0
  1. Trang chủ >
  2. Luận Văn - Báo Cáo >
  3. Y khoa - Dược >

Đánh giá hiệu quả của ba phương pháp nuôi cấy tế bào ối và quy cách sử dụng demecolcine khi tạo tiêu bản NST thai

Đánh giá hiệu quả của ba phương pháp nuôi cấy tế bào ối và quy cách sử dụng demecolcine khi tạo tiêu bản NST thai

Đánh giá hiệu quả của ba phương pháp nuôi cấy tế bào ối quy cách sử dụng demecolcine khi tạo tiêu bản NST thai

... 3.4.1.4. Phương pháp đánh giá kết quả Phương pháp nuôi cấy tế bào hiệu quả được xác định là các phương pháp có tỷ lệ nuôi cấy thành công cao, tế bào phát triển nhanh, thời gian nuôi cấy ngắn. ... của tế bào ối ở 3 phương pháp nuôi cấy, các mẫu cấy được quan sát, đánh giá xác định thời điểm xuất hiện tế bào bám tạo cụm, thời điểm đạt mức (+), mức (++). Thời điểm tế bào bám tạo ... nổi rõ các băng. Băng 33Bảng 4.1: Tỷ lệ thành công của 3 phương pháp nuôi cấy tế bào ối Kết quả Phương pháp nuôi cấy Phương pháp 1 Phương pháp 2 Phương pháp 3 n % n % n % Thành công...
  • 128
  • 1,419
  • 5
Nghiên cứu đặc điểm hình thái ống sinh tinh của bệnh nhân không có tinh trùng trong tinh dịch, đánh giá hiệu quả một số phương pháp hỗ trợ sinh sản

Nghiên cứu đặc điểm hình thái ống sinh tinh của bệnh nhân không có tinh trùng trong tinh dịch, đánh giá hiệu quả một số phương pháp hỗ trợ sinh sản

... trúc vi thể của tinh hoàn đòi hỏi phải tỷ mỉ, toàn diện. Trong các phương pháp đánh giá các tiêu bản sinh thiết tinh hoàn thì phương pháp xác định mật độ từng loại tế bào phương pháp cho điểm ... áo xơ bao phủ ống sinh tinh biểu mô cấu tạo bởi 2 loại tế bào tế bào Sertoli các tế bào dòng tinh. - Quá trình sinh tinh trải qua 3 giai đoạn: sinh tinh bào, giảm phân tạo tinh ... kinh mạch bạch huyết. Đến giai đoạn dậy thì, xuất hiện thêm 1 loại tế bào hình đa diện, bào tương chứa những giọt mỡ nhỏ. Những tế bào này gọi là tế bào kẽ hay tế bào Leydig, loại tế bào...
  • 24
  • 941
  • 3
Tổng Kết Và Đánh Giá Hiệu Quả Của Các Mô Hình Canh Tác Nông Thủy Sản Và Chăn Nuôi Trong Mùa Lũ Năm 2004 Huyện Châu Phú, Tỉnh An Giang

Tổng Kết Đánh Giá Hiệu Quả Của Các Mô Hình Canh Tác Nông Thủy Sản Chăn Nuôi Trong Mùa Lũ Năm 2004 Huyện Châu Phú, Tỉnh An Giang

... MỤC TIÊU 1. Mục tiêu tổng quát 2. Mục tiêu cụ thể - Tổng kết đánh giá hiện trạng kinh tế- xã hội kỹ thuật canh tác các mô hình sản xuất của người nông dân trong mùa nước nổi để thấy ... hình canh tác có hiệu quả - Phân tích tổng hợp các số liệu điều tra để hiểu được tình hình kinh tế hộ đánh giá được mô hình kinh tế nào là tối ưu - Nêu ra những khó khăn thuận lợi chung ... ảnh hưởng đến hiệu quả của các mô hình từ đó giúp cho các nhà đề ra các giải pháp khắc phục nhằm nâng cao hiệu quả của mô hình. - Có được bảng số liệu tổng kết tình hình kinh tế hộ - Tìm...
  • 7
  • 639
  • 1
BÁO CÁO NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KỸ THUẬT: ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ CỦA MÔ HÌNH CANH TÁC 2 LÚA - ĐẬU NÀNH VÀ 2 LÚA - ĐẬU NÀNH - CÁ TRÊN NỀN ĐẤT 3 VỤ LÚA TẠI TAM BÌNH, VĨNH LONG 2004-2007 potx

BÁO CÁO NGHIÊN CỨU KHOA HỌC KỸ THUẬT: ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ CỦA MÔ HÌNH CANH TÁC 2 LÚA - ĐẬU NÀNH 2 LÚA - ĐẬU NÀNH - CÁ TRÊN NỀN ĐẤT 3 VỤ LÚA TẠI TAM BÌNH, VĨNH LONG 2004-2007 potx

... QuangSở Giáo dục Đào tạo Vónh LongĐiện thoại: 0913.889174kết hợp so với mô hình truyền thống, trồng 3 vụlúa/năm. Mục tiêu đề tài là đánh giá hiệu quả kinh tế của việc luân canh cây đậu nành ... đồng vốncao khác biệt so với L-L-L ở mức thống kê 5%(Bảng 1).Năng suất hiệu quả kinh tế qua các năm+ Mô hình L-L-L: Bảng 2 cho thấy tổng năngsuất tổng chi phí cả năm của L-L-L qua ... (SL), hiệu quả đồng vốn(HQĐV). Chỉ tiêu theo dõi trên đất: Đạm tổngsố (Nts) (Kieldahl), Amonium (NH4+) (Kieldahl) Lân dễ tiêu (P2O5) (Bray II).KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬNSo sánh hiệu quả...
  • 6
  • 723
  • 2
Bài giảng Các phương pháp nuôi cấy tế bào: Bài 1 - ThS. Nguyễn Thành Luân

Bài giảng Các phương pháp nuôi cấy tế bào: Bài 1 - ThS. Nguyễn Thành Luân

... cơ bản của tế bào sự di truyền của nó sau khi nuôi cấy. ─ Cơ chế điều hòa hoạt động của hệ gen ối với tế bào nuôi cấy. ─ Các phƣơng pháp kỹ thuật áp dụng cho kỹ thuật nuôi cấy tế ... 5/17/2013 15 Các dạng nuôi cấy tế bào Nuôi cấy tế bào vi sinh vật  Nuôi cấy tế bào vi khuẩn  Nuôi cấy virus các bacteriophage  Nuôi cấy tế bào VSV eukaryotes: nấm men, nấm ... có công nghệ nuôi cấy tế bào? Công nghệ nuôi cấy tế bào ngày nay khác với công nghệ nuôi cấy tế bào ngày xa xƣa nhƣ thế nào? Mục đích của nuôi cấy tế bào hiện đại? Lịch sử hình thành...
  • 24
  • 913
  • 3
Bài giảng Các phương pháp nuôi cấy tế bào: Bài 4 - ThS. Nguyễn Thành Luân

Bài giảng Các phương pháp nuôi cấy tế bào: Bài 4 - ThS. Nguyễn Thành Luân

... src="data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABDgAAAWgCAIAAAA0MGRCAAAACXBIWXMAABYlAAAWJQFJUiTwAAAgAElEQVR42uzd13pbV4L2eRA5J4IgCGaKkihbdnW5yl31dN/LnM7RXM0cfadzLV3dT5dTVduyKFKUmJFz3khz8I7W7A+gKJLK9v93VEVDwMbaAetdcWE6nToAAAAA4FPipAgAAAAAEFQAAAAAgKACAAAAgKACAAAAAAQVAAAAAAQVAAAAACCoAAAAACCoAAAAAABBBQAAAAAIKgAAAAAIKgAAAABAUAEAAABAUAEAAAAAggoAAAAAggoAAAAAEFQAAAAAEFQAAAAAgKACAAAAAAQVAAAAAAQVAAAAACCoAAAAACCoAAAAAABBBQAAAABBBQAAAAAIKgAAAABAUAEAAABAUAEAAAAAggoAAAAAggoAAAAAEFQAAAAAEFQAAAAAgKACAAAAgKACAAAAAAQVAAAAACCoAAAAACCoAAAAAABBBQAAAABBBQAAAAAIKgAAAAAIKgAAAABAUAEAAAAAggoAAAAAggoAAAAAEFQAAAAAEFQAAAAAgKACAAAAgKACAAAAAAQVAAAAAAQVAAAAACCoAAAAAABBBQAAAABBBQAAAAAIKgAAAAAIKgAAAABAUAEAAABAUAEAAAAAggoAAAAAEFQAAAAAEFQAAAAAgKACAAAAgKACAAAAAAQVAAAAAAQVAAAAACCoAAAAACCoAAAAAABBBQAAAAAIKgAAAAAIKgAAAABAUAEAAABAUAEAAAAAggoAAAAAggoAAAAAEFQAAAAAgKACAAAAgKACAAAAAAQVAAAAAAQVAAAAACCoAAAAACCoAAAAAABBBQAAAABBBQAAAAAIKgAAAABAUAEAAABAUAEAAAAAggoAAAAAggoAAAAAEFQAAAAAEFQAAAAAgKACAAAAAAQVAAAAAAQVAAAAACCoAAAAACCoAAAAAABBBQAAAABBBQAAAAAIKgAAAAAIKgAAAABAUAEAAAAAggoAAAAAggoAAAAAEFQAAAAAEFQAAAAAgKACAAAAgKACAAAAAAQVAAAAACCoAAAAACCoAAAAAABBBQAAAABBBQAAAAAIKgAAAAAIKgAAAABAUAEAAABAUAEAAAAAggoAAAAAEFQAAAAAEFQAAAAAgKACAAAAgKACAAAAAAQVAAAAAAQVAAAAACCoAAAAAABBBQAAAABBBQAAAAAIKgAAAAAIKgAAAABAUAEAAABAUAEAAAAAggoAAAAAggoAAAAAEFQAAAAAgKACAAAAgKACAAAAAAQVAAAAAAQVAAAAACCoAAAAAPitc1MEeJ2FhQUKAQAAvFfT6ZRCwJXoUQEAAABAUAEAAACAN2HoF97g//5//heFAAAA3rn/6//4PykEXIMeFQAAAAAEFQAAAAAgqAAAAAAgqAAAAAAAQQUAAAAAQQUAAAAACCoAAAAACCoAAAAAQFABAAAAAIIKAAAAAIIKAAAAABBUAAAAABBUAAAAAICgAgAAAICgAgAAAAAEFQAAAAAEFQAAAAAgqAAAAAAAQQUAAAAAQQUAAAAACCoAAAAACCoAAAAAQFABAAAAQFABAAAAAIIKAAAAABBUAAAAAHzaFqbTKaWAqy+OhQWHw8EVAgAAqGngw6NHBQAAAABBBQAAAAAIKgAAAAAIKgAAAABAUAEAAABAUAEAAAAAggoAAAAAggoAAAAAEFQAAAAAgKACAAAAgKACAAAAAAQVAAAAAAQVAAAAACCoAAAAACCoAAAAAABBBQAAAABBBQAAAAAIKgAAAABAUAEAAABAUAEAAAAAggoAAAAAggoAAAAAEFQAAAAAEFQAAAAAgKACAAAAAAQVAAAAAAQVAAAAACCoAAAAACCoAAAAAABBBQAAAMBvm5siAAAAeLemr5i/OJ3OhYUFSgYgqAAAAHwc4/F4MBh0Op3RaGRSSigUCoVCZBWAoAIAAPARTCaTYrF4dHRULBYnk4nD4VhYWPD5fPfv39/d3XW5XBQRQFABAAD40CzLOj4+zuVy4XDY4/FMp9NOpzMejwOBgNPJ3GDgFrhhAAAA3plut1utVl0ul8/nc7lc0+l0OByurq4uLi4y7gu4FXpUAAAA3o3JZHJxcdHpdCKRyHQ67Xa7vV4vm83u7e2FQiHKByCoAL9N9jVkFl6hWPCJXJwai6+Lk/Et+N0aDAb5fN7r9Tqdzm63OxgMstnsV199FQ6HKRyAoALc3WQymVlN8laUHJxO59TG/ve3PLZ8Pl8oFMbjsd4zFAolEolwOPwbG/esKq85Cyq620ayW73JcDjs9/v9fl+vd7lcXq83FAp9yqU6mUxMMHA4HE6n81ZHa//ndythe1EPBoOLi4t6vT6dTvVu0Wg0kUiEQiGfz/cRS2k8Hrfb7eFw6HK5NFvAXgKDwaDb7epW+rjHScSdWcP3s36gjUYjn8/XbDZbrZbL5VpbW1tfXw8Gg5xrgKAC3F2/37+8vNSUxzsHlUgksrKyMhwOy+Vyq9UyFd9kMplOp+31pDv8+D179qxcLqtCubCwMB6PvV7v4uLi3t5eKpX6bfSuTKfTRqORz+cHg4FKz+fzraysRKPRm9ddJpNJs9nM5XKDwcDxar2dTCYTi8XmS2k4HJ6dnZ2enjYaDXO+YrHYF1988WkOKJ9Op5Zl5XI5c8BOpzOVSmUymZsU0XQ67ff7uVzOfn2mUqnl5eW71Q5V2k+ePBkMBsrkiujhcDiTyezu7kYikY9VVq1W6+eff240Gh6P59GjR6urq1pwaTqdNpvNk5OT8/Nzl8u1t7e3sbHxuad91fg/u+6sbrd7cXHR6/VMs04ikchkMl6v9zNNKeVyudPp6NGh5b96vZ7b7U6n0zd5nugHiJXBAIIKMFunOTg4aLfbd+5RcTgckUgkGAx2Op3Dw8NWq6U/Op3OdDodiUTeJqiY/hk1frvdbqfTaVlWPp8PBALxePxt3vyTqmwVCoVnz55ZlqW/eDwep9MZCARu3uY9HA71JsPhUH/xer0LCwvRaHS+otBut1++fFmtVlWkmvZaKBRisVg8Hne73Z9gEbXb7YODg0ajYRJys9lMpVI3qdtNJpNGo/Hs2bN2u23+ebvdXlxcvHPVUKWqK9PlcqmO1el0Xr58GQ6HP2LflGVZtVpNPScXFxepVEoN2+PxuFKpmPpxp9P53G+c0WjU7/fb7XY4HA4Gg59LVplOp9Vq9dmzZ6ZhwuFwJJPJaDTq8Xg+x8aXTqdzfHzcbrd1/NPpdDQalUql8/PzZDJ5/VN6Op32er1Go+F0Ot/4YoCgAvy+dLvdVqvl9/vvXF0bjUatVqvb7TYajVarFQwGVc0dDAbValWt+3fm8Xh2dna8Xu9oNDIDWqLR6GAwOD8/39nZSSQSv4FOlclkUq/XR6NRKBQy9d16vX6rbq7xeFyv1yeTSTQa1f/t9Xr6y0wFbjAYHBwcVKtVDf7RCzSW6ejo6NNs2Z1MJp1Op9FomCIajUbVavWGRaR/rhqtSkO1eftAsltxuVzRaHR3d7dcLo/H436/3+123W53LBbrdDqnp6ebm5sfqwy9Xq/P57MsKxgMnp+fO53OTCajXPfixYvBYBAMBrvdrt/v/3y7U3S1n5yclEoly7L29vY+YoHfQbPZ7Pf75mLW13nLp+XHYlnW4eFhuVxWs5RpWur3+8fHx8lkcn19/cq2Dz3Sa7Xa0dFRq9WKRqN//OMfE4kEv8sAQQX4/ytwygM+n+9uNX7Lsrrd7ng81lt5vV5VF8bjsWVZb9NRo1+7jY2N1dVVy7KKxeLp6WmxWNTf1Win6QG/gRMxGo2cTqfX61WDYq/XmxnC/kYaA+N0Ov1+v8PhGA6Hg8HA7A9tTymXl5dnZ2dqvtXp83g8oVAoEAhYlrW/v7+wsLC6uvqp1WJVGqaILMvqdDo3LyKVp1k4VZ1Ib3N9+ny+hw8f7u7u1mq1y8vLXC7X7/d1cY7H47e88t9GKBRaXV09ODjQULTT09PT01OTYaLRaLfbjcVii4uLn+nN0u/3Ly4u1BXs9Xp1Dd85c36sB+/CwoK5mIfD4Wf3FUQ9sScnJ+Fw2Ov19nq9wWDgdrs1jVDPk0gkMj+gdDQaXV5eHhwc1Ot1PWparZbpDQZ+51iYBfjf6n+q447/dzMz7PV/x3P09/eXFpxOp8vlsizr5OSkWCy6XK5er6dFMIPBICuA3bZ61Gg0zs7OlE4dDke321Xbp2VZCwsLgUCg0Wicnp72ej2K641cLpfT6czn88fHx51Ox+Vytdvtfr+/uLj4EUfbu93uTCaTTqd7vZ7T6dSdEgqFVHccj8ej0Wh1dfUzXTR2MpnkcrmnT5/qIRAKhTTWiKvxo/x2NJvN09PT6XTq9XrH47HWaRgMBhrV5vf72+12Pp+fyWDT6bRWqz19+rRWq3m93kgkorYnihT4/x7jFAEgGvTVbrfnB6x7vV79V4WB0WjU7XbNJAr7T47pRXl/P4e9Xq9Wq6mtOhgMLi0tbW9vq47CSTSJzufzDYfDWq2mQhuNRn6/315ElmWdnp6Wy2Wn09lut8fjscvl+vrrr/P5/NnZmcfjcblcCwsLxWKxXC6TA29iPB5Xq9XRaKSVHhKJRCqV2tzc/IjzfDQz+4svvphMJoVCwel0ut1uNUaMRiOPx7O7u7uzs/OZTgYYjUYvX760LCsWi3k8ns+xF+I3w7Ks8/PzYrHodDo7nc5gMEgkEtvb25VK5eTkpN/vawbX5eXl+vq6fbLceDw+Pz9vNpvxeFyRnrQJEFSAKyQSia+//np+1a9er3dxcTGdTs3kTsuyLMtaXV0NBAIztaJIJJJMJjUo6z1VvAKBQCqVarVa6+vr9+7d83q9n+CE74/L6/Vubm46HA77ql/r6+szI7iCwWAqldIgJa/Xu7W1tb6+vri46PP56vX6cDgMBAJ+v19jzQkqb6TVwzR8bm9vL5PJmIn1H/eoEonEt99+WywWS6VSu92eTCZ+vz+ZTCYSic96yvJkMun3+z6fz+12c31+dHoyqwM2lUrdv38/kUgsLy/7fL5qtaqJUppJaH+eaBU+j8ejFi7SJkBQAa7m9/u3trbm91Gp1Wrlctk+Yngymfh8vt3d3ZnJjlqb9Zo5zRow1u12NZVFI7N9Pl8gEJgPG5qXbN5NvQRutzsajf7hD38YDodm/rc9XKlS7nQ6h8OhJq7oj+rquaY2oxnkpptIs0TMHJt+v68h1+o10hpc1y/LM5lMLMvS/iSj0cjlcvn9/mAwqMPQIkXmV9ntdr9xQrOW5dUKTuYN/X6/vq/9ldrHY2dnR+8/nU5dLtdMp5PP59vZ2VlfXx+NRqasLi8vNd96ZWVFUzhcLtfM+2v/DVO2eoHa6YfDoSYJaOMOHZ72fTNfQUPwLcsaDodOp9Pj8QSDwXc+mVtlNRwOZ/ZauX7lNHU9aYu64XC4sLCgU6b+peuvap3oSCSyubmpYWDNZtPj8ejavtW3m7kUdUnrUhyNRoNXJpOJLkVNb3jdpWh2NAqHw263W1ed7juPx6OetPnDm7n73G63mdJjzrJlWTr7Pp/P7/dfH8nG47EuXd1Euut15ShR2289VVuvubnMLXnl+hCa4aBjtv9XTZbTTaQ1OdTFpItQy+vNfKj+ibnadQkpupuFEzT7y34lv5PUpKtRhabRmF6vVx8xX9QzzxNzV17/MhW12+2emcN2zeNI4XDmxbo+NzY2stnsaDRSiWkNcafTubS0lE6ndf1oDqTeWddSp9PRt5v5lE6nozto/vkGEFSA36krfw80BGjmh0TLsF7ZlfG6JrHRaKRxRJeXlxpr5HA4VNNaXV1dX18Ph8P28QDValVzZPVxHo9nc3NTtUAtZjX/Mv1qamjBxcVFtVrVwbhcrqWlpd3d3WvG4luWdXBwkM/nVSNxu90bGxubm5vD4fDy8vL8/LzVaqkupemh8Xh8c3MzmUxeWT/T3sxnZ2etVkvVKdV60+n0+vp6PB6vVCqHh4emxyMSiTx69Cgej19TZSkUCmdnZ/V6XaWnufKRSGRtbS2bzdqr4OPxuFQqHRwcmPf3+/337t1bWVkxp1j1nslkUiqVLi4uWq2WKqaquwQCgXQ6vbq66vf7Z85yu93e399vNps6g8FgcHd3N5lMasZLvV5vtVrKUYFAIBaLbW5uptNpt9s9Ho8bjcbJyYl2idGaAW63O5FIbG5uquX1XV3JzWbz+fPnjUbDBOyFhYVgMLizs3PlxHHVmXq93tnZWT6f7/V6GsHl8/k0gksTOeYroFrRrlqtFgqFdrut6q+28nC73drnZ2VlZWlp6ebf7nWXomVZFxcXFxcXqtupkzMSicTj8Y2NjWQyeWXeaDQa9Xr94uJCpaG5ZDo8t9sdj8czmUwmk7GP7ptOp+Vy+eDgQIsX6/p88OBBJBKpVqvn5+e6CFVEynJra2tra2tX1imVbC8uLs7Pz80ZUYtDIpFYX1/3+/2Hh4elUsmskZBMJq+/W+v1+v7+frvd7vV6kUjE7K3k8Xh047vd7mQy+fDhQ+2GPplMut1uLpfL5XLdbleXuu5KbW8aj8fj8fjKyko8Hrfn6mq1enp6ap4kXq93Z2dneXm51WqVSiXtxqMbQd9obW1tcXExFou9ZU/adDqtVCrn5+e1Wq3ZbJospI+YKWo9Wq+/3x2vtjQxL1NrhVKE/TsuLCyEw+G9vb1kMjl/YLVabX9/30z3X1hYiMViDx48iMfjytLlcllXiLK0rjQ9+lZXV4PBoNnJp91u66qo1+v2znkt7PHkyROdlwcPHtxqFymAoALgLr+71Wq1VCppHVg14+knttFoaK1he9VECSSXyzleDVlWK+z6+rq9BjDzMv0Yu1yu4XB4cXExGAz086bOjWsmDasN+/z8XBNA9XEulysSiZTL5aOjI8uy1HCozpB6vV6r1brd7uPHj+01G1N5vbi42N/f73Q6psKq6pp2GNjd3dU4HPMPW63W2tra64KKdr04OTnRfpcej0dt4f1+X+2O0+l0bW3NzA4aDoelUknrDThebSIZjUYzmYy91lKv13O53IsXLzSC3Bynareq4Gaz2bW1NXs1QtULxQxFgmg0OplMnj9/riF/agSdTCbtdls5zePxxGKxZrP57NmzXC6n2qFeMx6P8/m8du9ZW1t7JwOlRqPR+fn58fGxvbldVdVsNvu6f6Uzcnl5OZ1Oda7VLXNxcVEqlYbD4f3792ea+Uej0cXFxdHRUbPZnEwmbrdbtV6dMtMqXK1WHzx48LqFWa+/FM0lHQqFSqXSy5cvFQLVhaILo1Kp9Hq9L7/8MhKJ2AtwMpkoD1cqlX6/r44dLQQ3mUx0QV5eXlYqlW63u7u7a2YxKajk83mzf2Wr1Uomk71eT4vPaiMjv99vtrdXCaysrJjYYL6O9h5VLLffRJVKpVqtdrvdlZWVs7MzNavr1uv1etffrbVaTXe9+jdMFg0EAp1OR9VovUk4HFad+Ojo6OzsTM8EnSZ9nLp6Li4u8vl8o9HY29uLRqM6U5PJpFqt2p8k4/E4EAg4nc4XL15UKhWddB3AeDwul8vNZjOdTj98+PBtVktXoekU6Go0y/eVy2UN3rMXtTYqMfe7w+GYv9/1deYfC4PBwO/3FwoFPazMP08mk/NPtslkks/nLy8vTdOVTtbGxsZkMmm1WoVC4fnz591uV5eo0+nUldZqtZrNZr1e393dXVlZUfG22+3Ly0vNoTfPLtOAoo6vTqezsrJiVhIHCCoA3j3VS/b39zVwQmMAzE+yxhIcHBwMh8Ovv/7ajFTu9/vT6TSRSOjXztQ/Zn447S/Tr2a329UwrXA4rGZsjRK5fr1L1ftVR1H1q1qtfv/9971ez+/36/3Nb7PmIheLxR9++OFPf/qTvelxMBjs7+8fHh6quVr9UfZm+2q1+sMPP+j3WHuWa+cEzRWZ53K5yuVyuVzWvigajm+OZDwedzqdn376aTwe37t3zwQzzZSIxWJ6fwUGM6hvMplcXl7+/PPP7XZbnQb28Spmxd5yuVwsFqvV6ldffaWNAvUFtc2LKk/qJDk5ObEsKxqNahyRmQ6rHU6+++67dDpdKBR6vZ4G7Jlgqc6iTqfzj3/8Q6PO3nLKxHA4PDk52d/f13gks3p1o9FIpVJXdjtobaJ//vOf0+lUQ2vM4TlejZbZ39+fTqdbW1tmm/lOp3N+fv7kyROn03nlwCFTAt1u96effhqNRjOR7yaXoi5pXYqqU4bD4ZnbR6u7Wpb18OHDTCZjNoepVCo//fSTtklJJBJ6N/tZNkMQnz592uv17t27l0wmde76/b52CNXtoA0uLMsaj8f2s2yOodvt/vzzz8Vi8Q9/+IPp8JxOp/l8/ueff240GrrM7EeuHHh5eVkulzX32uVy6U5/492qu15z6M3toHvKjCVrt9vqd2q32z/99FOhUAgEArrU7efXlLlaN9SOsLGxoeLq9/v2J0m73S4Wi4VCYTQaaeiavftFjyMFm2+//fZt1lJ7+vTpeDwOhUIKVKaotTvnTFGr/LXetP5vs9m03+/mCGdepi4pdaKqu8b8/eLiYnt7e6YbUOfL6/VqD1OVz3g89vl8xWLRnOiZjWJ1GNqt6Pvvv3/06NHa2lowGNQoUL/fb98RVRk4FAoFg0FdePatMAGCCoB3z+PxqMpoWnPN8BjNgtAolJOTk9XV1XQ6bRr8zGscr18Kxv4yjeUw/8n+b83v5TWtmBoSo2jh8XhUI4/FYqYxVf9Jx6x5C/V6/ezszDQ9qi388PAwGAyq5dW0Xuv9tQ+gRhbZR0Fcc2DqedCUD8erXRecr6j0Wq3Wy5cvNbLCXv/W++ufmIynltRffvml3+/HYjF707LpSnI6nZr8oMWgA4HA3t6efT03fbrD4fD7/Wqtj8VipgdA/1UHEI/HdXgej0ddRubs279CvV4/PDz0er3pdPrOTdFq8X3y5Il2g1HEHQ6HrVYrlUp99dVX0Wh0fj8Zla29M0RVQ51uMwPkxYsXPp9PZ204HB4fHx8eHno8HjX3msxgL3x9O4/H02q1nj596nQ6t7e339g2bL8UNSdKFW5zKao7y9w+ykilUknZWDW8YrH466+/9vt9jU7U4ZkNeXR2zLfT3edwOEz+tN9WGgLX6/W8Xq9GUpmNesxhRCKRTqeTz+eXlpZMgXQ6nV9//bXVakUiEdXp7Yeht3W73d1uNxAI6LvYK+VvbP6Y+R/m/+rNpd1uP3/+vFAoJBIJnUc9f8zsNX0F1dTdbnej0djf34/H42p9MMWlW0nrInq9Xl3t5ovYH2WqtV9eXu7s7Nyhh1C3nsPh0FBYlZh58jgcDhV1LpdLp9Mz/VfmcWe/369s+zAv08LBKysrT58+dbxaZTsYDKqjW5eWuSzVMRKJRNRcotlKGkv5yy+/tNttc6JVyI5XE+TU2eX1enVJdLvdvb09cwrmz6D9AiClgKAC4P3SdAW1g2retvmjRpuowtRqtSqVSjwev0mr83tlWvVMfUvtu2YKsn7pVUfUSgMaKdRoNM7PzzVG3KQUM+vX8WqWaiAQ0Pi3Gz2k3O5QKGQad832cGrFd7yabN1qtdrt9k1mpY9GI42tNw3S2k9D04LNqB6v12umSp+fn2ez2VQqNV9QeplqLZqnq+MxCyRoSs9oNFLbvJl8rK+gGo+iQqPRqNVqqVTqbgPA1PlwfHw8HA7t8bLdbrvd7q2tLfskqJk4FwgE1IlkZpBroo5pz/Z6vY1Go1QqbWxsaAOfXC6nFR30QZriYjY21VnTYDBFdA0XXF9fv+363fZLUTNDdO1pYQZ9ugYgVavVTqejtupCodBoNMxgMJW8uX50SOrb1LdbWFioVqv9fl9BZaaITO+B1ofQxayzbC5Cv99vWVapVFLPnjrTarWatv8zEUu9JToMt9sdCATU83CrsT2m21MTdcwFo5UhdCp1ruv1ej6fNyuDqefELL+hNTPMt9CV3+l0Op3OlTM0FICVVM0EdH0LDWkzDRnlcnlmnOrNg4oZ6GWeGxpOae41n89nWVa5XL53797br3nodDq1LIppi9Hp0/gxe1DRzDTTZToajUajUTQaLZfLjUZD/U5KKfaHnvcV3WgaaKf5M4qpes6YstLjyFwkH33dPICgAvzG6fe70Wg4nU4tiqppHhrsrkqMagyFQiGdTs9XlW5bYVUFUYMfzA/5zdvpzWToTqfT7/cTiUQmk9FsimazqS3z9JpAINBsNjudjpq9T09Pi8Wi2bNM1bLBYLC8vKxhFbVarVgsqr/lhsejSkO73Xa5XBsbG8FgUDP16/W6Rsuo/0cD0M2U1mvU6/WjoyPVe1R1a7fbg8EgmUwuLy8Ph8NisdhsNgOBgJrGg8FgvV4/OTmxD92xp1BlufF4nM1mw+Fwv98/Pz9vt9uq5ejw3G53r9drt9uavDsej8/OztQ6q7Dk8Xg6nU6tVlNt6Q4nvVqt5vP5fD6vAGZGfIXD4Z2dnWsmwGiNuFar5XA4lpeXdX0Wi8V6vR6NRnU16iuUy+VWq+X3+5vNZrPZVHV5NBpp98xwOKzRMirDcrmsWria251OZ71etyzrVkHFtNZrHlcymdTEA72/RsiY4NFut+v1+tLSUrfbLZfLpu6uhONwODY3NzWhqFarXV5eqktNNXiPx6NZ5q/L7cPhUG+ytrYWCoX6/b4mdZjxjaqG6juqi+zFixe6r81yYfV6PRQKqdel1+vV6/V6vR4Oh2c2+XljmaRSqZWVFTXwm8tMw8a0ZZDf719cXAwGg9p/0+/3a1NarUOg5Q3U35LL5ZrNphn9qC3VzeIc81e7mlQmk0kikVhcXNS4zVKppEvFzM4vl8v63Ls9LZVIM5mMzpeuRt2SpilBwVJ9XG/5fE4mk9FotN/vu15xu92FQkELA+hllmUVCgWz4raaTtxudzAYPDo6Mmus6Sz0+/1sNhuJRMbjcbFYbDQaGrWoZot2u312dnb//v3NzU09ByaTiVn2QMN31SSUSqWufOwABBUA79zm9IcAACAASURBVIz5Sfv222+TyaTX69Vffvjhh3K5bMa7u93udrvdbrfnW+5v+7ubSqX0A6lqpRmYcas30ZKp29vbjx49Up/GxsbG0dHR8fGxRqqoUqK+iFgspqEvZp6ufnEHg8GXX35pGj61oNOzZ88cDscNN6k0fQJ/+tOfNANBlfK//e1v/X7f1FPdbnez2RwOh9fXg1XpUfoyu+IMBoONjY0vv/xSX7PVap2cnDx79kybqKguks/n9XHzJ1c9Cf/yL/+yvb2tAolEIv/85z/NXHZTidza2vryyy+DwaAGMn333Xe9Xs90qiwsLGhp4zvsGTqZTPb392u1WiQS0T9XxToQCHzzzTeaoXHN9anRRw8fPtSaBGo8/uGHH1qtloK0mrFVA9NwLC0P0Gw29SbhcPhf//VfNQhQl8rf//73Wq2mEYBiX4T3VpeiPvT+/fsPHjxQf+Pm5ubPP/98cXGhQWtKGtprTyOFotGoFup1vOo1+tOf/pTNZjX1wrIsv99vVonQC7Sg8+uKSPvAfvPNN6urqxpmWalU/uu//kszZ3QXK+0MBgMNf6pUKmZ8o2Y+xOPxP//5z+rnUbv7L7/8cnp6qoUcbl4myWTyL3/5S6/X+4//+A+N41Ib/3A43Nra2t3dVbFPJpNQKBSNRjVnw+FwuN3ue/fuPXr0SMU4Ho9XVlb+9re/jUYj3bY616Y3YJ5lWZPJ5Ntvv9VKbuZRViqVFMn0KSqHuz3B1Ffz9ddfb21t6Xy1Wq0XL148f/5c5an4V6/Xu93u28yEMXw+XyaTOTg4UNjQ+5dKpUqlomYXh8PRbrfL5bKZlqNOj5WVFcuyWq2WffirlnbY3d1Ve0Gn0zk9PX3y5ImeJxrLWigU9vb27t+/v7Gx8eOPP1YqFXMwWlr6m2++Uecqm+SAoALg/VKNZHNzc2lpSfVFrRWbTqfz+bx9nLdW33/7Qclq7Ewmk//4xz9UjzE7UdzqmNPp9L1795QotBDn2traycmJ6oL2F6vRutfrmakpmqas9YjNR/v9/s3NzWKxWKvVbrh5iFa83d7eXlpaMoPLY7FYLBar1+sKAyq9ayqa9thTLpfN0HOlqVQqtb29reFPSlDr6+va89sMDdI6YPMtxJr5rUV4dXI9Ho8O1T4rRjur7OzsKFlponYwGLQ34at755p9eK6pyjscDrXNawTOcDhsNBper/fx48eLi4vXl7OGA+3t7a2urpqJ/uFwOJ1OV6tVczWa4S5qgf7mm2+04JU2BUqlUpFIRNVWzRvWuCD9c13hWgrsDrfPYDBYXV3d3t42QVErAp+fn9svxYWFBd0+4XD48ePH2uVDaTkSiSwvLyt+q/tI4cf8QzO/6HUX4Wg02tjYyGQyOsvaRzKRSFQqFfuUa7ODjVnfz9Q+R6PRvXv34vG4PktLme3s7JRKpX6/f6vbUzVpDQ2aeVyot0GHpPUP0um0TpOmxWuPS63U3Ol0Go2GOXIzKV/jx648F71eL5PJLC8v64D1KFtZWcnn86Yz0HSo3vlpuby8vLa2ZobVhcPhTCZzdHRkP91aIO6dPKKdTmc6nT46Oup2u2bxukajkc/ns9ms3+9X48hgMDAdLIqjy8vLhUJBkwzNIcViMROJHQ5HIBDQY1PLvunc1Wq1RqOh4YszjQg6C16v9y271gGCCoCb/vSOx+NkMjnzg6Sm65mK6R3qqVf+7mqkjdan6na76XT6VlNfdGCJRMLe7+FyubTm0vxyOmZ0jVnBVjOeU6nUzOeGQqF0Oq1ju8k0Fe0Qv7i4aC89s4inva6pacpvjD2tVmt+taJSqWRqbHqZKtZmVrdGN813dul8JZNJe63CvsmjLgBN57DPEtGEn263ay/Mu2VUbWFh5q87Xo13ymazy8vLN5m8rm3pZlYLmKkn2Wf9avsXx6tVyxRKc7mc4lyn02m1WqrCmmxplmq97bczl6L9QtK8kZmvplW8zMraZk057RtYqVS0KYdWE1YfgrkCTb/H6y5C7Qljv2I1LNDsf2I/4F6v12w27d2YuoxNSjFisdji4mIul7OvSPauaOaM3+9PJpO6CAeDQb/f1+DGbrer1fbM3A/zvcxs+ysfZalUaubOVS6yP7vu/HV0utXzbC9qJfD543lXc83j8fjS0pKJW1pdoFQqqVNaHdT6uwnPa2triUTi6OjIvmy3vng+ny+VSvanhJ4z5us4HA4t5cy6wwBBBfj4QUXDQmb+rsrBDX9ob/irb7Z90DBos532fEy6SY1hfnvs1/2smvm79gBgdo2YOULV429YZ51MJprabn8fjZS727kwo1xMnbtarTabzZmldUejkRn+ru+lqdivO7kzhze/1fTMBu1m3bB3Uh+1r9psqt3ao/ONOy0qqMyEq5sEJ7N2cLPZrFQqjUZD3RSqVppBWW/57VTzmy/hK0tvJvWpZ6nRaJTL5Xq9roFhKi6tMnzDq0hz1mdKUu9zZREpHdnv7slkYuasz9xQGkD1PoKKPXi3222NZdL4Um3bol6d+VP/uvOuYHDlY+Hmj7I3FrW9veOD8Xg8iUSiWCzq+aC/dLtdjcXVQEqTnRS5tZCaNvaxP0+0H+j888T0B9qfJwQVgKACfGRa73W+SmTfHOCNv8rXL7hprzE0m83//M//1EBnl8vVbDaXlpay2eyt5qiY2uGV225c+XrVzOzf+sqR92alrBtWa1QxurJudNuKkQ7SXtpq9ddQ8pkXa80rM8lEM87nX6Z6+Uw1+soa3juptV9z3k0lz0zs1ibZDx8+vKYyZFbavW3w63Q6pVLp8PCwXq87Xk2zVoeb/cKeqYDeoQT0D6+8FK9hWVa9Xn/27FmpVNKSa2bFKl05xk0OyWxmPxOWXndPmfGc9oZ2eweO/U20FMR7WoVWk6MODw+1p6RZ0DkYDJop+I4bd4DoZfPfej6Zv31Q+cBPaZfLlclkyuWyJlbpMaXep2w2q+yhfkvtxuj1ejWUdzwez+y5eeXDzayhZ66c142vA0BQAT60t28+NyORrn+NKotqv9cA7tXVVc2Gv211QZWzmx/eTPXFbLPwurrIzY/E7H79Tupt9k83h/26dvGZ0SxXvuyNtTT9q/e9dI9mgJg13zRl//j4eHV1dWa7iStr4bf6rF6vt7+/f3p6urCwYJa9Ug7UAsdmPWtNHLfvXnLH36rb5Cjtenl0dNTpdLTUkj53PB5blmXW8NVMoTf2OJkiunkpmR6GmwxNfH+1Vc2seP78+dnZWSgUUk5zvBqLqOk6GumkKvgbz84Hq1i/5QzyOxynLobV1dVSqaRGFi0arj6oYrGoO0vDC3u9XjqdDofDmhNlLzolzzc+T95fNAUIKgDuEjPeU2v6TLVbP4faYMHv929vb2ezWdVC3usxzzcMa3b7/CpPqs7O7E35vmOevQJk74rR4KWZiSKvo0bou50jM+n/PV1gqnp2u12Hw6FYojFFjUajUqlo7Ny7rf5qIns0GtU7a7EjDSjSdA4VrOlK0v+4WwHettw6nc7JyYnZadHsQG8W7NY+M5rxf5Ogopx586ipF9v7GDXRf35+uemKfB/XhmVZ5+fnl5eXmqmi8ZaWZWn9A3UnRiKRQqGgqvkNz8X7Hq30lqWhVHllErj+saMNQzVFxyzj1mq1arVarVYzjw4t76FVg/VoMh1oWkpBIwzf+B1NbgRAUAE+y2zzxrqafjVNDVg/k1phLB6PJxIJs6fhBzharY1jFkvV2AYza9m8UnvIaHL5e6qnXvM+6pwx01S0D2AqlVpeXp6pqCldmB2+vV5vKpW6YaX2/X2F19XMut1up9OJxWIaTG8mYLjd7sPDQ7fbvbq6+q7ql+Px+PT0dDgcRqNRNR5blqXd 8ba3 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 4bA+ 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 ... dựa chủ yếu vào đặc điểm kiểu hình đặc biệt là các phản ứng sinh hóa. • Có 3 cách sử dụng các thử nghiệm sinh hóa để định danh VSV: • Cách truyền thống • Sử dụng các bộ KIT • Sử dụng các thiết ... Phƣơng pháp đo độ đục • Là phương pháp gián tiếp xác định mật độ vi sinh vật. • Định lượng mật độ tế bào thông qua đo độ đục bằng máy so màu ở các bước sóng từ 550 – 610 nm. • Phương pháp...
  • 53
  • 797
  • 4
Áp dụng phương pháp CBA để đánh giá hiệu quả của dự án trồng rừng ngập mặn phòng hộ đê biển khu vực Giao Thủy – Nam Định

Áp dụng phương pháp CBA để đánh giá hiệu quả của dự án trồng rừng ngập mặn phòng hộ đê biển khu vực Giao Thủy – Nam Định

... thể, được sử dụng như các phương pháp để xem xét, đánh giá. Thứ hai đánh giá từng chính sách lựa chọn, kể cả mức nguyên trạng ối với từng mục tiêu đặt ra. Thứ ba, trong thực tế phương pháp này ... quả của dự án đang xem xét là hiệu quả trực tiếp còn hiệu quả của các dự án khác là hiệu quả gián tiếp 1.1.2.3 Hiệu quả trước mắt hiệu quả lâu dài Căn cứ vào lợi ích nhận được trong những ... đánh giá hiệu quả dự án Phương pháp phòng tránh thiệt hại: là một trong những cách tiếp cận dựa trên chi phí (Cost-Based Method). Đây là phương pháp được sử dụng rất phổ biến để ước lượng giá...
  • 56
  • 1,501
  • 5
Áp dụng phương pháp CBA để đánh giá hiệu quả của dự án trồng rừng ngập mặn phòng hộ đê biển khu vực Giao Thủy – Nam Định

Áp dụng phương pháp CBA để đánh giá hiệu quả của dự án trồng rừng ngập mặn phòng hộ đê biển khu vực Giao Thủy – Nam Định

... raE là hiệu quả 1.1.2 Phân loại hiệu quả Có nhiều cách để phân loại hiệu quả: hiệu quả tài chính - hiệu quả kinh tế; hiệu quả trực tiếp - hiệu quả gián tiếp; hiệu quả trước mắt - hiệu quả lâu ... số cách phân loại thường được sử dụng 1.1.2.1 Hiệu quả tài chính hiệu quả kinh tế xã hội Hiệu quả tài chính còn được gọi là hiệu quả sản xuất - kinh doanh hay hiệu quả doanh nghiệp là hiệu ... tên sinh viên: NGUYỄN THỊ HƯƠNG THẢO Giáo viên hướng dẫn:TS LÊ HÀ THANH Cán bộ hướng dẫn: VŨ TẤN PHƯƠNG1Chuyên đề tốt nghiệpCHƯƠNG I: SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP CBA TRONG ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ...
  • 62
  • 1,533
  • 3
Đánh giá hiệu quả của phương pháp gây tê tủy sống và gây tê tủy sống – ngoài màng cứng phối hợp để mổ lấy thai ở bệnh nhân tiền sản giật nặng

Đánh giá hiệu quả của phương pháp gây tủy sống gây tủy sống – ngoài màng cứng phối hợp để mổ lấy thai ở bệnh nhân tiền sản giật nặng

... phospholipid của tế bào thần kinh. Nhờ tác động của hệ kiềm ở môthuốc dễ chuyển sang dạng kiềm tự do để có thể ngấm vào qua màng tế bào thần kinh, khi vào trong tế bào, dạng kiềm tự do của bupivacain ... được sử dụng corticoid để hỗ trợ sự phát triển của thai cho phép mổ lấy thai theo chương trình dưới gây tê vùng.* Khi tuổi thai > 34 tuần- Có thể lấy thai đường tự nhiên khi tình trạng thai ... dịch phù phổi cấp.261.2.7.2. Điều trị sản khoaa. Đình chỉ thai nghénCơ chế bệnh sinh của TSG là do tình trạng thiếu máu của rau thai vì vậy cách điều trị triệt để hiệu quả nhất là lấy thai...
  • 73
  • 1,198
  • 7
Tài liệu Luận văn: Áp dụng phương pháp CBA để đánh giá hiệu quả của dự án trồng rừng ngập mặn phòng hộ đê biển khu vực Giao Thủy – Nam Định ppt

Tài liệu Luận văn: Áp dụng phương pháp CBA để đánh giá hiệu quả của dự án trồng rừng ngập mặn phòng hộ đê biển khu vực Giao Thủy – Nam Định ppt

... CHƯƠNG I: SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP CBA TRONG ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ DỰ ÁN 3 1.1 Một số vấn đề về hiệu quả 3 1.1.1 Khái niệm chung về hiệu quả 3 1.1.2 Phân loại hiệu quả 3 1.1.3 Đánh giá hiệu quả ối với ... tiếp - hiệu quả gián tiếp; hiệu quả trước mắt - hiệu quả lâu dài sau đây chúng ta xét một số cách phân loại thường được sử dụng 1.1.2.1 Hiệu quả tài chính hiệu quả kinh tế xã hội Hiệu quả ... chế này người ta thường sử dụng hai phương pháp phương pháp CBA định tính phương pháp phân tích chi phí hiệu quả. Nguyên tắc của phương pháp CBA định tính là những giá trị lượng hóa được...
  • 57
  • 1,606
  • 6

Xem thêm

Từ khóa: đánh giá hiệu quả của một phương pháp đảm bảo an toàntính toán các chỉ tiêu đánh giá hiệu quả của từng phương án đối với cả vòng đời dự ánđánh giá kết quả của các phương pháp điều trị glôcôm góc mởđánh giá hiệu quả của các giải phápđánh giá hiệu quả của các biện pháp đảm bảo an toàndanh gia hieu qua cua phat trien chan nuoiđánh giá hiệu quả của dsm ở khía cạnh thay đổi công nghệ và thiết bị có hiệu năng thấpphương pháp nuôi cấy tế bào trầnphương pháp nuôi cấy tế bào và mô thực vậtphương pháp nuôi cấy tế bào gốcphương pháp nuôi cấy tế bào by 2với phương pháp nuôi cấy tế bào loại khv thích hợp trong khảo sát làđánh giá hiệu qủa của phương pháp gây dính màng phổi bằng bột talc qua ống dẫn lưu trong điều trị tkmp ở bệnh nhân copdnghiem danh gia hieu qua cua phuong phapthực nghiệm đánh giá hiệu quả của việc đổi mới phương pháp giảng dạyBáo cáo thực tập tại nhà thuốc tại Thành phố Hồ Chí Minh năm 2018Báo cáo quy trình mua hàng CT CP Công Nghệ NPVNghiên cứu sự hình thành lớp bảo vệ và khả năng chống ăn mòn của thép bền thời tiết trong điều kiện khí hậu nhiệt đới việt namNghiên cứu tổ hợp chất chỉ điểm sinh học vWF, VCAM 1, MCP 1, d dimer trong chẩn đoán và tiên lượng nhồi máu não cấpNghiên cứu tổ chức chạy tàu hàng cố định theo thời gian trên đường sắt việt namBiện pháp quản lý hoạt động dạy hát xoan trong trường trung học cơ sở huyện lâm thao, phú thọGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitNGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ KẾT NỐI VÔ TUYẾN CỰ LY XA, CÔNG SUẤT THẤP LPWAN SLIDEQuản lý hoạt động học tập của học sinh theo hướng phát triển kỹ năng học tập hợp tác tại các trường phổ thông dân tộc bán trú huyện ba chẽ, tỉnh quảng ninhPhát triển du lịch bền vững trên cơ sở bảo vệ môi trường tự nhiên vịnh hạ longPhát hiện xâm nhập dựa trên thuật toán k meansNghiên cứu về mô hình thống kê học sâu và ứng dụng trong nhận dạng chữ viết tay hạn chếĐịnh tội danh từ thực tiễn huyện Cần Giuộc, tỉnh Long An (Luận văn thạc sĩ)Tổ chức và hoạt động của Phòng Tư pháp từ thực tiễn tỉnh Phú Thọ (Luận văn thạc sĩ)Tăng trưởng tín dụng hộ sản xuất nông nghiệp tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam chi nhánh tỉnh Bắc Giang (Luận văn thạc sĩ)Giáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vậtGiáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vậtGiáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vậtChiến lược marketing tại ngân hàng Agribank chi nhánh Sài Gòn từ 2013-2015