Quantitative structure-retention relationship model for the determination of naratriptan hydrochloride and its impurities based on artificial neural networks coupled with genetic algorithm.

Opis bibliograficzny

Quantitative structure-retention relationship model for the determination of naratriptan hydrochloride and its impurities based on artificial neural networks coupled with genetic algorithm. [AUT.] MIKOŁAJ MIZERA, ANNA KRAUSE, PRZEMYSŁAW ZALEWSKI, ROBERT SKIBIŃSKI, [AUT. KORESP.] JUDYTA CIELECKA-PIONTEK. Talanta 2017 vol. 164 s. 164-174, bibliogr. poz. 41. DOI: 10.1016/j.talanta.2016.11.041
Skopiowane!
Kliknij opis aby skopiować do schowka

Szczegóły publikacji

Źródło:
Talanta 2017 vol. 164, s. 164-174, bibliogr. poz. 41.
Rok: 2017
Język: angielski
Charakter formalny: Artykuł w czasopiśmie
Typ MNiSW/MEiN: Praca Oryginalna

Open Access

Tryb dostępu: otwarte czasopismo Wersja tekstu: ostateczna wersja opublikowana Licencja: inna otwarta licencja Czas udostępnienia: w momencie opublikowania

Identyfikatory

BPP ID: (27, 83730) wydawnictwo ciągłe #83730

Metryki

40,00
Punkty MNiSW/MEiN
4,244
Impact Factor
0
Punktacja wewnętrzna

Eksport cytowania

Wsparcie dla menedżerów bibliografii:
Ta strona wspiera automatyczny import do Zotero, Mendeley i EndNote. Użytkownicy z zainstalowanym rozszerzeniem przeglądarki mogą zapisać tę publikację jednym kliknięciem - ikona pojawi się automatycznie w pasku narzędzi przeglądarki.

Skopiowane!

Informacje dodatkowe

Zewnętrzna baza danych:Web of Science
Scopus
Rekord utworzony:21 listopada 2016 15:02
Ostatnia aktualizacja:20 lipca 2023 17:04

Punkty i sloty autorów

AutorDyscyplinaPkD / PkDAutSlot
Skibiński Robert, prof. dr hab. n. med. i n. o zdr.nauki farmaceutyczne40,00001,0000

Punkty i sloty dyscyplin

DyscyplinaPkD / PkDAutSlot
nauki farmaceutyczne40,00001,0000