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La régression géno-phénotypique, méthode biométrique d'analyse des données permettant d'estimer des valeurs génétiques à partir des valeurs phénotypiques, dont les bases théoriques proviennent des travaux d'Henderson (1975), est présentée et discutée. Son intérêt principal est la prise en compte de tous les caractères mesurés sur la plante. Cette méthode est ensuite testée sur des données provenant de deux essais Top-cross multilocaux sur maïs. Le gain de précision obtenu pour la prédiction des valeurs génétiques en fonction des héritabilités et des corrélations génétiques et environnementales, la réponse à la sélection par index ont été étudiés. On obtient toujours un gain de précision en intégrant le pourcentage de matière sèche lors de la prédiction du rendement, même lorsque l'hér[...]

La régression géno-phénotypique, méthode biométrique d'analyse des données permettant d'estimer des valeurs génétiques à partir des valeurs phénotypiques, dont les bases théoriques proviennent des travaux d'Henderson (1975), est présentée et discutée. Son intérêt principal est la prise en compte de tous les caractères mesurés sur la plante. Cette méthode est ensuite testée sur des données provenant de deux essais Top-cross multilocaux sur maïs. Le gain de précision obtenu pour la prédiction des valeurs génétiques en fonction des héritabilités et des corrélations génétiques et environnementales, la réponse à la sélection par index ont été étudiés. On obtient toujours un gain de précision en intégrant le pourcentage de matière sèche lors de la prédiction du rendement, même lorsque l'héritabilité de celui-ci est élevée. Il semble dans tous les cas de figure préférable de regrouper l'information provenant des différents lieux de test. Le dernier exemple envisagé montre également comment on peut tirer partie des résultats des essais "grain" au niveau de la sélection de variétés de type fourrager, et inversement. La corrélation génétique entre rendement grain et rendement ensilage paraît élevée.
Les différents types de corrélation pouvant exister entre deux caractères sont définis. Les méthodes d'estimation de ces coefficients de corrélation sont présentées ainsi que les moyens de déterminer la précision de ces estimations. La signification, en particulier biologique de ces corrélations est discutée. Les différents usages que l'on peut en faire en sélection sont envisagés. Une revue des corrélations calculées pour le maïs (Zea Maize L.) est effectuée pour certains caractères.
Les corrélations génétiques entre caractères s'avèrent être très utiles pour le sélectionneur dans un grand nombre de domaines : comparaison entre sélection indirecte et sélection directe, calcul de réponses corrélatives à la sélection, estimation des valeurs génétiques à l'aide du modèle linéaire, calcul d'index de sélection et détermination de critères de sélection en sont les principaux. Il ne semble pas possible d'élaborer un idéotype uniquement à l'aide des corrélations entre caractères : l'analyse de celles-ci ne permet en effet pas toujours de se passer d'études physiologiques plus lourdes. (résumé de l'auteur)