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Architecture aérienne

Les génotypes ont été cultivés dans des parcelles de 8m*1,75m à deux densités : 36 et 170 graines/m².
Le GAI (green area index) a été estimé par photographies à 6 dates au cours du cycle.
A floraison, le nombre d’épis, le nombre de talles, et la hauteur ont été mesurés.
6 plantes ont été sélectionnées pour mesurer la surface foliaire des 4 premières feuilles, ainsi que la masse surfacique foliaire et le taux d’azote de la feuille drapeau.

Référent : Bruno Andrieu (INRA UMR ECOSYS)

Traits racinaires

Les 57 génotypes de blé du panel Wheatamix ont été cultivés en serre pendant 58 jours, avec 6 répétitions par variétés.
Le dispositif a permis de mesurer la capacité d’absorption racinaire du nitrate et de l’ammonium, ainsi que la cinétique d’absorption sur 2 milieux (un milieu riche et un milieu pauvre en azote), avec 3 répétitions pour chaque milieu.
Les longueurs des racines, leur diamètre, leur teneur en matière sèche, en azote et en carbone ont été mesurés, ainsi que le taux de croissance des variétés, leur biomasse aérienne et le rapport aérien/souterrain.

Référente : Amélie Cantarel (LEM)

Aptitude au mélange

Un premier dispositif évalue 25 génotypes de blé du panel Wheatamix en pur et dans 75 mélanges binaires sur le site du Moulon, avec une conduite économe en azote et à densité de semis réduite (160 grains/m²).
Un second dispositif évalue 16 génotypes de blé du même panel en pur et dans 72 mélanges (24 mélanges binaires, 28 mélanges à 4 composantes, et 20 mélanges à 8 composantes) à Clermont-Ferrand.
Dans les deux essais, les mélanges et les pures ont été évalués sur des micro-parcelles de 7,5m² répétées sur deux blocs. Le développement des maladies et des adventices a été contrôlé afin de ne pas interférer sur la compétition entre génotypes de blé.
Le rendement et les composantes du rendement (densité d'épis, nombre de grains par épis, poids de mille grains) ont été mesurés au Moulon, tandis que le rendement et la teneur en protéines ont été évalués à Clermont-Ferrand.

Référente : Emma Forst (INRA UMR GQE)