A joint learning approach for genomic prediction in polyploid grasses (2022)
- Authors:
- Aono, Alexandre Hild
- Ferreira, Rebecca Caroline Ulbricht
- Moraes, Aline da Costa Lima
- Lara, Letícia Aparecida de Castro
- Pimenta, Ricardo José Gonzaga
- Costa, Estela Araujo
- Pinto, Luciana Rossini
- Landell, Marcos Guimarães de Andrade
- Santos, Mateus Figueiredo
- Jank, Liana
- Barrios, Sanzio Carvalho Lima
- Valle, Cacilda Borges do
- Chiari, Lucimara
- Garcia, Antonio Augusto Franco
- Kuroshu, Reginaldo Massanobu
- Lorena, Ana Carolina
- Gorjanc, Gregor
- Souza, Anete Pereira de
- USP affiliated authors: GARCIA, ANTONIO AUGUSTO FRANCO - ESALQ ; LARA, LETÍCIA APARECIDA DE CASTRO - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.1038/s41598-022-16417-7
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; CANA-DE-AÇÚCAR; CAPIM BRAQUIÁRIA; CAPIM MOMBAÇA; CROMOSSOMOS VEGETAIS; GENÔMICA; MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL; SELEÇÃO GENÉTICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Scientific Reports
- ISSN: 2045-2322
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 12, art. 12499, p. 1-17, 2022
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
AONO, Alexandre Hild et al. A joint learning approach for genomic prediction in polyploid grasses. Scientific Reports, v. 12, p. 1-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41598-022-16417-7. Acesso em: 28 fev. 2026. -
APA
Aono, A. H., Ferreira, R. C. U., Moraes, A. da C. L., Lara, L. A. de C., Pimenta, R. J. G., Costa, E. A., et al. (2022). A joint learning approach for genomic prediction in polyploid grasses. Scientific Reports, 12, 1-17. doi:10.1038/s41598-022-16417-7 -
NLM
Aono AH, Ferreira RCU, Moraes A da CL, Lara LA de C, Pimenta RJG, Costa EA, Pinto LR, Landell MG de A, Santos MF, Jank L, Barrios SCL, Valle CB do, Chiari L, Garcia AAF, Kuroshu RM, Lorena AC, Gorjanc G, Souza AP de. A joint learning approach for genomic prediction in polyploid grasses [Internet]. Scientific Reports. 2022 ; 12 1-17.[citado 2026 fev. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-022-16417-7 -
Vancouver
Aono AH, Ferreira RCU, Moraes A da CL, Lara LA de C, Pimenta RJG, Costa EA, Pinto LR, Landell MG de A, Santos MF, Jank L, Barrios SCL, Valle CB do, Chiari L, Garcia AAF, Kuroshu RM, Lorena AC, Gorjanc G, Souza AP de. A joint learning approach for genomic prediction in polyploid grasses [Internet]. Scientific Reports. 2022 ; 12 1-17.[citado 2026 fev. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-022-16417-7 - Genetic mapping with Allele dosage information in Tetraploid Urochloa decumbens (Stapf) R. D. Webster Reveals insights into Spittlebug (Notozulia entreriana Berg) resistance
- Advances in genomic characterization of Urochloa humidicola: exploring polyploid inheritance and apomixis
- High-Resolution Linkage Map With Allele Dosage Allows the Identification of Regions Governing Complex Traits and Apospory in Guinea Grass (Megathyrsus maximus)
- Corrigendum: Genetic mapping with Allele dosage information in Tetraploid Urochloa decumbens (Stapf) R. D. Webster Reveals insights into Spittlebug (Notozulia entreriana Berg) resistance
- Genomic selection with allele dosage in Panicum maximum Jacq.
- Statistical models for genomic selection in Panicum maximum considering allelic dosage
- Quantitative trait loci mapping and the genetic basis of heterosis in maize and rice
- Hibridação da cana-de-açúcar
- Comparação do método de regressão linear uisando minimos quadrados e máxima verossimilhança de Qtls
- Comparação de algoritmos genéticos usados para a ordenação de marcadores dentro de grupos de ligação de mapas genéticos
Informações sobre o DOI: 10.1038/s41598-022-16417-7 (Fonte: oaDOI API)
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 |
3088067-A joint learning ... | Direct link |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
