Enhancing enviromics based predictions in common bean multi-environment trials (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: CHAVES, SAULO BARROS - ESALQ ; ARAÚJO, MAURÍCIO DOS SANTOS - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.1038/s41598-025-21882-x
- Subjects: FEIJÃO; INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE; VARIEDADES VEGETAIS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Scientific Reports
- ISSN: 2045-2322
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 15, art. 38070, p. 1-16, 2025
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-nd
-
ABNT
BLASQUES, Gabriel M et al. Enhancing enviromics based predictions in common bean multi-environment trials. Scientific Reports, v. 15, p. 1-16, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41598-025-21882-x. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Blasques, G. M., Dias, L. A. S., Araújo, M. dos S., Chiorato, A. F., Carbonell, S. A. M., Corrêdo, L. P., et al. (2025). Enhancing enviromics based predictions in common bean multi-environment trials. Scientific Reports, 15, 1-16. doi:10.1038/s41598-025-21882-x -
NLM
Blasques GM, Dias LAS, Araújo M dos S, Chiorato AF, Carbonell SAM, Corrêdo LP, Chaves SB, Dias KOG. Enhancing enviromics based predictions in common bean multi-environment trials [Internet]. Scientific Reports. 2025 ; 15 1-16.[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-025-21882-x -
Vancouver
Blasques GM, Dias LAS, Araújo M dos S, Chiorato AF, Carbonell SAM, Corrêdo LP, Chaves SB, Dias KOG. Enhancing enviromics based predictions in common bean multi-environment trials [Internet]. Scientific Reports. 2025 ; 15 1-16.[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-025-21882-x - Exploring genotype-by-environment interactions in tropical soybean multi-environment trials
- Prediction of biomass sorghum hybrids using environmental feature-enriched genomic combining ability models in tropical environments
- Improving multi-harvest data analysis in cacao breeding using random regression
- Realized genetic gain with reciprocal recurrent selection in a Eucalyptus breeding program
- High throughput phenotyping in soybean breeding using RGB image vegetation indices based on drone
Informações sobre o DOI: 10.1038/s41598-025-21882-x (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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3277596-Enhancing_envirom... | Direct link |
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