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8167 次 認(rèn)識(shí)熒光顯微鏡的光立方 2018-1-22
什么是熒光？熒光即為物質(zhì)中的電子吸收光的能量由低能狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)楦吣軤顟B(tài)，再回到低能狀態(tài)時(shí)釋放出的光，是非溫度輻射光——冷光。即：物質(zhì)吸收短波光，進(jìn)入激發(fā)態(tài), 發(fā)射出的長波光。無論是物質(zhì)
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22862 次 顯微鏡到底能看到多��？物象放大多少倍了呢？ 2017-12-18
作為已有300多年的發(fā)展史的精密光學(xué)儀器，顯微鏡由一個(gè)透鏡或幾個(gè)透鏡的組合構(gòu)成的一種光學(xué)儀器，是人類20世紀(jì)最偉大的發(fā)明物之一。在它發(fā)明出來之前，人類關(guān)于周圍世界的觀念局限在用肉眼，或者
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2290 次 TSQ 8000 系列全新的氣相色譜三重四極桿質(zhì)譜儀應(yīng)用案例集（一） 2017-2-16
• 該系列氣相色譜三重四極桿質(zhì)譜中的最新款 TSQ 8000 Evo是世界上最先進(jìn)的氣相色譜質(zhì)譜儀，應(yīng)用于高通量目標(biāo)化合物定量、篩選和常見有機(jī)分析問題的解決• TSQ 8000 Evo 完全可以取代
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2822 次 TSQ 8000 Evo 檢測(cè)橡膠及彈性體材料中11 種亞硝胺 2017-2-15
李春麗 彭興賽默飛世爾科技（中國）有限公司前言N-亞硝基化合物是一類很強(qiáng)的化學(xué)致癌物質(zhì)，包括亞硝胺和亞硝酰胺兩大類物質(zhì)，通常泛稱為亞硝胺。超過300 多種N-亞硝基化合物在一種或多種動(dòng)物身上
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2748 次 應(yīng)用TSQ 8000 Evo三重四極氣質(zhì)聯(lián)用儀碰撞池技術(shù)一針進(jìn)樣分析大米中666種農(nóng)殘 2017-2-15
應(yīng)用 TSQ 8000 Evo 三重四極氣質(zhì)聯(lián)用儀的快速碰撞池技術(shù)一針進(jìn)樣分析大米中的 666 種農(nóng)殘概覽目的：使用快速碰撞池技術(shù)來提高農(nóng)藥檢測(cè)方法容量方法：搭載了 QuEChERS 的 GC-MS/MS (Thermo Scien
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3570 次 應(yīng)用TSQ 8000 Evo三重四極桿串接氣質(zhì)快速篩查煙草中122種農(nóng)藥殘留 2017-2-10
關(guān)鍵詞TSQ 8000 Evo；煙草基質(zhì)；農(nóng)藥殘留；快速篩查；方法包1. 前言2014 年 1 月 15 日中國煙草總公司頒布了煙草及煙草制品中 多種農(nóng)藥殘留量的測(cè)定的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn) YQ/T 47.1—2014，其中第 一部分為
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2445 次 煙草中農(nóng)殘檢測(cè)的整體解決方案及方法包介紹 2017-2-8
煙草中農(nóng)殘檢測(cè)的整體解決方案及方法包介紹賽默飛世爾科技三重四極桿串接氣質(zhì)一. 方法包簡(jiǎn)介方法包是賽默飛世爾科技色譜質(zhì)譜部應(yīng)用部門針對(duì)客戶需求提出的簡(jiǎn)易儀器使用流程，方法包內(nèi)所涉及的化
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4507 次 應(yīng)用TSQ 8000 Evo 快速檢測(cè)香港《食物內(nèi)除害劑殘余規(guī)例》中的多種除害劑殘留 2017-2-7
鄧武劍1 朱曼潔1 吳鳳琪2 吳衛(wèi)東21.賽默飛世爾科技 2 深圳出入境檢驗(yàn)檢疫局關(guān)鍵詞：食物內(nèi)除害劑殘余規(guī)例；QuEChERS；農(nóng)藥殘留；TSQ 8000 Evo 三重四極桿氣質(zhì)聯(lián)用1. 前言早在 2012 年 6 月，香港
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12644 次 香港《食物內(nèi)除害劑殘余規(guī)例》的整體解決方案以及方法包介紹 2017-2-7
香港《食物內(nèi)除害劑殘余規(guī)例》的整體解決方案以及方法包介紹賽默飛世爾科技三重四極桿串接氣質(zhì)一．方法包簡(jiǎn)介方法包是賽默飛世爾科技色譜質(zhì)譜部應(yīng)用部門針對(duì)客戶需求提出的簡(jiǎn)易儀器使用流程，方
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1966 次 基于三重四極桿TSQ8000 Evo平臺(tái)將嬰兒食品中的農(nóng)藥殘留的分析效率提高三倍 2017-1-20
Cristian Cojocariu, 1 Michael T. Hetmanski, 2 Paul Silcock, 1 and Richard J. Fussell 21 賽默飛世爾科技，英國朗科恩2 食品與環(huán)境研究院（FERA），英國約克關(guān)鍵詞 農(nóng)藥分析，嬰兒食品，GC-
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8990 次 TSQ 8000 Evo氣質(zhì)聯(lián)用儀使用說明及賽默飛方法包使用 2017-1-13
一、TSQ 8000 Evo 三重四極桿串接氣質(zhì)聯(lián)用儀秉承著在氣相色譜三重四極桿質(zhì)譜中技術(shù)的一貫領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，Thermo Fisher Scientific 在推出 TSQ 8000 之后再次創(chuàng)新，推出了更新的一款氣相串接質(zhì)譜儀TS
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5210 次 2015 版《中國藥典》農(nóng)殘檢測(cè)的解決方案以及方法包介紹 2017-1-6
2015 版《中國藥典》農(nóng)殘檢測(cè)的解決方案以及方法包介紹賽默飛世爾科技三重四極桿串接氣質(zhì)目 錄一. 方法包簡(jiǎn)介二.儀器簡(jiǎn)介三.化合物簡(jiǎn)介四.相關(guān)政策及法規(guī)五.儀器和設(shè)備六.樣品前處理方法七.方法
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2155 次 頭孢地尼藥品中雜質(zhì)快速自動(dòng)鑒定方法 2014-6-24
王志英 沃特世科技（上海）有限公司 簡(jiǎn)介 頭孢地尼（Cefdinir）屬第3代頭孢，日本藤澤藥品工業(yè)公司原研，1991年首次在日本上市，商品名Cefzon。1997年12月在美國上市，2001年國產(chǎn)頭孢地尼獲準(zhǔn)在
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2317 次 使用Xevo TQ-S檢測(cè)蜂花粉中的吡蟲啉殘留量 2014-4-30
Lauren Mullin、Michael Young，and Jennifer Burgess目的 在本簡(jiǎn)報(bào)中，我們展示了Waters® Xevo® TQ-S結(jié)合ACQUITY UPLC®I-Class系統(tǒng)檢測(cè)蜂花粉中痕量吡蟲啉的能力。 背景 在分析復(fù)雜
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3224 次 UPLC I-Class/Xevo TQD系統(tǒng)進(jìn)行法醫(yī)毒理學(xué)篩查 2014-4-15
Mark Roberts and Michelle Wood沃特世公司MS技術(shù)中心（英國曼徹斯特） 簡(jiǎn)介 法醫(yī)毒理學(xué)實(shí)驗(yàn)室需要采用大范圍篩查技術(shù)來檢出高度復(fù)雜生物基質(zhì)中的有毒物質(zhì)，如活體樣本和尸檢樣本等。先前有兩種
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2001 次 ASAP結(jié)合Xevo TQ MS快速篩查食品和飲料中鄰苯二甲酸酯 2014-4-2
Evelyn Goh 和 Melvin Gay沃特世公司，新加坡 目的 在使用最少的樣品制備并且無需色譜分離的條件下，簡(jiǎn)單快速地篩查食品和飲料中的鄰苯二甲酸酯。 簡(jiǎn)介 鄰苯二甲酸酯(鄰苯二甲酸的酯化衍生物)是
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2266 次 采用Ostro 96孔樣品制備板輕松提高DBS萃取物的潔凈程度 2014-3-20
Jessalynn P. Wheaton，Erin E. Chambers和Kenneth J. Fountain應(yīng)用優(yōu)勢(shì) ■ 使用更快的孔內(nèi)分析方式，更簡(jiǎn)潔的單步提取法進(jìn)行DBS提取 ■ 去除99.9%磷脂 ■ 消除磷脂在LC色譜柱中的蓄積，提升
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2527 次 采用UPC2/MS簡(jiǎn)單快速地分析游離脂肪酸 2014-3-4
Giorgis Isaac,1Michael D. Jones,1Besnik Bajrami,1Wassim Obeid,2James Langridge,3Patrick Hatcher2 1沃特世公司(美國馬薩諸塞州米爾福德) 2歐道明大學(xué)(美國弗吉尼亞州諾福克) 3沃特世公司(英
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1892 次 使用UPLC和Xevo TQ-S分析飼料中的抗球蟲劑 2014-2-28
Nathalie Gillard1、Gilles Pierret1、Philippe Delahaut1、Marijn Van Hulle21Centre d’Economie Rurale，Marloie（比利時(shí)） 2沃特世公司（比利時(shí)） 應(yīng)用優(yōu)勢(shì) 使用ACQUITY UPLC®I-Class系
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2077 次 采用大體積進(jìn)樣提高水樣中農(nóng)藥檢測(cè)的靈敏度 2014-2-12
LaurenMullin、GarethCleland和KendonGraham 背景質(zhì)譜技術(shù)的進(jìn)步，使得分析方法的檢測(cè)限不斷降低，推動(dòng)了許多有關(guān)環(huán)境和食品中痕量污染物的研究。通常情況下，亞ppb級(jí)的污染物水平分析，首選串聯(lián)
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