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  Machine learning approaches for crop improvement: Leveraging phenotypic and genotypic big data

Tong, H., & Nikoloski, Z. (2021). Machine learning approaches for crop improvement: Leveraging phenotypic and genotypic big data. Journal of Plant Physiology, 257: 153354. doi:10.1016/j.jplph.2020.153354.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0007-A8F9-3 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0007-A8FA-2
Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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Link (beliebiger Volltext)
Beschreibung:
-
OA-Status:
Keine Angabe

Urheber

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 Urheber:
Tong, H.1, Autor           
Nikoloski, Z.1, Autor           
Affiliations:
1Mathematical Modelling and Systems Biology - Nikoloski, Cooperative Research Groups, Max Planck Institute of Molecular Plant Physiology, Max Planck Society, ou_1753310              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2021
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1016/j.jplph.2020.153354
BibTex Citekey: Tong2021
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Journal of Plant Physiology
  Andere : J. Plant Physiol.
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Stuttgart : Urban & Fischer
Seiten: - Band / Heft: 257 Artikelnummer: 153354 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 0176-1617
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/954928517792