Artificial neural network prediction of multilinear gradient retention in reversed-phase HPLC: comprehensive QSRR-based models combining categorical or structural solute descriptors and gradient profile parameters

D'Archivio, A.A.; Maggi, M. A.; Ruggieri, F.. . .

doi:10.1007/s00216-014-8317-3

CINECA IRIS Institutional Research Information System

IRIS è la soluzione IT che facilita la raccolta e la gestione dei dati relativi alle attività e ai prodotti della ricerca. Fornisce a ricercatori, amministratori e valutatori gli strumenti per monitorare i risultati della ricerca, aumentarne la visibilità e allocare in modo efficace le risorse disponibili.

Artificial neural network prediction of multilinear gradient retention in reversed-phase HPLC: comprehensive QSRR-based models combining categorical or structural solute descriptors and gradient profile parameters / D'ARCHIVIO A.A.; MAGGI M. A.; RUGGIERI F. (2015). . .. - In: ANALYTICAL AND BIOANALYTICAL CHEMISTRY. - ISSN 1618-2642. - 407:4(2015), pp. 1181-1190.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://hdl.handle.net/11697/16162

Titolo:	Artificial neural network prediction of multilinear gradient retention in reversed-phase HPLC: comprehensive QSRR-based models combining categorical or structural solute descriptors and gradient profile parameters
Autori interni:	D'ARCHIVIO, ANGELO ANTONIO RUGGIERI, FABRIZIO
Data di pubblicazione:	2015
Rivista:	ANALYTICAL AND BIOANALYTICAL CHEMISTRY
Handle:	http://hdl.handle.net/11697/16162
Appare nelle tipologie:	1.1 Articolo in rivista

File in questo prodotto:

Non ci sono file associati a questo prodotto.

Citazioni

I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.