Enviromic prediction is useful to define the limits of climate adaptation: a case study of common bean in Brazil AB Heinemann, G Costa-Neto, R Fritsche-Neto, DH da Matta, ... Field Crops Research 286, 108628, 2022 | 12 | 2022 |
Environmental clusters defining breeding zones for tropical irrigated rice in Brazil G Costa‐Neto, DH da Matta, IK Fernandes, LF Stone, A Heinemann Agronomy Journal, 2023 | 2 | 2023 |
Using machine learning to integrate genetic and environmental data to model genotype-by-environment interactions IK Fernandes, CC Vieira, KOG Dias, SB Fernandes bioRxiv, 2024.02. 08.579534, 2024 | | 2024 |
Enhancing Genomic Prediction with Environmental Information and Machine Learning IK Fernandes, SB Fernandes ASA, CSSA, SSSA International Annual Meeting, 2023 | | 2023 |
Aplicação do modelo Random Forest para a predição da produtividade do arroz tropical irrigado. IK Fernandes, DH da Matta, G Costa-Neto, AB Heinemann In: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 15., 2021, Santo Antônio de Goiás. Resumos …, 2021 | | 2021 |
Caracterização climática da região de produção de feijão no Centro-Oeste por meio de modelos preditivos. IK Fernandes, DH da Matta, AB Heinemann In: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 14., 2020, Santo Antônio de Goiás. Resumos …, 2021 | | 2021 |