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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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1.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, G. N.; SILVA JUNIOR, A. C. da; SANT'ANNA, I. de C.; CRUZ, D. C.; NASCIMENTO, M.; SOARES, P. C. Similarity networks for the classification of rice genotypes as to adaptability and stability. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 55, e01017, 2020. Título em português: Redes de similaridade para a classificação de genótipos de arroz quanto a sua adaptabilidade e estabilidade.

Biblioteca(s): Embrapa Unidades Centrais.

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2.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, I. G. dos; CARNEIRO, V. Q.; SANT'ANNA, I. de C.; CRUZ, C. D.; CARVALHO, C. G. P.; BORBA FILHO, A. L.; ALVES, A. D. Factor analysis and GGE biplot for environmental andgenotypic evaluation in sunflower trials. Functional Plant Breeding Journal, v. 1, n. 2, p. 29-40, 2019.

Biblioteca(s): Embrapa Soja.

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3.Imagem marcado/desmarcadoOLIVEIRA, G. F.; NASCIMENTO, A. C. C.; NASCIMENTO, M.; SANT'ANNA, I. de C.; ROMERO, J. V.; AZEVEDO, C. F.; BHERING, L. L.; CAIXETA, E. T. Quantile regression in genomic selection for oligogenic traits in autogamous plants: a simulation study. Plos One, v. 16, n. 1, e0243666, 2021.

Biblioteca(s): Embrapa Café.

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4.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, G. N.; NASCIMENTO, M.; SANT'ANNA, I. de C.; CRUZ, C. D.; CAIXETA, E. T.; CARNEIRO, P. C. S.; ROSADO, R. D. S.; PESTANA, K. N.; ALMEIDA, D. P. de; OLIVEIRA, M. da S. Artificial neural networks compared with Bayesian generalized linear regression for leaf rust resistance prediction in Arabica coffee. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 52, n. 3, p. 186-193, mar. 2017. Título em português: Redes neurais artificiais comparadas com modelos lineares generalizados sob o enfoque bayesiano para predição de resistência à ferrugem em café arábica.

Biblioteca(s): Embrapa Café; Embrapa Unidades Centrais.

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5.Imagem marcado/desmarcadoSOUSA, I. C. de; NASCIMENTO, M.; SANT’ANNA, I. de C.; CAIXETA, E. T.; AZEVEDO, C. F.; CRUZ, C. D.; SILVA, F. L. da; ALKIMIM, E. R.; NASCIMENTO, A. C. C.; SERÃO, N. V. L. Marker effects and heritability estimates using additive-dominance genomic architectures via artificial neural networks in Coffea canephora. Plos One, v. 17, n.1, e0262055, 2022.

Biblioteca(s): Embrapa Café.

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6.Imagem marcado/desmarcadoOLIVEIRA, G. F.; NASCIMENTO, A. C. C.; AZEVEDO, C. F.; CELERI, M. de O.; BARROSO, L. M. A.; SANT’ANNA, I. de C.; VIANA, J. M. S.; RESENDE, M. D. V. de; NASCIMENTO, M. Population size in QTL detection using quantile regression in genome‑wide association studies. Scientific Reports, v. 13, Article 9585, 2023. 10 p.

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1.Imagem marcado/desmarcadoSILVA, G. N.; SILVA JUNIOR, A. C. da; SANT'ANNA, I. de C.; CRUZ, D. C.; NASCIMENTO, M.; SOARES, P. C. Similarity networks for the classification of rice genotypes as to adaptability and stability. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 55, e01017, 2020. Título em português: Redes de similaridade para a classificação de genótipos de arroz quanto a sua adaptabilidade e estabilidade.
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2.Imagem marcado/desmarcadoSANTOS, I. G. dos; CARNEIRO, V. Q.; SANT'ANNA, I. de C.; CRUZ, C. D.; CARVALHO, C. G. P.; BORBA FILHO, A. L.; ALVES, A. D. Factor analysis and GGE biplot for environmental andgenotypic evaluation in sunflower trials. Functional Plant Breeding Journal, v. 1, n. 2, p. 29-40, 2019.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: C - 0
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Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
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Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 2
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