Paldies, ka apmeklējāt vietni Nature.com. Jūsu izmantotajai pārlūkprogrammas versijai ir ierobežots CSS atbalsts. Lai nodrošinātu vislabāko pieredzi, iesakām izmantot atjauninātu pārlūkprogrammu (vai atspējot saderības režīmu pārlūkprogrammā Internet Explorer). Tikmēr, lai nodrošinātu nepārtrauktu atbalstu, mēs atveidosim vietni bez stiliem un JavaScript.
Interese par gaistošo organisko savienojumu (GOS) analīzi izelpotajā gaisā pēdējo divu desmitgažu laikā ir pieaugusi. Joprojām pastāv neskaidrības par paraugu ņemšanas normalizēšanu un to, vai iekštelpu gaisa gaistošie organiskie savienojumi ietekmē izelpotā gaisa gaistošo organisko savienojumu līkni. Novērtējiet iekštelpu gaisa gaistošo organisko savienojumu daudzumu ikdienas izelpotā gaisa paraugu ņemšanas vietās slimnīcas vidē un nosakiet, vai tas ietekmē izelpotā gaisa sastāvu. Otrais mērķis bija pētīt gaistošo organisko savienojumu satura ikdienas svārstības iekštelpu gaisā. Iekštelpu gaiss tika savākts piecās vietās no rīta un pēcpusdienā, izmantojot paraugu ņemšanas sūkni un termiskās desorbcijas (TD) mēģeni. Izelpotā gaisa paraugi tika savākti tikai no rīta. TD mēģenes tika analizētas, izmantojot gāzu hromatogrāfiju apvienojumā ar lidojuma laika masas spektrometriju (GC-TOF-MS). Savāktajos paraugos tika identificēti kopumā 113 GOS. Daudzfaktoru analīze parādīja skaidru atšķirību starp elpošanas un telpas gaisu. Iekštelpu gaisa sastāvs mainās visas dienas garumā, un dažādās vietās ir specifiski GOS, kas neietekmē elpošanas profilu. Elpas vilcienos netika konstatēta atšķirība atkarībā no atrašanās vietas, kas liecina, ka paraugu ņemšanu var veikt dažādās vietās, neietekmējot rezultātus.
Gaistošie organiskie savienojumi (GOS) ir uz oglekļa bāzes veidoti savienojumi, kas istabas temperatūrā ir gāzveida un ir daudzu endogēnu un eksogēnu procesu galaprodukti1. Jau gadu desmitiem pētnieki ir interesējušies par GOS to potenciālās lomas kā neinvazīviem cilvēku slimību biomarķieriem dēļ. Tomēr joprojām nav skaidrības par elpas paraugu savākšanas un analīzes standartizāciju.
Galvenā elpas analīzes standartizācijas joma ir fona GOS iespējamā ietekme iekštelpu apkārtējā gaisā. Iepriekšējie pētījumi ir parādījuši, ka GOS fona līmenis iekštelpu apkārtējā gaisā ietekmē GOS līmeni izelpotajā gaisā3. Boshier et al. 2010. gadā tika izmantota atlasīto jonu plūsmas masas spektrometrija (SIFT-MS), lai pētītu septiņu gaistošo organisko savienojumu līmeni trīs klīniskajos apstākļos. Trīs reģionos tika identificēti dažādi gaistošo organisko savienojumu līmeņi vidē, kas savukārt sniedza norādījumus par plaši izplatīto gaistošo organisko savienojumu spēju iekštelpu gaisā izmantot kā slimību biomarķierus. 2013. gadā Trefz et al. Darba dienas laikā tika uzraudzīts arī apkārtējais gaiss operāciju zālē un slimnīcas personāla elpošanas modeļi. Viņi atklāja, ka eksogēnu savienojumu, piemēram, sevoflurāna, līmenis gan telpas gaisā, gan izelpotajā gaisā līdz darba dienas beigām palielinājās par 5, radot jautājumus par to, kad un kur pacientiem jāņem paraugi elpas analīzei, lai to samazinātu un līdz minimumam samazinātu šādu traucējošu faktoru problēmu. Tas korelē ar Castellanos et al. pētījumu. 2016. gadā viņi atrada sevoflurānu slimnīcas personāla izelpā, bet ne personāla izelpā ārpus slimnīcas. 2018. gadā Markars un līdzautori centās parādīt iekštelpu gaisa sastāva izmaiņu ietekmi uz izelpas analīzi kā daļu no sava pētījuma, lai novērtētu izelpotā gaisa diagnostisko spēju barības vada vēža gadījumā7. Izmantojot tērauda pretplaušu ierīci un SIFT-MS paraugu ņemšanas laikā, viņi identificēja astoņus gaistošus organiskos savienojumus iekštelpu gaisā, kas būtiski atšķīrās atkarībā no paraugu ņemšanas vietas. Tomēr šie GOS netika iekļauti viņu pēdējās elpas GOS diagnostikas modelī, tāpēc to ietekme tika neitralizēta. 2021. gadā Salmans un līdzautori veica pētījumu, lai 27 mēnešus uzraudzītu GOS līmeni trīs slimnīcās. Viņi identificēja 17 GOS kā sezonālus diskriminatorus un ieteica, ka izelpoto GOS koncentrācija virs kritiskā līmeņa 3 µg/m3 tiek uzskatīta par maz ticamu fona GOS piesārņojuma dēļ8.
Papildus robežlīmeņu noteikšanai vai pilnīgai eksogēno savienojumu izslēgšanai, alternatīvas šīs fona variācijas novēršanai ietver pāru telpas gaisa paraugu savākšanu vienlaikus ar izelpotā gaisa paraugu ņemšanu, lai varētu noteikt jebkuru GOS līmeni, kas atrodas augstā koncentrācijā ieelpojamajā telpā. Gaiss 9 tiek atņemts no līmeņa, lai iegūtu "alveolāro gradientu". Tādēļ pozitīvs gradients norāda uz endogēnā savienojuma 10 klātbūtni. Cita metode ir dalībniekiem ieelpot "attīrītu" gaisu, kas teorētiski nesatur GOS11 piesārņotājus. Tomēr tas ir apgrūtinoši, laikietilpīgi, un pati iekārta rada papildu GOS piesārņotājus. Maurer et al. pētījums. 2014. gadā dalībnieki, elpojot sintētisko gaisu, samazināja par 39 GOS, bet palielināja par 29 GOS, salīdzinot ar iekštelpu gaisa elpošanu12. Sintētiskā/attīrītā gaisa izmantošana arī ievērojami ierobežo elpas paraugu ņemšanas iekārtu pārnesamību.
Paredzams, ka apkārtējā gaisa gaistošo organisko savienojumu (GOS) līmenis dienas laikā mainīsies, kas var vēl vairāk ietekmēt elpas paraugu ņemšanas standartizāciju un precizitāti.
Masas spektrometrijas sasniegumi, tostarp termiskā desorbcija apvienojumā ar gāzu hromatogrāfiju un lidojuma laika masas spektrometriju (GC-TOF-MS), ir nodrošinājuši arī stabilāku un uzticamāku GOS analīzes metodi, kas spēj vienlaikus noteikt simtiem GOS, tādējādi veicinot dziļāku telpas gaisa analīzi. Tas ļauj detalizētāk raksturot telpas gaisa sastāvu un to, kā lieli paraugi mainās atkarībā no vietas un laika.
Šī pētījuma galvenais mērķis bija noteikt mainīgos gaistošo organisko savienojumu līmeņus iekštelpu gaisā izplatītās paraugu ņemšanas vietās slimnīcu vidē un to, kā tas ietekmē izelpotā gaisa paraugu ņemšanu. Otrais mērķis bija noteikt, vai pastāv būtiskas gaistošo organisko savienojumu (GOS) sadalījuma diennakts vai ģeogrāfiskās atšķirības iekštelpu gaisā.
Elpas paraugi, kā arī atbilstošie iekštelpu gaisa paraugi tika savākti no rīta piecās dažādās vietās un analizēti ar GC-TOF-MS. No hromatogrammas tika noteikti un ekstrahēti kopumā 113 GOS. Atkārtotie mērījumi tika konvolucēti ar vidējo vērtību, pirms tika veikta galveno komponentu analīze (PCA) ekstrahētajiem un normalizētajiem pīķu laukumiem, lai identificētu un noņemtu novirzes. Uzraudzīta analīze, izmantojot daļējo mazāko kvadrātu metodi — diskriminantu analīzi (PLS-DA), pēc tam spēja parādīt skaidru atšķirību starp izelpotā gaisa un telpas gaisa paraugiem (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001) (1. att.). Uzraudzīta analīze, izmantojot daļējo mazāko kvadrātu metodi — diskriminantu analīzi (PLS-DA), pēc tam spēja parādīt skaidru atšķirību starp izelpotā gaisa un telpas gaisa paraugiem (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001) (1. att.). Затем контролируемый анализ с помощью частичного дискриминантного анализа методом наименьших кзвадрато) четкое разделение между образцами дыхания и комнатного воздуха (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) (1. piezīme). Pēc tam kontrolētā analīze ar daļēju mazāko kvadrātu diskriminantu analīzi (PLS-DA) spēja parādīt skaidru atšķirību starp izelpas un telpas gaisa paraugiem (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001) (1. attēls).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㼌Q2Y = 0,96,（101.，p通过 偏 最 小 二乘法 进行 监督 分析 分析 判别 判别 分析 分析 (PLS-DA) 昶庐 昤 辐呼吸 室内 空气 样本 的 明显 () (1)。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 Контролируемый анализ с помощью частичного дискриминантного анализа методом наименьших квадратов (PLS-DA) четкое разделение между образцами дыхания и воздуха в помещении (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) (рис. Kontrolētā analīze ar daļēju mazāko kvadrātu diskriminantu analīzi (PLS-DA) pēc tam spēja parādīt skaidru atšķirību starp izelpotā gaisa un iekštelpu gaisa paraugiem (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001) (1. attēls). Grupu atdalīšanu noteica 62 dažādi GOS ar mainīgas nozīmes projekcijas (VIP) punktu skaitu > 1. Pilns GOS saraksts, kas raksturo katru parauga veidu, un to attiecīgie VIP rādītāji ir atrodami 1. papildtabulā. Grupu atdalīšanu noteica 62 dažādi GOS ar mainīgas nozīmes projekcijas (VIP) punktu skaitu > 1. Pilns GOS saraksts, kas raksturo katru parauga veidu, un to attiecīgie VIP rādītāji ir atrodami 1. papildtabulā. Разделение на группы было обусловлено 62 различными VOC с оценкой проекции переменной важности, VIP) > 1. Послопный Покности (VIP) характеризующих каждый тип образца, и их соответствующие оценки VIP можно найти в дополнительной 1. Grupēšanu noteica 62 dažādi GOS ar mainīgas nozīmes projekcijas (VIP) punktu skaitu > 1. Pilns GOS saraksts, kas raksturo katru parauga veidu un to attiecīgos VIP rādītājus, ir atrodams 1. papildtabulā.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. Grupu atdalīšanu noteica 62 dažādi GOS ar mainīga svarīguma projekcijas punktu skaitu (VIP) > 1.Pilns GOS saraksts, kas raksturo katru parauga veidu un to attiecīgos VIP rādītājus, atrodams 1. papildtabulā.
Elpošanas un iekštelpu gaisa gaiss uzrāda atšķirīgu gaistošo organisko savienojumu sadalījumu. Uzraudzībā veikta analīze ar PLS-DA uzrādīja skaidru atšķirību starp no rīta savāktajiem elpas un telpas gaisa GOS profiliem (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001). Uzraudzībā veikta analīze ar PLS-DA uzrādīja skaidru atšķirību starp no rīta savāktajiem elpas un telpas gaisa GOS profiliem (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001). Контролируемый анализ с помощью PLS-DA показал четкое разделение между профилями летучих органиче ивких органиче выдыхаемом воздухе и воздухе в помещении, собранными утром (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001). PLS-DA kontrolētā analīze uzrādīja skaidru atšķirību starp no rīta savāktajiem izelpotā un iekštelpu gaisa gaistošo organisko savienojumu profiliem (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R.2线明榁＆督分析显示，早上收集的呼吸和室内空气VOC 曲线明榁= 0,96，p < 0,001）.使用 PLS-DA Контролируемый анализ с использованием PLS-DA показал четкое разделение профилей ЛОС дыхания и воздупиха, воздуниха, собранных утром (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001). Kontrolētā analīze, izmantojot PLS-DA, uzrādīja skaidru GOS profilu atdalīšanu no rīta savāktajā elpas un iekštelpu gaisā (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001).Pirms modeļa izveides atkārtoti mērījumi tika reducēti līdz vidējam rādītājam. Elipses parāda 95% ticamības intervālus un zvaigznītes grupas centroīdus.
Izmantojot PLS-DA, tika pētītas gaistošo organisko savienojumu sadalījuma atšķirības iekštelpu gaisā no rīta un pēcpusdienā. Modelis identificēja būtisku atšķirību starp abiem laika punktiem (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001) (2. att.). Modelis identificēja būtisku atšķirību starp abiem laika punktiem (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001) (2. att.). Модель выявила значительное разделение между двумя временными точками (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p <0,001) (рис. Modelis atklāja būtisku atšķirību starp abiem laika punktiem (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001) (2. attēls).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）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）2（ Модель выявила значительное разделение между двумя временными точками (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p <0,001) (рис. Modelis atklāja būtisku atšķirību starp abiem laika punktiem (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001) (2. attēls). To noteica 47 GOS ar VIP punktu skaitu > 1. GOS ar augstāko VIP punktu skaitu, kas raksturoja rīta paraugus, ietvēra vairākus sazarotus alkānus, skābeņskābi un heksakozānu, savukārt pēcpusdienas paraugos bija vairāk 1-propanola, fenola, propānskābes, 2-metil-, 2-etil-3-hidroksiheksilestera, izoprēna un nonanāla. To noteica 47 GOS ar VIP punktu skaitu > 1. GOS ar augstāko VIP punktu skaitu, kas raksturoja rīta paraugus, ietvēra vairākus sazarotus alkānus, skābeņskābi un heksakozānu, savukārt pēcpusdienas paraugos bija vairāk 1-propanola, fenola, propānskābes, 2-metil-, 2-etil-3-hidroksiheksilestera, izoprēna un nonanāla. Это было обусловлено наличием 47 летучих органических соединений с оценкой VIP > 1. ЛОС с самой воценкой наличием характеризующей утренние образцы, включали несколько разветвленных алканов, щавелевую, щавелевую, кислоту и дневные образцы содержали больше 1-пропанола, фенола, пропановой кислоты, 2-метил- , 2-этил-3-гидрок, этил-3-гислоты изопрен и нонаналь. Tas bija saistīts ar 47 gaistošu organisko savienojumu klātbūtni ar VIP rādītāju > 1. GOS ar augstāko VIP rādītāju rīta paraugos ietvēra vairākus sazarotus alkānus, skābeņskābi un heksakozānu, savukārt dienas paraugos bija vairāk 1-propanola, fenola, propānskābes, 2-metil-, 2-etil-3-hidroksiheksilētera, izoprēna un nonanāla.这是由47 种VIP 评分> 1 的VOC 驱动的.这是由47 种VIP 评分> 1 的VOC 驱动的. Этому способствуют 47 VOC с оценкой VIP > 1. To veicina 47 GOS ar VIP punktu skaitu > 1.Rīta paraugā visaugstāk VIP vērtētie GOS ietvēra dažādus sazarotus alkānus, skābeņskābi un heksadekānu, savukārt pēcpusdienas paraugā bija vairāk 1-propanola, fenola, propionskābes, 2-metil-, 2-etil-3-hidroksiheksilestera, izoprēna un nonanāla.Pilns gaistošo organisko savienojumu (GOS) saraksts, kas raksturo ikdienas izmaiņas iekštelpu gaisa sastāvā, ir atrodams 2. papildtabulā.
GOS sadalījums iekštelpu gaisā mainās visas dienas garumā. Uzraudzītā analīze ar PLS-DA uzrādīja atšķirību starp telpas gaisa paraugiem, kas savākti no rīta vai pēcpusdienā (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). Uzraudzītā analīze ar PLS-DA uzrādīja atšķirību starp telpas gaisa paraugiem, kas savākti no rīta vai pēcpusdienā (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). Контролируемый анализ с помощью PLS-DA показал разделение между пробами воздуха в помещении, собраннром =Rуднром 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). Kontrolētā analīze ar PLS-DA uzrādīja atšķirību starp iekštelpu gaisa paraugiem, kas savākti no rīta un pēcpusdienā (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在) 0,46，Q2Y = 0,22，p < 0,001）.使用 PLS-DA Анализ эпиднадзора с использованием PLS-DA показал разделение проб воздуха внутри помещений, собранных утром2, Q2Y = 0,22, p < 0,001). Novērošanas analīze, izmantojot PLS-DA, uzrādīja no rīta vai pēcpusdienā savākto iekštelpu gaisa paraugu atdalīšanu (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001).Elipses parāda 95% ticamības intervālus un zvaigznītes grupas centroīdus.
Paraugi tika savākti piecās dažādās vietās Svētās Marijas slimnīcā Londonā: endoskopijas telpā, klīniskās izpētes telpā, operāciju zāles kompleksā, ambulatorajā klīnikā un masas spektrometrijas laboratorijā. Mūsu pētnieku komanda regulāri izmanto šīs vietas pacientu piesaistei un izelpotā gaisa paraugu savākšanai. Tāpat kā iepriekš, iekštelpu gaisa paraugi tika savākti no rīta un pēcpusdienā, un izelpotā gaisa paraugi tika savākti tikai no rīta. PCA izcēla telpas gaisa paraugu atdalīšanu pēc atrašanās vietas, izmantojot permutācijas daudzfaktoru dispersijas analīzi (PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001) (3.a att.). PCA izcēla telpas gaisa paraugu atdalīšanu pēc atrašanās vietas, izmantojot permutācijas daudzfaktoru dispersijas analīzi (PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001) (3.a att.). PCA выявил разделение проб комнатного воздуха по местоположению с помощью перестановочного многомернперсиосносного (PERMANOVA, R2 = 0,16, p <0,001) (рис. 3а). PCA atklāja telpas gaisa paraugu atdalīšanu pēc atrašanās vietas, izmantojot permutācijas daudzfaktoru dispersijas analīzi (PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001) (3.a att.). PCA 通过置换多变量方差分析（PERMANOVA，R2 = 0,16，p < 0,001）强调了房间空气样本的位置分离（图3a）.PCA PCA подчеркнул локальную сегрегацию проб комнатного воздуха с помощью перестановочного многомеркного мнолиноперсионперсию (PERMANOVA, R2 = 0,16, p <0,001) (рис. 3а). PCA izcēla telpas gaisa paraugu lokālo segregāciju, izmantojot permutācijas daudzfaktoru dispersijas analīzi (PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001) (3.a att.).Tāpēc tika izveidoti pārī savienoti PLS-DA modeļi, kuros katra atrašanās vieta tiek salīdzināta ar visām pārējām atrašanās vietām, lai noteiktu iezīmju parakstus. Visi modeļi bija nozīmīgi, un GOS ar VIP punktu skaitu > 1 tika ekstrahēti ar atbilstošu slodzi, lai noteiktu grupas ieguldījumu. Visi modeļi bija nozīmīgi, un GOS ar VIP punktu skaitu > 1 tika ekstrahēti ar atbilstošu slodzi, lai noteiktu grupas ieguldījumu. Все модели были значимыми, и ЛОС с оценкой VIP > 1 были извлечены с соответствующей нагрузенияпдлялелкой дляля группового вклада. Visi modeļi bija nozīmīgi, un GOS ar VIP punktu skaitu > 1 tika ekstrahēti ar atbilstošu slodzi, lai noteiktu grupas ieguldījumu.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. Visi modeļi bija nozīmīgi, un GOS ar VIP rādītājiem > 1 tika iegūti un augšupielādēti atsevišķi, lai noteiktu grupas ieguldījumu.Mūsu rezultāti liecina, ka apkārtējā gaisa sastāvs atšķiras atkarībā no atrašanās vietas, un, izmantojot modeļa konsensu, esam identificējuši atrašanās vietai specifiskas pazīmes. Endoskopijas nodaļai raksturīgs augsts undekāna, dodekāna, benzonitrila un benzaldehīda līmenis. Klīnisko pētījumu nodaļas (pazīstamas arī kā Aknu pētījumu nodaļa) paraugos bija vairāk alfa-pinēna, diizopropilftalāta un 3-karēna. Operāciju zāles jauktajam gaisam raksturīgs lielāks sazarotās ķēdes dekāna, sazarotās ķēdes dodekāna, sazarotās ķēdes tridekāna, propionskābes, 2-metil-, 2-etil-3-hidroksiheksilētera, toluola saturs un 2 – krotonaldehīda klātbūtne. Ambulatorajā klīnikā (Paterson ēkā) ir lielāks 1-nonanola, vinillaurilētera, benzilspirta, etanola, 2-fenoksi, naftalīna, 2-metoksi, izobutilsalicilāta, tridekāna un sazarotās ķēdes tridekāna saturs. Visbeidzot, masas spektrometrijas laboratorijā savāktajā iekštelpu gaisā bija vairāk acetamīda, 2'2'2-trifluor-N-metil-, piridīna, furāna, 2-pentil-, sazarotā undekāna, etilbenzola, m-ksilola, o-ksilola, furfurola un etilanizāta. Visās piecās vietās bija dažādi 3-karēna līmeņi, kas liecina, ka šis GOS ir izplatīts piesārņotājs ar visaugstākajiem novērotajiem līmeņiem klīniskā pētījuma apgabalā. Saskaņoto GOS saraksts, kas atrodas katrā pozīcijā, ir atrodams 3. papildtabulā. Turklāt katram interesējošajam GOS tika veikta vienfaktora analīze, un visas pozīcijas tika salīdzinātas viena ar otru, izmantojot pāru Vilkoksona testu, kam sekoja Benjamini-Hohberga korekcija. Katra GOS bloku diagrammas ir parādītas 1. papildattēlā. Elpošanas ceļu gaistošo organisko savienojumu līknes, kā novērots PCA, kam sekoja PERMANOVA (p = 0,39), šķiet, nav atkarīgas no atrašanās vietas (3.b attēls). Turklāt tika ģenerēti arī pāru PLS-DA modeļi starp visām dažādajām elpas paraugu atrašanās vietām, taču būtiskas atšķirības netika konstatētas (p > 0,05). Turklāt starp visām dažādajām elpas paraugu atrašanās vietām tika ģenerēti arī pāru PLS-DA modeļi, taču būtiskas atšķirības netika konstatētas (p > 0,05). Кроме того, парные модели PLS-DA также были созданы между всеми разными местоположениями образцов д,ноыхания существенных различий выявлено не было (p > 0,05). Turklāt starp visām dažādajām elpas paraugu atrašanās vietām tika ģenerēti arī pāra PLS-DA modeļi, taču būtiskas atšķirības netika konstatētas (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， >但未发睰0,05). 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 местоположенияцанибра,новожениями овнибра, парные модели PLS-DA существенных различий обнаружено не было (p > 0,05). Turklāt starp visām dažādajām elpas paraugu atrašanās vietām tika ģenerēti arī pāra PLS-DA modeļi, taču būtiskas atšķirības netika konstatētas (p > 0,05).
Izmaiņas apkārtējā iekštelpu gaisā, bet ne izelpotajā gaisā, GOS sadalījums atšķiras atkarībā no paraugu ņemšanas vietas, nekontrolēta analīze, izmantojot PCA, parāda atšķirību starp iekštelpu gaisa paraugiem, kas savākti dažādās vietās, bet ne atbilstošos izelpotā gaisa paraugus. Zvaigznītes apzīmē grupas centroīdus.
Šajā pētījumā mēs analizējām iekštelpu gaisa gaistošo organisko savienojumu (GOS) sadalījumu piecās izplatītās elpas paraugu ņemšanas vietās, lai labāk izprastu fona GOS līmeņa ietekmi uz elpas analīzi.
Iekštelpu gaisa paraugu atdalīšanās tika novērota visās piecās dažādās vietās. Izņemot 3-karēnu, kas bija sastopams visās pētītajās zonās, atdalīšanu izraisīja dažādi GOS, piešķirot katrai vietai specifisku raksturu. Endoskopijas novērtēšanas jomā atdalīšanu izraisošie gaistošie organiskie savienojumi galvenokārt ir monoterpēni, piemēram, beta-pinēns, un alkāni, piemēram, dodekāns, undekāns un tridekāns, kas parasti ir atrodami ēteriskajās eļļās, ko parasti izmanto tīrīšanas līdzekļos 13. Ņemot vērā endoskopisko ierīču tīrīšanas biežumu, šie GOS, visticamāk, ir biežu iekštelpu tīrīšanas procesu rezultāts. Klīnisko pētījumu laboratorijās, tāpat kā endoskopijā, atdalīšana galvenokārt notiek monoterpēnu, piemēram, alfa-pinēna, dēļ, bet, iespējams, arī no tīrīšanas līdzekļiem. Sarežģītajā operāciju zālē GOS raksturīgās iezīmes galvenokārt sastāv no sazarotiem alkāniem. Šos savienojumus var iegūt no ķirurģiskiem instrumentiem, jo tie ir bagāti ar eļļām un smērvielām 14. Ķirurģiskajā vidē tipiski GOS ietver virkni spirtu: 1-nonanolu, kas atrodams augu eļļās un tīrīšanas līdzekļos, un benzilspirtu, kas atrodams smaržvielās un lokālajos anestēzijas līdzekļos.15,16,17,18 GOS masas spektrometrijas laboratorijā ļoti atšķiras no tiem, kas sagaidāmi citās jomās, jo šī ir vienīgā novērtētā neklīniskā joma. Lai gan ir sastopami daži monoterpēni, homogēnāka savienojumu grupa dala šo jomu ar citiem savienojumiem (2,2,2-trifluor-N-metil-acetamīds, piridīns, sazarots undekāns, 2-pentilfurāns, etilbenzols, furfurāls, etilanizāts). ), ortoksilols, meta-ksilols, izopropanols un 3-karēns), tostarp aromātiskie ogļūdeņraži un spirti. Daži no šiem GOS var būt sekundāri laboratorijā izmantotajām ķīmiskajām vielām, kas sastāv no septiņām masas spektrometrijas sistēmām, kas darbojas TD un šķidruma injekcijas režīmos.
Ar PLS-DA tika novērota spēcīga iekštelpu gaisa un izelpotā gaisa paraugu atdalīšana, ko izraisīja 62 no 113 konstatētajiem GOS. Iekštelpu gaisā šie GOS ir eksogēni un ietver diizopropilftalātu, benzofenonu, acetofenonu un benzilspirtu, ko parasti izmanto plastifikatoros un smaržvielās19,20,21,22, pēdējos var atrast tīrīšanas līdzekļos16. Izelpotajā gaisā atrodamās ķīmiskās vielas ir endogēnu un eksogēnu GOS maisījums. Endogēnie GOS galvenokārt sastāv no sazarotiem alkāniem, kas ir lipīdu peroksidācijas blakusprodukti23, un izoprēna, kas ir holesterīna sintēzes blakusprodukts24. Eksogēnie GOS ietver monoterpēnus, piemēram, beta-pinēnu un D-limonēnu, kuru izcelsme ir citrusaugļu ēteriskās eļļas (arī plaši izmanto tīrīšanas līdzekļos) un pārtikas konservantus13,25. 1-propanols var būt vai nu endogēns, kas rodas aminoskābju sadalīšanās rezultātā, vai eksogēns, kas atrodas dezinfekcijas līdzekļos26. Salīdzinot ar iekštelpu gaisa ieelpošanu, tiek konstatēts augstāks gaistošo organisko savienojumu līmenis, un daži no tiem ir identificēti kā iespējamie slimību biomarķieri. Ir pierādīts, ka etilbenzols ir potenciāls biomarķieris vairākām elpceļu slimībām, tostarp plaušu vēzim, HOPS27 un plaušu fibrozei28. Salīdzinot ar pacientiem bez plaušu vēža, pacientiem ar plaušu vēzi29 ir konstatēts arī lielāks N-dodekāna un ksilola līmenis, bet pacientiem ar aktīvu čūlaino kolītu30 – metacimola līmenis. Tādējādi, pat ja iekštelpu gaisa atšķirības neietekmē kopējo elpošanas profilu, tās var ietekmēt specifiskus GOS līmeņus, tāpēc iekštelpu fona gaisa uzraudzība joprojām var būt svarīga.
Bija arī atšķirība starp iekštelpu gaisa paraugiem, kas savākti no rīta un pēcpusdienā. Rīta paraugu galvenās iezīmes ir sazaroti alkāni, kas bieži eksogēni atrodami tīrīšanas līdzekļos un vaskos31. To var izskaidrot ar to, ka visas četras šajā pētījumā iekļautās klīniskās telpas tika iztīrītas pirms telpu gaisa paraugu ņemšanas. Visas klīniskās zonas ir atdalītas ar dažādiem GOS, tāpēc šo atdalīšanu nevar attiecināt uz tīrīšanu. Salīdzinot ar rīta paraugiem, pēcpusdienas paraugos parasti bija augstāks spirtu, ogļūdeņražu, esteru, ketonu un aldehīdu maisījuma līmenis. Gan 1-propanolu, gan fenolu var atrast dezinfekcijas līdzekļos26,32, kas ir sagaidāms, ņemot vērā visas klīniskās zonas regulāru tīrīšanu visas dienas garumā. Izelpas gaiss tiek savākts tikai no rīta. Tas ir saistīts ar daudziem citiem faktoriem, kas var ietekmēt gaistošo organisko savienojumu līmeni izelpotajā gaisā dienas laikā, un to nevar kontrolēt. Tas ietver dzērienu un pārtikas patēriņu33,34 un dažādas fiziskās slodzes pakāpes35,36 pirms izelpas paraugu ņemšanas.
GOS analīze joprojām ir neinvazīvās diagnostikas attīstības priekšplānā. Paraugu ņemšanas standartizācija joprojām ir izaicinājums, taču mūsu analīze pārliecinoši parādīja, ka nav būtisku atšķirību starp dažādās vietās savāktajiem elpas paraugiem. Šajā pētījumā mēs parādījām, ka gaistošo organisko savienojumu saturs apkārtējā iekštelpu gaisā ir atkarīgs no atrašanās vietas un diennakts laika. Tomēr mūsu rezultāti arī liecina, ka tas būtiski neietekmē gaistošo organisko savienojumu sadalījumu izelpotajā gaisā, kas liecina, ka elpas paraugu ņemšanu var veikt dažādās vietās, būtiski neietekmējot rezultātus. Priekšroka tiek dota vairāku vietu iekļaušanai un paraugu ņemšanas dublēšanai ilgākā laika periodā. Visbeidzot, iekštelpu gaisa atdalīšana no dažādām vietām un atdalīšanas trūkums izelpotajā gaisā skaidri parāda, ka paraugu ņemšanas vieta būtiski neietekmē cilvēka elpas sastāvu. Tas ir iepriecinoši elpas analīzes pētījumiem, jo tas novērš potenciālu traucējošu faktoru elpas datu vākšanas standartizācijā. Lai gan visu elpošanas modeļu datu iegūšana no viena subjekta bija mūsu pētījuma ierobežojums, tas var samazināt atšķirības citos traucējošos faktoros, ko ietekmē cilvēka uzvedība. Vienas disciplīnas pētniecības projekti iepriekš ir veiksmīgi izmantoti daudzos pētījumos37. Tomēr, lai izdarītu stingrus secinājumus, ir nepieciešama turpmāka analīze. Joprojām ieteicams regulāri veikt iekštelpu gaisa paraugus, kā arī veikt izelpas paraugus, lai izslēgtu eksogēnus savienojumus un identificētu specifiskus piesārņotājus. Mēs iesakām izslēgt izopropilspirtu tā izplatības dēļ tīrīšanas līdzekļos, īpaši veselības aprūpes iestādēs. Šo pētījumu ierobežoja katrā vietā savākto izelpas paraugu skaits, un ir nepieciešams turpmāks darbs ar lielāku izelpas paraugu skaitu, lai apstiprinātu, ka cilvēka elpas sastāvs būtiski neietekmē kontekstu, kurā paraugi tiek atrasti. Turklāt netika apkopoti relatīvā mitruma (RH) dati, un, lai gan mēs atzīstam, ka RH atšķirības var ietekmēt GOS izplatību, liela mēroga pētījumos loģistikas problēmas gan RH kontrolē, gan RH datu vākšanā ir būtiskas.
Noslēgumā jāsaka, ka mūsu pētījums liecina, ka GOS iekštelpu gaisā atšķiras atkarībā no atrašanās vietas un laika, taču tas, šķiet, neattiecas uz izelpotā gaisa paraugiem. Mazā parauga lieluma dēļ nav iespējams izdarīt galīgus secinājumus par iekštelpu gaisa ietekmi uz izelpotā gaisa paraugu ņemšanu, un ir nepieciešama turpmāka analīze, tāpēc ieteicams ņemt iekštelpu gaisa paraugus elpošanas laikā, lai noteiktu iespējamos piesārņotājus – GOS.
Eksperiments norisinājās 10 secīgas darba dienas St Mary's slimnīcā Londonā 2020. gada februārī. Katru dienu no katras no piecām vietām tika ņemti divi elpas paraugi un četri iekštelpu gaisa paraugi, kopā 300 paraugi. Visas metodes tika veiktas saskaņā ar attiecīgajām vadlīnijām un noteikumiem. Visu piecu paraugu ņemšanas zonu temperatūra tika kontrolēta 25°C līmenī.
Iekštelpu gaisa paraugu ņemšanai tika izvēlētas piecas vietas: Masas spektrometrijas instrumentu laboratorija, Ķirurģijas ambulatorā nodaļa, Operāciju zāle, Novērtēšanas zona, Endoskopiskās novērtēšanas zona un Klīnisko pētījumu telpa. Katrs reģions tika izvēlēts tāpēc, ka mūsu pētnieku komanda tos bieži izmanto, lai piesaistītu dalībniekus elpas analīzei.
Telpas gaisa paraugi tika ņemti caur inertu pārklājumu saturošām Tenax TA/Carbograph termiskās desorbcijas (TD) mēģenēm (Markes International Ltd, Llantrisan, Apvienotā Karaliste) ar ātrumu 250 ml/min 2 minūtes, izmantojot gaisa paraugu ņemšanas sūkni no SKC Ltd., kopējā grūtības pakāpe. Katrā TD mēģenē uzklājiet 500 ml apkārtējā telpas gaisa. Pēc tam mēģenes tika noslēgtas ar misiņa vāciņiem transportēšanai atpakaļ uz masas spektrometrijas laboratoriju. Iekštelpu gaisa paraugi tika ņemti pēc kārtas katrā vietā katru dienu no plkst. 9:00 līdz 11:00 un vēlreiz no plkst. 15:00 līdz 17:00. Paraugi tika ņemti divos eksemplāros.
Elpas paraugi tika savākti no atsevišķiem subjektiem, kuriem tika veikta iekštelpu gaisa paraugu ņemšana. Elpošanas paraugu ņemšanas process tika veikts saskaņā ar protokolu, ko apstiprinājusi NHS Veselības pētījumu iestāde — Londona — Kamdenas un Kingskrosas pētījumu ētikas komiteja (atsauce 14/LO/1136). Elpošanas paraugu ņemšanas process tika veikts saskaņā ar protokolu, ko apstiprinājusi NHS Veselības pētījumu iestāde — Londona — Kamdenas un Kingskrosas pētījumu ētikas komiteja (atsauce 14/LO/1136). Процесс отбора проб дыхания проводился в соответствии с протоколом, одобренным Управлением N медицинскийхHS — Лондон — Комитет по этике исследований Camden & Kings Cross (ссылка 14/LO/1136). Elpošanas paraugu ņemšanas process tika veikts saskaņā ar protokolu, ko apstiprinājusi NHS Medicīnas pētījumu iestāde – Londona – Kamdenas un Kingskrosas pētījumu ētikas komiteja (atsauce 14/LO/1136).Elpas paraugu ņemšanas procedūra tika veikta saskaņā ar NHS-London-Camden Medicīnas pētījumu aģentūras un King's Cross pētniecības ētikas komitejas apstiprinātiem protokoliem (atsauce 14/LO/1136). Pētnieks sniedza informētu rakstisku piekrišanu. Normalizācijas nolūkos pētnieki nebija ēduši vai dzēruši kopš iepriekšējās nakts pusnakts. Elpas paraugu ņemšanai tika izmantots speciāli izgatavots 1000 ml Nalophan™ (PET polietilēntereftalāta) vienreizējās lietošanas maisiņš un polipropilēna šļirce, kas tika izmantota kā noslēgts iemutnis, kā iepriekš aprakstījuši Belluomo et al. Ir pierādīts, ka Nalofāns ir lieliska elpošanas uzglabāšanas vide, pateicoties tā inertumam un spējai nodrošināt savienojuma stabilitāti līdz pat 12 stundām38. Atrodoties šajā pozīcijā vismaz 10 minūtes, izmeklētājs normālas, mierīgas elpošanas laikā izelpo parauga maisiņā. Pēc piepildīšanas līdz maksimālajam tilpumam maisiņš tiek aizvērts ar šļirces virzuli. Tāpat kā iekštelpu gaisa paraugu ņemšanas gadījumā, izmantojiet SKC Ltd. gaisa paraugu ņemšanas sūkni 10 minūtes, lai iesūktu gaisu no maisa caur TD caurulīti: pievienojiet liela diametra adatu bez filtra gaisa sūknim TD caurulītes otrā galā caur plastmasas caurulēm un SKC. Veiciet akupunktūru maisā un ieelpojiet ar ātrumu 250 ml/min caur katru TD caurulīti 2 minūtes, katrā TD mēģenē ievietojot kopumā 500 ml elpas. Paraugi atkal tika savākti divos eksemplāros, lai samazinātu paraugu ņemšanas mainīgumu. Elpas tiek savāktas tikai no rīta.
TD caurules tika tīrītas, izmantojot TC-20 TD cauruļu kondicionieri (Markes International Ltd, Llantrisant, Apvienotā Karaliste) 40 minūtes 330°C temperatūrā ar slāpekļa plūsmu 50 ml/min. Visi paraugi tika analizēti 48 stundu laikā pēc savākšanas, izmantojot GC-TOF-MS. Agilent Technologies 7890A GC tika savienots pārī ar TD100-xr termiskās desorbcijas iekārtu un BenchTOF Select MS (Markes International Ltd, Llantrisan, Apvienotā Karaliste). TD caurule sākotnēji tika iepriekš izskalota 1 minūti ar plūsmas ātrumu 50 ml/min. Sākotnējā desorbcija tika veikta 250°C temperatūrā 5 minūtes ar hēlija plūsmu 50 ml/min, lai desorbētu GOS uz aukstā slazda (Material Emissions, Markes International, Llantrisant, Apvienotā Karaliste) dalītā režīmā (1:10) 25°C temperatūrā. Aukstās lamatas (sekundārās) desorbcijas veikšana tika veikta 250°C temperatūrā (ar ballistisko sildīšanu 60°C/s) 3 minūtes ar He plūsmas ātrumu 5,7 ml/min, un plūsmas ceļa temperatūra uz GC tika nepārtraukti sildīta līdz 200°С. Kolonna bija Mega WAX-HT kolonna (20 m × 0,18 mm × 0,18 μm, Chromalytic, Hampšīra, ASV). Kolonnas plūsmas ātrums tika iestatīts uz 0,7 ml/min. Cepeškrāsns temperatūra vispirms tika iestatīta uz 35°C uz 1,9 minūtēm, pēc tam paaugstināta līdz 240°C (20°C/min, turot 2 minūtes). MS pārraides līnija tika uzturēta 260°C temperatūrā, un jonu avots (70 eV elektronu trieciens) tika uzturēts 260°C temperatūrā. MS analizators tika iestatīts uz reģistrēšanu no 30 līdz 597 m/s. Katra testa sākumā un beigās tika veikta desorbcija aukstā slazdā (bez TD mēģenes) un desorbcija kondicionētā tīrā TD mēģenē, lai pārliecinātos, ka nav pārneses efektu. Tā pati tukšā analīze tika veikta tieši pirms un tūlīt pēc elpas paraugu desorbcijas, lai nodrošinātu, ka paraugus var analizēt nepārtraukti, nepielāgojot TD.
Pēc hromatogrammu vizuālas pārbaudes neapstrādāto datu faili tika analizēti, izmantojot Chromspace® (Sepsolve Analytical Ltd.). Interesējošie savienojumi tika identificēti no reprezentatīviem izelpotā gaisa un telpas gaisa paraugiem. Anotācija balstīta uz GOS masas spektru un aiztures indeksu, izmantojot NIST 2017 masas spektra bibliotēku. Aiztures indeksi tika aprēķināti, analizējot alkānu maisījumu (nC8-nC40, 500 μg/ml dihlormetānā, Merck, ASV), kas 1 μL tika pievienots trim kondicionētām TD mēģenēm, izmantojot kalibrēšanas šķīduma ielādes iekārtu, un analizēts tādos pašos TD-GC-MS apstākļos, un no neapstrādātu savienojumu saraksta analīzei tika paturēti tikai tie, kuru apgrieztās atbilstības koeficients bija > 800. Aiztures indeksi tika aprēķināti, analizējot alkānu maisījumu (nC8-nC40, 500 μg/ml dihlormetānā, Merck, ASV), kas tika pievienots 1 μL trim kondicionētām TD mēģenēm, izmantojot kalibrēšanas šķīduma ielādes iekārtu, un analizēts tādos pašos TD-GC-MS apstākļos, un no neapstrādātu savienojumu saraksta analīzei tika paturēti tikai tie, kuru apgrieztās atbilstības koeficients bija > 800.Aiztures indeksi tika aprēķināti, analizējot 1 µl alkānu maisījuma (nC8-nC40, 500 µg/ml dihlormetānā, Merck, ASV) trīs kondicionētās TD mēģenēs, izmantojot kalibrēšanas šķīduma ielādes ierīci, un analizējot tādos pašos TD-GC-MS apstākļos.из исходного списка соединений для анализа были оставлены только соединения с коэффициентом > обниявнопго. un no sākotnējā savienojumu saraksta analīzei tika paturēti tikai tie savienojumi, kuru apgrieztās atbilstības koeficients bija > 800.通过分析烷烃混合物（nC8-nC40，500 μg/ml在二氯甲烷中，Merck，USA）计算保留指数，通过校准溶液加载装置将1 μL加标到三个调节过的TD 管上，并在相同的TD-GC-MS 条件下进行分析并且从原始化合物列表中，仅保留反向匹配因子> 800的化合物进行分析.通过 分析 烷烃 （（nc8-nc40，500 μg/ml 在 中 ， ， merck ， ASV） 保留 指数 ， 通过装置 将 1 μl 到 三 调节 过 的 的 管 ， 并 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在的化合物进行分析.Aiztures indeksi tika aprēķināti, analizējot alkānu maisījumu (nC8-nC40, 500 μg/ml dihlormetānā, Merck, ASV), 1 μl tika pievienots trim kondicionētām TD mēģenēm, kalibrējot šķīduma ielādētāju, un pievienots tur.выполненных в тех же условиях TD-GC-MS и из исходного списка соединений, для анализа были оставиятольне оставиях коэффициентом обратного соответствия > 800. veicot analīzes tādos pašos TD-GC-MS apstākļos un no sākotnējā savienojumu saraksta, analīzei tika saglabāti tikai tie savienojumi, kuru apgrieztās atbilstības koeficients bija > 800.Tiek atdalīts arī skābeklis, argons, oglekļa dioksīds un siloksāni. Visbeidzot, tika izslēgti arī visi savienojumi ar signāla un trokšņa attiecību < 3. Visbeidzot, tika izslēgti arī visi savienojumi ar signāla un trokšņa attiecību < 3. Наконец, любые соединения с отношением сигнал/шум <3 также были исключены. Visbeidzot, tika izslēgti arī visi savienojumi ar signāla un trokšņa attiecību <3.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. Visbeidzot, tika izslēgti arī visi savienojumi ar signāla un trokšņa attiecību <3.Pēc tam, izmantojot iegūto savienojumu sarakstu, no visiem datu failiem tika iegūts katra savienojuma relatīvais daudzums. Salīdzinot ar NIST 2017, elpas paraugos ir identificēti 117 savienojumi. Atlase tika veikta, izmantojot MATLAB R2018b programmatūru (9.5. versija) un Gavin Beta 3.0. Pēc datu tālākas pārbaudes, vizuāli pārbaudot hromatogrammas, tika izslēgti vēl 4 savienojumi, atstājot 113 savienojumus, kas jāiekļauj turpmākajā analīzē. No visiem 294 veiksmīgi apstrādātajiem paraugiem tika atgūts liels šo savienojumu daudzums. Seši paraugi tika izņemti sliktas datu kvalitātes dēļ (noplūdušas TD caurules). Atlikušajos datu kopās Pīrsona vienpusējās korelācijas tika aprēķinātas starp 113 GOS atkārtotu mērījumu paraugos, lai novērtētu reproducējamību. Korelācijas koeficients bija 0,990 ± 0,016, un p vērtība bija 2,00 × 10–46 ± 2,41 × 10–45 (aritmētiskais vidējais ± standartnovirze).
Visas statistiskās analīzes tika veiktas, izmantojot R 4.0.2 versiju (R Foundation for Statistical Computing, Vīne, Austrija). Dati un kods, kas izmantots datu analīzei un ģenerēšanai, ir publiski pieejams vietnē GitHub (https://github.com/simonezuffa/Manuscript_Breath). Integrētie maksimumi vispirms tika logaritmiski transformēti un pēc tam normalizēti, izmantojot kopējās laukuma normalizāciju. Paraugi ar atkārtotiem mērījumiem tika apkopoti līdz vidējai vērtībai. Neuzraudzītu PCA modeļu un uzraudzītu PLS-DA modeļu izveidei tiek izmantotas pakotnes “ropls” un “mixOmics”. PCA ļauj identificēt 9 paraugu novirzes. Primārais izelpas paraugs tika grupēts ar telpas gaisa paraugu un tāpēc paraugu ņemšanas kļūdas dēļ tika uzskatīts par tukšu mēģeni. Atlikušie 8 paraugi ir telpas gaisa paraugi, kas satur 1,1′-bifenilu, 3-metilu. Turpmāka testēšana parādīja, ka visiem 8 paraugiem bija ievērojami zemāka GOS ražošana salīdzinājumā ar pārējiem paraugiem, kas liecina, ka šīs emisijas izraisīja cilvēciska kļūda mēģenu ielādē. Atrašanās vietas atdalīšana tika pārbaudīta PCA, izmantojot PERMANOVA no vegānu pakotnes. PERMANOVA ļauj noteikt grupu sadalījumu, pamatojoties uz centroīdiem. Šī metode iepriekš ir izmantota līdzīgos metabolomikas pētījumos39,40,41. Ropls pakotne tiek izmantota, lai novērtētu PLS-DA modeļu nozīmīgumu, izmantojot nejaušu septiņkārtīgu krustvalidāciju un 999 permutācijas. Savienojumi ar mainīgas svarīguma projekcijas (VIP) punktu skaitu > 1 tika uzskatīti par nozīmīgiem klasifikācijai un saglabāti kā nozīmīgi. Savienojumi ar mainīgas svarīguma projekcijas (VIP) punktu skaitu > 1 tika uzskatīti par nozīmīgiem klasifikācijai un saglabāti kā nozīmīgi. Соединения с показателем проекции переменной важности (VIP) > 1 считались подходящими для классификанцососости значимые. Savienojumi ar mainīgas nozīmes projekcijas punktu skaitu (VIP) > 1 tika uzskatīti par piemērotiem klasifikācijai un tika saglabāti kā nozīmīgi.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. Savienojumi ar mainīgas nozīmības (VIP) punktu skaitu > 1 tika uzskatīti par piemērotiem klasifikācijai un saglabāja nozīmīgumu.Lai noteiktu grupas ieguldījumu, tika iegūtas arī slodzes no PLS-DA modeļa. GOS konkrētai atrašanās vietai tiek noteikti, pamatojoties uz pāru PLS-DA modeļu vienprātību. Lai to izdarītu, visu atrašanās vietu GOS profili tika pārbaudīti viens pret otru, un, ja GOS ar VIP > 1 modeļos bija pastāvīgi nozīmīgs un attiecināms uz vienu un to pašu atrašanās vietu, tas tika uzskatīts par specifisku atrašanās vietai. Lai to izdarītu, visu atrašanās vietu GOS profili tika pārbaudīti viens pret otru, un, ja GOS ar VIP > 1 modeļos bija pastāvīgi nozīmīgs un attiecināms uz vienu un to pašu atrašanās vietu, tas tika uzskatīts par specifisku atrašanās vietai. Для этого профили ЛОС всех местоположений были проверены друг против друга, и если ЛОС с VIP> 1 побостыя моделях и относился к одному и тому же месту, тогда он считался специфичным для местоположения. Lai to izdarītu, visu atrašanās vietu GOS profili tika pārbaudīti viens pret otru, un, ja GOS ar VIP > 1 modeļos bija konsekventi nozīmīgs un attiecās uz vienu un to pašu atrašanās vietu, tad tas tika uzskatīts par atrašanās vietai specifisku.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，则将其视为特定位置.为 此 ， 对 所有 的 的 voc 配置 文件 了 相互 测试 ， 如果 vip> 睻 暄 幋 voc 圧 中归因 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 位置С этой целью профили ЛОС во всех местоположениях были сопоставлены друг с другом, и ЛОта слсчита ся VIP> зависящим от местоположения, если он был постоянно значимым в модели и относился к одному и тому же местоположению. Šajā nolūkā GOS profili visās atrašanās vietās tika salīdzināti viens ar otru, un GOS ar VIP > 1 tika uzskatīts par atkarīgu no atrašanās vietas, ja tas modelī bija konsekventi nozīmīgs un attiecās uz vienu un to pašu atrašanās vietu.Izelpas un iekštelpu gaisa paraugu salīdzinājums tika veikts tikai no rīta ņemtajiem paraugiem, jo pēcpusdienā izelpas paraugi netika ņemti. Vienfaktora analīzei tika izmantots Vilkoksona tests, un kļūdaino atklāšanas līmenis tika aprēķināts, izmantojot Benjamini-Hohberga korekciju.
Pašreizējā pētījuma laikā ģenerētie un analizētie datu kopumi ir pieejami attiecīgajiem autoriem pēc saprātīga pieprasījuma.
Oman, A. et al. Cilvēka gaistošās vielas: gaistošie organiskie savienojumi (GOS) izelpotajā gaisā, ādas sekrētos, urīnā, fekālijās un siekalās. J. Breath res. 8(3), 034001 (2014).
Belluomo, I. u.c. Selektīvā jonu strāvas lampas masas spektrometrija mērķtiecīgai gaistošo organisko savienojumu analīzei cilvēka elpā. Nacionālais protokols. 16(7), 3419–3438 (2021).
Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR un Romano, A. Gaistošo organisko savienojumu izelpotās gaisa testu precizitāte un metodoloģiskās problēmas vēža diagnostikā. Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR un Romano, A. Gaistošo organisko savienojumu izelpotās gaisa testu precizitāte un metodoloģiskie izaicinājumi vēža diagnostikā.Khanna, GB, Boshire, PR, Markar, SR un Romano, A. Gaistošo organisko savienojumu izplūdes gaisa testu precizitāte un metodoloģiskie jautājumi vēža diagnostikā. Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR un Romano, A.基于挥发性有机化合物的呼出气测试在癌症诊断中的准确性和方法学挂戎 Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR un Romano, A. Precizitāte un metodoloģiskie izaicinājumi vēža diagnostikā, pamatojoties uz gaistošajiem organiskajiem savienojumiem.Khanna, GB, Boshire, PR, Markar, SR. un Romano, A. Gaistošo organisko savienojumu elptestēšanas precizitāte un metodoloģiskie jautājumi vēža diagnostikā.JAMA Oncol. 5(1), 182815. lpp. (2019. g.).
Boshier, PR, Cushnir, JR, Priest, OH, Marczin, N. un Hanna, GB. Gaistošo gāzu līmeņa atšķirības trīs slimnīcu vidēs: ietekme uz klīnisko elptestēšanu. Boshier, PR, Cushnir, JR, Priest, OH, Marczin, N. un Hanna, GB. Gaistošo gāzu līmeņa atšķirības trīs slimnīcu vidēs: ietekme uz klīnisko elptestēšanu.Boshear, PR, Kushnir, JR, Priest, OH, Marchin, N. un Khanna, GB. Gaistošo gāzu līmeņu atšķirības trīs slimnīcu vidēs: nozīme klīniskajā elptestēšanā. Boshier, PR, Cushnir, JR, Priest, OH, Marczin, N. & Hanna, GB三种医院环境中挥发性微量气体水平的变化：对临床呼气测试的影响。 Boshier, PR, Cushnir, JR, Priest, OH, Marczin, N. & Hanna, GBBoshear, PR, Kushnir, JR, Priest, OH, Marchin, N. un Khanna, GB. Gaistošo gāzu līmeņa izmaiņas trīs slimnīcu vidēs: nozīme klīniskajā elptestēšanā.J. Reliģiskā relācija 4(3), 031001 (2010).
Trefz, P. et al. Elpošanas gāzu nepārtraukta reāllaika monitorēšana klīniskajos apstākļos, izmantojot protonu pārneses reakcijas masas spektrometriju lidojuma laikā. anus. Chemical. 85(21), 10321–10329 (2013).
Castellanos, M., Xifra, G., Fernández-Real, JM un Sánchez, JM Izelpas gāzu koncentrācija atspoguļo sevoflurāna un izopropilspirta iedarbību slimnīcas vidē ārpus darba apstākļiem. Castellanos, M., Xifra, G., Fernández-Real, JM un Sánchez, JM Izelpas gāzu koncentrācija atspoguļo sevoflurāna un izopropilspirta iedarbību slimnīcas vidē ārpus darba apstākļiem.Castellanos, M., Xifra, G., Fernandez-Real, JM un Sanchez, JM Izelpotās gāzes koncentrācija atspoguļo sevoflurāna un izopropilspirta iedarbību slimnīcas apstākļos ārpus darba vides. Castellanos, M., Xifra, G., Fernández-Real, JM & Sánchez, JM呼吸气体浓度反映了在非职业条件下的医院环境中暴露于七氟醚和异丙醘 Castellanos, M., Xifra, G., Fernández-Real, JM & Sánchez, JMCastellanos, M., Xifra, G., Fernandez-Real, JM un Sanchez, JM. Gāzu koncentrācija elpceļos atspoguļo sevoflurāna un izopropanola iedarbību slimnīcas apstākļos neprofesionālā vidē.J. Breath res. 10(1), 016001 (2016).
Markar SR et al. Neinvazīvo elpas testu novērtēšana barības vada un kuņģa vēža diagnosticēšanai. JAMA Oncol. 4(7), 970–976 (2018).
Salman, D. et al. Gaistošo organisko savienojumu mainīgums iekštelpu gaisā klīniskā vidē. J. Breath res. 16(1), 016005 (2021).
Phillips, M. et al. Krūts vēža gaistošie elpas marķieri. Breast J. 9 (3), 184–191 (2003).
Phillips, M., Greenberg, J. & Sabas, M. Pentāna alveolārais gradients normālā cilvēka elpā. Phillips, M., Greenberg, J. & Sabas, M. Pentāna alveolārais gradients normālā cilvēka elpā.Phillips M, Greenberg J un Sabas M. Alveolārais pentāna gradients normālā cilvēka elpošanā. Phillips, M., Greenberg, J. & Sabas, M. 正常人呼吸中戊烷的肺泡梯度. Filipss, M., Grīnbergs, Dž. un Sabass, M.Phillips M, Greenberg J un Sabas M. Alveolārie pentāna gradienti normālā cilvēka elpošanā.brīvie radikāļi. uzglabāšanas tvertne. 20(5), 333–337 (1994).
Harshman SV et al. Standartizētas elpas paraugu ņemšanas raksturojums lietošanai bezsaistē laukā. J. Breath res. 14(1), 016009 (2019).
Maurer, F. et al. Izelpotā gaisa mērīšanai noskalojiet apkārtējā gaisa piesārņotājus. J. Breath res. 8(2), 027107 (2014).
Salehi, B. u.c. Alfa- un beta-pinēna terapeitiskais potenciāls: dabas brīnumainā dāvana. Biomolecules 9 (11), 738 (2019).
CompTox ķīmiskās informācijas panelis – benzilspirts. https://comptox.epa.gov/dashboard/dsstoxdb/results?search=DTXSID5020152#chemical-functional-use (apskatīts 2021. gada 22. septembrī).
Alfa Aesar – L03292 Benzilspirts, 99%. https://www.alfa.com/en/catalog/L03292/ (apskatīts 2021. gada 22. septembrī).
Good Scents Company – Benzilspirts. http://www.thegoodscentscompany.com/data/rw1001652.html (apskatīts 2021. gada 22. septembrī).
CompTox ķīmiskās vielas panelis ir diizopropilftalāts. https://comptox.epa.gov/dashboard/dsstoxdb/results?search=DTXSID2040731 (apskatīts 2021. gada 22. septembrī).
Cilvēki, IARC kancerogēnā riska novērtēšanas darba grupa. Benzofenons.: Starptautiskā vēža izpētes aģentūra (2013).
Good Scents Company – Acetofenons. http://www.thegoodscentscompany.com/data/rw1000131.html#tooccur (apskatīts 2021. gada 22. septembrī).
Van Gossum, A. un Decuyper, J. Elpas alkāni kā lipīdu peroksidācijas indekss. Van Gossum, A. un Decuyper, J. Elpas alkāni kā lipīdu peroksidācijas indekss.Van Gossum, A. un Dekuyper, J. Alkāna elpošana kā lipīdu peroksidācijas indikators. Van Gossum, A. & Decuyper, J. Breath 烷烃作为脂质过氧化的指标. Van Gossum, A. & Decuyper, J. Breath alkāni kā indikators 脂质过过化的的剧情.Van Gossum, A. un Dekuyper, J. Alkāna elpošana kā lipīdu peroksidācijas indikators.EURO.country Journal 2(8), 787.–791. lpp. (1989. g.).
Salerno-Kennedy, R. un Cashman, KD. Elpas izoprēna kā biomarķiera potenciālie pielietojumi mūsdienu medicīnā: īss pārskats. Salerno-Kennedy, R. un Cashman, KD. Elpas izoprēna kā biomarķiera potenciālie pielietojumi mūsdienu medicīnā: īss pārskats. Salerno-Kenedijs, R. un Kešmens, KDIespējamais izoprēna pielietojums elpošanā kā biomarķieris mūsdienu medicīnā: īss pārskats. 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-Kenedijs, R. un Kešmens, KDSalerno-Kennedy, R. un Cashman, KD. Elpošanas ceļu izoprēna potenciālie pielietojumi kā biomarķieris mūsdienu medicīnā: īss pārskats.Wien Klin Wochenschr 117 (5–6), 180–186 (2005).
Kureas M. et al. Izelpotā gaisa gaistošo organisko savienojumu mērķtiecīga analīze tiek izmantota, lai atšķirtu plaušu vēzi no citām plaušu slimībām un veseliem cilvēkiem. Metabolīti 10(8), 317 (2020).
Publicēšanas laiks: 2022. gada 28. septembris