Title:	Deep learning approach for genetic selection of stress response in the Amazon fish Colossoma macropomum.
Authors:	LEMOS, C. G. GARCIA, B. F. SILVA FILHO, M. S. ARANGO, J. A. R. BUTZGE, A. J. SHIOTSUKI, L. FREITAS, L. E. L. REZENDE, F. P. URBINATI, E. C. ROSA, G. J. M. HASHIMOTO, D. T.
Affiliation:	CELMA G. LEMOS, UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA; BALTASAR F. GARCIA, UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA; MARCELO S. SILVA FILHO, UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA; JAIRO A. R. ARANGO, UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA; ARNO J. BUTZGE, UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA; LUCIANA SHIOTSUKI, CNPASA; LUIZ EDUARDO LIMA DE FREITAS, CNPASA; FABRICIO PEREIRA REZENDE, CNPASA; ELISABETH C. URBINATI, UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA; GUILHERME J. M. ROSA, UNIVESITY OF WISCONSIN; DIOGO T. HASHIMOTO, UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA.
Date Issued:	2025
Citation:	In: INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON GENETICS IN AQUACULTURE, 25., 2025, Cádiz. Abstracts book. Cádiz: Universidad de Cádiz, 2025.
Description:	The tambaqui (Colossoma macropomum) exhibits countershading, a skin coloration patter that may vary in response to stress through morphological and physiological mechanisms. This study investigated countershading variations under different environmental conditions, assessing their relationship with stress responses.
Thesagro:	Tambaqui Colossoma Macropomum Seleção Genética Melhoramento
NAL Thesaurus:	Computer vision Stress response Breeding
Keywords:	Countershading Breeding programs
Notes:	ISGA XV.
Type of Material:	Resumo em anais e proceedings
Access:	openAccess
Aparece en las colecciones:	Resumo em anais de congresso (CNPASA)