Fonte: PLOS ONE. Unidade: ESALQ
Assuntos: ARROZ, INFERÊNCIA BAYESIANA, INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE, IRRIGAÇÃO, MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL
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ABNT
SILVA JÚNIOR, Antônio Carlos da et al. Multi-trait and multi-environment Bayesian analysis to predict the G x E interaction in flood-irrigated rice. PLOS ONE, v. 17, n. 5, p. 1-13, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0259607. Acesso em: 23 ago. 2024.APA
Silva Júnior, A. C. da, Sant’Anna, I. de C., Siqueira, M. J. S., Cruz, C. D., Azevedo, C. F., Nascimento, M., & Soares, P. C. (2022). Multi-trait and multi-environment Bayesian analysis to predict the G x E interaction in flood-irrigated rice. PLOS ONE, 17( 5), 1-13. doi:10.1371/journal.pone.0259607NLM
Silva Júnior AC da, Sant’Anna I de C, Siqueira MJS, Cruz CD, Azevedo CF, Nascimento M, Soares PC. Multi-trait and multi-environment Bayesian analysis to predict the G x E interaction in flood-irrigated rice [Internet]. PLOS ONE. 2022 ; 17( 5): 1-13.[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0259607Vancouver
Silva Júnior AC da, Sant’Anna I de C, Siqueira MJS, Cruz CD, Azevedo CF, Nascimento M, Soares PC. Multi-trait and multi-environment Bayesian analysis to predict the G x E interaction in flood-irrigated rice [Internet]. PLOS ONE. 2022 ; 17( 5): 1-13.[citado 2024 ago. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0259607