Enviromics: bridging different sources of data, building one framework (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: FRITSCHE NETO, ROBERTO - ESALQ ; COSTA NETO, GERMANO MARTINS FERREIRA - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.1590/1984-70332021v21Sa25
- Subjects: BASES DE DADOS; CIÊNCIA AMBIENTAL; INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE; MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL
- Keywords: Envirotipagem
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Crop Breeding and Applied Biotechnology
- ISSN: 1984-7033
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 21, art. e393521S12, p. 1-14, 2021
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: green
- Licença: other-oa
-
ABNT
COSTA NETO, Germano Martins Ferreira e FRITSCHE NETO, Roberto. Enviromics: bridging different sources of data, building one framework. Crop Breeding and Applied Biotechnology, v. 21, p. 1-14, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1984-70332021v21Sa25. Acesso em: 03 maio 2024. -
APA
Costa Neto, G. M. F., & Fritsche Neto, R. (2021). Enviromics: bridging different sources of data, building one framework. Crop Breeding and Applied Biotechnology, 21, 1-14. doi:10.1590/1984-70332021v21Sa25 -
NLM
Costa Neto GMF, Fritsche Neto R. Enviromics: bridging different sources of data, building one framework [Internet]. Crop Breeding and Applied Biotechnology. 2021 ; 21 1-14.[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1984-70332021v21Sa25 -
Vancouver
Costa Neto GMF, Fritsche Neto R. Enviromics: bridging different sources of data, building one framework [Internet]. Crop Breeding and Applied Biotechnology. 2021 ; 21 1-14.[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1984-70332021v21Sa25 - The modern plant breeding triangle: optimizing the use of genomics, phenomics, and enviromics data
- Nonlinear kernels, dominance, and envirotyping data increase the accuracy of genome-based prediction in multi-environment trials
- EnvRtype: a software to interplay enviromics and quantitative genomics in agriculture
- Enviromics, nonlinear kernels and optimized training sets for a climate-smart genomic prediction of yield plasticity in maize
- A novel GIS-based tool to reveal spatial trends in reaction norm: upland rice case study
- A novel way to validate UAS-based high-throughput phenotyping protocols using in silico experiments for plant breeding purposes
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- Melhoramento de plantas
- Melhoramento de plantas [introdução]
- Melhoramento de plantas [prefácio]
Informações sobre o DOI: 10.1590/1984-70332021v21Sa25 (Fonte: oaDOI API)
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