Nature.com をご覧いただきありがとうございます。使用しているブラウザのバージョンでは、CSS サポートが制限されています。最高のエクスペリエンスを実現するには、更新されたブラウザを使用することをお勧めします (または Internet Explorer の互換モードを無効にする)。それまでの間、継続的なサポートを確保するために、サイトはスタイルと JavaScript なしでレンダリングされます。
呼気中の揮発性有機化合物 (VOC) の分析への関心は、過去 20 年にわたって高まっています。サンプリングの正規化や室内空気の揮発性有機化合物が呼気の揮発性有機化合物の曲線に影響を与えるかどうかについては、依然として不確実性が存在する。病院環境の定期的な呼気サンプリング場所で室内空気の揮発性有機化合物を評価し、これが呼気の組成に影響を与えるかどうかを判断します。2 番目の目標は、室内空気中の揮発性有機化合物の含有量の日次変動を研究することでした。室内空気は、サンプリングポンプと昇温脱着（TD）チューブを使用して、午前と午後に5か所で収集されました。呼気サンプルは午前中にのみ採取してください。TD チューブは、飛行時間型質量分析法 (GC-TOF-MS) と組み合わせたガスクロマトグラフィーによって分析されました。収集されたサンプルからは合計 113 種類の VOC が特定されました。多変量解析により、呼吸と室内空気が明確に分離されていることが示されました。室内空気の組成は 1 日を通して変化し、場所によっては呼吸プロファイルに影響を与えない特定の VOC が存在します。呼気は位置に基づく分離を示さず、結果に影響を与えることなく異なる位置でサンプリングを行うことができることを示唆しています。
揮発性有機化合物 (VOC) は、室温で気体である炭素ベースの化合物であり、多くの内因性および外因性プロセスの最終生成物です1。ヒトの病気の非侵襲性バイオマーカーとしての潜在的な役割のため、研究者たちは何十年もの間、VOC に興味を持ってきました。しかし、呼気サンプルの収集と分析の標準化に関しては不確実性が残っています。
呼気分析の標準化の重要な領域は、屋内周囲空気中のバックグラウンド VOC の潜在的な影響です。これまでの研究では、室内周囲空気中の VOC のバックグラウンド レベルが、呼気に含まれる VOC のレベルに影響を与えることが示されています3。ボシャーら。2010 年、選択イオンフロー質量分析法 (SIFT-MS) が 3 つの臨床現場で 7 種類の揮発性有機化合物のレベルを研究するために使用されました。3 つの地域では、環境中のさまざまなレベルの揮発性有機化合物が特定され、室内空気中に広範囲に存在する揮発性有機化合物が疾患バイオマーカーとして使用できるかどうかについての指針が得られました。2013 年に、Trefz ら。手術室の周囲の空気と病院スタッフの呼吸パターンも勤務日中に監視されました。彼らは、室内空気と呼気の両方に含まれるセボフルランなどの外因性化合物のレベルが、勤務日の終わりまでに 5 増加したことを発見しました。そのため、このような交絡問題を最小限に抑えるために、いつ、どこで患者を呼気分析のためにサンプリングするべきかという疑問が生じています。要因。これは、Castellanos らによる研究と相関しています。2016年、病院職員の呼気からセボフルランが検出されたが、病院外の職員の呼気からは検出されなかった。2018年にMarkarら。は、食道がんにおける呼気の診断能力を評価する研究の一環として、室内空気組成の変化が呼気分析に及ぼす影響を実証しようと努めました7。彼らは、サンプリング中にスチール製カウンターラングと SIFT-MS を使用して、サンプリング場所によって大きく異なる室内空気中の 8 種類の揮発性有機化合物を特定しました。ただし、これらの VOC は最後の呼気 VOC 診断モデルには含まれていなかったため、その影響は打ち消されました。2021年にSalmanらによって研究が実施された。3つの病院のVOCレベルを27か月間監視する。彼らは季節の識別因子として 17 の VOC を特定し、3 μg/m3 の臨界レベルを超える呼気 VOC 濃度はバックグラウンドの VOC 汚染に続発する可能性は低いと考えられると示唆しました8。
閾値レベルを設定したり、外因性化合物を完全に除外したりすることに加えて、このバックグラウンド変動を排除する代替案には、呼気サンプリングと同時に一対の室内空気サンプルを収集し、これにより、呼吸可能な室内に高濃度で存在する VOC のレベルを測定できるようにすることが含まれます。呼気から抽出されます。空気 9 がレベルから差し引かれ、「肺胞勾配」が得られます。したがって、正の勾配は内因性化合物 10 の存在を示します。もう 1 つの方法は、参加者が理論上 VOC11 汚染物質を含まない「精製された」空気を吸入することです。ただし、これは面倒で時間がかかり、装置自体が追加の VOC 汚染物質を生成します。マウラーらによる研究。2014 年に、合成空気を呼吸した参加者は、屋内の周囲空気を吸った場合と比較して、VOC が 39 減少しましたが、VOC が 29 増加しました12。合成/精製空気の使用により、呼気サンプリング装置の携帯性も大幅に制限されます。
周囲の VOC レベルも 1 日を通して変化すると予想され、呼気サンプリングの標準化と精度にさらに影響を与える可能性があります。
ガスクロマトグラフィーおよび飛行時間型質量分析法（GC-TOF-MS）と組み合わせた加熱脱着法などの質量分析法の進歩により、数百の VOC を同時に検出できる、より堅牢で信頼性の高い VOC 分析方法も提供されています。より深い分析のために。部屋の空気。これにより、室内の周囲空気の組成や、大きなサンプルが場所や時間とともにどのように変化するかをより詳細に特徴付けることが可能になります。
この研究の主な目的は、病院環境の一般的なサンプリング場所における屋内周囲空気中の揮発性有機化合物のさまざまなレベルと、それが呼気サンプリングにどのような影響を与えるかを測定することでした。第 2 の目的は、屋内周囲空気中の VOC の分布に重大な日内変動または地理的変動があるかどうかを判断することでした。
呼気サンプルと対応する室内空気サンプルは、午前中に 5 つの異なる場所から収集され、GC-TOF-MS で分析されました。合計 113 個の VOC がクロマトグラムから検出および抽出されました。抽出され正規化されたピーク面積の主成分分析 (PCA) が実行されて外れ値を特定して除去される前に、反復測定が平均とたたみ込まれました。 部分最小二乗法による教師付き分析 - 判別分析 (PLS-DA) により、呼気サンプルと室内空気サンプルの間の明確な分離を示すことができました (R2Y = 0.97、Q2Y = 0.96、p < 0.001) (図 1)。 部分最小二乗法による教師付き分析 - 判別分析 (PLS-DA) により、呼気サンプルと室内空気サンプルの間の明確な分離を示すことができました (R2Y = 0.97、Q2Y = 0.96、p < 0.001) (図 1)。 Затем контролируемый анализ с помощью частичного дискриминантного анализа методом наименьсих квадратов (PLS-DA) смог п (R2Y = 0,97、Q2Y = 0,96、p <0,001) (рис. 1)。 次に、部分最小二乗判別分析 (PLS-DA) を使用した制御分析により、呼気サンプルと室内空気サンプルの間に明確な分離を示すことができました (R2Y=0.97、Q2Y=0.96、p<0.001) (図 1)。偏最小二法による監視分析、つまり識別分析(PLS-DA)を行うと、呼吸和室の空気サンプル間の明瞭な分離が示されました(R2Y = 0.97、Q2Y = 0.96、p < 0.001)(図1)。極小二法により、監視分析分析・識別分析分析（PLS-DA）が実施され、呼吸室内空気サンプルの明瞭な表示（（（（（（、 、 q2y = 0.96 、 p <0.001） （1）。 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 Контролируемый анализ с помощью частичного дискриминантного анализа методом наименьзих квадратов (PLS-DA) затем смог п (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) (рис. 1)。 その後、部分最小二乗判別分析 (PLS-DA) を使用した制御分析により、呼気サンプルと室内空気サンプルの間に明確な分離を示すことができました (R2Y = 0.97、Q2Y = 0.96、p < 0.001) (図 1)。 グループ分離は、可変重要度投影 (VIP) スコア > 1 の 62 の異なる VOC によって引き起こされました。各サンプル タイプを特徴付ける VOC の完全なリストとそれぞれの VIP スコアは、補足表 1 にあります。 グループ分離は、可変重要度投影 (VIP) スコア > 1 の 62 の異なる VOC によって引き起こされました。各サンプル タイプを特徴付ける VOC の完全なリストとそれぞれの VIP スコアは、補足表 1 にあります。 Разделение на группы было обусловлено 62 различными VOC с оценкой проекции переменной важности (VIP) > 1. Полный список VOC , характеризующих каждый тип образца, их соответствующие оценки VIP можно найти в дополнительной таблице 1． グループ化は、可変重要度投影 (VIP) スコア > 1 の 62 の異なる VOC によって行われました。各サンプル タイプとそれぞれの VIP スコアを特徴付ける VOC の完全なリストは、補足表 1 にあります。組成は 62 の異なる VOC によって駆動され、重要投影 (VIP) 数 > 1 になります。組成は 62 の異なる VOC によって駆動され、重要投影 (VIP) 数 > 1 になります。 Разделение групп было обусловлено 62 различными ЛОС с оценкой проекции переменной важности (VIP) > 1. グループ分離は、可変重要度投影スコア (VIP) > 1 を持つ 62 の異なる VOC によって引き起こされました。各サンプルタイプとそれぞれの VIP スコアを特徴付ける VOC の完全なリストは、補足表 1 にあります。
呼吸と室内の空気では、揮発性有機化合物の分布が異なります。 PLS-DA による監視付き分析では、午前中に収集された呼気と室内空気の VOC プロファイルの間に明確な分離があることが示されました (R2Y = 0.97、Q2Y = 0.96、p < 0.001)。 PLS-DA による監視付き分析では、午前中に収集された呼気と室内空気の VOC プロファイルの間に明確な分離があることが示されました (R2Y = 0.97、Q2Y = 0.96、p < 0.001)。 Контролируемый анализ с помощью PLS-DA показал четкое разделение между профилями летучих органических соединений в (R2Y = 0,97、Q2Y = 0,96、p <0,001)。 PLS-DA 制御分析では、朝に収集された呼気と室内空気の揮発性有機化合物のプロファイルが明確に分離されていることが示されました (R2Y=0.97、Q2Y=0.96、p<0.001)。PLS-DA を使用して実行された犯罪犯罪分析では、早期に収集された呼吸和室の VOC 曲線が明らかに分離されています (R2Y = 0.97、Q2Y = 0.96、p < 0.001)。PLS-DAを使用する Контролируемый анализ с использованием PLS-DA показал четкое разделение профилей ЛОС дыхания и воздуха в помещении, (R2Y = 0,97、Q2Y = 0,96、p <0,001)。 PLS-DA を使用した制御分析では、朝に収集された呼気と室内空気の VOC プロファイルが明確に分離されていることが示されました (R2Y=0.97、Q2Y=0.96、p<0.001)。反復測定は、モデルを構築する前に平均値まで減らされました。楕円は、95% 信頼区間とアスタリスク グループの重心を示します。
PLS-DAを使用して、午前と午後の室内空気中の揮発性有機化合物の分布の違いを調査しました。 このモデルでは、2 つの時点間に有意な分離があることが特定されました (R2Y = 0.46、Q2Y = 0.22、p < 0.001) (図 2)。 このモデルでは、2 つの時点間に有意な分離があることが特定されました (R2Y = 0.46、Q2Y = 0.22、p < 0.001) (図 2)。 (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p <0,001) (рис. 2)。 このモデルでは、2 つの時点の間に有意な差があることが明らかになりました (R2Y = 0.46、Q2Y = 0.22、p < 0.001) (図 2)。このモデルは、2 つの時点間の着床分離を確認します (R2Y = 0.46、Q2Y = 0.22、p < 0.001) (図 2)。このモデルは、2 つの時点間の着床分離を確認します (R2Y = 0.46、Q2Y = 0.22、p < 0.001) (図 2)。 (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p <0,001) (рис. 2)。 このモデルでは、2 つの時点の間に有意な差があることが明らかになりました (R2Y = 0.46、Q2Y = 0.22、p < 0.001) (図 2)。 これは、VIP スコアが 1 以上の 47 個の VOC によって促進されました。午前のサンプルを特徴づける最高の VIP スコアを持つ VOC には、複数の分岐アルカン、シュウ酸、ヘキサコサンが含まれていましたが、午後のサンプルでは、1-プロパノール、フェノール、プロパン酸、2-メチル- 、2-エチル-3-ヒドロキシヘキシルエステル、イソプレン、ノナナール。 これは、VIP スコアが 1 以上の 47 個の VOC によって促進されました。午前のサンプルを特徴づける最高の VIP スコアを持つ VOC には、複数の分岐アルカン、シュウ酸、ヘキサコサンが含まれていましたが、午後のサンプルでは、1-プロパノール、フェノール、プロパン酸、2-メチル- 、2-エチル-3-ヒドロキシヘキシルエステル、イソプレン、ノナナール。 Это было обусловлено наличием 47 летучих органических соединений с оценкой VIP > 1. ЛОС с самой высокой оценкой VIP 、характеризующей утренние образцы、включали несколько разветвленных алканов、щавелевую кислоту и гексакозан、в то время как дневные образцы содержали бользе 1-пропанола, фенола, пропановой кислоты、2-метил-、2-этил-3-гидроксигексиловый эфир、изопрен и нонаналь。 これは、VIP スコアが 1 以上の 47 種類の揮発性有機化合物が存在するためでした。朝のサンプルで最も高い VIP スコアを持つ VOC には、いくつかの分岐アルカン、シュウ酸、ヘキサコサンが含まれていましたが、日中のサンプルには、より多くの 1-プロパノール、フェノール、プロパン酸、2-メチル、2-エチル-3-ヒドロキシヘキシルエーテル、イソプレンおよびノナナール。これは 47 の VIP コンポーネント > 1 の VOC によって駆動されます。これは 47 の VIP コンポーネント > 1 の VOC によって駆動されます。 Этому способствуют 47 VOC с оценкой VIP > 1. これは、VIP スコアが 1 以上の 47 個の VOC によって促進されます。午前中のサンプルで最も高い VIP 評価の VOC には、さまざまな分岐アルカン、シュウ酸、ヘキサデカンが含まれていましたが、午後のサンプルには 1-プロパノール、フェノール、プロピオン酸、2-メチル、2-エチル-3-ヒドロキシヘキシルが多く含まれていました。エステル、イソプレン、ノナナール。室内空気組成の毎日の変化を特徴付ける揮発性有機化合物 (VOC) の完全なリストは、補足表 2 にあります。
室内空気中の VOC の分布は 1 日を通して変化します。 PLS-DA による監視付き分析では、午前中または午後中に収集された室内空気サンプル間の分離が示されました (R2Y = 0.46、Q2Y = 0.22、p < 0.001)。 PLS-DA による監視付き分析では、午前中または午後中に収集された室内空気サンプル間の分離が示されました (R2Y = 0.46、Q2Y = 0.22、p < 0.001)。 Контролируемый анализ с помощью PLS-DA показал разделение между пробами воздуха в помещении, собранными утром и днем (R2Y = 0,46、Q2Y = 0,22、p < 0,001)。 PLS-DA による制御分析では、午前と午後に収集された室内空気サンプル間の分離が示されました (R2Y = 0.46、Q2Y = 0.22、p < 0.001)。PLS-DA を使用して実行された監視分析では、正午または午後に収集された室内空気サンプルの間に分離が存在することが示されました (R2Y = 0.46、Q2Y = 0.22、p < 0.001)。PLS-DAを使用する Анализ эпиднадзора с использованием PLS-DA показал разделение проб воздуха внутри помещений, собранных утром или днем (R2Y = 0,46、Q2Y = 0,22、p < 0,001)。 PLS-DA を使用した監視分析では、午前または午後に収集された室内空気サンプルの分離が示されました (R2Y = 0.46、Q2Y = 0.22、p < 0.001)。楕円は、95% 信頼区間とアスタリスク グループの重心を示します。
サンプルは、ロンドンのセント メアリーズ病院の 5 つの異なる場所 (内視鏡室、臨床研究室、手術室複合施設、外来診療所、質量分析研究室) から収集されました。私たちの研究チームは、患者の募集と呼気の収集のためにこれらの場所を定期的に使用しています。以前と同様に、室内空気は午前と午後に収集され、呼気サンプルは午前中にのみ収集されました。 PCAは、順列多変量分散分析（PERMANOVA、R2 = 0.16、p < 0.001）を通じて、場所による室内空気サンプルの分離を強調しました（図3a）。 PCAは、順列多変量分散分析（PERMANOVA、R2 = 0.16、p < 0.001）を通じて、場所による室内空気サンプルの分離を強調しました（図3a）。 PCA は、 мнатного воздуха по местоположению с помощью перестановочного многомерного дисперсионного дисперсионного выявил разделение проб комнатного воздуха по местоположению с помощью перестановочного дисперсионного о анализа (PERMANOVA、R2 = 0,16、p <0,001) (рис. 3а)。 PCAは、順列多変量分散分析を使用して、場所による室内空気サンプルの分離を明らかにしました（PERMANOVA、R2 = 0.16、p < 0.001）（図3a）。 PCA は、置換多量方位差分析 (PERMANOVA、R2 = 0.16、p < 0.001) によって、房間の空気サンプルの位置を分離します (図 3a)。PCA PCA が сегрегацию проб комнатного воздуха с помощью перестановочного многомерного дисперсионного (PERMANOVA、R2 = 0,16、p <0,001) (рис. 3а)。 PCAは、順列多変量分散分析（PERMANOVA、R2 = 0.16、p < 0.001）を使用して、室内空気サンプルの局所的な分離を強調しました（図3a）。したがって、各位置を他のすべての位置と比較して特徴シグネチャを決定する、ペアの PLS-DA モデルが作成されました。 すべてのモデルは有意であり、グループの寄与を特定するために、VIP スコア > 1 の VOC がそれぞれの負荷で抽出されました。 すべてのモデルは有意であり、グループの寄与を特定するために、VIP スコア > 1 の VOC がそれぞれの負荷で抽出されました。 Все модели были значимыми, и ЛОС с оценкой VIP > 1 были извлечены с соответствующей нагрузкой для определения групуп ового вклада。 すべてのモデルは有意であり、VIP スコア > 1 の VOC が適切な負荷で抽出され、グループの寄与が決定されました。全てのモデルが同様であり、ＶＩＰ成分＞１のＶＯＣが抽出され、それぞれの組成への影響を確認するために添加された。すべてのモデルが均一に着ており、VIP 评分> 1 の VOC ≥€€δπнач遠atすると、□Vocλбала離死 すべてのモデルは有意であり、VIP スコア > 1 の VOC が抽出され、グループの寄与を決定するために個別にアップロードされました。私たちの結果は、周囲の空気の組成が場所によって異なることを示しており、モデルのコンセンサスを使用して場所固有の特徴を特定しました。内視鏡検査ユニットは、高レベルのウンデカン、ドデカン、ベンゾニトリル、ベンズアルデヒドを特徴としています。臨床研究部門 (肝臓研究部門としても知られる) からのサンプルには、より多くのα-ピネン、フタル酸ジイソプロピル、および 3-カレンが示されました。手術室の混合空気は、分岐デカン、分岐ドデカン、分岐トリデカン、プロピオン酸、2-メチル、2-エチル-3-ヒドロキシヘキシル エーテル、トルエン、および 2 - クロトンアルデヒドの含有量が高いことが特徴です。外来診療所 (パターソンビル) では、1-ノナノール、ビニルラウリルエーテル、ベンジルアルコール、エタノール、2-フェノキシ、ナフタレン、2-メトキシ、サリチル酸イソブチル、トリデカン、および分岐鎖トリデカンの含有量が高くなります。最後に、質量分析実験室で収集された室内空気には、アセトアミド、2'2'2-トリフルオロ-N-メチル-、ピリジン、フラン、2-ペンチル-、分岐ウンデカン、エチルベンゼン、m-キシレン、o-キシレン、フルフラールがさらに検出されました。そしてエチアニサート。5 つの施設すべてにさまざまなレベルの 3-カレンが存在し、この VOC が臨床研究地域で最も高いレベルが観察される一般的な汚染物質であることを示唆しています。各位置を共有する合意された VOC のリストは、補足表 3 にあります。さらに、対象の各 VOC に対して単変量解析が実行され、ペアごとのウィルコクソン検定とそれに続くベンジャミニ・ホッホベルグ補正を使用してすべての位置が相互に比較されました。 。各 VOC のブロック プロットを補足図 1 に示します。 PCA に続いて PERMANOVA で観察されたように、呼吸器の揮発性有機化合物の曲線は位置に依存しないように見えました (p = 0.39) (図 3b)。 さらに、呼気サンプルのすべての異なる位置間でもペアワイズ PLS-DA モデルが生成されましたが、有意差は確認されませんでした (p > 0.05)。 さらに、呼気サンプルについてもすべての異なる位置間でペアワイズ PLS-DA モデルが生成されましたが、有意差は確認されませんでした (p > 0.05)。 PLS-DA のメッセージが表示されます。 (p > 0,05)。 さらに、すべての異なる呼気サンプル位置間でペアの PLS-DA モデルも生成されましたが、有意差は見つかりませんでした (p > 0.05)。さらに、呼吸サンプルのすべての異なる位置の間でも、ＰＬＳ−ＤＡモデルが生成されたが、差は見られなかった（ｐ＞０．０５）。 ＰＬＳ−ＤＡモデルではあるが、差は認められなかった（ｐ＞０．０５）。 Кроме того, парные модели PLS-DA также были сгенерированы между всеми различными местоположениями образцов дыхания, н о существенных различий обнаружено не было (p > 0,05). さらに、すべての異なる呼気サンプル位置間でペアの PLS-DA モデルも生成されましたが、有意差は見つかりませんでした (p > 0.05)。
室内の周囲空気の変化は呼気の変化ではなく、VOC 分布はサンプリング場所によって異なります。PCA を使用した教師なし分析では、異なる場所で収集された室内空気サンプル間の分離が示されていますが、呼気サンプルは対応していません。アスタリスクはグループの重心を示します。
この研究では、バックグラウンド VOC レベルが呼気分析に及ぼす影響をより深く理解するために、5 つの一般的な呼気サンプリング サイトで室内空気 VOC の分布を分析しました。
室内空気サンプルの分離は、5 つの異なる場所すべてで観察されました。調査したすべての領域に存在する 3-カレンを除いて、分離はさまざまな VOC によって引き起こされ、各場所に特定の特徴を与えました。内視鏡評価の分野では、分離を引き起こす揮発性有機化合物は、主にベータピネンなどのモノテルペンと、洗浄製品に一般的に使用されるエッセンシャルオイルによく含まれるドデカン、ウンデカン、トリデカンなどのアルカンです。デバイスの場合、これらの VOC は、頻繁な屋内清掃プロセスの結果である可能性があります。臨床研究室では、内視鏡検査と同様に、分離は主にアルファピネンなどのモノテルペンによるものですが、おそらく洗浄剤によるものもあります。複雑な手術室では、VOC の特徴は主に分岐アルカンで構成されます。これらの化合物は、油や潤滑剤が豊富に含まれているため、外科用器具から入手できます14。外科的環境における典型的な VOC には、植物油や洗浄剤に含まれる 1-ノナノール、香水や局所麻酔薬に含まれるベンジル アルコールなど、さまざまなアルコールが含まれます。質量分析実験室における VOC は、次のとおりです。これは評価された唯一の非臨床領域であるため、他の領域で予想されるものとは大きく異なります。いくつかのモノテルペンが存在しますが、より均質な化合物群が他の化合物 (2,2,2-トリフルオロ-N-メチル-アセトアミド、ピリジン、分岐ウンデカン、2-ペンチルフラン、エチルベンゼン、フルフラール、エチルアニセート) とこの領域を共有しています。)、オルトキシレン、メタキシレン、イソプロパノールおよび 3-カレン)、芳香族炭化水素およびアルコールを含む。これらの VOC の一部は、TD および液体注入モードで動作する 7 つの質量分析システムで構成される実験室で使用される化学物質に二次的に発生する可能性があります。
PLS-DA を使用すると、検出された 113 個の VOC のうち 62 個が原因で、室内の空気と呼気サンプルの強力な分離が観察されました。室内空気では、これらの VOC は外因性であり、フタル酸ジイソプロピル、ベンゾフェノン、アセトフェノン、ベンジル アルコールが含まれます。これらは可塑剤や香料に一般的に使用されており 19、20、21、22、後者は洗浄製品にも含まれています 16。呼気に含まれる化学物質は、内因性 VOC と外因性 VOC の混合物です。内因性 VOC は主に、脂質過酸化の副産物である分岐アルカン 23 と、コレステロール合成の副産物であるイソプレンから構成されます 24。外因性 VOC には、β-ピネンや D-リモネンなどのモノテルペンが含まれます。これらは、柑橘類のエッセンシャル オイル (洗浄製品にも広く使用されています) や食品保存料にまで遡ることができます 13,25。1-プロパノールは、アミノ酸の分解によって生じる内因性、または消毒剤に含まれる外因性のいずれかです26。室内の空気を呼吸する場合と比較して、より高レベルの揮発性有機化合物が検出され、その一部は疾患バイオマーカーの可能性があることが確認されています。エチルベンゼンは、肺がん、COPD27、肺線維症28など、多くの呼吸器疾患の潜在的なバイオマーカーであることが示されています。肺がんのない患者と比較して、肺がん患者では N-ドデカンとキシレンの濃度が高く 29、活動性潰瘍性大腸炎患者ではメタシモールの濃度が高いことが判明しています 30。したがって、室内空気の違いが全体的な呼吸プロファイルに影響を及ぼさない場合でも、特定の VOC レベルに影響を与える可能性があるため、室内の背景空気を監視することが依然として重要である可能性があります。
また、午前と午後に収集された室内空気サンプルの間にもばらつきがありました。朝のサンプルの主な特徴は分岐アルカンで、これは洗浄剤やワックスに外生的に含まれることがよくあります 31。これは、この研究に含まれる 4 つの臨床室すべてが室内空気サンプリングの前に清掃されたという事実によって説明できます。すべての臨床領域は異なる VOC によって分離されているため、この分離が洗浄によるものであるとは考えられません。午前のサンプルと比較して、午後のサンプルは一般に、アルコール、炭化水素、エステル、ケトン、アルデヒドの混合物の濃度が高いことを示しました。1-プロパノールとフェノールはどちらも消毒剤に含まれています26,32。これは、臨床エリア全体を 1 日を通して定期的に清掃することを考慮すると予想されます。息は午前中にのみ収集されます。これは、日中の呼気中の揮発性有機化合物のレベルに影響を与える可能性のある他の多くの要因によるものであり、制御することはできません。これには、呼気サンプリング前の飲料や食べ物の摂取33,34、およびさまざまな程度の運動35,36が含まれます。
VOC 分析は、依然として非侵襲的診断開発の最前線にあります。サンプリングの標準化は依然として課題ですが、私たちの分析では、異なる場所で収集された呼気サンプル間に大きな違いがないことが最終的に示されました。この研究では、室内の周囲空気中の揮発性有機化合物の含有量が場所と時間帯に依存することを示しました。しかし、我々の結果は、これが呼気中の揮発性有機化合物の分布に大きな影響を与えないことも示しており、結果に大きな影響を与えることなく異なる場所で呼気サンプリングを実行できることを示唆しています。複数のサイトを含め、長期間にわたって標本収集を複製することが優先されます。最後に、さまざまな場所からの室内空気の分離と呼気の分離の欠如は、サンプリング場所が人間の呼気の組成に大きな影響を与えないことを明らかに示しています。これは、呼気データ収集の標準化における潜在的な交絡因子を取り除くため、呼気分析研究にとって心強いものです。単一の被験者からのすべての呼吸パターンは私たちの研究の限界ではありましたが、人間の行動によって影響を受ける他の交絡因子の違いが減少する可能性があります。単一専門分野の研究プロジェクトは、これまでに多くの研究で成功を収めてきました37。ただし、確固たる結論を導き出すにはさらなる分析が必要です。外因性化合物を排除し、特定の汚染物質を特定するために、呼気サンプリングとともに定期的な室内空気サンプリングが引き続き推奨されます。イソプロピル アルコールは洗浄製品、特に医療現場で広く使用されているため、排除することをお勧めします。この研究は、各現場で収集された呼気サンプルの数によって制限されており、人間の呼気の組成がサンプルが発見された状況に大きな影響を与えないことを確認するには、より多くの呼気サンプルを使用してさらなる研究が必要です。さらに、相対湿度 (RH) データは収集されておらず、RH の違いが VOC 分布に影響を与える可能性があることは認識していますが、大規模研究では RH 管理と RH データ収集の両方におけるロジスティック上の課題が重大です。
結論として、私たちの研究は、室内の周囲空気中の VOC は場所と時間によって変化するが、呼気サンプルの場合はそうではないようであることを示しています。サンプルサイズが小さいため、屋内周囲空気が呼気サンプリングに及ぼす影響について最終的な結論を出すことはできず、さらなる分析が必要であるため、潜在的な汚染物質である VOC を検出するために、呼吸中に屋内空気サンプリングを行うことをお勧めします。
この実験は、2020年2月にロンドンのセント・メアリーズ病院で連続10営業日にわたって行われた。毎日、5つの場所のそれぞれから2つの呼気サンプルと4つの室内空気サンプルが採取され、合計300のサンプルが採取された。すべての方法は、関連するガイドラインおよび規制に従って実行されました。5 つのサンプリング ゾーンすべての温度は 25°C に制御されました。
室内空気のサンプリングには、質量分析計器研究室、外来外科、手術室、評価エリア、内視鏡評価エリア、および臨床研究室の 5 つの場所が選択されました。各地域が選択されたのは、私たちの研究チームが呼気分析の参加者を募集するためによく使用しているためです。
室内空気は、SKC Ltd. の空気サンプリング ポンプを使用して、不活性コーティングされた Tenax TA/Carbograph 加熱脱離 (TD) チューブ (Markes International Ltd、Llantrisan、英国) を通して 250 ml/min で 2 分間サンプリングされました。合計難易度 500 ml を適用します。周囲の室内空気を各 TD チューブに送ります。次に、質量分析実験室に戻すためにチューブを真鍮のキャップで密閉しました。室内空気サンプルは、毎日 9:00 から 11:00 までと 15:00 から 17:00 まで各場所で順番に採取されました。サンプルは二重に採取されました。
呼気サンプルは、室内空気サンプリングを受けた個々の被験者から収集されました。 呼気サンプリングプロセスは、NHS 健康研究局 - ロンドン - カムデン & キングスクロス研究倫理委員会によって承認されたプロトコルに従って実行されました (参考文献 14/LO/1136)。 呼気サンプリングプロセスは、NHS 健康研究局 - ロンドン - カムデン & キングスクロス研究倫理委員会によって承認されたプロトコルに従って実行されました (参考文献 14/LO/1136)。 Процесс отбора проб дыхания проводился в сответствии с протоколом, одобренным Управлением медицинских исследований NHS — Лондон — Комитет по этике исследований カムデン & キングス クロス (ссылка 14/LO/1136)。 呼気サンプリングプロセスは、NHS Medical Research Authority – London – Camden & Kings Cross Research Ethics Committee (Ref. 14/LO/1136) によって承認されたプロトコルに従って実行されました。呼気サンプリング手順は、NHS-ロンドン-カムデン医学研究庁およびキングスクロス研究倫理委員会によって承認されたプロトコールに従って実行されました(ref 14/LO/1136)。研究者は書面による同意を与えました。正常化の目的で、研究者らは前夜の真夜中から飲食をしていませんでした。Belluomoらによって以前に記載されているように、特注の1000ml Nalophan™（PETポリエチレンテレフタレート）使い捨てバッグと密閉マウスピースとして使用されるポリプロピレン注射器を使用して呼気を採取した。ナロファンは、その不活性性と最長 12 時間化合物の安定性を提供する能力により、優れた呼吸器用貯蔵媒体であることが示されています 38。少なくとも 10 分間この位置に留まり、検査者は通常の静かな呼吸中にサンプルバッグに息を吐きます。最大容量まで充填した後、シリンジプランジャーでバッグを閉じます。室内空気サンプリングと同様に、SKC Ltd. 空気サンプリング ポンプを 10 分間使用して、バッグから TD チューブを通して空気を抜きます。フィルタのない大径の針を、プラスチックを通して TD チューブのもう一方の端にある空気ポンプに接続します。チューブとSKC。バッグに鍼を刺し、各 TD チューブを通して 250 ml/分の速度で 2 分間呼吸を吸入し、合計 500 ml の呼吸を各 TD チューブにロードします。サンプルのばらつきを最小限に抑えるために、サンプルを再度 2 回ずつ収集しました。呼吸は午前中にのみ収集されます。
ＴＤ管は、ＴＣ－２０ ＴＤ管コンディショナー（Ｍａｒｋｅｓ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｌｔｄ、ラントリサント、英国）を使用して、５０ｍｌ／分の窒素流下、３３０℃で４０分間洗浄した。すべてのサンプルは、GC-TOF-MS を使用して収集後 48 時間以内に分析されました。Agilent Technologies 7890A GC を、TD100-xr 加熱脱着セットアップおよび BenchTOF Select MS (Markes International Ltd、ラントリサン、英国) と組み合わせました。TD チューブを最初に 50 ml/分の流量で 1 分間プレフラッシュしました。初期脱着は、25 ℃のスプリット モード (1:10) でコールド トラップ (マテリアル エミッション、マークス インターナショナル、ラントリサント、英国) 上に VOC を脱着するために、50 ml/分のヘリウム流量で 250 ℃で 5 分間実行されました。 ℃。コールド トラップ (二次) 脱着は、He 流量 5.7 ml/min、250°C (弾道加熱 60°C/s) で 3 分間実行され、GC への流路の温度は継続的に加熱されました。最大200°С。カラムは、Ｍｅｇａ ＷＡＸ－ＨＴカラム（２０ｍ×０．１８ｍｍ×０．１８μｍ、Ｃｈｒｏｍａｌｙｔｉｃ、ハンプシャー、米国）であった。カラム流速は０．７ｍｌ／分に設定した。オーブン温度を最初に３５℃に１．９分間設定し、次に２４０℃まで上昇させた（２０℃／分、２分間保持）。MS 伝送ラインは 260°C に維持され、イオン源 (70 eV 電子衝撃) は 260°C に維持されました。MS アナライザーは 30 ～ 597 m/s を記録するように設定されました。キャリーオーバー効果がないことを確認するために、コールド トラップ (TD チューブなし) での脱着と、調整されたきれいな TD チューブでの脱着を各アッセイ実行の開始時と終了時に実行しました。TD を調整せずにサンプルを継続的に分析できることを確認するために、呼気サンプルの脱離の直前と直後に同じブランク分析を実行しました。
クロマトグラムを目視検査した後、Chromspace® (Sepsolve Analytical Ltd.) を使用して生データ ファイルを分析しました。対象となる化合物は、代表的な呼気および室内空気サンプルから同定されました。NIST 2017 質量スペクトル ライブラリを使用した、VOC 質量スペクトルと保持指数に基づくアノテーション。 保持指数は、アルカン混合物 (nC8-nC40、ジクロロメタン中 500 μg/mL、Merck、米国) を分析することによって計算されました。キャリブレーション溶液ローディング リグを介して 3 本の調整済み TD チューブに 1 μL をスパイクし、同じ TD-GC-MS 条件下で分析しました。また、生の化合物リストから、逆一致係数が 800 を超えるものだけが分析用に保持されました。 保持指数は、アルカン混合物 (nC8-nC40、ジクロロメタン中 500 μg/mL、Merck、米国) を分析することによって計算されました。キャリブレーション溶液ローディング リグを介して 3 本の調整済み TD チューブに 1 μL をスパイクし、同じ TD-GC-MS 条件下で分析しました。また、生の化合物リストから、逆一致係数が 800 を超えるものだけが分析用に保持されました。保持指数は、キャリブレーション溶液ローディングユニットを使用して、3 本の調整済み TD チューブ内のアルカン混合物 (nC8-nC40、ジクロロメタン中 500 μg/ml、Merck、米国) 1 μl を分析することによって計算され、同じ TD-GC-MS で分析されました。条件。из исходного списка соединений для анализа были оставлены только соединения с коэффициентом обратного совпадения > 800。 また、元の化合物のリストから、逆一致係数 > 800 を持つ化合物のみが分析用に保持されました。熱混合物 (nC8-nC40、二酸化メチル中 500 μg/mL、Merck、米国) を分析することによって残留指数を計算し、標準溶液添加装置によって 1 μL を 3 つの調整済み TD 管に加え、同じ条件で測定しました。 ＴＤ−ＧＣ−ＭＳ条件下で分析し、元の化合物リストから８００を超える化合物のみを分析した。熱分析（（nc8-nc40、500 μg/ml、米国メルク）保持指数を分析し、校正添加装置により 1 μl を 3 回のチューブに移し、 ８００での化合物を分析した。保持指数は、アルカンの混合物 (nC8-nC40、ジクロロメタン中 500 μg/ml、Merck、USA) を分析することによって計算し、溶液ローダーを校正することによって 1 μl を 3 本の調整済み TD チューブに加え、そこに加えました。TD-GC-MS と из исходного списка соединений、для анализа были оставлены только соединения с коэффициентом обратного соответствия > 800。 同じ TD-GC-MS 条件下で実行され、元の化合物リストから、逆適合係数 > 800 を持つ化合物のみが分析用に保持されました。酸素、アルゴン、二酸化炭素、シロキサンも除去されます。 最後に、シグナル対ノイズ比が 3 未満の化合物も除外されました。 最後に、シグナル対ノイズ比が 3 未満の化合物も除外されました。 Наконец, любые соединения с отнозением сигнал/зум <3 также были исключены. 最後に、信号対雑音比が 3 未満の化合物も除外されました。最後に、信憑性比 < 3 の化合物も除外します。最後に、信憑性比 < 3 の化合物も除外します。 Наконец, любые соединения с отнозением сигнал/зум <3 также были исключены. 最後に、信号対雑音比が 3 未満の化合物も除外されました。次に、得られた化合物リストを使用して、すべてのデータ ファイルから各化合物の相対存在量が抽出されました。NIST 2017 と比較すると、呼気サンプルから 117 の化合物が特定されました。ピッキングは、MATLAB R2018b ソフトウェア (バージョン 9.5) および Gavin Beta 3.0 を使用して実行されました。データをさらに検討した後、クロマトグラムの目視検査によりさらに 4 つの化合物が除外され、113 の化合物がその後の分析に含まれることになりました。処理に成功した 294 個のサンプルすべてから、これらの化合物が大量に回収されました。データ品質が低いため (漏れのある TD チューブ)、6 つのサンプルが削除されました。残りのデータセットでは、再現性を評価するために、反復測定サンプルの 113 個の VOC の間でピアソンの片側相関が計算されました。相関係数は 0.990 ± 0.016、p 値は 2.00 × 10-46 ± 2.41 × 10-45 (算術平均 ± 標準偏差) でした。
すべての統計分析は R バージョン 4.0.2 (R Foundation for Statistical Computing、ウィーン、オーストリア) で実行されました。データの分析と生成に使用されるデータとコードは、GitHub (https://github.com/simonezuffa/Manuscript_Breath) で公開されています。統合されたピークはまず対数変換され、次に総面積正規化を使用して正規化されました。繰り返し測定したサンプルは平均値までロールアップされました。「ropls」および「mixOmics」パッケージは、教師なし PCA モデルおよび教師あり PLS-DA モデルの作成に使用されます。PCA を使用すると、9 つのサンプル外れ値を特定できます。一次呼気サンプルは室内空気サンプルとグループ化されていたため、サンプリング誤差により空のチューブとみなされました。残りの 8 サンプルは、1,1'-ビフェニル、3-メチルを含む室内空気サンプルです。さらなるテストにより、8 つのサンプルすべてが他のサンプルと比較して VOC 生成量が大幅に低いことが示され、これらの放出はチューブに装填する際の人為的ミスによって引き起こされたことが示唆されました。位置の分離は、ビーガン パッケージの PERMANOVA を使用して PCA でテストされました。PERMANOVA を使用すると、重心に基づいてグループの分割を識別できます。この方法は、以前に同様のメタボローム研究で使用されています 39,40,41。ropls パッケージは、ランダムな 7 分割相互検証と 999 の順列を使用して PLS-DA モデルの有意性を評価するために使用されます。 可変重要度投影 (VIP) スコアが 1 を超える化合物は、分類に関連しているとみなされ、重要なものとして保持されました。 可変重要度投影 (VIP) スコアが 1 を超える化合物は、分類に関連しているとみなされ、重要なものとして保持されました。 Соединения с показателем проекции переменной важности (VIP) > 1 считались подходящими для классификации и сохранялисありがとうございます。 可変重要度投影スコア (VIP) > 1 を持つ化合物は分類の対象とみなされ、有意なものとして保持されました。可用性プロジェクタ（ＶＩＰ）分数＞１を有する化合物は、分離に関連し、留まるものとみなされる。重要な可能性のある投影(VIP)分数> 1 Соединения с оценкой переменной важности (VIP) > 1 つодходящими для классификации и оставались значимыми. 可変重要度 (VIP) > 1 のスコアを持つ化合物は分類に適格であるとみなされ、重要なままでした。グループの寄与を決定するために、PLS-DA モデルからの負荷も抽出されました。特定の場所の VOC は、ペアになった PLS-DA モデルのコンセンサスに基づいて決定されます。 そのために、すべての場所の VOC プロファイルが相互にテストされ、VIP > 1 の VOC がモデル内で常に重要であり、同じ場所に起因する場合、それは場所固有とみなされます。 そのために、すべての場所の VOC プロファイルが相互にテストされ、VIP > 1 の VOC がモデル内で常に重要であり、同じ場所に起因する場合、それは場所固有とみなされます。 Для этого профили ЛОС всех местоположений были проверены друг против друга, и если ЛОС с VIP> 1 был постоянно зна чимым в моделях и относился к одному и тому же месту, тогда он считался специфичным для местоположения. これを行うために、すべての場所の VOC プロファイルが相互にテストされ、VIP > 1 の VOC がモデル内で一貫して重要であり、同じ場所を参照している場合、それは場所固有であるとみなされます。このため、VIP > 1 の VOC がモデル内に最初に存在し、同じ位置にある場合、それは特定の位置とみなされます。ここで、すべての voc 配置ファイルが相互に検査され、vip > 1 の voc が最初から存在し、1 つの位置にある場合、それは特定とみなされます。位置 位置С этой целью профили ЛОС во всех местоположениях были сопоставлены друг с другом, и ЛОС с VIP> 1 считался за висящим от местоположения, если он был постоянно значимым в модели и относился к одному и тому же местоположению. この目的を達成するために、すべての場所の VOC プロファイルが相互に比較され、VIP > 1 の VOC がモデル内で一貫して重要であり、同じ場所を参照している場合、その VOC は場所に依存するとみなされました。呼気サンプルと室内空気サンプルの比較は、午後には呼気サンプルが採取されなかったため、午前中に採取されたサンプルについてのみ実行されました。単変量解析には Wilcoxon 検定を使用し、Benjamini-Hochberg 補正を使用して誤検出率を計算しました。
現在の研究中に生成および分析されたデータセットは、合理的な要求に応じて各著者から入手できます。
オマーン、A.ら。人間の揮発性物質: 呼気、皮膚分泌物、尿、糞便、唾液中の揮発性有機化合物 (VOC)。J. 呼吸抵抗。8(3)、034001 (2014)。
Belluomo, I. et al.人間の呼気に含まれる揮発性有機化合物をターゲットに分析するための選択的イオン流管質量分析計。国家プロトコル。16(7)、3419–3438 (2021)。
Hanna, GB、Boshier, PR、Markar, SR & Romano, A. がん診断における揮発性有機化合物ベースの呼気検査の精度と方法論上の課題。 Hanna, GB、Boshier, PR、Markar, SR & Romano, A. がん診断における揮発性有機化合物ベースの呼気検査の精度と方法論上の課題。カンナ、GB、ボシャー、PR、マルカール、SR。ロマーノ、A. がん診断のための揮発性有機化合物ベースの排気検査の精度と方法論的問題。 Hanna, GB、Boshier, PR、Markar, SR および Romano, A. は、癌症の治療における標準性と方法論的な挑戦に基づいた、発生性有機化合物の呼気試験に基づいています。 Hanna, GB、Boshier, PR、Markar, SR & Romano, A. 揮発性有機化合物に基づく癌診断における精度と方法論上の課題。カンナ、GB、ボシャー、PR、マルカール、SR。ロマーノ、A. がん診断における揮発性有機化合物の呼気検査の精度と方法論的問題。JAMAオンコル。5(1)、e182815 (2019)。
Boshier, PR、Cushnir, JR、Priest, OH、Marczin, N. & Hanna, GB 3 つの病院環境内の揮発性微量ガスのレベルの変動: 臨床呼気検査への影響。 Boshier, PR、Cushnir, JR、Priest, OH、Marczin, N. & Hanna, GB 3 つの病院環境内の揮発性微量ガスのレベルの変動: 臨床呼気検査への影響。PR ボッシャー、JR クシュニール、オハイオ州プリースト、ノースカロライナ州マルチン、英国カンナ。3 つの病院環境における揮発性微量ガスのレベルの違い: 臨床呼気検査の重要性。 Boshier, PR、Cushnir, JR、Priest, OH、Marczin, N. & Hanna, GB 3 つの医院環境における発病性微量ガスレベルの変化：臨床呼気検査への影響。 PR ボシャー、JR クシュニア、オハイオ州プリースト、N. マルジン、英国ハンナPR ボッシャー、JR クシュニール、オハイオ州プリースト、ノースカロライナ州マルチン、英国カンナ。3 つの病院環境における揮発性微量ガスのレベルの変化: 臨床呼気検査の重要性。J. 宗教研究所。4(3)、031001 (2010)。
Trefz、P.ら。プロトン移動反応の飛行時間型質量分析法を使用した、臨床現場での呼吸ガスのリアルタイムで継続的なモニタリング。肛門。化学薬品。85(21)、10321-10329 (2013)。
Castellanos, M.、Xifra, G.、Fernández-Real, JM & Sánchez, JM 呼気ガス濃度は、病院環境における非職業的環境におけるセボフルランおよびイソプロピルアルコールへの曝露を反映しています。 Castellanos, M.、Xifra, G.、Fernández-Real, JM & Sánchez, JM 呼気ガス濃度は、病院環境における非職業的環境におけるセボフルランおよびイソプロピルアルコールへの曝露を反映しています。Castellanos, M.、Xifra, G.、Fernandez-Real, JM および Sanchez, JM 呼気ガス濃度は、病院環境における非職業環境におけるセボフルランおよびイソプロピルアルコールへの曝露を反映しています。 Castellanos, M.、Xifra, G.、Fernández-Real, JM および Sánchez, JM 呼吸気体濃度は、非交通条件下での病院環境における七酸化ナトリウムおよび七酸化ナトリウムへの曝露を反映しています。 カステヤノス、M.、シフラ、G.、フェルナンデス-レアル、JM、サンチェス、JMCastellanos, M.、Xifra, G.、Fernandez-Real, JM および Sanchez, JM 気道ガス濃度は、病院環境における一般の環境におけるセボフルランおよびイソプロパノールへの曝露を反映しています。J. 呼吸抵抗。10(1)、016001 (2016)。
マルカール SR ら。食道がんと胃がんの診断のための非侵襲的呼気検査を評価します。JAMAオンコル。4(7)、970-976 (2018)。
Salman、D. et al.臨床現場における室内空気中の揮発性有機化合物の変動。J. 呼吸抵抗。16(1)、016005 (2021)。
フィリップス、M.ら。乳がんの揮発性呼気マーカー。Breast J. 9 (3)、184–191 (2003)。
Phillips, M.、Greenberg, J. & Sabas, M. 通常の人間の呼吸におけるペンタンの肺胞勾配。 Phillips, M.、Greenberg, J. & Sabas, M. 通常の人間の呼吸におけるペンタンの肺胞勾配。Phillips M、Greenberg J、Sabas M. 通常の人間の呼吸における肺胞ペンタン勾配。 Phillips, M.、Greenberg, J.、および Sabas, M. 正常な人間の呼吸中の肺泡等級。 フィリップス、M.、グリーンバーグ、J.、サバス、M.Phillips M、Greenberg J、Sabas M. 通常の人間の呼吸における肺胞ペンタン勾配。フリーラジカル。貯蔵タンク。20(5)、333–337 (1994)。
ハーシュマンSVら。現場でのオフライン使用のための標準化された呼気サンプリングの特性評価。J. 呼吸抵抗。14(1)、016009 (2019)。
マウラー、F.ら。呼気測定のために周囲の大気汚染物質を洗い流します。J. 呼吸抵抗。8(2)、027107 (2014)。
サレヒ、B.ら。α-ピネンとβ-ピネンの治療の可能性: 自然の奇跡的な贈り物。生体分子 9 (11)、738 (2019)。
CompTox 化学情報パネル - ベンジル アルコール。https://comptox.epa.gov/dashboard/dsstoxdb/results?search=DTXSID5020152#chemical-Functional-use (2021 年 9 月 22 日にアクセス)。
Alfa Aesar – L03292 ベンジルアルコール、99%。https://www.alfa.com/en/catalog/L03292/ (2021 年 9 月 22 日にアクセス)。
Good Scents Company – ベンジルアルコール。http://www.thegoodscentscompany.com/data/rw1001652.html (2021 年 9 月 22 日にアクセス)。
CompTox 化学パネルはフタル酸ジイソプロピルです。https://comptox.epa.gov/dashboard/dsstoxdb/results?search=DTXSID2040731 (2021 年 9 月 22 日にアクセス)。
人間、発がん性リスク評価に関する IARC 作業部会。ベンゾフェノン。: 国際がん研究機関 (2013)。
Good Scents Company – アセトフェノン。http://www.thegoodscentscompany.com/data/rw1000131.html#tooccur (2021 年 9 月 22 日にアクセス)。
Van Gossum, A. & Decuyper, J. 脂質過酸化の指標としての呼吸アルカン。 Van Gossum, A. & Decuyper, J. 脂質過酸化の指標としての呼吸アルカン。Van Gossum, A. および Dekuyper, J. 脂質過酸化の指標としてのアルカン呼吸。 Van Gossum, A. および Decuyper, J. 呼吸热烟は、樹脂酸化の指標として機能します。 Van Gossum, A. & Decuyper, J. 脂分の変化の指標としてアルカンを呼吸するというストーリー。Van Gossum, A. および Dekuyper, J. 脂質過酸化の指標としてのアルカン呼吸。ユーロ。国ジャーナル 2(8)、787–791 (1989)。
Salerno-Kennedy, R. & Cashman, KD 現代医学におけるバイオマーカーとしての呼気イソプレンの潜在的な応用: 簡潔な概要。 Salerno-Kennedy, R. & Cashman, KD 現代医学におけるバイオマーカーとしての呼気イソプレンの潜在的な応用: 簡潔な概要。 サレルノ＝ケネディ、共和党、キャッシュマン、ケンタッキー州現代医学におけるバイオマーカーとしての呼吸におけるイソプレンの応用の可能性: 簡単なレビュー。 Salerno-Kennedy, R. および Cashman, KD 呼吸器二酸化炭素は、現代医学の生物標識物質としての潜在的用途： 概要。 サレルノ＝ケネディ、共和党、キャッシュマン、ケンタッキー州Salerno-Kennedy, R. および Cashman, KD 現代医学のバイオマーカーとしての呼吸器イソプレンの応用の可能性: 簡単なレビュー。Wien Klin Wochenschr 117 (5–6)、180–186 (2005)。
クレアス M. et al.呼気中の揮発性有機化合物の標的分析は、肺がんを他の肺疾患と区別したり、健康な人の場合に使用されます。代謝物 10(8)、317 (2020)。
投稿日時: 2022 年 9 月 28 日