drug dissolution data to predict in vivo bio-performance can be consid dịch - drug dissolution data to predict in vivo bio-performance can be consid Việt làm thế nào để nói

drug dissolution data to predict in

drug dissolution data to predict in vivo bio-performance can be considered as the rational development
of controlled release formulations (7-9).
The methods of approach to investigate the
kinetics of drug release from controlled release formulation can be classified into three categories:
●Statistical methods (exploratory data analysis method, repeated measures design, multivariate
approach [MANOVA: multivariate analysis of variance] (13, 14).
●Model dependent methods (zero order, first
order, Higuchi, Korsmeyer-Peppas model, Hixson
Crowell, Baker-Lonsdale model, Weibull model,
etc.) (15, 16).
●Model independent methods [difference factor (f
1
), similarity factor (f
2
) (17-19)].
0/5000
Từ: -
Sang: -
Kết quả (Việt) 1: [Sao chép]
Sao chép!
thuốc giải thể dữ liệu để dự đoán sinh học tại vivo, hiệu suất có thể được coi là sự phát triển hợp lýtrong phiên bản kiểm soát các công thức (7-9).Các phương pháp tiếp cận để điều tra cáckinetics ma túy phát hành từ xây dựng Phiên bản kiểm soát có thể được phân thành ba loại:Phương pháp ●Statistical (phương pháp phân tích dữ liệu thăm dò, lặp đi lặp lại các biện pháp thiết kế, đa biếncách tiếp cận [MANOVA: phương sai của phân tích đa biến] (13, 14).Phương pháp phụ thuộc ●Model (số thứ tự, đầu tiêntrật tự, Higuchi, Korsmeyer-Peppas mô hình, HixsonCrowell, Baker-Lonsdale mô hình, mô hình Weibull,vv) (15, 16).●Model phương pháp độc lập [yếu tố khác biệt (f1), yếu tố giống nhau (f2) (17-19)].
đang được dịch, vui lòng đợi..
Kết quả (Việt) 2:[Sao chép]
Sao chép!
dữ liệu giải thuốc để dự đoán trong cơ thể sinh học hiệu suất có thể được coi là sự phát triển hợp lý
của các công thức phát hành kiểm soát (7-9).
Các phương pháp tiếp cận để điều tra
động học của thuốc phát hành từ công thức phát hành kiểm soát có thể được phân thành ba loại:
● phương pháp thống kê (thăm dò phương pháp phân tích dữ liệu, lặp đi lặp lại các biện pháp thiết kế, đa biến
cách tiếp cận [MANOVA: phân tích đa biến phương sai] (13, 14).
● phương pháp phụ thuộc model (không theo thứ tự, đầu tiên
trật tự, Higuchi, mô hình Korsmeyer-Peppas, Hixson
Crowell, Baker mô hình -Lonsdale, mô hình Weibull,
vv) (15, 16).
● mô hình phương pháp độc lập [yếu tố khác biệt (f
1
), yếu tố tương đồng (f
2
) (17-19)].
đang được dịch, vui lòng đợi..
 
Các ngôn ngữ khác
Hỗ trợ công cụ dịch thuật: Albania, Amharic, Anh, Armenia, Azerbaijan, Ba Lan, Ba Tư, Bantu, Basque, Belarus, Bengal, Bosnia, Bulgaria, Bồ Đào Nha, Catalan, Cebuano, Chichewa, Corsi, Creole (Haiti), Croatia, Do Thái, Estonia, Filipino, Frisia, Gael Scotland, Galicia, George, Gujarat, Hausa, Hawaii, Hindi, Hmong, Hungary, Hy Lạp, Hà Lan, Hà Lan (Nam Phi), Hàn, Iceland, Igbo, Ireland, Java, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Kurd, Kyrgyz, Latinh, Latvia, Litva, Luxembourg, Lào, Macedonia, Malagasy, Malayalam, Malta, Maori, Marathi, Myanmar, Mã Lai, Mông Cổ, Na Uy, Nepal, Nga, Nhật, Odia (Oriya), Pashto, Pháp, Phát hiện ngôn ngữ, Phần Lan, Punjab, Quốc tế ngữ, Rumani, Samoa, Serbia, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenia, Somali, Sunda, Swahili, Séc, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thái, Thổ Nhĩ Kỳ, Thụy Điển, Tiếng Indonesia, Tiếng Ý, Trung, Trung (Phồn thể), Turkmen, Tây Ban Nha, Ukraina, Urdu, Uyghur, Uzbek, Việt, Xứ Wales, Yiddish, Yoruba, Zulu, Đan Mạch, Đức, Ả Rập, dịch ngôn ngữ.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: