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Enviromic-based kernels may optimize resource allocation with multi-trait multi-environment genomic prediction for tropical Maize.
Gevartosky, Raysa; Carvalho, Humberto Fanelli; Costa-Neto, Germano; Montesinos-López, Osval A; Crossa, José; Fritsche-Neto, Roberto.
Afiliação
  • Gevartosky R; Department of Genetics, Luiz de Queiroz College of Agriculture, University of São Paulo, Piracicaba, São Paulo, Brazil. raysagevartosky@alumni.usp.br.
  • Carvalho HF; Centro de Biotecnología y Genómica de Plantas (CBGP, UPM-INIA), Universidad Politécnica de Madrid (UPM), Madrid, Spain.
  • Costa-Neto G; Department of Genetics, Luiz de Queiroz College of Agriculture, University of São Paulo, Piracicaba, São Paulo, Brazil.
  • Montesinos-López OA; Institute for Genomics Diversity, Cornell University, Ithaca, NY, USA.
  • Crossa J; Facultad de Telemática, Universidad de Colima, Colima, Mexico.
  • Fritsche-Neto R; International Maize and Wheat Improvement Center (CIMMYT), Km 45, Carretera Mexico-Veracruz, CP 52640, Texcoco, Edo. de México, Mexico.
BMC Plant Biol ; 23(1): 10, 2023 Jan 05.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36604618
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Zea mays / Interação Gene-Ambiente Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: BMC Plant Biol Assunto da revista: BOTANICA Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Brasil País de publicação: Reino Unido
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