【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于生物标志物筛选。更具体地，涉及一种筛选职业暴露人群呼气中vocs生物标志物的方法。
技术介绍
1、近年来，呼气分析作为一种快速、无创检测技术受到广泛关注。目前在人体呼出气中检测到的挥发性有机化合物(volatile organic compounds，vocs)多达上千种，平均每个个体呼出气中的vocs数量在200种左右。这些vocs包括烷烃、烯烃、醛酮类化合物、含硫化合物和含氮化合物等，主要有两大来源，一是人体自身代谢产生的vocs，包括宿主生理代谢过程的产物、宿主体内微生物病原体代谢过程的产物以及宿主对诸如感染或炎症等过程的病理反应性产物，称为内源性vocs，这些vocs来自于全身各个器官的新陈代谢，可作为评估身体健康和疾病的生物标志物；二是通过吸入、饮食、药物、皮肤接触等途径进入人体的vocs，它们会在体内发生代谢和消耗，称为外源性vocs，其中通过外部环境吸入的外源性vocs导致内源性vocs的变化程度可以指示环境暴露，判断职业工人所从事工作环境的污染程度。
2、目前对内源性vocs与疾病的关联性的研究很多，对于某些疾病与呼气vocs信号分子的关联已经有了大量明确且清晰的证据。目前，呼气vocs可以用于诊断的疾病包括：癌症，例如肺癌、结直肠癌、胃癌等，感染性疾病，慢性疾病，例如阿兹海默症、糖尿病等。如中国专利申请cn111796033a公开了一种早期肺癌筛选的生物标志物，该专利技术首次发现肺癌患者呼气中乙醛的含量降低，同时通过体外细胞进一步验证，肺癌细胞释放的乙醛远低于正常肺上皮细胞，证明乙醛可
3、另外，内源性呼气vocs标志物的筛选还存在很多问题，导致各研究发现的标志物一致性较差。第一，采样技术严重限制了呼气vocs标志物的筛查。目前大部分研究采用tedlar袋作为主要的采样工具，但采样体积无法确定，且袋本身会释放污染物影响袋内目标物。第二，呼气采样的成本较高，大部分研究的，样本总量一般为50～100，样本数不足，导致筛选的生物标志物不具有普适性。第三，人呼气vocs的含量存在较大波动，采样条件没有统一和标准，严重影响生物标志物的稳定性。第四，呼气vocs的含量极低，对分析技术提出较大挑战。因此需要合适的富集技术，才能准确测定呼气vocs的含量。最后，采集到的vocs有内源和外源两种来源，大部分研究不加以区分，直接筛选生物标志物，忽视外部因素的影响，导致标志物的准确性降低。另外，目前，大多数研究只经过简单统计分析或一次筛选，得到的标志物性能不佳，不同研究得到的结果具有较大的差异。
4、因此，有必要开发一种快速、无创筛选职业暴露人群呼气中vocs生物标志物的方法。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是克服现有内源性vocs标志物与疾病的关联研究较多，而通过外部环境吸入的外源性vocs导致内源性vocs的变化程度可以指示环境暴露的研究较少，存在缺乏全面、系统、准确的筛选方法的缺陷和不足，提供一种样本量适合、过程简单快速的筛选职业暴露人群呼气中vocs生物标志物的方法
2、本专利技术另一目的是提供所述方法的应用。
3、本专利技术上述目的通过以下技术方案实现：
4、一种筛选职业暴露人群呼气中vocs生物标志物的方法，包括以下步骤：
5、s1.获取职业暴露人群和非职业暴露人群的呼气vocs数据，分为暴露组和对照组；
6、s2.选择vocs数据并对其进行预处理；
7、s3.进一步处理步骤s2所得数据，以满足pfdr<0.01且vip>2为标准筛选出最终生物标志物；
8、其中，所述vocs为挥发性有机物，单位为ppb；pfdr为阳性错误拒绝率；vip为变量投影重要程度。具体地，步骤s1中，所述获取职业暴露人群和非职业暴露人群的呼气vocs数据具体包括如下步骤：
9、静坐5min后，受试者使用呼气缓冲采样装置进行吹气，呼气时间周期不低于10秒，至少采集5次以上，每次呼吸间隔不低于60秒，对呼气样品进行分析，获得vocs数据。
10、进一步地，所述呼气缓冲采样装置为使用ptr-tof-ms(质子转移飞行时间质谱)与其配套的呼气缓冲采样装置，来源于生产厂家：ionicon analytik gmbh/奥地利，仪器型号：ptr-tof 1000。采用在线监测的采样技术，vocs采集的检测限为10pptv，即在较低的浓度均可以采集到，因此可以有效解决离线采样的样品运输过程损失的问题，也不需要采用富集技术，可以避免离线分析富集技术中存在误差的问题，也能更加准确区分内源性与外源性vocs，相比其他分析技术其结果会更加精确。
11、具体地，步骤s2中，所述选择vocs数据的标准为：vocs数据中，每个呼吸样本都产生一个呼气轮廓，根据每个呼吸周期的丙酮或异戊二烯指示的呼气曲线，选择呼气高峰平台呼气后3s的数据，确保采集到的是从肺泡排出的vocs。
12、具体地，步骤s2中，所述预处理为将经选择的vocs数据进行对数化或线性归一化处理。
13、优选地，步骤s2中，所述对数化处理为log10n。
14、其中，n为vocs浓度，单位为ppb。每个vocs数据需要进行不同数量级的变量数据经过不同的转换至合适范围，避免大值变量掩盖小值变量的波动，对所有使用对数化处理log10n，减小测量样本间异方差性的影响。
15、进一步地，步骤s3中，所述进一步处理步骤s2所得数据的方法包括单变量统计分析方法和多变量统计分析方法。
16、具体地，所述单变量统计分析方法处理步骤s2所得数据具体包括如下步骤：
17、通过对每个变量数据分布的峰度和偏度进行正态性检验，数据呈正态分布使用参数检验，数据呈非正态分布则使用非参数检验；每个变量数据分布的峰度和偏度接近0，则为正态分布，否则为非正态分布；采用r语言进行单变量统计分析，采用曼-惠特尼秩和检验检验，计算p值，对于得到的p值需要进行校正，校正规程中获得pfdr值，所获得校正后的pfdr值的公式如下：
18、pfdr＝p·(m/k)
19、其中，p为原始p值；m为检验次数，m＝暴露组人数×对照组人数，单位为为次；k为p值在所有检验中排名，p值排名按照从小到大排列。
20、具体地，步骤s4中，所述多变量统计分析方法处理步骤s2所得数据具体包括如下步骤：
21、执行监督式正交偏最小二乘判别分析opls-da，相比于单变量统计分析，opls-da可量化不同组间由特征变量引起的差异，为了验证opls-da模型的可靠性，对样本序列进行随机排列，在300次随机置换检验后，用opls-da散点图评估两组之间的差异；模型拟合后的输出参数r2(y)和q2的值需要大于0.5，则表示分类效果好；vip值大于1的vocs本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种筛选职业暴露人群呼气中VOCs生物标志物的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，步骤S1中，所述获取职业暴露人群和非职业暴露人群的呼气VOCs数据具体包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，步骤S2中，所述选择VOCs数据的标准为：VOCs数据中，每个呼吸样本都产生一个呼气轮廓，根据每个呼吸周期的丙酮或异戊二烯指示的呼气曲线，选择呼气高峰平台呼气后3s的数据。
4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，步骤S2中，所述预处理为将经选择的VOCs数据进行对数化或线性归一化处理。
5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，步骤S2中，所述对数化处理为log10N；
6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，步骤S3中，所述进一步处理步骤S2所得数据的方法包括单变量统计分析方法和多变量统计分析方法。
7.根据权利要求6所述方法，其特征在于，所述单变量统计分析方法处理步骤S2所得数据具体包括如下步骤：
8.根据权利要求6所述方法，其特征在于，所述多变量
9.根据权利要求1所述方法，其特征在于，步骤S1中，所述职业暴露人群为在典型污染暴露园区、餐饮行业、石油加工厂、垃圾处理厂、医院中任意一个场所工作或生活3年及以上的人群。
10.权利要求1～9任一所述方法在筛选生物标志物中的应用。
...【技术特征摘要】
1.一种筛选职业暴露人群呼气中vocs生物标志物的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，步骤s1中，所述获取职业暴露人群和非职业暴露人群的呼气vocs数据具体包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，步骤s2中，所述选择vocs数据的标准为：vocs数据中，每个呼吸样本都产生一个呼气轮廓，根据每个呼吸周期的丙酮或异戊二烯指示的呼气曲线，选择呼气高峰平台呼气后3s的数据。
4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，步骤s2中，所述预处理为将经选择的vocs数据进行对数化或线性归一化处理。
5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，步骤s2中，所述对数化...
【专利技术属性】
技术研发人员：安太成，郑沛林，林钦浩，李桂英，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：
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