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Statistical analysis and field evaluation of the type 2 modified augmented design (MAD) in phenotyping of flax (Linum usitatissimum) germplasms in multiple environments.

You, F.M., Duguid, S.D., Thambugala, D., et Cloutier, S. (2013). « Statistical analysis and field evaluation of the type 2 modified augmented design (MAD) in phenotyping of flax (Linum usitatissimum) germplasms in multiple environments. », Australian Journal of Crop Science, 7(11), p. 1789-1800.

Résumé

Nous avons utilisé le dispositif enrichi modifié (MAD) de type 2 pour établir le phénotype, à l’égard du rendement grainier, de la teneur en huile et du profil d’acides gras, de 120 génotypes de lin, dans deux localités, pendant trois années. Dans le cas des six expériences, les grandes parcelles étaient disposées en 10 rangs et 10 colonnes, et chacune était divisée en cinq sous-parcelles rectangulaires parallèles comprenant une sous-parcelle témoin placée au centre. Deux sous-parcelles témoins supplémentaires ont été disposées au hasard dans chacune de cinq des grandes parcelles, également choisies au hasard. Dans le cas des six expériences, nous avons évalué l’efficacité relative (ER) du rajustement des observations à l’égard de l’hétérogénéité du sol. Aux fins de la présente étude, nous avons redéfini l’ER comme étant le rapport de la variance groupée des valeurs non rajustées obtenues pour l’ensemble des parcelles et sous-parcelles témoins sur la variance groupée des valeurs rajustées obtenues pour ce même ensemble, et nous avons évalué deux méthodes de rajustement, respectivement fondées sur l’effet de la position des parcelles témoins dans les rangs et colonnes (M1) et sur la régression des parcelles d’essai sur la parcelle témoin (M3). Les résultats de l’analyse de variance (ANOVA) ont révélé que les méthodes M1 et M3, prises isolément, ne permettaient pas d’éliminer suffisamment les effets additifs et non additifs des variations du sol présentes dans le champ; c’est une méthode combinée (M1+M3) qui semblait la plus efficace dans la plupart des cas. L’ER ainsi redéfinie peut servir d’indicateur de l’efficience du rajustement. L’analyse conjointe de 120 génotypes de lin dans quatre environnements a révélé que l’environnement ainsi que l’interaction entre génotype et environnement influaient de manière significative sur le rendement grainier. Le rendement moyen élevé d’un cultivar et le fait qu’il présente de faibles coefficients de variation parmi les divers environnements par rapport au cultivar témoin sont indicateurs d’un cultivar à rendement élevé et stable, tandis que les teneurs en huile et en acide linolénique se sont révélées des caractères relativement stables. Pour réaliser l’analyse statistique automatisée des données MAD, avec ANOVA corrigée et rajustement amélioré des valeurs, nous avons utilisé le logiciel SAS et des scripts Perl.

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