Detalhe da pesquisa
1.
Meta-analysis of the experimental coefficient of variation in wheat using the Bayesian and Frequentist approaches
Sci. agric;
80: e20210190, 2023. tab, graf
Artigo
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| ID: biblio-1390419
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Texto completo2.
Evaluation of Bayesian methods of genomic association via chromosomic regions using simulated data
Sci. agric;
79(3): e20200202, 2022. tab
Artigo
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| ID: biblio-1290193
3.
Row-Col and Bayesian approach seeking to improve the predictive capacity and selection of passion fruit
Sci. agric;
79(4): e20200361, 2022. tab
Artigo
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| ID: biblio-1290207
4.
Determination of optimal number of independent components in yield traits in rice
Sci. agric;
79(6): e20200397, 2022. tab
Artigo
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| ID: biblio-1347913
5.
Evaluation of a new additive-dominance genomic model and implications for quantitative genetics and genomic selection
Sci. agric;
79(6): e20210074, 2022. tab, graf
Artigo
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| ID: biblio-1347911
6.
Genomic prediction of leaf rust resistance to Arabica coffee using machine learning algorithms
Sci. agric.;
78(4): 1-8, 2021. ilus, graf, tab
Artigo
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| ID: vti-31520
7.
Progesterone and estrogen receptor expression by canine cutaneous soft tissue sarcomas / Expressão de receptores para progesterona e estrógeno em sarcomas de tecidos moles cutâneos em cães
Pesqui. vet. bras;
40(4): 284-288, Apr. 2020. ilus
Artigo
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| ID: vti-29466
8.
Nonlinear quantile regression to describe the dry matter accumulation of garlic plants / Regressão quantílica não linear para descrever o acúmulo de matéria seca de alho
Ci. Rural;
50(1): e20180385, Jan. 31, 2020. tab, graf
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| ID: vti-24970
9.
Progesterone and estrogen receptor expression by canine cutaneous soft tissue sarcomas / Expressão de receptores para progesterona e estrógeno em sarcomas de tecidos moles cutâneos em cães
Pesqui. vet. bras;
40(4): 284-288, Apr. 2020. ilus
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| LILACS
| ID: biblio-1135623
10.
Evaluation of Bayesian models for analysis of crude protein requirement for pigs of Brazilian Piau breed
Sci. agric.;
76(3): 208-213, May-June 2019. tab
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| ID: vti-740870
11.
New insights into genomic selection through population-based non-parametric prediction methods
Sci. agric.;
76(4): 290-298, July-Aug. 2019. tab
Artigo
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| ID: vti-740882
12.
Analysis of the adaptability of black bean cultivars by means of quantile regression / Análise da adaptabilidade de cultivares de feijão preto por meio de regressão quantílica
Ci. Rural;
49(3): e20180045, Mar. 14. tab, graf
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| ID: vti-17519
13.
Ingestive behavior of dairy goats fed diets containing increasing levels of neutral detergent fiber and particle size using multivariate analysis
Acta sci., Anim. sci;
41: e45870, jul. 2019. tab, graf
Artigo
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| VETINDEX
| ID: vti-21693
14.
Triple categorical regression for genomic selection: application to cassava breeding
Sci. agric.;
76(5): 368-375, Sept.-Oct. 2019. tab
Artigo
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| ID: vti-24488
15.
Combined index of genomic prediction methods applied to productivity / Índice combinado de métodos de predição genômica aplicado em características de produtividade em arroz
Ci. Rural;
49(6): e20181008, 2019. tab
Artigo
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| VETINDEX
| ID: vti-22643
16.
Genome prediction accuracy of common bean via Bayesian models
Ci. Rural;
48(8)2018.
Artigo
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| ID: vti-737368
17.
Genome prediction accuracy of common bean via Bayesian models / Acurácia de predição genômica em feijoeiro-comum via modelos Bayesianos
Ci. Rural;
48(8): e20170497, 2018. tab, ilus
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| ID: vti-736480
18.
Quantitative genetics theory for genomic selection and efficiency of genotypic value prediction in open-pollinated populations
Sci. agric.;
74(1): 41-50, 2017. tab
Artigo
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| ID: vti-684145
19.
Artificial neural network for prediction of the area under the disease progress curve of tomato late blight
Sci. agric.;
74(1): 51-59, 2017. ilus, tab, graf
Artigo
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| ID: vti-684144
20.
The optimal number of partial least squares components in genomic selection for pork pH / Número ótimo de componentes nos quadrados mínimos parciais aplicados à seleção genômica para pH da carne suína
Ci. Rural;
47(1): 1-5, jan. 2017. graf
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| ID: vti-684130