Vô sinh là gì? Các công bố khoa học về Vô sinh

Vô sinh là tình trạng không thể mang thai sau một thời gian quan hệ tình dục không sử dụng phương pháp giữa các cặp vợ chồng. Tình trạng vô sinh có thể có nhiều...

Vô sinh là tình trạng không thể mang thai sau một thời gian quan hệ tình dục không sử dụng phương pháp giữa các cặp vợ chồng. Tình trạng vô sinh có thể có nhiều nguyên nhân, bao gồm vấn đề về tinh dịch, buồng trứng, ống dẫn tinh trùng, hoặc rối loạn nội tiết tố. Vô sinh có thể là vô sinh nam, vô sinh nữ hoặc vô sinh cả hai bên đối tác. Để chẩn đoán vô sinh, cặp vợ chồng cần tham gia kiểm tra y tế và tư vấn từ các chuyên gia sinh sản.
Vô sinh có thể được chia thành hai loại chính là vô sinh primas và vô sinh secondas.

- Vô sinh primas là tình trạng không thể mang thai trong suốt cuộc đời của một người phụ nữ. Đây là một tình trạng hiếm gặp và thường có nguyên nhân di truyền hoặc bẩm sinh.

- Vô sinh secondas là tình trạng không thể mang thai sau một thời gian trước đây đã có con hoặc từng mang thai nhưng không thành công. Đây là tình trạng phổ biến hơn và có thể được gây ra bởi nhiều nguyên nhân. Một số nguyên nhân chính gồm:

1. Rối loạn ovulation (rụng trứng): Đây là tình trạng khi buồng trứng không rụng trứng định kỳ hoặc không rụng trứng hoàn toàn. Điều này có thể gây ra vô sinh vì không có trứng để được thụ tinh.

2. Vấn đề về ống dẫn trứng: Nếu ống dẫn trứng bị chặn hoặc tổn thương, trứng sẽ không thể di chuyển từ buồng trứng vào tử cung, do đó không thể thụ tinh.

3. Sự cản trở trong tử cung: Một số phụ nữ có các vấn đề liên quan đến tử cung, như tử cung cong hoặc tử cung tổn thương, không thể nuôi dưỡng và duy trì thai nhi.

4. Rối loạn hormone: Hormone đóng vai trò quan trọng trong quá trình mang thai và phát triển thai. Rối loạn hormone có thể gây ra vô sinh bằng cách ảnh hưởng đến quá trình ovulation, môi trường tử cung hay tình trạng tử cung không chuẩn.

5. Vấn đề về tinh dịch: Vô sinh có thể do tình dịch yếu, không đủ số lượng hoặc tinh dịch tắc nghẽn không thể đi qua ống dẫn tinh trùng.

Nguyên nhân vô sinh cũng có thể bao gồm các yếu tố môi trường, bệnh lý khác, tuổi tác và cả yếu tố cảm xúc tâm lý. Để xác định nguyên nhân cụ thể và tìm phương pháp điều trị phù hợp, các cặp vợ chồng nên tham gia kiểm tra y tế và tư vấn từ các chuyên gia sinh sản.

Danh sách công bố khoa học về chủ đề "vô sinh":

Giới thiệu mothur: Phần mềm mã nguồn mở, độc lập với nền tảng, được cộng đồng hỗ trợ để mô tả và so sánh các cộng đồng vi sinh vật Dịch bởi AI
Applied and Environmental Microbiology - Tập 75 Số 23 - Trang 7537-7541 - 2009
TÓM TẮT

mothur nhắm đến mục tiêu trở thành một gói phần mềm toàn diện cho phép người dùng sử dụng một phần mềm duy nhất để phân tích dữ liệu chuỗi cộng đồng. Phần mềm này xây dựng dựa trên các công cụ trước đó để cung cấp một gói phần mềm linh hoạt và mạnh mẽ cho việc phân tích dữ liệu giải trình tự. Như một nghiên cứu điển hình, chúng tôi đã sử dụng mothur để cắt, sàng lọc và căn chỉnh các chuỗi; tính toán khoảng cách; gán các chuỗi vào các đơn vị phân loại hoạt động; và mô tả sự đa dạng α và β của tám mẫu biển trước đây được xác định bằng cách giải trình tự pyrosequencing các đoạn gen 16S rRNA. Phân tích hơn 222.000 chuỗi này đã được hoàn thành trong chưa đầy 2 giờ với một máy tính xách tay.

Mạng nơ-ron và các hệ thống vật lý với khả năng tính toán tập hợp phát sinh. Dịch bởi AI
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America - Tập 79 Số 8 - Trang 2554-2558 - 1982

Các đặc tính tính toán của việc sử dụng các sinh vật sống hoặc xây dựng máy tính có thể xuất hiện như những thuộc tính tập hợp của các hệ thống có một số lượng lớn các thành phần đơn giản tương đương (hoặc nơ-ron). Ý nghĩa vật lý của bộ nhớ có thể tìm kiếm theo nội dung được mô tả bởi một dòng không gian pha thích hợp của trạng thái của một hệ thống. Một mô hình cho hệ thống như vậy được cung cấp, dựa trên các khía cạnh của thần kinh sinh học nhưng dễ dàng thích nghi với mạch tích hợp. Các thuộc tính tập hợp của mô hình này tạo ra một bộ nhớ có thể tìm kiếm theo nội dung, mà từ đó có thể thu được toàn bộ bộ nhớ từ bất kỳ phần nào có kích thước đủ lớn. Thuật toán cho sự tiến hóa theo thời gian của trạng thái của hệ thống dựa trên xử lý song song không đồng bộ. Các thuộc tính tập hợp phát sinh bổ sung bao gồm một số khả năng tổng quát, nhận diện quen thuộc, phân loại, sửa lỗi, và giữ lại chuỗi thời gian. Các thuộc tính tập hợp chỉ nhạy cảm yếu với các chi tiết của mô hình hoặc sự cố của các thiết bị cá nhân.

Dịch tễ học toàn cầu về bệnh gan nhiễm mỡ không do rượu - Đánh giá meta về tỉ lệ hiện mắc, tỉ lệ phát sinh và kết quả Dịch bởi AI
Hepatology - Tập 64 Số 1 - Trang 73-84 - 2016

Bệnh gan nhiễm mỡ không do rượu (NAFLD) là nguyên nhân chính gây ra bệnh gan trên toàn thế giới. Chúng tôi đã ước lượng tỉ lệ hiện mắc, phát sinh, tiến triển và kết quả của NAFLD và viêm gan nhiễm mỡ không do rượu (NASH) trên toàn cầu. PubMed/MEDLINE đã được tìm kiếm từ năm 1989 đến 2015 với các thuật ngữ liên quan đến dịch tễ học và tiến triển của NAFLD. Các trường hợp loại trừ bao gồm các nhóm bị lựa chọn (các nghiên cứu chỉ bao gồm người béo phì hoặc tiểu đường hoặc trẻ em) và không có dữ liệu về tiêu thụ rượu hoặc các bệnh gan khác. Tỉ lệ phát sinh của ung thư biểu mô tế bào gan (HCC), xơ gan, tử vong chung và tử vong liên quan đến gan đều được xác định. NASH yêu cầu chẩn đoán bằng mô học. Tất cả các nghiên cứu đã được ba nhà điều tra độc lập rà soát. Phân tích được phân tầng theo khu vực, kỹ thuật chẩn đoán, chỉ định sinh thiết và dân số nghiên cứu. Chúng tôi sử dụng mô hình các tác động ngẫu nhiên để cung cấp các ước lượng điểm (khoảng tin cậy 95% [CI]) về tỉ lệ hiện mắc, phát sinh, tỉ lệ tử vong và tỉ lệ phát sinh, đồng thời mối liên hệ phân tích theo nhóm con để giải thích dị biệt. Trong số 729 nghiên cứu, có 86 nghiên cứu được bao gồm với cỡ mẫu 8.515.431 từ 22 quốc gia. Tỉ lệ hiện mắc NAFLD toàn cầu là 25,24% (CI 95%: 22,10-28,65), với tỉ lệ cao nhất ở Trung Đông và Nam Mỹ và thấp nhất ở Châu Phi. Các bệnh đồng mắc chuyển hóa liên quan đến NAFLD bao gồm béo phì (51,34%; CI 95%: 41,38-61,20), đái tháo đường loại 2 (22,51%; CI 95%: 17,92-27,89), rối loạn mỡ máu (69,16%; CI 95%: 49,91-83,46), tăng huyết áp (39,34%; CI 95%: 33,15-45,88), và hội chứng chuyển hóa (42,54%; CI 95%: 30,06-56,05). Tỉ lệ tiến triển xơ hóa và tốc độ tiến triển trung bình hàng năm trong NASH lần lượt là 40,76% (CI 95%: 34,69-47,13) và 0,09 (CI 95%: 0,06-0,12). Tỉ lệ phát sinh HCC trong số bệnh nhân NAFLD là 0,44 trên 1.000 người-năm (phạm vi, 0,29-0,66). Tử vong do gan và tử vong chung trong NAFLD và NASH lần lượt là 0,77 trên 1.000 (phạm vi, 0,33-1,77) và 11,77 trên 1.000 người-năm (phạm vi, 7,10-19,53) và 15,44 trên 1.000 (phạm vi, 11,72-20,34) và 25,56 trên 1.000 người-năm (phạm vi, 6,29-103,80). Tỉ lệ rủi ro phát sinh đối với tử vong do gan và tử vong chung cho NAFLD lần lượt là 1,94 (phạm vi, 1,28-2,92) và 1,05 (phạm vi, 0,70-1,56). Kết luận: Khi đại dịch béo phì toàn cầu thúc đẩy các tình trạng chuyển hóa, gánh nặng lâm sàng và kinh tế của NAFLD sẽ trở nên to lớn. (Hepatology 2016;64:73–84)

#Bệnh gan nhiễm mỡ không do rượu (NAFLD) #viêm gan nhiễm mỡ không do rượu (NASH) #dịch tễ học toàn cầu #tỉ lệ hiện mắc #tỉ lệ phát sinh #ung thư biểu mô tế bào gan (HCC) #tử vong liên quan đến gan #bệnh đồng mắc chuyển hóa #xơ hóa #rối loạn chuyển hóa.
Mô Tả Chức Năng và Ý Nghĩa Sinh Lý Của Mô Béo Nâu Dịch bởi AI
Physiological Reviews - Tập 84 Số 1 - Trang 277-359 - 2004

Cannon, Barbara, và Jan Nedergaard. Mô Béo Nâu: Chức Năng và Ý Nghĩa Sinh Lý. Physiol Rev 84: 277–359, 2004; 10.1152/physrev.00015.2003.—Chức năng của mô béo nâu là chuyển hóa năng lượng từ thực phẩm thành nhiệt; về mặt sinh lý, cả nhiệt lượng được sản xuất cũng như sự giảm hiệu suất chuyển hóa sau đó có thể có ý nghĩa quan trọng. Cả hoạt động cấp tính của mô, tức là quá trình sản xuất nhiệt, và quá trình thu nhận trong mô (dẫn đến khả năng sinh nhiệt cao hơn) đều dưới sự kiểm soát của norepinephrine được tiết ra từ các dây thần kinh giao cảm. Trong sinh nhiệt điều hòa thân nhiệt, mô béo nâu rất quan trọng cho sinh nhiệt không run cổ điển (hiện tượng này không tồn tại trong trường hợp mô béo nâu không hoạt động), cũng như cho sinh nhiệt được kích thích bởi norepinephrine trong quá trình thích nghi với lạnh. Việc sản xuất nhiệt từ mô béo nâu được kích hoạt bất cứ khi nào cơ thể cần thêm nhiệt, chẳng hạn như sau sinh, khi bước vào trạng thái sốt, và khi tỉnh dậy sau thời gian ngủ đông, và tốc độ sinh nhiệt được kiểm soát chính xác qua một con đường bắt đầu từ vùng dưới đồi. Việc ăn uống cũng dẫn đến việc kích hoạt mô béo nâu; một loạt các chế độ ăn, rõ ràng là đặc trưng bởi lượng protein thấp, dẫn đến việc thu nhận mô phụ thuộc vào leptin; sinh nhiệt điều hòa theo chuyển hóa này cũng dưới sự kiểm soát của vùng dưới đồi. Khi mô hoạt động, một lượng lớn lipid và glucose được đốt cháy trong mô. Sự phát triển của mô béo nâu với protein đặc trưng của nó, protein không kết hợp-1 (UCP1), có thể là yếu tố quyết định cho sự thành công tiến hóa của động vật có vú, vì sinh nhiệt của nó tăng cường sự sống sót ở sơ sinh và cho phép hoạt động tích cực ngay cả trong điều kiện lạnh.

#mô béo nâu #sinh nhiệt #norepinephrine #vùng dưới đồi #sự thích nghi với lạnh
Phương pháp tương tác so với các phương pháp truyền thống: Một khảo sát dữ liệu bài kiểm tra cơ học của hơn sáu nghìn sinh viên cho các khóa học vật lý cơ bản Dịch bởi AI
American Journal of Physics - Tập 66 Số 1 - Trang 64-74 - 1998

Một khảo sát dữ liệu trước/sau bài kiểm tra sử dụng bài kiểm tra Chẩn đoán Cơ học Halloun–Hestenes hoặc Đánh giá Khái niệm Lực gần đây hơn được báo cáo cho 62 khóa học vật lý cơ bản với tổng số sinh viên đăng ký N=6542. Một phân tích nhất quán trên các nhóm sinh viên đa dạng tại các trường trung học, cao đẳng và đại học đạt được nếu một đo lường thô về hiệu quả trung bình của một khóa học trong việc thúc đẩy hiểu biết khái niệm được coi là lợi ích chuẩn hóa trung bình 〈g〉. Lợi ích nay được xác định là tỷ lệ giữa lợi ích trung bình thực tế (%〈post〉−%〈pre〉) với lợi ích trung bình tối đa có thể (100−%〈pre〉). Mười bốn khóa học “truyền thống” (T) (N=2084) mà ít hoặc không sử dụng các phương pháp tương tác-engagement (IE) đạt được lợi ích trung bình 〈g〉T-ave=0.23±0.04 (độ lệch chuẩn). Ngược lại, 48 khóa học (N=4458) mà sử dụng đáng kể các phương pháp IE đạt được lợi ích trung bình 〈g〉IE-ave=0.48±0.14 (độ lệch chuẩn), gần hai độ lệch chuẩn của 〈g〉IE-ave vượt trên lợi ích của các khóa học truyền thống. Kết quả cho 30 (N=3259) trong số 62 khóa học trên về bài kiểm tra Cơ học Cơ sở vấn đề của Hestenes–Wells ngụ ý rằng các chiến lược IE nâng cao khả năng giải quyết vấn đề. Kết quả từ các bài kiểm tra khái niệm và giải quyết vấn đề mạnh mẽ gợi ý rằng việc sử dụng phương pháp IE trong lớp học có thể tăng cường hiệu quả của các khóa học cơ học vượt xa so với những gì có được trong thực hành truyền thống.

#phương pháp tương tác #phương pháp truyền thống #khảo sát dữ liệu #bài kiểm tra cơ học #hiệu quả khóa học #hiểu biết khái niệm #khả năng giải quyết vấn đề
Một hệ thống phân loại Greengenes cải tiến với các cấp bậc rõ ràng cho các phân tích sinh thái và tiến hóa của vi khuẩn và archaea Dịch bởi AI
ISME Journal - Tập 6 Số 3 - Trang 610-618 - 2012
Tóm tắt

Các hệ thống phân loại tham chiếu là rất quan trọng để cung cấp một khung phân loại cho việc giải thích các khảo sát gene đánh dấu và metagenomic, vốn đang tiếp tục phát hiện ra các loài mới với tốc độ đáng kể. Greengenes là một cơ sở dữ liệu gene 16S rRNA toàn bộ chuyên dụng, cung cấp cho người dùng một hệ thống phân loại được chỉnh sửa dựa trên việc suy diễn cây kiểu de novo. Chúng tôi đã phát triển một phương pháp 'phân loại thành cây' để chuyển giao các tên nhóm từ một hệ thống phân loại hiện có sang một hình thái cây, và đã sử dụng nó để áp dụng các hệ thống phân loại Greengenes, Trung tâm Thông tin Công nghệ Sinh học Quốc gia (NCBI) và cyanoDB (chỉ dành cho vi khuẩn lam) vào một cây de novo bao gồm 408.315 chuỗi. Chúng tôi cũng đã bao gồm thông tin cấp bậc rõ ràng do hệ thống phân loại NCBI cung cấp cho các tên nhóm (bằng cách tiền tố các chỉ định cấp bậc) nhằm cải thiện định hướng người dùng và tính nhất quán trong phân loại. Hệ thống phân loại hợp nhất mà chúng tôi tạo ra đã cải thiện phân loại của 75% các chuỗi theo một hoặc nhiều cấp bậc so với hệ thống phân loại NCBI gốc, với những cải tiến rõ ràng nhất xảy ra ở các chuỗi môi trường bị phân loại thấp. Chúng tôi cũng đã đánh giá các bộ phận (nhóm) ứng cử viên hiện được xác định bởi NCBI và trình bày các khuyến nghị để hợp nhất 34 nhóm có tên gọi trùng lặp. Tất cả các kết quả trung gian từ quy trình, bao gồm suy diễn cây, jackknifing và chuyển giao một hệ thống phân loại cho một cây nhận (tax2tree) đều có sẵn để tải xuống. Hệ thống phân loại Greengenes được cải thiện này nên cung cấp cơ sở hạ tầng quan trọng cho nhiều dự án megasequencing nghiên cứu các hệ sinh thái trên các quy mô từ cơ thể của chúng ta (Dự án Vi sinh vật Người) đến toàn bộ hành tinh (Dự án Vi sinh vật Địa cầu). Việc triển khai phần mềm có thể được lấy từ http://sourceforge.net/projects/tax2tree/.

Phân tích toàn cầu về sự giới hạn nitơ và phốt pho đối với các nhà sản xuất sơ cấp trong hệ sinh thái nước ngọt, biển và trên cạn Dịch bởi AI
Ecology Letters - Tập 10 Số 12 - Trang 1135-1142 - 2007
Tóm tắt

Chu trình của các nguyên tố dinh dưỡng chính nitơ (N) và phốt pho (P) đã bị thay đổi một cách mạnh mẽ bởi các hoạt động của con người. Do đó, điều cần thiết là phải hiểu cách mà sản xuất quang hợp trong các hệ sinh thái đa dạng bị giới hạn, hoặc không bị giới hạn, bởi N và P. Thông qua một phân tích tổng hợp quy mô lớn các thí nghiệm làm giàu, chúng tôi cho thấy sự giới hạn bởi P là mạnh mẽ tương tự trong các môi trường chính này và rằng sự giới hạn bởi N và P là tương đương trong cả hệ thống trên cạn và nước ngọt. Hơn nữa, việc làm giàu đồng thời N và P tạo ra những phản ứng tích cực mạnh mẽ trong cả ba môi trường. Do đó, trái ngược với một số lý thuyết đang thịnh hành, các hệ sinh thái nước ngọt, biển và trên cạn lại tương đối giống nhau về mặt sự giới hạn bởi N và P.

#nitơ #phốt pho #giới hạn dinh dưỡng #hệ sinh thái nước ngọt #hệ sinh thái biển #hệ sinh thái trên cạn
Các dung dịch có khả năng tái hiện những biến đổi cấu trúc bề mặt in vivo ở vật liệu gốm thủy tinh sinh học A‐W3 Dịch bởi AI
Wiley - Tập 24 Số 6 - Trang 721-734 - 1990
Tóm tắt

Vật liệu gốm thủy tinh sinh học A‐W có độ bền cao đã được ngâm trong nhiều dung dịch nước không tế bào khác nhau về nồng độ ion và pH. Sau khi ngâm trong 7 và 30 ngày, những thay đổi cấu trúc bề mặt của gốm thủy tinh đã được điều tra bằng phương pháp phổ phản xạ hồng ngoại biến đổi Fourier, nhiễu xạ tia X màng mỏng và quan sát kính hiển vi điện tử quét, so sánh với những thay đổi cấu trúc bề mặt in vivo. Dung dịch đệm Tris, nước tinh khiết được đệm bằng trishydroxymethyl-aminomethane, được nhiều tác giả sử dụng như một “dung dịch mô phỏng cơ thể”, không tái tạo được những thay đổi cấu trúc bề mặt in vivo, cụ thể là sự hình thành apatite trên bề mặt. Một dung dịch mà nồng độ ion và pH gần giống như của huyết tương máu người—tức là Na+ 142,0, K+ 5,0, Mg2+ 1,5, Ca2+ 2,5, Cl 148,8, HCO3 4,2 và PO42− 1,0 mM và được đệm ở pH 7,25 với trishydroxymethylaminomethane—đã tái tạo chính xác những thay đổi cấu trúc bề mặt in vivo. Điều này cho thấy cần phải lựa chọn cẩn thận dung dịch mô phỏng cơ thể cho các thí nghiệm in vitro. Kết quả cũng hỗ trợ khái niệm rằng pha apatite trên bề mặt gốm thủy tinh A‐W được hình thành thông qua phản ứng hóa học của gốm thủy tinh với các ion Ca2+, HPO4s2− và OH trong dịch cơ thể.

Sự phục hưng của các tác nhân kích thích: Sự nhận biết các mô hình phân tử liên kết với vi sinh vật và tín hiệu nguy hiểm bởi các thụ thể nhận dạng mô hình Dịch bởi AI
Annual Review of Plant Biology - Tập 60 Số 1 - Trang 379-406 - 2009

Các mẫu phân tử liên kết với vi sinh vật (MAMPs) là các chữ ký phân tử điển hình cho các lớp vi sinh vật khác nhau, và việc nhận biết chúng đóng vai trò quan trọng trong miễn dịch bẩm sinh. Các tác nhân kích thích nội sinh cũng được thừa nhận như các mẫu phân tử liên quan đến tổn thương (DAMPs). Bài đánh giá này tập trung vào sự đa dạng của MAMPs/DAMPs và những tiến bộ trong việc xác định các thụ thể nhận dạng mẫu tương ứng (PRRs) ở thực vật. Hai cặp MAMP/PRR được nghiên cứu rõ nhất, flagellin/FLS2 và EF-Tu/EFR, sẽ được thảo luận chi tiết và đặt vào bối cảnh phát sinh loài. Cả FLS2 và EFR đều là các kinase thụ thể lặp lại giàu leucine (LRR-RKs). Khi tiếp xúc với flagellin, FLS2 hình thành một phức hợp heteromeric với BAK1, một LRR-RK cũng hoạt động như thụ thể đồng phối với thụ thể brassinolide BRI1. Tầm quan trọng của tín hiệu MAMP/PRR đối với miễn dịch thực vật được nhấn mạnh bởi phát hiện rằng các tác nhân gây bệnh ở thực vật sử dụng các hiệu ứng để ức chế các phức hợp PRR hoặc các sự kiện tín hiệu hạ nguồn. Các bằng chứng hiện tại cho thấy rằng MAMPs, DAMPs và các hiệu ứng đều được nhận thức như là tín hiệu nguy hiểm và kích thích một phản ứng phòng thủ điển hình.

Xác định triglycerides huyết thanh bằng phương pháp đo màu với enzym sản sinh hydrogen peroxide. Dịch bởi AI
Clinical Chemistry - Tập 28 Số 10 - Trang 2077-2080 - 1982
Tóm tắt

Trong quy trình đo màu trực tiếp này, triglyceride huyết thanh được thủy phân bởi lipase, và glycerol được giải phóng được phân tích trong một phản ứng xúc tác bởi glycerol kinase và L-alpha-glycerol-phosphate oxidase trong một hệ thống tạo ra hydrogen peroxide. Hydrogen peroxide được theo dõi trong sự hiện diện của horseradish peroxidase với 3,5-dichloro-2-hydroxybenzenesulfonic acid/4-aminophenazone như là hệ thống tạo màu. Độ hấp thụ cao của hệ thống chromogen này ở bước sóng 510 nm cho kết quả hữu ích với tỉ lệ thể tích mẫu/chất thử thấp chỉ 1:150, và không cần đo mẫu trắng. Một thuốc thử làm việc duy nhất, ổn định được sử dụng; phản ứng hoàn thành trong 15 phút ở nhiệt độ phòng. Đường chuẩn tuyến tính cho nồng độ triglyceride lên đến 13,6 mmol/L. Khả năng phục hồi phân tích trung bình của triglyceride trong huyết thanh là 100,1%, và các nghiên cứu về độ chính xác chạy thử-nghiệm và giữa các lần chạy thử-nghiệm cho thấy CVs lần lượt nhỏ hơn hoặc bằng 1,6 và nhỏ hơn hoặc bằng 3,0%. Phương pháp phù hợp cho tự động hóa.

#triglyceride; hydrogen peroxide; đo màu; huyết thanh; enzym; phương pháp tự động hóa; phản ứng xúc tác; độ chính xác
Tổng số: 1,859   
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 10