Поиск

Выпуск
Название
Авторы
Automation of Microextraction Preconcentration Methods Based on Stepwise Injection Analysis
Vakh K., Timofeeva I., Bulatov A.
Optimization of Air-assisted Liquid–liquid Microextraction by Box–behnken Design for Spectrophotometric Determination of Palladium in Water Samples
Elnaz Koosha , Ramezani M., Niazi A.
Ionic Liquid Based Ultrasound-Assisted Emulsification Microextraction for Preconcentration of Phenol Using Central Composite Design
Shariati S., Bozorgzadeh E., Shariati F., Safa F.
Determination of trace amounts of chlorobenzenes in water using membrane-supported headspace single-drop microextraction and gas chromatography–mass spectrometry
Ma X., Ma J.
Use of functionalized nanoporous silica for the microextraction by packed sorbent of ellagic acid from fruit juice
Rahimi M., Hashemi P., Badiei A., Safdarian M.
Modified Vortex-assisted Surfactant-enhanced Emulsification Microextraction using Methyl Benzoate for the Preconcentration of Fungicides in Fruit Juice Samples and Determination by High-performance Liquid Chromatography
Yanawath Santaladchaiyakit , Sadchaiyaphum J., Phannorit N., Lekyoung C., Chumwangwapee N., Srijaranai S.
Determination of Cu, Cd, Ni, Pb and Zn in Edible Oils Using Reversed-Phase Ultrasonic Assisted Liquid–Liquid Microextraction and Flame Atomic Absorption Spectrometry
Mohebbi M., Heydari R., Ramezani M.
Central composite design optimization of dispersive liquid–liquid microextraction based on solidification of organic drop for the determination of 5-hydroxymethyl-2-furfural in orange juice using high-performance liquid chromatography
Shiri F., Hashemi B., Sobhani S.
Determination of Volatile Low-Molecular-Weight Amines in Water by Capillary Electrophoresis after Headspace Microextraction
Malinina Y., Kamentsev M., Timofeeva I., Moskvin L., Yakimova N., Kuchumova I.
Determination of Tetracyclines in Milk, Eggs and Honey Using in-situ Ionic Liquid Based Dispersive Liquid–Liquid Microextraction
Kaynaker M., Antep M., Merdivan M.
Application of polyaniline–multiwalled carbon nanotubes composite fiber for determination of benzaldehyde in injectable pharmaceutical formulations by solid-phase microextraction GC–FID using experimental design
Masoumi V., Mohammadi A., Khoshayand M., Ansari M.
New Directions in Using Ionic Liquids in Analytical Chemistry. 1: Liquid–Liquid Extraction
Pletnev I., Smirnova S., Shvedene N.
Determination of Thiodiglycol and Its Oxide in Biomedical Samples by Gas Chromatography–Mass Spectrometry
Koryagina N., Savel’eva E., Khlebnikova N., Radilov A.
Determination of o-phthalic acid esters in water by chromatography–mass spectrometry with emulsion dispersive liquid–liquid microextraction preconcentration
Krylov V., Nesterova V.
Preconcentration and Determination Of Fluoxetine and Norfluoxetine in Biological and Water Samples with β-cyclodextrin Multi-walled Carbon Nanotubes as a Suitable Hollow Fiber Solid phase Microextraction Sorbent and High Performance Liquid Chromatography
Ghorbani M., Esmaelnia M., Aghamohammadhasan M., Akhlaghi H., Seyedin O., Azari Z.
Total Reflection X-Ray Fluorescence Analysis of Natural and Drinking Waters
Oskolok K., Monogarova O., Alov N.
Optimization of solid phase microextraction procedure for determination of paraquat using reduction process
Ghavidel F., Shahtaheri S., Torabbeigi M., Froushani A.
Solid-Phase Extraction of Organic Substances: Unconventional Methods and Approaches
Fedotov P., Malofeeva G., Savonina E., Spivakov B.
Dispersive Liquid–Liquid Microextraction for the Determination of Salivary Melatonin as a Biomarker of Circadian Rhythm
Pourhossein M., Shahtaheri S., Mazloumi A., Rahimi-Foroushani A., Helmi-Kohneshahri M., Khani H.
Preconcentration and determination of naproxen in water samples by functionalized multi-walled carbon nanotubes hollow fiber solid phase microextraction—HPLC
Akhlaghi H., Ghorbani M., Lahoori N., Shams A., Seyedin O.
Determination of Diazinon, Phosalone and Endosulfan in Raw Milk using Continuous Sample Drop Flow Microextraction Followed by High Performance Liquid Chromatography‒Ultraviolet Detection
Meghdad Pirsaheb , Fattahi N., Amirian F., Sharafi K.
Microextraction of Aromatic Microbial Metabolites by Packed Sorbent (MEPS) from Model Solutions Followed by Gas Chromatography/Mass Spectrometry Analysis of Their Silyl Derivatives
Sobolev P., Pautova A., Revelsky A.
Flotation-assisted dispersive liquid–liquid microextraction method for preconcentration and determination of trace amounts of cobalt: Orthogonal array design
Mohammadzadeh A., Ramezani M., Ghaedi A.
Extraction and Determination of Two Antidepressant Drugs in Human Plasma by Dispersive Liquid–Liquid Microextraction‒HPLC
Vaghar-Lahijani G., Saber-Tehrani M., Aberoomand-Azar P., Soleimani M.
Using a switchable-hydrophilicity solvent for the extraction−spectrophotometric determination of nickel
Bazel’ Y., Reclo M., Šandrejová J.
1 - 25 из 26 результатов 1 2 > >> 
Подсказки:
  • Ключевые слова чувствительны к регистру
  • Английские предлоги и союзы игнорируются
  • По умолчанию поиск проводится по всем ключевым словам (агенс AND экспериенцер)
  • Используйте OR для поиска того или иного термина, напр. образование OR обучение
  • Используйте скобки для создания сложных фраз, напр. архив ((журналов OR конференций) NOT диссертаций)
  • Для поиска точной фразы используйте кавычки, напр. "научные исследования"
  • Исключайте слово при помощи знака - (дефис) или оператора NOT; напр. конкурс -красоты или же конкурс NOT красоты
  • Используйте * в качестве версификатора, напр. научн* охватит слова "научный", "научные" и т.д.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».