Köszönjük, hogy meglátogatta a Nature.com oldalt.Az Ön által használt böngészőverzió korlátozott CSS-támogatással rendelkezik.A legjobb élmény érdekében javasoljuk, hogy használjon frissített böngészőt (vagy tiltsa le a kompatibilitási módot az Internet Explorerben).Addig is a folyamatos támogatás érdekében a webhelyet stílusok és JavaScript nélkül jelenítjük meg.
Az elmúlt két évtizedben megnőtt az érdeklődés a kilélegzett levegőben található illékony szerves vegyületek (VOC) elemzése iránt.Továbbra is bizonytalanságok vannak a mintavétel normalizálásával és azzal kapcsolatban, hogy a beltéri levegő illékony szerves vegyületek befolyásolják-e a kilégzett levegő illékony szerves vegyületek görbéjét.Mérje fel a beltéri levegő illékony szerves vegyületeit a kórházi környezet rutin levegőmintavételi helyein, és határozza meg, hogy ez befolyásolja-e a lehelet összetételét.A második cél a beltéri levegő illékony szerves vegyület-tartalmának napi ingadozásának vizsgálata volt.A beltéri levegőt öt helyen gyűjtöttük össze reggel és délután egy mintavevő szivattyú és egy termikus deszorpciós (TD) cső segítségével.Kilégzési mintát csak reggel vegyen.A TD csöveket gázkromatográfiával elemeztük repülési idő tömegspektrometriával (GC-TOF-MS).Az összegyűjtött mintákban összesen 113 VOC-t azonosítottak.A többváltozós elemzés egyértelmű elválasztást mutatott a légzés és a szobalevegő között.A beltéri levegő összetétele a nap folyamán változik, és a különböző helyeken meghatározott VOC-k vannak, amelyek nem befolyásolják a légzési profilt.A lélegzetvételek nem mutattak hely szerinti elkülönülést, ami arra utal, hogy a mintavétel különböző helyeken végezhető anélkül, hogy az eredményeket befolyásolná.
Az illékony szerves vegyületek (VOC) szénalapú vegyületek, amelyek szobahőmérsékleten gáz halmazállapotúak, és számos endogén és exogén folyamat végtermékei1.A kutatók évtizedek óta érdeklődnek a VOC iránt, mivel potenciális szerepet játszanak az emberi betegségek non-invazív biomarkereiként.Továbbra is bizonytalanság van azonban a leheletminták gyűjtésének és elemzésének szabványosítását illetően.
A légzéselemzés szabványosításának egyik kulcsterülete a háttér VOC-k lehetséges hatása a beltéri környezeti levegőben.Korábbi tanulmányok kimutatták, hogy a beltéri környezeti levegőben lévő VOC-k háttérszintje befolyásolja a kilélegzett levegőben található VOC-szinteket3.Boshier et al.2010-ben kiválasztott ionáramlási tömegspektrometriát (SIFT-MS) alkalmaztak hét illékony szerves vegyület szintjének tanulmányozására három klinikai környezetben.A három régióban a környezetben található illékony szerves vegyületek különböző szintjeit azonosították, ami viszont útmutatást adott a beltéri levegőben elterjedt illékony szerves vegyületek betegségek biomarkerként való felhasználására.2013-ban Trefz et al.A műtőben lévő környezeti levegőt és a kórházi személyzet légzési szokásait is figyelemmel kísérték a munkanap során.Azt találták, hogy az exogén vegyületek, például a szevoflurán szintje mind a szobalevegőben, mind a kilélegzett levegőben 5-tel megnőtt a munkanap végére, ami kérdéseket vet fel azzal kapcsolatban, hogy mikor és hol kell a betegektől mintát venni kilégzési elemzés céljából, hogy csökkentsék az ilyen zavaró jelenségek problémáját. tényezőket.Ez korrelál Castellanos és munkatársai tanulmányával.2016-ban sevofluránt találtak a kórházi személyzet leheletében, de a kórházon kívüli személyzet leheletében nem.2018-ban Markar et al.a beltéri levegő összetételében bekövetkező változások hatását igyekeztek bemutatni a légzéselemzésre, a kilélegzett levegő diagnosztikai képességét felmérni nyelőcsőrákban7.A mintavétel során acél ellentüdőt és SIFT-MS-t használva nyolc illékony szerves vegyületet azonosítottak a beltéri levegőben, amelyek a mintavétel helyétől függően szignifikánsan változtak.Ezek a VOC-k azonban nem szerepeltek az utolsó lehelet VOC diagnosztikai modelljében, így hatásukat tagadták.2021-ben Salman és munkatársai tanulmányt készítettek.17 VOC-t azonosítottak szezonális megkülönböztető tényezőként, és azt javasolták, hogy a 3 µg/m3 kritikus szint feletti kilégzett VOC-koncentráció a VOC háttérszennyezés miatt valószínűtlennek tekinthető8.
A küszöbértékek meghatározásán vagy az exogén vegyületek teljes kizárásán túlmenően a háttérbeli eltérések kiküszöbölésének alternatívája a páros helyiséglevegő-minták gyűjtése a kilélegzett levegő mintavételével egyidejűleg, hogy a belélegezhető helyiségben magas koncentrációban jelenlévő illékony szerves vegyületek bármely szintje meghatározható legyen.kiszívott levegőből.A 9-es levegőt levonják a szintből, hogy „alveoláris gradienst” biztosítsanak.Ezért a pozitív gradiens az endogén 10-es vegyület jelenlétét jelzi. Egy másik módszer az, hogy a résztvevők „tisztított” levegőt lélegeznek be, amely elméletileg mentes a VOC11 szennyező anyagoktól.Ez azonban nehézkes, időigényes, és maga a berendezés is további VOC-szennyező anyagokat termel.Maurer et al.2014-ben a szintetikus levegőt belélegző résztvevők 39 VOC-t csökkentettek, de 29 VOC-t növeltek a beltéri környezeti levegő belélegzéséhez képest12.A szintetikus/tisztított levegő használata szintén erősen korlátozza a leheletmintavevő berendezések hordozhatóságát.
A környezeti VOC-szintek is várhatóan változnak a nap folyamán, ami tovább befolyásolhatja a kilégzési mintavétel szabványosítását és pontosságát.
A tömegspektrometria fejlődése, beleértve a gázkromatográfiával párosított hődeszorpciót és a repülési idő tömegspektrometriát (GC-TOF-MS), egy robusztusabb és megbízhatóbb VOC-elemzési módszert is biztosított, amely több száz VOC egyidejű kimutatására képes. mélyebb elemzéshez.levegő a szobában.Ez lehetővé teszi a helyiség levegőjének összetételének részletesebb jellemzését, valamint a nagy minták térbeli és időbeli változását.
Ennek a vizsgálatnak a fő célja az volt, hogy meghatározza az illékony szerves vegyületek különböző szintjét a beltéri környezeti levegőben a kórházi környezet általános mintavételi helyein, és hogy ez hogyan befolyásolja a kilélegzett levegő mintavételét.Másodlagos cél annak meghatározása volt, hogy a beltéri levegőben lévő VOC-k eloszlásában vannak-e jelentős napi vagy földrajzi eltérések.
A leheletmintákat, valamint a megfelelő beltéri levegőmintákat reggel öt különböző helyről vettük, és GC-TOF-MS-sel elemeztük.Összesen 113 VOC-t detektáltunk és vontunk ki a kromatogramból.Az ismételt méréseket összevonták az átlaggal, mielőtt a kivont és normalizált csúcsterületek főkomponens-analízisét (PCA) elvégezték a kiugró értékek azonosítása és eltávolítása érdekében. Felügyelt analízis részleges legkisebb négyzeteken keresztül – a diszkriminancia analízis (PLS-DA) ezután egyértelmű elkülönülést tudott kimutatni a lehelet- és a szobalevegő-minták között (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001) (1. ábra). Felügyelt analízis részleges legkisebb négyzeteken keresztül – a diszkriminancia analízis (PLS-DA) ezután egyértelmű elkülönülést tudott kimutatni a lehelet- és a szobalevegő-minták között (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001) (1. ábra). Затем контролируемый анализ с помощью частичного дискриминантного анализа методом наименьших квадратом наименьших квадрато разделение между образцами дыхания и комнатного воздуха (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) (1. példa). Ezután a részleges legkisebb négyzetek diszkriminancia analízisével (PLS-DA) végzett kontrollált analízis egyértelmű elkülönülést mutatott a kilélegzett levegő és a szobalevegő minták között (R2Y=0,97, Q2Y=0,96, p<0,001) (1. ábra).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显分离（R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96，p < 0,001） (图1）).通过 偏 最 小 二乘法 进行 监督 分析 分析 判别 判别 分析 弆 析 (PLS-DA) 渤 彤 脘室内 空气 样本 的 明显。……………………….. ........ Контролируемый анализ с помощью частичного дискриминантного анализа методом наименьших квадратов (PLS-DA) е разделение между образцами дыхания и воздуха в помещении (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) (1. példa). A kontrollált analízis részleges legkisebb négyzetek diszkriminancia analízisével (PLS-DA) ezután egyértelmű elkülönülést mutatott a kilélegzett és a beltéri levegőminták között (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001) (1. ábra). A csoportok szétválasztását 62 különböző VOC vezérelte, változó fontosságú előrejelzés (VIP) pontszáma > 1. Az egyes mintatípusokat jellemző VOC-k és a hozzájuk tartozó VIP pontszámok teljes listája az 1. kiegészítő táblázatban található. A csoportok szétválasztását 62 különböző VOC vezérelte, változó fontosságú előrejelzés (VIP) pontszáma > 1. Az egyes mintatípusokat jellemző VOC-k és a hozzájuk tartozó VIP pontszámok teljes listája az 1. kiegészítő táblázatban található. Разделение на группы было обусловлено 62 различными VOC с оценкой проекции переменной важкности, VIP) > 1. Пахкности (VIP) ующих каждый тип образца, и их соответствующие оценки VIP можно найти в дополнительной таблице 1. A csoportosítást 62 különböző VOC vezérelte, amelyeknek a változó fontosságú előrejelzés (VIP) pontszáma > 1. Az egyes mintatípusokat jellemző VOC-k és a hozzájuk tartozó VIP pontszámok teljes listája az 1. kiegészítő táblázatban található.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. A csoportok szétválasztását 62 különböző VOC vezérelte, változó fontosságú előrejelzési pontszámmal (VIP) > 1.Az egyes mintatípusokat és a hozzájuk tartozó VIP pontszámokat jellemző VOC-k teljes listája az 1. kiegészítő táblázatban található.
A PLS-DA-val végzett felügyelt analízis egyértelmű elkülönülést mutatott a belélegzett és a szobalevegő VOC-profilja között, amelyet reggel gyűjtöttek (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001). A PLS-DA-val végzett felügyelt analízis egyértelmű elkülönülést mutatott a belélegzett és a szobalevegő VOC-profilja között, amelyet reggel gyűjtöttek (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001). A PLS-DA kontrollált analízis egyértelmű elkülönülést mutatott a reggel gyűjtött kilégzett és beltéri levegő illékony szerves vegyület profilja között (R2Y=0.97, Q2Y=0.96, p<0.001).PLS-DA Контролируемый анализ с использованием PLS-DA показал четкое разделение профилей ЛОС дыхания и возбользования, возбользованием, возбользованием ром (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001). A PLS-DA-val végzett ellenőrzött analízis egyértelmű elkülönülést mutatott a reggel gyűjtött lehelet és beltéri levegő VOC profiljai között (R2Y=0,97, Q2Y=0,96, p<0,001).
Модель выявила значительное разделение между двумя временными точками (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p <0,001) (рис.). Модель выявила значительное разделение между двумя временными точками (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p <0,001) (рис.). Ezt 47 VOC 1-nél nagyobb VIP-pontszámmal magyarázta. A reggeli mintákat jellemző legmagasabb VIP-pontszámmal rendelkező VOC-k között több elágazó láncú alkán, oxálsav és hexakozán szerepelt, míg a délutáni minták több 1-propanolt, fenolt, propánsavat, 2-metil- , 2-ethyl-3-hydroxyhexyl ester, isoprene and nonanal. Ezt 47 VOC 1-nél nagyobb VIP-pontszámmal magyarázta. A reggeli mintákat jellemző legmagasabb VIP-pontszámmal rendelkező VOC-k között több elágazó láncú alkán, oxálsav és hexakozán szerepelt, míg a délutáni minták több 1-propanolt, fenolt, propánsavat, 2-metil- , 2-ethyl-3-hydroxyhexyl ester, isoprene and nonanal. Это было обусловлено наличием 47 летучих органических соединений с оценкой VIP > 1. ЛОС с самой вочией ующей утренние образцы, включали несколько разветвленных алканов, щавелевую кислоту и гексаякозан, дмореныкатозан содержали больше 1-пропанола, фенола, пропановой кислоты, 2-метил- , 2-этил-3-гидроксигексиловый эфир, изопрен и нональ. Ennek oka 47 illékony szerves vegyület jelenléte, amelyek VIP pontszáma > 1. A reggeli minták legmagasabb VIP pontszámát elért VOC-k között több elágazó láncú alkán, oxálsav és hexakozán szerepelt, míg a nappali minták több 1-propanolt, fenolt, propanoic acids, 2-methyl-, 2-ethyl-3-hydroxyhexyl ether, isoprene and nonanal.这是由47 种VIP 评分> 1 的VOC 驱动的.这是由47 种VIP 评分> 1 的VOC 驱动的. A legmagasabb VIP besorolású VOC-k a reggeli mintában különféle elágazó láncú alkánokat, oxálsavat és hexadekánt tartalmaztak, míg a délutáni minta több 1-propanolt, fenolt, propionsavat, 2-metil-, 2-etil-3-hidroxi-hexilt tartalmazott.észter, izoprén és nonanal.A beltéri levegő összetételének napi változásait jellemző illékony szerves vegyületek (VOC) teljes listája a 2. kiegészítő táblázatban található.
A VOC-k eloszlása a beltéri levegőben a nap folyamán változó. A PLS-DA-val végzett felügyelt analízis különbséget mutatott a délelőtt vagy délután gyűjtött szobai levegőminták között (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). A PLS-DA-val végzett felügyelt analízis különbséget mutatott a délelőtt vagy délután gyűjtött szobai levegőminták között (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). Контролируемый анализ с помощью PLS-DA показал разделение между пробами воздуха в помещении, =0 мещении, собранром6ми, собранром6 , Q2Y = 0,22, p < 0,001). A PLS-DA-val végzett kontrollált analízis elkülönülést mutatott a reggel és délután gyűjtött beltéri levegőminták között (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氼样本之间存圬之间存在. 0,22，p < 0,001）.PLS-DA Анализ эпиднадзора с использованием PLS-DA показал разделение проб воздуха внутри помещений, = собранных, Q2,20,2 0,22, p < 0,001). A PLS-DA-val végzett felügyeleti elemzés a délelőtt vagy délután gyűjtött beltéri levegőminták elkülönülését mutatta (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001).Az ellipszisek 95%-os konfidencia intervallumot és a csillagcsoport súlypontját mutatják.
A londoni St Mary's Hospital öt különböző helyéről gyűjtöttek mintákat: egy endoszkópos szobából, egy klinikai kutatószobából, egy műtőkomplexumból, egy járóbeteg-klinikából és egy tömegspektrometriai laboratóriumból.Kutatócsoportunk rendszeresen használja ezeket a helyeket a betegek toborzására és a légzésgyűjtésre.A korábbiakhoz hasonlóan a beltéri levegő gyűjtése reggel és délután, a kilélegzett levegő mintavétele csak délelőtt történt. A PCA a szobalevegő-minták hely szerinti szétválasztását emelte ki permutációs többváltozós varianciaanalízissel (PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001) (3a. ábra). A PCA a szobalevegő-minták hely szerinti szétválasztását emelte ki permutációs többváltozós varianciaanalízissel (PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001) (3a. ábra). PCA выявил разделение проб комнатного воздуха по местоположению с помощью перестановочного многомернперсаиPERнолMANго 2 = 0,16, p <0,001) (рис. 3а). A PCA a helyiséglevegő-minták hely szerinti elválasztását tárta fel permutációs többváltozós varianciaanalízissel (PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001) (3a. ábra). PCA 通过置换多变量方差分析（PERMANOVA，R2 = 0,16，p < 0,001）强调了房间空气样方差分析.PCA PCA подчеркнул локальную сегрегацию проб комнатного воздуха с помощью перестановочного перестановочного многомеркного многомерноверсиолногацию проб комнатного воздуха с помощью перестановочного,2 = 0,16, p <0,001) (рис. 3а). A PCA a szobalevegő-minták lokális szegregációját emelte ki permutációs többváltozós varianciaanalízissel (PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001) (3a. ábra).Ezért olyan párosított PLS-DA modelleket hoztak létre, amelyekben minden helyet összehasonlítanak az összes többi hellyel, hogy meghatározzák a jellemzők aláírását. Minden modell szignifikánsnak bizonyult, és a VIP pontszám > 1 VOC-t a megfelelő töltéssel extraháltuk a csoport hozzájárulásának azonosítása érdekében. Minden modell szignifikánsnak bizonyult, és a VIP pontszám > 1 VOC-t a megfelelő töltéssel extraháltuk a csoport hozzájárulásának azonosítása érdekében. Все модели были значимыми, и ЛОС с оценкой VIP > 1 были извлечены с соответствуюющей нагрузкой длоплупоенияп ада. Minden modell szignifikánsnak bizonyult, és a VIP pontszám > 1 VOC-t megfelelő töltéssel extraháltuk a csoport hozzájárulásának meghatározásához.所有模型均显着，VIP 评分> 1 的VOC 被提取并分别加载以识别组贡献.所有模型均显着，VIP 评分> 1 的VOC Все модели были значимыми, и VOC с баллами VIP> 1 были извлечены и загружены отдельно для определупо. Minden modell szignifikáns volt, és az 1-nél nagyobb VIP-pontszámú VOC-kat külön-külön kinyertük és feltöltöttük a csoport hozzájárulásának meghatározásához.Eredményeink azt mutatják, hogy a környezeti levegő összetétele a helytől függően változik, és modellkonszenzussal azonosítottuk a helyspecifikus jellemzőket.Az endoszkópos egységet magas undekán, dodekán, benzonitril és benzaldehid szint jellemzi.A Klinikai Kutatási Osztály (más néven Májkutatási Osztály) mintái több alfa-pinént, diizopropil-ftalátot és 3-karént mutattak.A műtő kevert levegőjét elágazó láncú dekán, elágazó dodekán, elágazó tridekán, propionsav, 2-metil-, 2-etil-3-hidroxi-hexil-éter, toluol és 2 – krotonaldehid jelenléte jellemzi.A rendelőintézetben (Paterson Building) magasabb az 1-nonanol, vinil-lauril-éter, benzil-alkohol, etanol, 2-fenoxi, naftalin, 2-metoxi, izobutil-szalicilát, tridekán és elágazó láncú tridekán tartalma.Végül a tömegspektrometriás laboratóriumban gyűjtött beltéri levegő több acetamidot, 2'2'2-trifluor-N-metil-, piridint, furánt, 2-pentil-, elágazó undekánt, etilbenzolt, m-xilolt, o-xilolt, furfurált mutatott. és etilanizát.A 3-karén különböző szintjei mind az öt helyen jelen voltak, ami arra utal, hogy ez a VOC egy gyakori szennyezőanyag, amely a legmagasabb megfigyelt szinttel rendelkezik a klinikai vizsgálati területen.Az egyes pozíciókat megosztó megállapodott VOC-k listája a 3. kiegészítő táblázatban található. Ezen túlmenően minden egyes érdeklődésre számot tartó VOC-ra egyváltozós elemzést végeztünk, és az összes pozíciót páronkénti Wilcoxon teszttel, majd Benjamini-Hochberg korrekcióval hasonlították össze. .Az egyes VOC-ok blokkdiagramjait az 1. kiegészítő ábra mutatja be. A légúti illékony szerves vegyület görbéi helyfüggetlennek tűntek, amint azt a PCA-nál, majd a PERMANOVA-nál megfigyeltük (p = 0,39) (3b. ábra). Ezen túlmenően páronkénti PLS-DA modelleket is generáltak a különböző helyszínek között a leheletmintákhoz is, de szignifikáns különbséget nem azonosítottak (p > 0,05). Ezen túlmenően páronkénti PLS-DA modelleket is generáltak a levegőminták különböző helyei között, de szignifikáns különbséget nem azonosítottak (p > 0,05). Кроме того, парные модели PLS-DA также были созданы между всеми разными местоположениями образцов образцов образцов дхурасния, личий выявлено не было (p > 0,05). Ezenkívül páros PLS-DA modelleket is létrehoztak az összes különböző légvételi mintahely között, de nem találtunk szignifikáns különbséget (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 模弋， 」」宾现. PLS-DA 模型，但未发现显着差异(p > 0,05). Кроме того, парные модели PLS-DA также были сгенерированы между всеми различными местоположениями местопоположенияцавхзнозенияцавхзнудыцобра, ных различий обнаружено не было (p > 0,05). Ezenkívül páros PLS-DA modelleket is létrehoztak az összes különböző légvételi mintahely között, de nem találtunk szignifikáns különbséget (p > 0,05).
A környezeti beltéri levegő változásai, de a kilélegzett levegőben nem, a VOC-eloszlás a mintavételi helytől függően eltérő, a PCA-val végzett felügyelet nélküli elemzés azt mutatja, hogy a különböző helyeken gyűjtött beltéri levegőminták elkülönülnek, de nem a megfelelő kilélegzett levegőminták.A csillagok a csoport súlypontját jelölik.
Ebben a tanulmányban elemeztük a beltéri levegő VOC-jainak eloszlását öt gyakori kilégzési mintavételi helyen, hogy jobban megértsük a háttér VOC-szintjének a leheletelemzésre gyakorolt hatását.
A beltéri levegőminták szétválását mind az öt különböző helyen megfigyelték.A 3-karén kivételével, amely minden vizsgált területen jelen volt, a szétválást különböző VOC-ok okozták, így minden egyes hely sajátos karaktert adott.Az endoszkópos értékelés területén az elválasztást kiváltó illékony szerves vegyületek főként a monoterpének, mint a béta-pinén és az alkánok, mint a dodekán, az undekán és a tridekán, amelyek általában megtalálhatók a tisztítószerekben általánosan használt illóolajokban 13. Az endoszkópos tisztítás gyakoriságát figyelembe véve Ezek a VOC-k valószínűleg gyakori beltéri tisztítási folyamatok eredményei.A klinikai kutatólaboratóriumokban, akárcsak az endoszkópiában, az elválasztás elsősorban monoterpéneknek, például alfa-pinénnek köszönhető, de valószínűleg tisztítószerektől is.A komplex műtőben a VOC aláírás főként elágazó alkánokból áll.Ezeket a vegyületeket sebészeti műszerekből is be lehet szerezni, mivel olajban és kenőanyagban gazdagok14.A műtéti környezetben a tipikus illékony szerves vegyületek közé tartozik egy sor alkohol: az 1-nonanol, amely növényi olajokban és tisztítószerekben található, és a benzil-alkohol, amely a parfümökben és helyi érzéstelenítőkben található.15,16,17,18 VOC egy tömegspektrometriai laboratóriumban nagyon eltér a más területeken várttól, mivel ez az egyetlen nem klinikai vizsgálati terület.Míg néhány monoterpén jelen van, a vegyületek egy homogénebb csoportja osztozik ezen a területen más vegyületekkel (2,2,2-trifluor-N-metil-acetamid, piridin, elágazó undekán, 2-pentilfurán, etilbenzol, furfurol, etilanizát).), ortoxilén, meta-xilol, izopropanol és 3-karén), beleértve az aromás szénhidrogéneket és alkoholokat.Ezen VOC-k némelyike másodlagos lehet a laboratóriumban használt vegyszerek miatt, amelyek hét tömegspektrometriás rendszerből állnak, amelyek TD és folyadék befecskendezési módban működnek.
A PLS-DA esetében a beltéri levegő és a leheletminták erős szétválását figyelték meg, amit a 113 észlelt VOC-ból 62 okozott.A beltéri levegőben ezek az illékony szerves vegyületek exogének, és magukban foglalják a diizopropil-ftalátot, benzofenont, acetofenont és benzil-alkoholt, amelyeket általában lágyítókban és illatanyagokban használnak19,20,21,22, utóbbi megtalálható a tisztítószerekben16.A kilélegzett levegőben található vegyi anyagok endogén és exogén illékony szerves vegyületek keveréke.Az endogén VOC-k főként elágazó láncú alkánokból állnak, amelyek a lipidperoxidáció melléktermékei23, és izoprénből, a koleszterinszintézis melléktermékéből24.Az exogén VOC-k közé tartoznak a monoterpének, például a béta-pinén és a D-limonén, amelyek a citrusfélék illóolajaira (tisztítószerekben is széles körben használtak) és az élelmiszer-tartósítószerekre vezethetők vissza13,25.Az 1-propanol lehet endogén, ami az aminosavak lebontásából származik, vagy exogén, a fertőtlenítőszerekben26.A beltéri levegő belélegzéséhez képest magasabb szintű illékony szerves vegyületek találhatók, amelyek közül néhányat a betegségek lehetséges biomarkereként azonosítottak.Az etil-benzolról kimutatták, hogy számos légúti betegség potenciális biomarkere, köztük a tüdőrák, a COPD27 és a tüdőfibrózis28.A tüdőrákban nem szenvedő betegekkel összehasonlítva az N-dodekán és a xilol szintje is magasabb volt a tüdőrákos betegekben29, míg a metacimol szintje az aktív vastagbélgyulladásban szenvedő betegeknél30.Így még ha a beltéri levegő különbségei nem is befolyásolják az általános légzési profilt, bizonyos VOC-szinteket befolyásolhatnak, így a beltéri háttérlevegő monitorozása továbbra is fontos lehet.
A délelőtti és délutáni beltéri levegőminták között is elkülönültek.A reggeli minták fő jellemzői az elágazó alkánok, amelyek gyakran megtalálhatók külsőleg a tisztítószerekben és viaszokban31.Ez azzal magyarázható, hogy a vizsgálatba bevont mind a négy klinikai helyiséget kitisztították a helyiséglevegő-mintavétel előtt.Az összes klinikai területet különböző VOC-k választják el, így ez az elválasztás nem tudható be a tisztításnak.A reggeli mintákhoz képest a délutáni minták általában magasabb szintű alkoholok, szénhidrogének, észterek, ketonok és aldehidek keverékét mutatták.Mind az 1-propanol, mind a fenol megtalálható a fertőtlenítőszerekben26,32, ami várható, mivel a nap folyamán a teljes klinikai terület rendszeres tisztítását végzi.A lélegzetet csak reggel gyűjtik össze.Ennek oka számos egyéb tényező, amely befolyásolhatja a nap folyamán a kilégzett levegő illékony szerves vegyületek szintjét, amelyeket nem lehet szabályozni.Ez magában foglalja az italok és ételek fogyasztását33,34 és a különböző fokú testmozgást35,36 a kilégzési mintavétel előtt.
A VOC-elemzés továbbra is a nem invazív diagnosztikai fejlesztés élvonalában áll.A mintavétel szabványosítása továbbra is kihívást jelent, de elemzésünk meggyőzően kimutatta, hogy nem volt szignifikáns különbség a különböző helyeken gyűjtött leheletminták között.Ebben a tanulmányban kimutattuk, hogy a beltéri környezeti levegő illékony szerves vegyületek tartalma a helytől és a napszaktól függ.Eredményeink azonban azt is mutatják, hogy ez nem befolyásolja szignifikánsan az illékony szerves vegyületek eloszlását a kilégzett levegőben, ami arra utal, hogy a kilégzési mintavétel különböző helyeken végezhető anélkül, hogy jelentősen befolyásolná az eredményeket.Előnyben részesítjük több helyszín bevonását és a mintagyűjtemények hosszabb időn keresztüli megkettőzését.Végül a beltéri levegő elválasztása a különböző helyekről és a kilélegzett levegő elválasztásának hiánya egyértelműen azt mutatja, hogy a mintavétel helye nem befolyásolja jelentősen az emberi lehelet összetételét.Ez biztató a légzéselemzési kutatások számára, mivel eltávolítja a lehetséges zavaró tényezőket a légzési adatok gyűjtésének szabványosításában.Bár egyetlen alanytól származó összes légzési minta korlátozta tanulmányunkat, ez csökkentheti az emberi viselkedés által befolyásolt egyéb zavaró tényezők közötti különbségeket.Az egydiszciplináris kutatási projekteket korábban számos tanulmányban sikeresen alkalmazták37.A határozott következtetések levonásához azonban további elemzésre van szükség.Javasoljuk az izopropil-alkohol elhagyását a tisztítószerekben való elterjedése miatt, különösen az egészségügyi intézményekben.Ezt a vizsgálatot az egyes helyeken gyűjtött leheletminták száma korlátozta, és további munkára van szükség nagyobb számú leheletmintával annak igazolására, hogy az emberi lehelet összetétele nem befolyásolja jelentősen azt a kontextust, amelyben a minták találhatók.Ezenkívül a relatív páratartalom (RH) adatait nem gyűjtöttük, és bár elismerjük, hogy az RH különbségei befolyásolhatják a VOC-eloszlást, a logisztikai kihívások mind az RH-szabályozás, mind az RH adatgyűjtés során jelentősek a nagyszabású vizsgálatokban.
Összefoglalva, tanulmányunk azt mutatja, hogy a beltéri levegőben lévő VOC-k helytől és időponttól függően változnak, de úgy tűnik, hogy ez nem igaz a leheletminták esetében.A kis mintaméret miatt nem lehet végleges következtetéseket levonni a beltéri környezeti levegő légvételi mintavételre gyakorolt hatásáról, és további elemzések szükségesek, ezért javasolt a beltéri levegő mintavétele a légzés során az esetleges szennyeződések, VOC-k kimutatására.
A kísérlet 10 egymást követő munkanapon keresztül zajlott a londoni St Mary's Kórházban 2020 februárjában. Minden nap két-két levegőmintát és négy beltéri levegőmintát vettek mind az öt helyszínről, összesen 300 mintát.Minden módszert a vonatkozó irányelveknek és előírásoknak megfelelően hajtottak végre.Mind az öt mintavételi zóna hőmérsékletét 25 °C-on szabályoztuk.
Öt helyet választottak ki a beltéri levegő mintavételére: tömegspektrometriai műszeres laboratórium, sebészeti ambuláns, műtő, kiértékelő terület, endoszkópos értékelő terület és klinikai dolgozószoba.
A szobalevegőt inert bevonatú Tenax TA/Carbograph termikus deszorpciós (TD) csöveken (Markes International Ltd, Llantrisan, Egyesült Királyság) keresztül vettük 250 ml/perc sebességgel 2 percig az SKC Ltd. levegőmintavevő pumpájával, teljes nehézségi fok: 500 ml környezeti levegőt minden TD csőhöz.A mintákat két példányban vettük.
A beltéri levegőmintavételnek alávetett egyéni alanyoktól légvételi mintákat vettünk. A kilégzési mintavételi eljárást az NHS Egészségügyi Kutatási Hatóság (London–Camden & Kings Cross Research Ethics Committee) által jóváhagyott protokoll szerint végezték (hivatkozás: 14/LO/1136). A kilégzési mintavételi eljárást az NHS Egészségügyi Kutatási Hatóság (London–Camden & Kings Cross Research Ethics Committee) által jóváhagyott protokoll szerint végezték (hivatkozás: 14/LO/1136). Процесс отбора проб дыхания проводился в соответствии с протоколом, одобренным Управлением Nвадицинскилх медицинскийлоHS — Комитет по этике исследований Camden & Kings Cross (ссылка 14/LO/1136). A kilégzési mintavételi eljárást az NHS Medical Research Authority – London – Camden & Kings Cross Research Ethics Committee (Ref. 14/LO/1136) protokollja szerint végezték.A kilégzési mintavételi eljárást az NHS-London-Camden Medical Research Agency és a King's Cross Research Ethics Committee (ref 14/LO/1136) által jóváhagyott protokollok szerint végezték.A kutató tájékozott írásbeli beleegyezését adta.Normalizálás céljából a kutatók előző éjszaka éjfél óta nem ettek és nem ittak.A leheletet egy egyedi készítésű 1000 ml-es Nalophan™ (PET polietilén-tereftalát) eldobható zacskó és egy lezárt szájrészként használt polipropilén fecskendő segítségével gyűjtöttük össze, ahogy azt korábban leírták Belluomo és munkatársai.A Nalofanról bebizonyosodott, hogy kiváló légúti tárolóközeg, mivel inertsége és a vegyület akár 12 órán át tartó stabilitását is képes biztosítani38.Legalább 10 percig ebben a helyzetben maradva a vizsgáló normál csendes légzés közben kilélegzi a mintazsákot.A maximális térfogatra való feltöltést követően a tasakot fecskendődugattyúval le kell zárni.A beltéri levegő mintavételéhez hasonlóan az SKC Ltd. levegőmintavevő szivattyújával 10 percig szívja a levegőt a zsákból a TD csövön keresztül: csatlakoztasson egy nagy átmérőjű szűrő nélküli tűt a TD cső másik végén lévő légszivattyúhoz a műanyagon keresztül. csövek és SKC.Akupunktúra a zsákot, és lélegezzünk be 250 ml/perc sebességgel minden TD csövön 2 percig, összesen 500 ml légvételt töltve minden TD csőbe.A mintákat ismét két párhuzamosban gyűjtöttük, hogy minimalizáljuk a mintavételi változékonyságot.A lélegzetvételt csak reggel gyűjtik össze.
A TD csöveket TC-20 TD csőkondicionálóval (Markes International Ltd, Llantrisant, UK) tisztítottuk 40 percig 330 °C-on, 50 ml/perc nitrogénáramlás mellett.Minden mintát a begyűjtést követő 48 órán belül elemeztünk GC-TOF-MS alkalmazásával.Egy Agilent Technologies 7890A GC-t párosítottak egy TD100-xr termikus deszorpciós beállítással és egy BenchTOF Select MS-sel (Markes International Ltd, Llantrisan, Egyesült Királyság).A kezdeti deszorpciót 250 °C-on, 5 percig 50 ml/perc héliumáram mellett végeztük, hogy a VOC-okat hidegcsapdára (Material Emissions, Markes International, Llantrisant, UK) osztott módban (1:10) 25 °C-on deszorpálják. °C.A hidegcsapdás (másodlagos) deszorpciót 250°C-on (60°C/s ballisztikus melegítéssel) 3 percig 5,7 ml/perc He áramlási sebesség mellett végeztük, és a GC-hez vezető áramlási út hőmérsékletét folyamatosan melegítettük.200 °С-ig.Az oszlop egy Mega WAX-HT oszlop volt (20 m × 0,18 mm × 0,18 μm, Chromalytic, Hampshire, USA).Az oszlop áramlási sebességét 0,7 ml/perc értékre állítottuk be.A kemence hőmérsékletét először 35 °C-ra állítottuk be 1,9 percre, majd 240 °C-ra emeltük (20 °C/perc, 2 perc tartás).Az MS átviteli vonalat 260 °C-on, az ionforrást (70 eV elektronütközés) 260 °C-on tartottuk.Az MS analizátort úgy állítottuk be, hogy 30 és 597 m/s között rögzítsen.A deszorpciót hideg csapdában (nincs TD-csőben) és a deszorpciót kondicionált tiszta TD-csőben végeztük el minden egyes vizsgálati futtatás elején és végén, hogy megbizonyosodjunk arról, hogy nincsenek átvivő hatások.Ugyanezt a vakelemzést végeztük el közvetlenül a leheletminták deszorpciója előtt és közvetlenül utána annak biztosítására, hogy a mintákat folyamatosan lehessen elemezni a TD módosítása nélkül.
Az érdeklődésre számot tartó vegyületeket reprezentatív lehelet- és szobalevegő-mintákból azonosítottuk.A VOC tömegspektrumon és retenciós indexen alapuló megjegyzések a NIST 2017 tömegspektrum könyvtár használatával. A retenciós indexeket egy alkánkeverék (nC8-nC40, 500 μg/ml diklór-metánban, Merck, USA) elemzésével számítottuk ki 1 μL-t három kondicionált TD csőbe kalibráló oldattöltő berendezésen keresztül, és azonos TD-GC-MS körülmények között analizáltuk. a nyers vegyületlistából pedig csak azokat tartottuk meg elemzésre, amelyeknek fordított egyezési tényezője > 800. A retenciós indexeket egy alkánkeverék (nC8-nC40, 500 μg/ml diklór-metánban, Merck, USA) elemzésével számítottuk ki 1 μL-t három kondicionált TD csőbe kalibráló oldattöltő berendezésen keresztül, és azonos TD-GC-MS körülmények között analizáltuk. a nyers vegyületlistából pedig csak azokat tartottuk meg elemzésre, amelyeknek fordított egyezési tényezője > 800.A retenciós indexeket úgy számítottuk ki, hogy 1 µl alkánok keverékét (nC8-nC40, 500 µg/ml diklór-metánban, Merck, USA) analizáltuk három kondicionált TD csőben, kalibrációs oldattöltő egység segítségével, és ugyanazon TD-GC-MS alatt analizáltuk. körülmények.из исходного списка соединений для анализа были оставлены только соединения с коэффициентом > обниходного és az eredeti vegyületlistából csak a 800-nál nagyobb fordított egyezési együtthatójú vegyületek kerültek elemzésre.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，仅保留反吚匹配因0.分析.通过 分析 烷烃 （（nc8-nc40，500 μg/ml 在 中 ， ， merck ， USA） 保留 指数 ， 通过1 μl 到 三 调节 过 的 的 管 ， 并 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在800 的化合物进行分析。A retenciós indexeket alkánok keverékének (nC8-nC40, 500 μg/ml diklór-metánban, Merck, USA) elemzésével számítottuk ki, három kondicionált TD csőbe 1 μl-t adtunk az oldattöltő kalibrálásával, majd hozzáadtuk.выполненных в тех же условиях TD-GC-MS и из исходного списка соединений, для анализа быленикоия оставияхавиях циентом обратного соответствия > 800. ugyanazon TD-GC-MS körülmények között és az eredeti vegyületlistából csak a 800-nál nagyobb inverz illeszkedési tényezővel rendelkező vegyületeket tartottuk meg az elemzéshez. Наконец, любые соединения с отношением сигнал/шум <3 также были исключены. Végül minden olyan vegyületet, amelynek jel-zaj aránya <3, szintén kizártunk. Наконец, любые соединения с отношением сигнал/шум <3 также были исключены. Végül minden olyan vegyületet, amelynek jel-zaj aránya <3, szintén kizártunk.Az egyes vegyületek relatív mennyiségét ezután az összes adatfájlból kivontuk a kapott vegyületlista segítségével.A NIST 2017-hez képest 117 vegyületet azonosítottak a leheletmintákban.A szedés a MATLAB R2018b szoftverrel (9.5-ös verzió) és a Gavin Beta 3.0-val történt.Az adatok további vizsgálata után a kromatogramok vizuális ellenőrzésével további 4 vegyületet kizártunk, így 113 vegyületet kell bevonni a következő elemzésbe.Ezekből a vegyületekből rengeteget találtak mind a 294 sikeresen feldolgozott mintából.Hat mintát távolítottak el a rossz adatminőség miatt (szivárgó TD csövek).A fennmaradó adatkészletekben a Pearson-féle egyoldalú korrelációkat 113 VOC között számították ki ismételt mérési mintákban a reprodukálhatóság értékelésére.A korrelációs együttható 0,990 ± 0,016, a p érték 2,00 × 10–46 ± 2,41 × 10–45 (számtani átlag ± szórás).
Minden statisztikai elemzést az R 4.0.2-es verzióján végeztünk (R Foundation for Statistical Computing, Bécs, Ausztria).Az integrált csúcsokat először log-transzformáltuk, majd a teljes terület normalizálásával normalizáltuk.Az ismételt mérésű mintákat az átlagértékig felgöngyöltük.A „ropls” és „mixOmics” csomagokat felügyelt PCA modellek és felügyelt PLS-DA modellek létrehozására használják.A PCA lehetővé teszi 9 minta kiugró érték azonosítását.Az elsődleges levegőmintát a szobalevegő-mintával csoportosították, ezért a mintavételi hiba miatt üres csőnek tekintették.A fennmaradó 8 minta 1,1′-bifenil-3-metilt tartalmazó szobalevegő-minta.A további tesztelés azt mutatta, hogy mind a 8 minta szignifikánsan alacsonyabb volt a VOC termelése a többi mintához képest, ami arra utal, hogy ezeket a kibocsátásokat a csövek betöltésekor humán hiba okozta.A helyelválasztást PCA-ban tesztelték, vegán csomagból származó PERMANOVA használatával.A PERMANOVA lehetővé teszi a csoportok súlypontok alapján történő felosztásának azonosítását.Ezt a módszert korábban hasonló metabolomikus vizsgálatokban használták39,40,41.A ropls csomag a PLS-DA modellek jelentőségének értékelésére szolgál véletlenszerű hétszeres keresztellenőrzés és 999 permutáció segítségével. Azokat a vegyületeket, amelyeknek a változó fontossági előrejelzés (VIP) pontszáma > 1, relevánsnak tekintettük az osztályozás szempontjából, és szignifikánsnak tartottuk. Azokat a vegyületeket, amelyeknek a változó fontossági előrejelzés (VIP) pontszáma > 1, relevánsnak tekintettük az osztályozás szempontjából, és szignifikánsnak tartottuk. Azokat a vegyületeket, amelyek változó fontosságú előrejelzési pontszáma (VIP) > 1, alkalmasnak tekintették az osztályozásra, és megtartották szignifikánsnak.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 остазвали. A változó fontosságú (VIP) > 1 pontszámú vegyületeket minősíthetőnek tekintették, és szignifikánsak maradtak.A csoport hozzájárulásának meghatározásához a PLS-DA modell terheléseit is kivontuk. Ennek érdekében az összes hely VOC-profilját tesztelték egymással, és ha a VIP > 1 VOC állandóan szignifikáns volt a modellekben, és ugyanahhoz a helyhez rendelték, akkor azt helyspecifikusnak tekintették. Ennek érdekében az összes hely VOC-profilját tesztelték egymással, és ha a VIP > 1 VOC állandóan szignifikáns volt a modellekben, és ugyanahhoz a helyhez rendelték, akkor azt helyspecifikusnak tekintették. Дэ профили о в сех местололений ыи пи проверены дро против друа, önti и л пчч (и (с с п п п п п parancs л и отиили к онene и т же месту, тога оа читал я сецифичны д л лтолололожnke. Ehhez az összes hely VOC-profilját egymáshoz képest teszteltük, és ha a VIP > 1 VOC konzisztensen szignifikáns volt a modellekben, és ugyanarra a helyre vonatkozott, akkor azt helyspecifikusnak tekintettük.为 此 ， 对 所有 的 的 voc 配置 文件 了 相互 测试 ， 如果 vip> 1 的 咋 voc 圧 羭 的 咋 voc 圧 中于 一 位置 ， 将 其 视为 特定。。。 位置 位置 位置 位置 位置 位置 罍置 位置 位 位置 位位置 位置 Ebből a célból a VOC profilokat minden helyen összehasonlítottuk egymással, és a VIP> 1 -es VOC -t a helyfüggőnek tekintették, ha a modellben következetesen szignifikáns volt, és ugyanazon a helyre utalták.A kilélegzett levegő és a beltéri levegő minták összehasonlítását csak a délelőtti minták esetében végeztük, mivel délutáni levegőminta nem történt.Az egyváltozós analízishez Wilcoxon tesztet használtunk, és a hamis felfedezési arányt a Benjamini-Hochberg korrekcióval számítottuk ki.
A jelen tanulmány során generált és elemzett adatkészletek ésszerű kérésre rendelkezésre állnak a megfelelő szerzőktől.
Oman, A. et al.Humán illékony anyagok: Illékony szerves vegyületek (VOC) a kilégzett levegőben, bőrváladékban, vizeletben, székletben és nyálban.J. Breath res.8(3), 034001 (2014).
Belluomo, I. et al.Szelektív ionáramcsöves tömegspektrometria az emberi leheletben lévő illékony szerves vegyületek célzott elemzéséhez.Nemzeti protokoll.16(7), 3419–3438 (2021).
Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR & Romano, A. Az illékony szerves vegyületek alapú kilégzési tesztek pontossága és módszertani kihívásai rákdiagnosztikára. Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR & Romano, A. Az illékony szerves vegyületek alapú kilégzési tesztek pontossága és módszertani kihívásai rákdiagnosztikára.Khanna, GB, Boshire, PR, Markar, SR.és Romano, A. Az illékony szerves vegyületeken alapuló elszívott levegő tesztek pontossága és módszertani kérdései rákdiagnosztikára. Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR & Romano, A. Pontosság és módszertani kihívások az illékony szerves vegyületeken alapuló rákdiagnosztikában.Khanna, GB, Boshire, PR, Markar, SR.és Romano, A. Az illékony szerves vegyületek kilégzési vizsgálatának pontossága és módszertani kérdései rákdiagnosztikában.JAMA Oncol.
Boshier, PR, Cushnir, Jr, Priest, OH, Marczin, N. és Hanna, GB variáció az illékony nyomkövetési gázok szintjén három kórházi környezetben: a klinikai légzésvizsgálat következményei. Boshier, PR, Cushnir, Jr, Priest, OH, Marczin, N. és Hanna, GB variáció az illékony nyomkövetési gázok szintjén három kórházi környezetben: a klinikai légzésvizsgálat következményei.Boshear, PR, Kushnir, JR, Priest, OH, Marchin, N. és Khanna, GB.Különbségek az illékony nyomgázok szintjében három kórházi környezetben: jelentősége a klinikai légúti vizsgálatban. Boshier, PR, Cushnir, Jr, Priest, OH, Marczin, N. és Hanna, GB 三 种 医院 环境 中 挥发性 微量 气体 水平 的 ： ： 对 临床 呼气 测试 的 的 影响。。。。 的 的 的 的 的 Boshier, PR, Cushnir, JR, Priest, OH, Marczin, N. és Hanna, GBBoshear, PR, Kushnir, JR, Priest, OH, Marchin, N. és Khanna, GB.Változások az illékony nyomgázok szintjében három kórházi környezetben: jelentősége a klinikai légzésteszt szempontjából.J. Religious Res.
A légzési gázok valós idejű, folyamatos monitorozása klinikai körülmények között a protontranszfer reakció repülési idő tömegspektrometriájával.végbélnyílás.Kémiai.85(21), 10321-10329 (2013).
Castellanos, M., Xifra, G., Fernández-Real, JM és Sánchez, JM Breath Gas-koncentráció tükrözi a sevofluran és izopropil-alkoholfogyasztást kórházi környezetben nem foglalkozási körülmények között. Castellanos, M., Xifra, G., Fernández-Real, JM és Sánchez, JM Breath Gas-koncentráció tükrözi a sevofluran és izopropil-alkoholfogyasztást kórházi környezetben nem foglalkozási körülmények között.Castellanos, M., Xifra, G., Fernandez-Real, JM és Sanchez, JM. A kilélegzett gázkoncentrációk a szevofluránnak és az izopropil-alkoholnak való kitettséget tükrözik kórházi környezetben, nem foglalkozási környezetben. Castellanos, M., Xifra, G., Fernández-Real, JM & Sánchez, JM 呼吸 气 体 浓度 了 在 非 职业 条件 下 医院 环境 中 暴露 七 七 氟 醚 醚 和 异丙醇。。 Castellanos, M., Xifra, G., Fernández-Real, JM és Sánchez, JMCastellanos, M., Xifra, G., Fernandez-Real, JM és Sanchez, JM. A légúti gázkoncentrációk a sevofluránnak és az izopropanolnak való kitettséget tükrözik kórházi környezetben, laikus környezetben.10. (1), 016001 (2016).
Markar SR et al.Értékelje a nem invazív légzési teszteket a nyelőcső- és gyomorrák diagnosztizálására.4(7), 970-976 (2018).
Salman, D. et al.Az illékony szerves vegyületek változékonysága a beltéri levegőben klinikai környezetben.J. Breath res.16. (1), 016005 (2021).
Phillips, M. et al.Az emlőrák illékony lehelet-markerei.Breast J. 9 (3), 184–191 (2003).
Phillips, M., Greenberg, J. & Sabas, M. A pentán alveoláris gradiense normál emberi leheletben. Phillips, M., Greenberg, J. & Sabas, M. A pentán alveoláris gradiense normál emberi leheletben.Phillips M, Greenberg J és Sabas M. Alveoláris pentán gradiens normál emberi légzésben. Phillips, M., Greenberg, J. & Sabas, M. 正常人呼吸中戊烷的肺泡梯度. Phillips, M., Greenberg, J. és Sabas, M.Phillips M, Greenberg J és Sabas M. Alveoláris pentán gradiensek normál emberi légzésben.szabad radikálisok.tároló tartály.
A szabványosított légvételi mintavétel jellemzése terepen történő offline használatra.
Öblítse ki a környezeti levegő szennyezőanyagait a kilélegzett levegő méréséhez.8 (2), 027107 (2014).
Salehi, B. et al.Az alfa- és béta-pinén terápiás potenciálja: a természet csodálatos ajándéka.Biomolecules 9 (11), 738 (2019).
CompTox kémiai információs panel – benzil-alkohol.https://comptox.epa.gov/dashboard/dsstoxdb/results?search=DTXSID5020152#chemical-functional-use (Hozzáférés: 2021. szeptember 22.).
Alfa Aesar – L03292 Benzil-alkohol, 99%.https://www.alfa.com/en/catalog/L03292/ (Hozzáférés: 2021. szeptember 22.).
Good Scents Company – Benzyl Alcohol.http://www.thegoodscentscompany.com/data/rw1001652.html (Hozzáférés: 2021. szeptember 22.).
A CompTox kémiai panel diizopropil-ftalát.https://comptox.epa.gov/dashboard/dsstoxdb/results?search=DTXSID2040731 (Hozzáférés: 2021. szeptember 22.).
Emberek, az IARC rákkeltő kockázatértékeléssel foglalkozó munkacsoportja.Benzofenon.: International Agency for Research on Cancer (2013).
Good Scents Company – Acetofenon.http://www.thegoodscentscompany.com/data/rw1000131.html#tooccur (Hozzáférés: 2021. szeptember 22.).
Van Gossum, A. & Decuyper, J. Breath alkánok mint lipidperoxidáció indexe. Van Gossum, A. & Decuyper, J. Breath alkánok mint lipidperoxidáció indexe.Van Gossum, A. és Dekuyper, J. Alkánlégzés mint a lipidperoxidáció indikátora. Van Gossum, A. & Decuyper, J. Breath 烷烃作为脂质过氧化的指标. Van Gossum, A. & Decuyper, J. Breath alkánok mint a 脂质过过化的的剧情 indikátora.Van Gossum, A. és Dekuyper, J. Alkánlégzés mint a lipidperoxidáció indikátora.EURO.country Journal 2(8), 787–791 (1989).
Salerno-Kennedy, R. & Cashman, KD. A légzési izoprén, mint biomarker lehetséges alkalmazásai a modern gyógyászatban: tömör áttekintés. Salerno-Kennedy, R. & Cashman, KD. A légzési izoprén, mint biomarker lehetséges alkalmazásai a modern gyógyászatban: tömör áttekintés. Salerno-Kennedy, R. & Cashman, KDAz izoprén lehetséges alkalmazásai a légzésben, mint biomarker a modern gyógyászatban: egy rövid áttekintés. Salerno-Kennedy, R. & Cashman, KD 呼吸异戊二烯作为现代医学生物标志物的潜在应用：简明怂 Salerno-Kennedy, R. & Cashman, KDSalerno-Kennedy, R. és Cashman, KD. A légzési izoprén lehetséges alkalmazásai biomarkerként a modern orvoslásban: egy rövid áttekintés.Wien Klin Wochenschr 117 (5–6), 180–186 (2005).
A kilélegzett levegőben lévő illékony szerves vegyületek célzott elemzését használják a tüdőrák és az egyéb tüdőbetegségek megkülönböztetésére és egészséges emberekben.Metabolites 10(8), 317 (2020).
