Nature.com을 방문해 주셔서 감사합니다.사용 중인 브라우저 버전에서는 CSS 지원이 제한되어 있습니다.최상의 경험을 위해서는 업데이트된 브라우저를 사용하거나 Internet Explorer에서 호환 모드를 비활성화하는 것이 좋습니다.그동안 지속적인 지원을 보장하기 위해 스타일과 JavaScript 없이 사이트를 렌더링할 예정입니다.
호기 내 휘발성 유기 화합물(VOC) 분석에 대한 관심은 지난 20년 동안 증가해 왔습니다.샘플링의 정규화 및 실내 공기 휘발성 유기 화합물이 호기 공기 휘발성 유기 화합물 곡선에 영향을 미치는지 여부에 대해서는 여전히 불확실성이 존재합니다.병원 환경의 일상적인 호흡 샘플링 장소에서 실내 공기 휘발성 유기 화합물을 평가하고 이것이 호흡 구성에 영향을 미치는지 확인합니다.두 번째 목표는 실내 공기 중 휘발성 유기 화합물 함량의 일일 변동을 연구하는 것이었습니다.실내 공기는 샘플링 펌프와 열탈착(TD) 튜브를 사용하여 오전과 오후에 5개 위치에서 수집되었습니다.아침에만 호흡 샘플을 수집하십시오.TD 튜브는 비행 시간 질량 분석법(GC-TOF-MS)과 결합된 가스 크로마토그래피로 분석되었습니다.수집된 샘플에서 총 113개의 VOC가 확인되었습니다.다변량 분석에서는 호흡과 실내 공기가 명확하게 구분되는 것으로 나타났습니다.실내 공기의 구성은 하루 종일 변하며, 위치에 따라 호흡 프로필에 영향을 주지 않는 특정 VOC가 있습니다.호흡은 위치에 따른 분리를 나타내지 않았으며, 이는 결과에 영향을 주지 않고 다른 위치에서 샘플링을 수행할 수 있음을 시사합니다.
휘발성 유기 화합물(VOC)은 실온에서 기체 상태이며 많은 내인성 및 외인성 공정의 최종 산물인 탄소 기반 화합물입니다1.수십 년 동안 연구자들은 인간 질병의 비침습적 바이오마커로서의 잠재적인 역할 때문에 VOC에 관심을 가져왔습니다.그러나 호흡 샘플 수집 및 분석의 표준화와 관련하여 불확실성이 남아 있습니다.
호흡 분석 표준화의 핵심 영역은 배경 VOC가 실내 대기에 미치는 잠재적 영향입니다.이전 연구에서는 실내 대기 중 VOC의 배경 수준이 호기 공기에서 발견되는 VOC 수준에 영향을 미치는 것으로 나타났습니다3.Boshieret al.2010년에는 선택된 이온 흐름 질량 분석법(SIFT-MS)을 사용하여 세 가지 임상 환경에서 7가지 휘발성 유기 화합물의 수준을 연구했습니다.세 지역에서 환경 내 다양한 수준의 휘발성 유기 화합물이 확인되었으며, 이는 실내 공기에 널리 퍼져 있는 휘발성 유기 화합물이 질병 바이오마커로 사용되는 능력에 대한 지침을 제공했습니다.2013년에 Trefz et al.수술실 주변 공기와 병원 직원의 호흡 패턴도 근무일 동안 모니터링되었습니다.그들은 실내 공기와 호기 공기 모두에서 세보플루란과 같은 외인성 화합물의 수준이 근무일이 끝날 때까지 5만큼 증가한다는 것을 발견했으며, 이러한 혼란의 문제를 최소화하기 위해 호흡 분석을 위해 환자를 언제 어디서 샘플링해야 하는지에 대한 의문이 제기되었습니다. 요인.이는 Castellanos et al.의 연구와 관련이 있습니다.2016년에 그들은 병원 직원의 호흡에서 세보플루란을 발견했지만, 병원 외부 직원의 호흡에서는 발견되지 않았습니다.2018년 Markar et al.식도암에서 호기 공기의 진단 능력을 평가하기 위한 연구의 일환으로 실내 공기 조성 변화가 호흡 분석에 미치는 영향을 입증하려고 했습니다7.샘플링 중에 강철 카운터폐와 SIFT-MS를 사용하여 샘플링 위치에 따라 크게 달라지는 실내 공기에서 8가지 휘발성 유기 화합물을 식별했습니다.그러나 이러한 VOC는 최종 호흡 VOC 진단 모델에 포함되지 않았으므로 그 영향이 무효화되었습니다.2021년에 Salman et al.이 연구를 수행했습니다.27개월 동안 3개 병원의 VOC 수준을 모니터링했습니다.그들은 17개의 VOC를 계절 판별자로 식별하고 3μg/m3의 임계 수준을 초과하는 호기 VOC 농도가 배경 VOC 오염에 이차적일 가능성이 낮은 것으로 간주한다고 제안했습니다8.
임계값 수준을 설정하거나 외인성 화합물을 완전히 제외하는 것 외에도 이러한 배경 변화를 제거하는 대안에는 호기 공기 샘플링과 동시에 실내 공기 샘플을 수집하여 호흡실에 고농도로 존재하는 VOC 수준을 확인할 수 있습니다.내쉬는 공기에서 추출됩니다."폐포 구배"를 제공하기 위해 공기 9를 레벨에서 뺍니다.따라서 양의 기울기는 내인성 화합물 10의 존재를 나타냅니다. 또 다른 방법은 참가자가 이론적으로 VOC11 오염 물질이 없는 "정제된" 공기를 흡입하는 것입니다.그러나 이는 번거롭고 시간이 많이 소요되며 장비 자체에서 추가적인 VOC 오염 물질을 생성합니다.Maurer 등의 연구.2014년에 합성 공기를 호흡하는 참가자는 VOC 39개를 감소시켰지만 실내 대기 공기를 호흡하는 참가자에 비해 VOC는 29개 증가했습니다12.합성/정제 공기를 사용하면 호흡 샘플링 장비의 휴대성이 심각하게 제한됩니다.
주변 VOC 수준도 하루 종일 달라질 것으로 예상되며, 이는 호흡 샘플링의 표준화 및 정확성에 더욱 영향을 미칠 수 있습니다.
가스 크로마토그래피 및 비행 시간 질량 분석법(GC-TOF-MS)과 결합된 열 탈착을 포함한 질량 분석법의 발전으로 수백 개의 VOC를 동시에 검출할 수 있는 더욱 강력하고 신뢰할 수 있는 VOC 분석 방법이 제공되었습니다. 더 깊은 분석을 위해.방 안의 공기.이를 통해 실내 주변 공기의 구성과 장소 및 시간에 따라 샘플 크기가 얼마나 변하는지 더 자세히 특성화할 수 있습니다.
이 연구의 주요 목적은 병원 환경의 일반적인 샘플링 장소에서 실내 대기의 다양한 수준의 휘발성 유기 화합물과 이것이 호기 공기 샘플링에 어떤 영향을 미치는지 확인하는 것이었습니다.두 번째 목적은 실내 대기 중 VOC 분포에 상당한 일별 또는 지리적 변화가 있는지 확인하는 것이었습니다.
호흡 샘플과 해당 실내 공기 샘플을 아침에 5개 위치에서 수집하여 GC-TOF-MS로 분석했습니다.총 113개의 VOC가 크로마토그램에서 검출되어 추출되었습니다.이상값을 식별하고 제거하기 위해 추출되고 정규화된 피크 영역의 주성분 분석(PCA)을 수행하기 전에 반복된 측정을 평균과 컨볼루션했습니다. 부분 최소 제곱 판별 분석(PLS-DA)을 통한 감독 분석은 호흡과 실내 공기 샘플 사이의 명확한 분리를 보여줄 수 있었습니다(R2Y = 0.97, Q2Y = 0.96, p < 0.001)(그림 1). 부분 최소 제곱 판별 분석(PLS-DA)을 통한 감독 분석은 호흡과 실내 공기 샘플 사이의 명확한 분리를 보여줄 수 있었습니다(R2Y = 0.97, Q2Y = 0.96, p < 0.001)(그림 1). Затем контролируемый анализ с помочного дискриминаntного 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). 그런 다음 부분 최소 제곱 판별 분석(PLS-DA)을 사용한 제어 분석을 통해 호흡과 실내 공기 샘플 간의 명확한 구분을 보여줄 수 있었습니다(R2Y=0.97, Q2Y=0.96, p<0.001)(그림 1).일반적으로 2020년 12월 29일에 24시간 동안 20분의 1이 소요될 수 있습니다. ，p < 0.001)(图1)。일반적으로 偏 最 小 2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 ming显 （（（(((((, , q2y = 0.96 , p <0.001) （1)。 （。。。。。。。。。。。。。。。。 PLS-DA(Controlируемый анализ с помоcious частичного дискриминаntного анализа методом наименьших квадратов(PLS-DA) затем смог показат ь четкое разделение между образцами дыхания и воздуха в помечении (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) (рис. 1). 부분 최소 제곱 판별 분석(PLS-DA)을 사용한 제어 분석을 통해 호흡과 실내 공기 샘플 간의 명확한 분리를 보여줄 수 있었습니다(R2Y = 0.97, Q2Y = 0.96, p < 0.001)(그림 1). 그룹 분리는 가변 중요도 예측(VIP) 점수가 1보다 큰 62개의 서로 다른 VOC에 의해 주도되었습니다. 각 샘플 유형과 해당 VIP 점수를 특성화하는 VOC의 전체 목록은 보충 표 1에서 찾을 수 있습니다. 그룹 분리는 가변 중요도 예측(VIP) 점수가 1보다 큰 62개의 서로 다른 VOC에 의해 주도되었습니다. 각 샘플 유형과 해당 VIP 점수를 특성화하는 VOC의 전체 목록은 보충 표 1에서 찾을 수 있습니다. Разделение на группы было обусловлено 62 различными VOC с оценкой проекции переменной важности (VIP) > 1. Полный список VOC, хар ACTеризуших каждый tip образца, их соответствуушие оценки VIP можно найти в дополнительной 테이블 1. 그룹화는 VIP(Variable Importance Projection) 점수가 1보다 큰 62개의 서로 다른 VOC에 의해 주도되었습니다. 각 샘플 유형과 해당 VIP 점수를 특성화하는 전체 VOC 목록은 보충 표 1에서 찾을 수 있습니다.组分离由62 种不同VOC 驱动，变weight要性投影(VIP) 分数> 1。组分离由62 种不同VOC 驱动，变weight要性投影(VIP) 分数> 1。 Разделение групп было обусловлено 62 различными ЛОС с оценкой проекции переменной важности (VIP) > 1. 그룹 분리는 가변 중요도 예측 점수(VIP) > 1인 62개의 서로 다른 VOC에 의해 주도되었습니다.각 샘플 유형과 해당 VIP 점수를 특성화하는 VOC의 전체 목록은 보충 표 1에서 찾을 수 있습니다.
호흡과 실내 공기는 휘발성 유기 화합물의 분포가 다릅니다. PLS-DA를 사용한 감독 분석에서는 아침 동안 수집된 호흡과 실내 공기 VOC 프로필이 명확하게 구분되는 것으로 나타났습니다(R2Y = 0.97, Q2Y = 0.96, p < 0.001). PLS-DA를 사용한 감독 분석에서는 아침 동안 수집된 호흡과 실내 공기 VOC 프로필이 명확하게 구분되는 것으로 나타났습니다(R2Y = 0.97, Q2Y = 0.96, p < 0.001). PLS-DA показал четкое разделение между профилями летучих органических соединений в выдыхаемо м воздухе и воздухе в помеЂении, собранными утром (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001). PLS-DA 제어 분석에서는 아침에 수집된 호기 휘발성 유기 화합물 프로파일과 실내 공기 휘발성 유기 화합물 프로파일이 명확하게 구분되는 것으로 나타났습니다(R2Y=0.97, Q2Y=0.96, p<0.001).PLS-DA 이동형 监督分析显示, 早上收集的呼吸및室内内空气VOC 曲线明显分离 (R2Y = 0.97, Q2Y = 0.96, p < 0.001)을 사용합니다.PLS-DA 사용 Контролируемый анализ с использованием PLS-DA показал четкое разделение профилей ЛОС дыхания и воздуха в помечении, собранн ых утром (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001). PLS-DA를 사용한 대조 분석에서는 아침에 수집된 호흡과 실내 공기의 VOC 프로파일이 명확하게 구분되는 것으로 나타났습니다(R2Y=0.97, Q2Y=0.96, p<0.001).반복 측정은 모델이 구축되기 전의 평균으로 축소되었습니다.타원은 95% 신뢰 구간과 별표 그룹의 중심을 표시합니다.
PLS-DA를 이용하여 오전과 오후의 실내공기 중 휘발성 유기화합물 분포의 차이를 조사하였다. 모델은 두 시점(R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001) 사이의 상당한 분리를 식별했습니다(그림 2). 모델은 두 시점(R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001) 사이의 상당한 분리를 식별했습니다(그림 2). 모델은 значительное разделение между двумя временными точками (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p <0,001) (рис. 2). 이 모델은 두 시점(R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001) 사이에 상당한 차이가 있음을 보여주었습니다(그림 2).该模型确了两个时间点之间的显着分离(R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001)(图2).该模型确了两个时间点之间的显着分离(R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001)(图2). 모델은 значительное разделение между двумя временными точками (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p <0,001) (рис. 2). 이 모델은 두 시점(R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001) 사이에 상당한 차이가 있음을 보여주었습니다(그림 2). 이는 VIP 점수가 1보다 큰 47개의 VOC에 의해 발생했습니다. 아침 샘플을 특징으로 하는 가장 높은 VIP 점수를 가진 VOC에는 여러 가지 알칸, 옥살산 및 헥사코산이 포함된 반면, 오후 샘플에는 1-프로판올, 페놀, 프로판산, 2-메틸-산, 헥사코산이 더 많이 포함되었습니다. , 2-에틸-3-하이드록시헥실 에스테르, 이소프렌 및 노나날. 이는 VIP 점수가 1보다 큰 47개의 VOC에 의해 발생했습니다. 아침 샘플을 특징으로 하는 가장 높은 VIP 점수를 가진 VOC에는 여러 가지 알칸, 옥살산 및 헥사코산이 포함된 반면, 오후 샘플에는 1-프로판올, 페놀, 프로판산, 2-메틸-산, 헥사코산이 더 많이 포함되었습니다. , 2-에틸-3-하이드록시헥실 에스테르, 이소프렌 및 노나날. Это было обусловлено наличием 47 летучих органических соединений с оценкой VIP > 1. ЛОС с самой высокой оценкой VIP, характери зуусей утренние образцы, вклучали несколько разветвленных алканов, шавелевуу кислоту и гексакозан, в то время как дневные о 1-프로파놀라, 페놀라, 프로파노보이 кислоты, 2-метил-, 2-этил-3-гидроксигексиловый эфир, isoпрен 및 нонаналь. 이는 VIP 점수가 1보다 큰 47개의 휘발성 유기 화합물이 존재하기 때문입니다. 아침 샘플의 VIP 점수가 가장 높은 VOC에는 여러 분지형 알칸, 옥살산 및 헥사코산이 포함된 반면, 주간 샘플에는 1-프로판올, 페놀, 프로판산, 2-메틸-, 2-에틸-3-하이드록시헥실 에테르, 이소프렌 및 노나날.这是由47 种VIP 评分> 1 개의 VOC 가 있습니다.这是由47 种VIP 评分> 1 개의 VOC 가 있습니다. Этому способствуут 47 VOC с оценкой VIP > 1. 이는 VIP 점수가 1보다 큰 47개의 VOC에 의해 촉진됩니다.아침 샘플에서 VIP 등급이 가장 높은 VOC에는 다양한 분지형 알칸, 옥살산 및 헥사데칸이 포함되어 있었고, 오후 샘플에는 1-프로판올, 페놀, 프로피온산, 2-메틸-, 2-에틸-3-하이드록시헥실이 더 많이 포함되어 있었습니다.에스테르, 이소프렌 및 노나날.실내 공기 조성의 일일 변화를 특징으로 하는 휘발성 유기 화합물(VOC)의 전체 목록은 보충 표 2에서 확인할 수 있습니다.
실내 공기 중 VOC의 분포는 하루 종일 다양합니다. PLS-DA를 사용한 감독 분석에서는 오전 또는 오후에 수집된 실내 공기 샘플 간의 분리가 나타났습니다(R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001). PLS-DA를 사용한 감독 분석에서는 오전 또는 오후에 수집된 실내 공기 샘플 간의 분리가 나타났습니다(R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001). PLS-DA показал разделение между пробами воздуха в помечении, собранными утром и днем (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). PLS-DA를 이용한 대조 분석에서는 오전과 오후에 수집된 실내 공기 샘플이 분리되어 있는 것으로 나타났습니다(R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001).PLS-DA 이동형 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)을 사용합니다.PLS-DA 사용 분석 결과 PLS-DA показал разделение проб воздуха внутри помечений, собранных утром или днем (R2 Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). PLS-DA를 이용한 감시 분석 결과, 오전과 오후에 수집된 실내 공기 샘플의 분리가 나타났습니다(R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001).타원은 95% 신뢰 구간과 별표 그룹의 중심을 표시합니다.
샘플은 런던 세인트 메리 병원의 내시경실, 임상 연구실, 수술실, 외래 진료소, 질량 분석 실험실 등 5개 장소에서 수집되었습니다.우리 연구팀은 환자 모집 및 호흡 수집을 위해 정기적으로 이러한 위치를 사용합니다.이전과 마찬가지로 실내 공기는 오전과 오후에 수집되었으며, 호기 공기 샘플은 오전에만 수집되었습니다. PCA는 순열 다변량 분산 분석(PERMANOVA, R2 = 0.16, p < 0.001)을 통해 위치별로 실내 공기 샘플을 분리하는 것을 강조했습니다(그림 3a). PCA는 순열 다변량 분산 분석(PERMANOVA, R2 = 0.16, p < 0.001)을 통해 위치별로 실내 공기 샘플을 분리하는 것을 강조했습니다(그림 3a). PCA выявил разделение проб комнатного воздуха по местоположеник с помочьу перестановочного многомерного disspерсионного анал иза (PERMANOVA, R2 = 0,16, p <0,001) (рис. 3а). PCA는 순열 다변량 분산 분석(PERMANOVA, R2 = 0.16, p < 0.001)을 사용하여 위치별로 실내 공기 샘플을 분리한 것으로 나타났습니다(그림 3a). PCA는 PERMANOVA, R2 = 0.16, p < 0.001, 强调了房间空气样本 位置分离(图3a)입니다.PCA PCA подчеркнул локальнуу сегрегациу проб комнатного воздуха с помочьу перестановочного многомерного disspерсионного 분석기( PERMANOVA, R2 = 0,16, p<0,001) (рис. 3а). PCA는 순열 다변량 분산 분석(PERMANOVA, R2 = 0.16, p < 0.001)을 사용하여 실내 공기 샘플의 국지적 분리를 강조했습니다(그림 3a).따라서 각 위치를 다른 모든 위치와 비교하여 기능 서명을 결정하는 쌍을 이루는 PLS-DA 모델이 생성되었습니다. 모든 모델은 유의미했으며 VIP 점수가 1보다 큰 VOC를 각각의 로딩으로 추출하여 그룹 기여도를 식별했습니다. 모든 모델은 유의미했으며 VIP 점수가 1보다 큰 VOC를 각각의 로딩으로 추출하여 그룹 기여도를 식별했습니다. 모든 모델의 были значимыми, и ЛОС с оценкой VIP > 1 были извлечены с соответствуушей нагрузкой для определения группового вкл 아다. 모든 모델은 유의미했으며 VIP 점수가 1보다 큰 VOC를 적절한 로딩으로 추출하여 그룹 기여도를 결정했습니다.所有模型均显着，VIP 评分> 1 개의 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> 1개의 VOC Все 모델 были значимыми, и VOC с ballamami VIP> 1 были извлечены и загружены отдельно для определения групповых вкладов. 모든 모델은 유의미했으며 VIP 점수가 1보다 큰 VOC를 추출하여 그룹 기여도를 결정하기 위해 별도로 업로드했습니다.우리의 결과는 주변 공기 구성이 위치에 따라 다양하다는 것을 보여 주며, 모델 합의를 사용하여 위치별 특징을 식별했습니다.내시경 검사 장치는 높은 수준의 운데칸, 도데칸, 벤조니트릴 및 벤즈알데히드를 특징으로 합니다.임상 연구 부서(간 연구 부서라고도 함)의 샘플에서는 알파피넨, 디이소프로필 프탈레이트 및 3-카렌이 더 많이 나타났습니다.수술실의 혼합 공기는 분지 데칸, 분지 도데칸, 분지 트리데칸, 프로피온산, 2-메틸-, 2-에틸-3-히드록시헥실 에테르, 톨루엔 및 2 – 크로톤알데히드의 함량이 더 높다는 특징이 있습니다.외래 진료소(패터슨 빌딩)에는 1-노난올, 비닐라우릴에테르, 벤질알코올, 에탄올, 2-페녹시, 나프탈렌, 2-메톡시, 이소부틸 살리실레이트, 트리데칸, 분지사슬 트리데칸 함량이 더 높습니다.마지막으로 질량분석실에서 수집한 실내 공기에서는 아세트아미드, 2'2'2-트리플루오로-N-메틸-, 피리딘, 푸란, 2-펜틸-, 분지형 운데칸, 에틸벤젠, m-자일렌, o-자일렌, 푸르푸랄이 더 많이 검출되었습니다. 및 에틸아니세이트.5개 현장 모두에서 다양한 수준의 3-카렌이 존재했는데, 이는 이 VOC가 임상 연구 지역에서 가장 높은 수준으로 관찰되는 일반적인 오염물질임을 시사합니다.각 위치를 공유하는 합의된 VOC 목록은 보충 표 3에서 확인할 수 있습니다. 또한 관심 있는 각 VOC에 대해 단변량 분석을 수행했으며 쌍별 Wilcoxon 테스트와 Benjamini-Hochberg 보정을 사용하여 모든 위치를 서로 비교했습니다. .각 VOC에 대한 블록 플롯은 보충 그림 1에 나와 있습니다. 호흡 휘발성 유기 화합물 곡선은 PCA와 PERMANOVA(p = 0.39)에서 관찰된 것처럼 위치 독립적인 것으로 나타났습니다(그림 3b). 또한 호흡 샘플의 서로 다른 모든 위치 간에 쌍별 PLS-DA 모델도 생성되었지만 유의미한 차이는 확인되지 않았습니다(p > 0.05). 또한 호흡 샘플의 서로 다른 모든 위치 간에 쌍별 PLS-DA 모델도 생성되었지만 유의미한 차이는 확인되지 않았습니다(p > 0.05). 크롬, парные 모델 PLS-DA также были созданы между всеми разными местоположениями образцов дыхания, но сучественных р азличий выявлено не было (p > 0,05). 또한, 서로 다른 모든 호흡 샘플 위치 간에 쌍을 이루는 PLS-DA 모델도 생성되었지만 유의미한 차이는 발견되지 않았습니다(p > 0.05).외부에서는 본 제품과 동일하지 않은 것으로 나타났습니다. 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)。 크롬, parные 모델 PLS-DA также были сгенерированы между всеми различными местоположениями образцов дыхания, но суес твенных различий обнаружено не было (p > 0,05). 또한, 서로 다른 모든 호흡 샘플 위치 간에 쌍을 이루는 PLS-DA 모델도 생성되었지만 유의미한 차이는 발견되지 않았습니다(p > 0.05).
주변 실내 공기의 변화는 있지만 호기 공기의 변화는 없으며 VOC 분포는 샘플링 장소에 따라 다릅니다. PCA를 사용한 감독되지 않은 분석은 서로 다른 위치에서 수집된 실내 공기 샘플 간의 분리를 보여 주지만 해당 호기 공기 샘플은 그렇지 않습니다.별표는 그룹의 중심을 나타냅니다.
본 연구에서는 배경 VOC 수준이 호흡 분석에 미치는 영향을 더 잘 이해하기 위해 5개의 일반적인 호흡 샘플링 장소에서 실내 공기 VOC 분포를 분석했습니다.
실내 공기 샘플의 분리는 5개 위치 모두에서 관찰되었습니다.연구된 모든 지역에 존재하는 3-카렌을 제외하고, 서로 다른 VOC로 인해 분리가 발생하여 각 위치에 특정 특성이 부여되었습니다.내시경 평가 분야에서 분리를 유발하는 휘발성 유기화합물은 주로 베타피넨과 같은 모노테르펜과 세정제에 흔히 사용되는 에센셜 오일에서 흔히 발견되는 도데칸, 운데칸, 트리데칸과 같은 알칸이다. 13. 빈도 세척 내시경을 고려하면 이러한 VOC는 빈번한 실내 청소 과정의 결과일 가능성이 높습니다.내시경 검사와 마찬가지로 임상 연구 실험실에서도 분리는 주로 알파피넨과 같은 모노테르펜으로 인해 발생하지만 세척제에서도 발생하는 것으로 보입니다.복잡한 수술실에서 VOC 시그니처는 주로 분지형 알칸으로 구성됩니다.이러한 화합물은 오일과 윤활제가 풍부하므로 수술 기구에서 얻을 수 있습니다14.수술 환경에서 일반적인 VOC에는 다양한 알코올이 포함됩니다. 즉, 식물성 기름 및 청소 제품에서 발견되는 1-노난올과 향수 및 국소 마취제에서 발견되는 벤질 알코올이 있습니다.15,16,17,18 질량 분석 실험실의 VOC는 다음과 같습니다. 이것이 평가되는 유일한 비임상 영역이기 때문에 다른 영역에서 예상되는 것과는 매우 다릅니다.일부 모노테르펜이 존재하지만 보다 균일한 화합물 그룹은 이 영역을 다른 화합물(2,2,2-트리플루오로-N-메틸-아세트아미드, 피리딘, 분지형 운데칸, 2-펜틸푸란, 에틸벤젠, 푸르푸랄, 에틸아니세이트)과 공유합니다.), 오르소자일렌, 메타자일렌, 이소프로판올 및 3-카렌), 방향족 탄화수소 및 알코올 포함.이러한 VOC 중 일부는 TD 및 액체 주입 모드에서 작동하는 7개의 질량 분석 시스템으로 구성된 실험실에서 사용되는 화학 물질에 대한 이차적일 수 있습니다.
PLS-DA를 사용하면 감지된 VOC 113개 중 62개로 인해 실내 공기와 호흡 샘플이 강력하게 분리되는 것이 관찰되었습니다.실내 공기에서 이러한 VOC는 외인성이며 디이소프로필 프탈레이트, 벤조페논, 아세토페논 및 벤질 알코올을 포함하며, 이는 일반적으로 가소제 및 방향제19,20,21,22에 사용되며 후자는 청소 제품에서 발견될 수 있습니다16.호기에서 발견되는 화학 물질은 내인성 VOC와 외인성 VOC의 혼합물입니다.내인성 VOC는 주로 지질 과산화의 부산물인 분지형 알칸과 콜레스테롤 합성의 부산물인 이소프렌으로 구성됩니다.외인성 VOC에는 베타피넨 및 D-리모넨과 같은 모노테르펜이 포함되며, 이는 감귤류 에센셜 오일(청소 제품에도 널리 사용됨) 및 식품 방부제13,25에서 유래합니다.1-프로판올은 아미노산 분해로 인해 발생하는 내인성 물질이거나 소독제에 존재하는 외인성 물질일 수 있습니다26.실내 공기를 호흡하는 것과 비교할 때 더 높은 수준의 휘발성 유기 화합물이 발견되며, 그 중 일부는 가능한 질병 바이오마커로 확인되었습니다.에틸벤젠은 폐암, COPD27 및 폐섬유증28을 포함한 다양한 호흡기 질환에 대한 잠재적인 바이오마커인 것으로 나타났습니다.폐암이 없는 환자와 비교하여, N-도데칸과 자일렌 수치는 폐암 환자에서 더 높은 농도로 발견되었으며29 활동성 궤양성 대장염 환자에서는 메타시몰 수치가 더 높은 것으로 나타났습니다30.따라서 실내 공기 차이가 전체 호흡 프로필에 영향을 미치지 않더라도 특정 VOC 수준에 영향을 미칠 수 있으므로 실내 배경 공기를 모니터링하는 것이 여전히 중요할 수 있습니다.
오전과 오후에 수집된 실내 공기 샘플도 분리되어 있었습니다.아침 샘플의 주요 특징은 분지형 알칸이며, 이는 청소 제품 및 왁스31에서 종종 외인성으로 발견됩니다.이는 본 연구에 포함된 4개의 진료실이 모두 실내 공기 샘플링 전에 청소되었다는 사실로 설명할 수 있습니다.모든 임상 영역은 서로 다른 VOC로 분리되어 있으므로 이러한 분리를 청소로 간주할 수는 없습니다.오전 샘플과 비교하여 오후 샘플은 일반적으로 알코올, 탄화수소, 에스테르, 케톤 및 알데히드 혼합물의 수준이 더 높았습니다.1-프로판올과 페놀은 모두 소독제에서 발견됩니다26,32 이는 하루 종일 전체 임상 구역을 정기적으로 청소하는 경우에 예상됩니다.호흡은 아침에만 수집됩니다.이는 하루 동안 내쉬는 공기의 휘발성 유기 화합물 수준에 영향을 미칠 수 있는 다른 많은 요인으로 인해 발생하며 이는 통제할 수 없습니다.여기에는 음료 및 음식 섭취33,34 및 호흡 샘플링 전 다양한 정도의 운동35,36이 포함됩니다.
VOC 분석은 비침습적 진단 개발의 최전선에 남아 있습니다.샘플링의 표준화는 여전히 어려운 과제로 남아 있지만, 우리의 분석에 따르면 서로 다른 위치에서 수집된 호흡 샘플 간에는 큰 차이가 없는 것으로 나타났습니다.본 연구에서는 실내 주변 공기 중 휘발성 유기 화합물의 함량이 위치와 시간에 따라 다르다는 것을 보여주었습니다.그러나 우리의 결과는 이것이 호기 내 휘발성 유기 화합물의 분포에 큰 영향을 미치지 않는다는 것을 보여 주며, 이는 결과에 큰 영향을 주지 않고 호흡 샘플링이 다른 위치에서 수행될 수 있음을 시사합니다.여러 장소를 포함하고 장기간에 걸쳐 표본 수집물을 복제하는 것이 선호됩니다.마지막으로, 서로 다른 위치의 실내 공기 분리와 호기 공기의 분리 부족은 샘플링 장소가 인간 호흡 구성에 큰 영향을 미치지 않음을 분명히 보여줍니다.이는 호흡 데이터 수집 표준화에서 잠재적인 혼란 요인을 제거하므로 호흡 분석 연구에 고무적입니다.단일 피험자의 모든 호흡 패턴은 우리 연구의 한계였지만 인간 행동에 영향을 받는 다른 혼란 요인의 차이를 줄일 수 있습니다.단일 분야 연구 프로젝트는 이전에 많은 연구에서 성공적으로 사용되었습니다.그러나 확고한 결론을 내리기 위해서는 추가 분석이 필요합니다.외인성 화합물을 배제하고 특정 오염물질을 식별하기 위해 호흡 샘플링과 함께 정기적인 실내 공기 샘플링이 여전히 권장됩니다.특히 의료 환경에서 세척 제품에 널리 사용되는 이소프로필 알코올을 사용하지 않는 것이 좋습니다.이 연구는 각 현장에서 수집된 호흡 샘플의 수에 의해 제한되었으며, 인간 호흡의 구성이 샘플이 발견되는 상황에 큰 영향을 미치지 않는다는 것을 확인하기 위해 더 많은 수의 호흡 샘플에 대한 추가 작업이 필요합니다.또한 상대 습도(RH) 데이터는 수집되지 않았으며 RH의 차이가 VOC 분포에 영향을 미칠 수 있다는 점을 인정하지만 대규모 연구에서는 RH 제어 및 RH 데이터 수집 모두의 물류 문제가 중요합니다.
결론적으로, 우리 연구에 따르면 실내 대기 중 VOC는 위치와 시간에 따라 다르지만 호흡 샘플의 경우에는 그렇지 않은 것으로 보입니다.표본 크기가 작기 때문에 실내 주변 공기가 호흡 샘플링에 미치는 영향에 대해 확실한 결론을 내릴 수 없으며 추가 분석이 필요하므로 잠재적인 오염물질인 VOC를 감지하기 위해 호흡 중에 실내 공기 샘플링을 수행하는 것이 좋습니다.
실험은 2020년 2월 런던의 세인트 메리 병원에서 10일 연속 근무일 동안 진행되었습니다. 매일 5개 위치에서 각각 2개의 호흡 샘플과 4개의 실내 공기 샘플을 채취하여 총 300개의 샘플을 채취했습니다.모든 방법은 관련 지침 및 규정에 따라 수행되었습니다.5개 샘플링 구역 모두의 온도는 25°C로 제어되었습니다.
실내 공기 샘플링을 위해 질량 분석 장비 실험실, 수술실, 수술실, 평가 구역, 내시경 평가 구역 및 임상 연구실의 5개 위치를 선택했습니다.각 지역은 우리 연구팀이 호흡 분석을 위한 참가자를 모집하는 데 자주 사용하기 때문에 선택되었습니다.
SKC Ltd.의 공기 샘플링 펌프를 사용하여 불활성 코팅된 Tenax TA/Carbograph 열 탈착(TD) 튜브(Markes International Ltd, Llantrisan, UK)를 통해 250ml/min에서 2분간 실내 공기를 샘플링했습니다. 총 난이도 500ml의 각 TD 튜브에 주변 공기를 공급합니다.그런 다음 튜브를 질량 분석 실험실로 다시 운반하기 위해 황동 캡으로 밀봉했습니다.실내 공기 샘플은 매일 9시부터 11시까지, 15시부터 17시까지 각 위치에서 차례로 채취되었습니다.샘플을 두 번 채취했습니다.
실내 공기 샘플링을 받은 개별 피험자로부터 호흡 샘플을 수집했습니다. 호흡 샘플링 과정은 NHS 보건 연구 기관(런던)이 승인한 프로토콜(Camden & Kings Cross Research Ethics Committee(참조 14/LO/1136))에 따라 수행되었습니다. 호흡 샘플링 과정은 NHS 보건 연구 기관(런던)이 승인한 프로토콜(Camden & Kings Cross Research Ethics Committee(참조 14/LO/1136))에 따라 수행되었습니다. Процесс отбора проб дыхания проводился в соответствии с протоколом, одобренным Управлением медицинских исследований NHS — 런던 — Комитет по этике isследований Camden & Kings Cross (14/LO/1136). 호흡 샘플링 과정은 NHS 의료 연구 기관 - 런던 - Camden & Kings Cross Research Ethics Committee(Ref. 14/LO/1136)에서 승인한 프로토콜에 따라 수행되었습니다.호흡 샘플링 절차는 NHS-London-Camden Medical Research Agency 및 King's Cross Research Ethics Committee(참조 14/LO/1136)가 승인한 프로토콜에 따라 수행되었습니다.연구자는 사전 서면 동의를 받았습니다.정규화 목적을 위해 연구자들은 전날 밤 자정부터 먹거나 마시지 않았습니다.Belluomo 등이 이전에 설명한 대로 맞춤형 1000ml Nalophan™(PET 폴리에틸렌 테레프탈레이트) 일회용 백과 밀봉된 마우스피스로 사용되는 폴리프로필렌 주사기를 사용하여 호흡을 수집했습니다.Nalofan은 비활성 및 최대 12시간 동안 화합물 안정성을 제공하는 능력으로 인해 우수한 호흡 저장 매체인 것으로 나타났습니다38.최소한 10분 동안 이 자세를 유지한 채 검사자는 정상적으로 조용한 호흡을 하는 동안 샘플 백 안으로 숨을 내쉰다.최대 용량까지 채운 후 주사기 플런저로 백을 닫습니다.실내 공기 샘플링과 마찬가지로 SKC Ltd. 공기 샘플링 펌프를 10분간 사용하여 TD 튜브를 통해 백에서 공기를 빼냅니다. 필터가 없는 대구경 바늘을 플라스틱을 통해 TD 튜브의 반대쪽 끝에 있는 공기 펌프에 연결합니다. 튜브와 SKC.백에 침을 뱉고 각 TD 튜브를 통해 분당 250ml의 속도로 2분 동안 호흡을 흡입하여 각 TD 튜브에 총 500ml의 호흡을 넣습니다.샘플링 변동성을 최소화하기 위해 샘플을 다시 두 번 수집했습니다.호흡은 아침에만 수집됩니다.
TD 튜브는 TC-20 TD 튜브 컨디셔너(Markes International Ltd, Llantrisant, UK)를 사용하여 50ml/분의 질소 흐름으로 330°C에서 40분 동안 세척되었습니다.모든 샘플은 GC-TOF-MS를 사용하여 수집 후 48시간 이내에 분석되었습니다.Agilent Technologies 7890A GC는 TD100-xr 열 탈착 설정 및 BenchTOF Select MS(Markes International Ltd, Llantrisan, UK)와 결합되었습니다.TD 튜브는 처음에 50ml/분의 유속으로 1분 동안 사전 세척되었습니다.초기 탈착은 250°C에서 50ml/분의 헬륨 흐름으로 5분 동안 수행되어 25분에 분할 모드(1:10)로 콜드 트랩(Material Emissions, Markes International, Llantrisant, UK)으로 VOC를 탈착했습니다. °C.콜드 트랩(2차) 탈착은 250°C(탄도 가열 60°C/s)에서 He 유속 5.7ml/min으로 3분 동안 수행되었으며, GC로 가는 유로의 온도는 지속적으로 가열되었습니다.최대 200°С.컬럼은 Mega WAX-HT 컬럼(20m x 0.18mm x 0.18μm, Chromalytic, Hampshire, USA)이었습니다.컬럼 유속은 0.7ml/min으로 설정되었습니다.오븐 온도를 먼저 1.9분 동안 35℃로 설정한 후, 240℃로 올렸다(20℃/분, 2분 유지).MS 전송 라인은 260°C로 유지되었고 이온 소스(70eV 전자 충격)는 260°C로 유지되었습니다.MS 분석기는 30~597m/s를 기록하도록 설정되었습니다.콜드 트랩(TD 튜브 없음)에서의 탈착과 컨디셔닝된 깨끗한 TD 튜브에서의 탈착은 캐리오버 효과가 없는지 확인하기 위해 각 분석 실행의 시작과 끝에서 수행되었습니다.TD를 조정하지 않고도 샘플을 지속적으로 분석할 수 있도록 호흡 샘플의 탈착 직전과 직후에 동일한 블랭크 분석을 수행했습니다.
크로마토그램을 육안으로 검사한 후 Chromspace®(Sepsolve Analytical Ltd.)를 사용하여 원시 데이터 파일을 분석했습니다.대표적인 호흡 및 실내 공기 샘플에서 관심 있는 화합물을 식별했습니다.NIST 2017 질량 스펙트럼 라이브러리를 사용하여 VOC 질량 스펙트럼 및 보유 지수를 기반으로 한 주석입니다. 보유 지수는 보정 용액 로딩 장비를 통해 3개의 조절된 TD 튜브에 스파이크된 알칸 혼합물(nC8-nC40, 500μg/mL, 디클로로메탄, 미국 머크) 1μL를 분석하여 계산되었으며 동일한 TD-GC-MS 조건에서 분석되었습니다. 원시 화합물 목록에서 역일치 계수가 800보다 큰 화합물만 분석을 위해 보관되었습니다. 보유 지수는 보정 용액 로딩 장비를 통해 3개의 조절된 TD 튜브에 스파이크된 알칸 혼합물(nC8-nC40, 500μg/mL, 디클로로메탄, 미국 머크) 1μL를 분석하여 계산되었으며 동일한 TD-GC-MS 조건에서 분석되었습니다. 원시 화합물 목록에서 역일치 계수가 800보다 큰 화합물만 분석을 위해 보관되었습니다.보유 지수는 보정 용액 로딩 장치를 사용하여 3개의 조절된 TD 튜브에서 알칸 혼합물(nC8-nC40, 500μg/ml, 디클로로메탄, 미국 머크) 1μl를 분석하여 계산되었으며 동일한 TD-GC-MS에서 분석되었습니다. 정황.и и ≥ исходного списка соединений для анали 착취 ани оставлен다이트 только соен 명이 8400 년 800 년. 원래 화합물 목록에서 역일치 계수가 800보다 큰 화합물만 분석을 위해 보관되었습니다.통분분열열합물(nC8-nC40,500 μg/mL, two 氯甲烷中, Merck, USA)个调节过의 TD 管上, 并組管上TD-GC-MS는 800%의 화합물 이동분류를 사용합니다.일반적으로 分析 烷烃 （nc8-nc40,500 μg/ml 中 , , merck , USA) 保留 指数 , 过 校准 加载 装置 将 1 μl 到 3 调节 过 량 적管 , 并 재 재 재 재 재 재 재 재 800개의 유기합물이 있습니다.알칸 혼합물(nC8-nC40, 디클로로메탄 중 500μg/ml, Merck, USA)을 분석하여 보유 지수를 계산했으며, 용액 로더를 보정하여 3개의 조절된 TD 튜브에 1μl를 추가하고 거기에 추가했습니다.выполненных в тех же условиях TD-GC-MS 및 из исходного списка соединений, для анализа были оставлены только соединения с коэ ффициентом обратного соответствия > 800. 동일한 TD-GC-MS 조건과 원래 화합물 목록에서 수행한 결과, 역적합 계수가 800보다 큰 화합물만 분석을 위해 유지되었습니다.산소, 아르곤, 이산화탄소 및 실록산도 제거됩니다. 마지막으로 신호 대 잡음비가 3 미만인 화합물도 제외되었습니다. 마지막으로 신호 대 잡음비가 3 미만인 화합물도 제외되었습니다. Наконец, лубые соединения с отношением сигнал/шум <3 также были исклучены. 마지막으로 신호 대 잡음비가 3 미만인 화합물도 제외되었습니다.最后，还排除了信噪比< 3 的任何 화합 물 .最后，还排除了信噪比< 3 的任何 화합 물 . Наконец, лубые соединения с отношением сигнал/шум <3 также были исклучены. 마지막으로 신호 대 잡음비가 3 미만인 화합물도 제외되었습니다.그런 다음 결과 화합물 목록을 사용하여 모든 데이터 파일에서 각 화합물의 상대적 존재비를 추출했습니다.NIST 2017과 비교하면, 호흡 샘플에서 117개의 화합물이 확인되었습니다.선택은 MATLAB R2018b 소프트웨어(버전 9.5) 및 Gavin Beta 3.0을 사용하여 수행되었습니다.데이터를 추가로 조사한 후, 크로마토그램의 육안 검사를 통해 4개의 화합물이 추가로 제외되었으며, 후속 분석에는 113개의 화합물이 포함되었습니다.성공적으로 처리된 294개 샘플 모두에서 이러한 화합물이 다량으로 회수되었습니다.데이터 품질이 좋지 않아(TD 튜브 누출) 6개의 샘플이 제거되었습니다.나머지 데이터 세트에서는 재현성을 평가하기 위해 반복 측정 샘플의 113개 VOC 중에서 Pearson의 단측 상관 관계를 계산했습니다.상관계수는 0.990±0.016이었으며, p값은 2.00×10-46±2.41×10-45(산술평균±표준편차)이었다.
모든 통계 분석은 R 버전 4.0.2(R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria)에서 수행되었습니다.데이터를 분석하고 생성하는 데 사용되는 데이터와 코드는 GitHub(https://github.com/simonezuffa/Manuscript_Breath)에서 공개적으로 제공됩니다.통합된 피크는 먼저 로그 변환된 다음 전체 면적 정규화를 사용하여 정규화되었습니다.반복 측정된 샘플을 평균값으로 롤업했습니다."ropls" 및 "mixOmics" 패키지는 비지도 PCA 모델과 지도 PLS-DA 모델을 생성하는 데 사용됩니다.PCA를 사용하면 9개의 표본 이상값을 식별할 수 있습니다.1차 호흡 샘플은 실내 공기 샘플과 함께 그룹화되었으므로 샘플링 오류로 인해 빈 튜브로 간주되었습니다.나머지 8개 샘플은 1,1'-비페닐, 3-메틸을 함유한 실내 공기 샘플입니다.추가 테스트 결과 8개 샘플 모두 다른 샘플에 비해 VOC 생산량이 현저히 낮은 것으로 나타났습니다. 이는 이러한 배출이 튜브를 로드할 때 사람의 실수로 인해 발생했음을 시사합니다.완전 채식 패키지의 PERMANOVA를 사용하여 PCA에서 위치 분리를 테스트했습니다.PERMANOVA를 사용하면 중심을 기준으로 그룹 분할을 식별할 수 있습니다.이 방법은 이전에 유사한 대사 연구에서 사용되었습니다.ropls 패키지는 무작위 7겹 교차 검증과 999 순열을 사용하여 PLS-DA 모델의 유의성을 평가하는 데 사용됩니다. 가변 중요도 예측(VIP) 점수가 1보다 큰 화합물은 분류와 관련된 것으로 간주되어 유의미한 것으로 유지되었습니다. 가변 중요도 예측(VIP) 점수가 1보다 큰 화합물은 분류와 관련된 것으로 간주되어 유의미한 것으로 유지되었습니다. Соединения с показателем проекции переменной важности (VIP) > 1 считались подходяЂми для классификации и сохранялись как зн 지금까지. 가변 중요도 예측 점수(VIP)가 1보다 큰 화합물은 분류에 적합한 것으로 간주되어 유의미한 것으로 유지되었습니다.具有可变重要性投影(VIP) 分数> 1 의 화합물이 있습니다.具有可变重要性投影(VIP) 分数> 1 Соединения с оценкой переменной важности (VIP) > 1 считались подходяЂми для классификации и оставались значимыми. 가변 중요도(VIP) 점수가 1보다 큰 화합물은 분류에 적합한 것으로 간주되었으며 유의미한 상태를 유지했습니다.그룹 기여도를 결정하기 위해 PLS-DA 모델의 하중도 추출되었습니다.특정 위치에 대한 VOC는 쌍을 이루는 PLS-DA 모델의 합의를 기반으로 결정됩니다. 이를 위해 모든 위치 VOC 프로필을 서로 테스트했으며 VIP > 1인 VOC가 모델에서 지속적으로 중요하고 동일한 위치에 귀속되는 경우 위치별 것으로 간주되었습니다. 이를 위해 모든 위치 VOC 프로필을 서로 테스트했으며 VIP > 1인 VOC가 모델에서 지속적으로 중요하고 동일한 위치에 귀속되는 경우 위치별 것으로 간주되었습니다. Для этого профили ЛОС всех местоположений были проверены друг против друга, и если ЛОС с VIP> 1 был постоянно значимым в моделях 및 относился к одному 및 тому же месту, тогда он считался специфичным для местоположения. 이를 위해 모든 위치의 VOC 프로필을 서로 테스트했으며, VIP > 1인 VOC가 모델에서 지속적으로 중요하고 동일한 위치를 참조하는 경우 위치별 것으로 간주되었습니다.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 在模型中始终显着并归因于同一位置，则将其视为特位置.为 此 ， 对 所有 的 voc 配置 文件 了 互 测试 ， 如果 vip> 1 的 voc 에서 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 цельу профили ЛОС во всех местоположениях были сопоставлены друг с другом, и ЛОС с VIP> 1 считался зависячим от me стоположения, если он был постоянно значимым в модели 및 относился к одному 및 тому же местоположения. 이를 위해 모든 위치의 VOC 프로파일을 서로 비교했으며, VIP > 1인 VOC는 모델에서 지속적으로 유의미하고 동일한 위치를 참조하는 경우 위치 종속적인 것으로 간주되었습니다.오후에는 호흡샘플을 채취하지 않았으므로, 오전에 채취한 검체에 대해서만 호흡검체와 실내공기 검체의 비교를 실시하였다.단변량 분석은 Wilcoxon 검정을 사용하였고, Benjamini-Hochberg 보정을 이용하여 오발견률을 계산하였다.
현재 연구 중에 생성되고 분석된 데이터 세트는 합당한 요청이 있을 경우 각 저자에게 제공됩니다.
오만, A.et al.인체 휘발성 물질: 호기 공기, 피부 분비물, 소변, 대변 및 타액에 포함된 휘발성 유기 화합물(VOC).J. 호흡 입술.8(3), 034001(2014).
Belluomo, I.et al.인간의 호흡 내 휘발성 유기 화합물의 표적 분석을 위한 선택적 이온 전류 튜브 질량 분석기입니다.국가 프로토콜.16(7), 3419-3438(2021).
Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR & Romano, A. 암 진단을 위한 휘발성 유기 화합물 기반 호기 호흡 검사의 정확성 및 방법론적 과제. Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR & Romano, A. 암 진단을 위한 휘발성 유기 화합물 기반 호기 호흡 검사의 정확성 및 방법론적 과제.Khanna, GB, Boshire, PR, Markar, SR.및 Romano, A. 암 진단을 위한 휘발성 유기 화합물 기반 배기 테스트의 정확성 및 방법론적 문제. Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR & Romano, A. Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR & Romano, A. 휘발성 유기 화합물을 기반으로 한 암 진단의 정확성 및 방법론적 과제.Khanna, GB, Boshire, PR, Markar, SR.및 Romano, A. 암 진단에서 휘발성 유기 화합물 호흡 검사의 정확성 및 방법론적 문제.JAMA Oncol.5(1), e182815(2019).
Boshier, PR, Cushnir, JR, Priest, OH, Marczin, N. & Hanna, GB 세 가지 병원 환경 내 휘발성 미량 가스 수준의 변화: 임상 호흡 검사에 대한 영향. Boshier, PR, Cushnir, JR, Priest, OH, Marczin, N. & Hanna, GB 세 가지 병원 환경 내 휘발성 미량 가스 수준의 변화: 임상 호흡 검사에 대한 영향.Boshear, PR, Kushnir, JR, Priest, OH, Marchin, N. 및 Khanna, GB.세 병원 환경에서 휘발성 미량 가스 수준의 차이: 임상 호흡 검사의 중요성. Boshier, PR, Cushnir, JR, Priest, OH, Marczin, N. & Hanna, GB Boshier, PR, Cushnir, JR, Priest, OH, Marczin, N. & Hanna, GBBoshear, PR, Kushnir, JR, Priest, OH, Marchin, N. 및 Khanna, GB.세 가지 병원 환경에서 휘발성 미량 가스 수준의 변화: 임상 호흡 검사의 중요성.J. 종교적 결의안.4(3), 031001(2010).
Trefz, P.et al.양성자 전달 반응의 비행 시간 질량 분석법을 사용하여 임상 환경에서 호흡 가스를 실시간으로 지속적으로 모니터링합니다.항문.화학적인.85(21), 10321-10329(2013).
Castellanos, M., Xifra, G., Fernández-Real, JM & Sánchez, JM 호흡 가스 농도는 비직업 조건의 병원 환경에서 sevoflurane 및 이소프로필 알코올에 대한 노출을 반영합니다. Castellanos, M., Xifra, G., Fernández-Real, JM & Sánchez, JM 호흡 가스 농도는 비직업 조건의 병원 환경에서 sevoflurane 및 이소프로필 알코올에 대한 노출을 반영합니다.Castellanos, M., Xifra, G., Fernandez-Real, JM 및 Sanchez, JM 호기 가스 농도는 비직업 환경의 병원 환경에서 sevoflurane 및 이소프로필 알코올에 대한 노출을 반영합니다. Castellanos, M., Xifra, G., Fernández-Real, JM & Sánchez, JM 呼吸气体浓島反映了는 비职业条件下的医院环境中暴露于七氟醚和异丙醇。 Castellanos, M., Xifra, G., Fernández-Real, JM & Sánchez, JMCastellanos, M., Xifra, G., Fernandez-Real, JM 및 Sanchez, JM 기도 가스 농도는 병원 환경의 평신도 환경에서 sevoflurane 및 isopropanol에 대한 노출을 반영합니다.J. 호흡 입술.10(1), 016001(2016).
Markar SR 외.식도암과 위암 진단을 위한 비침습적 호흡 검사를 평가합니다.JAMA Oncol.4(7), 970-976(2018).
Salman, D.et al.임상 환경에서 실내 공기 중 휘발성 유기 화합물의 가변성.J. 호흡 입술.16(1), 016005(2021).
Phillips, M.et al.유방암의 휘발성 호흡 표지자.유방 J. 9(3), 184–191(2003).
Phillips, M., Greenberg, J. & Sabas, M. 정상적인 인간 호흡에서 펜탄의 폐포 구배. Phillips, M., Greenberg, J. & Sabas, M. 정상적인 인간 호흡에서 펜탄의 폐포 구배.Phillips M, Greenberg J 및 Sabas M. 정상적인 인간 호흡에서의 폐포 펜탄 변화도. Phillips, M., Greenberg, J. & Sabas, M. 正常人呼吸中戊烷的肺泡梯島. 필립스, M., 그린버그, J. & 사바스, M.Phillips M, Greenberg J 및 Sabas M. 정상적인 인간 호흡에서의 폐포 펜탄 구배.자유 라디칼.저장 창고.20(5), 333-337(1994).
Harshman SV 외.현장에서 오프라인으로 사용하기 위한 표준화된 호흡 샘플링의 특성.J. 호흡 입술.14(1), 016009(2019).
Maurer, F.et al.호기 측정을 위해 주변 공기 오염 물질을 세척합니다.J. 호흡 입술.8(2), 027107(2014).
Salehi, B.et al.알파피넨과 베타피넨의 치료 잠재력: 자연이 주는 기적적인 선물.생체분자 9(11), 738(2019).
CompTox 화학 정보 패널 - 벤질 알코올.https://comptox.epa.gov/dashboard/dsstoxdb/results?search=DTXSID5020152#chemical-function-use (2021년 9월 22일 접속).
Alfa Aesar – L03292 벤질 알코올, 99%.https://www.alfa.com/en/catalog/L03292/(2021년 9월 22일 액세스).
좋은 향기 회사 - 벤질 알코올.http://www.thegoodscentscompany.com/data/rw1001652.html (2021년 9월 22일 접속)
CompTox 화학 패널은 디이소프로필 프탈레이트입니다.https://comptox.epa.gov/dashboard/dsstoxdb/results?search=DTXSID2040731(2021년 9월 22일 액세스).
인간, 발암성 위험 평가에 관한 IARC 실무 그룹.벤조페논.: 국제암연구소(2013).
좋은 향기 회사 – 아세토페논.http://www.thegoodscentscompany.com/data/rw1000131.html#tooccur(2021년 9월 22일 액세스).
Van Gossum, A. & Decuyper, J. Breath 알칸은 지질 과산화 지수입니다. Van Gossum, A. & Decuyper, J. Breath 알칸은 지질 과산화 지수입니다.Van Gossum, A. 및 Dekuyper, J. 지질 과산화의 지표로서의 알칸 호흡. Van Gossum, A. & Decuyper, J. Breath가 공동 작업했습니다. Van Gossum, A. & Decuyper, J. Breath 알칸은 脂质过过化的剧情의 지표입니다.Van Gossum, A. 및 Dekuyper, J. 지질 과산화의 지표로서의 알칸 호흡.유로.국가 저널 2(8), 787–791(1989).
Salerno-Kennedy, R. & Cashman, KD 현대 의학의 바이오마커로서 호흡 이소프렌의 잠재적 응용: 간결한 개요. Salerno-Kennedy, R. & Cashman, KD 현대 의학의 바이오마커로서 호흡 이소프렌의 잠재적 응용: 간결한 개요. 살레르노-케네디, R. & 캐시먼, KD현대 의학의 바이오마커로서 호흡에 이소프렌을 적용할 수 있는 가능성: 간략한 검토. Salerno-Kennedy, R. & Cashman, KD는 呼吸异戊日烯작품을 为现代标志물적潜에서 사용합니다. 살레르노-케네디, R. & 캐시먼, KDSalerno-Kennedy, R. 및 Cashman, KD 현대 의학의 바이오마커로서 호흡 이소프렌의 잠재적 응용: 간략한 검토.Wien Klin Wochenschr 117(5–6), 180–186(2005).
Kureas M. et al.호기 내 휘발성 유기 화합물에 대한 표적 분석은 건강한 사람의 폐암을 다른 폐 질환과 구별하는 데 사용됩니다.대사산물 10(8), 317(2020).
게시 시간: 2022년 9월 28일