# La sélection participative sur feuillus précieux

Frédérique Santi, Jonathan Migeot

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Frédérique Santi, Jonathan Migeot. La sélection participative sur feuillus précieux. Animation scientifique d'unité, Sep 2013, Ardon, France. 11 diapos. hal-01605408

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Submitted on 6 Jun 2020

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<figure><img src="image_1.png" /></figure>

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# La sélection participative sur feuillus précieux

* Analyse spatiale de dispositifs expérimentaux établis de manière « classique », en vue d'une interprétation en sélection participative
<figure><img src="image_2.png" /></figure>

Contexte

✓ Développement de l'agroforesterie avec des densités de plantation extrêmement faibles

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✓ Faire face au réchauffement climatique en forêts comme en alignements : sylviculture dynamique et bonnes variétés

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Plan d'action

✓ Pas de qualité génétique des plants forestiers
1. Mis en oeuvre sur le plan d'adaptation scientifique et technique des plantes sauvages, pas de sélection récurrents, pas de programme d'acquisition de connaissance et longue durée possible (patiale des dispositifs)
Adaptation de la méthode des témoins récurrents : comment estimer les valeurs individuelles des arbres plantés, si sélection participative ?

• Questions :

- Comment repérer les individus ayant la plus forte croissance sans être abusé par la variabilité du terrain sachant que

• l'organisation des plantations est simplifiée

• la densité d'arbres peut être faible

• la proportion de plants témoins peut être faible

- Des cultivars de merisiers utilisés comme témoins récurrents sont-ils efficaces quand on veut choisir les meilleurs individus d'une provenance ou d'un
# Méthode

* Analyse de deux dispositifs anciens

- Descendances pleins-frères de merisier (Beaumont), co-plantées avec 13 clones parents

- Provenances de frênes (Esnes), co-plantées en partie de 3 clones de merisier

* Test d'une méthode spatiale utilisant les informations des voisins autour de chaque arbre
# Dispositif expérimental

## Test de descendances de Beaumont

- Exemple de répartition du clone 226

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

- 85 descendances de merisier en mono arbre

- 2303 individus à tester

- 13 clones parents d'effectif de 18 à 42 arbres

- 361 individus témoins

- Planté à 4m x 4m

- Mesures : circonférences à 5, 7 et 10 ans
# Résultats

* Analyse de variance avec les données multiclonales de référence issues de l'analyse spatiale (tous les clones comme témoins soit 14% des individus)

- Effet génotype toujours significatif (P<0,0001)

- F diminue légèrement avec l'augmentation de la taille de la grille

<table><thead><tr><th rowspan="2">Grid</th><th colspan="2">B.h.girth-age5</th><th colspan="2">B.h.girth-age7</th><th colspan="2">B.h.girth-age10</th></tr><tr><th>Progeny</th><th>mean±CI</th><th>Progeny</th><th>mean±CI</th><th>Progeny</th><th>mean±CI</th></tr></thead><tbody><tr><td>3x3</td><td>156 ± 1</td><td>7.9</td><td>247 ± 2</td><td>14.0</td><td>373 ± 2</td><td>16.2</td></tr><tr><td>5x5</td><td>157 ± 1</td><td>6.7</td><td>248 ± 2</td><td>12.3</td><td>374 ± 2</td><td>14.9</td></tr><tr><td>7x7</td><td>158 ± 1</td><td>7.9</td><td>247 ± 2</td><td>14.0</td><td>374 ± 2</td><td>14.9</td></tr><tr><td>9x9</td><td>159 ± 1</td><td>6.1</td><td>250 ± 2</td><td>10.8</td><td>375 ± 3</td><td>13.7</td></tr><tr><td>11x11</td><td>159 ± 1</td><td>5.8</td><td>251 ± 2</td><td>10.5</td><td>375 ± 3</td><td>13.4</td></tr><tr><td>13x13</td><td>160 ± 2</td><td>5.6</td><td>252 ± 2</td><td>10.1</td><td>376 ± 3</td><td>13.0</td></tr></tbody></table>

La qualité de l'analyse diminue du mailage

Augmente avec l'âge des Girth (mm)

Les mesures à 5 ans sont non pas utilisées pour la

<figure><img src="image_6.png" /></figure>
# Résultats

* Choix de la meilleure grille

- La qualité de l'analyse diminue avec l'augmentation de la maille

- Grille 7x7

<figure><img src="image_7.png" /></figure>
# Résultats

## Choix de la meilleure grille (suite)

### Classement des 23 meilleurs : la grille 3x3 moins

Position des 23 premiers obtenus avec l'analyse monoclonale en fonction du classement obtenu avec l'analyse monoclonale pour les clones 208 et 226 en fonction de différentes efficiente

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

- Tirages au 1/10 : nombre de voisins insuffisant pour 5x5 et 3x3

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

Utilisation de la grille 7x7 pour la suite des analyses
<table><thead><tr><th>Clone</th><th>Age (yr)</th><th>Grid</th><th colspan="3">Ranking</th></tr></thead><tbody><tr><td>All (ref)</td><td>10</td><td>7x7</td><td>1</td><td>2</td><td>3</td></tr><tr><td rowspan="2">Classique</td><td>7</td><td>7x7</td><td>1</td><td>15</td><td>20</td></tr><tr><td>10</td><td>7x7</td><td>1</td><td>2</td><td>7</td></tr><tr><td rowspan="2">Raw data</td><td>7</td><td>-</td><td>127</td><td>14</td><td>360</td></tr><tr><td>10</td><td>-</td><td>62</td><td>1</td><td>121</td></tr><tr><td rowspan="6">All</td><td>7</td><td>7x7</td><td>2</td><td>18</td><td>9</td></tr><tr><td>7</td><td>9x9</td><td>1</td><td>23</td><td>24</td></tr><tr><td>7</td><td>13x13</td><td>2</td><td>24</td><td>92</td></tr><tr><td>10</td><td>9x9</td><td>1</td><td>2</td><td>5</td></tr><tr><td>10</td><td>13x13</td><td>1</td><td>2</td><td>17</td></tr><tr><td>208</td><td>7</td><td>7x7</td><td>1</td><td>14</td><td>13</td></tr><tr><td rowspan="10">226</td><td>7</td><td>9x9</td><td>1</td><td>26</td><td>34</td></tr><tr><td>7</td><td>13x13</td><td>2</td><td>24</td><td>96</td></tr><tr><td>10</td><td>7x7</td><td>1</td><td>2</td><td>5</td></tr><tr><td>10</td><td>9x9</td><td>1</td><td>2</td><td>8</td></tr><tr><td>10</td><td>13x13</td><td>1</td><td>2</td><td>21</td></tr><tr><td>7</td><td>7x7</td><td>1</td><td>19</td><td>12</td></tr><tr><td>7</td><td>9x9</td><td>1</td><td>31</td><td>28</td></tr><tr><td>7</td><td>13x13</td><td>3</td><td>28</td><td>87</td></tr><tr><td>10</td><td>7x7</td><td>1</td><td>2</td><td>3</td></tr><tr><td>10</td><td>9x9</td><td>1</td><td>2</td><td>7</td></tr><tr><td>10</td><td>13x13</td><td>1</td><td>2</td><td>17</td></tr><tr><td>108</td><td>10</td><td>7x7</td><td>1</td><td>2</td><td>4</td></tr><tr><td>109</td><td>10</td><td>7x7</td><td>1</td><td>2</td><td>4</td></tr><tr><td>111</td><td>10</td><td>7x7</td><td>1</td><td>2</td><td>5</td></tr><tr><td>125</td><td>10</td><td>7x7</td><td>1</td><td>2</td><td>5</td></tr><tr><td>143</td><td>10</td><td>7x7</td><td>1</td><td>2</td><td>5</td></tr><tr><td>163</td><td>10</td><td>7x7</td><td>1</td><td>2</td><td>5</td></tr><tr><td>171</td><td>10</td><td>7x7</td><td>1</td><td>2</td><td>5</td></tr><tr><td>195</td><td>10</td><td>7x7</td><td>1</td><td>2</td><td>5</td></tr><tr><td>198</td><td>10</td><td>7x7</td><td>1</td><td>2</td><td>5</td></tr><tr><td>221</td><td>10</td><td>7x7</td><td>1</td><td>2</td><td>5</td></tr><tr><td>229</td><td>10</td><td>7x7</td><td>1</td><td>2</td><td>5</td></tr></tbody></table>

# Résultats

* Peut-on détecter les trois meilleurs (1/1000) avec une forte densité d'arbres ?

- Âge 10 ans et grille 7x7

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

* 1 et 2 sont toujours les mêmes (all-reference, classique et pour chacun des clones témoins)

* Le troisième est proche (oscille entre la 4ème et la 7ème place)

* Le 1 est présent dans les 3 premiers des données brutes

Ça fonctionne !
# Résultats

* Peut-on détecter les trois meilleurs (1/100) avec une faible densité d'arbres ?

- Âge 10 ans et grille 7x7

* Tirage a : 3 premiers identiques mais inversion entre 1 et 2

a. Clone b : 1 identique mais le 2ème passe 3ème et le 2ème entre 10 et 5

b. Clone b : 1 identique mais le 2ème passe 3ème et le 2ème entre 10 et 5

All (ref) 7x7 1 2 3
Raw data - 1 53 2

All (ref) 7x7 1 2 3
Raw data - 7 19 1

* Le 1er est présent dans les 3 premiers des données brutes des deux tirages.

La fonctionne toujours mais légère perte de précision

13x13 1 2 8
208 7x7 2 1 3
9x9 2 1 3
13x13 1 3 4

163 7x7 1 7 2
125 7x7 1 7 2
226 7x7 1 6 2
108 7x7 1 5 2
198 7x7 1 10 2
208 7x7 1 5 2
Conclusions - Perspectives

* L'analyse spatiale peut être utilisée pour les dispositifs de sélection participative

- Restreindre l'analyse spatiale à un clone témoin permet quand même de détecter les meilleurs individus

- Baisse de précision légère pour les faibles densités

* Négligeable car d'autres critères peuvent entrer en compte lors de la sélection