BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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1.Imagem marcado/desmarcadoCOSTA 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.

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2.Imagem marcado/desmarcadoCOSTA 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).

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3.Imagem marcado/desmarcadoCOSTA 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.

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4.Imagem marcado/desmarcadoFERNANDES, 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.

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5.Imagem marcado/desmarcadoCOSTA 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).

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6.Imagem marcado/desmarcadoANTOLIN, 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.

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7.Imagem marcado/desmarcadoHEINEMANN, 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.

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8.Imagem marcado/desmarcadoCOSTA-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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9.Imagem marcado/desmarcadoANTOLIN, 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.

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10.Imagem marcado/desmarcadoCOSTA 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).

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11.Imagem marcado/desmarcadoHEINEMANN, 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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12.Imagem marcado/desmarcadoCOSTA 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).

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13.Imagem marcado/desmarcadoCOSTA-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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14.Imagem marcado/desmarcadoHEINEMANN, 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.

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15.Imagem marcado/desmarcadoCOSTA 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.

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16.Imagem marcado/desmarcadoHEINEMANN, A. B.; MATTA, D. H. da; STONE, L. F.; COSTA-NETO, G.; RESENDE, R. T.; GONÇALVES, P. A. de O.; JUSTINO, L. F. Envirotyping-informed mixed models to study the climatic drivers and yield seasonal variation for common beans in Brazil. European Journal of Agronomy, v. 171, 127821, Oct. 2025. 1-15

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17.Imagem marcado/desmarcadoCROSSA, 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).

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18.Imagem marcado/desmarcadoARAÚJO, 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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1.Imagem marcado/desmarcadoHAILE, T.; CARDOSO, S. M.; RAPHAELLI, C. de O.; PEREIRA, O. R.; PEREIRA, E. dos S.; VIZZOTTO, M.; NORA, L.; ASFAW, A. A.; PERIASAMY, G.; KARIM, A. Chemical Composition, Antioxidant Potential, and Blood Glucose Lowering Effect of Aqueous Extract and Essential Oil of Thymus Serrulatus Hochst. Ex Benth. Frontiers in Pharmacology, v. 12, article 621536, April 2021.
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: A - 1
Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado.
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2.Imagem marcado/desmarcadoBLAIR, M. W.; BUENDIA, H. F.; DIAZ, L.; DIAZ, J. M.; GIRALDO, M. C.; MORENO, N.; GONZALEZ, L.; DUQUE, M. C.; DEBOUCK, D.; ZHANG, X.; WANG, S.; PELOSO, M. J.; BRONDANI, R.; BORBA, T. O.; KRESOVICH, S.; MITCHELL, S. E.; ASFAW, A.; KIMANI, P.; CHIRWA, R.; AVILA, T.; ROJAS, X.; DAVILA, A.; GIL, H.; PÉREZ, N. M.; ACOSTA, J.; LORIGADOS, S. World-wide common bean (Phaseolus vulgaris L.) diversity and race structure. Cali: CIAT, 2008. 1 p. Poster.
Tipo: Resumo em Anais de Congresso
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