| 结直肠癌（CRC）是欧美肿瘤相关死亡的主要原因，目前尚无公认的有效的无创性CRC筛查方法。以愈创木酚为基础的粪便隐血（gFOB）检测已基本被粪便免疫化学检测（FIT）所取代，但敏感性仍然很差。在英国，基于人群的FOBt检测的普及率也很低，只有50%左右。使用各种气相分析仪器检测多种癌症亚型的挥发性有机化合物（VOCs）特征越来越受到关注。其中一个例子是场非对称离子迁移率谱仪（FAIMS） |
| 使用离子迁移率（IMS）和时间分析法研究了电晕放电（CD）大气压化学电离（APCI）离子源中的2-壬酮，环戊酮，苯乙酮，吡啶和二叔丁基吡啶（DTBP）的电离飞行质谱（TOF–MS）。在不存在和存在氨掺杂剂的情况下记录IMS和MS光谱。在没有NH 3掺杂剂的情况下，反应物离子（RI）为H +（H 2 O）n，n = 3,4，并且生成了MH +（H 2 O）x 簇作为产物离子 |
| 通过配备电晕放电离子源的IMS-TOFMS技术研究了氨，甲醛，甲酸，丙酮，丁酮，2-辛酮，2-壬酮，苯乙酮，乙醇，吡啶及其衍生物的质子化，水合和团簇形成。已发现质子化分子MH +参与水化或团簇形成的趋势取决于M的碱度。具有较高碱度的分子的水合程度低于具有较低碱度的分子的水合程度。低碱性分子（例如甲醛）的质谱表现出较大的M n H +（H 2 O）n簇，而对于高碱性的化合物（例如吡啶），只有MH + 和MH +观察到M个峰 |
| 提出了一种适用于离子迁移率光谱法（IMS）直接液体取样分析的新技术。该技术是基于在IMS反应区引入液滴流。该技术已成功地应用于甲醇和石油中爆炸物的检测以及氨基酸和二肽的分析。该技术的主要优点之一是无需特殊溶液即可分析液体样品。 |
| 人体呼出气挥发性有机物（volatile organic compounds，VOCs）分析在疾病初筛和早期识别中的应用愈发受到关注。目前，呼出气VOCs的检测方法主要有质谱、色谱等较大型分析仪器和气体传感器两种。与大型仪器相比，气体传感器体积小，成本低、操作简单，在大规模人群呼出气VOCs的检测中有良好的应用前景。本文总结了研究中重点关注的呼出气VOCs传感器的原理、性能、特征和改进方向，以及传感器阵列和电子鼻技术在呼出气VOCs疾病诊断中的应用，探讨了呼出气VOCs传感器在进行疾病识别研究中面临的主要问题和发展方向，旨在为进一步研究提供参考。 |
| 我们的综述发现，大多数研究旨在评估诊断潜力，而不是关注潜在的生物学或可治疗的特征。结果通常受到缺乏方法学标准化，外部验证和研究不充分的限制，但文献中一致认为呼出气体的VOC对潜在的炎症敏感。现代研究正在将强大的呼吸分析工作流程应用于大型多中心研究设计，这将充分发挥哮喘等气道疾病中呼出的挥发性有机化合物测量的潜力。 |
| 由于目前缺乏敏感的诊断工具，儿童哮喘的诊断和分型特别复杂。这常常导致吸入类固醇治疗处方的不确定性。因此，本研究旨在探讨呼出冷凝物中测定的挥发性有机化合物是否可作为儿科人群哮喘诊断的生物标志物。 |
| 文对过去和最近的研究进行了文献综述，选择了使用电子鼻技术对患者群体进行研究的研究对象，以确定该技术在呼吸和消化系统疾病检测中的潜在应用。呼吸中挥发性有机化合物的分析。 |
| 离子迁移谱技术具有高灵敏度（ppb以下范围），快速响应（ms范围），紧凑设计，大气压操作和分离异构化合物的能力等优点。由于离子迁移谱仪不能在真空中工作，离子运动并不简单。在带电离子和漂移气体的中性粒子之间发生大量的离子 - 分子相互作用。因此，IMS中的离子分离不仅仅基于它们的质量，而且基于它们的横截面。这为IMS技术提供了快速分离异构体的优点。在本实验室报告中，我们将展示AIMS技术分离异构化合物的能力。 |
| 膀胱镜检查，膀胱肿瘤的标准诊断，是不舒服，侵入性、昂贵的。可用的尿液标记系统都缺乏准确性。测量尿液中的挥发性有机化合物（VOC）是一种很有前途的选择。该试点研究评估了用电子鼻鉴别膀胱癌患者尿液和健康对照的可行性。 |
| 本文对不同水果采收过程中不同的田间问题进行了广泛的综述，并对这些问题如何对世界各地的水果腐败产生重大影响进行了综述。本文还综述了各种无损检测技术（电子鼻、光谱学、超声波、成像等）以及用于不同果品品种质量评价的各种数据处理算法（数据处理、特征提取、数据融合等）。在水果质量评估的背景下，还探讨了多种无损检测技术融合的范围、挑战和瓶颈。根据传感技术、应用、预测能力、成本、可访问性和可靠性，还对全球市场上的各种产品进行了评估。 |
| 本文将动态嗅觉测量和气相色谱-质谱/嗅觉测量相结合，研究了不同技术的电子鼻对垃圾处理厂臭气排放的响应，以实现对环境的监测。建立和改进清洁生产技术。在垃圾处理厂检测到三种影响最大的恶臭源：沼气，一种城市固体废物机械处理的副产品，有机物含量低，污泥经过压缩和脱水处理城市污水。臭气影响最主要的来源是污泥，臭气影响的主要原因是芳烃（特别是1,3,5-三甲基苯）、脂肪族烃、萜烯和硫挥发物（甲基二硫化物、二硫化碳、二甲基三硫化物） |
| Cyranose 320的测量基于32传感器NoseChip®暴露于挥发物时每个化学传感器的电阻变化。将牛奶样品（5ML）用移液管移入淡黄色玻璃瓶（20ML）中，用橡胶隔垫和瓶盖密封，每瓶顶空挥发物与液体样品的比例为3:1。将样品置于水浴（65°C）中至少10分钟，以便在顶空内发生挥发物平衡。用进样针头刺穿密封橡胶隔垫，用电子鼻检测器插入药瓶内，吸入顶空挥发物，采集样品。对每个牛奶样品重复该过程5次。电子鼻数据使用PCNOSE®10.11.0.76软件进行处理。 |
| 本研究的主要目的是通过电子鼻技术研究呼出气，来区分患有AD，PD和健康对照的患者。在证明三组之间的差异之后，次要目标是使用离子迁移谱来鉴定造成差异的特定物质。第三，我们分析呼出气中的β淀粉样蛋白（Aβ）是否是导致患有AD和健康对照的患者之间观察到的差异的原因。 |
| 本文提出了一种新的神经网络（SSNN）方法对化学品进行分类识别，并利用Cyranose 320电子鼻进行了实验测量。该网络的独特之处在于其最小但功能强大的设计，实现了片上学习和并行监控以检测高噪声环境下的二元气味模式 |
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