Results 61 to 70 of about 2,979 (114)
[Performance evaluation of different filtration fractions during daytime continuous renal replacement therapy]. [PDF]
Zhejiang Da Xue Xue Bao Yi Xue BanWang L, Chen Y, Xu G, Xu C.
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Shuitu Baochi Xuebao[目的] 为探讨菇渣有机肥与脱硫石膏对盐碱土有机碳组分及碳库管理指数的影响。[方法] 以黄河三角洲新垦殖小麦—玉米轮作地为研究对象,采用随机区组试验方法,设置不施肥(CK)、农民常用施肥(CN)、菇渣有机肥(MCOF)、菇渣有机肥+脱硫石膏(MCOG)4个处理,通过3年田间施肥处理。[结果] 菇渣有机肥与脱硫石膏配施显著降低0—20 cm土壤盐碱度,提高土壤氮磷钾养分含量和阳离子交换量(p＜0.05);各处理0—20 cm土层总有机碳(TOC)、易氧化有机碳(EOC)、微生物量碳(MBC)含量高于20 ...
李传福 +7 more
doaj
[Application and research progress of metal-organic framework materials in skin repair]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za ZhiMa S, Wu W, Liu H, Liu M, Xing F.
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[Research progress on the causes of pain in knee osteoarthritis]. [PDF]
Zhongguo Xiu Fu Chong Jian Wai Ke Za ZhiWei N, Zheng Z.
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Shuitu Baochi Xuebao目的解析土壤有机氮解聚过程的关键生物地球化学机制及其调控途径，对提升土壤氮素有效性、减少化学氮肥依赖具有重要科学意义。方法系统综述国内外有机氮解聚相关研究进展，明确解聚底物的来源特征与化学组成，总结归纳解聚作用的量化方法，分析解聚过程的主要影响因素及调控途径。结果主要源于微生物的蛋白质类物质（包括蛋白质和多肽）构成土壤中最大的有机氮库，通过氨基酸-15N同位素稀释法测定土壤总蛋白解聚过程中新产生的游离氨基酸通量，可量化土壤有机氮解聚动态。有机氮解聚酶活性及其分泌量是调控解聚过程的关键因素，土壤母质 ...
武艳秋, 葛云晓, 张琪, 胡国庆
doaj
[Determination of 35 pyrrolizidine alkaloids in dried tea by ultra-high performance liquid chromatography- triple quadrupole mass spectrometry]. [PDF]
Se PuDong L +6 more
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Shuitu Baochi Xuebao目的为探究在全球长期氮沉降的背景下，高寒湿地草甸土壤可溶性氮组分的变化规律。方法选取青藏高原东北缘尕海湿地草甸土壤为研究对象，3年氮添加处理试验平台［CK（未添加氮）、N1（4.14 g NH4 NO3）、N2（6.12 g NH4 NO3）］，研究土壤可溶性氮组分对氮添加的响应特征。结果1）与CK相比，N1处理显著提高土壤硝态氮（NO3--N）的质量分数（15.76%），N2处理显著提高土壤铵态氮（NH4+-N）的质量分数（19.19%）（p<0.05）。2 ...
李淑卓 +4 more
doaj
[Medical treatment standards for emergency burn wounded (2025 edition)]. [PDF]
Zhongguo Xiu Fu Chong Jian Wai Ke Za ZhiNational Health Commission Of The People's Republic Of China.
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采伐剩余物不同处理方式对杉木林土壤酸解有机碳及土壤微生物群落的影响
Shuitu Baochi Xuebao目的酸解有机碳是土壤中重要的有机碳组分，其质量分数变化将影响土壤微生物群落组成，为探讨土壤酸解有机碳和微生物群落对森林采伐剩余物不同处理方式的响应。方法对福建三明格氏栲自然保护区杉木成熟林的采伐剩余物进行清除(R)、火烧(RB)和保留(RR)3种处理，在种植杉木3 a后采集不同土层(0~10、10~20 cm)土壤，对土壤酸解有机碳组分(活性组分Ⅰ、Ⅱ及惰性组分)和微生物群落进行研究。结果1) 采伐剩余物处理对0~10 cm土层土壤酸解有机碳组分无显著影响。10~20 cm土层，RR和R处理下活性组分Ⅰ(
郎彩芳 +5 more
doaj
[Drug repositioning prediction based on dynamic feature learning on heterogeneous graphs]. [PDF]
Nan Fang Yi Ke Da Xue Xue BaoZhu H, Guo Y, Xin X, Li C, Zhou D.
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