Identificação e validação de SNPs por machine learning relacionados ao teor de amilose em arroz.

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dc.contributorDHIOVANNA CORREIA ROCHA, mestranda UFG; RICARDO CERRI, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS; MARCELO GONCALVES NARCISO, CNPAF; ROSANA PEREIRA VIANELLO, CNPAF; CLAUDIO BRONDANI, CNPAF.
dc.creatorROCHA, D. C.
dc.creatorCERRI, R.
dc.creatorNARCISO, M. G.
dc.creatorVIANELLO, R. P.
dc.creatorBRONDANI, C.
dc.date2020-05-29T04:40:19Z
dc.date2020-05-29T04:40:19Z
dc.date2020-05-28
dc.date2019
dc.date.accessioned2026-07-01T00:05:18Z
dc.descriptionEste trabalho teve como objetivo identificar e validar marcadores SNPs relacionados ao teor de amilose em grãos de arroz por meio da estratégia de machine learning. Diferentes usos do arroz na culinária estão diretamente relacionados ao teor de amilose do grão, por afetar características como textura, viscosidade e absorção de água.
dc.formatp. 72.
dc.identifierIn: SEMINÁRIO JOVENS TALENTOS, 13., 2019, Santo Antônio de Goiás. Resumos... Santo Antônio de Goiás: Embrapa Arroz e Feijão, 2019.
dc.identifier978-65-86056-69-3
dc.identifierhttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1122707
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/397083
dc.languagepor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectArroz
dc.subjectOryza Sativa
dc.subjectAmilose
dc.subjectMarcador Molecular
dc.titleIdentificação e validação de SNPs por machine learning relacionados ao teor de amilose em arroz.
dc.typeResumo em anais e proceedings

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