Agronomie 14 (1994) 661-672
DOI: 10.1051/agro:19941003

Statistical analysis and interpretation of line x environment interaction for biomass yield in maize

O. Argillier, Y. Hébert and Y. Barrière

INRA, station d'amélioration des plantes fourragères, F86600 Lusignan, France

Abstract - The maize line x environment interaction for biomass dry matter yield was analysed using a multilocal factorial mating design. Various models, such as joint regression, biadditive model, factorial regression and structuring, were performed in order to partition and explain the interaction. Except for the joint regression model, which oversimplified the interaction pattern, all the models were effective in accounting for the line x environment interaction. Biological connections have been established between these models. The biological interpretation, using additional information, shows that the line x environment interaction for biomass yield in maize could to a large extent be due to earliness effects and yield-limiting factors, such as lodging susceptibility and water stress. The consequences of interaction modelling in plant breeding are discussed.

Résumé - Analyse statistique et interprétation des interactions lignée x environnement pour le rendement en biomasse chez le maïs. Les interactions lignée x environnement pour le rendement en biomasse chez le maïs ont été étudiées à partir d'un plan factoriel multilocal. Différents modèles, comme la régression conjointe, la modélisation biadditive, la régression factorielle et la structuration, ont été utilisés dans le but de décomposer et d'expliquer ces interactions. En dehors de la régression conjointe, trop simplificatrice, les autres modèles sont tous efficaces pour rendre compte de l'interaction. Certaines connexions biologiques ont pu être mises en évidence entre les modèles. L'interprétation biologique, grâce surtout à la connaissance d'informations supplémentaires sur les milieux et lignées, montre que la plus grande part de l'interaction lignée x environnement pour le rendement en biomasse chez le maïs est due à des effets précocité et à des facteurs limitants du rendement, comme la sensibilité à la verse et le manque d'eau. Les conséquences en sélection sont aussi discutées.

Key words: genotype x environment interaction / factorial regression / biadditive model / pattern analysis / biomass yield / maize

Mots clés : interaction génotype x environnement / régression factorielle / modèle biadditif / structuration / rendement en biomasse / maïs