ISO 20309:2025

مواصفة قياسية دولية   الإصدار الحالي · اعتمدت بتاريخ ٠٩ ديسمبر ٢٠٢٥

Biotechnology — Biobanking — Requirements for deep-sea biological material

ملفات الوثيقة ISO 20309:2025

الإنجليزية 12 صفحات
الإصدار الحالي
OMR 32.41

مجال الوثيقة ISO 20309:2025

This document specifies requirements for the biobanking of deep-sea biological material including the collection, processing, transportation and storage of deep-sea biological material.

This document is applicable only to deep-sea biological material that can be used for biomolecular processing, e.g. nucleic acids, proteins, and metabolites.

This document is applicable to all organizations performing research and development on deep-sea biological material.

This document does not apply to the collection of deep-sea biological material intended for environmental impact assessment for sea floor mining.

NOTE            International, national or regional regulations or requirements or a multiple of these can also apply to specific topics covered in this document.

الأكثر مبيعاً

GSO 150-2:2013
 
مواصفة قياسية خليجية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني : فترات الصلاحية الاختيارية
OS GSO 150-2:2013
GSO 150-2:2013 
مواصفة قياسية عمانية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني : فترات الصلاحية الاختيارية
OS GSO 9:2022
GSO 9:2022 
مواصفة قياسية عمانية
بطاقات المواد الغذائية المعبأة
GSO 9:2022
 
لائحة فنية خليجية
بطاقات المواد الغذائية المعبأة

اعتمدت مؤخراً

ISO/TS 4966:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Nanotechnologies — Silica nanomaterials — Specification of characteristics and measurement methods for nanoporous silica microparticles applied in liquid chromatography
ISO/TS 44005:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Collaborative business relationship management system — Guidance on leadership for collaborative working
ISO 10325:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Fibre ropes — High modulus polyethylene — 8-strand braided ropes, 12-strand braided ropes and covered ropes
ISO/IEC TS 42112:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Information technology — Artificial intelligence — Guidance on machine learning model training efficiency optimization