The analysis of nail nitrogen content reflected recent nutritional status. Therefore, estimation of nail nitrogen content has been previously reported in a small group of neonates ana school children. Nail samples were obtained from 52 economically middle and 21 low classes. The contents of nitrogen in their fingernails were determinded by micro-Kjeldahl method. Mean nail nitrogen content was $133.1{\pm}8mg/g$ in the middle class which is significantly higher than that of the low class $122.1{\pm}8mg/g$. The nitrogen contents of nails obtained in summer were found by analysis of variance and student's t-test to he lower than those obtained in winter.
A study was conducted to measure nitrogen intake and excretion in young korean women on their normal diet and leading normal activity level. Dietary survey by food record, fecal and urinary samples were collected for 3 days in 19 healthy female college students in Korea. On one of the 3 days, duplicate of one-day diet was collected from each subjects. Mean daily intakes of energy and protein were calculated from food recorded. Duplicate diet samples and pooled fecal samples were analyzed for N content. Pooled urine samples were analyzed for total N, urea N, and creatinine content. Apparent N absorption, apparent N balance and urea N/creatinine N were calculated to evaluate protein nutritional status. The results obtained are summarized as following ; 1) Accordingly to food record, mean daily intakes of energy, protein, carbohydrate and far were 1535.2 $\pm$53.78Kcal, 55.95$\pm$2.97g(total nitrogen 8.95$\pm$0.45g), 254.13$\pm$10.31g and 39.24$\pm$2.76 g, providing 14.6%, 66.2%, 19.2% of total energy respectively. 2) Nitrogen intake by chemical analysis was 7.16$\pm$0.31g/day (protein 44.75$\pm$1.94kg/day) providing 82.39$\pm$4.58% of nitrogen intake by food record. The difference of total nitrogen intake between food record and chemical analysis in diets was significant(p<0.05). 3) Mean daily fecal nitrogen excretion was 1.38$\pm$0.10g and then mean apparent digesbility of protein was 80.53$\pm$5.21%. 4) Mean daily urinary nitrogen excretion, urea N excretion and creatinine excretion were 6.03$\pm$0.30g, 4.52$\pm$0.22g, and 0.88$\pm$0.04g respectively. Urinary urea nitrogen was 75.2$\pm$1.38% of total urinary nitrogen excretion and urinary nitrogen was 85.4$\pm$3.56% of total nitrogen intake by chemical analysis. 5) Mean urea N/creatinine N ration was 14.01$\pm$0.77. 6) Mean nitrogen balance was -0.244$\pm$0.33g/day. From the above results, it is concluded that the subjects in this study seem to be in marginal protein nutritional status and therefore should increase dietary protein intake.
Kim, Choon-Sig;Jeong, Jae-Yeob;Cho, Hyun-Seo;Lee, Kwang-Soo;Park, Nam-Chang
Journal of Ecology and Environment
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v.34
no.2
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pp.215-222
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2011
We evaluated the carbon (C) and nitrogen (N) status of litterfall in a natural red pine (Pinus densiflora) stand damaged by pine wilt disease in Jinju City, which was one of the areas severely affected by the disease in Korea. A significant correlation (P < 0.05) was found between tree density and basal area and the C and N status of litterfall components, but C and N status was not correlated with mean diameter at breast height in the pine wilt disease stands. Needle-litter C and N concentrations were linearly related (P < 0.05) to basal area in pine wilt disease stands. Needle-litter C concentration decreased with a decrease in damage intensity due to pine wilt disease, whereas litter N concentration increased with an increase of basal area in pine wilt disease stands. The linear regression equations developed for litterfall C and N inputs were significant (P < 0.05), with basal area accounting for 50-86% of the variation, except for cone and flower litter. The results indicated that the incidence of pine wilt disease could impact the quality and quantity of C and N in litterfall of pine stands suffering from pine wilt disease.
The core questions for determining nitrogen topdress rate (Npi) at panicle initiation stage (PIS) are 'how much nitrogen accumulation during the reproductive stage (PNup) is required for the target rice yield or protein content depending on the growth and nitrogen nutrition status at PIS?' and 'how can we diagnose the growth and nitrogen nutrition status easily at real time basis?'. To address these questions, two years experiments from 2001 to 2002 were done under various rates of basal, tillering, and panicle nitrogen fertilizer by employing a rice cultivar, Hwaseongbyeo. The response of grain yield and milled-rice protein content was quantified in relation to RVIgreen (green ratio vegetation index) and SPAD reading measured around PIS as indirect estimators for growth and nitrogen nutrition status, the regression models were formulated to predict PNup based on the growth and nitrogen nutrition status and Npi at PIS. Grain yield showed quadratic response to PNup, RVIgreen around PIS, and SPAD reading around PIS. The regression models to predict grain yield had a high determination coefficient of above 0.95. PNup for the maximum grain yield was estimated to be 9 to 13.5 kgN/10a within the range of RVIgreen around PIS of this experiment. decreasing with increasing RVIgreen and also to be 10 to 11 kgN/10a regardless of SPAD readings around PIS. At these PNup's the protein content of milled rice was estimated to rise above 9% that might degrade eating quality seriously Milled-rice protein content showed curve-linear increase with the increase of PNup, RVIgreen around PIS, and SPAD reading around PIS. The regression models to predict protein content had a high determination coefficient of above 0.91. PNup to control the milled-rice protein content below 7% was estimated as 6 to 8 kgN/10a within the range of RVIgreen and SPAD reading of this experiment, showing much lower values than those for the maximum grain yield. The recovery of the Npi applied at PIS ranged from 53 to 83%, increasing with the increased growth amount while decreasing with the increasing Npi. The natural nitrogen supply from PIS to harvest ranged from 2.5 to 4 kg/10a, showing quadratic relationship with the shoot dry weight or shoot nitrogen content at PIS. The regression models to estimate PNup was formulated using Npi and anyone of RVIgreen, shoot dry weight, and shoot nitrogen content at PIS as predictor variables. These models showed good fitness with determination coefficients of 0.86 to 0.95 The prescription method based on the above models predicting grain yield, protein content and PNup and its constraints were discussed.
Kim, Choonsig;Ju, Nam-Gyu;Lee, Hye-Yeon;Lee, Kwang-Soo
Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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v.46
no.1
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pp.1-7
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2013
This study was to examine growth, carbon and nitrogen responses in foliage following forest fertilization in a red pine stand. Two types of fertilizer (N:P:K=113:150:37 kg $ha^{-1}$; P:K=150:37 kg $ha^{-1}$) were applied on late April 2011. Growth, carbon and nitrogen responses of foliage were monitored 3 times (July, September, November) after fertilization. Morphological growth responses (dry mass, leaf area, specific leaf area) with foliage age were not significantly (P > 0.05) affected by fertilizer application, while needle dry mass and leaf area of July were significantly lower in current-year-old than in one-year-old or two-year-old needles of September or November. Carbon concentration and content in foliage was little affected by fertilizer application compared with sampling month or needle age, while the NPK fertilizer produced high nitrogen concentration and content of foliage. The results indicate that nitrogen concentration and content in foliage may serve as an indicator of the nitrogen status by fertilization in a red pine stand.
Spikelet number per unit area(SPN) is a major determinant of rice yield. Nitrogen nutrition status and biomass during reproductive stage determine the SPN. To formulate a model for estimating SPN, the 93 field experiment data collected from widely different regions with different japonica varieties in Korea and Japan were analyzed for the upper boundary lines of SPN responses to nitrogen nutrition index(NNI), shoot dry weight and shoot nitrogen content at panicle initiation and heading stage. The boundary lines of SPN showed asymptotic responses to all the above parameters(X) and were well fitted to the exponential function of $f(X)=alphacdot{1-etacdotexp(gamma;cdot;X)}$. Excluding the constant, from the boundary line equation, the values of the equation range from 0 to 1 and represent the indices of parameters expressing the degree of influence on SPN. In addition to those indices, the index of shoot dry weight increase during reproductive stage was calculated by directly dividing the shoot dry weight increase by the maximum value ($800 extrm{g/m}^{-2}$) of dry weight increase as it showed linear relationship with SPN. Four indices selected by forward stepwise regression at the stay level of 0.05 were those for NNI ($I_{NNI}_P$) at panicle initiation, NNI($I_{NNI}_h$) and shoot dry weight($I_{DW}_h$) at heading stage, and dry weight increase($I_{DW}$) between those two stages. The following model was obtained: SPN=48683ㆍ $I_{DWH}$$^{0.482}$ㆍ $I_{NNIp}$$^{0.387}$ㆍ $I_{NNIH}$$^{0.318}$ㆍ $I_{DW}$$^{0.35}$). This model accounted for about 89% of the variation of spikelet number. In conclusion this model could be used for estimating the spikelet number of japonica rice with some confidence in widely different regions and thus, integrated into a rice growth model as a component model for spikelet number estimation.n.n.
Large efforts have recently been made on research and development of sustainable and energy-efficient short-cut nitrogen removal processes owing to strong attention to the energy neutral/positive wastewater treatment system. Anaerobic ammonium oxidizing bacteria (anammox bacteria) have been highlighted since 1990's due to their unique advantages including 60% less energy consumption, nearly 100% reduction for carbon source requirement, and 80% less sludge production. Side-stream short-cut nitrogen removal using anammox bacteria and partial nitritation anammox (PN/A) has been well established, whereas substantial challenges remain to be addressed mainly due to undesired main-stream conditions for anammox bacteria. These include low temperature, low concentrations of ammonia, nitrite, free ammonia, free nitrous acid or a combination of those. In addition, an anammox side-stream nitrogen management is insufficient to reduce overall energy consumption for energy-neutral or energy positive water resource recovery facility (WRRF) and at the same time to comply with nitrogen discharge regulation. This implies the development of the successful main-stream anammox based technology will accelerate a conversion of current wastewater treatment plants to sustainable water and energy recovery facility. This study discusses the status of the research, key mechanisms & interactions of the protagonists in the main-stream PN/A, and control parameters and major challenges in process development.
As various metabolic alterations develope in uremic patients. their diets need to be restricted, Furthermore medical complications with accompanying anorexia result in further complications and decrease in body strength. To assess the nutritional status of hemodialyzed patients we performed evaluation for dietary intake and protein catabolic rate(PCR) For 24 clinically stable male patients undergoing maintenance hemodialysis dietary intake was estimated by 3-day food record method and PCR was calculated with blood urea nitrogen at pre and post hemodialysis. The results were as follows : 1) Average daily energy and protein intake were 26.7$\pm$5.1kcal/kg of body weight. 0.95$\pm$0.19 g/kg of body weight respectively. 2) Protein catabolic rate calculated from interdialysis blood urea nitrogen levels was 1.00$\pm$0.20g/kg of body weight. Protein catabolic rate was correlated with the amount of Protein intake(r=0.44 p<0.05) 3) Relative body weight(RBW) of the subjects was smaller than that of healthy man without hemodialysis. Calorie and protein intake and protein catabolic rate were significantly different (p<0.05) between patients with lower RBW(<90% of ideal body weight) and those with normal RBW(90~110% of ideal body weight) and those with normal RBW(90~110% of iedal body weight) 4) The duration of hemodialysis did not have a significant effect on the nutritional status of the subjects.
Two rice cultivars of the japonica type, ozone-resistant Ilpumbyeo (IL) and ozone-susceptible Keu-mobyeo#l (KM) were exposed to ozone ($O_3$) at 0.15 ppm for 30 days. The available nutrient regimes were varied by doubling the supply of nitrogen (N), phosphorus (P) and potassium (K) within a basic fertilizer status (N, P, K; 15, 12, 12 kg l0$a^{-1}$). There was little difference on plant height between ozone-treated and nontreated plants. The most significant ozone stress on tiller number was shown on the 30th day of ozone exposure. Slight recovery from ozone stress was noted on the 60th day. On the 30th day, tiller number was greatly decreased by 40.8% in IL and 64.6% in KM, whereas at a high nitrogen supply regime (2N), it was decreased by 21.4% in IL and 42.7% in KM as compared to the control not treated with ozone at basic fertilizer status. The inhibition of tiller production caused by ozone exposure was alleviated on the 60th day. In both cultivars, number of spikelets per plant and weight of 100 grains were affected little by the ozone treatment irrespective of nutrient regime. However, the number of panicles per plant and yield were reduced significantly. In both cultivars, yield of ozone-treated plants with 2N status was 12.4-16.1 % higher than that of the ozone-treated plants with basic nutrient status. A significant yield decrease of 47.8% and 33.4% was observed for IL and KM, respectively, in ozone-treated plants with higher potassium (2K) status.
Nitrogen is the most essential macronutrient for the growth of fruit trees and is important factor determining the fruit yield. In order to produce high-quality fruits, it is necessary to supply the appropriate nitrogen fertilizer at the right time. For this, it is a prerequisite to accurately diagnose the nitrogen status of fruit trees. The fastest and most accurate way to determine the nitrogen deficiency of fruit trees is to measure the nitrogen concentration in leaves. However, it is not easy for citrus growers to measure nitrogen concentration through leaf analysis. In this study, several machine learning models were developed to classify the nitrogen deficiency based on the concentration measurement of mineral nutrients in the leaves of tangor Shiranuhi (Citrus unshiu × C. sinensis). The data analyzed from the leaves were increased to about 1,000 training dataset through the bootstrapping method and used to train the models. As a result of testing each model, gradient boosting model showed the best classification performance with an accuracy of 0.971.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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