| Melhoramento de plantas A Borém, GV Miranda, R Fritsche-Neto Oficina de textos, 2021 | 1115 | 2021 |
| The modern plant breeding triangle: optimizing the use of genomics, phenomics, and enviromics data J Crossa, R Fritsche-Neto, OA Montesinos-Lopez, G Costa-Neto, ... Frontiers in plant science 12, 651480, 2021 | 143 | 2021 |
| snpReady: a tool to assist breeders in genomic analysis ISC Granato, G Galli, EG de Oliveira Couto, MB e Souza, LF Mendonça, ... Molecular Breeding 38, 1-7, 2018 | 117 | 2018 |
| Nonlinear kernels, dominance, and envirotyping data increase the accuracy of genome-based prediction in multi-environment trials G Costa-Neto, R Fritsche-Neto, J Crossa Heredity 126 (1), 92-106, 2021 | 115 | 2021 |
| Multi-objective optimized genomic breeding strategies for sustainable food improvement D Akdemir, W Beavis, R Fritsche-Neto, AK Singh, J Isidro-Sánchez Heredity 122 (5), 672-683, 2019 | 107 | 2019 |
| Sete décadas de evolução do sistema produtivo da cultura do milho JCC Galvão, GV Miranda, E Trogello, R Fritsche-Neto Revista Ceres 61, 819-828, 2014 | 106 | 2014 |
| Genomic-enabled prediction in maize using kernel models with genotype× environment interaction M Bandeira e Sousa, J Cuevas, EG de Oliveira Couto, P Pérez-Rodríguez, ... G3: Genes, Genomes, Genetics 7 (6), 1995-2014, 2017 | 94 | 2017 |
| Updating the ranking of the coefficients of variation from maize experiments R Fritsche-Neto, RA Vieira, CA Scapim, GV Miranda, LM Rezende Acta Scientiarum. Agronomy 34, 99-101, 2012 | 93 | 2012 |
| EnvRtype: a software to interplay enviromics and quantitative genomics in agriculture G Costa-Neto, G Galli, HF Carvalho, J Crossa, R Fritsche-Neto G3 11 (4), jkab040, 2021 | 79 | 2021 |
| Multi-trait genomic prediction for nitrogen response indices in tropical maize hybrids DH Lyra, L de Freitas Mendonça, G Galli, FC Alves, ÍSC Granato, ... Molecular breeding 37 (6), 80, 2017 | 63 | 2017 |
| Enraizamento de estacas herbáceas de mirtilo: influência da lesão na base e do ácido indolbutírico R Trevisan, RC Franzon, R Fritsche Neto, RS Gonçalves, ED Gonçalves, ... Ciência e Agrotecnologia 32, 402-406, 2008 | 60 | 2008 |
| BGGE: a new package for genomic-enabled prediction incorporating genotype× environment interaction models I Granato, J Cuevas, F Luna-Vázquez, J Crossa, O Montesinos-López, ... G3: Genes, Genomes, Genetics 8 (9), 3039-3047, 2018 | 59 | 2018 |
| Melhoramento de plantas para condições de estresses abióticos R Fritsche-Neto, A Borém Viçosa, MG: UFV, 2011 | 59 | 2011 |
| Herança de caracteres associados à eficiência de utilização do fósforo em milho R Fritsche-Neto, GV Miranda, RO DeLima, LV Souza, J Silva Pesquisa Agropecuária Brasileira 45, 465-471, 2010 | 58 | 2010 |
| Bayesian analysis and prediction of hybrid performance FC Alves, ÍSC Granato, G Galli, DH Lyra, R Fritsche-Neto, ... Plant Methods 15, 1-18, 2019 | 56 | 2019 |
| Genomic-enabled prediction kernel models with random intercepts for multi-environment trials J Cuevas, I Granato, R Fritsche-Neto, OA Montesinos-Lopez, J Burgueño, ... G3: Genes, Genomes, Genetics 8 (4), 1347-1365, 2018 | 51 | 2018 |
| Phenomics: how next-generation phenotyping is revolutionizing plant breeding R Fritsche-Neto, A Borém Springer, 2015 | 51 | 2015 |
| Importância e usos do milho no Brasil GV Môro, R Fritsche-Neto Milho: do plantio à colheita, 2017 | 50 | 2017 |
| Correlações entre caracteres de aparência e rendimento e análise de trilha para aparência de batata GOD Silva, AS Pereira, VQ Souza, FIF Carvalho, R Fritsche Neto Bragantia 66, 381-388, 2007 | 49 | 2007 |
| Efeitos gênicos de caracteres associados à eficiência no uso de nitrogênio em milho JC DoVale, R Fritsche-Neto, F Bermudez, GV Miranda Pesquisa Agropecuária Brasileira 47, 385-392, 2012 | 48 | 2012 |
