ำมันและสารหล่อลื่น14ในสถานศัลยกรรม VOC ทั่วไปประกอบด้วยแอลกอฮอล์หลายประเภท: 1-โนนาโนอลที่พบในน้ำมันพืชและผลิตภัณฑ์ทำความสะอาด และเบนซิลแอลกอฮอล์ที่พบในน้ำหอมและยาชาเฉพาะที่15,16,17,18 VOCs ในห้องปฏิบัติการแมสสเปกโตรเมตรีคือ แตกต่างอย่างมากจากที่คาดไว้ในด้านอื่นๆ เนื่องจากเป็นพื้นที่เดียวที่ไม่ใช่ทางคลินิกที่ได้รับการประเมินแม้ว่าโมโนเทอร์พีนจะมีอยู่บ้าง แต่กลุ่มสารประกอบที่เป็นเนื้อเดียวกันมากกว่าก็ใช้พื้นที่นี้ร่วมกันกับสารประกอบอื่นๆ (2,2,2-ไตรฟลูออโร-N-เมทิล-อะซิตาไมด์, ไพริดีน, อันดีเคนกิ่งก้าน, 2-เพนทิลฟูราน, เอทิลเบนซีน, เฟอร์ฟูรัล, เอทิลอะนิเซต)), ออร์โธไซลีน, เมตา-ไซลีน, ไอโซโพรพานอลและ 3-คารีน) รวมถึงอะโรมาติกไฮโดรคาร์บอนและแอลกอฮอล์สารอินทรีย์ระเหยง่ายเหล่านี้บางส่วนอาจเป็นสารเคมีรองที่ใช้ในห้องปฏิบัติการ ซึ่งประกอบด้วยระบบแมสสเปกโตรเมทรีเจ็ดระบบที่ทำงานในโหมด TD และโหมดการฉีดของเหลว
ด้วย PLS-DA พบว่ามีการแยกตัวอย่างอากาศภายในอาคารและลมหายใจออกจากกันอย่างมาก เกิดจาก VOC ที่ตรวจพบ 62 รายการจาก 113 รายการในอากาศภายในอาคาร สาร VOC เหล่านี้มีอยู่ภายนอกและรวมถึงไดไอโซโพรพิลพทาเลท เบนโซฟีโนน อะซีโตฟีโนน และเบนซิลแอลกอฮอล์ ซึ่งมักใช้ในพลาสติไซเซอร์และน้ำหอม19,20,21,22 ชนิดหลังสามารถพบได้ในผลิตภัณฑ์ทำความสะอาด16สารเคมีที่พบในอากาศที่หายใจออกนั้นเป็นส่วนผสมของสารอินทรีย์ระเหย (VOCs) ภายนอกและภายนอกสาร VOC ภายนอกส่วนใหญ่ประกอบด้วยอัลเคนที่แตกแขนง ซึ่งเป็นผลพลอยได้จากการเกิดออกซิเดชันของไขมัน และไอโซพรีน ซึ่งเป็นผลพลอยได้จากการสังเคราะห์โคเลสเตอรอล24สารอินทรีย์ระเหย (VOC) จากภายนอก ได้แก่ โมโนเทอร์พีน เช่น เบตา-พีนีน และดี-ลิโมนีน ซึ่งสามารถตรวจสอบย้อนกลับไปยังน้ำมันหอมระเหยจากซิตรัส (ยังใช้กันอย่างแพร่หลายในผลิตภัณฑ์ทำความสะอาด) และสารกันบูดในอาหาร13,251-โพรพานอลอาจเป็นได้ทั้งภายนอกซึ่งเป็นผลมาจากการสลายตัวของกรดอะมิโนหรือภายนอกมีอยู่ในสารฆ่าเชื้อ26เมื่อเปรียบเทียบกับการหายใจเอาอากาศภายในอาคาร จะพบว่ามีสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในระดับที่สูงกว่า ซึ่งบางส่วนได้รับการระบุว่าเป็นตัวชี้วัดทางชีวภาพของโรคเอทิลเบนซีนแสดงให้เห็นว่าเป็นตัวบ่งชี้ทางชีวภาพที่มีศักยภาพสำหรับโรคทางเดินหายใจหลายชนิด รวมถึงมะเร็งปอด ปอดอุดกั้นเรื้อรัง และโรคปอดเรื้อรัง28เมื่อเปรียบเทียบกับผู้ป่วยที่ไม่มีมะเร็งปอด ระดับของ N-dodecane และไซลีนก็พบว่ามีความเข้มข้นสูงกว่าในผู้ป่วยมะเร็งปอด และ metacymol ในผู้ป่วยที่มีอาการลำไส้ใหญ่บวมเป็นแผลที่ใช้งานอยู่ดังนั้น แม้ว่าความแตกต่างของอากาศภายในอาคารจะไม่ส่งผลต่อโปรไฟล์การหายใจโดยรวม แต่ก็สามารถส่งผลต่อระดับ VOC ที่เฉพาะเจาะจงได้ ดังนั้นการตรวจสอบอากาศพื้นหลังภายในอาคารจึงยังคงมีความสำคัญ
นอกจากนี้ยังมีการแยกตัวอย่างอากาศภายในอาคารที่เก็บในช่วงเช้าและช่วงบ่ายด้วยคุณสมบัติหลักของตัวอย่างในตอนเช้าคืออัลเคนที่แตกแขนง ซึ่งมักพบภายนอกในผลิตภัณฑ์ทำความสะอาดและแว็กซ์31สิ่งนี้สามารถอธิบายได้ด้วยข้อเท็จจริงที่ว่าห้องทางคลินิกทั้งสี่ห้องที่รวมอยู่ในการศึกษานี้ได้รับการทำความสะอาดก่อนเก็บตัวอย่างอากาศในห้องพื้นที่ทางคลินิกทั้งหมดถูกแยกออกจากกันด้วย VOCs ที่แตกต่างกัน ดังนั้นการแยกนี้จึงไม่สามารถนำมาประกอบกับการทำความสะอาดได้เมื่อเปรียบเทียบกับตัวอย่างในตอนเช้า ตัวอย่างช่วงบ่ายโดยทั่วไปแสดงให้เห็นว่ามีส่วนผสมของแอลกอฮอล์ ไฮโดรคาร์บอน เอสเทอร์ คีโตน และอัลดีไฮด์ในระดับที่สูงกว่าทั้ง 1-โพรพานอลและฟีนอลสามารถพบได้ในสารฆ่าเชื้อ26,32 ซึ่งคาดว่าจะมีการทำความสะอาดบริเวณคลินิกทั้งหมดเป็นประจำตลอดทั้งวันลมหายใจจะถูกรวบรวมเฉพาะในตอนเช้าเท่านั้นทั้งนี้เนื่องมาจากปัจจัยอื่นๆ อีกมากมายที่อาจส่งผลต่อระดับสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในอากาศที่หายใจออกในระหว่างวัน ซึ่งไม่สามารถควบคุมได้ซึ่งรวมถึงการบริโภคเครื่องดื่มและอาหาร33,34 และการออกกำลังกายในระดับต่างๆ35,36 ก่อนการเก็บตัวอย่างลมหายใจ
การวิเคราะห์ VOC ยังคงอยู่ในแนวหน้าของการพัฒนาการวินิจฉัยแบบไม่รุกรานการทำให้การเก็บตัวอย่างเป็นมาตรฐานยังคงเป็นเรื่องท้าทาย แต่การวิเคราะห์ของเราแสดงให้เห็นอย่างแน่ชัดว่าไม่มีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญระหว่างตัวอย่างลมหายใจที่เก็บจากสถานที่ต่างกันในการศึกษานี้ เราแสดงให้เห็นว่าปริมาณสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในอากาศภายในอาคารนั้นขึ้นอยู่กับสถานที่และเวลาของวันอย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์ของเรายังแสดงให้เห็นว่าสิ่งนี้ไม่ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อการกระจายตัวของสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในอากาศที่หายใจออก ซึ่งบ่งชี้ว่าการเก็บตัวอย่างลมหายใจสามารถทำได้ในตำแหน่งที่แตกต่างกัน โดยไม่ส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์อย่างมีนัยสำคัญต้องการให้รวมหลายไซต์และรวบรวมตัวอย่างซ้ำในระยะเวลาที่นานขึ้นสุดท้ายนี้ การแยกอากาศภายในอาคารออกจากตำแหน่งต่างๆ และการขาดการแยกอากาศที่หายใจออกแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าจุดเก็บตัวอย่างไม่ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อองค์ประกอบของลมหายใจของมนุษย์สิ่งนี้เป็นประโยชน์สำหรับการวิจัยการวิเคราะห์ลมหายใจ เนื่องจากจะช่วยขจัดปัจจัยที่ทำให้เกิดความสับสนในการกำหนดมาตรฐานของการรวบรวมข้อมูลลมหายใจแม้ว่ารูปแบบลมหายใจทั้งหมดจากวิชาเดียวจะเป็นข้อจำกัดในการศึกษาของเรา แต่ก็อาจลดความแตกต่างในปัจจัยรบกวนอื่นๆ ที่ได้รับอิทธิพลจากพฤติกรรมของมนุษย์ก่อนหน้านี้โครงการวิจัยแบบสาขาวิชาเดียวเคยประสบความสำเร็จในการศึกษาจำนวนมาก37อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องมีการวิเคราะห์เพิ่มเติมเพื่อให้ได้ข้อสรุปที่ชัดเจนยังคงแนะนำให้ใช้การเก็บตัวอย่างอากาศภายในอาคารเป็นประจำ ควบคู่ไปกับการเก็บตัวอย่างลมหายใจเพื่อแยกแยะสารประกอบภายนอกและระบุสารมลพิษเฉพาะเราขอแนะนำให้เลิกใช้ไอโซโพรพิลแอลกอฮอล์เนื่องจากแพร่หลายในผลิตภัณฑ์ทำความสะอาด โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานพยาบาลการศึกษานี้ถูกจำกัดด้วยจำนวนตัวอย่างลมหายใจที่เก็บได้ในแต่ละสถานที่ และจำเป็นต้องมีการทำงานเพิ่มเติมกับตัวอย่างลมหายใจจำนวนมากขึ้นเพื่อยืนยันว่าองค์ประกอบของลมหายใจของมนุษย์ไม่ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อบริบทที่พบตัวอย่างนอกจากนี้ ไม่มีการรวบรวมข้อมูลความชื้นสัมพัทธ์ (RH) และแม้ว่าเราจะรับทราบว่าความแตกต่างใน RH อาจส่งผลต่อการกระจายของ VOC แต่ความท้าทายด้านลอจิสติกส์ในการควบคุม RH และการรวบรวมข้อมูล RH ก็มีความสำคัญในการศึกษาขนาดใหญ่
โดยสรุป การศึกษาของเราแสดงให้เห็นว่า VOCs ในอากาศภายในอาคารแตกต่างกันไปตามสถานที่และเวลา แต่ดูเหมือนจะไม่เป็นเช่นนั้นสำหรับตัวอย่างลมหายใจเนื่องจากตัวอย่างมีขนาดเล็ก จึงไม่สามารถสรุปผลได้แน่ชัดเกี่ยวกับผลกระทบของอากาศแวดล้อมภายในอาคารต่อการเก็บตัวอย่างลมหายใจ และจำเป็นต้องมีการวิเคราะห์เพิ่มเติม ดังนั้นจึงขอแนะนำให้เก็บตัวอย่างอากาศภายในอาคารระหว่างการหายใจเพื่อตรวจจับสารปนเปื้อนหรือ VOC ที่อาจเกิดขึ้น
การทดลองเกิดขึ้นเป็นเวลา 10 วันทำการติดต่อกันที่โรงพยาบาลเซนต์แมรีในลอนดอนในเดือนกุมภาพันธ์ 2020 ในแต่ละวัน จะมีการเก็บตัวอย่างลมหายใจ 2 ตัวอย่าง และตัวอย่างอากาศภายในอาคาร 4 ตัวอย่างจากแต่ละสถานที่จากทั้งหมด 5 แห่ง รวมทั้งหมด 300 ตัวอย่างวิธีการทั้งหมดได้ดำเนินการตามแนวทางและข้อบังคับที่เกี่ยวข้องอุณหภูมิของโซนสุ่มตัวอย่างทั้งห้าโซนถูกควบคุมอุณหภูมิที่ 25°C
เลือกสถานที่ห้าแห่งสำหรับการสุ่มตัวอย่างอากาศภายในอาคาร ได้แก่ ห้องปฏิบัติการเครื่องมือวัดแมสสเปกโตรเมทรี ผู้ป่วยผ่าตัด ห้องผ่าตัด พื้นที่ประเมิน พื้นที่ประเมินด้วยการส่องกล้อง และห้องศึกษาทางคลินิกแต่ละภูมิภาคได้รับเลือกเนื่องจากทีมวิจัยของเรามักจะใช้ภูมิภาคเหล่านี้เพื่อคัดเลือกผู้เข้าร่วมเพื่อวิเคราะห์ลมหายใจ
เก็บตัวอย่างอากาศในห้องผ่านท่อกำจัดความร้อน (TD) ของ Tenax TA/Carbograph ที่เคลือบเฉื่อย (Markes International Ltd, Llantrisan, UK) ที่ 250 มล./นาที เป็นเวลา 2 นาทีโดยใช้ปั๊มเก็บตัวอย่างอากาศจาก SKC Ltd. ความยากทั้งหมด ใช้ 500 มล. อากาศในห้องโดยรอบไปยังท่อ TD แต่ละท่อจากนั้นท่อจะถูกปิดผนึกด้วยฝาทองเหลืองเพื่อขนส่งกลับไปยังห้องปฏิบัติการแมสสเปกโตรเมทรีโดยเก็บตัวอย่างอากาศภายในอาคารสลับกันในแต่ละสถานที่ ทุกวัน เวลา 9.00-11.00 น. และอีกครั้งเวลา 15.00-17.00 น.ตัวอย่างถูกถ่ายซ้ำกัน
เก็บตัวอย่างลมหายใจจากบุคคลที่ต้องการเก็บตัวอย่างอากาศภายในอาคาร กระบวนการเก็บตัวอย่างลมหายใจดำเนินการตามระเบียบการที่ได้รับอนุมัติจากหน่วยงานวิจัยด้านสุขภาพของ NHS—ลอนดอน—คณะกรรมการจริยธรรมการวิจัยของ Camden & Kings Cross (อ้างอิง 14/LO/1136) กระบวนการเก็บตัวอย่างลมหายใจดำเนินการตามระเบียบการที่ได้รับอนุมัติจากหน่วยงานวิจัยด้านสุขภาพของ NHS—ลอนดอน—คณะกรรมการจริยธรรมการวิจัยของ Camden & Kings Cross (อ้างอิง 14/LO/1136) Процесс отбора проб дыхания проводился в соответствии с протоколом, одобренным Управлением медицинских исследований NHS — л วันที่ — Комитет по этике исследований Camden & Kings Cross (ссылка 14/LO/1136) กระบวนการเก็บตัวอย่างลมหายใจดำเนินการตามระเบียบการที่ได้รับอนุมัติจากหน่วยงานวิจัยทางการแพทย์ของ NHS – ลอนดอน – คณะกรรมการจริยธรรมการวิจัยของ Camden & Kings Cross (Ref. 14/LO/1136)ขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างลมหายใจดำเนินการตามระเบียบการที่ได้รับอนุมัติจากสำนักงานวิจัยทางการแพทย์ NHS-ลอนดอน-แคมเดน และคณะกรรมการจริยธรรมการวิจัยคิงส์ครอส (อ้างอิง 14/LO/1136)ผู้วิจัยให้ความยินยอมเป็นลายลักษณ์อักษรเพื่อวัตถุประสงค์ในการฟื้นฟู นักวิจัยไม่ได้กินหรือดื่มตั้งแต่เที่ยงคืนของคืนก่อนหน้าเก็บลมหายใจโดยใช้ถุงแบบใช้แล้วทิ้ง Nalophan™ (PET polyethylene terephthalate) ขนาด 1,000 มล. ที่ผลิตขึ้นเป็นพิเศษ และกระบอกฉีดโพลีโพรพีลีนที่ใช้เป็นหลอดเป่าปิดผนึก ตามที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้โดย Belluomo และคณะNalofan ได้รับการแสดงให้เห็นว่าเป็นสื่อกลางในการกักเก็บทางเดินหายใจที่ดีเยี่ยม เนื่องจากมีความเฉื่อยและความสามารถในการให้ความคงตัวของสารประกอบได้นานถึง 12 ชั่วโมง38อยู่ในตำแหน่งนี้เป็นเวลาอย่างน้อย 10 นาที ผู้ตรวจสอบจะหายใจออกเข้าไปในถุงตัวอย่างระหว่างการหายใจเงียบๆ ตามปกติหลังจากเติมจนได้ปริมาตรสูงสุดแล้ว ปิดถุงด้วยลูกสูบกระบอกฉีดยาเช่นเดียวกับการเก็บตัวอย่างอากาศในอาคาร ให้ใช้ปั๊มเก็บตัวอย่างอากาศ SKC Ltd. เป็นเวลา 10 นาทีเพื่อดึงอากาศจากถุงผ่านท่อ TD: เชื่อมต่อเข็มที่มีเส้นผ่านศูนย์กลางขนาดใหญ่ที่ไม่มีตัวกรองเข้ากับปั๊มลมที่ปลายอีกด้านของท่อ TD ผ่านพลาสติก ท่อและ SKC.ฝังเข็มในถุงและหายใจเข้าในอัตรา 250 มล./นาทีผ่านท่อ TD แต่ละหลอดเป็นเวลา 2 นาที โดยหายใจเข้าทั้งหมด 500 มล. ลงในหลอด TD แต่ละหลอดตัวอย่างถูกเก็บซ้ำอีกครั้งเพื่อลดความแปรปรวนของการสุ่มตัวอย่างลมหายใจจะถูกรวบรวมเฉพาะในตอนเช้าเท่านั้น
ทำความสะอาดหลอด TD โดยใช้ครีมปรับสภาพหลอด TC-20 TD (Markes International Ltd, Llantrisant, UK) เป็นเวลา 40 นาทีที่ 330°C โดยมีการไหลของไนโตรเจน 50 มล./นาทีตัวอย่างทั้งหมดถูกวิเคราะห์ภายใน 48 ชั่วโมงหลังการรวบรวมโดยใช้ GC-TOF-MSAgilent Technologies 7890A GC ถูกจับคู่กับการตั้งค่าการขจัดความร้อน TD100-xr และ BenchTOF Select MS (Markes International Ltd, Llantrisan, UK)หลอด TD ถูกล้างเบื้องต้นล่วงหน้าเป็นเวลา 1 นาทีที่อัตราการไหล 50 มิลลิลิตร/นาทีการขจัดสารระเหยเริ่มต้นดำเนินการที่ 250°C เป็นเวลา 5 นาทีโดยมีฮีเลียมไหล 50 มล./นาที เพื่อขจัดสาร VOCs ลงบนกับดักเย็น (การปล่อยวัสดุ, Markes International, Llantrisant, UK) ในโหมดแยก (1:10) ที่ 25 องศาเซลเซียสการกำจัดกับดักเย็น (ทุติยภูมิ) ถูกดำเนินการที่ 250°C (ด้วยการให้ความร้อนแบบบัลลิสติก 60°C/วินาที) เป็นเวลา 3 นาทีที่อัตราการไหลของ He 5.7 มิลลิลิตร/นาที และอุณหภูมิของเส้นทางการไหลไปยัง GC ได้รับความร้อนอย่างต่อเนื่องสูงถึง 200 °ซคอลัมน์นี้เป็นคอลัมน์ Mega WAX-HT (20 ม. × 0.18 มม. × 0.18 ไมโครเมตร, Chromalytic, Hampshire, USA)อัตราการไหลของคอลัมน์ถูกกำหนดไว้ที่ 0.7 มล./นาทีขั้นแรกตั้งอุณหภูมิเตาอบไว้ที่ 35° C เป็นเวลา 1.9 นาที จากนั้นเพิ่มเป็น 240° C (20° C./นาที ค้างไว้ 2 นาที)สายส่ง MS ถูกคงรักษาไว้ที่ 260°C และแหล่งกำเนิดไอออน (การกระแทกของอิเล็กตรอน 70 eV) ถูกคงรักษาไว้ที่ 260°Cเครื่องวิเคราะห์ MS ได้รับการตั้งค่าให้บันทึกตั้งแต่ 30 ถึง 597 ม./วินาทีการดูดซับในกับดักเย็น (ไม่มีหลอด TD) และการคายการดูดซึมในหลอด TD ที่สะอาดที่มีการปรับสภาพถูกดำเนินการที่จุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดของการดำเนินการสอบวิเคราะห์แต่ละครั้งเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีผลการพกพาการวิเคราะห์เปล่าแบบเดียวกันนี้ดำเนินการทันทีก่อนและหลังการแยกตัวอย่างลมหายใจออก เพื่อให้แน่ใจว่าตัวอย่างสามารถวิเคราะห์ได้อย่างต่อเนื่องโดยไม่ต้องปรับ TD
หลังจากการตรวจสอบโครมาโตกราฟีด้วยสายตา ไฟล์ข้อมูลดิบถูกวิเคราะห์โดยใช้ Chromspace® (Sepsolve Analytical Ltd.)สารประกอบที่สนใจถูกระบุจากตัวอย่างลมหายใจและอากาศในห้องที่เป็นตัวแทนคำอธิบายประกอบที่อิงตามสเปกตรัมมวล VOC และดัชนีการกักเก็บโดยใช้ไลบรารีสเปกตรัมมวล NIST 2017 ดัชนีการกักเก็บถูกคำนวณโดยการวิเคราะห์ส่วนผสมอัลเคน (nC8-nC40, 500 ไมโครกรัม/มิลลิลิตรในไดคลอโรมีเทน, เมอร์ค, สหรัฐอเมริกา) 1 ไมโครลิตรที่ถูกแทงบนหลอด TD ปรับอากาศสามหลอดผ่านแท่นโหลดสารละลายสอบเทียบและวิเคราะห์ภายใต้เงื่อนไข TD-GC–MS เดียวกัน และจากรายการสารประกอบดิบ เฉพาะรายการที่มีปัจจัยการจับคู่แบบย้อนกลับ > 800 เท่านั้นที่ถูกเก็บไว้เพื่อการวิเคราะห์ ดัชนีการกักเก็บถูกคำนวณโดยการวิเคราะห์ส่วนผสมอัลเคน (nC8-nC40, 500 ไมโครกรัม/มิลลิลิตรในไดคลอโรมีเทน, เมอร์ค, สหรัฐอเมริกา) 1 ไมโครลิตรที่ถูกแทงบนหลอด TD ปรับอากาศสามหลอดผ่านแท่นโหลดสารละลายสอบเทียบและวิเคราะห์ภายใต้เงื่อนไข TD-GC–MS เดียวกัน และจากรายการสารประกอบดิบ เฉพาะรายการที่มีปัจจัยการจับคู่แบบย้อนกลับ > 800 เท่านั้นที่ถูกเก็บไว้เพื่อการวิเคราะห์ดัชนีการกักเก็บถูกคำนวณโดยการวิเคราะห์ 1 µl ของส่วนผสมของอัลเคน (nC8-nC40, 500 µg/ml ในไดคลอโรมีเทน, เมอร์ค, สหรัฐอเมริกา) ในหลอด TD ปรับอากาศสามหลอดโดยใช้หน่วยโหลดสารละลายสอบเทียบและวิเคราะห์ภายใต้ TD-GC-MS เดียวกัน เงื่อนไข.иизисходногоспискасоединенийяанализаиоставленытолкоединениราว และจากรายการสารประกอบเดิม มีเพียงสารประกอบที่มีค่าสัมประสิทธิ์การจับคู่แบบย้อนกลับ > 800 เท่านั้นที่ถูกเก็บไว้เพื่อการวิเคราะห์通过分析烷烃混合物（nC8-nC40,500 μg/mL 在二氯甲烷中，Merck，USA）计算保留指数，通过校准溶液加载装置将1 μL 加标到三个调节过的TD 管上，并在相同的TD-GC-MS 条件下进行分析并且从原始化合物列表中，仅保留反向匹配因子> 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 的 在 的 的 在 在 � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � � ��������������������������������800 的化合物进行分析。ดัชนีการกักเก็บคำนวณโดยการวิเคราะห์ส่วนผสมของอัลเคน (nC8-nC40, 500 ไมโครกรัม/มิลลิลิตรในไดคลอโรมีเทน, เมอร์ค, สหรัฐอเมริกา) เติม 1 ไมโครลิตรลงในหลอด TD ปรับอากาศสามหลอดโดยการสอบเทียบตัวโหลดสารละลายแล้วเติมเข้าไปที่นั่นвыполненных в тех же условиях TD-GC-MS и из исходного списка соединений, для анализа были оставлены только соединения с коэ фициентом обратного соответствия > 800. ดำเนินการภายใต้เงื่อนไข TD-GC-MS เดียวกันและจากรายการสารประกอบดั้งเดิม เฉพาะสารประกอบที่มีแฟกเตอร์ผกผัน > 800 เท่านั้นที่ถูกเก็บรักษาไว้สำหรับการวิเคราะห์ออกซิเจน อาร์กอน คาร์บอนไดออกไซด์ และไซล็อกเซนก็ถูกกำจัดออกไปเช่นกัน สุดท้าย สารประกอบใดๆ ที่มีอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวน < 3 ก็ถูกแยกออกเช่นกัน สุดท้าย สารประกอบใดๆ ที่มีอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวน < 3 ก็ถูกแยกออกเช่นกัน Наконец, любые соединения с отношением сигнал/шум <3 также были исключены. สุดท้าย สารประกอบใดๆ ที่มีอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวน <3 ก็ถูกแยกออกเช่นกัน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。 Наконец, любые соединения с отношением сигнал/шум <3 также были исключены. สุดท้าย สารประกอบใดๆ ที่มีอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวน <3 ก็ถูกแยกออกเช่นกันจากนั้นความสมบูรณ์สัมพัทธ์ของสารประกอบแต่ละชนิดจึงถูกแยกออกจากไฟล์ข้อมูลทั้งหมดโดยใช้รายการสารประกอบที่เป็นผลลัพธ์เมื่อเทียบกับ NIST 2017 มีการระบุสารประกอบ 117 รายการในตัวอย่างลมหายใจการเลือกดำเนินการโดยใช้ซอฟต์แวร์ MATLAB R2018b (เวอร์ชัน 9.5) และ Gavin Beta 3.0หลังจากการตรวจสอบข้อมูลเพิ่มเติม มีการแยกสารประกอบอีก 4 รายการออกไปโดยการตรวจสอบโครมาโตกราฟีด้วยสายตา เหลือสารประกอบ 113 รายการที่จะรวมไว้ในการวิเคราะห์ครั้งต่อไปสารประกอบเหล่านี้จำนวนมากถูกกู้คืนจากตัวอย่างทั้งหมด 294 ตัวอย่างที่ได้รับการประมวลผลสำเร็จตัวอย่างหกตัวอย่างถูกลบออกเนื่องจากข้อมูลมีคุณภาพต่ำ (หลอด TD รั่ว)ในชุดข้อมูลที่เหลือ ความสัมพันธ์ด้านเดียวของ Pearson ถูกคำนวณระหว่าง VOC 113 รายการในตัวอย่างการตรวจวัดซ้ำเพื่อประเมินความสามารถในการทำซ้ำค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์คือ 0.990 ± 0.016 และค่า p คือ 2.00 × 10–46 ± 2.41 × 10–45 (ค่าเฉลี่ยเลขคณิต ± ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน)
การวิเคราะห์ทางสถิติทั้งหมดดำเนินการบน R เวอร์ชัน 4.0.2 (มูลนิธิ R สำหรับคอมพิวเตอร์ทางสถิติ, เวียนนา, ออสเตรีย)ข้อมูลและรหัสที่ใช้ในการวิเคราะห์และสร้างข้อมูลนั้นมีเผยแพร่ต่อสาธารณะบน GitHub (https://github.com/simonezuffa/Manuscript_Breath)พีคที่รวมกันถูกแปลงรูปแบบบันทึกก่อน จากนั้นจึงทำให้เป็นมาตรฐานโดยใช้การทำให้เป็นมาตรฐานของพื้นที่ทั้งหมดตัวอย่างที่มีการวัดซ้ำจะถูกสะสมจนถึงค่าเฉลี่ยแพ็คเกจ “ropls” และ “mixOmics” ใช้เพื่อสร้างโมเดล PCA ที่ไม่ได้รับการดูแลและโมเดล PLS-DA ที่ได้รับการดูแลPCA ช่วยให้คุณสามารถระบุค่าผิดปกติของตัวอย่างได้ 9 ค่าตัวอย่างลมหายใจหลักถูกจัดกลุ่มไว้กับตัวอย่างอากาศในห้อง และดังนั้นจึงถือว่าเป็นหลอดเปล่าเนื่องจากข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างตัวอย่างที่เหลืออีก 8 ตัวอย่างคือตัวอย่างอากาศในห้องที่มี 1,1′-ไบฟีนิล, 3-เมทิลการทดสอบเพิ่มเติมแสดงให้เห็นว่าตัวอย่างทั้ง 8 ตัวอย่างมีการผลิต VOC ต่ำกว่าอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับตัวอย่างอื่นๆ ซึ่งบ่งชี้ว่าการปล่อยก๊าซเหล่านี้มีสาเหตุมาจากความผิดพลาดของมนุษย์ในการใส่หลอดการแยกตำแหน่งได้รับการทดสอบใน PCA โดยใช้ PERMANOVA จากแพ็คเกจมังสวิรัติPERMANOVA ช่วยให้คุณระบุการแบ่งกลุ่มตามเซนทรอยด์ก่อนหน้านี้วิธีนี้เคยใช้ในการศึกษาเมแทบอลิซึมที่คล้ายคลึงกัน 39,40,41แพ็คเกจ ropls ใช้เพื่อประเมินความสำคัญของแบบจำลอง PLS-DA โดยใช้การตรวจสอบความถูกต้องข้ามเจ็ดครั้งแบบสุ่มและการเรียงสับเปลี่ยน 999 ครั้ง สารประกอบที่มีคะแนนการฉายนัยสำคัญแปรผัน (VIP) > 1 ถูกพิจารณาว่าเกี่ยวข้องกับการจำแนกประเภทและคงไว้ซึ่งมีนัยสำคัญ สารประกอบที่มีคะแนนการฉายนัยสำคัญแปรผัน (VIP) > 1 ถูกพิจารณาว่าเกี่ยวข้องกับการจำแนกประเภทและคงไว้ซึ่งมีนัยสำคัญ Соединения с показателем проекции переменной важности (VIP) > 1 считались подходящими для классификации и сохранялись как з начимые. สารประกอบที่มีคะแนนการฉายภาพความสำคัญแปรผัน (VIP) > 1 ถือว่าเข้าเกณฑ์สำหรับการจำแนกประเภทและคงไว้ว่ามีนัยสำคัญ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 считались подходящими для классификации и оставались значимыми. สารประกอบที่มีคะแนนความสำคัญแปรผัน (VIP) > 1 ถือว่าเข้าเกณฑ์สำหรับการจำแนกประเภทและยังคงมีนัยสำคัญโหลดจากแบบจำลอง PLS-DA ยังถูกแยกออกมาเพื่อพิจารณาการมีส่วนร่วมของกลุ่มสารอินทรีย์ระเหยสำหรับสถานที่เฉพาะจะพิจารณาจากความเห็นพ้องต้องกันของรุ่น PLS-DA ที่จับคู่กัน ในการทำเช่นนั้น โปรไฟล์ VOC ของสถานที่ทั้งหมดได้รับการทดสอบเปรียบเทียบกัน และหาก VOC ที่มี VIP > 1 มีความสำคัญอย่างต่อเนื่องในแบบจำลองและถือว่ามาจากสถานที่เดียวกัน ก็จะถือว่าสถานที่นั้นเฉพาะเจาะจง ในการทำเช่นนั้น โปรไฟล์ VOC ของสถานที่ทั้งหมดได้รับการทดสอบเปรียบเทียบกัน และหาก VOC ที่มี VIP > 1 มีความสำคัญอย่างต่อเนื่องในแบบจำลองและถือว่ามาจากสถานที่เดียวกัน ก็จะถือว่าสถานที่นั้นเฉพาะเจาะจง Для этого профили лОС всех местоположений были проверены друг против друга, и если лОС с VIP> 1 был постоянно значимым в мо делях и относился к одному и тому же месту, тогда он считался специфичным для местоположения. ในการดำเนินการนี้ โปรไฟล์ VOC ของสถานที่ทั้งหมดได้รับการทดสอบเปรียบเทียบกัน และหาก VOC ที่มี VIP > 1 มีนัยสำคัญอย่างสม่ำเสมอในแบบจำลองและอ้างอิงไปยังสถานที่เดียวกัน ก็จะถือว่าเฉพาะสถานที่นั้น为此，对所有位置的VOC 配置文件进行了相互测试，如果VIP > 1 ของ VOC 在模型中始终显着并归因于同一位置，则将其视为特定位置。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 于 一 位置 , 将其 视为 特定。。。 位置 位置 位置 位置 位置 位置 位置 位置 位置 位置位置 位置С этой целью профили лОС во всех местоположениях были сопоставлены друг с другом, и лОС с VIP> 1 считался зависящим от мес тоположения, если он был постоянно значимым в модели и относился к одному и тому же местоположению. ด้วยเหตุนี้ โปรไฟล์ VOC ในสถานที่ทั้งหมดจึงถูกนำมาเปรียบเทียบกัน และ VOC ที่มี VIP > 1 จะถูกพิจารณาว่าขึ้นอยู่กับสถานที่หากมีความสำคัญอย่างสม่ำเสมอในแบบจำลองและอ้างอิงไปยังสถานที่เดียวกันการเปรียบเทียบตัวอย่างลมหายใจและอากาศภายในอาคารดำเนินการกับตัวอย่างที่ถ่ายในตอนเช้าเท่านั้น เนื่องจากไม่มีการเก็บตัวอย่างลมหายใจในช่วงบ่ายการทดสอบวิลคอกซันใช้สำหรับการวิเคราะห์แบบไม่แปรเปลี่ยน และอัตราการค้นพบที่ผิดพลาดคำนวณโดยใช้การแก้ไขเบนจามินิ-ฮอชเบิร์ก
ชุดข้อมูลที่สร้างขึ้นและวิเคราะห์ในระหว่างการศึกษาปัจจุบันมีให้จากผู้เขียนตามลำดับเมื่อมีการร้องขอที่สมเหตุสมผล
โอมาน, A. และคณะสารระเหยในมนุษย์: สารประกอบอินทรีย์ระเหยง่าย (VOCs) ในอากาศที่หายใจออก สารคัดหลั่งทางผิวหนัง ปัสสาวะ อุจจาระ และน้ำลายเจ. ลมหายใจ8(3), 034001 (2014)
เบลลูโอโม ฉัน และคณะแมสสเปกโตรมิเตอร์มวลหลอดกระแสไอออนแบบคัดเลือกสำหรับการวิเคราะห์แบบกำหนดเป้าหมายของสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในลมหายใจของมนุษย์ระเบียบการระดับชาติ16(7), 3419–3438 (2021)
Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR & Romano, A. ความแม่นยำและความท้าทายด้านระเบียบวิธีของการทดสอบลมหายใจออกที่ใช้สารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายสำหรับการวินิจฉัยโรคมะเร็ง Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR & Romano, A. ความแม่นยำและความท้าทายด้านระเบียบวิธีของการทดสอบลมหายใจออกที่ใช้สารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายเพื่อการวินิจฉัยโรคมะเร็งคันนา, GB, Boshire, PR, Markar, SRและ Romano, A. ปัญหาด้านความแม่นยำและระเบียบวิธีของการทดสอบอากาศเสียที่ใช้สารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายเพื่อการวินิจฉัยโรคมะเร็ง Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR & Romano, A. ผู้ช่วยศาสตราจารย์ Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR & Romano, A. ความแม่นยำและความท้าทายด้านระเบียบวิธีในการวินิจฉัยโรคมะเร็งโดยใช้สารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายคันนา, GB, Boshire, PR, Markar, SRและ Romano, A. ปัญหาความแม่นยำและระเบียบวิธีของการทดสอบลมหายใจสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในการวินิจฉัยโรคมะเร็งจามา ออนคอล.มาตรา 5(1), e182815 (2019)
Boshier, PR, Cushnir, JR, Priest, OH, Marczin, N. & Hanna, GB ความแปรผันของระดับก๊าซติดตามที่ระเหยได้ภายในสภาพแวดล้อมของโรงพยาบาลสามแห่ง: ผลกระทบจากการทดสอบลมหายใจทางคลินิก Boshier, PR, Cushnir, JR, Priest, OH, Marczin, N. & Hanna, GB ความแปรผันของระดับก๊าซติดตามที่ระเหยได้ภายในสภาพแวดล้อมของโรงพยาบาลสามแห่ง: ผลกระทบจากการทดสอบลมหายใจทางคลินิกBoshear, PR, Kushnir, JR, Priest, OH, Marchin, N. และ Khanna, GBความแตกต่างของระดับก๊าซติดตามที่ระเหยง่ายในสถานพยาบาล 3 แห่ง: ความสำคัญสำหรับการทดสอบลมหายใจทางคลินิก Boshier, PR, Cushnir, JR, Priest, OH, Marczin, N. & Hanna, GB องค์กรอื่นๆ Boshier, PR, Cushnir, JR, Priest, OH, Marczin, N. & Hanna, GBBoshear, PR, Kushnir, JR, Priest, OH, Marchin, N. และ Khanna, GBการเปลี่ยนแปลงระดับก๊าซติดตามที่ระเหยง่ายในสถานพยาบาล 3 แห่ง: ความสำคัญสำหรับการทดสอบลมหายใจทางคลินิกเจ. สำนักศาสนา.4(3), 031001 (2010)
Trefz, P. และคณะการตรวจสอบก๊าซทางเดินหายใจอย่างต่อเนื่องแบบเรียลไทม์ในสถานพยาบาลโดยใช้สเปกโตรมิเตอร์มวลตามเวลาการบินของปฏิกิริยาการถ่ายโอนโปรตอนทวารหนักเคมี.85(21), 10321-10329 (2013)
Castellanos, M., Xifra, G., Fernández-Real, JM & Sánchez, JM ความเข้มข้นของก๊าซในลมหายใจสะท้อนการสัมผัสกับเซโวฟลูเรนและไอโซโพรพิลแอลกอฮอล์ในสภาพแวดล้อมของโรงพยาบาลในสภาพที่ไม่ได้ประกอบอาชีพ Castellanos, M., Xifra, G., Fernández-Real, JM & Sánchez, JM ความเข้มข้นของก๊าซในลมหายใจสะท้อนการสัมผัสกับเซโวฟลูเรนและไอโซโพรพิลแอลกอฮอล์ในสภาพแวดล้อมของโรงพยาบาลในสภาพที่ไม่ได้ประกอบอาชีพCastellanos, M. , Xifra, G. , Fernandez-Real, JM และ Sanchez, JM ความเข้มข้นของก๊าซที่หายใจออกสะท้อนการสัมผัสกับเซโวฟลูเรนและไอโซโพรพิลแอลกอฮอล์ในโรงพยาบาลในสถานที่ที่ไม่ใช่การประกอบอาชีพ Castellanos, M., Xifra, G., Fernández-Real, JM & Sánchez, JM 呼吸气体浓度反映了在非职业条件下的医院环境中暴露于七氟醚和异丙醇. คาสเตยาโนส, เอ็ม., ซิฟรา, จี., เฟอร์นันเดซ-เรอัล, เจเอ็ม & ซานเชซ, เจเอ็มCastellanos, M. , Xifra, G. , Fernandez-Real, JM และ Sanchez, ความเข้มข้นของก๊าซของ JM Airway สะท้อนถึงการสัมผัสกับเซโวฟลูเรนและไอโซโพรพานอลในโรงพยาบาลในบรรยากาศแบบนอนเจ. ลมหายใจ10(1), 016001 (2016)
มาร์การ์ เอสอาร์ และคณะประเมินการทดสอบลมหายใจแบบไม่รุกรานเพื่อวินิจฉัยมะเร็งหลอดอาหารและกระเพาะอาหารจามา ออนคอล.4(7), 970-976 (2018)
ซัลมาน ดี. และคณะความแปรปรวนของสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในอากาศภายในอาคารในสภาพแวดล้อมทางคลินิกเจ. ลมหายใจ16(1), 016005 (2021)
ฟิลลิปส์ เอ็ม และคณะเครื่องหมายลมหายใจระเหยของมะเร็งเต้านมเต้านม เจ. 9 (3), 184–191 (2003)
Phillips, M., Greenberg, J. & Sabas, M. การไล่ระดับของเพนเทนในถุงลมในลมหายใจของมนุษย์ปกติ Phillips, M., Greenberg, J. & Sabas, M. การไล่ระดับของเพนเทนในถุงลมในลมหายใจของมนุษย์ปกติPhillips M, Greenberg J และ Sabas M. การไล่ระดับเพนเทนของ Alveolar ในการหายใจปกติของมนุษย์ Phillips, M., Greenberg, J. & Sabas, M. ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ฟิลลิปส์, เอ็ม., กรีนเบิร์ก, เจ. และซาบาส, เอ็ม.Phillips M, Greenberg J และ Sabas M. การไล่ระดับเพนเทนของถุงลมในการหายใจปกติของมนุษย์อนุมูลอิสระถังเก็บ20(5), 333–337 (1994)
Harshman SV และคณะการระบุคุณลักษณะของการเก็บตัวอย่างลมหายใจที่เป็นมาตรฐานสำหรับการใช้งานแบบออฟไลน์ในภาคสนามเจ. ลมหายใจ14(1), 016009 (2019)
เมาเรอร์ เอฟ และคณะล้างมลพิษทางอากาศโดยรอบเพื่อตรวจวัดอากาศที่หายใจออกเจ. ลมหายใจ8(2), 027107 (2014)
Salehi, B. และคณะศักยภาพในการรักษาของอัลฟ่าและเบต้า-พีนีน: ของขวัญมหัศจรรย์จากธรรมชาติชีวโมเลกุล 9 (11), 738 (2019)
แผงข้อมูลสารเคมี CompTox – เบนซิลแอลกอฮอล์https://comptox.epa.gov/dashboard/dsstoxdb/results?search=DTXSID5020152#chemical-function-use (เข้าถึง 22 กันยายน 2021)
Alfa Aesar – L03292 แอลกอฮอล์เบนซิล 99%https://www.alfa.com/en/catalog/L03292/ (เข้าถึงเมื่อ 22 กันยายน 2021)
บริษัท Good Scents – เบนซิลแอลกอฮอล์http://www.thegoodscentscompany.com/data/rw1001652.html (เข้าถึงเมื่อ 22 กันยายน 2564)
แผงเคมีของ CompTox คือไดไอโซโพรพิลพทาเลทhttps://comptox.epa.gov/dashboard/dsstoxdb/results?search=DTXSID2040731 (เข้าถึงเมื่อ 22 กันยายน 2021)
มนุษย์ คณะทำงาน IARC เรื่องการประเมินความเสี่ยงสารก่อมะเร็งเบนโซฟีโนน.: สำนักงานวิจัยโรคมะเร็งระหว่างประเทศ (2556)
บริษัท กลิ่นที่ดี – Acetophenonehttp://www.thegoodscentscompany.com/data/rw1000131.html#tooccur (เข้าถึงเมื่อ 22 กันยายน 2021).
Van Gossum, A. & Decuyper, J. Breath alkanes เป็นดัชนีของการเกิดออกซิเดชันของไขมัน Van Gossum, A. & Decuyper, J. Breath alkanes เป็นดัชนีของการเกิดออกซิเดชันของไขมันVan Gossum, A. และ Dekuyper, J. Alkane การหายใจเป็นตัวบ่งชี้การเกิดออกซิเดชันของไขมัน Van Gossum, A. & Decuyper, J. Breath 烷烃作为脂质过氧化的指标。 Van Gossum, A. & Decuyper, J. Breath alkanes as an indicator of 脂质过过化的的剧情。Van Gossum, A. และ Dekuyper, J. Alkane การหายใจเป็นตัวบ่งชี้การเกิดออกซิเดชันของไขมันยูโร.วารสารประเทศ 2(8), 787–791 (1989)
Salerno-Kennedy, R. & Cashman, KD การใช้ไอโซพรีนในลมหายใจที่มีศักยภาพเป็นตัวบ่งชี้ทางชีวภาพในการแพทย์แผนปัจจุบัน: ภาพรวมโดยย่อ Salerno-Kennedy, R. & Cashman, KD การใช้ไอโซพรีนในลมหายใจที่มีศักยภาพเป็นตัวบ่งชี้ทางชีวภาพในการแพทย์แผนปัจจุบัน: ภาพรวมโดยย่อ Salerno-Kennedy, R. & Cashman, KDการใช้ไอโซพรีนที่เป็นไปได้ในการหายใจในฐานะตัวบ่งชี้ทางชีวภาพในการแพทย์แผนปัจจุบัน: การทบทวนโดยย่อ Salerno-Kennedy, R. & Cashman, KD ผู้ช่วยศาสตราจารย์: 简明概述。 Salerno-Kennedy, R. & Cashman, KDSalerno-Kennedy, R. และ Cashman, KD การใช้ไอโซพรีนทางเดินหายใจที่มีศักยภาพเป็นตัวบ่งชี้ทางชีวภาพสำหรับการแพทย์แผนปัจจุบัน: การทบทวนโดยย่อเวียน คลีน วอเชนชร์ 117 (5–6), 180–186 (2548)
คูเรียส เอ็ม และคณะการวิเคราะห์แบบกำหนดเป้าหมายของสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในอากาศที่หายใจออกใช้เพื่อแยกแยะมะเร็งปอดจากโรคปอดอื่นๆ และในคนที่มีสุขภาพดีเมตาโบไลต์ 10(8), 317 (2020)