المؤلفون: Oury, V., Leroux, T., Turc, O., Chapuis, R., Palaffre, C., Tardieu, F., Prado, S. Alvarez, Welcker, C., Lacube, S.

المصدر: Plant Methods, 18(1), 96, (2022-07-28)

مصطلحات موضوعية: Zea mays, Maize ear imaging, CNN-based deep learning, Environmental response, Grain set, Grain abortion, Maize ear spatial organization

Relation: https://zenodo.org/communities/eu; oai:zenodo.org:6946547

الاتاحة: https://doi.org/10.1186/s13007-022-00925-8

المؤلفون: V. Oury, T. Leroux, O. Turc, R. Chapuis, C. Palaffre, F. Tardieu, S. Alvarez Prado, C. Welcker, S. Lacube

المساهمون: Phymea Systems, Écophysiologie des Plantes sous Stress environnementaux (LEPSE), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Montpellier, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Domaine expérimental de Melgueil (MONTP MELGUEIL UE), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Unité expérimentale du maïs (BORDX ST-MARTIN UE), Instituto de Investigaciones Fisiologicas y Ecologicas Vinculadas a la Agricultura (IFEVA), Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas [Buenos Aires] (CONICET)-Facultad de Agronomía [Buenos Aires], Universidad de Buenos Aires [Buenos Aires] (UBA)-Universidad de Buenos Aires [Buenos Aires] (UBA), Universidad de Buenos Aires [Buenos Aires] (UBA), This study is a joined effort from Phymea-Systems and the INRAe. For Phymea-Systems, the work was largely financed by the company’s own resources with a participation from Région Occitanie funds. For the INRAe participation, this work was supported by the EU project FP7-244374 (DROPS), the projects ANR-10-BTBR-0001 (Amaizing) and ANR-11-INBS-0012 (Phenome) and the EU project H2020 731013 (EPPN2020)., ANR-10-BTBR-0001,AMAIZING,Développer de nouvelles variétés de maïs pour une agriculture durable: une approche intégrée de la génomique à la sélection(2010), ANR-11-INBS-0012,PHENOME,Centre français de phénomique végétale(2011), European Project: 244374,EC:FP7:KBBE,FP7-KBBE-2009-3,DROPS(2010), European Project: 731013 ,EPPN2020(2017)

المصدر: Plant Methods
Plant Methods, 2022, 18 (1), pp.96. ⟨10.1186/s13007-022-00925-8⟩

مصطلحات موضوعية: Maize ear imaging, Grain abortion, [SDV]Life Sciences [q-bio], Genetics, Plant Science, CNN-based deep learning, Zea mays, Environmental response, Maize ear spatial organization, Biotechnology, Grain set

URL الوصول: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::c3f548823c3ea766933629a9956d2e8e
https://hal.inrae.fr/hal-03749808

المؤلفون: Oury, V., Leroux, T., Turc, O., Chapuis, R., Palaffre, C., Tardieu, F., Alvarez Prado, Santiago, Welcker, C., Lacube, S.

مصطلحات موضوعية: CNN-BASED DEEP LEARNING, ENVIRONMENTAL RESPONSE, GRAIN ABORTION, GRAIN SET, MAIZE EAR IMAGING, MAIZE EAR SPATIAL ORGANIZATION, ZEA MAYS, https://purl.org/becyt/ford/4.1, https://purl.org/becyt/ford/4

وصف الملف: application/pdf

Relation: http://hdl.handle.net/11336/213446; Oury, V.; Leroux, T.; Turc, O.; Chapuis, R.; Palaffre, C.; et al.; Earbox, an open tool for high-throughput measurement of the spatial organization of maize ears and inference of novel traits; BioMed Central; Plant Methods; 18; 1; 12-2022; 1-17; CONICET Digital; CONICET

الاتاحة: http://hdl.handle.net/11336/213446