EnvRtype: a software to interplay enviromics and quantitative genomics in agriculture (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: FRITSCHE NETO, ROBERTO - ESALQ ; COSTA NETO, GERMANO MARTINS FERREIRA - ESALQ ; GALLI, GIOVANNI - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.1093/g3journal/jkab040
- Subjects: AGRICULTURA; GENÉTICA QUANTITATIVA; GENÔMICA; INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE; SOFTWARES
- Keywords: Envirotipagem
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: G3: Genes | Genomes | Genetics
- ISSN: 2160-1836
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 11, n. 4, art. jkab040, p. 1-20, 2021
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
COSTA-NETO, Germano et al. EnvRtype: a software to interplay enviromics and quantitative genomics in agriculture. G3: Genes | Genomes | Genetics, v. 11, n. 4, p. 1-20, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/g3journal/jkab040. Acesso em: 30 mar. 2026. -
APA
Costa-Neto, G., Galli, G., Carvalho, H. F., Crossa, J., & Fritsche-Neto, R. (2021). EnvRtype: a software to interplay enviromics and quantitative genomics in agriculture. G3: Genes | Genomes | Genetics, 11( 4), 1-20. doi:10.1093/g3journal/jkab040 -
NLM
Costa-Neto G, Galli G, Carvalho HF, Crossa J, Fritsche-Neto R. EnvRtype: a software to interplay enviromics and quantitative genomics in agriculture [Internet]. G3: Genes | Genomes | Genetics. 2021 ; 11( 4): 1-20.[citado 2026 mar. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1093/g3journal/jkab040 -
Vancouver
Costa-Neto G, Galli G, Carvalho HF, Crossa J, Fritsche-Neto R. EnvRtype: a software to interplay enviromics and quantitative genomics in agriculture [Internet]. G3: Genes | Genomes | Genetics. 2021 ; 11( 4): 1-20.[citado 2026 mar. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1093/g3journal/jkab040 - Optimizing genomic-enabled prediction in small-scale maize hHybrid breeding programs: a roadmap review
- A novel way to validate UAS-based high-throughput phenotyping protocols using in silico experiments for plant breeding purposes
- 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
- Classification of plant growth‐promoting bacteria inoculation status and prediction of growth‐related traits in tropical maize using hyperspectral image and genomic data
- Deep purple - an open-pollinated variety to induce haploids in tropical maize
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.
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
