Enviromics for a climate-smart genomic prediction (Dr. Germano Costa Neto)

Dr. Germano é engenheiro-Agrônomo, Mestre em Melhoramento de Plantas pela Universidade Federal de Goiás (UFG). Doutor em Genética e Melhoramento de Plantas pela Universidade de São Paulo (ESALQ/USP). Atualmente é Postdoctoral Research Associate in Genomics na Cornell University. Atua como consultor externo em Envirotyping Analytics na indústria, no CGIAR (CIMMYT) e também como pesquisador associado no ARC CoE for Plant Sucess in Nature and Agriculture (Queensland University). É desenvolvedor do software EnvRtype. Atua em genética quantitativa, com ênfase no estudo da interação gene x ambiente e técnicas de melhoramento preditivo (prediction-based breeding) utilizando aprendizado estatístico e de máquina, modelos de crescimento e diversas fontes de dados, tais como genômica, fenômica e ambiômica (enviromics).

Dr. Germano is an Agronomist, Master in Plant Breeding from the Federal University of Goiás (UFG). Doctor in Genetics and Plant Breeding from the University of São Paulo (ESALQ/USP). He is currently a Postdoctoral Research Associate in Genomics at Cornell University. He serves as an external consultant on Envirotyping Analytics in the industry at the CGIAR (CIMMYT) and also as a research associate at the ARC CoE for Plant Success in Nature and Agriculture (Queensland University). He is the developer of the EnvRtype software. He works in quantitative genetics, with an emphasis on the study of gene x environment interaction and predictive breeding techniques (prediction-based breeding) using statistical and machine learning, growth models and various data sources, such as genomics, phenomics and ambiômics (enviromics).

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