Electronic nose versus quadrupole mass spectrometry for identifying viral hepatitis C patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hepatitis C is a leading cause of liver disease and transplantation and is a significant burden on public health worldwide. This study aimed to apply the Electronic Nose (E‐Nose) and quadrupole Mass Spectrometry (MS/MS) technologies for screening blood samples from hepatitis C patients and healthy controls. We analysed volatile organic compounds (VOCs) in the headspace over blood samples to identify those VOCs characteristic for diagnosing hepatitis C patients. The study comprised 150 acute hepatitis C patients with age range: 24–59 years, and mean age ±SD: 41.5 ± 12.8 years and 150 age‐matched healthy controls (age range: 24–51 and mean age: 40.11 ± 4.89 years) from the Hospital of the Medical Research Institute, Alexandria University, Alexandria, Egypt. Collected blood samples were analysed qualitatively and quantitatively using the E‐Nose and MS/MS techniques, respectively. Principal component analysis of the E‐Nose 10‐sensor responses accurately classified blood samples from hepatitis C patients and healthy controls. The first two principal components explained over 98.35% of the variance in signals with no false‐positive (healthy controls) or false‐negative (hepatitis C patients) results. MS/MS showed two fragmentation ions at m / z of 104 and 151 Da with the positive electrospray ionization mode (ESI+) in blood samples for hepatitis C patients, but not for healthy controls or background water samples. We identified the two specific fragmentation ions at m / z 104 and m / z 151 Da as malonic acid (MF: C 3 H 4 O 4 ; MW: 104.06 g/mol) and monosaccharide pentose (MF: C 5 H 10 O 5 ; MW: 150.13 g/mol) in VOCs of the headspace over blood samples for hepatitis C patients. This provides a rationale for developing diagnostic tests for hepatitis C virus based on altered trace VOCs concentrations using the relatively inexpensive, easy‐to‐use, portable and non‐invasive E‐Nose technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».