Detalles de la búsqueda
1.
Haplotype analysis from unmanned aerial vehicle imagery of rice MAGIC population for the trait dissection of biomass and plant architecture.
J Exp Bot
; 72(7): 2371-2382, 2021 03 29.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33367626
2.
Genomic regions involved in yield potential detected by genome-wide association analysis in Japanese high-yielding rice cultivars.
BMC Genomics
; 15: 346, 2014 May 08.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-24885019
3.
Genetic characterization of rainfed upland New Rice for Africa (NERICA) varieties.
Breed Sci
; 62(1): 27-37, 2012 Mar.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-23136511
4.
Prediction of heading date, culm length, and biomass from canopy-height-related parameters derived from time-series UAV observations of rice.
Front Plant Sci
; 13: 998803, 2022.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36582650
5.
Remote-Sensing-Combined Haplotype Analysis Using Multi-Parental Advanced Generation Inter-Cross Lines Reveals Phenology QTLs for Canopy Height in Rice.
Front Plant Sci
; 12: 715184, 2021.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34721450
6.
Surveillance of panicle positions by unmanned aerial vehicle to reveal morphological features of rice.
PLoS One
; 14(10): e0224386, 2019.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-31671163
7.
Discovery of QTL Alleles for Grain Shape in the Japan-MAGIC Rice Population Using Haplotype Information.
G3 (Bethesda)
; 8(11): 3559-3565, 2018 11 06.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30194091
8.
Haplotype-based allele mining in the Japan-MAGIC rice population.
Sci Rep
; 8(1): 4379, 2018 03 12.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29531264
9.
A follow-up study for biomass yield QTLs in rice.
PLoS One
; 13(10): e0206054, 2018.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30352074
10.
Improvement of Rice Biomass Yield through QTL-Based Selection.
PLoS One
; 11(3): e0151830, 2016.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-26986071
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