Isolation and Identification of Volatiles
人間の鼻は多くのVOCを匂いとして感じ、これらの匂いはしばしばカビの存在を最初に示唆するものである。 しかし、VOCの化学的特性評価（分離、同定、定量）には、従来の「湿式」化学のアプローチとは異なる、特殊な分析法が必要である。 20世紀後半から21世紀初頭にかけての技術の進歩により、揮発性物質を正確かつ低濃度で検出する能力が向上しました（Zhang and Li, 2010; Hung et al.、2015）。 簡単に言えば、従来の方法は、水蒸気蒸留と液液抽出を行い、その後、個々の化合物の濃縮と化学的検証を行うものであった。 VOCの化学的性質に関する初期の研究のいくつかは、水蒸気蒸留によって濃縮され、気液クロマトグラフィーと質量分析（MS）によって分析された塩化メチレン抽出物を使用して行われました。 この方法を用いた初期の研究では、Aspergillus niger、Aspergillus ochraceus、Aspergillus oryzae、Aspergillus parasiticusのVOCが分析された。 4種とも3-メチルブタノール，3-オクタノン，3-オクタノール，1-オクテン-3-オール，1-オクテノール，2-オクテン-1-オールを生成していた。 A. nigerでは、確認されたVOC混合物の90%以上が1-オクテン-3-オールであり、この化合物はキノコの特徴的な臭いの元となる臭い化合物であることがわかった。 A. parasiticusでは、1-オクテン-3-オールが全揮発性混合物の35.6%を占め、不快なかび臭い油臭を持つ関連する8炭素化合物の2-オクテン-1-オールは34.8%を占めた（Kamińskiら、1974）
その後、方法はクロマトグラフィー分離、マススペクトルとクロマトグラフィー保持による特定、揮発サンプルの定量の組み合わせによるガスクロマトグラフ質量分析（GC-MS）により行われています。 菌類培養のヘッドスペースに含まれる VOC は、通常、活性炭や繊維などの固体吸着材で捕集される。 それぞれの捕集方法には生得的な偏りがあり、アーティファクトの形成が可能である。一般に、非極性化合物は極性化合物よりも優先的に捕集される。 また、ガスクロマトグラフィーでは、2つの化合物を互いに分離することが難しく、結果として混同してしまうというエラーが生じることがある。 これは2-メチル-1-ブタノールと3-メチル-1-ブタノールという、メチル基が1つだけ異なる異性体の場合に見られます（Börjesson et al.、1992）。 GC-MS分析の他の欠点は、熟練したオペレータの必要性、その相対的な費用、およびより反応性の高いVOCで有効でないという事実です（Elkeら、1999；Gaoら、2002；Gao and Martin、2002；Rappert and Müller、2005年）。 VOCはまずファイバーに吸収・濃縮され、その後検出器に送られ、GCインジェクタ自体で脱離が行われます。 SPMEは環境サンプルの採取に適しており、その後ラボに持ち帰り、同定することができます。 GC-MS と組み合わせることで、微生物培養液や汚染された建物から VOC を定性的に同定することができ、便利で広く利用されています（Fiedler ら、2001；Wady ら、2003；Jeleń および Grabarkiewicz-Szczesna, 2005）。 SPME は、探索的な状況で目的の揮発性化合物の相対量を決定する場合や、サンプリングプロセスを繰り返し行う場合に最適なアプローチであることがよくあります。 しかし、新規化合物の同定には有用ではない。
従来のGC-MSアプローチを補完し、標的分析に有用な多くの特殊な分析法が開発されてきた。 例えば、プロトン移動反応-質量分析法（PTR-MS）は、迅速なサンプル採取や低濃度の検出に有効である（Kamysek et al.2011; Schwoebel et al.2011）。 この方法は、環境科学、食品技術、医療診断に採用されています (Gasperi et al., 2001; Cappellin et al.)。
Thermal Desorption (TD) – ガスクロマトグラフ/質量分析を使用して、Aspergillus fumigatus の in vitro volatile metabolite profile を特徴付け、モノテルペン カンフェン、α-およびβ-ピネン、リモネン、およびセスキテルペン化合物のα-およびβ-トランス ベルガモテンが含まれていることを明らかにしました (Koo et al.)。 2014）。
Selected ion flow tube-mass spectrometry (SIFT-MS) は、中程度の複雑なガス混合物において、微生物のVOCを迅速かつ高感度に検出する能力を有している。 10億分の1の低濃度のVOCを対象とすることができ、特定の化合物を1兆分の1の範囲で測定することが可能です。 この手法では、全VOCはフローチューブ内でイオン化されるため、クロマトグラフィーによる分離は必要ありません（Syhre et al.） この方法は、病気の人間の肺にしばしば見られる細菌と共培養した A. fumigatus が放出する VOC の定量に使用されている。 A. fumigatusを用いた培養は、「大量の」アンモニアと有機硫黄化合物のメタンチオール（メチルメルカプタンとしても知られる）、硫化ジメチル、および二硫化ジメチルを生成しました（Chippendale et al.、2014）。
同時蒸留抽出（SDE）は、固定相として有機物質で覆った短いシリカファイバーを用いて、VOCsを凝縮し、高温注入器内でそれを脱着させます。 SDEは、より濃縮された試料を得るために、環境、食品、法医学、石油、医薬品、ポリマー分析における揮発性成分の測定に使用されてきた（Orav et al.、1996）。 例えば、ある種のフレーバー化合物は、SDE と SPME を組み合わせて研究されてきました。 フレーバー化合物はSDEで定量的に分析でき、SPMEはシンプルで迅速なルーチンスクリーニングに用いられる(Cai et al., 2001)。
Multicapillary column-ion mobility spectrometer (MCC-IMS) は1兆分の1の範囲の感度で高速、かつ専門知識が少なくてすむのが特徴。 この手法により、A. fumigatus と Candida 種の特徴的な代謝物がヘッドスペース分析で区別された (Perl et al., 2011)。
Electronic Noses (e-noses) は、電子表面との相互作用に基づいて、揮発成分を電気信号に変換し、既知の化合物を検出するために使用することが可能です。 E-nosesは、異なる選択性を持つ化学センサー群、信号前処理装置、パターン識別システムで構成される(Gardner and Bartlett, 1994)。 異なるVOCは特徴的な指紋を形成し、認識システムで過去に記録されたパターンと比較することで区別することができる。 e-nosesの医療応用は、もともと細菌性病原体や、肺がん、慢性閉塞性肺疾患、喘息などの非感染性疾患に焦点を当てていた（Valera et al.、2012）。 用途に応じて、綿棒、喀痰、血清、糞便、呼気、尿から採取したVOCのサンプルが診断目的に使用される。 呼吸サンプルは、アスペルギルス症の早期発見のために使用されている（de Heer et al. 同じ真菌種でも、未知または制御されていない環境および遺伝的要因に基づいて、異なる VOC プロファイルを持つことがあります。 さらに、使用する実験プロトコルが VOC プロファイルに劇的な影響を与えることもある。 例えば、Aspergillus flavus の研究において、de Lucca ら（2010）は、GC-MS にかける前に SPME を用いて揮発性物質を収集し、1 つのテルペンのみを検出した。 その後、別の機種のGC-MSに投入する前にサンプル濃縮器を採用したところ、そのグループは複数のテルペンを識別することができた（de Lucca et al.） 実験前の材料の取り扱い方法は、アーティファクトの原因となり、オートクレーブ処理は非生物学的な揮発性物質を形成する可能性がある（Börjesson et al.、1992）。 試験間でデータが一貫しないことが多いため、一部の著者は微生物による VOC 放出の再現性に疑問を投げかけている（Schleibinger et al.） 今後、真菌 VOC を用いた研究では、結果に影響を及ぼしうる多くの要因を認識する必要がある。 真菌VOCを研究する科学者のコミュニティによって、ベストプラクティスのためのガイドラインが開発されれば有益であろう
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