Prepoznavanje podzemne vode povezane s kroničnom bubrežnom bolešću nepoznate etiologije pomoću organske tvari slične humusu Ⅱ

Odnos između DOM i CKDu kemije vode

Pretjerani unos F− može oštetiti bubrežno tkivo čovjeka, pa se stoga visoka koncentracija F− smatra znakom izvora vode koji dovode do CKDu11,61. Kao što je prikazano na Dodatnoj slici 8, postojala je značajna pozitivna korelacija između C1% i koncentracije F− u uzorcima podzemne vode (r=0.62, p < 0.05), što ukazuje da je C1 osjetljiva komponenta za prepoznavanje izvora podzemne vode koji mogu uzrokovati CKDu. C1% je također imao značajno pozitivne korelacije s Ca{{10}} (r=0.60, p < 0,05). C1 s karboksilom vjerojatno će se kombinirati s Ca2+ i formirati kompleks koji je štetan za ljudski bubreg15, što je važan uzrok CKDu. To je u skladu s opažanjem da je podzemna voda u područjima endemskim za CKDu sadržavala veće koncentracije Ca2+ nego podzemna voda u područjima koja nisu endemična za CKDu10,18. Osim toga, C1% je porastao s povećanjem koncentracije Si i tvrdoće (r=0.60, 0,61, p < 0,05) u ovoj studiji. Vjeruje se da je CKDu također povezan s podzemnom vodom visoke tvrdoće i visokim koncentracijama Si, jer pijenje te podzemne vode može oštetiti bubrežne stanice ljudskog embrija12,14. Ukratko, C1% bio je u pozitivnoj korelaciji s anorganskim kemijskim komponentama za koje se općenito smatra da su povezani s CKDu, što ukazuje na potencijalnu izvedivost korištenja C1% kao pokazatelja prepoznavanja za identifikaciju izvora podzemne vode povezanih s CKDu.

Kliknite za cistanche herba za bolesti bubrega

Pretpostavlja se da je veći C1% u CKDu podzemnoj vodi u odnosu na ne-CKDu podzemnoj vodi povezan s unosom površinske vode (slika 2). Zapravo, koncentracije gore spomenutih anorganskih kemijskih komponenti u površinskim vodama bile su puno niže od onih u podzemnim vodama (dodatna tablica 4). S obzirom da je istrošena pukotinska voda u istraživanom području glavni resurs podzemne vode, proces obnavljanja podzemne vode površinskom vodom je spor, što uzrokuje jake interakcije voda-stijena (npr. ispiranje i ionska izmjena) tijekom procesa obnavljanja i dovodi do obogaćivanja anorganske kemikalije u podzemnim vodama. Na primjer, zbog kemijske sličnosti F− i OH−, viša pH vrijednost u površinskoj vodi vjerojatno će uzrokovati da se više F− desorbira iz minerala ionskom izmjenom tijekom procesa ponovnog punjenja62, što rezultira relativno nižom pH vrijednošću i više F− u CKDu podzemnim vodama nego onima u površinskim vodama.

Prepoznavanje izvora vode povezanih s CKDu pomoću FDOM-a U ovoj studiji,

DOM između podzemne vode CKDu i podzemne vode koja nije CKDu imala je značajne razlike u smislu C1% i HIX, te se stoga te razlike mogu koristiti za rano upozorenje i brzo prepoznavanje izvora vode povezanih s CKDu kroz našu samorazvijenu procjenu praga prepoznavanja CKDu (CRTA) metoda. Za istraživanje prikladnog praga prepoznavanja (RT) različitih DOM indikatora i testiranje primjenjivosti CRTA metode, odnosi između pretpostavljenog praga DOM indikatora i vjerojatnosti otkrivanja CKDu podzemne vode (DPC) i vjerojatnosti otkrivanja ne-CKDu podzemne vode ( DPN) u uzorcima podzemne vode (n=54) prikazani su na Dodatnoj slici 9. Utvrđeno je da su DPC i DPN vrlo dobro odgovorili na promjene HIX, C1%, DOC i C4% s približno S-oblikom krivulje. Uzimajući C1% kao primjer, kada je pretpostavljeni prag od C1% premašio vrijednost na sjecištu (28,8%) krivulja DPC i DPN, DPC je rastao s povećanjem C1% i uvijek je bio veći od DPN; kada je pretpostavljeni prag od C1% bio manji od vrijednosti presjeka (28,8%), DPN je rastao sa smanjenjem C1% i uvijek je bio veći od DPC. To jest, ako se pretpostavljeni prag od C1% na raskrižju koristi kao RT, DPC će doći do 70,1% (vjerojatnost otkrivanja na raskrižju) barem s C1% iznad RT (dodatna tablica 5), ​​što ukazuje da je mogućnost otkrivenog izvor vode kao izvor povezan s CKDu bio je najmanje 70,1%. Kada je pretpostavljeni prag od C1% ispod RT, DPN će premašiti 70,1%, što ukazuje da je mogućnost otkrivenog izvora vode kao izvora koji nije povezan s CKDu bila najmanje 70,1%. Stoga, korištenjem RT od C1%, vjerojatnost da se utvrdi je li jedan izvor vode povezan s CKDu ili nije povezan s CKDu iznosi najmanje 70,1%, što ukazuje na njegovu vrlo dobru primjenjivost prepoznavanja

Slično tome, odnosi između pretpostavljenih pragova HIX-a, koncentracija DOC-a i C4% i vjerojatnosti otkrivanja bili su isti kao odnos između pretpostavljenog praga od C1% i vjerojatnosti otkrivanja. Međutim, zbog relativno niže otkrivene vjerojatnosti na raskrižju (dodatna tablica 5), ​​primjenjivost prepoznavanja pomoću HIX, DOC i C4% nije tako dobra kao C1%. Što se tiče drugih DOM indikatora, njihove DPN ili DPC krivulje su dosta fluktuirale s promjenama u pragovima. Osim toga, prema odnosu između pretpostavljenog praga PC1 rezultata i vjerojatnosti otkrivanja, može se ustanoviti da je vjerojatnost prepoznavanja korištenjem PC1 rezultata bila 63,8%.

Pretpostavljeni pragovi C1%, C4%, HIX i PC1 rezultata u odnosu na vjerojatnost otkrivanja prilagođeni su empirijskom Boltzmannovom jednadžbom (slika 4). Kao što je prikazano na slici 4, pretpostavljeni prag od C1% imao je najveći koeficijent determinacije (R2) (dodatna tablica 6). Rezultati verifikacije pokazali su da su predviđene vrijednosti bile blizu izmjerenih vrijednosti (Sl. 5), što ukazuje da su rezultati prilagodbe bili valjani. Osim toga, upareni t-test pokazao je da se predviđena vrijednost i izmjerena vrijednost nisu značajno razlikovale (p > 0.05) samo korištenjem C1% ili rezultata PC1 kao pokazatelja prepoznavanja. Korijen srednje kvadratne pogreške (RMSE) od C1% također je bio najmanji, što ukazuje da je rezultat prilagodbe C1% bio u skladu s podacima za ovo područje istraživanja. Iznad svega, C1% je najprikladniji i najučinkovitiji DOM indeks za razlikovanje izvora vode povezanih s CKDu od izvora vode koji nisu povezani s CKDu kroz

CRTA metoda.

Prema funkcijama prilagodbe krivulja, RT od C1% korištenjem CRTA metode iznosio je 28,8%. Kako bi se razjasnila predvidljivost i prednost optimalnog praga izračunatog metodom CRTA, krivulja radne karakteristike prijemnika (ROC) i krivulja prisjećanja preciznosti (PR) na temelju matrice zabune također su izvedene korištenjem istih 54 uzorka podzemne vode ( Dopunske slike 10, 11). U ROC i PR analizi, smatralo se da model krivulje ima predvidljivost samo kada je površina ispod krivulje (AUC) veća od 0.763. Tipično, veći AUC ukazuje na bolju predvidljivost modela. AUC ROC krivulje (0.777) i PR krivulje (0.816) C1% bile su veće od onih drugih DOM indeksa, što ukazuje da je C1% bio najprikladniji kao indeks prepoznavanja , što je u skladu s rezultatima CRTA metode. Međutim, prema maksimumu Yondenovog indeksa, koji je bio u pozitivnoj korelaciji s superiornošću modela probira (dopunska metoda), optimalna RT od C1% u ROC krivulji bila je 36,3%; optimalni RT od C1% u PR krivulji bio je 27,6% korištenjem maksimalne F1-rezultate, što je harmonijski prosjek preciznosti i prisjećanja i ukazuje na sposobnost točnog predviđanja. Za usporedbu predvidljivosti PR krivulje, ROC krivulje i CRTA metode korištenjem C1% kao indeksa prepoznavanja, ove RT primijenjene su na 21 uzorak podzemne vode radi verifikacije kako bi se dobila stvarna predvidljivost (dodatna tablica 7). Predvidljivost za CKDu podzemnu vodu korištenjem CRTA metode (75.0%) bila je u skladu s onom PR krivulje (75.0%), ali viša od one ROC krivulje (50 .0%); predvidljivost za podzemne vode koje nisu CKDu korištenjem CRTA metode (66,7%) bila je viša od one za PR krivulju (55,6%), ali niža od one za ROC krivulju (88,9%). Za bolju usporedbu, geometrijska sredina predvidljivosti za ne-CKDu podzemnu vodu i predvidljivost za CKDu podzemnu vodu korištene su kako bi se pokazala sveobuhvatna predvidljivost. Sveobuhvatna predvidljivost metode CRTA (70,7%) bila je najveća, zatim ROC krivulja (66,7%) i PR krivulja (64,5%). Ovo je pokazalo da je CRTA metoda dobila bolju RT od C1% za probir CKDu podzemne vode i ne-CKDu podzemne vode od ROC krivulje i PR krivulje. Nadalje, krivulja AUC PR za rezultat PC1 bila je 0,700, što ukazuje da se PC1 također može koristiti kao indeks prepoznavanja, iako je krivulja AUC ROC za rezultat PC1 bila manja od 0,7. U usporedbi s rezultatom RT od PC1 dobivenim metodom CRTA, optimalni rezultat RT od PC1 dobiven PR krivuljom imao je istu stvarnu predvidljivost za podzemnu vodu koja nije CKDu, ali nižu stvarnu predvidljivost za podzemnu vodu CKDu. Stoga, u prepoznavanju CKDu podzemne vode i ne-CKDu podzemne vode, CRTA metoda se činila boljom od PR krivulje i ROC krivulje.

Okolišno-geološka implikacija CRTA-e na zdravlje U ovoj studiji, karakteristike DOM podzemne vode povezane s CKDu ispitane su korištenjem optičkih indeksa DOM, a razlikovanje podzemne vode koja nije povezana s CKDu u odnosu na podzemnu vodu povezanu s CKDu postignuta je pružanjem razumne smjernice utemeljene na vjerojatnosti za postavljanje praga indikatora. To će pridonijeti iskapanju i prepoznavanju čistih izvora podzemne vode za stambena područja s niskim prihodima. Kako bi se poboljšala kvaliteta vode za piće i spriječio CKDu, predložena je tehnologija reverzne osmoze i nanofiltracije za obradu kontaminirane vode14,18, iako te tehnologije zahtijevaju dobre ekonomske uvjete i teško se primjenjuju u stvarnoj proizvodnji. Kao što je opisano u gornjem odjeljku, C1% prepoznat od strane CRTA je izvediv i razuman pokazatelj za skrining CKDu podzemne vode uz niske troškove. U praksi je za svaki pokazatelj potrebno odrediti koje se funkcije fiting krivulje biraju usporedbom izmjerene vrijednosti i RT, a zatim preko odabrane funkcije izračunati DPC ili DPN. Uz CRTA metodu, probir izvora vode povezanih s CKDu prema C1% FDOM poboljšava sigurnost vode za piće i sprječava pojavu CKDu u područjima prevladavajućim CKDu. Na RT od C1% mogu utjecati neki čimbenici okoliša (npr. hidrološki i geološki uvjeti). U budućnosti je potrebno više studija o otopljenoj organskoj tvari u podzemnoj vodi u drugim tipičnim CKDu-endemskim regijama kako bi se testirala i proširila primjenjivost CRTA-e. Vrijedno je spomenuti da primjena CRTA metode nije ograničena na osjetljive FDOM indikatore. Većina prijašnjih studija također je naglasila da se anorganske kemikalije poput Ca2+, F−, tvrdoća i Si u podzemnoj vodi povezanoj s CKDu i podzemnoj vodi koja nije povezana s CKDu također značajno razlikuju14,61. Stoga se primjena CRTA metode može primijeniti i na ove indikatore osjetljive na anorganske tvari. U ovoj je studiji utvrđeno da DPC i DPN kroz RT Ca2+ i Si koje prepoznaje CRTA mogu doseći 82,4% odnosno 64,2% (dodatna slika 12, dopunska tablica 5), ​​iako vjerojatnost otkrivanja pomoću RT tvrdoće i F− nije dobra. Grafički prikaz DPC u odnosu na pretpostavljeni prag F− je valovit, što se pripisuje visokim koncentracijama F− u nekoliko podzemnih voda koje nisu CKDu (dopunska slika 8). Prema tome, krivulja DPN naspram pretpostavljenog praga F− je pouzdanija za identificiranje izvora vode nego krivulja DPC naspram pretpostavljenog praga F− pomoću CRTA. Nadalje, FDOM indikatori u kombinaciji s anorganskim indikatorima mogu zajednički prepoznati sigurne izvore vode pomoću CRTA-e, čime se povećava pouzdanost rezultata prepoznavanja. U budućnosti se preporučuju istraživanja s više uzoraka podzemne vode iz većih područja s različitim geološkim i hidrološkim uvjetima.

Slika 5. Dijagram raspršenosti predviđenih vrijednosti i izmjerenih vrijednosti uzoraka podzemne vode (n=21). Funkcija isprekidane linije je y=x. P-vrijednost je dobivena uparenim t-testom između predviđenih i izmjerenih vrijednosti.

METODE

Područje istraživanja Prema godišnjoj količini padalina, Šri Lanka se može podijeliti na sušna semiaridna i vlažna područja8. Kao što je prikazano na Dodatnoj slici 1, područje istraživanja (07 stupanj 25.911' - 07 stupanj 40.116'N, 80 stupanj 58.483' - 81 stupanj 04.888'E i 06 stupanj 17.560' - 06 stupanj 24.158'N, 80 stupnjeva 54.769' - 80 stupanj 59.995'E) nalazi se u Girandurukotte (CKDu endemsko područje), Dehiattakandiya (CKDu-endemsko područje) i Sewanagala (ne-CKDu područje) u semiaridnoj zoni, gdje teren je ravan, isparavanje je jako, a izvori vode oskudni, s prosječnom godišnjom količinom oborina od oko 1000 mm i godišnjom temperaturom između 29 i 33 stupnja. Kišna sezona jugozapadnog monsuna (SW) je od svibnja do listopada, a kišna sezona sjeveroistočnog (NE) monsuna je od studenog do veljače. Rijeka Mahaweli, najduža rijeka u Šri Lanki, nalazi se zapadno od područja istraživanja. Geološki gledano, stijene u ovom području su u osnovi prekambrijski granit i gnajs, koji su obogaćeni tinjcem, rožnacom, apatitom i drugim fluoriranim mineralima. Iako su ove stijene niske poroznosti, razvile su rasjede i spojeve koji sadrže resurse podzemne vode. Lokalno stanovništvo uglavnom koristi podzemnu vodu kao vodu za piće. Većina ljudi dobiva podzemnu vodu u iskopanim bunarima iz nekonsolidiranih fluvijalnih sedimenata ili plitkih istrošenih vodonosnika temeljnih stijena8. Nekoliko stanovnika koristi cijevne bunare za dobivanje pukotinske podzemne vode iz dubokih temeljnih vodonosnika. Površinske hidrološke mreže kontroliraju umjetni kaskadni sustavi rezervoara (spremnika) koji se uglavnom koriste za navodnjavanje.

Prikupljanje i čuvanje uzoraka

Na temelju informacija koje je dostavila lokalna bolnica, naš tim je prikupio podzemnu vodu iz bunara (CKDu podzemnu vodu) koje koriste reprezentativni pacijenti koji boluju od CKDu. Osim toga, prikupili smo drugu skupinu podzemne vode iz bunara (podzemna voda koja nije CKDu) koje koriste obitelji bez pacijenata. Uzeta su ukupno 83 uzorka vode, uključujući CKDu podzemnu vodu (n=43), ne-CKDu podzemnu vodu (n=32) i uzorke površinske vode (n=8) prikupljene iz spremnika ( Dopunska slika 1). Uzorci su filtrirani s 0.7 μm kvarcnim filtrom i zakiseljeni do pH < 2 s čistom klorovodičnom kiselinom vrhunske kvalitete za spektralno mjerenje. Za DOC analizu, uzorci su filtrirani s 0.45 μm filter membranom i zakiseljeni do pH<2 with premium-grade pure phosphoric acid. More details of sample collection are provided in Supplementary Method.

Analiza uzorka

Fluorescentna svojstva DOM-a testirana su fluorescentnim spektrometrom (Fluomax{{0}}, HORIBA JboinYvon, Japan). Uvjeti rada bili su sljedeći: izvor svjetla bila je 150 W xenon lampa; valne duljine ekscitacije (Ex) postavljene su od 250 do 400 nm u intervalima od 4 nm; valne duljine emisije (Em) postavljene su između 300 i 550 nm u intervalima od 2 nm; širina proreza bila je 3 nm, a vrijeme integracije signala skeniranja bilo je 0,1 s. Ultraljubičasto-vidljiva apsorbancija mjerena je spektrofotometrom (UV1900, Shimadzu, Japan) na 200-600 nm. DOC se određuje TOC analizatorom (Aurora 1030w, OI, SAD) s analitičkom preciznošću od ±2,0%, a granica detekcije je 0,01 mg L−1. Analize aniona i kationa navedene su u Dodatnoj metodi.

Spektralni indeksi i PARAFAC

Izračunati su spektralni indeksi (Dopunska metoda), uključujući indeks humifikacije (HIX), biološki indeks (BIX), indeks fluorescencije (FI), koncentraciju DOM s nezasićenom strukturom (a254), indeks aromatičnosti (SUVA254) , i spektralni nagib (S275−295). I učinak unutarnjeg filtra i signal pozadinske fluorescencije ultračiste vode ispravljeni su, a Rayleighovo raspršenje i Ramanovo raspršenje uklonjeni su prije PARAFAC-a pomoću alata efc (http://www.nomresearch. cn/efc/indexEN.html) koji je razvio grafički korisnik MATLAB-a interfejs20, FDOM correct toolbox64 i N-way toolbox (https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/1088-the-n-way-toolbox) 65. Model konačno prošao test dosljednosti jezgre i split-half verifikaciju66. Komponente PARAFAC-a identificirane su s onima iz prethodnih studija sa sličnošću većom od 0,95. Relativna zastupljenost komponenti PARAFAC (C1%, C2%, C3% i C4%) kvantificirana je dijeljenjem maksimalnog vršnog intenziteta (Fmax) svake komponente sa zbrojem Fmax svih komponenti.

CKDu procjena praga prepoznavanja (CRTA)

Parametri svojstava DOM (kao što su C4%, C1% i HIX) i anorganske kemikalije (kao što su Ca2+ i F−) smatrani su pokazateljima za procjenu, tijekom koje je vjerojatnost otkrivanja CKDu podzemne vode (DPC) i vjerojatnost detekcije ne-CKDu podzemne vode (DPN) definirane su i izračunate. Za svaki pokazatelj postavljen je početni prag (obično minimalna opažena vrijednost), iznad kojeg su uzorci dodijeljeni skupini visoke vrijednosti, a ispod koje su uzorci dodijeljeni skupini niske vrijednosti. Za većinu pokazatelja (C1%, C2%, C3%, HIX, SUVA254, a254, DOC, skor PC1 i anorganski indikatori) DPC je izračunat u skupini visoke vrijednosti, a DPN je izračunat u skupini niske vrijednosti. skupina prema jednadžbi (1) i jednadžba (2), odnosno. Za ostale pokazatelje (C4%, S275-295, BIX i FI), DPC je izračunat u skupini niske vrijednosti, a DPN je izračunat u skupini visoke vrijednosti pomoću jednadžbi. (1) odnosno (2).

Uz povećanje pretpostavljenog praga svakog indikatora od minimuma do maksimuma (obično 100 koraka; postavljeni aritmetički niz), izračunati su odgovarajući DPC i DPN, a dijagram pretpostavljenog praga indikatora u odnosu na DPC ili DPN je nacrtan kao što je prikazano na slici 6. Vjerojatnost detekcije sjecišta između dviju krivulja definirana je kao primjenjivost indikatora u prepoznavanju CKDu podzemne vode, a pretpostavljena vrijednost praga sjecišta između dvije krivulje definirana je kao prag prepoznavanja (RT ). Veća vjerojatnost otkrivanja na RT daje bolju primjenjivost prepoznavanja. Među svim uzorcima podzemne vode, 72% (n=54) korišteno je za izračun DPN i DPC i prilagođeno empirijskom Boltzmannovom jednadžbom, a preostali (n=21) korišteno je za provjeru prikladnih krivulja uparenim t -test i korijen srednje kvadratne pogreške (RMSE). Ako je p-vrijednost uparenog t-testa veća od 0,05, pretpostavlja se da je predviđeni rezultat blizak izmjerenom rezultatu. Što je niža vrijednost RMSE, to je predviđeni rezultat bliži izmjerenom rezultatu.

REFERENCES

1. Levine, KE i sur. Potraga za identificiranjem geokemijskih čimbenika rizika povezanih s kroničnom bubrežnom bolešću nepoznate etiologije (CKDu) u endemskoj regiji Šri Lanke—multimedijska laboratorijska analiza bioloških uzoraka, uzoraka hrane i okoliša.okoliš. Monit. procijeniti. 188, 548 (2016). 

2. Gansevoort, RT i sur. Kronična bubrežna bolest i kardiovaskularni rizik: epidemiologija, mehanizmi i prevencija.Lancet 382, 339–352 (2013). 

3. Kulathunga, MRDL, Ayanka, WMA, Naidu, R. & Wijeratne, AW Kronična bolest bubrega nepoznate etiologije u Šri Lanki i izloženost kemikalijama iz okoliša: pregled literature.okoliš. Geochem. Zdravlje 41, 2329–2338 (2019). 

4. Rajapakse, S., Shanahan, MC & Selvarajah, M. Kronična bubrežna bolest nepoznate etiologije u Šri Lanki.Int. J. Occup. okoliš. Zdravlje 22, 259–264 (2016).

5. Hettithanthri, O. et al. Čimbenici rizika za endemsku kroničnu bolest bubrega nepoznate etiologije u Šri Lanki: Retrospektiva sigurnosti vode u suhoj zoni.Sci. Totalna okolina. 795, 148839 (2021). 

6. Edirisinghe, E. et al. Geokemijski i izotopski dokazi iz podzemnih i površinskih voda za razumijevanje prirodne kontaminacije u endemskim zonama kronične bubrežne bolesti nepoznate etiologije (CKDu) u Šri Lanki.Isot. okoliš. Zdravlje Stud. 54, 244–261 (2018). 

7. McDonough, LK, Meredith, KT, Nikagolla, C. i Banati, RBspUtjecaj interakcija vode i stijena na bunarsku vodu u kućanstvu u području visoke prevalencije kronične bubrežne bolesti nepoznate etiologije (CKDu).npj Očistite. Voda 4, 1–9 (2021). 8. Balasooriya, S. et al. Moguće veze između geokemije podzemnih voda i kronične bolesti bubrega nepoznate etiologije (CKDu): istraživanje iz regije Ginnoruwa u Šri Lanki.Expo. Zdravlje 12, 823–834 (2020).

9. Dissanayake, CB & Chandrajith, R. Podzemne vodespuorida kao geokemijskog markera u etiologiji kronične bubrežne bolesti nepoznatog podrijetla u Šri Lanki.Ceylon J. Sci. 46, 3–12 (2017). 

10. Chandrajith, R. i sur. Na i Ca ovisni o dozispvoda za piće bogata uoridom— još jedan glavni uzrok kroničnog zatajenja bubrega u tropskim sušnim regijama.Sci. Totalna okolina. 409, 671–675 (2011).

11. Wickramarathna, S., Balasooriya, S., Diyabalanage, S. & Chandrajith, R. Praćenje ekoloških etioloških čimbenika kroničnih bubrežnih bolesti u suhoj zoni Šri Lanke—hidrogeokemijski i izotopski pristup.J. Trace Elem. Med. Biol. 44, 298–306 (2017).

12. Wasana, HM i sur. Kakvoća vode za piće i kronična bubrežna bolest nepoznate etiologije (CKDu): sinergijski učincispuorida, kadmija i tvrdoće vode.okoliš. Geochem. Zdravlje 38, 157–168 (2016). 

13. Tao, P. i sur. Prostorno-vremenske varijacije u kromofornoj otopljenoj organskoj tvari (CDOM) u rijeci s miješanim korištenjem zemljišta: Implikacije za obnovu površinskih voda.J. Okolina. Upravitelj 277, 111498 (2021). 

14. Lal, K. i sur. Procjena kvalitete podzemne vode CKDu zahvatila je regiju Uddanam u okrugu Srikakulam i diljem Andhra Pradesha u Indiji.Groundw. Održati. Dev. 11, 100432 (2020).

Usluga podrške Wecistanche-najvećeg izvoznika cistanche u Kini:

E-pošta:wallence.suen@wecistanche.com

Whatsapp/telefon:+86 15292862950

Kupite za više pojedinosti o specifikacijama:

https://www.xjcistanche.com/cistanche-shop

NABAVITE PRIRODNI ORGANSKI EKSTRAKT CISTANCHE SA 25% EHINAKOSIDA I 9% AKTEOZIDA ZA BUBREŽNE INFEKCIJE