コンパクト質量分析呼吸分析のための呼吸選択方法
ラフバラ大学、翻訳ケミカルバイオロジー研究グループ
抽象
コンパクト質量分析（CMS）は、多用途で持ち運び可能な分析機器であり、臨床現場で使用して、呼気サンプルから関連するさまざまな状態を迅速かつ非侵襲的に検出できる可能性があります。 この研究の目的は、CMSを使用して、XNUMXつの提案された呼気サンプリング方法によってデータ前処理プロトコルを最適化することです。 また、データ処理方法を評価できる一般的なフレームワークについても説明します。 メソッド。この論文では、それぞれ異なる呼気サンプリング法を使用したXNUMXつの以前の研究からのデータを検討します。 これらには、浄化された空気源を使用した連続呼気サンプリングを使用したペパーミントウォッシュアウト研究、周囲空気源を使用した連続呼気サンプリングを使用した運動研究、および周囲空気源を使用した単一呼気サンプリング研究が含まれます。 データセットごとに、さまざまな呼気選択（データ前処理）方法が比較され、検証セットの予測パフォーマンスとの定量的信頼性に従ってベンチマークされました。 m/z ビン強度測定。 結果。 両方の連続法で、最良の呼吸選択法は、事前選択なしと比較して予測モデルを改善しました。これは、Youdenのインデックスの95％CI範囲で測定され、運動研究では0.68–0.86から0.86–0.97、運動研究では0.69–0.82から1.00–でした。ペパーミント研究の場合は1.00。 両方のデータセットの強度測定の信頼性（中央値相対標準偏差（RSD）で測定）は、事前選択なしと比較して、最良の選択方法によってわずかに改善され、運動研究では18％から14％、7％から5％になりました。ペパーミント研究のために。 単呼吸サンプルの場合、すべてのモデルで完全な予測が得られ、Youdenのインデックスの95％CI範囲は1.00〜1.00でした。 提案手法の信頼性は38％であった。 結論。 CMSデータから呼気を選択する方法は、測定の信頼性と、さまざまな条件下で採取された呼気サンプルを区別する能力に影響を与える可能性があります。 適切なデータ処理方法を適用することで、CMSから取得したデータと結果の品質を向上させることができます。 提示された方法により、CMSを使用した呼気VOCの非標的分析を実行できるようになります。
コンパクト質量分析計（CMS）。