Consulta: (autoria:"COSTA-NETO, G.")
Registros recuperados: 17
Data/hora: 18/06/2024 13:01:05

COSTA NETO, G. M. F. Integrando covariáveis ambientais e mapas temáticos na análise da interação "genótipo x ambiente" em arroz de terras altas. 2017. 125 f. Dissertação (Mestrado em Genética e Melhoramento de Plantas) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia. Orientador: João Batista Duarte; Coorientadores: Adriano Pereira de Castro, CNPAF e Alexandre Bryan Heinemann, CNPAF.
Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão.

COSTA NETO, G. M. F.; HEINEMANN, A. B. Calibração dos parâmetros fisiológicos do modelo ORYZA2000 para as cultivares BRSMG Curinga e Douradão. In: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 8., 2014, Santo Antônio de Goiás. Coletânea dos resumos apresentados. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2014. p. 43. (Embrapa Arroz e Feijão. Documentos, 306).
URL: https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/135112/1/p43.pdf
Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão.

COSTA NETO, G. M. F.; CASTRO, A. P. de; HEINEMANN, A. B.; DUARTE, J. B. Adaptação genotípica regionalizada por regressão fatorial e covariáveis geográficas. In: SIMPÓSIO INTERNACIONAL DE GENÉTICA E MELHORAMENTO, 7., 2016, Viçosa, MG. Desafios biométricos no melhoramento genético: anais. Viçosa, MG: UFV, 2016. p. 27.
URL: https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/210953/1/CNPAF-2016-sigm-gmfcn.pdf
Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão.

FERNANDES, I. K.; MATTA, D. H. da; COSTA-NETO, G.; HEINEMANN, A. B. Aplicação do modelo Random Forest para a predição da produtividade do arroz tropical irrigado. In: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 15., 2021, Santo Antônio de Goiás. Resumos... Brasília, DF: Embrapa; Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2021. p. 34. Evento online.
URL: https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/231579/1/sjt-p34.pdf
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ANTOLIN, L. A. S.; COSTA NETO, G. M. F.; BORGES, M. G.; HEINEMANN, A. B. Irrigation efficiency simulation for common bean during dry season, in the municipality of Goiânia, Goiás. In: INOVAGRI INTERNATIONAL MEETING, 3., 2015, Fortaleza. Anais... Fortaleza: INI, 2015.
URL: https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/130445/1/Inovagri.pdf
Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão.

COSTA NETO, G. M. F.; CASTRO, A. P. de; HEINEMANN, A. B.; DUARTE, J. B. Método GGE-GIS: adaptação e recomendação de cultivares via mapas e covariáveis ambientais. In: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 11., 2017, Santo Antônio de Goiás. Coletânea dos resumos apresentados. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2017. p. 87. (Embrapa Arroz e Feijão. Documentos, 316).
URL: https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/170366/1/page-87.pdf
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ANTOLIN, L. A. S.; COSTA NETO, G. M. F.; BORGES, M. G.; HEINEMANN, A. B. Mapping the potential yield of upland rice in Rondonia State. In: INOVAGRI INTERNATIONAL MEETING, 3., 2015, Fortaleza. Anais... Fortaleza: INI, 2015.
URL: https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/129923/1/Inovagri.pdf
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HEINEMANN, A. B.; COSTA-NETO, G; FRITSCHE-NETO, R.; MATTA, D. H. da; FERNANDES, I. K. Enviromic prediction is useful to define the limits of climate adaptation: a case study of common bean in Brazil. Field Crops Research, v. 286, 108628, Oct. 2022.
Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão.

COSTA-NETO, G.; MATTA, D. H. da; FERNANDES, I. K.; STONE, L. F.; HEINEMANN, A. B. Environmental clusters defining breeding zones for tropical irrigated rice in Brazil. Agronomy Journal, 2023. Early view.
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HEINEMANN, A. B.; COSTA-NETO, G.; MATTA, D. H. da; FERNANDES, I. K.; STONE, L. F. Harnessing crop models and machine learning for a spatial-temporal characterization of irrigated rice breeding environments in Brazil. Field Crops Research, v. 315, 109452, July 2024.
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COSTA NETO, G. M. F.; CASTRO, A. P. de; HEINEMANN, A. B.; DUARTE, J. B. Integrando modelos mistos, variáveis ambientais e regressão PLS no estudo dos efeitos G+GE em ensaios de VCU em arroz de terras altas. In: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 11., 2017, Santo Antônio de Goiás. Coletânea dos resumos apresentados. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2017. p. 29. (Embrapa Arroz e Feijão. Documentos, 316).
URL: https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/170700/1/page-29.pdf
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COSTA NETO, G. M. F.; DUARTE, J. B.; CASTRO, A. P. de; HEINEMANN, A. B. Uso de informações ambientais na modelagem e interpretação da interação genótipo x ambiente: revisão bibliográfica. Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2020. 46 p. (Embrapa Arroz e Feijão. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 56).
URL: https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/215376/1/CNPAF-2020-BPD56.pdf
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COSTA-NETO, G. M. F.; MORAIS JUNIOR, O. P.; HEINEMANN, A. B.; CASTRO, A. P. de; DUARTE, J. B. A novel GIS-based tool to reveal spatial trends in reaction norm: upland rice case study. Euphytica, v. 216, n. 37, p. 1-16, 2020.
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COSTA NETO, G. M. F.; DUARTE, J. B.; HEINEMANN, A. B.; CASTRO, A. P. de; ANTOLIN, L. A. S. Simulação de interação "genótipo x ambiente" para arroz de terras altas em cenários de aumento da temperatura do ar. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE MELHORAMENTO DE PLANTAS, 8., 2015, Goiânia. O melhoramento de plantas, o futuro da agricultura e a soberania nacional: anais. Goiânia: UFG: SBMP, 2015.
URL: https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/128228/1/CBMP-0993.pdf
Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão.

HEINEMANN, A. B.; RAMIREZ-VILLEGAS, J.; REBOLLEDO, M. C.; COSTA NETO, G. M. F.; CASTRO, A. P. de. Upland rice breeding led to increased drought sensitivity in Brazil. Field Crops Research, v. 231, p. 57-67, 2019.
Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão.

CROSSA, J.; MONTESINOS-LÓPEZ, O. A.; PÉREZ-RODRÍGUEZ, P.; COSTA-NETO, G.; FRITSCHE-NETO, R.; ORTIZ, R.; MARTINI, J. W. R.; LILLEMO, M.; MONTESINOS-LÓPEZ, A.; JARQUIN, D.; BRESEGHELLO, F.; CUEVAS, J.; RINCENT, R. Genome and environment based prediction models and methods of complex traits incorporating genotype × environment interaction. In: AHMADI, N.; BARTHOLOME, J. (ed.). Genomic prediction of complex traits: methods and protocols. New York: Humana Press, 2022. p. 245-283. (Methods in Molecular Biology).
URL: https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1143533/1/cap9-2022.pdf
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ARAÚJO, M. S.; CHAVES, S. F. S.; DIAS, L. A. S.; FERREIRA, F. M.; PEREIRA, G. R.; BEZERRA, A. R. G.; ALVES, R. S.; HEINEMANN, A. B.; BRESEGHELLO, F.; CARNEIRO, P. C. S.; KRAUSE, M. D.; COSTA-NETO, G.; DIAS, K. O. G. GIS-FA: an approach to integrating thematic maps, factor-analytic, and envirotyping for cultivar targeting. Theoretical and Applied Genetics, v. 137, 80, Mar. 2024.
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