bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Biomass Fuel Characteristics of Malaysian Khaya senegalensis Wood-Derived Energy Pellets: Effects of Densification at Varied Processing Temperatures
Authors: Ismail Ras Izzati , Khor Chu Yee , Mohamed Alina Rahayu
Published: March 2024

This study addresses the effects of densification at varied pelletization temperatures on the novel Malaysian Khaya senegalensis wood-derived pellets biomass fuel characteristics. The lack of comprehensive understanding regarding the biomass fuel characteristics of this species prompted the research. By addressing this knowledge gap, this study explores the impact of temperature variations on key fuel properties, contributing to the optimization of sustainable biomass fuel production in manufacturing and materials processing. Khaya senegalensis wood, grown and harvested in Malaysia, was pelletized at different temperatures to analyze the calorific value, volatile matter content, ash content, fixed carbon, bulk density, and moisture contents of the pellets. The experimental data revealed a significant relationship between temperature and these fuel properties. Pelletizing at 75 °C produced the highest calorific value of 19.47 MJ/kg and the maximum fixed carbon content of 10.04%. A low ash level of 4.26% was achieved via pelletizing at 75 °C. According to the results, 75 °C produced the best thermophysical properties. These findings provide valuable understanding of how pelletization temperature influences fuel pellet thermophysical properties, a critical aspect in optimizing fuel pellet production, storage, advancing renewable energy resource utilization, and, finally, promoting a cleaner and more sustainable energy future.
Numerical Simulation of Production Behavior with Different Complex Structure Well Types in Class 1-Type Hydrate Reservoir
Authors: Wan Tinghui , Li Zhanzhao , Wen Mingming , Chen Zongheng , Tian Lieyu , Li Qi , Qu Jia , Wang Jingli
Published: March 2024

Enhancing the production capacity of natural gas hydrates (NGHs) is critical for its commercial development. Complex structure wells may efficiently increase drainage areas while enhancing exploitation efficiency. Based on the field data of China’s first offshore NGH test production, the numerical method was used to analyze the production performance of different complex structure well types by continuous depressurization production for 360 days under the preconditions of fixed effective completion length of 300 m and a pressure difference of 6 MPa. Results indicated that the complex structure well types deployed at the three-phase layer demonstrated superior production performance within 240 days of production; the DLW2 and HW2 well types stood out, with an average gas production rate Qg reaching 43,333 m3/d and a specific production index J of 24.1. After 360 days of production, benefiting from multi-layer combined production, the Cluster vertical well deployed at the multi-layer had the best production performance, with an average Qg of 34,444 m3/d and a J-index of 19.1. The research results provided insights into the complex structure well-type selection strategy for NGH depressurization in this sea area.
Exploring Solvation Properties of Protic Ionic Liquids by Employing Solvatochromic Dyes and Molecular Dynamics Simulation Analysis
Authors: Brown Stuart J. , Christofferson Andrew J. , Drummond Calum J. , Han Qi , Greaves Tamar L.
Published: March 2024

Solvation properties are key for understanding the interactions between solvents and solutes, making them critical for optimizing chemical synthesis and biochemical applications. Designable solvents for targeted optimization of these end-uses could, therefore, play a big role in the future of the relevant industries. The tailorable nature of protic ionic liquids (PILs) as designable solvents makes them ideal candidates. By alteration of their constituent structural groups, their solvation properties can be tuned as required. The solvation properties are determined by the polar and non-polar interactions of the PIL, but they remain relatively unknown for PILs as compared to aprotic ILs and their characterization is non-trivial. Here, we use solvatochromic dyes as probe molecules to investigate the solvation properties of nine previously uncharacterized alkyl- and dialkylammonium PILs. These properties include the Kamlet–Aboud–Taft (KAT) parameters: π* (dipolarity/polarizability), α (H-bond acidity) and β (H-bond basicity), along with the ET(30) scale (electrophilicity/polarizability). We then used molecular dynamics simulations to calculate the radial distribution functions (RDF) of 21 PILs, which were correlated to their solvation properties and liquid nanostructure. It was identified that the hydroxyl groups on the PIL cation increase α, π* and ET(30), and correspondingly increase the cation–anion distance in their RDF plots. The hydroxyl group, therefore, reduces the strength of the ionic interaction but increases the polarizability of the ions. An increase in the alkyl chain length on the cation led to a decrease in the distances between cations, while also increasing the β value. The effect of the anion on the PIL solvation properties was found to be variable, with the nitrate anion greatly increasing π*, α and anion–anion distances. The research presented herein advances the understanding of PIL structure–property relationships while also showcasing the complimentary use of molecular dynamics simulations and solvatochromic analysis together.
A Multi-Information Dissemination Model Based on Cellular Automata
Authors: Shao Changheng , Shao Fengjing , Liu Xin , Yang Dawei , Sun Rencheng , Zhang Lili , Jiang Kaiwen
Published: March 2024

Significant public opinion events often trigger pronounced fluctuations in online discourse. While existing models have been extensively employed to analyze the propagation of public opinion, they frequently overlook the intricacies of information dissemination among heterogeneous users. To comprehensively address the implications of public opinion outbreaks, it is crucial to accurately predict the evolutionary trajectories of such events, considering the dynamic interplay of multiple information streams. In this study, we propose a SEInR model based on cellular automata to simulate the propagation dynamics of multi-information. By delineating information dissemination rules that govern the diverse modes of information propagation within the network, we achieve precise forecasts of public opinion trends. Through the concurrent simulation and prediction of multi-information game and evolution processes, employing Weibo users as nodes to construct a public opinion cellular automaton, our experimental analysis reveals a significant similarity exceeding 98% between the proposed model and the actual user participation curve observed on the Weibo platform.
Preoperative Lateralization and Diagnostic Value of Selective Bilateral Internal Jugular Venous Sampling in Primary Hyperparathyroidism: Single-Center Experience
Authors: Solodjankina Anastasija , Kratovska Aina , Ponomarjova Sanita , Ivanova Patricija , Mohammadian Reza
Published: March 2024

Background and Objectives: Primary hyperparathyroidism (pHPT) is a common endocrine disorder caused by excessive production of parathyroid hormone (PTH) leading to elevated calcium levels. Diagnosis is primarily based on biochemical evaluation, and surgery is the curative treatment. Imaging techniques like ultrasound and Tc-99m Sestamibi scintigraphy are used for localization, but selective Internal Jugular Venous (SVS) becomes valuable in cases of inconclusive or conflicting results. This study evaluated the diagnostic efficacy of SVS for localizing parathyroid adenomas in cases where non-invasive radiological diagnostic methods yielded inconclusive results or negative findings despite clinical symptoms suggestive of pHPT. Materials and Methods: In this retrospective study, a total of 28 patients diagnosed with pHPT underwent SVS at a tertiary center known for receiving referrals from 2017 to 2022. The diagnoses were confirmed through biochemical analysis. The SVS results in 22 patients were compared with non-invasive imaging methods, including ultrasound, scintigraphy, and computed tomography with/without contrast material. SVS was indicated when at least two non-invasive diagnostic procedures failed to clearly localize the parathyroid glands or provided ambiguous results. Results: SVS demonstrated higher sensitivity for localizing parathyroid adenomas compared to non-invasive imaging methods, accurately lateralizing the adenoma in 68.18% of cases. Among the SVS findings, 31.8% of patients had negative results, with 9.1% not having clinically proven parathyroid adenoma, while 22.7% had false negative SVS findings but were later confirmed to have adenoma during surgery. Ultrasound correctly identified the location in 45.45% of cases, CT in 27.27%, and scintigraphy in 40.9%. Conclusions: SVS is a valuable diagnostic tool for accurately localizing parathyroid adenomas in patients with inconclusive non-invasive imaging results. It aids in targeted surgical interventions, contributing to improved management and treatment outcomes in primary hyperparathyroidism.
Z Boson Emission by a Neutrino in de Sitter Expanding Universe
Authors: Băloi Mihaela-Andreea , Crucean Cosmin , Dumitrele Diana
Published: March 2024

The production of Z bosons in emission processes by neutrinos in the expanding de Sitter universe is studied by using perturbative methods. The total probability and transition rate for the spontaneous emission of a Z boson by a neutrino is computed analytically; then, we conduct a graphical analysis in terms of the expansion parameter. Our results prove that this process is possible only for large expansion conditions of the early universe. Finally, the density number of Z bosons is defined, and we obtain a quantitative estimation of this quantity in terms of the density number of neutrinos.
A Comprehensive Review of UAV-Assisted FSO Relay Systems
Authors: Nzekwu Nwanze J. , Fernandes Marco A. , Fernandes Gil M. , Monteiro Paulo P. , Guiomar Fernando P.
Published: March 2024

The evolving requirements of next-generation mobile communications networks can be met by leveraging vertically deployed Unmanned Aerial Vehicle (UAV) platforms integrated with Free Space Optical communications (FSO). This integration offers a flexible and scalable architecture capable of delivering high-rate communication without requiring licenses while aligning with the multi-gigabit paradigm. In recent times, the increasing availability of commercial aerial platforms has facilitated experimental demonstrations of UAV-enabled FSO systems, which play a crucial role in proposed backhaul networks and point-to-point communications by overcoming Line-of-Sight (LOS) challenges. These systems can be rapidly deployed to meet sudden demand scenarios. This document provides a comprehensive review of relevant field demonstrations of UAV-enabled FSO relay systems, with a particular focus on commercially available, free-flying platforms that are driving advancements in this domain. It categorizes the different platforms by considering the operational altitudes of these systems and their payload actuation capacity, which determines their adaptability to variables. The analysis aims to distill the design considerations that lead to optimal performance regarding communications throughput and other relevant metrics. Moreover, it also attempts to highlight areas where design choices have fallen short, indicating gaps in current research efforts toward the widespread adoption of UAV-enabled FSO relay systems. Finally, this work endeavors to outline effective design considerations, guidelines, and recommendations to bridge these identified gaps. It serves as a valuable reference guide for researchers involved in developing UAV-enabled FSO relay systems, enabling them to make informed decisions and pave the way for the successful implementation of such systems.
About the Data Analysis of Optical Emission Spectra of Reactive Ion Etching Processes—The Method of Spectral Redundancy Reduction
Authors: Haase Micha , Sayyed Mudassir Ali , Langer Jan , Reuter Danny , Kuhn Harald
Published: March 2024

In this study, we present the Method of Spectral Redundancy Reduction (MSRR) for analyzing OES (optical emission spectroscopy) data of dry etching processes based on the principles of spectral clustering. To achieve this, the OES data are transformed into abstract graph matrices whose associated eigenvectors directly indicate anomalies in the data set. We developed an approach that allows for the reduction in temporally resolved optical emission spectra from plasma structuring processes in such a way that individual emission lines can be algorithmically detected, which exhibit a temporal behavior different from the collective behavior of the temporally resolved overall spectrum. The proportion of emission lines that behave consistently throughout the entire process duration is not considered. Our work may find applications in which OES is used as a process-monitoring technique, especially for low-pressure plasma processing. The major benefit of the developed method is that the scale of the original data is kept, making physical interpretations possible despite data reductions.
Northern Lights: Prospecting Efficiency in Europe’s Renewable Energy Sector
Authors: Hung Yen-Hsing , Yang Fu-Chiang
Published: March 2024

Northern European nations are at the forefront of renewable energy adoption but face challenges in optimizing energy conversion efficiency. There is a lack of detailed understanding of how behavioral factors affect the efficiency of renewable energy conversion in these countries. This study aims to evaluate and compare the renewable energy conversion efficiency of Northern European countries, intending to inform strategic policy making and identify best practices for technology deployment in the renewable energy sector. Employing a Data Envelopment Analysis (DEA) model, the study integrates behavioral economic parameters—specifically, the aversion loss and gain significance coefficients—to assess the efficiency of renewable energy conversion, accounting for psychological factors in decision making. A comprehensive sensitivity analysis was conducted, varying the gain significance coefficient while maintaining the aversion loss coefficient at constant levels. This experiment was designed to observe the impact of behavioral parameters on the efficiency ranking of each country. The analysis revealed that Latvia consistently ranked highest in efficiency, irrespective of the gain significance valuation, whereas Iceland consistently ranked lowest. Other countries demonstrated varying efficiency rankings with changes in gain significance, indicating different behavioral economic influences on their renewable energy sectors. Theoretically, the study enhances the DEA framework by integrating behavioral economics, offering a more holistic view of efficiency in renewable energy. Practically, it provides a benchmarking perspective that can guide policy and investment in renewable energy, with sensitivity analysis underscoring the importance of considering behavioral factors. The research offers a practical tool for policymakers and energy stakeholders to align renewable energy strategies with behavioral incentives, aiming to improve the adoption and effectiveness of these initiatives.
An Efficient Convolutional Denoising Autoencoder-Based BDS NLOS Detection Method in Urban Forest Environments
Authors: Qin Yahang , Li Zhenni , Xie Shengli , Zhao Haoli , Wang Qianming
Published: March 2024

The BeiDou Navigation Satellite System (BDS) provides real-time absolute location services to users around the world and plays a key role in the rapidly evolving field of autonomous driving. In complex urban environments, the positioning accuracy of BDS often suffers from large deviations due to non-line-of-sight (NLOS) signals. Deep learning (DL) methods have shown strong capabilities in detecting complex and variable NLOS signals. However, these methods still suffer from the following limitations. On the one hand, supervised learning methods require labeled samples for learning, which inevitably encounters the bottleneck of difficulty in constructing databases with a large number of labels. On the other hand, the collected data tend to have varying degrees of noise, leading to low accuracy and poor generalization performance of the detection model, especially when the environment around the receiver changes. In this article, we propose a novel deep neural architecture named convolutional denoising autoencoder network (CDAENet) to detect NLOS in urban forest environments. Specifically, we first design a denoising autoencoder based on unsupervised DL to reduce the long time series signal dimension and extract the deep features of the data. Meanwhile, denoising autoencoders improve the model’s robustness in identifying noisy data by introducing a certain amount of noise into the input data. Then, an MLP algorithm is used to identify the non-linearity of the BDS signal. Finally, the performance of the proposed CDAENet model is validated on a real urban forest dataset. The experimental results show that the satellite detection accuracy of our proposed algorithm is more than 95%, which is about an 8% improvement over existing machine-learning-based methods and about 3% improvement over deep-learning-based approaches.
Sounding Mechanism of a Flue Organ Pipe—A Multi-Sensor Measurement Approach
Authors: Bordoni Paolo , Odya Piotr , Kotus Józef , Kostek Bożena
Published: March 2024

This work presents an approach that integrates the results of measuring, analyzing, and modeling air flow phenomena driven by pressurized air in a flue organ pipe. The investigation concerns a Bourdon organ pipe. Measurements are performed in an anechoic chamber using the Cartesian robot equipped with a 3D acoustic vector sensor (AVS) that acquires both acoustic pressure and air particle velocity. Also, a high-speed camera is employed to observe the jet coming out from the windway. For that purpose, the steam resulting from dry ice and hot water is used. A numerical simulation of the sounding mechanism of a pipe of the same geometry is based on measuring the pressure signal and the intensity field around the mouth employing an intensity probe and visualizing and observing the motion of the air jet, which represents the excitation mechanism of the system. The ParaVIEW software serves for the simulation and visualization of the air jet. Then, the results obtained from measurements and simulations are compared and discussed. Also, some future directions discussing the application of a machine-learning approach to the area of pipe organ air flow investigation are contained in the Conclusions section.
A New Wrist-Worn Tool Supporting the Diagnosis of Parkinsonian Motor Syndromes
Authors: Battista Luigi , Romaniello Antonietta
Published: March 2024

To date, clinical expert opinion is the gold standard diagnostic technique for Parkinson’s disease (PD), and continuous monitoring is a promising candidate marker. This study assesses the feasibility and performance of a new wearable tool for supporting the diagnosis of Parkinsonian motor syndromes. The proposed method is based on the use of a wrist-worn measuring system, the execution of a passive, continuous recording session, and a computation of two digital biomarkers (i.e., motor activity and rest tremor index). Based on the execution of some motor tests, a second step is provided for the confirmation of the results of passive recording. In this study, fifty-nine early PD patients and forty-one healthy controls were recruited. The results of this study show that: (a) motor activity was higher in controls than in PD with slight tremors at rest and did not significantly differ between controls and PD with mild-to-moderate tremor rest; (b) the tremor index was smaller in controls than in PD with mild-to-moderate tremor rest and did not significantly differ between controls and PD patients with slight tremor rest; (c) the combination of the said two motor parameters improved the performances in differentiating controls from PD. These preliminary findings demonstrate that the combination of said two digital biomarkers allowed us to differentiate controls from early PD.
An Analysis of Loss Functions for Heavily Imbalanced Lesion Segmentation
Authors: Cabezas Mariano , Diez Yago
Published: March 2024

Heavily imbalanced datasets are common in lesion segmentation. Specifically, the lesions usually comprise less than 5% of the whole image volume when dealing with brain MRI. A common solution when training with a limited dataset is the use of specific loss functions that rebalance the effect of background and foreground voxels. These approaches are usually evaluated running a single cross-validation split without taking into account other possible random aspects that might affect the true improvement of the final metric (i.e., random weight initialisation or random shuffling). Furthermore, the evolution of the effect of the loss on the heavily imbalanced class is usually not analysed during the training phase. In this work, we present an analysis of different common loss metrics during training on public datasets dealing with brain lesion segmentation in heavy imbalanced datasets. In order to limit the effect of hyperparameter tuning and architecture, we chose a 3D Unet architecture due to its ability to provide good performance on different segmentation applications. We evaluated this framework on two public datasets and we observed that weighted losses have a similar performance on average, even though heavily weighting the gradient of the foreground class gives better performance in terms of true positive segmentation.
Data-Driven Self-Triggered Control for Networked Motor Control Systems Using RNNs and Pre-Training: A Hierarchical Reinforcement Learning Framework
Authors: Chen Wei , Wan Haiying , Luan Xiaoli , Liu Fei
Published: March 2024

This paper introduces a novel data-driven self-triggered control approach based on a hierarchical reinforcement learning framework in networked motor control systems. This approach divides the self-triggered control policy into higher and lower layers, with the higher-level policy guiding the lower-level policy in decision-making, thereby reducing the exploration space of the lower-level policy and improving the efficiency of the learning process. The data-driven framework integrates with the dual-actor critic algorithm, using two interconnected neural networks to approximate the hierarchical policies. In this framework, we use recurrent neural networks as the network architecture for the critic, utilizing the temporal dynamics of recurrent neural networks to better capture the dependencies between costs, thus enhancing the critic network’s efficiency and accuracy in approximating the multi-time cumulative cost function. Additionally, we have developed a pre-training method for the control policy networks to further improve learning efficiency. The effectiveness of our proposed method is validated through a series of numerical simulations.
Research on the Flow Characteristics and Reaction Mechanisms of Lateral Flow Immunoassay under Non-Uniform Flow
Authors: Zhao Xuyan , Zhang Yuan , Niu Qunfeng , Wang Li , Xing Chenglong , Wang Qiao , Bao Hui
Published: March 2024

Lateral flow immunoassay (LFIA) is extensively utilized for point-of-care testing due to its ease of operation, cost-effectiveness, and swift results. This study investigates the flow dynamics and reaction mechanisms in LFIA by developing a three-dimensional model using the Richards equation and porous media transport, and employing numerical simulations through the finite element method. The study delves into the transport and diffusion behaviors of each reaction component in both sandwich LFIA and competitive LFIA under non-uniform flow conditions. Additionally, the impact of various parameters (such as reporter particle concentration, initial capture probe concentrations for the T-line and C-line, and reaction rate constants) on LFIA performance is analyzed. The findings reveal that, in sandwich LFIA, optimizing parameters like increasing reporter particle concentration and initial capture probe concentration for the T-line, as well as adjusting reaction rate constants, can effectively enhance detection sensitivity and broaden the working range. Conversely, in competitive LFIA, the effects are inverse. This model offers valuable insights for the design and enhancement of LFIA assays.
Childcare Balancing Policy in Japanese Corporations and Women’s Fertility Intention
Authors: Zhao Yerong
Published: March 2024

This study aimed to investigate the relationship between the childcare balancing policy and women’s fertility intention in Japanese corporations. This paper constructed two logistic regression models based on data from the 2010 Japanese Life Course Survey of Youth to analyze the correlation between childcare balancing policies and women’s fertility intentions. The binary logistic regression method was used. The results showed that women’s fertility intention is negatively associated with the childcare balancing policy in Japanese corporations. This may be because the research object already had a child or children. The results indicate that the fertility intention of women who had a child or children was lower than those without children. This paper discovered that regular employees had higher fertility intentions than non-regular staff. This paper provides policymakers with valuable insights on establishing effective childcare policies to enhance women’s fertility intentions.
The Last Puzzle of Global Building Footprints—Mapping 280 Million Buildings in East Asia Based on VHR Images
Authors: Shi Qian , Zhu Jiajun , Liu Zhengyu , Guo Haonan , Gao Song , Liu Mengxi , Liu Zihong , Liu Xiaoping
Published: March 2024

Building, as an integral aspect of human life, is vital in the domains of urban management and urban analysis. To facilitate large-scale urban planning applications, the acquisition of complete and reliable building data becomes imperative. There are a few publicly available products that provide a lot of building data, such as Microsoft and Open Street Map. However, in East Asia, due to the more complex distribution of buildings and the scarcity of auxiliary data, there is a lack of building data in these regions, hindering the large-scale application in East Asia. Some studies attempt to simulate large-scale building distribution information using incomplete local buildings footprints data through regression. However, the reliance on inaccurate buildings data introduces cumulative errors, rendering this simulation data highly unreliable, leading to limitations in achieving precise research in East Asian region. Therefore, we proposed a comprehensive large-scale buildings mapping framework in view of the complexity of buildings in East Asia, and conducted buildings footprints extraction in 2,897 cities across 5 countries in East Asia and yielded a substantial dataset of 281,093,433 buildings. The evaluation shows the validity of our building product, with an average overall accuracy of 89.63% and an F1 score of 82.55%. In addition, a comparison with existing products further shows the high quality and completeness of our building data. Finally, we conduct spatial analysis of our building data, revealing its value in supporting urban-related research. The data for this article can be downloaded from
https://doi.org/10.5281/zenodo.8174931
.
REAL-TIME DATA VISUALIZATION FOR IOT NETWORK SYSTEMS: CHALLENGES AND STRATEGIES FOR PERFORMANCE OPTIMIZATION
Authors: Mykhailo Lukianets , Yevgeniya Sulema
Published: March 2024

Real-time data visualization has become an essential tool for decision-making systems in various industries, including finance, healthcare, IoT, and manufacturing. Real-time data visualization enables organizations to monitor and analyze data as it is generated, providing real-time insights into critical business operations. However, real-time data visualization poses several challenges, including performance, data quality, and visualization complexity. This paper will explore the importance of real-time data visualization in IoT network systems, and the challenges associated with it. Specifically, the paper will discuss the challenges of real-time data visualization and ideas to increase performance. The paper will also provide a comprehensive analysis of the impact of real-time data visualization on IoT network and decision-making systems, highlighting its benefits and potential drawbacks. The paper will begin by discussing the importance of real-time data visualization in IoT network systems, highlighting its role in providing timely insights into critical operations. It will then delve into the challenges associated with real-time data visualization, including data quality, visualization complexity, and performance. The paper will provide a detailed analysis of each challenge, outlining the potential impact on real-time data visualization systems and deci-sion-making processes. The paper will also explore ideas to increase performance in real-time data visualization, including implementing high-performance computing infrastructure, op-timizing data processing and analysis, using caching techniques, using visualization techniques optimized for performance, implementing data compression, and using real-time analytics. The paper will provide a comprehensive analysis of each idea, outlining its potential impact on real-time data visualization systems' performance and overall effective-ness. Finally, the paper will conclude by highlighting the importance of real-time data visualization in IoT network systems and the need to address the challenges associated with it. The paper will also provide recommendations about how to implement real-time data visualization systems, outlining key considerations and best practices to ensure successful implementation and optimal performance.
AN ALGORITHM FOR SOLVING A TWO-STAGE CONTINUOUS-DISCRETE LOCATION PROBLEM FOR MEDICAL LOGISTICS OPTIMIZATION
Authors: Svitlana Us , Oleksii Serhieiev
Published: March 2024

The research paper focuses on logistics optimization, a critical component in supply chain management across various sectors, including healthcare. Efficient coordination of medical logistics is essential for maintaining public health and welfare, particularly during global emergencies where quick and effective distribution of medicine is crucial. This study aims to create and analyze a model and algorithm for a two-stage continuous-discrete location problem within medical logistics applications. We present a mathematical model tailored for a two-stage continuous-discrete location problem in medical logistics, considering the unique aspects of this field. The solution algorithm combines genetic methods with the optimal partition of sets theory. Additionally, we demonstrate the algorithm's effectiveness through a software application, using it to solve a representative model problem.
PHÂN LẬP VÀ TUYỂN CHỌN VI KHUẨN CÓ KHẢ NĂNG PHÂN GIẢI TINH BỘT TỪ NƯỚC THẢI SẢN XUẤT BÚN
Authors: Nhi Huỳnh Yến , Tâm Huỳnh Ngọc Thanh
Published: March 2024

Ngày nay, thực trạng ô nhiễm nguồn nước ngày càng trầm trọng, nguyên nhân do các cơ sở sản xuất thực phẩm chưa chú trọng khâu xử lý nước thải trước khi thải ra môi trường. Việc nghiên cứu về các dòng vi khuẩn có khả năng phân giải các hợp chất hữu cơ trong nước thải là vấn đề cần được chú trọng. Nghiên cứu đã phân lập được 22 chủng vi khuẩn từ nước thải sản xuất bún tại phường Long Hòa và Long Tuyền (thành phố Cần Thơ). Các chủng vi khuẩn phân lập được định tính khả năng phân giải tinh bột bằng phương pháp khuếch tán trên giếng thạch, đồng thời khảo sát lượng đường khử sinh ra bằng phương pháp Acid Dinitrosalysilic. Ba chủng vi khuẩn B2, B12 và T9 có khả năng phân giải tinh bột ở mức mạnh và duy trì được đến thời điểm 6 ngày nuôi cấy lắc. Chủng vi khuẩn T9 có khả năng phân giải tinh bột với hàm lượng đường khử sinh ra cao nhất dao động từ 1,70 đến 4,64 mg/mL từ thời điểm 2 ngày đến 8 ngày. Giá trị pH trong môi trường nuôi cấy có bổ sung tinh bột có sự kiềm hóa khi được xử lý bởi ba chủng vi khuẩn trên. Đặc biệt, mật số chủng vi khuẩn T9 vẫn duy trì ở mức cao (5,46 logCFU/mL) sau 8 ngày nuôi lắc ở nhiệt độ phòng. Chủng vi khuẩn T9 được giải trình tự đoạn gen 16S rRNA có độ tương đồng 100% với chủng vi khuẩn Chryseobacterium daecheongense.
NGHIÊN CỨU ĐỘC TÍNH CẤP VÀ TÁC ĐỘNG GIẢM ĐAU CỦA CAO CHIẾT CỎ GÀ (CYNODON DACTYLON (L.) PERS. POACEAE)
Authors: Hà Võ Thị Thu , Hiền Nguyễn Thị Thu
Published: March 2024

Tại Việt Nam, Cỏ gà (Cynodon dactylon (L.) Pers.)  được sử dụng để chữa lỵ, chống viêm, nhức đầu trong các bài thuốc cổ truyền. Tuy nhiên, những nghiên cứu về tác dụng dược lý của dược liệu này vẫn còn hạn chế. Nghiên cứu được thực hiện nhằm khảo sát độc tính cấp và tác dụng giảm đau ngoại biên của cao chiết Cỏ gà trên chuột nhắt trắng. Cỏ gà được thu hái tại Bình Định. Dùng phương pháp chiết nóng với nước cất để thu được cao đặc. Độc tính cấp đường uống được thực hiện theo hướng dẫn của Bộ Y tế năm 2015. Tác động giảm đau ngoại biên được tiến hành trên mô hình gây đau quặn bằng acid acetic. Cao chiết Cỏ gà liều 5000 mg/kg không làm tử vong hay thay đổi hành vi chuột thử nghiệm. Ở liều 250 mg/kg và 500 mg/kg, cao chiết làm giảm có ý nghĩa thống kê về số lần đau và thời gian đau so với lô chứng. Kết quả nghiên cứu cho thấy cao chiết Cỏ gà không thể hiện độc tính cấp trên chuột và được xếp vào nhóm chất hầu như không độc. Cao chiết Cỏ gà thể hiện tác động giảm đau ngoại biên ở liều 250 và 500 mg/kg trên mô hình thực nghiệm.
ĐẶC ĐIỂM HÌNH THÁI, GIẢI PHẪU LOÀI VIỄN CHÍ NHẬT (Polygala japonica Houtt.) THUỘC HỌ POLYGALACEAE Ở VIỆT NAM
Authors: Lân Trần Ngọc , Vân Nguyễn Thị Thu , Thu Nguyễn Thị , Thúy Nguyễn Thị , Bình Trần Đức
Published: March 2024

Chi Polygala L. thuộc họ Polygalaceae có khoảng 300 loài, phân bố ở khắp thế giới. Ở Việt Nam chi này được ghi nhận có 24 loài và 4 thứ. Có 13 loài được ghi nhận có giá trị làm thuốc, trong đó có loài Viễn chí Nhật (Polygala japonica Houtt.). Trong chuyến đi thực địa tháng 05/2023 tại huyện Lạc Dương tỉnh Lâm Đồng, nhóm nghiên cứu đã phát hiện ra một loài Viễn chí thuộc chi Polygala L. phân bố dưới tán rừng thông và có đặc điểm như: Cây thân thảo có màu xanh; phiến lá dạng trứng có mặt trên xanh tím, mặt dưới tím; cánh hoa màu trắng đến tím. Sau khi so sánh mẫu vật thu thập được với các mẫu chuẩn và khẳng định là loài Viễn chí Nhật (Polygala japonica Houtt.). Trong bài báo này, chúng tôi đã mô tả đặc điểm hình thái và giải phẫu rễ, thân, lá của loài; cung cấp ảnh màu và ảnh giải phẫu của loài Viễn chí Nhật (Polygala japonica Houtt.). Kết quả này góp phần nhận biết để tránh nhầm lẫn với loài khác và tiêu chuẩn hoá dược liệu.
TUYỂN CHỌN VI KHUẨN Bacillus CÓ HIỆU QUẢ KIỂM SOÁT BỆNH CHÁY BÌA LÁ LÚA DO VI KHUẨN Xanthomonas oryzae pv. oryzae PHÂN LẬP TỪ MỘT SỐ VÙNG TRỒNG LÚA Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG
Authors: Uyển Hồ Xuân , Phến Trần Vũ , Phương Phùng Ngọc Yến
Published: March 2024

Nghiên cứu này đã khảo sát khả năng kiểm soát bệnh cháy bìa lá lúa do 3 dòng vi khuẩn Xanthomonas oryzae pv. oryzae (Xoo) của 10 chủng vi khuẩn Bacillus sp. dựa trên khả năng đối kháng với Xoo ở điều kiện in vitro và hiệu quả giảm bệnh ở điều kiện nhà lưới. Các thí nghiệm gồm 2 nhân tố, bố trí hoàn toàn ngẫu nhiêu, với 5 lần lặp lại. Kết quả cho thấy 3 chủng Bacillus BR15, B42 và B61 đều có khả năng đối kháng rất mạnh với cả 3 dòng vi khuẩn Xoo, với bán kính vành khăn vô khuẩn ở thời điểm 7 ngày là 17,93 mm, 14,93 và 14,53, theo thứ tự. Ở điều kiện nhà lưới, cả 3 chủng B42, B61 và BR15 đều cho hiệu quả giảm bệnh cao, trong đó, chủng BR15 có hiệu quả giảm bệnh cao vượt trội (48,94%). Từ đó thấy rằng, BR15 là chủng Bacillus triển vọng và có thể được nghiên cứu cho ứng dụng trong sản xuất chế phẩm sinh học.
NGHIÊN CỨU MỨC ĐỘ ĐA DẠNG HÌNH THÁI VÀ TÍNH CHẤT LÝ HÓA CỦA CÁC MẪU CỦ TỎI (Allium sativum) Ở MỘT SỐ TỈNH Ở VIỆT NAM
Authors: Hoàng Bùi Huy , Thản Trần Thanh , Thu Phạm Phương , Tiến Trần Văn , Hà Chu Đức
Published: March 2024

Mục tiêu của nghiên cứu nhằm phân tích mức độ đa dạng về hình thái và thành phần lý hóa của các mẫu củ tỏi (Allium sativum) đặc trưng ở Việt Nam. Theo đó, các mẫu củ tỏi tại bốn địa phương, bao gồm đảo Lý Sơn (tỉnh Quảng Ngãi), huyện Kinh Môn (tỉnh Hải Dương), huyện Ninh Hải (tỉnh Ninh Thuận) và huyện Vạn Ninh (tỉnh Khánh Hòa) được thu thập để phân tích. Cụ thể, năm đặc điểm hình thái của củ tỏi, bao gồm trọng lượng củ, số lượng tép/củ, chiều cao củ, đường kính củ và đường kính gốc củ và năm đặc điểm của tép tỏi, bao gồm trọng lượng tép, chiều cao tép, đường kính tép, kích thước cạnh ngoài và kích thước cạnh trong được phân tích. Các thành phần lý hóa, bao gồm độ ẩm, tro tổng số, tro không tan trong axít, các hợp chất lưu huỳnh hữu cơ bay hơi, chất chiết tan trong nước lạnh, allicin, polyphenol tổng số và muối được xác định trong mẫu củ tỏi. Hàm lượng allicin trong mẫu củ tỏi Lý Sơn, Khánh Hòa, Ninh Thuận và Hải Dương lần lượt đạt 96,82; 106,98; 165,34 và 411,61 mg/kg. Hàm lượng của các nguyên tố khoáng và vi lượng, bao gồm kali, magiê, mangan, boron, molypden và kẽm đã được phân tích trong mẫu củ tỏi. Kết quả của nghiên cứu đã đưa ra những dẫn liệu quan trọng về đặc tính đặc trưng của bốn giống tỏi của Việt Nam.
ĐẶC ĐIỂM VIÊM PHỔI CÓ THIẾU MÁU Ở TRẺ EM TỪ 2 THÁNG ĐẾN 5 TUỔI TẠI BỆNH VIỆN TRUNG ƯƠNG THÁI NGUYÊN
Authors: Huệ Hoàng Kim , Hương Nguyễn Thị Xuân , Quân Đào Trọng
Published: March 2024

Một nghiên cứu mô tả cắt ngang được tiến hành nhằm mô tả đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng viêm phổi có thiếu máu ở trẻ từ 2 tháng đến 5 tuổi tại Trung tâm Nhi khoa – Bệnh viện Trung ương Thái Nguyên năm 2022 – 2023. Số liệu được thu thập trên 305 bệnh nhi bị viêm phổi bằng bệnh án nghiên cứu soạn sẵn. Kết quả cho thấy, tỷ lệ trẻ viêm phổi có thiếu máu chiếm 50,5% tổng số trẻ viêm phổi. Triệu chứng không bú được ở trẻ nhỏ, không uống được ở trẻ lớn gặp 9,7%; cao hơn nhóm không thiếu máu, p<0,05. Thở nhanh gặp 79,9%, không khác biệt so với nhóm không thiếu máu. Rút lõm lồng ngực gặp 65,6% cao hơn nhóm không thiếu máu, p<0,05. Tỷ lệ tăng bạch cầu đa nhân là 60,4%, cao hơn nhóm không thiếu máu, p<0,05. Tỷ lệ tăng CRP chiếm 63,0%, cao hơn nhóm không thiếu máu, p<0,05. Kết quả cấy dịch tỵ hầu dương tính chiếm 42,2%. Các triệu chứng lâm sàng và cận lâm sàng phổ biến là thở nhanh, rút lõm lồng ngực, tăng bạch cầu, tăng CRP và nuôi cấy vi khuẩn dương tính. Các triệu chứng này ở trẻ viêm phổi thiếu máu nặng hơn ở trẻ không thiếu máu.
ĐẶC ĐIỂM LÂM SÀNG, CẬN LÂM SÀNG VÀ MỘT SỐ YẾU TỐ LIÊN QUAN ĐẾN MỨC ĐỘ NẶNG VIÊM PHỔI CÓ NHIỄM VIRUS HỢP BÀO HÔ HẤP Ở TRẺ TỪ 2 THÁNG ĐẾN DƯỚI 5 TUỔI TẠI BỆNH VIỆN TRUNG ƯƠNG THÁI NGUYÊN
Authors: Thủy Luân Thị Bích , Trung Nguyễn Thành
Published: March 2024

Nghiên cứu này mô tả đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng và một số yếu tố liên quan đến mức độ nặng viêm phổi do nhiễm virus hợp bào hô hấp ở trẻ từ 2 tháng đến dưới 5 tuổi. Phương pháp nghiên cứu mô tả cắt ngang trên 105 trẻ em từ 2 tháng đến dưới 5 tuổi được chẩn đoán viêm phổi do nhiễm virus hợp bào hô hấp tại Trung tâm Nhi khoa Bệnh viện Trung ương Thái Nguyên từ tháng 7 năm 2022 đến hết tháng 6 năm 2023. Kết quả nhiên cứu cho thấy: Dấu hiệu nguy hiểm toàn thân thường gặp nhất: không bú, uống được (31,4%), co giật (24,8%). Triệu chứng hô hấp thường gặp nhất là: ho, khò khè, chảy mũi, thở nhanh, rút lõm lồng ngực, ran ẩm ở phổi gặp chủ yếu ở nhóm viêm phổi nặng nhiều hơn nhóm viêm phổi. Triệu chứng ít gặp là tím tái chiếm 14,3%, li bì chiếm 5,7% chủ yếu gặp ở nhóm trẻ viêm phổi nặng. Cận lâm sàng, tăng tỷ lệ bạch cầu đa nhân trung tính (70,5%), tăng CRP (57,1%), có hình ảnh tổn thương trên Xquang chiếm 64,8%. Tỷ lệ viêm phổi nặng do nhiễm RSV chiếm 53,3%. Các yếu tố: Đẻ non, tuổi nhỏ (2-12 tháng), suy dinh dưỡng, đồng nhiễm vi khuẩn… có liên quan đến mức độ nặng viêm phổi với p <0,05.
Lonicera longiflora (Caprifoliaceae), A NEW RECORD FOR THE FLORA OF VIETNAM
Authors: Trang Phạm Thành , Trường Đỗ Văn , Thu Nguyễn Thị , Tuyến Phùng Thị , Dung Phan Văn , Hoàng Tạ Thị Nữ , Toàn Lê Chí
Published: March 2024

Trong nghiên cứu này, một loài đáng chú ý được thu thập năm 2016 tại Khu bảo tồn thiên nhiên Mường La, tỉnh Sơn La, Việt Nam. Loài này khác với các loài Lonicera đã biết khác ở Việt Nam với đặc điểm môi dưới uốn cong lại, nhị và nhụy dài ra khỏi cánh hoa. Sau khi nghiên cứu các tài liệu phân loại có liên quan, so sánh với các tiêu bản ở các bảo tàng, và kiểm tra lại các dữ liệu ảnh, loài này được xác định là Lonicera longiflora (Lindley) Candolle. Loài này lần đầu tiên được nghi nhận ở Trung Quốc, và nay được ghi nhận lần đầu tiên ở Việt Nam. Một bản mô tả đặc điểm hình thái, ảnh màu, và những thông tin ngắn gọn về vật hậu, phân bố và sinh thái của loài Lonicera longiflora (Lindley) Candolle được cung cấp. Bên cạnh đó, một bảng so sánh hình thái với loài Lonicera hildebrandiana Collett & Hemsl. and Lonicera bournei Hemsl., và một khóa định loại cho các loài thuộc chi Lonicera ở Việt Nam được cung cấp. Loài mới được ghi nhận này đã góp phần nâng tổng số loài thuộc chi Lonicera ở Việt Nam là 11.
KHẢO SÁT NỒNG ĐỘ CALCI HUYẾT Ở CÁC BỆNH NHÂN LEUKEMIA TẠI MIỀN BẮC VIỆT NAM
Authors: Ngọc Nguyễn Thy , Quyết Hà Mạnh
Published: March 2024

Triệu chứng tăng calci huyết là một trong những biến chứng đã được báo cáo hay xảy ra với các dạng ung thư đặc và hiếm gặp hơn ở các dạng ung thư máu hay leukemia. Triệu chứng này thường xuất hiện ở giai đoạn tăng tốc của bệnh và đi kèm với các chẩn đoán và tiên lượng xấu. Trong nghiên cứu này chúng tôi khảo sát một số chỉ số hóa sinh máu như: Nồng độ glucose, urea, acid uric, calci toàn phần trong huyết thanh ở 79 bệnh nhân leukemia và 261 người tình nguyện khỏe mạnh với cấu trúc độ tuổi tương đồng tại Bệnh viện Đa khoa tỉnh Phú Thọ và Bệnh viện 103 – Học viện Quân Y. Kết quả cho thấy nhóm bệnh nhân có chỉ số calci huyết nhỉnh hơn so với nhóm đối chứng (2,25 mmol/L so với 2,15 mmol/L) và quan sát này có ý nghĩa thống kê với p= 0,00016. Đặc biệt trong nhóm bệnh nhân có 3/79 trường hợp bị tăng calci huyết với chỉ số calci lớn hơn 2,6 mmol/L, không có trường hợp nào trong nhóm đối chứng mắc phải hiện tượng trên. Các bệnh nhân này sẽ tiếp tục được theo dõi tình trạng lâm sàng trong các nghiên cứu tiếp theo. Kết quả của nghiên cứu này sẽ góp phần giúp các bác sĩ hiểu hơn về quá trình phát triển của bệnh leukemia và tiên lượng chính xác hơn về trình trạng của bệnh nhân.
ẢNH HƯỞNG CỦA QUÁ TRÌNH THANH TRÙNG ĐẾN CÁC HOẠT CHẤT SINH HỌC TỪ NƯỚC UỐNG TÍA TÔ BỔ SUNG THẢO MỘC
Authors: Anh Dương Nhật , Chi Nguyễn Trí Yến , Ý Huỳnh Ngọc Như , Khoa Nguyễn Việt
Published: March 2024

Trong những năm gần đây, những loại nước uống từ rau củ quả dạng tự nhiên ngày càng được ưa chuộng để dùng thay thế các thức uống thông thường hàng ngày khác. Chúng được bảo quản bằng phương pháp xử lý nhiệt. Đây hiện là phương pháp hiệu quả nhất về mặt chi phí để đảm bảo an toàn cho vi sinh vật và vô hiệu hóa enzyme. Tuy nhiên, xử lý nhiệt có thể gây ra thay đổi đến các hoạt chất sinh học trong sản phẩm. Nghiên cứu nhằm xác định ảnh hưởng của quá trình thanh trùng bằng nhiệt (60 - 80oC) và thời gian thanh trùng (5 phút, 10 phút và 15 phút) đến sự thay đổi hàm lượng các hoạt chất sinh học của nước uống tía tô bổ sung thảo mộc. Các chỉ tiêu chất lượng được ghi nhận trong quá trình thanh trùng là polyphenol tổng số (thuốc thử Folin - Ciocalteu), flavonoid tổng số (tạo phức AlCl3), khả năng chống oxy hóa (DPPH), hàm lượng anthocyanin và đường khử. Kết quả nghiên cứu cho thấy anthocyanin có sự phân hủy cao nhất, tiếp theo là polyphenol và cuối cùng là flavonoid. Nghiên cứu chưa ghi nhận được sự thay đổi hàm lượng đường khử và DPPH giữa nước tía tô thanh trùng ở 80oC trong 10 phút và không thanh trùng.
THÀNH PHẦN HÓA HỌC VÀ HOẠT TÍNH KHÁNG VIÊM IN VITRO CỦA LOÀI BỌ MẮM (POUZOLZIA ZEYLANICA) Ở VIỆT NAM
Authors: Hưng Nguyễn Anh , Hợp Nguyễn Quang , Tâm Hà Thị Minh , Thúy Quản Cẩm , Linh Quách Văn , Linh Nguyễn Ngọc , Lê Vũ Thị Thu
Published: March 2024

Cây Bọ mắm có tên khoa học là Pouzolzia zeylanica, thường phân bố ở vùng nhiệt đới các nước Nam Á, Đông Nam châu Á và những vùng nước ấm trên thế giới. Thành phần hóa học chủ yếu thuộc nhóm triterpenoid, flavonoid và lignan. Nhóm chất này đã được chứng minh có hoạt tính sinh học phong phú đa dạng như kháng viêm, làm bền thành mạch, chống độc, làm giảm thương tổn gan, chống oxi hoá, virus và ung thư… Từ thân lá cây Bộ mắm (Pouzolzia zeylanica) đã phân lập và xác định cấu trúc hóa học 3 hợp chất: Naringenin (1), bauerenol (2) và vitexin (3). Kết quả thử hoạt tính kháng viêm in vitro của các cặn chiết thu nhận từ các thực vật chi Pouzolzia được đánh giá thông qua sự ức chế sản sinh ra NO kích hoạt bởi LPS trên đại thực bào RAW 264.7. Kết quả cho thấy cặn tổng (PZ) ở nồng độ 100 µg/ml có khả năng ức chế sản sinh NO mạnh và không gây độc cho cho tế bào với IC50 là 15,24 µg/ml. Phân đoạn n-hexan (PZH) biểu hiện hoạt tính kháng viêm tốt với IC50 là 12,08 µg/ml. Hợp chất vitexin (3) có khả năng ức chế sản sinh NO mạnh và không gây độc cho cho tế bào với IC50 là 20,85 µM. Các kết quả trên định hướng cho nghiên cứu sâu hơn về thành phần hóa học và hoạt tính kháng viêm trong tương lai.
ĐỊNH LƯỢNG BERBERIN TRONG DÂY ĐAU XƯƠNG (TINOSPORA SINENSIS) THU HÁI Ở HUYỆN SÌN HỒ, TỈNH LAI CHÂU BẰNG PHƯƠNG PHÁP SẮC KÝ LỎNG HIỆU NĂNG CAO
Authors: Quỳnh Nguyễn Thu , Khánh Vũ Gia , Anh Tô Hoài , Thư Nguyễn Duy , Sơn Hà Xuân
Published: March 2024

Nghiên cứu nhằm mục đích xác định hàm lượng berberin trong dược liệu dây đau xương (Tinospora sinensis (Lour) Merr. Menispermaceae) thu hái ở huyện Sìn Hồ, tỉnh Lai Châu bằng phương pháp sắc ký lỏng hiệu năng cao. Trong nghiên cứu, mẫu dược liệu được chiết Soxhlet, dung môi methanol, cô đặc dịch chiết tạo cao lỏng bằng thiết bị cô quay chân không, sau đó xác định hàm lượng berberin trong cao lỏng bằng phương pháp sắc ký lỏng hiệu năng cao với điều kiện cột pha đảo (C18, 250 mm x 4,6 mm, 5 µm), pha động nước- acetonitril tỷ lệ 1-1 (cứ 1000 ml dung môi thêm 3,4 g kali dihydrophosphat và 1,7 g natri laurylsulfat), thể tích tiêm mẫu 10 µl, tốc độ dòng 1,0 ml/phút, bước sóng 345 nm. Phương pháp được thẩm định về độ phù hợp hệ thống, tính đặc hiệu, tính tuyến tính, độ chính xác, độ đúng, giới hạn phát hiện, giới hạn định lượng. Kết quả thu được pic berberin có thời gian lưu khoảng 9,8 phút, phương pháp định lượng đạt yêu cầu về độ đặc hiệu, tính thích hợp của hệ thống; độ đúng có tỷ lệ tìm lại trung bình 99,98% với độ lệch chuẩn 8,46%, khoảng tuyến tính được xây dựng với nồng độ berberin từ 5 µg/ml đến 80 µg/ml có hệ số R2 = 0,9957. Áp dụng phương pháp định lượng xác định được hàm lượng berberin trong mẫu nghiên cứu là 0,162 ± 0,011 mg/g.
ĐÁNH GIÁ SINH TRƯỞNG VÀ TRỮ LƯỢNG GỖ KEO LAI BV10 TRỒNG TẠI HUYỆN QUỲ CHÂU, TỈNH NGHỆ AN
Authors: Đoàn Dương Văn , Tư Cao Văn , Hoan Nguyễn Công
Published: March 2024

Sinh trưởng và trữ lượng gỗ là những tiêu chí luôn được người trồng rừng quan tâm hàng đầu. Nghiên cứu này được thực hiện để đánh giá sinh trưởng, trữ lượng và tăng trưởng trữ lượng gỗ bình quân rừng trồng Keo lai BV10 bảy (7) tuổi trồng tại huyện Quỳ Châu, tỉnh Nghệ An. Chín ô tiêu chuẩn (OTC) 500 m2 được lập ở ba vị trí chân, sườn, và đỉnh (mỗi vị trí 3 OTC) để thực hiện đo các chỉ tiêu sinh trưởng. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng giá trị trung bình đường kính ngang ngực và chiều cao vút ngọn lần lượt là 12,14 cm và 11,70 m; trữ lượng và tăng trưởng trữ lượng gỗ bình quân lần lượt là 116 m3/ha và 16,60 m3/ha/năm. Đường kính ngang ngực có xu hướng giảm dần theo độ cao vị trí trồng, trái lại vị trí trồng không có ảnh hưởng đến sinh trưởng chiều cao Keo lai BV10. Giá trị chiều cao vút ngọn giải thích khoảng 48% giá trị trữ lượng gỗ Keo lai BV10, trong khi đó, đường kính ngang ngực đóng vai trò quan trọng hơn đến trữ lượng gỗ khi đóng góp khoảng 68% đến trữ lượng gỗ.