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Ano de publicaçãoTítuloAutor(es)
2018Marcadores SNPs relacionados a tolerância à seca em arroz a partir do sequenciamento de 2500 genes candidatos.VIEIRA, A. F.; LANNA, A. C.; VIANELLO, R. P.; CASTRO, A. P. de; NEVES, L. G.; BRONDANI, C.
2018Avaliação dos genes Rubisco e AVP na cultivar de arroz (Oryza sativa) em dois níveis de fertilidade de solo.SARTORI, D. E. L.; OLIVEIRA, J. A. V. de; BRONDANI, C.; VIANELLO, R. P.; MENDONÇA, J. A.
2019Seleção de linhas puras recombinantes superiores de arroz via índice de seleção.SANTOS, J. F. F. dos; OLIVEIRA, R. de S.; OLIVEIRA, F. A.; SILVA, R. N. O.; MENDONÇA, J. A.; MOURA NETO, F. P.; VIANELLO, R. P.; BRONDANI, C.
2018Análise das proteínas de reserva do arroz silvestre Oryza glumaepatula e de linhagens interespecíficas Oryza sativa x O. glumaepatula.SARTORI, D. E. L.; SANTOS, K. F. D'E. N.; MARTIN, C. C. G.; VIANELLO, R. P.; BRONDANI, C.
2018Potencial do marcador SNP 7 para selecionar linhagens segregantes de arroz (Oryza sativa L.) tolerantes à seca.SOUZA, M. G. de; VIANELLO, R. P.; CASTRO, A. P. de; MENDONCA, J. A.; BRONDANI, C.; RODRIGUES, A. H. A.; VALENTE, L. M.
2019Cluster de QTL para altura e produtividade mapeado no cromossomo 1 de arroz em múltiplos ambientes.SILVA, D. R. A.; CASTRO, A. P. de; CORDEIRO, A. C. C.; FRANCO, D. F.; MOURA NETO, F. P.; VIANELLO, R. P.; MENDONÇA, J. A.; BRONDANI, C.
2019Comparação de linhagens do cruzamento Epagri 108 x Irat 122 avançadas pelos métodos Bulk e SSD.RAMOS, M. R. F.; VIANELLO, R. P.; MENDONÇA, J. A.; MOURA NETO, F. P.; BRONDANI, C.
2019Validação do marcador SNP7 para identificação da tolerância à seca em variedades de arroz e plantas F2 do cruzamento Douradão x Dinolores.OLIVEIRA, F. A.; VIANELLO, R. P.; RODRIGUES, L. A.; CASTRO, A. P. de; MENDONÇA, J. A.; BRONDANI, C.
2019Mapeamento associativo para identificação de marcadores SNPs associados à tolerância à seca em arroz de terras altas.VIEIRA, A. F.; VALDISSER, P. A. M. R.; GUIMARÃES, C. M.; VIANELLO, R. P.; NEVES, L. G.; BRONDANI, C.
2019Identificação e validação de SNPs por machine learning relacionados ao teor de amilose em arroz.ROCHA, D. C.; CERRI, R.; NARCISO, M. G.; VIANELLO, R. P.; BRONDANI, C.
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