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Nonlinear kernels, dominance, and envirotyping data increase the accuracy of genome-based prediction in multi-environment trials
Nonlinear kernels, dominance, and envirotyping data increase the accuracy of genome-based prediction in multi-environment trials
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Nonlinear kernels, dominance, and envirotyping data increase the accuracy of genome-based prediction in multi-environment trials

Germano Martins Ferreira Costa Neto Roberto Fritsche Neto; José Crossa

Heredity online, p. 1-15, 2020

Heidelberg 2020

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Deste Autor:

  1. Fritsche-Neto, R
  2. Crossa, J
  3. Costa-Neto, G

Neste Assunto:

  1. Genômica
  2. Milho
  3. Modelos Matemáticos
  4. Genomas
  5. Interação Genótipo-Ambiente

  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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