Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Door een staking bij bpost kan je online bestelling op dit moment iets langer onderweg zijn dan voorzien. Dringend iets nodig? Onze winkels ontvangen jou met open armen!
Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
Gratis thuislevering in België vanaf € 30
Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Door een staking bij bpost kan je online bestelling op dit moment iets langer onderweg zijn dan voorzien. Dringend iets nodig? Onze winkels ontvangen jou met open armen!
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
The area of metabolomics has broadened over the last decade with growing popularity in numerous applications. Nonetheless, ultimate challenges still persist in both interpreting and gathering metabolomics data. To date, there is no such interface, software or online tool that can accomplish all the analysis for metabolite identification of LC-MS data in a single package. In response to overcome these challenges, I have made an interface that makes use of the available popular online web-based tools in the area of the metabolomics environment. The interface that I made is called the LC-MS/MS Pipeline which is an Excel based Interface for the analysis of LC-MS data. Considering, the study of LC-MS data being a huge approach, the pipeline that I have made comprises of four modules. Although the pipeline that I made utilizes the assistance of the online based tools to generate its results and does not have any database of its own, it can still achieve all the required analysis for the LC-MS data with just a click of a button and, moreover, it is user-friendly.