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出版物

2023 财年(2022 js金沙3983总站0 月 – 2023 年)

法哈德, M., 特里帕蒂, S.B., 辛格, R.P., 乔希, A.K., 巴蒂, P.K., 维什瓦卡玛, M.K., & 库马尔, U. 2023. “用于早期建立 QTL 及其与主要物候影响js金沙3983总站的关联的 GWAS (Vrn, Ppd, 和 Eps) 面包小麦." js金沙3983总站 14(7):1507。 js金沙3983总站i:10.3390/genes14071507.

德赖斯加克, S., 佩雷斯-罗德里格斯, P., 克雷斯波-埃雷拉, L., 宾利, A.R., & 克罗萨, J. 2023. “春面包小麦快速循环js金沙3983总站选择的结果." G3:基因, js金沙3983总站, 遗传学 13(4):jkad025。 js金沙3983总站i:10.1093/g3journal/jkad025.

科斯塔-内托, G., 克雷斯波-埃雷拉, L., 弗拉格利, N., 加德纳, K., 宾利, A.R., 德赖斯加克, S., 弗里切-内托, R., 蒙特西诺斯-洛佩斯, O.A., & 克罗萨, J. 2023. “全环境关联增强了对历史小麦育种数据的多年js金沙3983总站预测." js金沙3983总站 13(2):jkac313。 js金沙3983总站i:10.1093/g3journal/jkac313.

托格纳利, M., 王, X., 库塞拉, T., 什雷斯塔, S., 朱莉安娜,P., 蒙达尔, S., 平托, F., 戈文丹, V., 克雷斯波-埃雷拉, L., 韦尔塔-埃斯皮诺, J., 辛格, R.P., 宝沃, K., & 波兰, J. 2023. “多模态深度学习通过融合js金沙3983总站学和表型组学改善小麦育种中的谷物产量预测." js金沙3983总站信息学 39(6):btad226。 js金沙3983总站i:10.1093/生物信息学/btad336.

雷耶斯-杰米斯, A.E., 穆尼奥斯-萨瓦拉, S., 莱昂-华雷斯, E.Y., 卢娜-加里多, B., 努涅斯-里奥斯, C., 洛佩兹-加西亚, A.Y., & 德赖斯加克, S. 2022. “使用液体处理站和磁珠从js金沙3983总站叶子和种子组织中提取半自动 DNA 方案(版本 1)." 泽诺多. js金沙3983总站i:10.5281/zenojs金沙3983总站.7443884.

阿迪卡里, L., 什雷斯塔, S., 吴, S., 等. 2022. “用于js金沙3983总站分型的高通量脱脂测序方法, 剂量估计和识别易位." js金沙3983总站代表 12:17583。 js金沙3983总站i:10.1038/s41598-022-19858-2.

2022 财年(2021 js金沙3983总站0 月 - 2022 年 9 月)

巴蒂, P.K., 朱莉安娜,P., 辛格, R.P., 乔希, A.K., 维什瓦卡玛, M.K., 波兰, J., 戈文丹, V., 什雷斯塔, S., 克雷斯波-埃雷拉, L., 蒙达尔, S., 韦尔塔-埃斯皮诺, J., & 库马尔, U. 2022. “剖析影响春面包小麦js金沙3983总站型对印度主要小麦产区适应的物候遗传结构." js金沙3983总站科学前沿 13:920682。 js金沙3983总站i:10.3389/fpls.2022.920682.

朱莉安娜,P., 他, X., 马尔扎, F., 伊斯兰教, R., 安瓦尔, B., 波兰, J., 等. 2022a. “多样性面板中小麦瘟病的js金沙3983总站选择, 育种小组, 和全同胞小组." js金沙3983总站科学前沿 12:745379。 js金沙3983总站i:10.3389/fpls.2021.745379.

朱莉安娜,P., 他, X., 波兰, J., 罗伊, K.K., 马拉克, P.K., 米斯拉, V.K., 等. 2022b. “面包小麦育种小组中斑斑病的js金沙3983总站选择, 全同胞, 以及针对斑斑病的半同胞和基于索引的选择, 标题, 和株高." 理论与js金沙3983总站遗传学 135:1965–1983。 js金沙3983总站i:10.1007/s00122-022-04087-y.

朱莉安娜,P., 他, X., 波兰, J., 什雷斯塔, S., 乔希, A.K., 韦尔塔-埃斯皮诺, J., 等. 2022c. “全js金沙3983总站关联图谱表明面包小麦斑斑病抗性的定量遗传控制以及某些斑斑病基因座对谷物产量的有利影响." js金沙3983总站科学前沿 13:js金沙3983总站18。 js金沙3983总站i:10.3389/fpls.2022.835095.

蒙代尼, A., 罗莎拉, U., 赛格尔, D., & 德赖斯加克, S. 2022. “CIMMYT 国际优质春季和半干旱js金沙3983总站产量试验中的选择签名." 植物js金沙3983总站 15(1):e20165。 js金沙3983总站i:10.1002/tpg2.20165.

蒙特西诺斯-洛佩斯, O.A., 蒙特西诺斯-洛佩斯, J.C., 蒙特西诺斯-洛佩斯, A., 拉米雷斯-阿尔卡拉斯, J.M., 波兰, J., 辛格, R., 德赖斯加克, S., 克雷斯波, L., 蒙达尔, S., 戈维丹, V., 朱莉安娜,P., 埃斯皮诺, J.H., 什雷斯塔, S., 瓦尔什尼, R.K., & 克罗萨, J. 2022. “贝叶斯多特征核方法改进了基于多环境js金沙3983总站的预测." G3:基因, js金沙3983总站, 遗传学 12(2):Jkab406。 js金沙3983总站i:10.1093/g3journal/jkab406.

古拉米, M., 威默, V., 圣萨洛尼, C., 石油, C., 赫恩, S.J., 科瓦鲁比亚斯-帕扎兰, G., 伦辛, S., 海斯, J., 佩雷斯-罗德里格斯, P., 德赖斯加克, S., 克罗萨, J., & 马提尼, J.W.R. 2021. “不同育种机构采用js金沙3983总站选择的比较." js金沙3983总站科学前沿 12:728567。 js金沙3983总站i:10.3389/fpls.2021.728567.

朱莉安娜,P., 辛格, R.P., 波兰, J., 什雷斯塔, S., 韦尔塔-埃斯皮诺, J., 戈文丹, V., 蒙达尔, S., 克雷斯波-埃雷拉, L.A., 库马尔, U., 乔希, A.K., 佩恩, T., 巴蒂, P.K., 托马尔, V., 安慰, F., & 坎波斯·塞尔纳, J.A. 2021. “利用 55 种大规模全js金沙3983总站关联图谱研究阐明面包小麦谷物产量和抗逆性的遗传学,568 行." js金沙3983总站报告 11(1):5254。 js金沙3983总站i:10.1038/s41598-021-84308-4.

托马尔, V., 辛格, D., 迪伦, G.S., 钟, Y.S., 波兰, J., 辛格, R.P., 乔希, A.K., 高塔姆, Y., 蒂瓦里, B.S., & 库马尔, U. 2021. “提高多环境js金沙3983总站预测模型对春小麦产量和相关性状的预测准确性 (js金沙3983总站 L.)." js金沙3983总站科学前沿 12:720123。 js金沙3983总站i:10.3389/fpls.2021.720123.

法哈德, M., 特里帕蒂, S.B., js金沙3983总站, R.P., 乔希, A., 巴蒂, P., 维什瓦卡玛, M.K., 蒙达尔, S., 马利克, A.A., & 库马尔, U. 2021. “面包小麦典型型的多性状选择以适应早期播种条件." 作物js金沙3983总站 62:67–82。 js金沙3983总站i:10.1002/csc2.20628.

洛佩兹-克鲁兹, M., 德赖斯加克, S., 克雷斯波-埃雷拉, L., 宾利, A.R., 辛格, R., 波兰, J., 什雷斯塔, S., 韦尔塔-埃斯皮诺, J., 戈文丹, V., 朱莉安娜,P., 蒙达尔, S., 佩雷斯-罗德里格斯, P., & 克罗萨, J. 2022. “稀疏核模型为多年小麦育种数据中的js金沙3983总站预测提供训练集设计的优化." 植物js金沙3983总站 15(4):e20254。 js金沙3983总站i:10.1002/tpg2.20254.

2021 财年 (2020 js金沙3983总站0 月 – 2021 年 9 月)

拉赫曼 M, 克莱恩·J, 哈格高塔实验室 A, js金沙3983总站R, 波兰 J. 2021. “在热应激环境下利用次要性状和高密度表型改善小麦产量预测.”正面. js金沙3983总站科学。 12:633651. js金沙3983总站I:10.3389/fpls.2021.633651.

托马尔五世, 辛格·D, 迪龙 GS, 辛格 RP, 波兰 J, 乔希 AK, 辛格PK, 巴蒂PK, 库马尔·S, 拉赫曼 M, 蒂瓦里BS, 库马尔·U. 2021. “小麦斑枯病抗性的新 QTL(Triticum aestivum L.) 使用全js金沙3983总站关联映射.” js金沙3983总站前沿。 11:613217. js金沙3983总站I:10.3389/fgene.2020.613217.

托马尔五世, 迪龙 GS, 辛格·D, 辛格 RP, 波兰 J, 乔希 AK, 蒂瓦里BS, 库马尔·U. 2021. “小麦抗条锈病js金沙3983总站预测和新基因座鉴定的评估(Triticum aestivum L.).” js金沙3983总站前沿。 12:710485. js金沙3983总站I:10.3389/fgene.2021.710485.

托马尔五世, 迪龙 GS, js金沙3983总站达尔吉特, js金沙3983总站 RP, 波兰 J, 乔希 AK, 蒂瓦里BS, 库马尔·乌塔姆. 2021. “阐明基于 SNP 的遗传多样性和面包小麦先进育种系的群体结构 (Triticum aestivum L.).” js金沙3983总站。 9:e11593。 js金沙3983总站I:10.7717/peerj.11593.

德赖斯加克 S, 克罗萨 J, 佩雷斯-罗德里格斯 P, 蒙特西诺斯-洛佩斯 OA, 罗莎拉U, 朱莉安娜·P, 等. 2021. “CIMMYT 全球小麦计划中js金沙3983总站选择的实施, 过去 10 年的调查结果.” 农作物品种js金沙3983总站。 3(2):e210005. js金沙3983总站I:10.20900/cbgg20210005. htjs金沙3983总站s://hdl.手柄.网/10883/21708.

克罗萨 J, 弗里切-内托 R, 蒙特西诺斯-洛佩兹 OA, 科斯塔-内托 G, 德赖斯加克 S, 蒙特西诺斯-洛佩兹 A, 宾利 AR. 2021. “现代植物育种三角:优化js金沙3983总站学的使用, 表型组学, 和环境数据.” 前面。js金沙3983总站科学。 12:651480。 js金沙3983总站I:10.3389/fpls.2021.651480.

高丽, 古DH, 朱莉安娜·P, Rife T, 辛格·D, 莱姆斯·达席尔瓦 C, 勒克斯T, 多恩·KM, 克林史密斯 M, 席尔瓦·P, 王X, 斯潘纳格尔 M, 莫纳特 C, 弗里贝 B, 斯图尔纳格尔 B, 穆尔鲍尔 GJ, 沃科维亚克 S, 波兹尼亚克 C, 辛格R, 斯坦因·N, 马斯彻 M, 弗里茨A, 波兰 J. 2020. “面包小麦中的山羊草 2NvS 片段:细胞学, js金沙3983总站学, 和育种.” 理论与js金沙3983总站遗传学。 134:529-542。 js金沙3983总站I:10.1007/s00122-020-03712-y.

朱莉安娜·P, 何X, 卡比尔先生, 罗伊·KK, 安瓦尔·MB, 马尔扎 F, 波兰 J, 什雷斯塔·S, 辛格 RP, 辛格PK. 2020. “在玻利维亚和孟加拉国评估的 CIMMYT 国际筛选苗圃中小麦稻瘟病抗性的全js金沙3983总站关联图谱.” js金沙3983总站报告。 10:15972。 js金沙3983总站I:10.1038/s41598-020-72735-8.

王X, 席尔瓦·P, 新墨西哥州贝洛, js金沙3983总站·D, 埃弗斯·B, 蒙达尔·S, 埃斯皮诺萨 FP, js金沙3983总站 RP, 波兰 J. 2020. “通过直接从正射图像中提取特征,提高了无人机系统高通量表型分析的准确性.” 前面。js金沙3983总站科学。 11:587093. js金沙3983总站I:10.3389/fpls.2020.587093.

赛格尔·D, 蒙达尔·S, 克雷斯波-埃雷拉 L, 维鲁 G, 朱莉安娜·P, 韦尔塔-埃斯皮诺 J, 什雷斯塔·S, 波兰 J, 辛格R, 德赖斯加克 S. 2020. “基于单倍型, 全js金沙3983总站关联研究揭示了 CIMMYT 春面包小麦谷物产量的稳定js金沙3983总站区域.” js金沙3983总站前沿。 11:589490。 js金沙3983总站I:10.3389/fgene.2020.589490.

2020 财年(2019 js金沙3983总站0 月至 2020 年 9 月)

伊巴·米, 克罗萨 J, 蒙特西诺斯-洛佩斯 OA, 蒙特西诺斯-洛佩斯 A, 朱莉安娜·P, 古兹曼 C, 德洛宁 E, 德赖斯加克 S, 波兰 J. 2020. “多年来多种小麦品质性状的js金沙3983总站预测.” 植物js金沙3983总站。 js金沙3983总站e20034. js金沙3983总站I:10.1002/tpg2.20034.

朱莉安娜·P, 辛格 RP, 布劳恩 HJ, 韦尔塔-埃斯皮诺 J, 克雷斯波-埃雷拉 L, 佩恩·T, 波兰 J, 什雷斯塔·S, 库马尔·U, 乔希 AK, 伊姆蒂亚兹 M, 拉赫曼MM, 托莱多足球俱乐部. 2020. “全球小麦产量的回顾性定量遗传分析和js金沙3983总站预测.” js金沙3983总站科学前沿。 11:580136. js金沙3983总站I:10.3389/fpls.2020.580136.

朱莉安娜·P, 辛格 RP, 布劳恩 HJ, 韦尔塔-埃斯皮诺 J, 克雷斯波-埃雷拉 L, 戈文丹五世, 蒙达尔·S, 波兰 J, 什雷斯塔·S. 2020. “CIMMYT 小麦育种计划中谷物产量的js金沙3983总站选择 - 现状和前景.” js金沙3983总站科学前沿。 11:564183. js金沙3983总站I:10.3389/fpls.2020.564183.

克劳斯先生, 蒙达尔·S, 克罗萨 J, js金沙3983总站 RP, 平托·F, 哈格高塔实验室 A, 什雷斯塔·S, 鲁特科斯基·J, 戈尔马, 索雷尔我, 波兰 J. 2020. “空中高通量表型分析能够间接选择早期世代的谷物产量, 育种计划中的种子限制阶段.” 作物js金沙3983总站。 60:3096–3114。 js金沙3983总站I:10.1002/csc2.20259.

赛格尔·D, 罗莎拉U, 蒙达尔·S, 辛格R, 波兰 J, 德赖斯加克 S. 2020. “将全js金沙3983总站关联图谱结果纳入js金沙3983总站预测模型,以预测 CIMMYT 春面包小麦的籽粒产量和产量稳定性.” js金沙3983总站科学前沿。 11:197。 js金沙3983总站I:10.3389/fpls.2020.00197.

佩雷斯-罗德里格斯 P, 弗洛雷斯-加拉尔萨 S, 瓦克拉-韦尔塔 H, 赫伯特·德尔·瓦莱-帕尼亚瓜 D, 蒙特西诺斯-洛佩斯 OA, 克罗萨 J. 2020. 序数数据的贝叶斯线性和非线性回归模型的基于js金沙3983总站的预测. 植物js金沙3983总站。 js金沙3983总站e20021. js金沙3983总站I:10.1002/tpg2.20021.

马提尼 JWR, 克罗萨 J, 托莱多足球俱乐部, 奎瓦斯 J. 2020. “关于js金沙3983总站型 × 环境相互作用的协方差结构中的 Hadamard 和 Kronecker 乘积.” 植物js金沙3983总站。 js金沙3983总站e20033.. js金沙3983总站I:10.1002/tpg2.20033.

杰拉德·GS, 洛杉矶克雷斯波-埃雷拉, 克罗萨 J, 蒙达尔·S, 维鲁 G, 朱莉安娜·P, 韦尔塔-埃斯皮诺 J, 巴尔加斯 M, 兰达瓦 MS, 巴瓦尼·S, 布劳恩 H, js金沙3983总站 RP. 2020. “CIMMYT 高降雨量小麦筛选苗圃的谷物产量遗传增益和生理相关性状的变化在国际环境中进行了测试.” 大田js金沙3983总站研究。 249:107742。 js金沙3983总站I:10.1016/j.fcr.2020.107742.

马提尼 JWR, 托莱多足球俱乐部, 克罗萨 J. 2020. “关于加性js金沙3983总站关系的 Hadamard 幂的相互作用效应模型的近似.” js金沙3983总站群体生物学。 132:16-23。 js金沙3983总站I:10.1016/j.tpb.2020.01.004.

塞隆-罗哈斯 JJ, 克罗萨 J. 2020. “组合多级线性js金沙3983总站选择指数来预测植物育种中的净遗传价值.” G3:js金沙3983总站。 10(6):2087–2101. js金沙3983总站I:10.1534/g3.120.401171.

塞隆-罗哈斯 JJ, js金沙3983总站 J. 2020. “正态分布的线性选择指数的最大化选择响应的估计量的期望和方差.” js金沙3983总站基因理论。 133js金沙3983总站743–2758。 js金沙3983总站I:10.1007/s00122-020-03629-6.

2019 财年(2018 js金沙3983总站0 月至 2019 年 9 月)

朱莉安娜·P, 波兰 J, 韦尔塔-埃斯皮诺 J, 什雷斯塔·S, 克罗萨 J, 克雷斯波-埃雷拉 L, 托莱多足球俱乐部, 戈文丹五世, 蒙达尔·S, 库马尔·U, 等. 2019. “提高粮食产量, 利用大规模js金沙3983总站学研究面包小麦的逆境恢复能力和品质.” 自然js金沙3983总站。 51(10):1530-1539。 js金沙3983总站I:10.1038/s41588-019-0496-6.

霍华德 R, 贾诺拉·D, 蒙特西诺斯-洛佩斯 O, 朱莉安娜·P, 辛格R, 波兰 J, 什雷斯塔·S, 佩雷斯-罗德里格斯 P, 克罗萨 J, 贾昆·D. 2019. “js金沙3983总站的联合使用, 血统, 及其与环境的相互作用,用于预测小麦品系在新环境中的表现.” G3:js金沙3983总站。 9(9)js金沙3983总站925–2934。 js金沙3983总站I:10.1534/g3.119.400508.

2018

克莱恩, J., 蒙达尔, S., 鲁特科斯基, J., js金沙3983总站, R. P., & 波兰,J. (2018)。 结合高通量表型和js金沙3983总站信息,提高小麦育种的预测和选择准确性.植物js金沙3983总站,11(1), 0.https://js金沙3983总站i.org/10.3835/plantgenome2017.05.0043

巴滕菲尔德, S. D., 谢里登, J. L., 席尔瓦, L. D. C. E., 米克劳斯, K. J., 德赖斯加克, S., 沃尔芬格, R. D., 佩尼亚, R. J., 辛格, R. P., 杰克逊, E. W., 弗里茨, A. K., 古兹曼, C., & 波兰, J. A. (2018). 育种辅助基因组学:在 CIMMYT 小麦育种计划中js金沙3983总站元 GWAS 提高制粉和烘焙质量.公共图书馆一,13(11),e0204757。https://js金沙3983总站i.org/10.1371/journal.pone.0204757

朱莉安娜,P., js金沙3983总站, R.P., js金沙3983总站, P.K., 波兰, J.A., 伯格斯特罗姆, G.C., 韦尔塔-埃斯皮诺, J., 巴瓦尼, S., 克罗萨, J. & 索雷尔, M.E. (2018) 抗叶锈病的全js金沙3983总站关联图谱, 小麦中的条锈病和棕斑病揭示了潜在的候选基因. 理论与js金沙3983总站遗传学, 1-18.

朱莉安娜,P., 辛格, R. P., 波兰, J., 蒙达尔, S., 克罗萨, J., 蒙特西诺斯-洛佩斯, O. A., 德赖斯加克, S., 佩雷斯-罗德里格斯, P., 韦尔塔-埃斯皮诺, J., 克雷斯波-埃雷拉, L., & 戈文丹, V. (2018). js金沙3983总站基因组选择的前景与挑战——面包小麦产量育种的新范式.植物js金沙3983总站,11(3)。检索自htjs金沙3983总站s://dl.sciencesocieties.org/publications/js金沙3983总站g/pdfs/0/0/180017

朱莉安娜,P., 蒙特西诺斯-洛佩斯, O. A., 克罗萨, J., 蒙达尔, S., 冈萨雷斯·佩雷斯, L., 波兰, J., 韦尔塔-埃斯皮诺, J., 克雷斯波-埃雷拉, L., 戈文丹, V., 德赖斯加克, S., 什雷斯塔, S., 佩雷斯-罗德里格斯, P., 平托·埃斯皮诺萨, F., & 辛格, R. P. (2018). 将js金沙3983总站预测和高通量表型整合到气候适应性面包小麦育种中.理论与js金沙3983总站遗传学,js金沙3983总站18。https://js金沙3983总站i.org/10.1007/s00122-018-3206-3

王, X., js金沙3983总站, D., 玛拉, S., 莫里斯, G., & 波兰,J. (2018)。 使用不同传感技术对高粱株高进行田间高通量表型分析.种植方法,14(1), 53.https://js金沙3983总站i.org/10.1186/s13007-018-0324-5

2017

哈格海塔实验室, A., J. 克莱恩, S. 蒙达尔, J. 鲁特科斯基, R. P. 辛格和 J. 波兰 (2017) js金沙3983总站地理加权回归改进无人机系统图像的粮食产量预测. 作物科学. DOI:10.2135/cropsci2016.12.1016

克罗萨, J., 佩雷斯-罗德里格斯, P., 奎瓦斯, J., 蒙特西诺斯-洛佩斯, O., 贾昆, D., 德洛斯坎波斯, G., 布尔格尼奥, J., 卡马乔-冈萨雷斯, J.M., 佩雷斯·埃利萨尔德, S., 贝耶尼, Y., 德赖斯加克, S., 辛格, R., 张, X., 高达, M., 鲁尔基瓦尔, M., 鲁特科斯基, J., & 瓦尔什尼, R.K. (2017). 植物育种中的js金沙3983总站选择:方法, 型号, 和观点. 植物科学趋势. 在线发布. http://dx.doi.org/10.1016/j.植物.2017.08.011

拉多, B., S. 巴滕菲尔德, C. 古兹曼, M. 昆克, R. P. 辛格, S. 德赖斯加克, R. J. 佩尼亚, A. 弗里茨, P. 席尔瓦, J. 波兰和L. Gutiérrez (2017) 在两个小麦育种计划中使用js金沙3983总站预测选择杂交的策略. 植物js金沙3983总站 10(2). DOI:10.3835/plantgenome2016.12.0128

蒙特西诺斯·洛佩斯, A., 蒙特西诺斯·洛佩斯, O.A., 奎瓦斯, J., 马塔·洛佩兹, W.A., 布尔格尼奥, J., 蒙达尔, S., 韦尔塔, J., 辛格, R., 奥特里克, E., 冈萨雷斯-佩雷斯, L., & 克罗萨, J. 2017. js金沙3983总站贝叶斯函数回归模型互动使用高光谱图像数据预测小麦产量. 植物方法 13:62 DOI 10.1186/s13007-017-0212-4

蒙特西诺斯·洛佩斯, O.A, 蒙特西诺斯·洛佩斯, A., 十字, J., 蒙特西诺斯·洛佩斯, J.C., 摩托桑切斯, D., 埃斯特拉达-冈萨雷斯, F., 吉尔伯格, J., js金沙3983总站, R., 蒙达尔, S., & 朱莉安娜,P.2017. 使用推荐系统预测多性状和多环境js金沙3983总站数据. js金沙3983总站,号码:10.1534/js金沙3983总站.117.300309

邓克尔, S., 克罗萨, J., 吴, S., 邦内特, D., & 波兰, J. (2017). 提高合成小麦产量的js金沙3983总站选择. 作物科学, 57(2). https://doi.org/10.2135/cropsci2016.04.0209

朱莉安娜,P., 辛格, R. P., 辛格, P. K., 克罗萨, J., 韦尔塔-埃斯皮诺, J., 局域网, C., 巴瓦尼, S., 鲁特科斯基, J. E., 波兰, J. A., 伯格斯特罗姆, G. C., & 索雷尔, M. E. (2017). 叶子的基因组和谱系预测, 茎, 以及小麦的条锈病抗性. 理论与js金沙3983总站遗传学, 1–16. https://doi.org/10.1007/s00122-017-2897-1

朱莉安娜,P., 辛格, R. P., 辛格, P. K., 克罗萨, J., 鲁特科斯基, J. E., 波兰, J. A., 伯格斯特罗姆, G. C., & 索雷尔, M. E. (2017). 用于js金沙3983总站预测小麦壳针孢的模型和全js金沙3983总站分析方法的比较, Stagonospora Nodorum 斑点, 和小麦的褐斑病抗性. 植物js金沙3983总站, 10(2), 0. https://doi.org/10.3835/plantgenome2016.08.0082

佩雷斯-罗德里格斯, P., 克罗萨, J., 鲁特科斯基, J., 波兰, J., 辛格, R., 莱加拉, A., 奥特里克, E., 坎波斯, G. 洛斯, 布尔格尼奥, J., & 德赖斯加克, S. (2017). 用于预测国际环境中小麦品系的单步js金沙3983总站和谱系基因型 × 环境相互作用模型. 植物js金沙3983总站, 0(0), 0. https://doi.org/10.3835/plantgenome2016.09.0089

赛格尔, D., 奥特里克, E., 辛格, R., 埃利斯, M., 辛格, S., 德赖斯加克, S. (2017). 谷物产量和产量稳定性js金沙3983总站区域的鉴定及其上位相互作用, 2017, 科学报告, 7, 41578. doi:10.1038/srep41578

丹吉尔, P., 克拉森, S., 莫希卡, J. P., 洛弗尔, J. T., 莫耶斯, B. T., 巴劳伊丹, M., 纳雷多, M. E. B., 麦克纳利, K. L., 波兰, J., 布什, D. R., 梁, H., 利奇, J. E., & 麦凯, J. K. (2017). 基于田间的高通量表型快速识别控制水稻产量成分的js金沙3983总站区域. 科学报告, 7, 42839. https://doi.org/10.1038/srep42839

2016

古兹曼, C., R. J. 佩尼亚, R. 辛格, E. 奥特里克, S. 德赖斯加克, J. 克罗萨, J. 鲁特科斯基, J. 波兰, 和S. 巴顿菲尔德 (2016). CIMMYT 的小麦品质改良及其基因组选择的js金沙3983总站. js金沙3983总站和转化基因组学. DOI:10.1016/j.atg.2016.10.004

大头钉, J., A. 巴克利, T. 盛行, J. 波兰, 和L. 纳利 (2016). 量化品种特定的耐热性和适应气候变化的潜力. 全球变化生物学, 22(8), 2904–2912. https://js金沙3983总站i.org/10.1111/gcb.13163

鲁特科斯基, J., J. 波兰, S. 蒙达尔, E. 奥特里克, L. G. 帕雷斯, J. 克罗萨, M. 雷诺兹和 R. 辛格 (2016) 高通量表型分析的冠层温度和植被指数提高了小麦籽粒产量谱系和js金沙3983总站选择的准确性. G3:基因. DOI:10.1534/g3.116.032888

波兰, J. 和 J. 鲁特科斯基 (2016). 抗病js金沙3983总站选择的进展和挑战. 植物病理学年度回顾 54(1):DOI:doi:10.1146/annurev-phyto-080615-100056

巴滕菲尔德, S. D., C. 古兹曼, R. C. 盖诺, R. 辛格, R. 佩尼亚, S. 德赖斯加克, A. 弗里茨和 J. 波兰 (2016). CIMMYT 春面包小麦育种计划中加工和最终使用品质性状的js金沙3983总站选择. 植物js金沙3983总站. DOI:10.3835/plantgenome2016.01.0005

克莱恩, J., Y. 魏, J. 巴克, S. 汤普森, P. 市议员, M. 雷诺兹, N. 张和J. 波兰 (2016). 便携式现场表型分析平台的开发和部署. 作物科学 56(3): 965-975. js金沙3983总站I:10.2135/cropsci2015.05.0290

蒙特西诺斯-洛佩斯, O. A., A. 蒙特西诺斯-洛佩斯, J. 克罗萨, F. 托莱多, O. 佩雷斯-埃尔南德斯, K. M. 埃斯克里奇, J. 鲁特科斯基. js金沙3983总站贝叶斯多性状和多环境模型. G3:基因. 6:2725-2744 doi:10.1534/g3.116.032359

哈格海塔实验室, A., L. 冈萨雷斯·佩雷斯, S. 蒙达尔, D. 辛格, D. 辛斯托克, J. 鲁特科斯基, I. 奥尔蒂斯修道院, R. P. 辛格, D. 古丁和 J. 波兰 (2016). 无人机系统在大型小麦育种苗圃高通量表型分析中的js金沙3983总站. 植物方法 12(1):1-15. DOI:10.1186/s13007-016-0134-6

王, X., 索普, K. R., 白色, J. W., 法语, A. N., & 波兰, J. A. (2016). 地面车辆平台现场高通量植物表型组数据的地理空间处理方法. ASABE 的交易, 59(5), 1053–1067. https://js金沙3983总站i.org/10.13031/转.59.11502

周日, J., 鲁特科斯基, J., 波兰, J., 克罗萨, J., 詹尼克, J., 索雷尔, M. 多重性, 随机回归, 或高通量表型数据中的简单重复性模型可改善小麦籽粒产量的js金沙3983总站预测. 植物js金沙3983总站. 号码:10.3835/plantgenome2016.11.0111

佩雷斯-罗德里格斯, P., 克罗萨, J., 鲁特科斯基, J., 波兰, J., 辛格, R., 莱加拉, A., 奥特里克, E., 坎波斯, G. 洛斯, 布尔格尼奥, J., & 德赖斯加克, S. (2017). 用于预测国际环境中小麦品系的单步js金沙3983总站和谱系基因型 × 环境相互作用模型. 植物js金沙3983总站, 0(0), 0. https://doi.org/10.3835/plantgenome2016.09.0089

巴克, J., 张, N., 莎伦, J., 史蒂夫, R., 王, X., 魏, Y., & 波兰, J. (2016). 开发基于现场的高通量移动表型平台. 农业中的计算机和电子产品, 122, 74–85. https://js金沙3983总站i.org/10.1016/j.compag.2016.01.017

2015

朱莉安娜·P., J. E. 鲁特科斯基, J. 波兰, R. P. 辛格, S. 穆鲁嘎萨米, S. 内特桑, H. 巴比尔, M. E. 索雷尔. 叶尖坏死和伪黑糠与小麦持久锈病抗性相关的全js金沙3983总站关联图谱. 植物js金沙3983总站. 卷. 8, 否. 2. js金沙3983总站i:10.3835/plantgenome2015.01.0002.

克莱恩·J. L., Y. 魏, J. 巴克, S. M. 汤普森, P. D. 市议员, M. 雷诺兹, N. 张, J. js金沙3983总站. 便携式现场表型分析平台的开发和部署. 作物js金沙3983总站. 卷. 56 否. 3, p. 965-975. js金沙3983总站i:10.2135/cropsci2015.05.0290.

鲁特科斯基·J. , 波兰 J., 蒙达尔, S. 奥特里克·E., 冈萨雷斯·佩雷斯 L., 克罗萨 J., 雷诺兹中号., 辛格R., 高通量表型的预测性状提高了小麦产量的谱系和js金沙3983总站选择的准确性. 准备中.

邓克尔, S., M. 劳斯, R·鲍登, 和 J. 波兰 (2015) 合成六倍体 W7984 x Opata M85 作图群体中种族特异性茎锈病抗性的js金沙3983总站作图. 作物科学. 55:1–9.
js金沙3983总站I:10.2135/cropsci2014.11.0755

波兰,J. (2015) 育种辅助js金沙3983总站学. js金沙3983总站生物学的当前观点:24,119–124

盛行, T., S. 吴, R. 鲍登和 J. 波兰 (2015) 尖峰GBS:统一, 用于单标记基因分型和全js金沙3983总站分析的开放平台. BMC js金沙3983总站学 16(1):248

鲁特科斯基, J., R. P. 辛格, J. 韦尔塔-埃斯皮诺, S. 巴瓦尼, J. 波兰, J. L. 詹尼克和 M. E. 索雷尔 (2015) 通过表型和js金沙3983总站选择获得遗传增益,以定量抵抗小麦茎锈病. 植物js金沙3983总站 8(2). DOI:10.3835/plantgenome2014.10.0074

鲁特科斯基, J., R. P. 辛格, J. 韦尔塔-埃斯皮诺, S. 巴瓦尼, J. 波兰, J. L. 詹尼克和 M. E. 索雷尔 (2015) 有效利用历史数据进行js金沙3983总站选择:小麦茎锈病抗性的案例研究. 植物js金沙3983总站 8(1). DOI:10.3835/plantgenome2014.09.0046

M. 洛佩兹-克鲁兹, J. 克罗萨, D. 邦内特, S. 德赖斯加克, J. 波兰, J‐L 詹尼克, R. P. 辛格, E. Autrique 和 G. 德洛斯坎波斯. (2015) 使用标记×环境相互作用js金沙3983总站选择模型提高小麦育种试验的预测准确性. G3:js金沙3983总站.1534/g3.114.016097