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15 p, 1.3 MB Genome-enabled predictions for fruit weight and quality from repeated records in European peach progenies / Biscarini, Filippo (Parco Tecnologico Padano) ; Nazzicari, Nelson (Parco Tecnologico Padano) ; Bink, Marco (Wageningen University and Research. Biometris) ; Arús i Gorina, Pere (Centre de Recerca en Agrigenòmica) ; Aranzana Civit, Mª José (Centre de Recerca en Agrigenòmica) ; Verde, Ignazio (Centro di Ricerca per la Frutticoltura) ; Micali, Sabrina (Centro di Ricerca per la Frutticoltura) ; Pascal, Thierry (Institut national de la recherche agronomique (França). Génétique et Amélioration des Fruits et Légumes) ; Quilot-Turion, Benedicte (Institut national de la recherche agronomique (França). Génétique et Amélioration des Fruits et Légumes) ; Lambert, Patrick (Università degli Studi di Milano. Dipartimento di Scienze Agrarie e Ambientali) ; Silva Linge, Cassia da (Università degli Studi di Milano. Dipartimento di Scienze Agrarie e Ambientali) ; Pacheco, Igor (Università degli Studi di Milano. Dipartimento di Scienze Agrarie e Ambientali) ; Bassi, Daniele (Università degli Studi di Milano. Dipartimento di Scienze Agrarie e Ambientali) ; Stella, Alessandra (Parco Tecnologico Padano) ; Rossini, Laura (Parco Tecnologico Padano)
Background: Highly polygenic traits such as fruit weight, sugar content and acidity strongly influence the agroeconomic value of peach varieties. Genomic Selection (GS) can accelerate peach yield and quality gain if predictions show higher levels of accuracy compared to phenotypic selection. [...]
2017 - 10.1186/s12864-017-3781-8
BMC genomics, Vol. 18 (2017) , art. 432  

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