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Artigo de periodico
Automated machine learning: a case study of genomic “image-based” prediction in maize hybrids (2022)
Galli, Giovanni ; Sabadin, F; Yassue, Rafael Massahiro ; Galves, C; Carvalho, H. F; Crossa, J; Montesinos-López, O. A; Fritsche-Neto, Roberto
Source: Frontiers in Plant Science. Unidade: ESALQ
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GENÔMICA, HIBRIDAÇÃO VEGETAL, MILHO, REDES NEURAIS
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ABNT
GALLI, Giovanni et al. Automated machine learning: a case study of genomic “image-based” prediction in maize hybrids. Frontiers in Plant Science, v. 13, p. 1-13, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3389/fpls.2022.845524. Acesso em: 25 maio 2024.
APA
Galli, G., Sabadin, F., Yassue, R. M., Galves, C., Carvalho, H. F., Crossa, J., et al. (2022). Automated machine learning: a case study of genomic “image-based” prediction in maize hybrids. Frontiers in Plant Science, 13, 1-13. doi:10.3389/fpls.2022.845524
NLM
Galli G, Sabadin F, Yassue RM, Galves C, Carvalho HF, Crossa J, Montesinos-López OA, Fritsche-Neto R. Automated machine learning: a case study of genomic “image-based” prediction in maize hybrids [Internet]. Frontiers in Plant Science. 2022 ; 13 1-13.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fpls.2022.845524
Vancouver
Galli G, Sabadin F, Yassue RM, Galves C, Carvalho HF, Crossa J, Montesinos-López OA, Fritsche-Neto R. Automated machine learning: a case study of genomic “image-based” prediction in maize hybrids [Internet]. Frontiers in Plant Science. 2022 ; 13 1-13.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fpls.2022.845524
Artigo de periodico
EnvRtype: a software to interplay enviromics and quantitative genomics in agriculture (2021)
Costa-Neto, Germano ; Galli, Giovanni ; Carvalho, Humberto Fanelli ; Crossa, José ; Fritsche-Neto, Roberto
Source: G3: Genes | Genomes | Genetics. Unidade: ESALQ
Subjects: AGRICULTURA, GENÉTICA QUANTITATIVA, GENÔMICA, INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE, SOFTWARES
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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: 25 maio 2024.
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 2024 maio 25 ] 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 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1093/g3journal/jkab040
Artigo de periodico
Impact of the complexity of genotype by environment and dominance modeling on the predictive accuracy of maize hybrids in multi-environment prediction models (2021)
Alves, Filipe Couto ; Galli, Giovanni ; Matias, Filipe Inácio; Vidotti, Miriam Suzane; Morosini, Júlia Silva ; Fritsche-Neto, Roberto
Source: Euphytica. Unidade: ESALQ
Subjects: CRUZAMENTO VEGETAL, GENÔMICA, HIBRIDAÇÃO VEGETAL, INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE, MILHO, MODELOS MATEMÁTICOS
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ABNT
ALVES, Filipe Couto et al. Impact of the complexity of genotype by environment and dominance modeling on the predictive accuracy of maize hybrids in multi-environment prediction models. Euphytica, v. 217, n. 37, p. 1-17, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10681-021-02779-y. Acesso em: 25 maio 2024.
APA
Alves, F. C., Galli, G., Matias, F. I., Vidotti, M. S., Morosini, J. S., & Fritsche-Neto, R. (2021). Impact of the complexity of genotype by environment and dominance modeling on the predictive accuracy of maize hybrids in multi-environment prediction models. Euphytica, 217( 37), 1-17. doi:10.1007/s10681-021-02779-y
NLM
Alves FC, Galli G, Matias FI, Vidotti MS, Morosini JS, Fritsche-Neto R. Impact of the complexity of genotype by environment and dominance modeling on the predictive accuracy of maize hybrids in multi-environment prediction models [Internet]. Euphytica. 2021 ; 217( 37): 1-17.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10681-021-02779-y
Vancouver
Alves FC, Galli G, Matias FI, Vidotti MS, Morosini JS, Fritsche-Neto R. Impact of the complexity of genotype by environment and dominance modeling on the predictive accuracy of maize hybrids in multi-environment prediction models [Internet]. Euphytica. 2021 ; 217( 37): 1-17.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10681-021-02779-y
Artigo de periodico
A novel way to validate UAS-based high-throughput phenotyping protocols using in silico experiments for plant breeding purposes (2021)
Galli, Giovanni ; Sabadin, José Felipe Gonzaga ; Costa-Neto, Germano Martins Ferreira ; Fritsche-Neto, Roberto
Source: Theoretical and Applied Genetics. Unidade: ESALQ
Subjects: ALGORITMOS GENÉTICOS, DELINEAMENTO EXPERIMENTAL, FENÓTIPOS, IMAGEM 3D, MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL, MILHO, MODELOS MATEMÁTICOS
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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: 25 maio 2024.
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 2024 maio 25 ] 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 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00122-020-03726-6
Artigo de periodico
CV-α: designing validations sets to increase the precision and enable multiple comparison tests in genomic prediction (2021)
Yassue, Rafael Massahiro ; Sabadin, Felipe; Galli, Giovanni ; Alves, Filipe Couto; Fritsche-Neto, Roberto
Source: Euphytica. Unidade: ESALQ
Subjects: AMOSTRAGEM, GENÔMICA, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, SELEÇÃO GENÉTICA
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ABNT
YASSUE, Rafael Massahiro et al. CV-α: designing validations sets to increase the precision and enable multiple comparison tests in genomic prediction. Euphytica, v. 217, p. 1-13, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10681-021-02831-x. Acesso em: 25 maio 2024.
APA
Yassue, R. M., Sabadin, F., Galli, G., Alves, F. C., & Fritsche-Neto, R. (2021). CV-α: designing validations sets to increase the precision and enable multiple comparison tests in genomic prediction. Euphytica, 217, 1-13. doi:10.1007/s10681-021-02831-x
NLM
Yassue RM, Sabadin F, Galli G, Alves FC, Fritsche-Neto R. CV-α: designing validations sets to increase the precision and enable multiple comparison tests in genomic prediction [Internet]. Euphytica. 2021 ; 217 1-13.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10681-021-02831-x
Vancouver
Yassue RM, Sabadin F, Galli G, Alves FC, Fritsche-Neto R. CV-α: designing validations sets to increase the precision and enable multiple comparison tests in genomic prediction [Internet]. Euphytica. 2021 ; 217 1-13.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10681-021-02831-x
Artigo de periodico
Population-tailored mock genome enables genomic studies in species without a reference genome (2021)
Sabadin, Felipe; Carvalho, Humberto Fanelli; Galli, Giovanni ; Fritsche Neto, Roberto
Source: Molecular Genetics and Genomics. Unidade: ESALQ
Subjects: GENOMAS, MARCADOR MOLECULAR, SEQUENCIAMENTO GENÉTICO, GENÓTIPOS, GENÔMICA
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ABNT
SABADIN, Felipe et al. Population-tailored mock genome enables genomic studies in species without a reference genome. Molecular Genetics and Genomics, p. 1-14, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00438-021-01831-9. Acesso em: 25 maio 2024.
APA
Sabadin, F., Carvalho, H. F., Galli, G., & Fritsche Neto, R. (2021). Population-tailored mock genome enables genomic studies in species without a reference genome. Molecular Genetics and Genomics, 1-14. doi:10.1007/s00438-021-01831-9
NLM
Sabadin F, Carvalho HF, Galli G, Fritsche Neto R. Population-tailored mock genome enables genomic studies in species without a reference genome [Internet]. Molecular Genetics and Genomics. 2021 ; 1-14.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00438-021-01831-9
Vancouver
Sabadin F, Carvalho HF, Galli G, Fritsche Neto R. Population-tailored mock genome enables genomic studies in species without a reference genome [Internet]. Molecular Genetics and Genomics. 2021 ; 1-14.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00438-021-01831-9
Artigo de periodico
Improving the identification of haploid maize seeds using convolutional neural networks (2021)
Sabadin, Felipe ; Galli, Giovanni ; Borsato, Ronaldo; Gevartosky, Raysa ; Campos, Gabriela Romêro; Fritsche-Neto, Roberto
Source: Crop Science. Unidade: ESALQ
Subjects: MILHO, SEMENTES, REDES NEURAIS
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ABNT
SABADIN, Felipe et al. Improving the identification of haploid maize seeds using convolutional neural networks. Crop Science, p. 1-11, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1002/csc2.20487. Acesso em: 25 maio 2024.
APA
Sabadin, F., Galli, G., Borsato, R., Gevartosky, R., Campos, G. R., & Fritsche-Neto, R. (2021). Improving the identification of haploid maize seeds using convolutional neural networks. Crop Science, 1-11. doi:10.1002/csc2.20487
NLM
Sabadin F, Galli G, Borsato R, Gevartosky R, Campos GR, Fritsche-Neto R. Improving the identification of haploid maize seeds using convolutional neural networks [Internet]. Crop Science. 2021 ; 1-11.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1002/csc2.20487
Vancouver
Sabadin F, Galli G, Borsato R, Gevartosky R, Campos GR, Fritsche-Neto R. Improving the identification of haploid maize seeds using convolutional neural networks [Internet]. Crop Science. 2021 ; 1-11.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1002/csc2.20487
Artigo de periodico
Optimizing genomic-enabled prediction in small-scale maize hHybrid breeding programs: a roadmap review (2021)
Fritsche Neto, Roberto ; Galli, Giovanni ; Borges, Karina Lima Reis ; Costa Neto, Germano Martins Ferreira ; Alves, Filipe Couto; Sabadin, Felipe; Lyra, Danilo Hottis; Morais, Pedro Patric Pinho; Braatz de Andrade, Luciano Rogerio; Granato, Italo; Crossa, Jose
Source: Frontiers in Plant Science. Unidade: ESALQ
Subjects: GENÔMICA, HIBRIDAÇÃO VEGETAL, MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL, MILHO, SELEÇÃO GENÉTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FRITSCHE NETO, Roberto et al. Optimizing genomic-enabled prediction in small-scale maize hHybrid breeding programs: a roadmap review. Frontiers in Plant Science, p. 1-16, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3389/fpls.2021.658267. Acesso em: 25 maio 2024.
APA
Fritsche Neto, R., Galli, G., Borges, K. L. R., Costa Neto, G. M. F., Alves, F. C., Sabadin, F., et al. (2021). Optimizing genomic-enabled prediction in small-scale maize hHybrid breeding programs: a roadmap review. Frontiers in Plant Science, 1-16. doi:10.3389/fpls.2021.658267
NLM
Fritsche Neto R, Galli G, Borges KLR, Costa Neto GMF, Alves FC, Sabadin F, Lyra DH, Morais PPP, Braatz de Andrade LR, Granato I, Crossa J. Optimizing genomic-enabled prediction in small-scale maize hHybrid breeding programs: a roadmap review [Internet]. Frontiers in Plant Science. 2021 ; 1-16.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fpls.2021.658267
Vancouver
Fritsche Neto R, Galli G, Borges KLR, Costa Neto GMF, Alves FC, Sabadin F, Lyra DH, Morais PPP, Braatz de Andrade LR, Granato I, Crossa J. Optimizing genomic-enabled prediction in small-scale maize hHybrid breeding programs: a roadmap review [Internet]. Frontiers in Plant Science. 2021 ; 1-16.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fpls.2021.658267
Artigo de periodico
The effect of bienniality on genomic prediction of yield in arabica coffee (2020)
Carvalho, Humberto Fanelli; Galli, Giovanni ; Ferrão, Luís Felipe Ventorim; Nonato, Juliana Vieira Almeida; Padilha, Lilian; Maluf, Mirian Perez; Resende Júnior, Márcio Fernando Ribeiro de; Guerreiro Filho, Oliveiro; Fritsche-Neto, Roberto
Source: Euphytica. Unidade: ESALQ
Subjects: CAFÉ, GENÔMICA, SELEÇÃO GENÉTICA, SEQUENCIAMENTO GENÉTICO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CARVALHO, Humberto Fanelli et al. The effect of bienniality on genomic prediction of yield in arabica coffee. Euphytica, v. 216, n. 101, p. 1-16, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10681-020-02641-7. Acesso em: 25 maio 2024.
APA
Carvalho, H. F., Galli, G., Ferrão, L. F. V., Nonato, J. V. A., Padilha, L., Maluf, M. P., et al. (2020). The effect of bienniality on genomic prediction of yield in arabica coffee. Euphytica, 216( 101), 1-16. doi:10.1007/s10681-020-02641-7
NLM
Carvalho HF, Galli G, Ferrão LFV, Nonato JVA, Padilha L, Maluf MP, Resende Júnior MFR de, Guerreiro Filho O, Fritsche-Neto R. The effect of bienniality on genomic prediction of yield in arabica coffee [Internet]. Euphytica. 2020 ; 216( 101): 1-16.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10681-020-02641-7
Vancouver
Carvalho HF, Galli G, Ferrão LFV, Nonato JVA, Padilha L, Maluf MP, Resende Júnior MFR de, Guerreiro Filho O, Fritsche-Neto R. The effect of bienniality on genomic prediction of yield in arabica coffee [Internet]. Euphytica. 2020 ; 216( 101): 1-16.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10681-020-02641-7
Artigo de periodico
On the usefulness of parental lines GWAS for predicting low heritability traits in tropical maize hybrids (2020)
Galli, Giovanni ; Alves, Filipe Couto; Morosini, Julia Silva ; Fritsche-Neto, Roberto
Source: PLOS ONE. Unidade: ESALQ
Subjects: CONTROLE GENÉTICO, CRUZAMENTO VEGETAL, GENOMAS, HERDABILIDADE, HIBRIDAÇÃO VEGETAL, LINHAGENS VEGETAIS, MILHO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GALLI, Giovanni et al. On the usefulness of parental lines GWAS for predicting low heritability traits in tropical maize hybrids. PLOS ONE, v. 15, n. 2, p. 1-15, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0228724. Acesso em: 25 maio 2024.
APA
Galli, G., Alves, F. C., Morosini, J. S., & Fritsche-Neto, R. (2020). On the usefulness of parental lines GWAS for predicting low heritability traits in tropical maize hybrids. PLOS ONE, 15( 2), 1-15. doi:10.1371/journal.pone.0228724
NLM
Galli G, Alves FC, Morosini JS, Fritsche-Neto R. On the usefulness of parental lines GWAS for predicting low heritability traits in tropical maize hybrids [Internet]. PLOS ONE. 2020 ; 15( 2): 1-15.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0228724
Vancouver
Galli G, Alves FC, Morosini JS, Fritsche-Neto R. On the usefulness of parental lines GWAS for predicting low heritability traits in tropical maize hybrids [Internet]. PLOS ONE. 2020 ; 15( 2): 1-15.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0228724
Artigo de periodico
Optimization of UAS‐based high‐throughput phenotyping to estimate plant health and grain yield in sorghum (2020)
Galli, Giovanni ; Horne, David W ; Collins, S. Delroy; Jung, Jinha; Chang, Anjin ; Fritsche‐Neto, Roberto ; Rooney, William L
Source: The Plant Phenome Journal. Unidade: ESALQ
Subjects: AERONAVES NÃO TRIPULADAS, ANÁLISE ESPECTRAL, ANTRACNOSE, FENOLOGIA, FENÓTIPOS, FUNGOS FITOPATOGÊNICOS, IMAGEM DIGITAL, SORGO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GALLI, Giovanni et al. Optimization of UAS‐based high‐throughput phenotyping to estimate plant health and grain yield in sorghum. The Plant Phenome Journal, v. 3, p. 1-14, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1002/ppj2.20010. Acesso em: 25 maio 2024.
APA
Galli, G., Horne, D. W., Collins, S. D., Jung, J., Chang, A., Fritsche‐Neto, R., & Rooney, W. L. (2020). Optimization of UAS‐based high‐throughput phenotyping to estimate plant health and grain yield in sorghum. The Plant Phenome Journal, 3, 1-14. doi:10.1002/ppj2.20010
NLM
Galli G, Horne DW, Collins SD, Jung J, Chang A, Fritsche‐Neto R, Rooney WL. Optimization of UAS‐based high‐throughput phenotyping to estimate plant health and grain yield in sorghum [Internet]. The Plant Phenome Journal. 2020 ; 3 1-14.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1002/ppj2.20010
Vancouver
Galli G, Horne DW, Collins SD, Jung J, Chang A, Fritsche‐Neto R, Rooney WL. Optimization of UAS‐based high‐throughput phenotyping to estimate plant health and grain yield in sorghum [Internet]. The Plant Phenome Journal. 2020 ; 3 1-14.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1002/ppj2.20010
Artigo de periodico
Genomic prediction enables early but low-intensity selection in soybean segregating progenies (2020)
Mendonça, Leandro de Freitas ; Galli, Giovanni ; Malone, G; Fritsche-Neto, Roberto
Source: Crop Science. Unidade: ESALQ
Subjects: GENÉTICA QUANTITATIVA, GENÔMICA, MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL, SELEÇÃO GENÉTICA, SOJA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MENDONÇA, Leandro de Freitas et al. Genomic prediction enables early but low-intensity selection in soybean segregating progenies. Crop Science, p. 1-16, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1002/csc2.20072. Acesso em: 25 maio 2024.
APA
Mendonça, L. de F., Galli, G., Malone, G., & Fritsche-Neto, R. (2020). Genomic prediction enables early but low-intensity selection in soybean segregating progenies. Crop Science, 1-16. doi:10.1002/csc2.20072
NLM
Mendonça L de F, Galli G, Malone G, Fritsche-Neto R. Genomic prediction enables early but low-intensity selection in soybean segregating progenies [Internet]. Crop Science. 2020 ; 1-16.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1002/csc2.20072
Vancouver
Mendonça L de F, Galli G, Malone G, Fritsche-Neto R. Genomic prediction enables early but low-intensity selection in soybean segregating progenies [Internet]. Crop Science. 2020 ; 1-16.[citado 2024 maio 25 ] Available from: https://doi.org/10.1002/csc2.20072
Parte de monografia/livro
Fenotipagem de alto rendimento (2019)
Giordani, Willian ; Morosini, Júlia Silva ; Sabadin, José Felipe Gonzaga ; Silva, Andreza Jardelino da ; Guilhen, José Henrique Soler; Garcia, Ana Letícia Basso ; Fritsche Neto, Roberto ; Carvalho, Humberto Fanelli; Galli, Giovanni
Source: Melhoramento de forrageiras na era genômica. Unidade: ESALQ
Subjects: FENÓTIPOS, GENÔMICA, MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL, PLANTAS FORRAGEIRAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GIORDANI, Willian et al. Fenotipagem de alto rendimento. Melhoramento de forrageiras na era genômica. Tradução . Brasília, DF: EMBRAPA, 2019. p. 262 : il. . Acesso em: 25 maio 2024.
APA
Giordani, W., Morosini, J. S., Sabadin, J. F. G., Silva, A. J. da, Guilhen, J. H. S., Garcia, A. L. B., et al. (2019). Fenotipagem de alto rendimento. In Melhoramento de forrageiras na era genômica (p. 262 : il). Brasília, DF: EMBRAPA.
NLM
Giordani W, Morosini JS, Sabadin JFG, Silva AJ da, Guilhen JHS, Garcia ALB, Fritsche Neto R, Carvalho HF, Galli G. Fenotipagem de alto rendimento. In: Melhoramento de forrageiras na era genômica. Brasília, DF: EMBRAPA; 2019. p. 262 : il.[citado 2024 maio 25 ]
Vancouver
Giordani W, Morosini JS, Sabadin JFG, Silva AJ da, Guilhen JHS, Garcia ALB, Fritsche Neto R, Carvalho HF, Galli G. Fenotipagem de alto rendimento. In: Melhoramento de forrageiras na era genômica. Brasília, DF: EMBRAPA; 2019. p. 262 : il.[citado 2024 maio 25 ]

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