Prepoznavanje podzemnih voda povezanih s kroničnom bubrežnom bolešću nepoznate etiologije po organskim materijama sličnim humičnim Ⅱ

Odnos između DOM i CKDu hemije vode

Prekomjeran unos F− može oštetiti ljudsko bubrežno tkivo, 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 koncentracije C1% i 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 sa Ca{{10}} (r=0.60, p < 0.05). C1 sa karboksilom će se vjerovatno kombinovati sa Ca2+ i formirati kompleks koji je štetan za ljudski bubreg15, što je važan uzrok CKDu. Ovo je u skladu sa zapažanjem da podzemne vode u CKDu-endemskim područjima sadržavaju veće koncentracije Ca2+ nego podzemne vode u ne-CKDu-endemskim područjima10,18. Osim toga, C1% se povećavao s povećanjem koncentracije Si i tvrdoće (r=0.60, 0.61, respektivno, p < 0.05) u ovoj studiji. Vjeruje se da se CKDu odnosi i na podzemne vode visoke tvrdoće i visoke koncentracije Si, jer pijenje ove podzemne vode može oštetiti bubrežne stanice ljudskog embriona12,14. Ukratko, C1% je bio u pozitivnoj korelaciji sa neorganskim hemijskim komponentama za koje se generalno smatra da su povezane sa CKDu, što ukazuje na potencijalnu izvodljivost upotrebe C1% kao indikatora prepoznavanja za identifikaciju izvora podzemnih voda povezanih sa CKDu.

Click to cistanche herba za bolest bubrega

Pretpostavlja se da je veći C1% u CKDu podzemnoj vodi u odnosu na ne-CKDu podzemnoj vodi povezan s unosom površinske vode (Sl. 2). U stvari, koncentracije gore navedenih anorganskih hemijskih komponenti u površinskim vodama bile su mnogo niže od onih u podzemnim (Dopunska tabela 4). S obzirom na to da je istrajna voda pukotina na istraživanom području glavni resurs podzemne vode, proces obnavljanja površinskih voda podzemnim vodama je spor, što uzrokuje snažne interakcije vode i stijena (npr. ispiranje i ionsku izmjenu) tokom procesa dopunjavanja i dovodi do obogaćivanja vode. neorganske hemikalije u podzemnim vodama. Na primjer, zbog hemijske sličnosti F- i OH-, viša pH vrijednost u površinskoj vodi će vjerovatno uzrokovati više F- desorbiranog iz minerala jonskom izmjenom tokom procesa punjenja62, što rezultira relativno nižom pH vrijednošću i više F− u CKDu podzemnim vodama nego u površinskim vodama.

Prepoznavanje izvora vode povezanih sa CKDu od strane FDOM-a U ovoj studiji,

DOM između CKDu podzemnih voda i ne-CKDu podzemnih voda je imao značajne razlike u smislu C1% i HIX, i stoga se ove razlike mogu koristiti za rano upozorenje i brzo prepoznavanje izvora vode povezanih sa CKDu kroz našu samorazvijenu procjenu praga prepoznavanja CKDu (CRTA) metoda. Da bi se istražio odgovarajući prag prepoznavanja (RT) različitih DOM indikatora i testirala primjenjivost CRTA metode, odnosi između pretpostavljenog praga DOM indikatora i vjerovatnoće detekcije CKDu podzemnih voda (DPC) i vjerovatnoće detekcije ne-CKDu podzemnih voda ( 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% sa približno S-oblikom krive. Uzimajući C1% kao primjer, kada je pretpostavljeni prag od C1% premašio vrijednost na raskrsnici (28,8%) DPC i DPN krive, DPC se povećavao sa povećanjem C1% i uvijek je bio veći od DPN; kada je pretpostavljeni prag od C1% bio manji od vrijednosti raskrsnice (28,8%), DPN se povećavao sa smanjenjem C1% i uvijek je bio veći od DPC. Odnosno, ako se pretpostavljeni prag od C1% na raskrsnici koristi kao RT, DPC će doći do 70,1% (vjerovatnoća detekcije na raskrsnici) najmanje sa C1% iznad RT (dodatna tabela 5), ​​što ukazuje da je mogućnost detekcije izvor vode kao izvor vezan za CKDu iznosio 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 sa CKDu bila najmanje 70,1%. Stoga, korištenjem RT od C1%, vjerovatnoća da se identifikuje da li je jedan izvor vode povezan s CKDu ili nije povezan s CKDu iznosi najmanje 70,1%, što ukazuje na njegovu vrlo dobru primjenljivost za prepoznavanje

Slično tome, odnosi između pretpostavljenih pragova HIX, koncentracija DOC i C4% i vjerovatnoće detekcije bili su isti kao i odnos između pretpostavljenog praga od C1% i vjerovatnoće detekcije. Međutim, zbog relativno manje otkrivene vjerovatnoće na raskrsnici (dopunska tabela 5), ​​primjenljivost prepoznavanja pomoću HIX, DOC i C4% nije tako dobra kao C1%. Što se tiče ostalih DOM indikatora, njihove DPN ili DPC krive su znatno fluktuirale s promjenama pragova. Osim toga, prema odnosu između pretpostavljenog praga PC1 skora i vjerovatnoće detekcije, može se utvrditi da je vjerovatnoća prepoznavanja pomoću PC1 skora iznosila 63,8%.

Pretpostavljeni pragovi od C1%, C4%, HIX i PC1 rezultat u odnosu na vjerovatnoću detekcije su prilagođeni empirijskom Boltzmannom jednačinom (slika 4). Kao što je prikazano na slici 4, pretpostavljeni prag od C1% imao je najveći koeficijent determinacije (R2) (dopunska tabela 6). Rezultati provjere su pokazali da su predviđene vrijednosti bile bliske izmjerenim vrijednostima (slika 5), ​​što ukazuje da su rezultati uklapanja valjani. Pored toga, upareni t-test je pokazao da se predviđena vrijednost i izmjerena vrijednost nisu značajno razlikovale (p > 0.05) samo koristeći C1% ili skor PC1 kao indikatore prepoznavanja. Srednja kvadratna greška (RMSE) od C1% je takođe bila najniža, što ukazuje da je rezultat uklapanja od C1% u skladu sa podacima ovog područja istraživanja. Iznad svega, C1% je najprikladniji i najefikasniji DOM indeks za razlikovanje izvora vode povezanih s CKDu od izvora vode koji nisu povezani s CKDu kroz

CRTA metoda.

Prema funkcijama uklapanja krivulja, RT od C1% primjenom CRTA metode iznosi 28,8%. Kako bi se razjasnila predvidljivost i prednost optimalnog praga izračunatog CRTA metodom, kriva radne karakteristike prijemnika (ROC) i kriva preciznosti (PR) zasnovane na matrici konfuzije su također izvedene pomoću istih 54 uzorka podzemne vode ( Dodatne slike 10, 11). U ROC i PR analizi, smatralo se da model krive ima predvidljivost samo kada je površina ispod krive (AUC) veća od 0.763. Tipično, veći AUC ukazuje na bolju predvidljivost modela. AUC krivulje ROC (0.777) i PR krivulje (0.816) od C1% bile su veće od onih kod drugih DOM indeksa, što ukazuje da je C1% bio najpogodniji kao indeks za prepoznavanje , što je u skladu sa rezultatima CRTA metode. Međutim, prema maksimumu Yondenovog indeksa, koji je bio u pozitivnoj korelaciji sa superiornošću skrining modela (Supplementary Method), optimalna RT od C1% u ROC krivulji iznosila je 36,3%; optimalni RT od C1% u PR krivulji bio je 27,6% korištenjem maksimuma F1-skora, koji je harmonični prosjek preciznosti i prisjećanja i ukazuje na sposobnost ispravnog predviđanja. Da bi se uporedila predvidljivost PR krive, ROC krive i CRTA metode koristeći C1% kao indeks prepoznavanja, ovi RT su primijenjeni na 21 uzorak podzemne vode radi verifikacije kako bi se dobila stvarna predvidljivost (dopunska tabela 7). Predvidljivost za CKDu podzemne vode korištenjem CRTA metode (75.0%) bila je u skladu sa PR krivom (75.0%), ali viša od ROC krive (50 .0%); predvidljivost za ne-CKDu podzemne vode primjenom CRTA metode (66,7%) bila je veća od one PR krive (55,6%), ali niža od ROC krive (88,9%). Za bolje poređenje, geometrijska sredina predvidljivosti za ne-CKDu podzemne vode i predvidljivost za CKDu podzemne vode su korištene da se pokaže sveobuhvatna predvidljivost. Sveobuhvatna predvidljivost CRTA metode (70,7%) bila je najveća, a slijede ROC kriva (66,7%) i PR kriva (64,5%). Ovo je ilustrovalo da je CRTA metoda dobila bolji RT od C1% za skrining CKDu podzemnih voda i podzemnih voda koje nisu CKDu od ROC krive i PR krive. Pored toga, AUC krivulje PR PC1 skora bio je 0,700, što ukazuje da se PC1 također može koristiti kao indeks prepoznavanja, iako je AUC krivulje ROC PC1 skora bio manji od 0,7. U poređenju sa RT skora PC1 dobijenog CRTA metodom, optimalni RT skor PC1 dobijen PR krivuljom imao je istu stvarnu predvidljivost za ne-CKDu podzemne vode, ali nižu stvarnu predvidljivost za CKDu podzemne vode. Stoga, u prepoznavanju CKDu podzemnih voda i ne-CKDu podzemnih voda, CRTA metoda je izgledala povoljnija od PR krive i ROC krive.

Implikacije CRTA na životnu sredinu i geologiju U ovoj studiji, DOM karakteristike podzemnih voda povezanih s CKDu su ispitane korištenjem DOM optičkih indeksa, a diskriminacija CKDu nepovezanih naspram CKDu povezanih podzemnih voda postignuta je pružanjem razumne smjernice zasnovane na vjerovatnoći za postavljanje praga indikatora. Ovo će doprinijeti iskopavanju i prepoznavanju čistih izvora podzemne vode za stambena područja sa niskim prihodima. Da bi se poboljšao kvalitet vode za piće i spriječio CKDu, predložena je tehnologija reverzne osmoze i nanofiltracije za tretiranje kontaminirane vode14,18, iako ove tehnologije zahtijevaju dobre ekonomske uslove i teško se primjenjuju u stvarnoj proizvodnji. Kao što je opisano u gornjem odeljku, C1% priznat od CRTA je izvodljiv i razuman indikator za skrining CKDu podzemnih voda uz niske troškove. U praksi je za svaki indikator potrebno odrediti koje funkcije krivulje uklapanja se biraju poređenjem izmjerene vrijednosti i RT, a zatim izračunavanjem DPC ili DPN kroz odabranu funkciju. Uz CRTA metodu, skrining izvora vode povezanih s CKDu za C1% FDOM poboljšava sigurnost vode za piće i sprječava pojavu CKDu u područjima gdje je CKDu preovlađujuća. Na RT od C1% mogu uticati neki faktori okoline (npr. hidrološki i geološki uslovi). U budućnosti je potrebno više studija o rastvorenoj organskoj materiji u podzemnim vodama u drugim tipičnim CKDu-endemskim regionima kako bi se testirala i proširila primenjivost CRTA.. Vredi napomenuti da primena CRTA metode nije ograničena na osetljive FDOM indikatore. Većina prethodnih studija je takođe naglasila da se neorganske hemikalije kao što su Ca2+, F−, tvrdoća i Si u podzemnim vodama vezanim za CKDu i podzemnim vodama koje nisu povezane sa CKDu takođe značajno razlikuju14,61. Stoga se primjena CRTA metode može primijeniti i na ove neorgansko osjetljive indikatore. U ovoj studiji je utvrđeno da DPC i DPN kroz RT Ca{21}} i Si koje prepoznaje CRTA mogu dostići 82,4% odnosno 64,2% (dopunska slika 12, dopunska tabela 5), ​​iako vjerovatnoća detekcije RT tvrdoće i F− nije dobra. Grafikon DPC u odnosu na pretpostavljeni prag F− valovitog, što je pripisano visokim koncentracijama F- u nekoliko podzemnih voda koje nisu CKDu (dodatna slika 8). Dakle, kriva DPN naspram pretpostavljenog praga F− je pouzdanija za identifikaciju izvora vode nego kriva DPC naspram pretpostavljenog praga F− koristeći CRTA. Nadalje, FDOM indikatori u kombinaciji sa neorganskim indikatorima mogli bi zajedno prepoznati sigurne izvore vode pomoću CRTA, što povećava pouzdanost prepoznavanja rezultata. U budućnosti se preporučuju istraživanja s više uzoraka podzemnih voda iz većih područja s različitim geološkim i hidrološkim uvjetima.

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

METODE

Područje istraživanja Prema godišnjim količinama padavina, Šri Lanka se može podijeliti na aridne semiaridne i vlažne regije8. Kao što je prikazano na dodatnoj slici 1, područje proučavanja (07 stepen 25.911' - 07 stepen 40.116'N, 80 stepen 58.483' - 81 stepen 04.888'E i 06 stepen 17.560' - 06 stepen 24.158'N, 80 stepeni 54.769' - 80 stepen 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 vodni resursi oskudni, sa prosječnom godišnjom količinom padavina od oko 1000 mm i godišnjom temperaturom između 29 i 33 stepena. Jugozapadna monsunska (SW) kišna sezona traje od maja do oktobra, a sjeveroistočna (NE) monsunska kišna sezona je od novembra do februara. Rijeka Mahaweli, najduža rijeka na Šri Lanki, nalazi se zapadno od područja istraživanja. Geološki gledano, stijene na ovom području su u osnovi prekambrijski granit i gnajs, koji su obogaćeni liskunom, rogovima, apatitom i drugim fluoriranim mineralima. Iako su ove stijene niske poroznosti, one su razvile rasjede i spojeve u kojima se nalaze resursi podzemnih voda. Lokalno stanovništvo uglavnom koristi podzemnu vodu kao vodu za piće. Većina ljudi dobija podzemnu vodu u iskopanim bunarima iz nekonsolidovanih fluvijalnih sedimenata ili plitkih istrošenih vodonosnih slojeva8. Nekoliko stanovnika koristi cijevne bunare za dobivanje podzemne vode iz pukotina iz dubokih podzemnih vodonosnika. Površinske hidrološke mreže su kontrolisane veštačkim kaskadnim sistemima rezervoara (rezervoara) koji se uglavnom koriste za navodnjavanje.

Sakupljanje i skladištenje uzoraka

Na osnovu informacija koje je dostavila lokalna bolnica, naš tim je prikupio podzemnu vodu iz bunara (CKDu podzemne vode) koje koriste reprezentativni pacijenti koji boluju od CKDu. Osim toga, prikupili smo drugi set podzemnih voda iz bunara (podzemne vode koje nisu CKDu) koje koriste porodice bez pacijenata. Uzeta su ukupno 83 uzorka vode, uključujući CKDu podzemne vode (n=43), ne-CKDu podzemne vode (n=32) i uzorke površinske vode (n=8) prikupljene iz rezervoara ( Dodatna slika 1). Uzorci su filtrirani sa 0.7 μm kvarcnim filterom i zakiseljeni na pH < 2 čistom hlorovodoničnom kiselinom vrhunskog kvaliteta za spektralno mjerenje. Za DOC analizu, uzorci su filtrirani sa 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 su testirana fluorescentnim spektrometrom (Fluomax{{0}}, HORIBA JboinYvon, Japan). Uslovi rada su bili sljedeći: izvor svjetlosti je bio 150 ksenonska lampa; talasne dužine ekscitacije (Ex) su postavljene od 250 do 400 nm u intervalima od 4 nm; talasne dužine emisije (Em) postavljene su između 300 i 550 nm u intervalima od 2 nm; širina proreza je bila 3 nm, a vrijeme integracije signala skeniranja 0,1 s. Absorbanca ultraljubičastog vidljivog zračenja mjerena je spektrofotometrom (UV1900, Shimadzu, Japan) na 200–600 nm. DOC se određuje pomoću TOC analizatora (Aurora 1030w, OI, USA) sa analitičkom preciznošću od ±2,0%, a granica detekcije je 0,01 mg L−1. Analize anjona i katjona date su u Dodatnoj metodi.

Spektralni indeksi i PARAFAC

Izračunati su spektralni indeksi (dodatna metoda), uključujući indeks humifikacije (HIX), biološki indeks (BIX), indeks fluorescencije (FI), koncentraciju DOM sa nezasićenom strukturom (a254), indeks aromatičnosti (SUVA254) , i spektralni nagib (S275−295). I efekat unutrašnjeg filtera i pozadinski fluorescentni signal ultračiste vode su ispravljeni, a Rayleighovo i Ramanovo rasejanje su uklonjeni prije PARAFAC-a korištenjem efc alatne kutije (http://www.nomresearch. cn/efc/indexEN.html) koju je razvio MATLAB grafički korisnik interfejs20, FDOM ispravan toolbox64 i N-way toolbox (https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/1088-the-n-way-toolbox) 65. Model konačno prošao test konzistentnosti jezgra i verifikaciju split-half66. Komponente PARAFAC-a identificirane su s onima iz prethodnih studija sa sličnošću koja prelazi 0,95. Relativna zastupljenost PARAFAC komponenti (C1%, C2%, C3% i C4%) je kvantificirana dijeljenjem maksimalnog intenziteta pika (Fmax) svake komponente zbirom Fmax svih komponenti.

CKDu procjena praga prepoznavanja (CRTA)

Parametri i DOM svojstava (kao što su C4%, C1% i HIX) i neorganskih hemikalija (kao što su Ca2+ i F−) smatrani su indikatorima za procjenu, tokom koje je vjerovatnoća detekcije CKDu podzemnih voda (DPC) i vjerovatnoća detekcije ne-CKDu podzemnih voda (DPN) su definirane i izračunate. Za svaki indikator postavljen je početni prag (obično minimum posmatrane vrijednosti), iznad kojeg su uzorci dodijeljeni kao grupa visoke vrijednosti, a ispod koje su uzorci dodijeljeni kao grupa niske vrijednosti. Za većinu indikatora (C1%, C2%, C3%, HIX, SUVA254, a254, DOC, skor PC1 i neorganski indikatori), DPC je izračunat u grupi visoke vrijednosti, a DPN u grupi niske vrijednosti grupa prema jednad. (1) i jednad. (2), respektivno. Za ostale indikatore (C4%, S275-295, BIX i FI), DPC je izračunat u grupi niske vrijednosti, a DPN je izračunat u grupi visoke vrijednosti sa jednadžbama. (1) i (2), respektivno.

Sa povećanjem pretpostavljenog praga svakog indikatora od minimalnog do maksimalnog (obično 100 koraka; postavljeni aritmetički niz), izračunati su odgovarajući DPC i DPN, i grafika pretpostavljenog praga indikatora u odnosu na DPC ili DPN je nacrtan kao što je prikazano na slici 6. Vjerovatnoća detekcije ukrštanja između dvije krive definirana je kao primjenjivost indikatora u prepoznavanju CKDu podzemnih voda, a pretpostavljena granična vrijednost ukrštanja između dvije krive definisana je kao prag prepoznavanja (RT ). Veća vjerovatnoća detekcije na RT daje bolju primjenljivost. Među svim uzorcima podzemne vode, 72% (n=54) je korišteno za izračunavanje DPN i DPC i prilagođeno empirijskom Boltzmannovom jednačinom, a preostali (n=21) su korišteni za provjeru odgovarajućih krivulja pomoću uparenih t -test i srednja kvadratna greška (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 et al. Potraga za identifikacijom geohemijskih faktora rizika povezanih s kroničnom bubrežnom bolešću nepoznate etiologije (CKDu) u endemskoj regiji Šri Lanke—multimedijalna laboratorijska analiza bioloških uzoraka, uzoraka hrane i okoliša.Environ. Monit. Procijenite. 188, 548 (2016). 

2. Gansevoort, RT et al. Hronična bolest bubrega i kardiovaskularni rizik: epidemiologija, mehanizmi i prevencija.Lancet 382, 339–352 (2013). 

3. Kulathunga, MRDL, Ayanka, WMA, Naidu, R. & Wijeratne, AW Hronična bolest bubrega nepoznate etiologije u Šri Lanki i izloženost hemikalijama iz životne sredine: pregled literature.Environ. Geochem. Zdravlje 41, 2329–2338 (2019). 

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

5. Hettithanthri, O. et al. Faktori rizika za endemsku hroničnu bolest bubrega nepoznate etiologije u Šri Lanki: Retrospektiva sigurnosti vode u sušnoj zoni.Sci. Total Environ. 795, 148839 (2021). 

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

7. McDonough, LK, Meredith, KT, Nikagolla, C. & Banati, RB The inflUtjecaj interakcija voda-stijena na vodu iz bunara u domaćinstvu u području visoke prevalencije hronične bolesti bubrega nepoznate etiologije (CKDu).npj Clean. Voda 4, 1–9 (2021). 8. Balasooriya, S. et al. Moguće veze između geohemije 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 vodefluorid kao geohemijski marker u etiologiji hronične bolesti bubrega nepoznatog porekla u Šri Lanki.Ceylon J. Sci. 46, 3–12 (2017). 

10. Chandrajith, R. et al. Na i Ca u zavisnosti od dozeflvoda za piće bogata uoridom— još jedan glavni uzrok hroničnog zatajenja bubrega u tropskim sušnim regijama.Sci. Total Environ. 409, 671–675 (2011).

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

12. Wasana, HM et al. Kvalitet vode za piće i kronična bolest bubrega nepoznate etiologije (CKDu): sinergijski efektifluorid, kadmijum i tvrdoća vode.Environ. Geochem. Zdravlje 38, 157–168 (2016). 

13. Tao, P. et al. Prostorno-vremenske varijacije hromoforne rastvorene organske materije (CDOM) u rijeci mješovitog korištenja zemljišta: Implikacije za obnovu površinskih voda.J. Environ. Manag. 277, 111498 (2021). 

14. Lal, K. et al. Procjena kvaliteta podzemnih voda CKDu je zahvatila regiju Uddanam u okrugu Srikakulam i širom Andhra Pradesh, Indija.Groundw. Sustain. Dev. 11, 100432 (2020).

Wecistanche usluga podrške - najveći izvoznik cistanchea u Kini:

Email:wallence.suen@wecistanche.com

Whatsapp/tel:+86 15292862950

Kupite za više detalja o specifikacijama:

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

NABAVITE PRIRODNI ORGANSKI EKSTRAKT CISTANCHE SA 25% EHINAKOZIDA I 9% AKTEOZIDA ZA INFEKCIJU BUBREGA