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Tese (Doutorado)
From seed to canopy: high-throughput phenotyping and machine learning in soybean breeding (2024)
Miranda, Melissa Cristina de Carvalho ; Pinheiro, Jose Baldin (Orientador)
Unidade: ESALQ
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL, REDES NEURAIS, SEMENTES, SOJA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MIRANDA, Melissa Cristina de Carvalho. From seed to canopy: high-throughput phenotyping and machine learning in soybean breeding. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-02072024-112314/. Acesso em: 18 set. 2024.
APA
Miranda, M. C. de C. (2024). From seed to canopy: high-throughput phenotyping and machine learning in soybean breeding (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-02072024-112314/
NLM
Miranda MC de C. From seed to canopy: high-throughput phenotyping and machine learning in soybean breeding [Internet]. 2024 ;[citado 2024 set. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-02072024-112314/
Vancouver
Miranda MC de C. From seed to canopy: high-throughput phenotyping and machine learning in soybean breeding [Internet]. 2024 ;[citado 2024 set. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-02072024-112314/
Tese (Doutorado)
Haploid maize seeds prediction using deep learning and using mock reference genomes for genomic prediction of hybrids (2020)
Sabadin, José Felipe Gonzaga; Fritsche Neto, Roberto (Orientador)
Unidade: ESALQ
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GENÔMICA, HIBRIDAÇÃO VEGETAL, MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL, MILHO, POLIMORFISMO, REDES NEURAIS, SEMENTES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SABADIN, José Felipe Gonzaga. Haploid maize seeds prediction using deep learning and using mock reference genomes for genomic prediction of hybrids. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-12022021-155733/. Acesso em: 18 set. 2024.
APA
Sabadin, J. F. G. (2020). Haploid maize seeds prediction using deep learning and using mock reference genomes for genomic prediction of hybrids (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-12022021-155733/
NLM
Sabadin JFG. Haploid maize seeds prediction using deep learning and using mock reference genomes for genomic prediction of hybrids [Internet]. 2020 ;[citado 2024 set. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-12022021-155733/
Vancouver
Sabadin JFG. Haploid maize seeds prediction using deep learning and using mock reference genomes for genomic prediction of hybrids [Internet]. 2020 ;[citado 2024 set. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-12022021-155733/

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