Publications du Service canadien des forêts

Unequal clonal deployment improves genetic gains at constant diversity levels for clonal forestry. 2012. Weng, Y.; Park, Y.-S.; Lindgren, D. Tree Genetics and Genomes 8:77–85.

Année : 2012

Disponible au : Centre de foresterie de l'Atlantique

Numéro de catalogue : 33554

Langue : Anglais

Résumé

Maximiser les gains génétiques à un niveau acceptable de diversité est un résultat idéal de la sélection et du déploiement. En nous fondant sur ce critère, nous avons étudié l’efficacité des stratégies de déploiement inégal en foresterie clonale et avons comparé ces stratégies à celles de la sélection tronquée et du déploiement égal (déploiement tronqué). Deux stratégies de déploiement inégal ont été envisagées : (1) déploiement des clones en relation linéaire de leurs valeurs génétiques (déploiement linéaire) et (2) optimisation des gains génétiques à un certain niveau de diversité par l’application d’un algorithme (déploiement optimal). Toutes les stratégies ont été appliquées à des ensembles de clones candidats constitués à partir de deux tests clonaux d’épinette, l’un offrant une relation complexe (clonage, descendance uniparentale, descendance biparentale) et l’autre une relation plus simple (clonage et descendance uniparentale). À un niveau constant de diversité, des gains beaucoup plus considérables étaient attendus des stratégies de déploiement inégal que du déploiement tronqué. Le déploiement optimal donnait des résultats au moins égaux à ceux du déploiement linéaire. La supériorité du déploiement optimal était plus évidente quand les clones candidats de l’ensemble avaient des liens de parenté plus étroits et présentaient moins de diversité pour la sélection et/ou quand un niveau de diversité plus élevé était requis. Par contre, elle était moindre quand les clones candidats n’étaient pas apparentés ou apparentés également. Nous recommandons le déploiement optimal en foresterie clonale, bien que, dans certains cas, le déploiement linéaire puisse constituer une solution presque optimale. Comme les tests clonaux actuels se fondent sur des cycles de sélection avancés, les clones candidats sont inévitablement plus ou moins apparentés, ce qui fait que le déploiement optimal sera vraisemblablement privilégié.