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Identification of predictor genes for feed efficiency in beef cattle by applying machine learning methods to multi-tissue transcriptome data
Identification of predictor genes for feed efficiency in beef cattle by applying machine learning methods to multi-tissue transcriptome data
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Identification of predictor genes for feed efficiency in beef cattle by applying machine learning methods to multi-tissue transcriptome data

Weihao Chen Pâmela Almeida Alexandre; Gabriela Ribeiro; Heidge Fukumasu; Wei Sun; Antonio Reverter; Yutao Li

Frontiers in Genetics Lausanne v. 12, art. 619857, p. 1-12, 2021

Lausanne 2021

Localização: FZEA - Fac. Zoot. Eng. de Alimentos    (PCD 2021 Ide )(Acessar)

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Exploring the regulatory potential of long non-coding RNA in feed efficiency of indicine cattle
Exploring the regulatory potential of long non-coding RNA in feed efficiency of indicine cattle
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Exploring the regulatory potential of long non-coding RNA in feed efficiency of indicine cattle

Pâmela Almeida Alexandre Antonio Reverter; Roberta B Berezin; Laércio Ribeiro Porto Neto; Gabriela Ribeiro; Miguel Henrique de Almeida Santana; José Bento Sterman Ferraz; Heidge Fukumasu

Genes Basel v. 11, art. 997, p. 1-22, 2020

Basel 2020

Localização: FZEA - Fac. Zoot. Eng. de Alimentos    (PCD 2020 Exp )(Acessar)

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  1. Porto Neto, L  (1)
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  1. Genes  (1)
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Deste Autor:

  1. Alexandre, P
  2. Ribeiro, G
  3. Reverter, A
  4. Fukumasu, H
  5. Porto Neto, L

Neste Assunto:

  1. Rna
  2. Consumo Alimentar Para Animal
  3. Genes
  4. Expressão Gênica
  5. Sequenciamento Genético

  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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