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Improving the Sensory, Nutritional and Physicochemical Quality of Fresh Meat

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978-3-0365-2288-3 (en línea)

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere Directory of Open access Books acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias naturales - Ciencias biológicas - Medios de comunicación  

libros Acceso Abierto
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Improving the Sensory, Nutritional and Technological Profile of Conventional and Gluten-Free Pasta and Bakery Products

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978-3-0365-1289-1 (en línea)

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere Directory of Open access Books acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias naturales - Ciencias biológicas - Ciencias sociales - Sociología - Medios de comunicación - Otras humanidades  

libros Acceso Abierto
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Impulsive Compulsive Spectrum Disorders

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No requiere Directory of Open access Books acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias naturales - Ciencias biológicas - Psicología y ciencias cognitivas  

tesis Acceso Abierto
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Imputación de genotipos faltantes en datos de secuenciación masiva

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Autores/as: Gabriela Alejandra Merino ; Julio Alejandro Di Rienzo ; Norma Paniego

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No requiere 2018 Repositorio Digital Universitario (SNRD) acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias biológicas  

Tesis (Maestría en Estadística Aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina, 2018.
tesis Acceso Abierto
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Imputación de genotipos y detección de regiones genómicas aditivas para caracteres de crecimiento y deposición de grasa en una población cruza porcina

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Autores/as: José Luis Gualdrón Duarte ; Rodolfo Juan Carlos Cantet ; Daniel Omar Maizón

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No requiere 2016 FAUBA Digital: Repositorio Institucional Científico y Académico de la Facultad de Agronomía de la UBA (SNRD) acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias biológicas  

Los estudios de asociación genómica (GWAS) llevan consigo un algo costo monetario, y a su vez requieren algoritmos complejos de análisis de información que consumen tiempo y memoria computacional. En este sentido, el objetivo principal de esta tesis es presentar un esquema de genotipado apropiado para poblaciones cruza, junto con un algoritmo eficiente para GWAS de caracteres complejos productivos. Inicialmente, se presenta un esquema de genotipado que maximiza la exactitud de imputación de genotipos en alta densidad (HD) a partir de paneles de baja densidad (LowD), reduciendo el costo de genotipificación. Posteriormete, se propone un algoritmo que facilita identificar regiones genómicas que explican parte de la variabilidad de un carácter, reduciendo la tasa de falsos positivos, el tiempo de cálculo y el requerimiento de memoria RAM. De igual manera, el algoritmo evalúa segmentos candidatos a partir de las posiciones detectadas significativas y calcula la fracción de la varianza aditiva total explicada por cada segmento. Finalmete se presentan estudios de asociación para características de crecimiento y deposición de grasa, empleando el algoritmo propuesto junto con genotipos imputados en HD. La implementación de dicho algoritmo permite identificar regiones significativas relevantes y genes candidatos que explican parte de la variación de los caracteres evaluados. En conclusión, la tesis propone un enfoque estructurado, práctico y eficiente para la realización de GWAS de caracteres complejos aplicado en poblaciones experimentales con fines productivos.
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In Memoriam of Professor Alessandro Moretta

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Cobertura temática: Ciencias biológicas - Ciencias médicas y de la salud - Medicina clínica  

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In Memory of Stefan Kunz

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978-3-0365-2946-2 (en línea)

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Cobertura temática: Ciencias naturales - Ciencias de la computación e información - Ciencias biológicas - Medios de comunicación  

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In Silico Bees

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Cobertura temática: Ciencias naturales - Ciencias químicas - Ciencias de la tierra y ciencias ambientales relacionadas - Ciencias biológicas  

revistas
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In Silico Biology

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ISSNs 1386-6338 (impreso)

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Institución detectada Período Navegá Descargá Solicitá
No detectada desde ene. 1998 / EBSCOHost

Cobertura temática: Matemáticas - Ciencias de la computación e información - Ciencias biológicas - Ciencias médicas y de la salud  

libros
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In Silico Immunology

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ISBNs: 978-0-387-39238-7 (impreso) 978-0-387-39241-7 (en línea)

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No detectada 2007 SpringerLink

Cobertura temática: Ciencias de la computación e información - Ciencias biológicas - Medicina básica - Medicina clínica