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Tese (Doutorado)
Determinação de estimulantes, esteroides anabolizantes, diuréticos e laxante por HPLC-DAD e LC-MS/MS em suplementos alimentares adulterados disponíveis no Brasil (2019)
Tavares, Idylla Silva; Yonamine, Maurício (Orientador)
Unidade: FCF
Subjects: SUPLEMENTOS DIETÉTICOS, ADULTERAÇÃO DE ALIMENTOS, CROMATOGRAFIA LÍQUIDA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
TAVARES, Idylla Silva. Determinação de estimulantes, esteroides anabolizantes, diuréticos e laxante por HPLC-DAD e LC-MS/MS em suplementos alimentares adulterados disponíveis no Brasil. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/9/9141/tde-02102019-142757/. Acesso em: 29 ago. 2024.
APA
Tavares, I. S. (2019). Determinação de estimulantes, esteroides anabolizantes, diuréticos e laxante por HPLC-DAD e LC-MS/MS em suplementos alimentares adulterados disponíveis no Brasil (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/9/9141/tde-02102019-142757/
NLM
Tavares IS. Determinação de estimulantes, esteroides anabolizantes, diuréticos e laxante por HPLC-DAD e LC-MS/MS em suplementos alimentares adulterados disponíveis no Brasil [Internet]. 2019 ;[citado 2024 ago. 29 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/9/9141/tde-02102019-142757/
Vancouver
Tavares IS. Determinação de estimulantes, esteroides anabolizantes, diuréticos e laxante por HPLC-DAD e LC-MS/MS em suplementos alimentares adulterados disponíveis no Brasil [Internet]. 2019 ;[citado 2024 ago. 29 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/9/9141/tde-02102019-142757/
Artigo de periodico
Predicting the botanical and geographical origin of honey with multivariate data analysis and machine learning techniques: a review (2019)
Maione, Camila; Barbosa Junior, Fernando ; Barbosa, Rommel Melgaço
Source: Computers and Electronics in Agriculture. Unidade: FCFRP
Subjects: ANÁLISE DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ADULTERAÇÃO DE ALIMENTOS, MEL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MAIONE, Camila e BARBOSA JUNIOR, Fernando e BARBOSA, Rommel Melgaço. Predicting the botanical and geographical origin of honey with multivariate data analysis and machine learning techniques: a review. Computers and Electronics in Agriculture, v. 157, p. 436-446, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.01.020. Acesso em: 29 ago. 2024.
APA
Maione, C., Barbosa Junior, F., & Barbosa, R. M. (2019). Predicting the botanical and geographical origin of honey with multivariate data analysis and machine learning techniques: a review. Computers and Electronics in Agriculture, 157, 436-446. doi:10.1016/j.compag.2019.01.020
NLM
Maione C, Barbosa Junior F, Barbosa RM. Predicting the botanical and geographical origin of honey with multivariate data analysis and machine learning techniques: a review [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2019 ; 157 436-446.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.01.020
Vancouver
Maione C, Barbosa Junior F, Barbosa RM. Predicting the botanical and geographical origin of honey with multivariate data analysis and machine learning techniques: a review [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2019 ; 157 436-446.[citado 2024 ago. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.01.020

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