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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorCRUZ, A. C. da
dc.contributor.authorCERRI, R.
dc.contributor.authorNARCISO, M. G.
dc.contributor.authorVALDISSER, P. A. M. R.
dc.contributor.authorVIANELLO, R. P.
dc.contributor.authorBRONDANI, C.
dc.date.accessioned2023-01-29T21:45:46Z-
dc.date.available2023-01-29T21:45:46Z-
dc.date.created2023-01-28
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationIn: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 16., 2022, Santo Antônio de Goiás. Resumos... Brasília, DF: Embrapa; Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2022.
dc.identifier.isbn978-65-89957-37-9
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1151335-
dc.descriptionEste trabalho objetivou identificar e validar SNPs associados a caracteres de interesse para uso no melhoramento de arroz. Para a seleção de SNPs fortemente relacionados aos caracteres, a técnica de machine learning foi aplicada a dados de fenotipagem (nove caracteres, obtidos em nove experimentos de campo) e genotipagem (4.709 SNPs espaçados a cada 200 Kpb) de 541 acessos de arroz.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccess
dc.titleIdentificação e Validação de SNPs por Machine Learning relacionados a caracteres de interesse em arroz.
dc.typeResumo em anais e proceedings
dc.subject.thesagroArroz
dc.subject.thesagroOryza Sativa
dc.subject.thesagroMarcador Molecular
dc.format.extent2p. 28.
riaa.ainfo.id1151335
riaa.ainfo.lastupdate2023-01-28
dc.contributor.institutionAGNES CARDOSO DA CRUZ, estagiária CNPAF; RICARDO CERRI, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS; MARCELO GONCALVES NARCISO, CNPAF; PAULA ARIELLE M RIBEIRO VALDISSER, CNPAF; ROSANA PEREIRA VIANELLO, CNPAF; CLAUDIO BRONDANI, CNPAF.
Aparece en las colecciones:Resumo em anais de congresso (CNPAF)

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