MCRiceRepGP: a framework for the identification of genes associated with sexual reproduction in rice.

Golicz, Agnieszka A; Bhalla, Prem L; Singh, Mohan B

Golicz, Agnieszka A; Bhalla, Prem L; Singh, Mohan B.

Afiliação

Golicz AA; Faculty of Veterinary and Agricultural Sciences, Plant Molecular Biology and Biotechnology Laboratory, University of Melbourne, Parkville, Melbourne, Vic., Australia.
Bhalla PL; Faculty of Veterinary and Agricultural Sciences, Plant Molecular Biology and Biotechnology Laboratory, University of Melbourne, Parkville, Melbourne, Vic., Australia.
Singh MB; Faculty of Veterinary and Agricultural Sciences, Plant Molecular Biology and Biotechnology Laboratory, University of Melbourne, Parkville, Melbourne, Vic., Australia.

Plant J ; 96(1): 188-202, 2018 10.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-29979827

Assuntos

Genes de Plantas/genética; Aprendizado de Máquina; Oryza/genética; Genes de Plantas/fisiologia; Genoma de Planta/genética; Genoma de Planta/fisiologia; Estudo de Associação Genômica Ampla; Oryza/fisiologia; Reprodução/genética; Reprodução/fisiologia; Transcriptoma

Palavras-chave

Oryza sativa; function prediction; lincRNA; machine learning; reannotation; sexual reproduction

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Oryza / Genes de Plantas / Aprendizado de Máquina Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Plant J Assunto da revista: BIOLOGIA MOLECULAR / BOTANICA Ano de publicação: 2018 Tipo de documento: Article País de afiliação: Austrália

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