Top Tweets for #Inra_Phase
A ne pas louper pour comprendre la qualité des fromages issus de vaches pâturage des prairies de montagne! #INRAE #umrh #Inra_Phase
"Les fromages de montagne ont une plus grande richesse en Oméga 3"
Pour le comprendre, @MacLesggy vous propose une expérience ! 🧈🐮
📺 #EM6 spécial agriculture : les secrets des aliments, lundi à 21.05
Paper #Inra_phase The associations between proteomic biomarkers and beef tenderness depend on the end-point cooking temperature, the country origin of the panelists and breed. https://t.co/gGsprGfgIT @UMR_Herbivores @Inra_ARA @mgagaoua @jfhocquette

Paper #Inra_Phase New Approach Studying Interactions Regarding Trade-Off between Beef Performances and Meat Qualities https://t.co/TkQLn8twlh @UMR_Herbivores
@Inra_ARA @HijarGonzalo

Paper #Inra_Phase Deep RNA-Seq reveals miRNome differences in mammary tissue of lactating Holstein and Montbéliarde cows https://t.co/Ebmr4A5mbt @UMR_Herbivores @Inra_ARA 🐄

Paper #Inra_Phase Contrasted effects of dietary extruded linseed supplementation on carotenoid and liposoluble vitamin status in lactating Holstein or Montbéliarde cows fed hay or corn silage https://t.co/oMHP8qEtmd @UMR_Herbivores @Inra_Herbipole
Paper #Inra_Phase An evolutionary approach to recover genes predominantly expressed in the testes of the zebrafish, chicken and mouse https://t.co/HeEL8gx1RF @InraVdl @inra_lpgp @Inra_BzhNdie

Paper #Inra_Phase Statistical model choice including variable selection based on variable importance: A relevant way for biomarkers selection to predict meat tenderness https://t.co/83Xw6eAxhM @UMR_Herbivores @Inra_ARA

#Inra_Phase - Le projet européen ‘PPILOW : bien-être des volailles et des porcs en systèmes biologiques et plein air’ coordonné par l’INRA a pris son envol ! https://t.co/21PU3NN1g8 @InraVdl

Paper #Inra_Phase Statistical model choice including variable selection based on variable importance: A relevant way for biomarkers selection to predict meat tenderness https://t.co/83Xw6eAxhM @ElliesMarie @UMR_Herbivores @Inra_ARA

Paper #Inra_Phase Milk proteome from in silico data aggregation allows the identification of putative biomarkers of negative energy balance in dairy cows 🐄🐄 https://t.co/DqarYirqyJ @UMR_Herbivores @Inra_ARA @PiresMoo

#Inra_Phase Séminaire Défis scientifiques : la conclusion de F.Médale qui souligne la qualité remarquable des synthèses, communications et posters , ainsi que les perspectives enthousiasmantes ouvertes par les ateliers de réflexion !

#Inra_Phase après les travaux en atelier sur les défis scientifiques, les restitutions !

Nice opportunity to discuss issues on predictive biology with #Inra_Phase colleagues. @mosar_team @Agreenium
Stimulante question de la place des concepts dans le monde du big data, posée par @MasooTaghipoor @mosar_team au seminaire Defis @Inra_Phase

#Inra_Phase Séminaire Défis scientifiques : Comment mesurer la composition corporelle des animaux
avec des méthodes non invasives ? par J. Bugeon @inra_lpgp @Inra_BzhNdie

#Inra_Phase Séminaire Défis scientifiques : Méthodes d’estimation de l’ingestion individuelle d’animaux
élevés en groupe. par R. Delagarde (UMR PEGASE) @Inra_BzhNdie

#Inra_Phase Séminaire Défis scientifiques : Les organoïdes comme modèles innovants pour étudier la physiologie tissulaire par B. Pain (USC CSC - Lyon) @Inra_ARA

#Inra_Phase Séminaire Défis scientifiques : Construction in silico d’un répertoire de protéines du lait
Exemple d’application : recherche de nouveaux biomarqueurs d’adaptation chez la vache laitière
par M. Delosière @UMR_Herbivores @Inra_ARA

#Inra_Phase Séminaire Défis scientifiques : Quantification de la réponse des animaux aux perturbations : quels modèles et quelles données ? par M. Taghipoor @mosar_team
@INRA_IDF

#Inra_Phase Séminaire Défis scientifiques : Développement et validation d'un outil d'aide à la décision pour l'application de l'alimentation de précision chez les porcs et les volailles. par L. Brossard (UMR PEGASE) @Inra_BzhNdie

#Inra_Phase Séminaire Défis scientifiques : Bilan et perspectives des activités de modélisation par F. Garcia-Launay (UMR PEGASE) @Inra_BzhNdie et L. Puillet @PuilletL @mosar_team @INRA_IDF

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