Kihesabu cha Mchanganyiko wa Serial

Utangulizi wa Mchanganyiko wa Serial

Mchanganyiko wa serial ni mbinu ya kupunguza mchanganyiko kwa hatua ambayo inatumika sana katika microbiology, biochemistry, pharmacology, na nyanja nyingine za kisayansi ili kupunguza mchanganyiko wa kitu kwa njia ya mfumo. Kihesabu hiki cha mchanganyiko wa serial kinatoa chombo rahisi lakini chenye nguvu kwa wanasayansi, watafiti, wanafunzi, na wahandisi wa maabara ili kuhesabu kwa usahihi mchanganyiko katika kila hatua ya mfululizo wa mchanganyiko bila haja ya hesabu za mikono.

Mchanganyiko wa serial ni taratibu muhimu za maabara ambapo sampuli ya awali inapunguzwa kwa sababu ya mchanganyiko wa mara kwa mara kupitia mchanganyiko wa mfululizo. Kila hatua ya mchanganyiko inatumia mchanganyiko wa awali kama nyenzo yake ya kuanzia, ikisababisha kupungua kwa mfumo wa mchanganyiko. Mbinu hii ni muhimu kwa kuandaa viwango vya kuratibu, kuunda mchanganyiko wa kazi wa tamaduni za bakteria zenye msongamano, kuandaa masomo ya majibu ya kipimo katika pharmacology, na matumizi mengine mengi ambapo udhibiti wa mchanganyiko sahihi unahitajika.

Jinsi Mchanganyiko wa Serial Unavyofanya Kazi

Kanuni ya Msingi

Katika mchanganyiko wa serial, suluhisho la awali lenye mchanganyiko uliojulikana (C₁) linapunguzwa kwa sababu fulani ya mchanganyiko (DF) ili kutoa suluhisho jipya lenye mchanganyiko mdogo (C₂). Mchakato huu unarudiwa mara kadhaa, huku kila mchanganyiko mpya ukitumia mchanganyiko wa awali kama nyenzo yake ya kuanzia.

Fomula ya Mchanganyiko wa Serial

Uhusiano wa kihesabu unaosimamia mchanganyiko wa serial ni rahisi:

$C_2 = \frac{C_1}{DF}$

Ambapo:

C₁ ni mchanganyiko wa awali
DF ni sababu ya mchanganyiko
C₂ ni mchanganyiko wa mwisho baada ya mchanganyiko

Kwa mfululizo wa mchanganyiko, mchanganyiko katika hatua yoyote (n) unaweza kuhesabiwa kama:

$C_n = \frac{C_0}{DF^n}$

Ambapo:

C₀ ni mchanganyiko wa asili
DF ni sababu ya mchanganyiko
n ni idadi ya hatua za mchanganyiko
C_n ni mchanganyiko baada ya hatua n za mchanganyiko

Kuelewa Sababu za Mchanganyiko

Sababu ya mchanganyiko inawakilisha ni mara ngapi suluhisho linavyokuwa na mchanganyiko mdogo baada ya kila hatua. Kwa mfano:

Sababu ya mchanganyiko ya 2 (mchanganyiko wa 1:2) inamaanisha kila suluhisho jipya lina mchanganyiko wa nusu ya wa awali
Sababu ya mchanganyiko ya 10 (mchanganyiko wa 1:10) inamaanisha kila suluhisho jipya lina moja ya kumi ya mchanganyiko wa awali
Sababu ya mchanganyiko ya 4 (mchanganyiko wa 1:4) inamaanisha kila suluhisho jipya lina moja ya nne ya mchanganyiko wa awali

Jinsi ya Kutumia Kihesabu Hiki cha Mchanganyiko wa Serial

Kihesabu chetu kinarahisisha mchakato wa kuamua mchanganyiko katika mfululizo wa mchanganyiko. Fuata hatua hizi ili kutumia chombo hiki kwa ufanisi:

Ingiza mchanganyiko wa awali - Huu ni mchanganyiko wa suluhisho lako la kuanzia (C₀)
Taja sababu ya mchanganyiko - Hii ni jinsi kila hatua inavyopunguza mchanganyiko wa awali
Ingiza idadi ya mchanganyiko - Hii inamua ni hatua ngapi za mchanganyiko wa mfululizo kuhesabu
Chagua kitengo cha mchanganyiko (hiari) - Hii inakuruhusu kubainisha kitengo cha kipimo
Tazama matokeo - Kihesabu kitaonyesha jedwali linaloonyesha mchanganyiko katika kila hatua ya mchanganyiko

Kihesabu kinajaza moja kwa moja mchanganyiko kwa kila hatua katika mfululizo wa mchanganyiko, kukuruhusu kuamua kwa haraka mchanganyiko sahihi katika hatua yoyote ya itifaki yako ya mchanganyiko.

Mwongozo wa Hatua kwa Hatua wa Kufanya Mchanganyiko wa Serial

Taratibu za Maabara

Ikiwa unafanya mchanganyiko wa serial katika mazingira ya maabara, fuata hatua hizi:

Andaa vifaa vyako:
- Tubes za majaribio au tubes za microcentrifuge zenye usafi
- Pipettes na vidokezo vya pipette safi
- Diluent (kawaida ni buffer, broth, au maji safi)
- Sampuli yako ya awali yenye mchanganyiko uliojulikana
Bainisha tubes zote kwa wazi kwa sababu ya mchanganyiko na nambari ya hatua
Ongeza diluent kwa tubes zote isipokuwa ya kwanza:
- Kwa mchanganyiko wa 1:10, ongeza 9 mL ya diluent kwa kila tube
- Kwa mchanganyiko wa 1:2, ongeza 1 mL ya diluent kwa kila tube
Fanya mchanganyiko wa kwanza:
- Hamisha kiasi kinachofaa kutoka kwa sampuli yako ya awali hadi tube ya kwanza
- Kwa mchanganyiko wa 1:10, ongeza 1 mL ya sampuli kwa 9 mL ya diluent
- Kwa mchanganyiko wa 1:2, ongeza 1 mL ya sampuli kwa 1 mL ya diluent
- Changanya kwa ufanisi kwa kutikisa au kupitisha kwa upole
Endelea na mfululizo wa mchanganyiko:
- Hamisha kiasi sawa kutoka kwa tube ya kwanza ya mchanganyiko hadi tube ya pili
- Changanya kwa ufanisi
- Endelea na mchakato huu kwa kila tube inayofuata
Hesabu mchanganyiko wa mwisho kwa kutumia kihesabu cha mchanganyiko wa serial

Makosa ya Kawaida ya Kuepuka

Kuchanganya kidogo: Kuchanganya kisichotosha kati ya hatua za mchanganyiko kunaweza kusababisha mchanganyiko usio sahihi
Uchafuzi: Daima tumia vidokezo safi vya pipette kati ya mchanganyiko ili kuzuia uchafuzi wa msalaba
Makosa ya kiasi: Kuwa sahihi katika vipimo vya kiasi ili kudumisha usahihi
Makosa ya hesabu: Angalia mara mbili sababu zako za mchanganyiko na hesabu

Matumizi ya Mchanganyiko wa Serial

Mchanganyiko wa serial una matumizi mengi katika nyanja za kisayansi:

Microbiology

Hesabu ya bakteria: Mchanganyiko wa serial unatumika katika mbinu za hesabu ya sahani ili kubaini mchanganyiko wa bakteria katika sampuli
Kujaribu kiwango cha kuzuia (MIC): Kubaini mchanganyiko mdogo wa wakala wa antimicrobial ambao unazuia ukuaji unaoonekana wa microorganism
Kuhesabu virusi: Kuangalia idadi ya chembe za virusi katika sampuli

Biochemistry na Molecular Biology

Jaribio la protini: Kuunda viwango vya viwango vya kuhesabu protini
Kinetics ya enzyme: Kusoma athari za mchanganyiko wa enzyme kwenye viwango vya majibu
Kuandaa template ya PCR: Kupunguza templates za DNA hadi mchanganyiko bora

Pharmacology na Toxicology

Masomo ya majibu ya kipimo: Kutathmini uhusiano kati ya mchanganyiko wa dawa na majibu ya kibaolojia
Uamuzi wa LD50: Kupata kipimo cha kati kinachoua cha kitu
Ufuatiliaji wa dawa za matibabu: Kuchambua mchanganyiko wa dawa katika sampuli za wagonjwa

Immunology

Jaribio la ELISA: Kuunda viwango vya viwango kwa majaribio ya immuno
Kujaribu kiwango cha antibody: Kubaini mchanganyiko wa antibodies katika serum
Immunophenotyping: Kupunguza antibodies kwa ajili ya flow cytometry

Aina za Mchanganyiko wa Serial

Mchanganyiko wa Serial wa Kawaida

Aina ya kawaida ambapo kila hatua inachanganya kwa sababu sawa (kwa mfano, 1:2, 1:5, 1:10).

Mfululizo wa Mchanganyiko wa Mara Mbili

Kesi maalum ya mchanganyiko wa serial ambapo sababu ya mchanganyiko ni 2, inayotumika mara nyingi katika microbiology na pharmacology.

Mfululizo wa Mchanganyiko wa Logarithmic

Inatumia sababu za mchanganyiko zinazounda kiwango cha logarithmic cha mchanganyiko, mara nyingi hutumika katika masomo ya majibu ya kipimo.

Mfululizo wa Mchanganyiko wa Kawaida

Unahusisha sababu tofauti za mchanganyiko katika hatua tofauti ili kufikia maeneo maalum ya mchanganyiko.

Mifano ya Vitendo

Mfano wa 1: Mchanganyiko wa Tamaduni za Bakteria

Kuanza na tamaduni za bakteria zenye 10⁸ CFU/mL, tengeneza mfululizo wa mchanganyiko wa 1:10 wenye hatua 6.

Mchanganyiko wa awali: 10⁸ CFU/mL Sababu ya mchanganyiko: 10 Idadi ya mchanganyiko: 6

Matokeo:

Hatua 0: 10⁸ CFU/mL (mchanganyiko wa awali)
Hatua 1: 10⁷ CFU/mL
Hatua 2: 10⁶ CFU/mL
Hatua 3: 10⁵ CFU/mL
Hatua 4: 10⁴ CFU/mL
Hatua 5: 10³ CFU/mL
Hatua 6: 10² CFU/mL

Mfano wa 2: Kuandaa Kipimo cha Dawa

Kuunda mfululizo wa majibu ya dawa kwa dawa inayokanzia 100 mg/mL na mchanganyiko wa 1:2.

Mchanganyiko wa awali: 100 mg/mL Sababu ya mchanganyiko: 2 Idadi ya mchanganyiko: 5

Matokeo:

Hatua 0: 100.0000 mg/mL (mchanganyiko wa awali)
Hatua 1: 50.0000 mg/mL
Hatua 2: 25.0000 mg/mL
Hatua 3: 12.5000 mg/mL
Hatua 4: 6.2500 mg/mL
Hatua 5: 3.1250 mg/mL

Mifano ya Msimbo kwa Hesabu za Mchanganyiko wa Serial

Python

1def calculate_serial_dilution(initial_concentration, dilution_factor, num_dilutions):
2    """
3    Hesabu mchanganyiko katika mfululizo wa mchanganyiko wa serial
4    
5    Parameta:
6    initial_concentration (float): Mchanganyiko wa kuanzia
7    dilution_factor (float): Sababu ambayo kila mchanganyiko hupunguza mchanganyiko
8    num_dilutions (int): Idadi ya hatua za mchanganyiko za kuhesabu
9    
10    Inarudisha:
11    list: Orodha ya maneno yenye nambari ya hatua na mchanganyiko
12    """
13    if initial_concentration <= 0 or dilution_factor <= 1 or num_dilutions < 1:
14        return []
15    
16    dilution_series = []
17    current_concentration = initial_concentration
18    
19    # Ongeza mchanganyiko wa awali kama hatua 0
20    dilution_series.append({
21        "step_number": 0,
22        "concentration": current_concentration
23    })
24    
25    # Hesabu kila hatua ya mchanganyiko
26    for i in range(1, num_dilutions + 1):
27        current_concentration = current_concentration / dilution_factor
28        dilution_series.append({
29            "step_number": i,
30            "concentration": current_concentration
31        })
32    
33    return dilution_series
34
35# Mfano wa matumizi
36initial_conc = 100
37dilution_factor = 2
38num_dilutions = 5
39
40results = calculate_serial_dilution(initial_conc, dilution_factor, num_dilutions)
41for step in results:
42    print(f"Hatua {step['step_number']}: {step['concentration']:.4f}")
43

JavaScript

1function calculateSerialDilution(initialConcentration, dilutionFactor, numDilutions) {
2  // Thibitisha ingizo
3  if (initialConcentration <= 0 || dilutionFactor <= 1 || numDilutions < 1) {
4    return [];
5  }
6  
7  const dilutionSeries = [];
8  let currentConcentration = initialConcentration;
9  
10  // Ongeza mchanganyiko wa awali kama hatua 0
11  dilutionSeries.push({
12    stepNumber: 0,
13    concentration: currentConcentration
14  });
15  
16  // Hesabu kila hatua ya mchanganyiko
17  for (let i = 1; i <= numDilutions; i++) {
18    currentConcentration = currentConcentration / dilutionFactor;
19    dilutionSeries.push({
20      stepNumber: i,
21      concentration: currentConcentration
22    });
23  }
24  
25  return dilutionSeries;
26}
27
28// Mfano wa matumizi
29const initialConc = 100;
30const dilutionFactor = 2;
31const numDilutions = 5;
32
33const results = calculateSerialDilution(initialConc, dilutionFactor, numDilutions);
34results.forEach(step => {
35  console.log(`Hatua ${step.stepNumber}: ${step.concentration.toFixed(4)}`);
36});
37

Excel

1Katika Excel, unaweza kuhesabu mfululizo wa mchanganyiko wa serial kwa kutumia mbinu ifuatayo:
2
31. Katika seli A1, ingiza "Hatua"
42. Katika seli B1, ingiza "Mchanganyiko"
53. Katika seli A2 hadi A7, ingiza nambari za hatua 0 hadi 5
64. Katika seli B2, ingiza mchanganyiko wako wa awali (kwa mfano, 100)
75. Katika seli B3, ingiza fomula =B2/dilution_factor (kwa mfano, =B2/2)
86. Nakili fomula hadi seli B7
9
10Vinginevyo, unaweza kutumia fomula hii katika seli B3 na nakili chini:
11=initial_concentration/(dilution_factor^A3)
12
13Kwa mfano, ikiwa mchanganyiko wako wa awali ni 100 na sababu ya mchanganyiko ni 2:
14=100/(2^A3)
15

R

1calculate_serial_dilution <- function(initial_concentration, dilution_factor, num_dilutions) {
2  # Thibitisha ingizo
3  if (initial_concentration <= 0 || dilution_factor <= 1 || num_dilutions < 1) {
4    return(data.frame())
5  }
6  
7  # Unda orodha za kuhifadhi matokeo
8  step_numbers <- 0:num_dilutions
9  concentrations <- numeric(length(step_numbers))
10  
11  # Hesabu mchanganyiko
12  for (i in 1:length(step_numbers)) {
13    step <- step_numbers[i]
14    concentrations[i] <- initial_concentration / (dilution_factor^step)
15  }
16  
17  # Rudisha kama data frame
18  return(data.frame(
19    step_number = step_numbers,
20    concentration = concentrations
21  ))
22}
23
24# Mfano wa matumizi
25initial_conc <- 100
26dilution_factor <- 2
27num_dilutions <- 5;
28
29results <- calculate_serial_dilution(initial_conc, dilution_factor, num_dilutions);
30print(results);
31
32# Hiari: tengeneza mchoro
33library(ggplot2)
34ggplot(results, aes(x = step_number, y = concentration)) +
35  geom_bar(stat = "identity", fill = "steelblue") +
36  labs(title = "Mfululizo wa Mchanganyiko wa Serial",
37       x = "Hatua ya Mchanganyiko",
38       y = "Mchanganyiko") +
39  theme_minimal();
40

Mbinu Mbadala za Mchanganyiko wa Serial

Ingawa mchanganyiko wa serial ni mbinu inayotumika sana, kuna hali ambapo mbinu mbadala zinaweza kuwa bora zaidi:

Mchanganyiko wa Sambamba

Katika mchanganyiko wa sambamba, kila mchanganyiko unafanywa moja kwa moja kutoka suluhisho la asili badala ya kutoka kwa mchanganyiko wa awali. Mbinu hii:

Inapunguza makosa ya jumla yanayoweza kutokea katika mchanganyiko wa serial
Ni muhimu wakati usahihi wa juu unahitajika
Inahitaji zaidi ya suluhisho la asili
Inachukua muda zaidi kwa mchanganyiko wengi

Mchanganyiko wa Moja kwa Moja

Kwa matumizi rahisi yanayohitaji mchanganyiko mmoja tu, mchanganyiko wa moja kwa moja (kuandaa mchanganyiko wa mwisho kwa hatua moja) ni haraka na rahisi.

Mchanganyiko wa Gravimetric

Mbinu hii inatumia uzito badala ya kiasi kuandaa mchanganyiko, ambayo inaweza kuwa sahihi zaidi kwa matumizi fulani, hasa na suluhisho zenye unene.

Mifumo ya Mchanganyiko ya Kiotomatiki

Maabara za kisasa mara nyingi hutumia mifumo ya kushughulikia kioevu ya kiotomatiki ambayo inaweza kufanya mchanganyiko sahihi kwa kuingilia kati kidogo cha kibinadamu, kupunguza makosa na kuongeza uzalishaji.

Makosa ya Kawaida katika Mchanganyiko wa Serial

Makosa ya Hesabu

Kuchanganya sababu ya mchanganyiko na uwiano wa mchanganyiko: Mchanganyiko wa 1:10 una sababu ya mchanganyiko ya 10
Kusahau kuzingatia mchanganyiko wa awali: Kila hatua katika mchanganyiko wa serial inajenga juu ya ile ya awali
Makosa ya kubadilisha vitengo: Hakikisha mchanganyiko wote unatumia vitengo sawa

Makosa ya Kiteknolojia

Makosa ya pipetting: Thibitisha mara kwa mara pipettes na tumia mbinu zinazofaa
Kuchanganya kidogo: Kila mchanganyiko lazima uchanganywe kwa ufanisi kabla ya kuendelea na inayofuata
Uchafuzi: Tumia vidokezo safi kwa kila uhamisho ili kuzuia uchafuzi wa msalaba
Kupoteza: Haswa muhimu kwa kiasi kidogo au solvents zinazoweza kutoweka

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara

Mchanganyiko wa serial ni nini?

Mchanganyiko wa serial ni mbinu ya kupunguza mchanganyiko kwa hatua ambapo suluhisho la awali linapunguzwa kwa sababu ya mchanganyiko wa mara kwa mara kupitia mchanganyiko wa mfululizo. Kila mchanganyiko unatumia mchanganyiko wa awali kama nyenzo yake ya kuanzia, ikisababisha kupungua kwa mchanganyiko.

Jinsi gani naweza kuhesabu mchanganyiko katika kila hatua ya mchanganyiko wa serial?

Mchanganyiko katika hatua yoyote (n) katika mchanganyiko wa serial unaweza kuhesabiwa kwa kutumia fomula: C_n = C_0 / (DF^n), ambapo C_0 ni mchanganyiko wa awali, DF ni sababu ya mchanganyiko, na n ni idadi ya hatua za mchanganyiko.

Ni tofauti gani kati ya sababu ya mchanganyiko na uwiano wa mchanganyiko?

Sababu ya mchanganyiko inaonyesha ni mara ngapi suluhisho linavyokuwa na mchanganyiko mdogo. Kwa mfano, sababu ya mchanganyiko ya 10 inamaanisha suluhisho lina mara 10 zaidi ya mchanganyiko. Uwiano wa mchanganyiko unaelezea uhusiano kati ya suluhisho la asili na jumla ya kiasi. Kwa mfano, uwiano wa mchanganyiko wa 1:10 unamaanisha sehemu 1 ya suluhisho la asili hadi sehemu 10 za jumla (sehemu 1 ya asili + sehemu 9 ya diluent).

Kwa nini mchanganyiko wa serial unatumika katika microbiology?

Mchanganyiko wa serial ni muhimu katika microbiology kwa:

Kupunguza mchanganyiko wa microbiota wa juu hadi viwango vinavyoweza kuhesabiwa kwa hesabu za sahani
Kubaini mchanganyiko wa bakteria katika sampuli (CFU/mL)
Kutoa tamaduni safi kutoka kwa idadi mchanganyiko
Kufanya majaribio ya upinzani wa antimicrobial

Mchanganyiko wa serial ni sahihi kiasi gani?

Usahihi wa mchanganyiko wa serial unategemea mambo kadhaa:

Usahihi wa vipimo vya kiasi
Kuchanganya kwa ufanisi kati ya hatua za mchanganyiko
Idadi ya hatua za mchanganyiko (makosa yanaweza kuongezeka na kila hatua)
Ubora wa vifaa na mbinu

Kwa mbinu nzuri za maabara na vifaa vilivyothibitishwa, mchanganyiko wa serial unaweza kuwa sahihi sana, kawaida ndani ya 5-10% ya thamani za nadharia.

Ni idadi gani ya hatua za mchanganyiko zinazopendekezwa?

Ingawa hakuna kikomo cha moja kwa moja, kwa kawaida ni vyema kuweka idadi ya hatua za mchanganyiko wa serial chini ya 8-10 ili kupunguza makosa ya jumla. Kwa matumizi yanayohitaji mchanganyiko wa kupita kiasi, inaweza kuwa bora kutumia sababu kubwa ya mchanganyiko badala ya hatua nyingi zaidi.

Je, naweza kutumia sababu tofauti za mchanganyiko katika mfululizo mmoja?

Ndio, unaweza kuunda mfululizo wa mchanganyiko wa kawaida na sababu tofauti za mchanganyiko katika hatua tofauti. Hata hivyo, hii inafanya hesabu kuwa ngumu zaidi na kuongeza uwezekano wa makosa. Kihesabu chetu kwa sasa kinasaidia sababu ya mchanganyiko ya kawaida katika mfululizo mzima.

Jinsi gani naweza kuchagua sababu sahihi ya mchanganyiko?

Chaguo la sababu ya mchanganyiko linategemea:

Kiwango cha mchanganyiko kinachohitajika
Usahihi unaohitajika
Kiasi cha vifaa vinavyopatikana
Mahitaji maalum ya matumizi

Sababu za kawaida za mchanganyiko ni 2 (kwa ajili ya vipimo vidogo), 5 (hatua za wastani), na 10 (kupunguza logarithmic).

Historia ya Mchanganyiko wa Serial

Wazo la mchanganyiko umekuwa ukitumika katika sayansi kwa karne nyingi, lakini mbinu za mchanganyiko wa serial zilianza kuimarishwa katika karne ya 19 na ya 20 na maendeleo ya microbiology ya kisasa.

Robert Koch, mmoja wa waanzilishi wa bacteriology ya kisasa, alitumia mbinu za mchanganyiko katika miaka ya 1880 ili kutenga tamaduni safi za bakteria. Mbinu zake zilianzisha msingi wa microbiology ya quantitative na maendeleo ya taratibu za mchanganyiko zilizowekwa.

Katika karne ya 20, Max von Pettenkofer na wenzake waliboresha mbinu za mchanganyiko kwa ajili ya uchambuzi wa maji na matumizi ya afya ya umma. Mbinu hizi zilikuwa msingi wa taratibu zilizowekwa zinazotumiwa katika maabara za kisasa.

Maendeleo ya pipettes sahihi katika miaka ya 1960 na 1970 yalibadilisha mbinu za mchanganyiko wa maabara, kuruhusu mchanganyiko wa serial kuwa sahihi zaidi na ya kurudiwa. Leo, mifumo ya kushughulikia kioevu ya kiotomatiki inaendelea kuboresha usahihi na ufanisi wa taratibu za mchanganyiko wa serial.

Marejeleo

American Society for Microbiology. (2020). Mwongozo wa ASM wa Mbinu za Maabara. Kichapo cha ASM.
Shirika la Afya Duniani. (2018). Mfumo wa Usimamizi wa Ubora wa Maabara: Mwongozo. Kichapo cha WHO.
Doran, P. M. (2013). Kanuni za Uhandisi wa Bioprocess (toleo la 2). Kichapo cha Academic Press.
Madigan, M. T., Martinko, J. M., Bender, K. S., Buckley, D. H., & Stahl, D. A. (2018). Brock Biology of Microorganisms (toleo la 15). Kichapo cha Pearson.
Sambrook, J., & Russell, D. W. (2001). Molekuli ya Cloning: Mwongozo wa Maabara (toleo la 3). Kichapo cha Cold Spring Harbor Laboratory.
United States Pharmacopeia. (2020). USP <1225> Uthibitishaji wa Taratibu za Msingi. Mkutano wa Marekani wa Pharmacopeial.
Shirika la Kimataifa la Viwango. (2017). ISO 8655: Vifaa vya volumetric vinavyotumia pistoni. ISO.
Taasisi ya Viwango vya Maabara na Kliniki. (2018). Mbinu za Kujaribu Kiwango cha Kuzuia Antimicrobial kwa Bakteria Zinazokua kwa Aerobically (toleo la 11). Hati ya CLSI M07. Taasisi ya Viwango vya Maabara na Kliniki.

Jaribu Kihesabu chetu cha Mchanganyiko wa Serial leo ili kurahisisha hesabu zako za maabara na kuhakikisha mfululizo sahihi wa mchanganyiko kwa kazi yako ya kisayansi!

Kikokoto cha Mchanganyiko wa Serial kwa Matumizi ya Maabara na Sayansi

Kikokotoo cha Mchanganyiko wa Mfululizo

Vigezo vya Kuingiza

Matokeo

Nyaraka