Detalles de la búsqueda
1.
Automated Identification of Northern Leaf Blight-Infected Maize Plants from Field Imagery Using Deep Learning.
Phytopathology
; 107(11): 1426-1432, 2017 11.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-28653579
2.
An Improved Method for Measuring Quantitative Resistance to the Wheat Pathogen Zymoseptoria tritici Using High-Throughput Automated Image Analysis.
Phytopathology
; 106(7): 782-8, 2016 Jul.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-27050574
3.
Measuring quantitative virulence in the wheat pathogen Zymoseptoria tritici using high-throughput automated image analysis.
Phytopathology
; 104(9): 985-92, 2014 Sep.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-24624955
4.
Genome-Wide Association Study for Maize Leaf Cuticular Conductance Identifies Candidate Genes Involved in the Regulation of Cuticle Development.
G3 (Bethesda)
; 10(5): 1671-1683, 2020 05 04.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32184371
5.
Quantitative trait locus mapping reveals complex genetic architecture of quantitative virulence in the wheat pathogen Zymoseptoria tritici.
Mol Plant Pathol
; 19(1): 201-216, 2018 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-27868326
6.
Image set for deep learning: field images of maize annotated with disease symptoms.
BMC Res Notes
; 11(1): 440, 2018 Jul 03.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29970178
7.
Quantitative trait locus mapping of melanization in the plant pathogenic fungus Zymoseptoria tritici.
G3 (Bethesda)
; 4(12): 2519-33, 2014 Oct 29.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-25360032
Resultados
1 -
7
de 7
1
Próxima >
>>