A novel way to validate UAS-based high-throughput phenotyping protocols using in silico experiments for plant breeding purposes (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: FRITSCHE NETO, ROBERTO - ESALQ ; GALLI, GIOVANNI - ESALQ ; SABADIN, JOSÉ FELIPE GONZAGA - ESALQ ; COSTA NETO, GERMANO MARTINS FERREIRA - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.1007/s00122-020-03726-6
- Subjects: ALGORITMOS GENÉTICOS; DELINEAMENTO EXPERIMENTAL; FENÓTIPOS; IMAGEM 3D; MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL; MILHO; MODELOS MATEMÁTICOS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Heidelberg
- Date published: 2021
- Source:
- Título: Theoretical and Applied Genetics
- ISSN: 0040-5752
- Volume/Número/Paginação/Ano: v.134, p. 715-730, 2021
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
GALLI, Giovanni et al. A novel way to validate UAS-based high-throughput phenotyping protocols using in silico experiments for plant breeding purposes. Theoretical and Applied Genetics, v. 134, p. 715-730, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00122-020-03726-6. Acesso em: 30 mar. 2026. -
APA
Galli, G., Sabadin, J. F. G., Costa-Neto, G. M. F., & Fritsche-Neto, R. (2021). A novel way to validate UAS-based high-throughput phenotyping protocols using in silico experiments for plant breeding purposes. Theoretical and Applied Genetics, 134, 715-730. doi:10.1007/s00122-020-03726-6 -
NLM
Galli G, Sabadin JFG, Costa-Neto GMF, Fritsche-Neto R. A novel way to validate UAS-based high-throughput phenotyping protocols using in silico experiments for plant breeding purposes [Internet]. Theoretical and Applied Genetics. 2021 ;134 715-730.[citado 2026 mar. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00122-020-03726-6 -
Vancouver
Galli G, Sabadin JFG, Costa-Neto GMF, Fritsche-Neto R. A novel way to validate UAS-based high-throughput phenotyping protocols using in silico experiments for plant breeding purposes [Internet]. Theoretical and Applied Genetics. 2021 ;134 715-730.[citado 2026 mar. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00122-020-03726-6 - EnvRtype: a software to interplay enviromics and quantitative genomics in agriculture
- Optimizing genomic-enabled prediction in small-scale maize hHybrid breeding programs: a roadmap review
- 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
- Enviromics: bridging different sources of data, building one framework
- Population-tailored mock genome enables genomic studies in species without a reference genome
- The effect of bienniality on genomic prediction of yield in arabica coffee
- Optimization of UAS‐based high‐throughput phenotyping to estimate plant health and grain yield in sorghum
- Improving the identification of haploid maize seeds using convolutional neural networks
- Melhoramento para eificiência no uso do nitrogênio
Informações sobre a disponibilidade de versões do artigo em acesso aberto coletadas automaticamente via oaDOI API (Unpaywall).
Por se tratar de integração com serviço externo, podem existir diferentes versões do trabalho (como preprints ou postprints), que podem diferir da versão publicada.
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 |
3013016-A novel way to va... |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
