Quantitative structure-retention relationships modelling of aripiprazole and its impurities in micellar liquid chromatography using artificial neural network

Krmar, Jovana; Otašević, Biljana M.; Protić, Ana D.; Golubović, Jelena B.; Maljurić, Nevena M.; Zečević, Mira L.

Rezultati

eNauka > Rezultati > Quantitative structure-retention relationships modelling of aripiprazole and its impurities in micellar liquid chromatography using artificial neural network

Naziv:	Quantitative structure-retention relationships modelling of aripiprazole and its impurities in micellar liquid chromatography using artificial neural network
Autori:	Krmar, Jovana ; Otašević, Biljana M. ; Protić, Ana D. ; Golubović, Jelena B. ; Maljurić, Nevena M. ; Zečević, Mira L.
Godina:	2017
Publikacija:	45th International Symposium on High Performance Liquid Phase Separations and Related Techniques – HPLC 2017
Izdavač:	University of Pardubice and The Czech Academy of Sciences, Prag, Češka
Tip rezultata:	Konferencijski rad
URI:	https://enauka.gov.rs/handle/123456789/320827
URL:	http://www.hplc2017-prague.org/
Izvor metapodataka:	Migrirano iz RIS podataka
M-kategorija:	Mp kategorija će biti prikazana naknadno.

Pronađi DOI

Pronalaženje DOI u servisu CrossRef-u na osnovu meta-podataka u zapisu. Prikazaće se DOI (i metapodaci) čiji se podaci najviše poklapaju. OPREZ - to ne mora biti ta publikacija.

Google Scholar^TM

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.