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Applications of Artificial Intelligence in Climate-Resilient Smart-Crop Breeding.
Khan, Muhammad Hafeez Ullah; Wang, Shoudong; Wang, Jun; Ahmar, Sunny; Saeed, Sumbul; Khan, Shahid Ullah; Xu, Xiaogang; Chen, Hongyang; Bhat, Javaid Akhter; Feng, Xianzhong.
Afiliación
  • Khan MHU; Key Laboratory of Soybean Molecular Design Breeding, Northeast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130102, China.
  • Wang S; Zhejiang Lab, Hangzhou 310012, China.
  • Wang J; Key Laboratory of Soybean Molecular Design Breeding, Northeast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130102, China.
  • Ahmar S; Zhejiang Lab, Hangzhou 310012, China.
  • Saeed S; Zhejiang Lab, Hangzhou 310012, China.
  • Khan SU; Institute of Biology, Biotechnology and Environmental Protection, Faculty of Natural Sciences, University of Silesia, Jagiellonska 28, 40-032 Katowice, Poland.
  • Xu X; National Key Laboratory of Crop Genetic Improvement, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China.
  • Chen H; National Key Laboratory of Crop Genetic Improvement, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China.
  • Bhat JA; Zhejiang Lab, Hangzhou 310012, China.
  • Feng X; Zhejiang Lab, Hangzhou 310012, China.
Int J Mol Sci ; 23(19)2022 Sep 22.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36232455
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Productos Agrícolas / Fitomejoramiento Idioma: En Revista: Int J Mol Sci Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: China Pais de publicación: Suiza
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