Lecomte, Christophe (2005) Experimental evaluation of varietal innovations. Proposition of genotype - environment analysis tools adapted to the diversity of needs and constraints of the professionals of the seeds industry. PhD thesis Agronomie, l'Unité de Recherches sur la Génétique et l'Ecophysiologie des, INAPG 2005INAP0016 p.173.

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Abstract

Among the methods developed by technicians and researchers and aimed at helping experimental

evaluation of new varieties, many have not been used in the agricultural sphere, despite their

theoretical interest. Assuming that this lack of use results, at least partially, from lack of

appropriateness between the tools and the real needs of the professionals, this work combines the

analysis of the diversity of use of varietal experimentation and the conception of a tool to interpret

results in variety trials. This study was carried out on winter soft wheat.

Firstly, interviews were carried out with about twenty different professionals involved in breeding,

development, multiplication, variety distribution and cereal products transformation. The interviews

highlighted great diversity in the use of varietal experimentation. Four objectives underlie these uses :

(1) to sort the genotypes, (2) to position them, with a geographical or marketing point of view, (3) to

obtain knowledge on the genotypes, (4) to transfer knowledge about them. Each objective is

distinguished by a small number of criteria to evaluate genotypes. Based on these objectives and

criteria, and on the experimental network characteristics (for example, trial and genotype number,

partnership part), we propose a classification of the different uses in 10 categories. Differences within

each category may be related to individual company strategies. The interviews also show a gap

between both pursued and effectively obtained information from the experimentation. This gap can be

explained by organisational constraints in the performing of trial networks and by difficulties

encountered during data processing (for example, lack of available time to process the results, required

competence to use the genotype x environment interaction analysis tools). The most expressed need

concerned better extraction of the information contained in the experimental networks. For each of the

10 uses, we discuss the interest of 5 tool types, able to improve data collecting and processing.

Secondly, according to certain needs of professionals, a toll has been developed to improve

extraction of information from multilocal trials and to optimise trial networks, by helping

interpretation of genotype performance variations. This tool is based on the association of a crop

diagnosis on probe genotypes, using a multiple linear regression, and an interaction analysis on all

genotypes, using a factorial regression. This association aimed at validation of explicative variables of

the interaction in an agronomic point of view. Depending on the probe genotype, the diagnosis

explains from 70 to 99% of the yield variations for networks amounting 10 to 35 trials. Thus, each trial

is characterised by the nature and the contribution of the limiting factors to the yield losses. In the

interaction analysis, the genotypic parameters of the factorial regression make it possible to interpret

the variations of genotype behaviour in terms of tolerance to the limiting factors. The tolerance scores

appear well correlated to the scores deduced from the observations for visible limiting factors as

diseases (we obtained a correlation score of 0.9 for brown rust). Thus, this method allows also

evaluation of the genotype tolerance to limiting factors which effect is difficult to observe (for

example, water stress, lack of nitrogen). Taking into account the needs expressed by the professionals,

and the diversity of the varietal experimentation uses, we discuss the ways to simplify and improve the

method in order to analyse the trial results, and we evoke adjustments of the actual evaluation

practices which could result from the adoption of this tool.

Table of content

Avant - propos

Résumé

Abstract

Plan de la thèse p. 2

Signification des sigles et abréviations p. 6

Introduction et problématique générale p. 7

Introduction p. 8

Problématique générale p. 11

Partie 1. Analyse de la diversité des usages de l'expérimentation

variétale dans la filière blé tendre

p. 15

1.1. Problématique de la partie 1 p. 16

1.2. Matériel et méthodes p. 19

1.2.1. Méthode choisie pour le recueil des informations p. 19

1.2.2. Construction et conduite des entretiens p. 19

1.2.3. Choix des acteurs enquêtés au sein de la filière variétale p. 20

1.2.4. Analyse des entretiens et présentation des résultats p. 21

1.3. Résultats p. 22

1.3.1. Quels sont les rôles de l’expérimentation variétale dans les entreprises ? Objectifs

assignés à l’expérimentation et critères utilisés pour prendre les décisions

p. 22

1.3.2. Quelle place occupe l’expérimentation variétale parmi les différentes sources

d’information des acteurs ?

p. 25

1.3.3. Comment sont organisés les réseaux d'expérimentation, le recueil des données et

leur traitement ?

p. 26

1. Configuration des réseaux expérimentaux p. 26

2. Recueil des données sur les génotypes p. 30

3. Recueil des données sur les milieux d'expérimentation p. 32

4. Analyse et synthèse des résultats d’essais p. 34

1.3.4. Quelle correspondance existe t-il entre l'information obtenue sur les génotypes et

les critères qui permettent de les juger ?

p. 36

1.3.5. Quels outils actuels d'aide à l'évaluation des génotypes sont utilisés ? p. 39

1. L'expertise est peu instrumentée p. 39

2. Utilisation des outils d’aide à l’évaluation des génotypes p. 40

1.3.6. Quelle analyse critique les acteurs font-ils de leurs pratiques de l’expérimentation

variétale et du traitement des données qui en sont issues ?

p. 41

1. Contraintes organisationnelles et difficultés exprimées p. 41

2. Besoins d’amélioration exprimés p. 44

1.4. Discussion p. 46

1.4.1. Typologie des usages de l'expérimentation variétale p. 46

1. Diversité des usages de l'expérimentation variétale p. 46

2. Fondement d’une typologie des usages basée sur les objectifs et les critères de jugement

des génotypes

p. 47

Plan de la thèse

3

3. Amélioration de cette typologie des usages par la prise en compte de la configuration des

réseaux expérimentaux

p. 49

1.4.2. Correspondance entre les usages de l'expérimentation et la nature de

l'information recueillie

p. 51

1.4.3. Correspondance entre les usages de l'expérimentation et l'expression des besoins

concernant une amélioration de l'analyse de l'interaction génotype - milieu

p. 53

1.4.4. Analyse des raisons du faible emploi des outils de description des milieux et

d’analyse de l’interaction génotype - milieu

p. 56

1. Raisons générales p. 56

2. Raisons inhérentes aux différents usages p. 58

1.4.5. Penser de nouveaux outils qui répondent aux besoins : du descriptif au prescriptif p. 60

1.5. Conclusion de la partie 1 p. 63

Partie 2. Analyse de l'interaction génotype - milieu associée au

diagnostic agronomique pour l'évaluation des variétés

p. 66

2.1. Problématique de la partie 2 p. 67

2.2. Matériel et méthodes p. 74

2.2.1. Réseaux expérimentaux p. 74

2.2.2. Génotypes évalués p. 75

2.2.3. Analyse de l’élaboration du rendement sur les génotypes révélateurs et variables

descriptives des facteurs limitants

p. 75

2.2.4. Caractérisation des milieux par les génotypes révélateurs p. 79

2.2.5. Analyse de l'interaction génotype - milieu p. 81

2.3. Le diagnostic agronomique permet d’améliorer la connaissance

des milieux

p. 85

2.3.1. Improving environmental knowledge in networks of wheat cultivar trials using a

diagnosis of crop yield limiting factors

p. 87

Introduction p. 88

Results p. 89

1. Yield, Thousand Kernel Weight and Kernel Number deviations in the Multi Environment

Trials

p. 89

2. Multiple linear regressions p. 89

3. Identification of the limiting factors p. 90

4. Correlation scores between variables involved in the regression models for yield

deviations and remaining ones

p. 90

5. Contribution of the different limiting factors to the yield deviations in each trial p. 91

6. Comparing pairs of trials differing only by one crop management characteristic p. 91

Discussion p. 92

1. Accuracy of the crop diagnosis method p. 92

2. Accuracy of the limiting factors descriptors p. 93

3. Complementarity between probe genotypes p. 94

4. Nature of the limiting factors and characterisation of the trials p. 94

Conclusions p. 95

2.3.2. Comparaison des diagnostics obtenus dans différents réseaux et recherche d'un

modèle général de prévision des pertes de rendement

p. 97

Introduction p. 97

Résultats p. 98

1. Importance des écarts de rendement observés sur les génotypes révélateurs dans les

différents réseaux

p. 98

2. Parts de variation et poids des facteurs limitants dans les différents réseaux p. 98

3. Résultats de l’application du diagnostic réalisé dans un réseau à d'autres réseaux

expérimentaux

p.100

4. Mise en oeuvre d'un diagnostic sur les 3 réseaux réunis p.101

Discussion p.101

1. Sur quelle dimension de réseau réaliser le diagnostic agronomique ? p.101

Plan de la thèse

4

2. La diversité des milieux est-elle une chance ou un obstacle pour la mise en évidence des

facteurs limitants ?

p.102

3. Peut-on utiliser le diagnostic agronomique réalisé sur un réseau pour caractériser d’autres

situations expérimentales ?

p.103

4. Peut-on obtenir une relation générale entre écarts de rendement et variables

environnementales, qui serait valable pour toute situation expérimentale ?

p.104

2.3.3. Conclusion de la partie 2.3 p.105

2.4. Le diagnostic agronomique permet d’optimiser les réseaux

expérimentaux

p.106

Introduction p.106

Résultats p.106

1. Classification des milieux expérimentaux p.106

2. Résultats des différents modèles de structuration de l'effet principal milieu et de

l'interaction

p.107

3. Classement des génotypes dans les différents groupes de milieux p.108

4. Caractérisation des groupes de milieux par les facteurs limitants du rendement p.108

Discussion p.110

1. Efficacité de la classification des milieux basée sur les variables issues du diagnostic

agronomique

p.110

2. Choix du nombre de groupes de milieux p.111

Conclusion de la partie 2.4 p.112

2.5. Le diagnostic agronomique associé à la régression factorielle

permet d’améliorer la connaissance des génotypes

p.113

2.5.1. Improving genotypic knowledge in multi-environmental wheat trials: exploitation

of a crop diagnosis in the assessment of Genotype x Environment Interaction analysis

p.114

Introduction p.115

Results p.116

1. Variance analysis on yield with a full interactive model p.116

2. Interaction analysis with AMMI, BIAREG and FREG p.116

3. Assessment of the genotypic tolerance to the limiting factors p.116

Discussion p.117

1. Quality of the GEI partitioning by the models involving the variables selected in the crop

diagnosis

p.117

2. Assessment and quality of the genotypic tolerance scores obtained with the factorial

regression

p.118

3. Variable relationships between genotypic tolerance and lateness p.120

Conclusions p.120

2.5.2. Validation de la caractérisation des génotypes dans d'autres réseaux

expérimentaux

p.122

Introduction p.122

Résultats p.123

1. Analyse de l’interaction : modèle interactif complet et régression factorielle p.123

2. Variation des notes de tolérance en fonction du nombre et de la nature des covariables

introduites dans le modèle de régression factorielle

p.123

3. Relation entre les notes de tolérance déduites de la régression factorielle et la précocité

des génotypes

p.124

4. Relation entre les notes de résistance déduites des observations et les notes de tolérance

déduites de la régression factorielle

p.124

5. Comparaison des classements des notes de tolérance calculées pour des génotypes

communs aux différents réseaux

p.125

6. Incertitude sur les notes de tolérance aux facteurs limitants obtenue dans les différents

modèles

p.126

Discussion p.126

1. Pertinence des variables environnementales retenues dans le diagnostic pour expliquer

l’interaction

p.126

2. Validité des notes de tolérance aux facteurs limitants déduites de la régression factorielle p.127

3. Relation entre les notes de tolérance et la précocité p.129

4. A quelle étape dans la régression factorielle prendre en compte les paramètres

génotypiques pour estimer la tolérance des génotypes ?

p.130

2.5.3. Conclusion de la partie 2.5 p.131

Plan de la thèse

5

2.6. Robustesse de la démarche associant le diagnostic agronomique

et la régression factorielle – Perspectives pour l'améliorer et la

simplifier

p.132

Introduction p.132

2.6.1. Robustesse de la démarche vis-à-vis du nombre de milieux p.133

Résultats p.133

Discussion p.134

Conclusion p.135

2.6.2. Robustesse de la démarche vis-à-vis du nombre de génotypes p.136

Résultats p.136

1. Conséquence d'une diminution du nombre de génotypes révélateurs p.136

2. Conséquence d'une variation du nombre total de génotypes étudiés sur l'analyse de

l'interaction

p.137

Discussion p.138

1. Quel est le nombre optimal de génotypes révélateurs ? p.138

2. Peut-on se passer des génotypes révélateurs ? p.139

3. Influence du nombre total de génotypes évalués p.140

Conclusion p.140

2.6.3. Possibilités d'amélioration et de simplification de la démarche p.142

1. Peut-on supprimer le prélèvement à maturité et la détermination des composantes du

rendement (PMG, NGm², …) ?

p.142

2. Peut-on simplifier la description du facteur limitant azote et supprimer le prélèvement à

la floraison ?

p.143

3. Peut-on supprimer le prélèvement au stade épi 1cm ? p.143

4. Peut-on simplifier ou améliorer les variables décrivant le déficit hydrique ? p.144

5. Peut-on améliorer les variables permettant d'identifier un déficit de rayonnement ? p.145

6. Peut-on améliorer les variables permettant de décrire les maladies ? p.145

Conclusion p.147

2.7. Conclusion de la partie 2 p.148

Discussion générale p.152

1. Un outil en réponse à des besoins clairement identifiés p.153

2. L'alimentation de l'outil en données p.155

3. Atouts de notre outil par rapport aux autres outils d'analyse de l'interaction

génotype - milieu

p.157

4. Un regard critique des acteurs sur les résultats de l'outil p.158

5. Une co-évolution des acteurs et de l'outil p.159

6. Elargissement de la démarche à la qualité des grains p.161

7. Elargissement de la démarche à d'autres espèces p.161

Conclusions p.162

Références bibliographiques p.164

Statistiques de consultation

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