Your browser doesn't support javascript.
loading
E-sensing and nanoscale-sensing devices associated with data processing algorithms applied to food quality control: a systematic review.
Galvan, Diego; Aquino, Adriano; Effting, Luciane; Mantovani, Ana Carolina Gomes; Bona, Evandro; Conte-Junior, Carlos Adam.
Afiliación
  • Galvan D; Center for Food Analysis (NAL), Technological Development Support Laboratory (LADETEC), Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ), Cidade Universitária, Rio de Janeiro, RJ, Brazil.
  • Aquino A; Laboratory of Advanced Analysis in Biochemistry and Molecular Biology (LAABBM), Department of Biochemistry, Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ), Cidade Universitária, Rio de Janeiro, RJ, Brazil.
  • Effting L; Nanotechnology Network, Carlos Chagas Filho Research Support Foundation of the State of Rio de Janeiro (FAPERJ), Rio de Janeiro, RJ, Brazil.
  • Mantovani ACG; Center for Food Analysis (NAL), Technological Development Support Laboratory (LADETEC), Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ), Cidade Universitária, Rio de Janeiro, RJ, Brazil.
  • Bona E; Laboratory of Advanced Analysis in Biochemistry and Molecular Biology (LAABBM), Department of Biochemistry, Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ), Cidade Universitária, Rio de Janeiro, RJ, Brazil.
  • Conte-Junior CA; Nanotechnology Network, Carlos Chagas Filho Research Support Foundation of the State of Rio de Janeiro (FAPERJ), Rio de Janeiro, RJ, Brazil.
Crit Rev Food Sci Nutr ; 62(24): 6605-6645, 2022.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-33779434
Asunto(s)
Palabras clave
Texto completo
Añadir a Mi BVS
Imprimir
XML
PubMed Links
Buscar en Google

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Inteligencia Artificial / Calidad de los Alimentos Tipo de estudio: Risk_factors_studies / Systematic_reviews Límite: Humans Idioma: En Revista: Crit Rev Food Sci Nutr Asunto de la revista: CIENCIAS DA NUTRICAO Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Brasil Pais de publicación: Estados Unidos
Texto completo
Añadir a Mi BVS
Imprimir
XML
PubMed Links
Buscar en Google

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Inteligencia Artificial / Calidad de los Alimentos Tipo de estudio: Risk_factors_studies / Systematic_reviews Límite: Humans Idioma: En Revista: Crit Rev Food Sci Nutr Asunto de la revista: CIENCIAS DA NUTRICAO Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Brasil Pais de publicación: Estados Unidos