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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorSANTOS, I. G.
dc.contributor.authorPEIXOTO, M. A.
dc.contributor.authorCRUZ, C. D.
dc.contributor.authorFERREIRA, R. de P.
dc.contributor.authorNASCIMENTO, M.
dc.date.accessioned2023-05-30T18:47:28Z-
dc.date.available2023-05-30T18:47:28Z-
dc.date.created2023-05-30
dc.date.issued2021
dc.identifier.citationIn: SIMPÓSIO INTERNACIONAL DE GENÉTICA E MELHORAMENTO, 12., 2021, Viçosa. Anais eletrônicos... Campinas: Galoá, 2021.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1154098-
dc.descriptionPersistence plays a key role in alfalfa cultivation in tropical areas but is still a bottleneck for breeding programs.
dc.language.isoeng
dc.rightsopenAccess
dc.subjectGenetic trajectory
dc.subjectArtificial neural networks
dc.titleAccessing the dry matter yield persistence in an alfalfa germplasm within Brazil through random regression models.
dc.typeResumo em anais e proceedings
dc.subject.thesagroMedicago Sativa
dc.format.extent22 p.
riaa.ainfo.id1154098
riaa.ainfo.lastupdate2023-05-30
dc.contributor.institutionI. G. SANTOS, Universidade Federal de Viçosa; M. A. PEIXOTO, Universidade Federal de Viçosa; C. D. CRUZ, Universidade Federal de Viçosa; REINALDO DE PAULA FERREIRA, CPPSE; M. NASCIMENTO, Universidade Federal de Viçosa.
Aparece nas coleções:Resumo em anais de congresso (CPPSE)

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