การเปลี่ยนแปลงระดับของสารอินทรีย์ระเหยในอากาศแวดล้อมภายในอาคารและผลกระทบต่อการกำหนดมาตรฐานการสุ่มตัวอย่างลมหายใจ

ขอบคุณที่เยี่ยมชม Nature.com เบราว์เซอร์เวอร์ชันที่คุณใช้มีการรองรับ CSS ที่จำกัด เพื่อประสบการณ์ที่ดีที่สุด เราขอแนะนำให้คุณใช้เบราว์เซอร์ที่อัปเดตแล้ว (หรือปิดใช้งานโหมดความเข้ากันได้ใน Internet Explorer) ในระหว่างนี้ เพื่อให้มั่นใจว่าการสนับสนุนจะดำเนินต่อไป เราจะแสดงผลเว็บไซต์โดยไม่ใช้สไตล์และ JavaScript
ความสนใจในการวิเคราะห์สารประกอบอินทรีย์ระเหยง่าย (VOCs) ในอากาศที่หายใจออกมีมากขึ้นในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมา ยังคงมีความไม่แน่นอนเกี่ยวกับการปรับมาตรฐานการสุ่มตัวอย่าง และว่าสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในอากาศภายในอาคารส่งผลกระทบต่อเส้นโค้งสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในอากาศที่หายใจออกหรือไม่ ประเมินสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในอากาศภายในอาคาร ณ จุดเก็บตัวอย่างลมหายใจตามปกติในสภาพแวดล้อมของโรงพยาบาล และพิจารณาว่าสิ่งนี้ส่งผลต่อองค์ประกอบของลมหายใจหรือไม่ เป้าหมายที่สองคือการศึกษาความผันผวนของปริมาณสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในอากาศภายในอาคารในแต่ละวัน อากาศภายในอาคารถูกเก็บรวบรวมจาก 5 จุดในช่วงเช้าและบ่าย โดยใช้ปั๊มเก็บตัวอย่างและหลอดดูดความชื้นด้วยความร้อน (TD) เก็บตัวอย่างลมหายใจเฉพาะในช่วงเช้าเท่านั้น หลอดดูดความชื้นถูกวิเคราะห์ด้วยแก๊สโครมาโทกราฟีร่วมกับแมสสเปกโตรมิเตอร์แบบ Time-of-Flight (GC-TOF-MS) พบสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายทั้งหมด 113 ชนิดในตัวอย่างที่เก็บ การวิเคราะห์แบบหลายตัวแปรแสดงให้เห็นถึงการแยกตัวอย่างชัดเจนระหว่างอากาศที่หายใจและอากาศในห้อง องค์ประกอบของอากาศภายในอาคารเปลี่ยนแปลงไปตลอดทั้งวัน และสถานที่ต่างๆ มีสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่าย (VOC) เฉพาะเจาะจงที่ไม่ส่งผลต่อรูปแบบการหายใจ ลมหายใจไม่ได้แสดงการแยกตัวตามตำแหน่ง แสดงให้เห็นว่าสามารถเก็บตัวอย่างได้ในสถานที่ต่างๆ โดยไม่ส่งผลกระทบต่อผลการทดสอบ
สารอินทรีย์ระเหยง่าย (VOCs) คือสารประกอบคาร์บอนที่มีสถานะเป็นก๊าซที่อุณหภูมิห้อง และเป็นผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายของกระบวนการทั้งภายในและภายนอกร่างกาย1 นักวิจัยให้ความสนใจเกี่ยวกับสาร VOCs มานานหลายทศวรรษ เนื่องจากมีบทบาทเป็นตัวบ่งชี้ทางชีวภาพที่ไม่ก่อให้เกิดอันตรายต่อมนุษย์ อย่างไรก็ตาม ยังคงมีความไม่แน่นอนเกี่ยวกับมาตรฐานในการเก็บและวิเคราะห์ตัวอย่างลมหายใจ
ประเด็นสำคัญในการกำหนดมาตรฐานสำหรับการวิเคราะห์ลมหายใจคือผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากสารอินทรีย์ระเหยง่าย (VOCs) ในอากาศแวดล้อมภายในอาคาร งานวิจัยก่อนหน้านี้แสดงให้เห็นว่าระดับสารอินทรีย์ระเหยง่าย (VOCs) ในอากาศแวดล้อมภายในอาคารมีผลต่อระดับสารอินทรีย์ระเหยง่ายที่พบในอากาศที่หายใจออก3 Boshier และคณะ ในปี พ.ศ. 2553 ได้มีการนำเทคนิค Ion Flow Mass Spectrometry (SIFT-MS) มาใช้ศึกษาระดับสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่าย 7 ชนิดในสถานพยาบาล 3 แห่ง ได้มีการระบุระดับสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายที่แตกต่างกันในสิ่งแวดล้อมใน 3 ภูมิภาค ซึ่งได้ให้แนวทางเกี่ยวกับความสามารถของสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายที่แพร่หลายในอากาศภายในอาคารในการนำไปใช้เป็นตัวบ่งชี้ทางชีวภาพของโรค ในปี พ.ศ. 2556 Trefz และคณะ ได้ติดตามตรวจสอบอากาศแวดล้อมในห้องผ่าตัดและรูปแบบการหายใจของบุคลากรในโรงพยาบาลในระหว่างวันทำงานด้วย นักวิจัยพบว่าระดับของสารประกอบจากภายนอก เช่น เซโวฟลูเรน ทั้งในอากาศในห้องและอากาศที่หายใจออก เพิ่มขึ้น 5 เท่าเมื่อสิ้นสุดวันทำงาน ทำให้เกิดคำถามว่าควรเก็บตัวอย่างผู้ป่วยเพื่อวิเคราะห์ลมหายใจเมื่อใดและที่ไหน เพื่อลดปัญหาปัจจัยรบกวนดังกล่าว ข้อมูลนี้สอดคล้องกับการศึกษาของ Castellanos และคณะ ในปี 2559 พวกเขาพบเซโวฟลูเรนในลมหายใจของบุคลากรในโรงพยาบาล แต่ไม่พบในลมหายใจของบุคลากรภายนอกโรงพยาบาล ในปี 2561 Markar และคณะ พยายามแสดงให้เห็นถึงผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงองค์ประกอบของอากาศภายในอาคารต่อการวิเคราะห์ลมหายใจ ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการศึกษาเพื่อประเมินความสามารถในการวินิจฉัยอากาศที่หายใจออกในมะเร็งหลอดอาหาร7 ในระหว่างการเก็บตัวอย่าง พวกเขาได้ใช้เครื่องช่วยหายใจแบบ counterlung และ SIFT-MS ระบุสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่าย 8 ชนิดในอากาศภายในอาคาร ซึ่งมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญตามสถานที่เก็บตัวอย่าง อย่างไรก็ตาม สารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายเหล่านี้ไม่ได้รวมอยู่ในแบบจำลองการวินิจฉัย VOC จากลมหายใจสุดท้ายของพวกเขา ดังนั้นผลกระทบของสารเหล่านี้จึงไม่ปรากฏ ในปี 2564 ได้มีการศึกษาโดย Salman และคณะ เพื่อติดตามระดับสารอินทรีย์ระเหยง่าย (VOC) ในโรงพยาบาลสามแห่งเป็นเวลา 27 เดือน พบว่ามีสารอินทรีย์ระเหยง่าย 17 ชนิดที่เป็นตัวแยกแยะตามฤดูกาล และชี้ให้เห็นว่าความเข้มข้นของสารอินทรีย์ระเหยง่ายในอากาศที่สูงกว่าระดับวิกฤตที่ 3 ไมโครกรัมต่อลูกบาศก์เมตรนั้นไม่น่าจะเป็นปัจจัยรองจากมลพิษสารอินทรีย์ระเหยง่ายพื้นฐาน8
นอกเหนือจากการกำหนดระดับเกณฑ์หรือการแยกสารประกอบจากภายนอกออกโดยสิ้นเชิงแล้ว ทางเลือกในการกำจัดความแปรปรวนพื้นหลังนี้ ได้แก่ การเก็บตัวอย่างอากาศในห้องที่จับคู่กันพร้อมกับการเก็บตัวอย่างอากาศที่หายใจออก เพื่อให้สามารถระบุระดับสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่าย (VOC) ที่มีความเข้มข้นสูงในห้องที่หายใจเข้าได้ อากาศ 9 จะถูกลบออกจากระดับที่กำหนดเพื่อให้ได้ “ความชันของถุงลม” ดังนั้น ความชันที่เป็นบวกบ่งชี้ว่ามีสารประกอบ 10 อยู่ภายใน อีกวิธีหนึ่งคือให้ผู้เข้าร่วมสูดอากาศ “บริสุทธิ์” ซึ่งในทางทฤษฎีแล้วปราศจากสารมลพิษ VOC11 อย่างไรก็ตาม วิธีนี้ค่อนข้างยุ่งยาก ใช้เวลานาน และตัวอุปกรณ์เองก็ก่อให้เกิดสารมลพิษ VOC เพิ่มเติม การศึกษาโดย Maurer และคณะ ในปี 2014 ผู้เข้าร่วมที่หายใจเอาอากาศสังเคราะห์สามารถลดสาร VOC ได้ 39 แต่เพิ่มขึ้น 29 เมื่อเทียบกับการหายใจเอาอากาศแวดล้อมภายในอาคาร12 การใช้อากาศสังเคราะห์/อากาศบริสุทธิ์ยังจำกัดความสามารถในการพกพาของอุปกรณ์เก็บตัวอย่างลมหายใจอย่างมาก
คาดว่าระดับ VOC ในสิ่งแวดล้อมจะเปลี่ยนแปลงตลอดทั้งวัน ซึ่งอาจส่งผลต่อการกำหนดมาตรฐานและความแม่นยำของการสุ่มตัวอย่างลมหายใจต่อไป
ความก้าวหน้าทางแมสสเปกโตรเมทรี รวมถึงการดูดซับด้วยความร้อนควบคู่กับแก๊สโครมาโทกราฟีและแมสสเปกโตรเมทรีแบบ Time-of-Flight (GC-TOF-MS) ได้มอบวิธีการวิเคราะห์สารอินทรีย์ระเหยง่าย (VOC) ที่แข็งแกร่งและเชื่อถือได้มากขึ้น ซึ่งสามารถตรวจจับสารอินทรีย์ระเหยง่ายได้หลายร้อยชนิดพร้อมกัน จึงสามารถวิเคราะห์อากาศในห้องได้ลึกยิ่งขึ้น วิธีนี้ทำให้สามารถระบุองค์ประกอบของอากาศแวดล้อมในห้องได้อย่างละเอียดมากขึ้น รวมถึงวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงของตัวอย่างขนาดใหญ่ตามสถานที่และเวลา
วัตถุประสงค์หลักของการศึกษานี้คือการศึกษาระดับสารอินทรีย์ระเหยง่ายในอากาศแวดล้อมภายในอาคาร ณ จุดเก็บตัวอย่างทั่วไปในสภาพแวดล้อมของโรงพยาบาล และผลกระทบต่อการเก็บตัวอย่างอากาศหายใจออก วัตถุประสงค์รองคือการศึกษาว่าการกระจายตัวของสารอินทรีย์ระเหยง่ายในอากาศแวดล้อมภายในอาคารมีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทั้งในด้านกลางวันและกลางคืนหรือไม่
ตัวอย่างลมหายใจและตัวอย่างอากาศภายในอาคารที่เกี่ยวข้อง ถูกเก็บในตอนเช้าจาก 5 สถานที่ที่แตกต่างกัน และวิเคราะห์ด้วย GC-TOF-MS ตรวจพบและสกัดสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่าย (VOC) ทั้งหมด 113 ชนิดจากโครมาโทแกรม การวัดซ้ำถูกนำมาคอนโวลูชั่นด้วยค่าเฉลี่ยก่อนทำการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) ของพื้นที่พีคที่สกัดและปรับมาตรฐานแล้ว เพื่อระบุและกำจัดค่าผิดปกติ การวิเคราะห์ภายใต้การดูแลโดยใช้การวิเคราะห์แบบแยกแยะกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน (PLS-DA) สามารถแสดงการแยกที่ชัดเจนระหว่างตัวอย่างลมหายใจและอากาศในห้อง (R2Y = 0.97, Q2Y = 0.96, p < 0.001) (รูปที่ 1) การวิเคราะห์ภายใต้การดูแลโดยใช้การวิเคราะห์แบบแยกแยะกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน (PLS-DA) สามารถแสดงการแยกที่ชัดเจนระหว่างตัวอย่างลมหายใจและอากาศในห้อง (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 показать четкое разделение между образцами дыхания и комнатного воздуха (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) (рис. 1) จากนั้นการวิเคราะห์แบบควบคุมด้วยการวิเคราะห์แยกแยะกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน (PLS-DA) สามารถแสดงการแยกที่ชัดเจนระหว่างตัวอย่างลมหายใจและอากาศในห้อง (R2Y=0.97, Q2Y=0.96, p<0.001) (รูปที่ 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 показать четкое разделение между образцами дыхания и воздуха в помещении (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) (рис. 1) การวิเคราะห์แบบควบคุมด้วยการวิเคราะห์การแยกแยะแบบกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน (PLS-DA) สามารถแสดงการแยกที่ชัดเจนระหว่างตัวอย่างลมหายใจและอากาศภายในอาคาร (R2Y = 0.97, Q2Y = 0.96, p < 0.001) (รูปที่ 1) การแยกกลุ่มขับเคลื่อนโดย VOC ที่แตกต่างกัน 62 ชนิด โดยมีคะแนนการฉายภาพความสำคัญตัวแปร (VIP) > 1 สามารถดูรายชื่อ VOC ที่สมบูรณ์ซึ่งกำหนดลักษณะแต่ละประเภทตัวอย่างและคะแนน VIP ที่เกี่ยวข้องได้ในตารางเสริม 1 การแยกกลุ่มขับเคลื่อนโดย VOC ที่แตกต่างกัน 62 ชนิด โดยมีคะแนนการฉายภาพความสำคัญตัวแปร (VIP) > 1 สามารถดูรายชื่อ VOC ที่สมบูรณ์ซึ่งกำหนดลักษณะแต่ละประเภทตัวอย่างและคะแนน VIP ที่เกี่ยวข้องได้ในตารางเสริม 1 Разделение на группы было обусловлено 62 различными VOC с оценкой проекции переменной важности (VIP) > 1. โปแลนด์ список VOC, характеризующих каждый тип образца, и их соответствующие оценки VIP можно найти в дополнительной таблице 1. การจัดกลุ่มขับเคลื่อนโดย VOC ที่แตกต่างกัน 62 ชนิด โดยมีคะแนนการฉายความสำคัญตัวแปร (VIP) > 1 สามารถดูรายชื่อ VOC ครบถ้วนที่อธิบายลักษณะแต่ละประเภทตัวอย่างและคะแนน VIP ที่เกี่ยวข้องได้ในตารางเสริม 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. การแยกกลุ่มขับเคลื่อนโดย VOC ที่แตกต่างกัน 62 ชนิดโดยมีคะแนนการฉายภาพความสำคัญที่แปรผัน (VIP) > 1สามารถดูรายชื่อ VOC ที่สมบูรณ์ซึ่งระบุประเภทตัวอย่างแต่ละประเภทและคะแนน VIP ที่เกี่ยวข้องได้ในตารางเสริมที่ 1
การหายใจและอากาศภายในอาคารแสดงให้เห็นการกระจายตัวของสารอินทรีย์ระเหยที่แตกต่างกัน การวิเคราะห์ภายใต้การดูแลโดยใช้ PLS-DA แสดงให้เห็นการแยกที่ชัดเจนระหว่างโปรไฟล์ VOCs ในลมหายใจและอากาศในห้องที่เก็บรวบรวมในช่วงเช้า (R2Y = 0.97, Q2Y = 0.96, p < 0.001) การวิเคราะห์ภายใต้การดูแลโดยใช้ PLS-DA แสดงให้เห็นการแยกที่ชัดเจนระหว่างโปรไฟล์ VOCs ในลมหายใจและอากาศในห้องที่เก็บรวบรวมในช่วงเช้า (R2Y = 0.97, Q2Y = 0.96, p < 0.001) Контролируемый анализ с помощью PLS-DA показал четкое разделение между профилями летучих органических соединений в выдыхаемом воздухе и воздухе в помещении, собранными утром (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) การวิเคราะห์ที่ควบคุมโดย PLS-DA แสดงให้เห็นการแยกที่ชัดเจนระหว่างโปรไฟล์สารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในอากาศที่หายใจออกและในอาคารที่เก็บรวบรวมในตอนเช้า (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).เกี่ยวกับ PLS-DA Контролируемый анализ с использованием PLS-DA показал четкое разделение профилей лОС дыхания и воздуха в помещении, собранных 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)การวัดซ้ำถูกปรับลดให้เหลือค่าเฉลี่ยก่อนสร้างแบบจำลอง วงรีแสดงช่วงความเชื่อมั่น 95% และจุดศูนย์กลางของกลุ่มดอกจัน
ความแตกต่างในการกระจายตัวของสารอินทรีย์ระเหยในอากาศภายในอาคารในช่วงเช้าและบ่ายได้รับการตรวจสอบโดยใช้ PLS-DA แบบจำลองระบุการแยกที่สำคัญระหว่างจุดเวลาทั้งสอง (R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001) (รูปที่ 2) แบบจำลองระบุการแยกที่สำคัญระหว่างจุดเวลาทั้งสอง (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) แบบจำลองเผยให้เห็นการแยกความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างสองจุดเวลา (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) แบบจำลองเผยให้เห็นการแยกความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างสองจุดเวลา (R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001) (รูปที่ 2) โดยได้รับแรงหนุนจากสาร VOC จำนวน 47 ชนิดที่มีคะแนน VIP > 1 โดยสาร VOC ที่มีคะแนน VIP สูงสุดที่บ่งชี้ตัวอย่างในช่วงเช้า ได้แก่ แอลเคนที่มีกิ่งหลายกิ่ง กรดออกซาลิก และเฮกซาโคเซน ในขณะที่ตัวอย่างในช่วงบ่ายประกอบด้วย 1-โพรพานอล ฟีนอล กรดโพรพาโนอิก 2-เมทิล- 2-เอทิล-3-ไฮดรอกซีเฮกซิลเอสเทอร์ ไอโซพรีน และโนนอะแนล มากกว่า โดยได้รับแรงหนุนจากสาร VOC จำนวน 47 ชนิดที่มีคะแนน VIP > 1 โดยสาร VOC ที่มีคะแนน VIP สูงสุดที่บ่งชี้ตัวอย่างในช่วงเช้า ได้แก่ แอลเคนที่มีกิ่งหลายกิ่ง กรดออกซาลิก และเฮกซาโคเซน ในขณะที่ตัวอย่างในช่วงบ่ายประกอบด้วย 1-โพรพานอล ฟีนอล กรดโพรพาโนอิก 2-เมทิล- 2-เอทิล-3-ไฮดรอกซีเฮกซิลเอสเทอร์ ไอโซพรีน และโนนอะแนล มากกว่า Это было обусловлено наличием 47 летучих органических соединений с оценкой VIP > 1. лОС 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 нонаналь. เนื่องมาจากมีสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่าย 47 ชนิดที่มีคะแนน VIP > 1 สาร VOC ที่มีคะแนน VIP สูงสุดสำหรับตัวอย่างในช่วงเช้า ได้แก่ แอลเคนกิ่งหลายตัว กรดออกซาลิก และเฮกซาโคเซน ในขณะที่ตัวอย่างในช่วงกลางวันประกอบด้วย 1-โพรพานอล ฟีนอล กรดโพรพาโนอิก 2-เมทิล- 2-เอทิล-3-ไฮดรอกซีเฮกซิลอีเทอร์ ไอโซพรีน และโนนแอนัล มากกว่า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. โดยมี VOC จำนวน 47 ตัวที่มีคะแนน VIP > 1 เป็นตัวอำนวยความสะดวกVOC ที่ได้รับการจัดอันดับ VIP สูงสุดในตัวอย่างภาคเช้า ได้แก่ แอลเคนกิ่งต่างๆ กรดออกซาลิก และเฮกซาเดเคน ในขณะที่ตัวอย่างภาคบ่ายประกอบด้วย 1-โพรพานอล ฟีนอล กรดโพรพิโอนิก 2-เมทิล- 2-เอทิล-3-ไฮดรอกซีเฮกซิลเอสเทอร์ ไอโซพรีน และนอนแอนาล มากกว่ารายชื่อสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่าย (VOCs) ครบถ้วนที่แสดงลักษณะการเปลี่ยนแปลงขององค์ประกอบอากาศภายในอาคารในแต่ละวันสามารถดูได้ในตารางเสริม 2
การกระจายตัวของ VOC ในอากาศภายในอาคารแตกต่างกันไปตลอดทั้งวัน การวิเคราะห์ภายใต้การดูแลด้วย PLS-DA แสดงให้เห็นการแยกระหว่างตัวอย่างอากาศในห้องที่เก็บรวบรวมในช่วงเช้าหรือช่วงบ่าย (R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001) การวิเคราะห์ภายใต้การดูแลด้วย PLS-DA แสดงให้เห็นการแยกระหว่างตัวอย่างอากาศในห้องที่เก็บรวบรวมในช่วงเช้าหรือช่วงบ่าย (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 แสดงให้เห็นการแยกระหว่างตัวอย่างอากาศภายในอาคารที่เก็บรวบรวมในช่วงเช้าและช่วงบ่าย (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, Q2Y = 0,22, p < 0,001) การวิเคราะห์การเฝ้าระวังโดยใช้ PLS-DA แสดงให้เห็นการแยกตัวอย่างอากาศภายในอาคารที่เก็บรวบรวมในช่วงเช้าหรือบ่าย (R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001)วงรีแสดงช่วงความเชื่อมั่น 95% และจุดศูนย์กลางของกลุ่มดอกจัน
ตัวอย่างถูกเก็บจากสถานที่ต่างๆ ห้าแห่งที่โรงพยาบาลเซนต์แมรีในลอนดอน ได้แก่ ห้องส่องกล้อง ห้องวิจัยทางคลินิก อาคารห้องผ่าตัด คลินิกผู้ป่วยนอก และห้องปฏิบัติการแมสสเปกโตรมิเตอร์ ทีมวิจัยของเราใช้สถานที่เหล่านี้เป็นประจำในการรับสมัครผู้ป่วยและเก็บตัวอย่างลมหายใจ เช่นเดิม อากาศภายในอาคารจะถูกเก็บในช่วงเช้าและบ่าย และอากาศที่หายใจออกจะถูกเก็บเฉพาะในช่วงเช้าเท่านั้น PCA เน้นการแยกตัวอย่างอากาศในห้องตามตำแหน่งผ่านการวิเคราะห์ความแปรปรวนหลายตัวแปรแบบการเรียงสับเปลี่ยน (PERMANOVA, R2 = 0.16, p < 0.001) (รูปที่ 3a) PCA เน้นการแยกตัวอย่างอากาศในห้องตามตำแหน่งผ่านการวิเคราะห์ความแปรปรวนหลายตัวแปรแบบการเรียงสับเปลี่ยน (PERMANOVA, R2 = 0.16, p < 0.001) (รูปที่ 3a) PCA выявил разделение проб комнатного воздуха по местоположению с помощью перестановочного многомерного дисперсионного анализа (PERMANOVA, R2 = 0,16, p <0,001) (рис. 3а) PCA เผยให้เห็นการแยกตัวอย่างอากาศในห้องตามตำแหน่งโดยใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนหลายตัวแปรแบบเรียงสับเปลี่ยน (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 การวิเคราะห์ (PERMANOVA, R2 = 0,16, p <0,001) (рис. 3а) PCA เน้นย้ำถึงการแยกตัวอย่างอากาศในห้องในพื้นที่โดยใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนหลายตัวแปรแบบเรียงสับเปลี่ยน (PERMANOVA, R2 = 0.16, p < 0.001) (รูปที่ 3a)ด้วยเหตุนี้ จึงได้สร้างแบบจำลอง PLS-DA แบบจับคู่ขึ้นมา โดยที่ตำแหน่งแต่ละตำแหน่งจะถูกเปรียบเทียบกับตำแหน่งอื่นๆ ทั้งหมดเพื่อกำหนดลายเซ็นของคุณลักษณะ แบบจำลองทั้งหมดมีความสำคัญ และ VOC ที่มีคะแนน VIP > 1 จะถูกสกัดด้วยการโหลดตามลำดับเพื่อระบุส่วนร่วมของกลุ่ม แบบจำลองทั้งหมดมีความสำคัญ และ VOC ที่มีคะแนน VIP > 1 จะถูกสกัดด้วยการโหลดตามลำดับเพื่อระบุส่วนร่วมของกลุ่ม Все модели были значимыми, и лОС с оценкой VIP > 1 были извлечены с соответствующей нагрузкой для определения. группового вклада. แบบจำลองทั้งหมดมีความสำคัญ และ VOC ที่มีคะแนน VIP > 1 จะถูกสกัดด้วยการโหลดที่เหมาะสมเพื่อกำหนดส่วนสนับสนุนของกลุ่ม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. โมเดลทั้งหมดมีความสำคัญ และ VOC ที่มีคะแนน VIP > 1 จะถูกสกัดออกมาและอัปโหลดแยกกันเพื่อกำหนดส่วนสนับสนุนของกลุ่มผลการศึกษาของเราแสดงให้เห็นว่าองค์ประกอบของอากาศแวดล้อมแตกต่างกันไปตามสถานที่ และเราได้ระบุลักษณะเฉพาะของสถานที่โดยใช้แบบจำลองที่สอดคล้องกัน หน่วยส่องกล้องมีลักษณะเด่นคือปริมาณอันเดเคน โดเดเคน เบนโซไนไตรล์ และเบนซัลดีไฮด์ในระดับสูง ตัวอย่างจากแผนกวิจัยทางคลินิก (หรือที่รู้จักกันในชื่อแผนกวิจัยตับ) พบอัลฟา-ไพนีน ไดไอโซโพรพิลพทาเลต และ 3-แครีนมากกว่า อากาศผสมในห้องผ่าตัดมีลักษณะเด่นคือปริมาณเดเคนกิ่ง โดเดเคนกิ่ง ไตรเดเคนกิ่ง กรดโพรพิโอนิก 2-เมทิล-, 2-เอทิล-3-ไฮดรอกซีเฮกซิลอีเทอร์ โทลูอีน และ 2 – การมีโครโทนัลดีไฮด์ในปริมาณที่สูงกว่า คลินิกผู้ป่วยนอก (อาคารแพตเตอร์สัน) มีปริมาณสาร 1-โนนันอล, ไวนิลลอริลอีเทอร์, เบนซิลแอลกอฮอล์, เอทานอล, 2-ฟีนอกซี, แนฟทาลีน, 2-เมทอกซี, ไอโซบิวทิลซาลิไซเลต, ไตรเดเคน และไตรเดเคนสายโซ่กิ่งสูงกว่า สุดท้าย อากาศภายในอาคารที่เก็บรวบรวมในห้องปฏิบัติการแมสสเปกโตรมิเตอร์พบสารอะเซตาไมด์, 2'2'2-ไตรฟลูออโร-เอ็น-เมทิล-, ไพริดีน, ฟูแรน, 2-เพนทิล-, อันเดเคนกิ่ง, เอทิลเบนซีน, เอ็ม-ไซลีน, ออกไซลีน, เฟอร์ฟูรัล และเอทิลอะนิเซตมากกว่า พบสาร 3-แครีนในระดับต่างๆ ในทั้ง 5 แห่ง ซึ่งบ่งชี้ว่าสารอินทรีย์ระเหยง่ายนี้เป็นสารปนเปื้อนทั่วไปที่มีระดับสูงสุดที่สังเกตได้ในพื้นที่ศึกษาทางคลินิก สามารถดูรายชื่อสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่าย (VOC) ที่ตกลงร่วมกันในแต่ละตำแหน่งได้ในตารางเสริม 3 นอกจากนี้ ยังมีการวิเคราะห์ตัวแปรเดียวสำหรับสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายแต่ละชนิดที่สนใจ และเปรียบเทียบตำแหน่งทั้งหมดโดยใช้การทดสอบ Wilcoxon แบบคู่ ตามด้วยการแก้ไขแบบ Benjamini-Hochberg กราฟแบบบล็อกสำหรับสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายแต่ละชนิดแสดงในรูปที่เสริม 1 เส้นโค้งสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในระบบทางเดินหายใจดูเหมือนจะไม่ขึ้นอยู่กับตำแหน่ง ดังที่สังเกตใน PCA ตามด้วย PERMANOVA (p = 0.39) (รูปที่ 3b) นอกจากนี้ ยังมีการสร้างแบบจำลอง PLS-DA แบบคู่ระหว่างตำแหน่งที่แตกต่างกันทั้งหมดสำหรับตัวอย่างลมหายใจด้วย แต่ไม่พบความแตกต่างที่สำคัญ (p > 0.05) นอกจากนี้ ยังมีการสร้างแบบจำลอง PLS-DA แบบคู่ระหว่างตำแหน่งต่างๆ สำหรับตัวอย่างลมหายใจด้วย แต่ไม่พบความแตกต่างที่สำคัญ (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 ยังมีการสร้างแบบจำลอง PLS-DA แบบจับคู่ระหว่างตำแหน่งตัวอย่างลมหายใจที่แตกต่างกันทั้งหมด แต่ไม่พบความแตกต่างที่สำคัญ (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 существенных различий обнаружено не было (p > 0,05). นอกจากนี้ ยังมีการสร้างแบบจำลอง PLS-DA แบบจับคู่ระหว่างตำแหน่งตัวอย่างลมหายใจที่แตกต่างกันทั้งหมด แต่ไม่พบความแตกต่างที่สำคัญ (p > 0.05)
การเปลี่ยนแปลงของอากาศภายในอาคารโดยรอบแต่ไม่เปลี่ยนแปลงในอากาศที่หายใจออก การกระจายตัวของสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่าย (VOC) แตกต่างกันไปตามสถานที่เก็บตัวอย่าง การวิเคราะห์แบบไม่มีผู้ดูแลโดยใช้ PCA แสดงให้เห็นการแยกตัวระหว่างตัวอย่างอากาศภายในอาคารที่เก็บจากสถานที่ต่างๆ แต่ไม่รวมตัวอย่างอากาศที่หายใจออกที่สอดคล้องกัน เครื่องหมายดอกจันหมายถึงจุดศูนย์กลางของกลุ่ม
ในการศึกษาครั้งนี้ เราได้วิเคราะห์การกระจายตัวของ VOC ในอากาศภายในอาคารที่จุดเก็บตัวอย่างลมหายใจ 5 แห่ง เพื่อให้เข้าใจผลกระทบของระดับ VOC พื้นหลังต่อการวิเคราะห์ลมหายใจได้ดียิ่งขึ้น
การแยกตัวของตัวอย่างอากาศภายในอาคารพบในทั้งห้าตำแหน่งที่แตกต่างกัน ยกเว้นสาร 3-carene ซึ่งพบได้ในทุกพื้นที่ที่ศึกษา การแยกตัวเกิดจากสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่าย (VOC) ที่แตกต่างกัน ทำให้แต่ละตำแหน่งมีลักษณะเฉพาะ ในสาขาการประเมินโดยการส่องกล้อง สารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายที่ทำให้เกิดการแยกตัวส่วนใหญ่คือโมโนเทอร์ปีน เช่น เบต้า-ไพนีน และแอลเคน เช่น โดเดเคน อุนเดเคน และไตรเดเคน ซึ่งมักพบในน้ำมันหอมระเหยที่ใช้กันทั่วไปในผลิตภัณฑ์ทำความสะอาด 13 เมื่อพิจารณาถึงความถี่ในการทำความสะอาดอุปกรณ์ส่องกล้อง VOC เหล่านี้น่าจะเป็นผลมาจากกระบวนการทำความสะอาดภายในอาคารบ่อยครั้ง ในห้องปฏิบัติการวิจัยทางคลินิก เช่นเดียวกับการส่องกล้อง การแยกตัวส่วนใหญ่เกิดจากโมโนเทอร์ปีน เช่น แอลฟา-ไพนีน แต่ก็อาจเกิดจากสารทำความสะอาดด้วยเช่นกัน ในห้องผ่าตัดที่ซับซ้อน สารประกอบ VOC ส่วนใหญ่ประกอบด้วยแอลเคนแบบกิ่ง สารประกอบเหล่านี้สามารถหาได้จากเครื่องมือผ่าตัด เนื่องจากอุดมไปด้วยน้ำมันและสารหล่อลื่น 14 ในการผ่าตัด สารอินทรีย์ระเหยง่าย (VOC) ทั่วไปประกอบด้วยแอลกอฮอล์หลากหลายชนิด ได้แก่ 1-โนนันอล ซึ่งพบในน้ำมันพืชและผลิตภัณฑ์ทำความสะอาด และเบนซิลแอลกอฮอล์ ซึ่งพบในน้ำหอมและยาชาเฉพาะที่ 15, 16, 17, 18 สารอินทรีย์ระเหยง่ายในห้องปฏิบัติการแมสสเปกโตรเมทรีมีความแตกต่างอย่างมากจากที่คาดการณ์ไว้ในพื้นที่อื่นๆ เนื่องจากเป็นพื้นที่เดียวที่ไม่ใช่ทางคลินิกที่ได้รับการประเมิน แม้ว่าจะมีโมโนเทอร์ปีนอยู่บ้าง แต่สารประกอบกลุ่มหนึ่งที่เป็นเนื้อเดียวกันมากกว่าจะพบพื้นที่นี้ร่วมกับสารประกอบอื่นๆ (2,2,2-ไตรฟลูออโร-เอ็น-เมทิล-อะเซตาไมด์, ไพริดีน, แบรนช์อันเดเคน, 2-เพนทิลฟูแรน, เอทิลเบนซีน, เฟอร์ฟูรัล, เอทิลอะนิเซต) ออร์โธไซลีน, เมตาไซลีน, ไอโซโพรพานอล และ 3-แครีน) รวมถึงไฮโดรคาร์บอนอะโรมาติกและแอลกอฮอล์ สารอินทรีย์ระเหยง่ายเหล่านี้บางชนิดอาจเป็นสารรองจากสารเคมีที่ใช้ในห้องปฏิบัติการ ซึ่งประกอบด้วยระบบแมสสเปกโตรเมทรี 7 ระบบที่ทำงานในโหมด TD และการฉีดของเหลว
เมื่อใช้ PLS-DA พบว่ามีการแยกตัวอย่างอากาศภายในอาคารและตัวอย่างลมหายใจออกจากกันอย่างชัดเจน ซึ่งเกิดจากสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่าย (VOC) ที่ตรวจพบ 62 ชนิด จากทั้งหมด 113 ชนิด ในอากาศภายในอาคาร สารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายเหล่านี้มีอยู่ภายนอกร่างกาย ได้แก่ ไดไอโซโพรพิลพทาเลต เบนโซฟีโนน อะซีโตฟีโนน และเบนซิลแอลกอฮอล์ ซึ่งมักใช้ในพลาสติไซเซอร์และน้ำหอม19,20,21,22 โดยสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายนี้พบได้ในผลิตภัณฑ์ทำความสะอาด16 สารเคมีที่พบในอากาศที่หายใจออกคือส่วนผสมของสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายภายในร่างกาย (endogenous VOCs) และสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายภายนอกร่างกาย สารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายภายในร่างกายประกอบด้วยแอลเคนแบบกิ่งก้าน ซึ่งเป็นผลพลอยได้จากการเกิดลิพิดเปอร์ออกซิเดชัน23 และไอโซพรีน ซึ่งเป็นผลพลอยได้จากการสังเคราะห์คอเลสเตอรอล24 สารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายภายนอกร่างกาย ได้แก่ โมโนเทอร์ปีน เช่น เบต้า-ไพนีน และ ดี-ลิโมนีน ซึ่งสามารถสืบย้อนกลับไปถึงน้ำมันหอมระเหยจากส้ม (ซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในผลิตภัณฑ์ทำความสะอาด) และสารกันบูดในอาหาร13,25 1-โพรพานอลสามารถเกิดขึ้นได้ทั้งภายในร่างกาย ซึ่งเกิดจากการสลายของกรดอะมิโน หรือจากภายนอกร่างกาย ซึ่งพบในน้ำยาฆ่าเชื้อ26 เมื่อเปรียบเทียบกับการหายใจเอาอากาศภายในอาคาร จะพบสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในระดับที่สูงกว่า ซึ่งบางชนิดอาจบ่งชี้ว่าเป็นตัวบ่งชี้ทางชีวภาพของโรคได้ เอทิลเบนซีนได้รับการพิสูจน์แล้วว่าอาจเป็นตัวบ่งชี้ทางชีวภาพสำหรับโรคทางเดินหายใจหลายชนิด รวมถึงมะเร็งปอด โรคปอดอุดกั้นเรื้อรัง27 และโรคพังผืดในปอด28 เมื่อเปรียบเทียบกับผู้ป่วยที่ไม่เป็นมะเร็งปอด ระดับของ N-โดเดเคนและไซลีนยังพบในระดับความเข้มข้นที่สูงกว่าในผู้ป่วยมะเร็งปอด29 และเมตาไซมอลในผู้ป่วยโรคลำไส้ใหญ่อักเสบชนิดแผลเรื้อรัง30 ดังนั้น แม้ว่าความแตกต่างของอากาศภายในอาคารจะไม่ส่งผลต่อลักษณะการหายใจโดยรวม แต่ก็สามารถส่งผลต่อระดับสารอินทรีย์ระเหยง่ายเฉพาะเจาะจงได้ ดังนั้นการตรวจสอบอากาศพื้นหลังภายในอาคารจึงยังคงมีความสำคัญ
นอกจากนี้ยังมีการแยกตัวอย่างอากาศภายในอาคารที่เก็บรวบรวมในช่วงเช้าและช่วงบ่ายด้วย ลักษณะเด่นของตัวอย่างในช่วงเช้าคือแอลเคนแบบกิ่ง ซึ่งมักพบในผลิตภัณฑ์ทำความสะอาดและขี้ผึ้ง31 ซึ่งสามารถอธิบายได้จากข้อเท็จจริงที่ว่าห้องตรวจทั้งสี่ห้องที่รวมอยู่ในการศึกษานี้ได้รับการทำความสะอาดก่อนการเก็บตัวอย่างอากาศในห้อง พื้นที่ตรวจทั้งหมดถูกแยกออกจากกันด้วยสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่าย (VOC) ที่แตกต่างกัน ดังนั้นการแยกนี้จึงไม่สามารถนำมาประกอบกับการทำความสะอาดได้ เมื่อเปรียบเทียบกับตัวอย่างในช่วงเช้า ตัวอย่างในช่วงบ่ายโดยทั่วไปมีระดับของส่วนผสมของแอลกอฮอล์ ไฮโดรคาร์บอน เอสเทอร์ คีโตน และอัลดีไฮด์สูงกว่า ทั้ง 1-โพรพานอล และฟีนอลสามารถพบได้ในน้ำยาฆ่าเชื้อ26,32 ซึ่งคาดว่าจะพบได้เนื่องจากการทำความสะอาดพื้นที่ตรวจทั้งหมดเป็นประจำตลอดทั้งวัน ลมหายใจจะถูกเก็บเฉพาะในช่วงเช้าเท่านั้น สาเหตุนี้เกิดจากปัจจัยอื่นๆ อีกมากมายที่อาจส่งผลต่อระดับสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในอากาศที่หายใจออกในระหว่างวัน ซึ่งไม่สามารถควบคุมได้ ซึ่งรวมถึงการบริโภคเครื่องดื่มและอาหาร33,34 และการออกกำลังกายในระดับที่แตกต่างกัน35,36 ก่อนการเก็บตัวอย่างลมหายใจ
การวิเคราะห์ VOC ยังคงเป็นสิ่งสำคัญอันดับต้น ๆ ของการพัฒนาการวินิจฉัยแบบไม่รุกราน การกำหนดมาตรฐานการสุ่มตัวอย่างยังคงเป็นความท้าทาย แต่การวิเคราะห์ของเราแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างตัวอย่างลมหายใจที่เก็บรวบรวมจากสถานที่ต่าง ๆ ในการศึกษานี้ เราแสดงให้เห็นว่าปริมาณของสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในอากาศภายในอาคารขึ้นอยู่กับสถานที่และเวลาของวัน อย่างไรก็ตาม ผลการศึกษาของเรายังแสดงให้เห็นว่าสิ่งนี้ไม่ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อการกระจายตัวของสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในอากาศที่หายใจออก ซึ่งชี้ให้เห็นว่าสามารถเก็บตัวอย่างลมหายใจได้ในสถานที่ต่าง ๆ โดยไม่ส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์อย่างมีนัยสำคัญ ให้ความสำคัญกับการรวมหลายสถานที่และการเก็บตัวอย่างซ้ำในระยะเวลาที่นานขึ้น สุดท้าย การแยกอากาศภายในอาคารออกจากสถานที่ต่าง ๆ และการขาดการแยกในอากาศที่หายใจออกแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าสถานที่เก็บตัวอย่างไม่ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อองค์ประกอบของลมหายใจมนุษย์ สิ่งนี้เป็นกำลังใจสำหรับการวิจัยการวิเคราะห์ลมหายใจ เนื่องจากช่วยขจัดปัจจัยรบกวนที่อาจเกิดขึ้นในการจัดทำมาตรฐานการเก็บข้อมูลลมหายใจ แม้ว่ารูปแบบการหายใจทั้งหมดจากผู้เข้าร่วมการทดลองคนเดียวจะเป็นข้อจำกัดของการศึกษาของเรา แต่อาจช่วยลดความแตกต่างของปัจจัยรบกวนอื่น ๆ ที่ได้รับอิทธิพลจากพฤติกรรมของมนุษย์ ก่อนหน้านี้ โครงการวิจัยแบบสาขาวิชาเดียวได้ถูกนำมาใช้อย่างประสบความสำเร็จในการศึกษาหลายชิ้น37 อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องมีการวิเคราะห์เพิ่มเติมเพื่อให้ได้ข้อสรุปที่ชัดเจน ยังคงแนะนำให้เก็บตัวอย่างอากาศภายในอาคารเป็นประจำ ควบคู่ไปกับการเก็บตัวอย่างลมหายใจ เพื่อแยกแยะสารประกอบจากภายนอกและระบุสารมลพิษที่เฉพาะเจาะจง เราแนะนำให้กำจัดไอโซโพรพิลแอลกอฮอล์เนื่องจากไอโซโพรพิลแอลกอฮอล์แพร่หลายในผลิตภัณฑ์ทำความสะอาด โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานพยาบาล การศึกษานี้มีข้อจำกัดเนื่องจากจำนวนตัวอย่างลมหายใจที่เก็บได้ในแต่ละพื้นที่ และจำเป็นต้องมีการศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวอย่างลมหายใจจำนวนมากขึ้นเพื่อยืนยันว่าองค์ประกอบของลมหายใจมนุษย์ไม่ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อบริบทที่พบตัวอย่าง นอกจากนี้ ยังไม่ได้มีการรวบรวมข้อมูลความชื้นสัมพัทธ์ (RH) และแม้ว่าเราจะยอมรับว่าความแตกต่างของ RH อาจส่งผลต่อการกระจายตัวของสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่าย (VOC) แต่ความท้าทายด้านลอจิสติกส์ทั้งในการควบคุม RH และการรวบรวมข้อมูล RH มีความสำคัญในการศึกษาขนาดใหญ่
สรุปแล้ว การศึกษาของเราแสดงให้เห็นว่าสาร VOCs ในอากาศภายในอาคารมีความแตกต่างกันไปตามสถานที่และเวลา แต่ดูเหมือนจะไม่เป็นเช่นนั้นในตัวอย่างลมหายใจ เนื่องจากขนาดตัวอย่างมีขนาดเล็ก จึงไม่สามารถสรุปผลที่แน่ชัดเกี่ยวกับผลกระทบของอากาศภายในอาคารต่อการเก็บตัวอย่างลมหายใจได้อย่างชัดเจน จึงจำเป็นต้องมีการวิเคราะห์เพิ่มเติม ดังนั้นจึงขอแนะนำให้เก็บตัวอย่างอากาศภายในอาคารขณะหายใจเพื่อตรวจหาสารปนเปื้อนที่อาจเกิดขึ้น หรือที่เรียกว่า VOCs
การทดลองนี้ดำเนินการต่อเนื่องเป็นเวลา 10 วันทำการ ณ โรงพยาบาลเซนต์แมรีส์ ในกรุงลอนดอน เมื่อเดือนกุมภาพันธ์ พ.ศ. 2563 โดยในแต่ละวันจะมีการเก็บตัวอย่างลมหายใจวันละ 2 ตัวอย่าง และเก็บตัวอย่างอากาศภายในอาคารวันละ 4 ตัวอย่าง จากสถานที่ทั้ง 5 แห่ง รวมเป็น 300 ตัวอย่าง วิธีการทั้งหมดดำเนินการตามแนวทางและข้อบังคับที่เกี่ยวข้อง อุณหภูมิของทั้ง 5 โซนการเก็บตัวอย่างถูกควบคุมไว้ที่ 25°C
สถานที่เก็บตัวอย่างอากาศภายในอาคารได้รับการคัดเลือก 5 แห่ง ได้แก่ ห้องปฏิบัติการเครื่องมือวัดมวลสาร ห้องผ่าตัดเคลื่อนที่ ห้องผ่าตัด พื้นที่ประเมินผล พื้นที่ประเมินผลด้วยกล้องเอนโดสโคป และห้องศึกษาทางคลินิก การเลือกพื้นที่แต่ละแห่งเป็นเพราะทีมวิจัยของเรามักใช้พื้นที่เหล่านี้ในการสรรหาผู้เข้าร่วมการวิจัยเพื่อวิเคราะห์ลมหายใจ
ตัวอย่างอากาศในห้องถูกเก็บตัวอย่างผ่านหลอดดูดอากาศแบบดูดความร้อน (TD) เคลือบสารเฉื่อย Tenax TA/Carbograph (Markes International Ltd, Llantrisan, สหราชอาณาจักร) ที่อัตรา 250 มล./นาที เป็นเวลา 2 นาที โดยใช้ปั๊มเก็บตัวอย่างอากาศจาก SKC Ltd. ความยากทั้งหมด: เติมอากาศในห้อง 500 มล. ลงในหลอดดูดอากาศ TD แต่ละหลอด จากนั้นปิดผนึกหลอดด้วยฝาทองเหลืองเพื่อนำกลับไปยังห้องปฏิบัติการแมสสเปกโตรเมตรี ตัวอย่างอากาศภายในอาคารจะถูกเก็บตามลำดับที่แต่ละสถานที่ทุกวัน ตั้งแต่เวลา 9.00 น. ถึง 11.00 น. และอีกครั้งตั้งแต่เวลา 15.00 น. ถึง 17.00 น. ตัวอย่างถูกเก็บเป็น 2 สำเนา
ตัวอย่างลมหายใจถูกเก็บรวบรวมจากบุคคลแต่ละรายที่ได้รับการสุ่มตัวอย่างอากาศภายในอาคาร ขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างลมหายใจดำเนินการตามพิธีสารที่ได้รับการอนุมัติจากคณะกรรมการจริยธรรมการวิจัยของ NHS Health Research Authority—London—Camden & Kings Cross (อ้างอิง 14/LO/1136) ขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างลมหายใจดำเนินการตามพิธีสารที่ได้รับการอนุมัติจากคณะกรรมการจริยธรรมการวิจัยของ NHS Health Research Authority—London—Camden & Kings Cross (อ้างอิง 14/LO/1136) Процесс отбора проб дыхания проводился в соответствии с протоколом, одобренным Управлением медицинских исследований NHS — лондон — Комитет по этике исследований Camden & Kings Cross (ссылка 14/LO/1136) ขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างลมหายใจดำเนินการตามพิธีสารที่ได้รับการอนุมัติจาก NHS Medical Research Authority – London – Camden & Kings Cross Research Ethics Committee (อ้างอิง 14/LO/1136)ขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างลมหายใจดำเนินการตามระเบียบปฏิบัติที่ได้รับการอนุมัติจากหน่วยงานวิจัยทางการแพทย์ NHS-London-Camden และคณะกรรมการจริยธรรมการวิจัย King's Cross (ref 14/LO/1136) นักวิจัยได้ให้ความยินยอมเป็นลายลักษณ์อักษรอย่างครบถ้วน เพื่อวัตถุประสงค์ในการทำให้เป็นปกติ นักวิจัยไม่ได้รับประทานอาหารหรือดื่มเครื่องดื่มแอลกอฮอล์ตั้งแต่เที่ยงคืนของคืนก่อนหน้า ลมหายใจถูกเก็บโดยใช้ถุง Nalophan™ (PET polyethylene terephthalate) แบบใช้แล้วทิ้งขนาด 1,000 มล. ที่ผลิตขึ้นเป็นพิเศษ และกระบอกฉีดยาโพลีโพรพีลีนที่ใช้เป็นปากเป่าแบบปิดผนึก ตามที่ Belluomo และคณะได้อธิบายไว้ก่อนหน้านี้ Nalofan ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นสื่อกลางในการเก็บรักษาทางเดินหายใจที่ดีเยี่ยม เนื่องจากมีความเฉื่อยและสามารถให้ความเสถียรของสารประกอบได้นานถึง 12 ชั่วโมง38 ผู้ตรวจจะอยู่ในท่านี้เป็นเวลาอย่างน้อย 10 นาที หายใจออกลงในถุงเก็บตัวอย่างในขณะที่หายใจตามปกติ หลังจากเติมสารจนถึงปริมาตรสูงสุดแล้ว ให้ปิดถุงด้วยก้านสูบ เช่นเดียวกับการเก็บตัวอย่างอากาศภายในอาคาร ให้ใช้ปั๊มเก็บตัวอย่างอากาศของบริษัท SKC Ltd. เป็นเวลา 10 นาที เพื่อดูดอากาศจากถุงเก็บตัวอย่างผ่านท่อเก็บตัวอย่างอากาศ (TD) โดยต่อเข็มขนาดเส้นผ่านศูนย์กลางใหญ่ที่ไม่มีตัวกรองเข้ากับปั๊มอากาศที่ปลายอีกด้านหนึ่งของท่อเก็บตัวอย่างอากาศ (TD) ผ่านท่อพลาสติกและ SKC ฝังเข็มที่ถุงเก็บตัวอย่างและสูดลมหายใจเข้าด้วยอัตรา 250 มิลลิลิตรต่อนาที ผ่านท่อเก็บตัวอย่างอากาศแต่ละท่อเป็นเวลา 2 นาที โดยบรรจุลมหายใจรวม 500 มิลลิลิตรลงในท่อเก็บตัวอย่างอากาศแต่ละท่อ เก็บตัวอย่างอากาศซ้ำอีกครั้งเพื่อลดความแปรปรวนในการเก็บตัวอย่างอากาศ เก็บตัวอย่างอากาศเฉพาะในตอนเช้าเท่านั้น
ทำความสะอาดหลอด TD โดยใช้เครื่องปรับสภาพหลอด TD รุ่น TC-20 (Markes International Ltd, Llantrisant, สหราชอาณาจักร) เป็นเวลา 40 นาที ที่อุณหภูมิ 330°C โดยมีอัตราการไหลของไนโตรเจน 50 มิลลิลิตร/นาที ตัวอย่างทั้งหมดได้รับการวิเคราะห์ภายใน 48 ชั่วโมงหลังการเก็บตัวอย่างโดยใช้ GC-TOF-MS จับคู่เครื่อง GC รุ่น Agilent Technologies 7890A เข้ากับชุดอุปกรณ์การดูดซับด้วยความร้อน TD100-xr และ BenchTOF Select MS (Markes International Ltd, Llantrisan, สหราชอาณาจักร) หลอด TD ได้รับการล้างล่วงหน้าเบื้องต้นเป็นเวลา 1 นาที ที่อัตราการไหลของ 50 มิลลิลิตร/นาที การขจัดการดูดซับเบื้องต้นดำเนินการที่อุณหภูมิ 250°C เป็นเวลา 5 นาที โดยมีอัตราการไหลของฮีเลียม 50 มิลลิลิตร/นาที เพื่อขจัดสารอินทรีย์ระเหยง่าย (VOCs) ลงบนกับดักความเย็น (Material Emissions, Markes International, Llantrisant, สหราชอาณาจักร) ในโหมดแยก (1:10) ที่อุณหภูมิ 25°C การดูดซับแบบดักเย็น (ทุติยภูมิ) ดำเนินการที่อุณหภูมิ 250°C (โดยให้ความร้อนแบบบอลลิสติก 60°C/s) เป็นเวลา 3 นาที ที่อัตราการไหลของฮีเลียม 5.7 มิลลิลิตร/นาที และให้ความร้อนอย่างต่อเนื่องตลอดเส้นทางการไหลจนถึง 200°C คอลัมน์นี้คือคอลัมน์ Mega WAX-HT (20 ม. × 0.18 มม. × 0.18 ไมโครเมตร, Chromalytic, Hampshire, USA) อัตราการไหลของคอลัมน์ถูกตั้งไว้ที่ 0.7 มิลลิลิตร/นาที อุณหภูมิของเตาอบถูกตั้งไว้ที่ 35°C เป็นครั้งแรกเป็นเวลา 1.9 นาที จากนั้นจึงเพิ่มเป็น 240°C (20°C/นาที โดยคงไว้ 2 นาที) สายส่ง MS ถูกรักษาไว้ที่ 260°C และแหล่งกำเนิดไอออน (อิเล็กตรอนกระแทก 70 eV) ถูกรักษาไว้ที่ 260°C เครื่องวิเคราะห์ MS ถูกตั้งค่าให้บันทึกค่าตั้งแต่ 30 ถึง 597 ม./วินาที ได้มีการดำเนินการแยกสารในกับดักเย็น (ไม่มีท่อ TD) และแยกสารในท่อ TD ที่สะอาดและปรับสภาพแล้วในตอนเริ่มต้นและสิ้นสุดการทดสอบแต่ละครั้งเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีผลกระทบตกค้าง การวิเคราะห์แบลงค์เดียวกันนี้ดำเนินการทันทีก่อนและหลังการแยกสารในตัวอย่างลมหายใจ เพื่อให้แน่ใจว่าสามารถวิเคราะห์ตัวอย่างได้อย่างต่อเนื่องโดยไม่ต้องปรับค่า TD
หลังจากการตรวจสอบโครมาโทแกรมด้วยสายตาแล้ว ไฟล์ข้อมูลดิบจะถูกวิเคราะห์โดยใช้ Chromspace® (Sepsolve Analytical Ltd.) สารประกอบที่น่าสนใจถูกระบุจากตัวอย่างลมหายใจและอากาศในห้องที่เป็นตัวแทน คำอธิบายประกอบอ้างอิงจากสเปกตรัมมวลของสารอินทรีย์ระเหยง่าย (VOC) และดัชนีการคงอยู่ โดยใช้คลังสเปกตรัมมวลของ NIST 2017 ดัชนีการคงอยู่ถูกคำนวณโดยการวิเคราะห์ส่วนผสมของแอลเคน (nC8-nC40, 500 μg/mL ในไดคลอโรมีเทน, Merck, สหรัฐอเมริกา) 1 μL ที่เติมลงในหลอด TD ที่ปรับสภาพแล้วสามหลอดโดยใช้แท่นโหลดสารละลายสอบเทียบ และวิเคราะห์ภายใต้เงื่อนไข TD-GC–MS เดียวกัน และจากรายการสารประกอบดิบ จะมีการเก็บเฉพาะสารประกอบที่มีปัจจัยการจับคู่แบบย้อนกลับ > 800 ไว้สำหรับการวิเคราะห์เท่านั้น ดัชนีการคงอยู่ถูกคำนวณโดยการวิเคราะห์ส่วนผสมของแอลเคน (nC8-nC40, 500 μg/mL ในไดคลอโรมีเทน, Merck, สหรัฐอเมริกา) 1 μL ที่เติมลงในหลอด TD ที่ปรับสภาพแล้วสามหลอดโดยใช้แท่นโหลดสารละลายสอบเทียบ และวิเคราะห์ภายใต้เงื่อนไข TD-GC–MS เดียวกัน และจากรายการสารประกอบดิบ มีเพียงสารประกอบที่มีปัจจัยการจับคู่แบบย้อนกลับ > 800 เท่านั้นที่ถูกเก็บไว้เพื่อการวิเคราะห์ดัชนีการกักเก็บคำนวณโดยการวิเคราะห์ 1 µl ของส่วนผสมของแอลเคน (nC8-nC40, 500 µg/ml ในไดคลอโรมีเทน, Merck, สหรัฐอเมริกา) ในหลอด TD ที่ปรับสภาพสามหลอดโดยใช้หน่วยโหลดสารละลายสอบเทียบ และวิเคราะห์ภายใต้เงื่อนไข TD-GC-MS เดียวกันи из исходного списка соединений для анализа были оставлены только соединения с коэффициентом обратного совпадения > 800. และจากรายการสารประกอบเดิม มีเพียงสารประกอบที่มีค่าสัมประสิทธิ์การจับคู่แบบย้อนกลับ > 800 เท่านั้นที่ถูกเก็บไว้เพื่อการวิเคราะห์通过分析烷烃混合物（nC8-nC40,500 μg/mL อยู่ที่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 管 ， 并 在 在 的 在 的 的 的 在 的 的 的 的 的 的 的 在 在 的 的 在 的 � � � � � � � � � � � � ��������������������� ����800 的化合物进行分析。ดัชนีการกักเก็บคำนวณโดยการวิเคราะห์ส่วนผสมของแอลเคน (nC8-nC40, 500 μg/ml ในไดคลอโรมีเทน, Merck, สหรัฐอเมริกา) จากนั้นเติม 1 μl ลงในหลอด TD ที่ปรับสภาพแล้วสามหลอดโดยการปรับเทียบตัวโหลดสารละลาย จากนั้นจึงเติมลงไปที่นั่นвыполненных в тех же условиях TD-GC-MS и из исходного списка соединений, для анализа были оставлены только соединения с коэфициентом обратного соответствия > 800. ดำเนินการภายใต้เงื่อนไข TD-GC-MS เดียวกันและจากรายการสารประกอบเดิม มีเพียงสารประกอบที่มีค่าแฟกเตอร์ผกผัน > 800 เท่านั้นที่ถูกเก็บไว้สำหรับการวิเคราะห์ออกซิเจน อาร์กอน คาร์บอนไดออกไซด์ และไซลอกเซนก็ถูกกำจัดออกไปด้วย ในที่สุด สารประกอบใดๆ ที่มีอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวน < 3 ก็ถูกแยกออกด้วย ในที่สุด สารประกอบใดๆ ที่มีอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวน < 3 ก็ถูกแยกออกด้วย Наконец, любые соединения с отношением сигнал/шум <3 также были исключены. ในที่สุด สารประกอบใดๆ ที่มีอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวน <3 ก็ถูกแยกออกด้วย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. ในที่สุด สารประกอบใดๆ ที่มีอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวน <3 ก็ถูกแยกออกด้วยจากนั้นจึงแยกสารประกอบแต่ละชนิดออกจากไฟล์ข้อมูลทั้งหมดโดยใช้รายการสารประกอบที่ได้ เมื่อเปรียบเทียบกับ NIST 2017 พบสารประกอบ 117 ชนิดในตัวอย่างลมหายใจ การเลือกทำได้โดยใช้ซอฟต์แวร์ MATLAB R2018b (เวอร์ชัน 9.5) และ Gavin Beta 3.0 หลังจากตรวจสอบข้อมูลเพิ่มเติม พบว่ามีสารประกอบอีก 4 ชนิดที่ถูกคัดออกโดยการตรวจสอบโครมาโทแกรมด้วยสายตา เหลือสารประกอบ 113 ชนิดที่ต้องนำไปวิเคราะห์ในขั้นถัดไป สารประกอบเหล่านี้ถูกแยกออกจากตัวอย่างทั้งหมด 294 ตัวอย่างที่ประมวลผลได้สำเร็จ มีตัวอย่าง 6 ตัวอย่างที่ถูกคัดออกเนื่องจากคุณภาพของข้อมูลไม่ดี (หลอด TD รั่ว) ในชุดข้อมูลที่เหลือ มีการคำนวณค่าสหสัมพันธ์แบบด้านเดียวของเพียร์สันระหว่างสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่าย (VOC) 113 ชนิดในตัวอย่างที่วัดซ้ำเพื่อประเมินความสามารถในการทำซ้ำ ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์คือ 0.990 ± 0.016 และค่า p คือ 2.00 × 10–46 ± 2.41 × 10–45 (ค่าเฉลี่ยเลขคณิต ± ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน)
การวิเคราะห์ทางสถิติทั้งหมดดำเนินการบน R เวอร์ชัน 4.0.2 (R Foundation for Statistical Computing, เวียนนา, ออสเตรีย) ข้อมูลและโค้ดที่ใช้ในการวิเคราะห์และสร้างข้อมูลนี้เผยแพร่ต่อสาธารณะบน GitHub (https://github.com/simonezuffa/Manuscript_Breath) จุดสูงสุดที่ผสานรวมจะถูกแปลงเป็นลอการิทึมก่อน จากนั้นจึงปรับมาตรฐานโดยใช้การปรับมาตรฐานพื้นที่ทั้งหมด ตัวอย่างที่มีการวัดซ้ำจะถูกม้วนขึ้นเป็นค่าเฉลี่ย แพ็คเกจ "ropls" และ "mixOmics" ถูกใช้เพื่อสร้างแบบจำลอง PCA แบบไม่มีผู้ดูแลและแบบจำลอง PLS-DA แบบมีผู้ดูแล PCA ช่วยให้คุณสามารถระบุค่าผิดปกติของตัวอย่างได้ 9 ตัวอย่าง ตัวอย่างลมหายใจหลักถูกจัดกลุ่มร่วมกับตัวอย่างอากาศในห้อง ดังนั้นจึงถือว่าเป็นหลอดเปล่าเนื่องจากข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง ตัวอย่างที่เหลืออีก 8 ตัวอย่างคือตัวอย่างอากาศในห้องที่มี 1,1'-biphenyl, 3-methyl การทดสอบเพิ่มเติมแสดงให้เห็นว่าตัวอย่างทั้ง 8 ตัวอย่างมีการผลิตสารอินทรีย์ระเหยง่าย (VOC) ต่ำกว่าตัวอย่างอื่นๆ อย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งชี้ให้เห็นว่าการปล่อยสารเหล่านี้เกิดจากความผิดพลาดของมนุษย์ในการใส่สารลงในหลอด การแยกตำแหน่งได้รับการทดสอบใน PCA โดยใช้ PERMANOVA จากชุดข้อมูลแบบวีแกน PERMANOVA ช่วยให้คุณสามารถระบุการแบ่งกลุ่มตามจุดศูนย์กลาง วิธีการนี้เคยถูกนำมาใช้ในการศึกษาเมตาโบโลมิกที่คล้ายคลึงกันนี้มาก่อน39,40,41 ชุดข้อมูล ropls ใช้เพื่อประเมินความสำคัญของแบบจำลอง PLS-DA โดยใช้การตรวจสอบแบบไขว้แบบสุ่มเจ็ดเท่าและการเรียงสับเปลี่ยน 999 ครั้ง สารประกอบที่มีคะแนนการฉายภาพความสำคัญตัวแปร (VIP) > 1 ถือว่ามีความเกี่ยวข้องกับการจัดประเภทและยังคงมีความสำคัญ สารประกอบที่มีคะแนนการฉายภาพความสำคัญตัวแปร (VIP) > 1 ถือว่ามีความเกี่ยวข้องกับการจัดประเภทและยังคงมีความสำคัญ Соединения с показателем проекции переменной важности (VIP) > 1 считались подходящими для классификации и сохранялись как значимые. สารประกอบที่มีคะแนนการฉายภาพความสำคัญที่แปรผัน (VIP) > 1 ถือว่ามีสิทธิ์ในการจำแนกประเภทและยังคงมีความสำคัญ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 ถือว่ามีสิทธิ์ในการจำแนกประเภทและยังคงมีความสำคัญนอกจากนี้ ยังได้ดึงข้อมูลโหลดจากแบบจำลอง PLS-DA มาใช้เพื่อกำหนดสัดส่วนของกลุ่ม ปริมาณสารระเหยอินทรีย์ระเหยง่าย (VOC) ในแต่ละพื้นที่ถูกกำหนดโดยอิงตามฉันทามติของแบบจำลอง PLS-DA ที่จับคู่กัน ในการดำเนินการดังกล่าว โปรไฟล์ VOC ของตำแหน่งทั้งหมดจะถูกทดสอบซึ่งกันและกัน และหาก VOC ที่มี VIP > 1 มีความสำคัญอย่างต่อเนื่องในแบบจำลองและถูกกำหนดให้กับตำแหน่งเดียวกัน ก็จะถือว่าเป็นเฉพาะตำแหน่ง ในการดำเนินการดังกล่าว โปรไฟล์ VOC ของตำแหน่งทั้งหมดจะถูกทดสอบซึ่งกันและกัน และหาก VOC ที่มี VIP > 1 มีความสำคัญอย่างต่อเนื่องในแบบจำลองและถูกกำหนดให้กับตำแหน่งเดียวกัน ก็จะถือว่าเป็นเฉพาะตำแหน่ง Для этого профили лОС всех местоположений были проверены друг против друга, и если лОС с VIP> 1 был постоянно значимым в моделях и относился к одному и тому же месту, тогда он считался специфичным для местоположения. ในการดำเนินการนี้ โปรไฟล์ VOC ของตำแหน่งทั้งหมดได้รับการทดสอบซึ่งกันและกัน และหาก VOC ที่มี VIP > 1 มีความสำคัญอย่างสม่ำเสมอในแบบจำลองและอ้างอิงถึงตำแหน่งเดียวกัน ก็จะถือว่าเป็นแบบจำเพาะตำแหน่ง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 местоположения, если он был постоянно значимым в модели и относился к одному и тому же местоположению. เพื่อจุดประสงค์นี้ โปรไฟล์ VOC ในทุกตำแหน่งได้รับการเปรียบเทียบกัน และ VOC ที่มี VIP > 1 ถือว่าขึ้นอยู่กับตำแหน่งหากมีความสำคัญอย่างสม่ำเสมอในแบบจำลองและอ้างอิงถึงตำแหน่งเดียวกันการเปรียบเทียบตัวอย่างลมหายใจและอากาศภายในอาคารดำเนินการเฉพาะตัวอย่างที่เก็บในช่วงเช้า เนื่องจากไม่มีการเก็บตัวอย่างลมหายใจในช่วงบ่าย ใช้การทดสอบวิลคอกซันสำหรับการวิเคราะห์ตัวแปรเดียว และคำนวณอัตราการค้นพบเท็จโดยใช้การแก้ไขแบบเบนจามินิ-ฮอชเบิร์ก
ชุดข้อมูลที่สร้างและวิเคราะห์ในระหว่างการศึกษาปัจจุบันสามารถขอรับได้จากผู้เขียนแต่ละคนเมื่อมีการร้องขอที่สมเหตุสมผล
โอมาน, เอ. และคณะ สารระเหยในมนุษย์: สารอินทรีย์ระเหยง่าย (VOCs) ในอากาศที่หายใจออก สารคัดหลั่งจากผิวหนัง ปัสสาวะ อุจจาระ และน้ำลาย J. Breath res. 8(3), 034001 (2014)
Belluomo, I. และคณะ การวิเคราะห์มวลสารแบบหลอดกระแสไอออนแบบเลือกเฉพาะสำหรับการวิเคราะห์สารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในลมหายใจมนุษย์แบบกำหนดเป้าหมาย พิธีสารแห่งชาติ 16(7), 3419–3438 (2021)
Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR และ Romano, A. ความแม่นยำและความท้าทายเชิงวิธีการของการทดสอบลมหายใจออกตามสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายเพื่อการวินิจฉัยโรคมะเร็ง Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR และ Romano, A. ความแม่นยำและความท้าทายเชิงวิธีการของการทดสอบลมหายใจออกโดยใช้สารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายเพื่อการวินิจฉัยโรคมะเร็งKhanna, GB, Boshire, PR, Markar, SR. และ Romano, A. ความแม่นยำและประเด็นเชิงวิธีการของการทดสอบอากาศเสียที่ใช้สารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายเพื่อการวินิจฉัยโรคมะเร็ง Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR & Romano, A. ผู้ช่วยศาสตราจารย์ Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR และ Romano, A. ความแม่นยำและความท้าทายเชิงวิธีการในการวินิจฉัยโรคมะเร็งโดยอาศัยสารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายKhanna, GB, Boshire, PR, Markar, SR. และ Romano, A. ความแม่นยำและประเด็นเชิงวิธีการในการทดสอบลมหายใจสารประกอบอินทรีย์ระเหยในการวินิจฉัยโรคมะเร็งJAMA Oncol. 5(1), e182815 (2019).
Boshier, PR, Cushnir, JR, Priest, OH, Marczin, N. & Hanna, GB การเปลี่ยนแปลงของระดับก๊าซร่องรอยระเหยง่ายภายในสภาพแวดล้อมของโรงพยาบาลสามแห่ง: ผลกระทบต่อการทดสอบลมหายใจทางคลินิก Boshier, PR, Cushnir, JR, Priest, OH, Marczin, N. & Hanna, GB การเปลี่ยนแปลงของระดับก๊าซร่องรอยระเหยง่ายภายในสภาพแวดล้อมของโรงพยาบาลสามแห่ง: ผลกระทบต่อการทดสอบลมหายใจทางคลินิกBoshear, PR, Kushnir, JR, Priest, OH, Marchin, N. และ Khanna, GB ความแตกต่างของระดับก๊าซระเหยขนาดเล็กในโรงพยาบาลสามแห่ง: 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, GB การเปลี่ยนแปลงระดับก๊าซเรือนกระจกระเหยง่ายในโรงพยาบาลสามแห่ง: ความสำคัญสำหรับการทดสอบลมหายใจทางคลินิกเจ. ศาสนธรรม 4(3), 031001 (2010).
Trefz, P. และคณะ การตรวจติดตามก๊าซทางเดินหายใจแบบเรียลไทม์และต่อเนื่องในสถานพยาบาล โดยใช้เครื่องสเปกโตรมิเตอร์มวลแบบ Time-of-flight ของปฏิกิริยาการถ่ายโอนโปรตอน ทวารหนัก เคมี 85(21), 10321-10329 (2013)
Castellanos, M., Xifra, G., Fernández-Real, JM & Sánchez, JM ความเข้มข้นของก๊าซในลมหายใจสะท้อนถึงการสัมผัสกับเซโวฟลูเรนและแอลกอฮอล์ไอโซโพรพิลในสภาพแวดล้อมของโรงพยาบาลในสภาพที่ไม่มีการประกอบอาชีพ Castellanos, M., Xifra, G., Fernández-Real, JM & Sánchez, JM ความเข้มข้นของก๊าซในลมหายใจสะท้อนถึงการสัมผัสกับเซโวฟลูเรนและแอลกอฮอล์ไอโซโพรพิลในสภาพแวดล้อมของโรงพยาบาลในสภาพที่ไม่มีการประกอบอาชีพCastellanos, M., Xifra, G., Fernandez-Real, JM และ Sanchez, JM ความเข้มข้นของก๊าซที่หายใจออกสะท้อนถึงการสัมผัสกับเซโวฟลูเรนและแอลกอฮอล์ไอโซโพรพิลในโรงพยาบาลในสถานที่ที่ไม่ใช่สถานที่ประกอบอาชีพ คาสเตยาโนส, เอ็ม., ซิฟรา, จี., เฟอร์นันเดซ-เรอัล, เจเอ็ม & ซานเชซ, เจเอ็ม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, JM ความเข้มข้นของก๊าซในทางเดินหายใจสะท้อนถึงการสัมผัสกับเซโวฟลูเรนและไอโซโพรพานอลในสถานพยาบาลในสถานพยาบาลทั่วไปJ. Breath res. 10(1), 016001 (2016).
Markar SR และคณะ ประเมินการทดสอบลมหายใจแบบไม่รุกรานเพื่อวินิจฉัยมะเร็งหลอดอาหารและกระเพาะอาหาร JAMA Oncol. 4(7), 970-976 (2018)
Salman, D. และคณะ ความแปรปรวนของสารอินทรีย์ระเหยในอากาศภายในอาคารในสถานพยาบาล J. Breath res. 16(1), 016005 (2021)
Phillips, M. et al. เครื่องหมายลมหายใจระเหยของมะเร็งเต้านม Breast J. 9 (3), 184–191 (2003)
Phillips, M., Greenberg, J. และ Sabas, M. การไล่ระดับของเพนเทนในลมหายใจปกติของมนุษย์ Phillips, M., Greenberg, J. และ Sabas, M. การไล่ระดับของเพนเทนในลมหายใจปกติของมนุษย์Phillips M, Greenberg J และ Sabas M. การไล่ระดับเพนเทนในถุงลมในการหายใจปกติของมนุษย์ Phillips, M., Greenberg, J. & Sabas, M. ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ฟิลลิปส์, เอ็ม., กรีนเบิร์ก, เจ. และ ซาบาส, เอ็ม.Phillips M, Greenberg J และ Sabas M. การไล่ระดับเพนเทนในถุงลมในลมหายใจปกติของมนุษย์อนุมูลอิสระ ถังเก็บ 20(5), 333–337 (1994).
Harshman SV และคณะ ลักษณะเฉพาะของการสุ่มตัวอย่างลมหายใจมาตรฐานสำหรับการใช้งานแบบออฟไลน์ในภาคสนาม J. Breath res. 14(1), 016009 (2019)
Maurer, F. et al. ล้างสารมลพิษในอากาศโดยรอบเพื่อวัดปริมาณอากาศที่หายใจออก J. Breath res. 8(2), 027107 (2014)
Salehi, B. และคณะ ศักยภาพทางการรักษาของอัลฟา-และเบตา-พินีน: ของขวัญอันน่าอัศจรรย์จากธรรมชาติ Biomolecules 9 (11), 738 (2019)
แผงข้อมูลสารเคมี CompTox – แอลกอฮอล์เบนซิล https://comptox.epa.gov/dashboard/dsstoxdb/results?search=DTXSID5020152#chemical-functional-use (เข้าถึงเมื่อวันที่ 22 กันยายน 2021)
Alfa Aesar – L03292 เบนซิลแอลกอฮอล์ 99%. https://www.alfa.com/en/catalog/L03292/ (เข้าถึงเมื่อ 22 กันยายน 2564).
Good Scents Company – Benzyl Alcohol. http://www.thegoodscentscompany.com/data/rw1001652.html (เข้าถึงเมื่อ 22 กันยายน 2564)
แผงสารเคมี CompTox คือ ไดไอโซโพรพิลพทาเลต https://comptox.epa.gov/dashboard/dsstoxdb/results?search=DTXSID2040731 (เข้าถึงเมื่อวันที่ 22 กันยายน 2021)
มนุษย์, กลุ่มงาน IARC เรื่องการประเมินความเสี่ยงของสารก่อมะเร็ง เบนโซฟีโนน : สำนักงานวิจัยมะเร็งนานาชาติ (2013)
Good Scents Company – Acetophenone. http://www.thegoodscentscompany.com/data/rw1000131.html#tooccur (เข้าถึงเมื่อ 22 กันยายน 2564)
Van Gossum, A. & Decuyper, J. แอลเคนในลมหายใจเป็นดัชนีของการเกิดออกซิเดชันของไขมัน Van Gossum, A. & Decuyper, J. แอลเคนในลมหายใจเป็นดัชนีของการเกิดออกซิเดชันของไขมันVan Gossum, A. และ Dekuyper, J. การหายใจด้วยแอลเคนเป็นตัวบ่งชี้การเกิดออกซิเดชันของไขมัน 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. การหายใจด้วยแอลเคนเป็นตัวบ่งชี้การเกิดออกซิเดชันของไขมันยูโร ประเทศ วารสาร 2(8), 787–791 (1989)
Salerno-Kennedy, R. และ Cashman, KD การประยุกต์ใช้ที่เป็นไปได้ของไอโซพรีนในลมหายใจเป็นไบโอมาร์กเกอร์ในทางการแพทย์สมัยใหม่: ภาพรวมโดยย่อ Salerno-Kennedy, R. และ Cashman, KD การประยุกต์ใช้ที่เป็นไปได้ของไอโซพรีนในลมหายใจเป็นไบโอมาร์กเกอร์ในทางการแพทย์สมัยใหม่: ภาพรวมโดยย่อ ซาแลร์โน-เคนเนดี้ อาร์. และแคชแมน เคดีการประยุกต์ใช้ที่เป็นไปได้ของไอโซพรีนในระบบการหายใจเป็นไบโอมาร์กเกอร์ในทางการแพทย์สมัยใหม่: การทบทวนโดยย่อ Salerno-Kennedy, R. & Cashman, KD ผู้ช่วยศาสตราจารย์: 简明概述。 ซาแลร์โน-เคนเนดี้ อาร์. และแคชแมน เคดีSalerno-Kennedy, R. และ Cashman, KD การประยุกต์ใช้ที่เป็นไปได้ของไอโซพรีนในระบบทางเดินหายใจเป็นไบโอมาร์กเกอร์สำหรับการแพทย์สมัยใหม่: การทบทวนโดยย่อเวียน คลีน วอเชนชร์ 117 (5–6), 180–186 (2548)
Kureas M. และคณะ การวิเคราะห์สารประกอบอินทรีย์ระเหยง่ายในอากาศที่หายใจออกอย่างตรงเป้าหมายถูกนำมาใช้เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างมะเร็งปอดกับโรคปอดอื่นๆ และในผู้ที่มีสุขภาพดี Metabolites 10(8), 317 (2020)