Investigation of Gender-Specific Exhaled Breath Volatome in Humans by GCxGC-TOF-MS
Notice bibliographique
Résumé
Exploring gender-specific metabolic differences in biofluids provides a basic understanding of the physiological and metabolic phenotype of healthy subjects. Many reports have shown gender-specific metabolome profiles in the urine and serum of healthy subjects; however, limited studies focusing on exhaled human breath are available in the literature. In this study, we profiled the exhaled breath (~450 mL) volatile organic compounds (VOCs) of 47 healthy volunteers (age: 19-47; 23 male (M) and 24 female (F)) using a multidimensional gas chromatography and mass spectrometry and employed chemometric analysis to identify gender-specific VOCs. Eleven exhaled breath VOCs were identified from both uni and multivariate analysis from a training set (M = 15, F = 15) that could differentiate the genders within a healthy population. A partial least-squares discriminate analysis (PLS-DA) model built using these putative markers showed high accuracy in predicting (area under the receiver operating characteristic curve >0.9) a hold out/test sample set (n = 17). The outcomes of this report open up new avenues to undertake larger studies to elucidate the association of exhaled breath metabolites with gender-specific disease phenotypes and pharmacokinetics in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».