Les deux amorces cpSSR ont relevé un polymorphisme intra-spécifique à l’analyse phylo-géographique. La diversité génétique moyenne de Nei pour toutes les populations, si on utilise le cpSSR, était de 0,212 (Table<strong>au</strong> 1). La plus forte diversité génétique a été mise <strong>au</strong> jour chez les populations de Magadi et de Kajido, représentant respectivement les variétés de leiorhachis et de senegal. Ces deux populations sont généralement proches l’une de l’<strong>au</strong>tre. Les populations de Daaba et de Kulamawe sont géographiquement proches l’une de l’<strong>au</strong>tre et n’ont toutes deux montré <strong>au</strong>cune diversité identifiable. L’AMOVA a mis <strong>au</strong> jour d’importantes variations génétiques <strong>au</strong> sein et entre les populations pour les deux types de marqueurs (Table<strong>au</strong> 2). Le marqueur ISSR a révélé une plus forte diversité génétique, tant <strong>au</strong> sein qu’entre les populations, tandis que le marqueur cpSSR a révélé une plus forte diversité entre les populations qu’<strong>au</strong> sein de celles-ci. La distance génétique la plus courte a été observée entre les populations de Ngarendare et de Daaba, toutes deux représentant la variété kerensis, tandis que les populations les plus distantes étaient celles de Kajiado et de Kulamawe, représentant respectivement les variétés senegal et leiorhachis (Table<strong>au</strong> 3). L’analyse typologique basée sur l’UPGMA a regroupé les populations en deux régions : le Nord et le Sud (Fig. 2). Les populations de Ngarendare et de Daaba ont été regroupées selon une analyse en composante principale (ACP), confirmant les résultats obtenus par l’analyse par paires (Fig. 3). Table<strong>au</strong> 1. Valeur génétique des sept populations de variété de A. senegal <strong>au</strong> regard des marqueurs d’ISSR et de cpSSR ISSR* cpSSR Population Variété N P % N A H Haplotype (énumération) H P Kibwezi kerensis 173 85,22 1,852 0,250 8 (6), 11 (1), 12 (1) 0,203 Ngarendare kerensis 172 84,73 1,847 0,255 4 (6), 5 (1), 7 (1) 0,219 Daaba kerensis 160 78,82 1,788 0,238 4 (8) 0,000 Magadi leiorhachis 149 73,40 1,734 0,218 6 (3), 7 (2), 9 (2), 0,469 10 (1) Kulamawe leiorhachis 133 65,52 1,655 0,218 3 (8) 0,000 Kajiado senegal 107 52,72 1,527 0,155 10 (4), 9 (3), 7 (1) 0,344 Ntumburi senegal 112 55,17 1,552 0,146 4 (4), 4 (4) 0,250 Mean 144 70,80 1,708 0,211 0,212 *N = Nombre de loci polymorphes ; % N = Pourcentage de loci polymorphes ; A = Nombre moyenne d’allèles ; H = Diversité génétique de Nei. P P Table<strong>au</strong> 2 : AMOVA des sept populations de A. senegal <strong>au</strong> regard des marqueurs d’ISSR et de cpSSR <strong>Innovations</strong> <strong>agricoles</strong> <strong>au</strong> <strong>service</strong> <strong>du</strong> développement ISSR* cpSSR* Source de variation dl MS %V P dl MS %V P Entre régions 1 1162,033 16
Table<strong>au</strong> 3. Matrice de population par paires de la distance génétique (D) non biaisée de Nei des sept populations de A. senegal <strong>au</strong> Kenya établie à l’aide des marqueurs d’ISSR Kulamawe Ngarendare Daaba Ntumburi Kibwezi Magadi Kajiado Kulamawe 0,000 Ngarendare 0,286 0,000 Daaba 0,261 0,030 0,000 Ntumburi 0,321 0,261 0,242 0,000 Kibwezi 0,357 0,204 0,181 0,319 0,000 Magadi 0,245 0,355 0,333 0,425 0,139 0,000 Kajiado 0,464 0,345 0,343 0,249 0,143 0,237 0,000 Figure 2. Dendrogramme UPGMA des populations de A. senegal Principales coordonnées Kulamawe Ngarendare Daaba Coord. 2 Ntumburi Kibwezi Magadi Kajiado Coord. 1 Figure 3. Analyse typologique des sept populations de A. senegal établie à l’aide de l’Analyse en composante principale Ngarendare Daaba Ntumburi Nord Kulamawe Magadi 0,15 0,10 0,05 0,00 Kibwezi Kajiado Sud Les femmes dans les concours scientifiques 35
- Page 1: Innovations agricoles au service du
- Page 4 and 5: Citation : CTA et FARA 2011. Innova
- Page 6 and 7: Amélioration du matériel généti
- Page 8 and 9: Remerciements Le CTA et le FARA aim
- Page 10 and 11: Rapport de synthèse : leçons tir
- Page 12 and 13: Les résumés ont porté sur un lar
- Page 14 and 15: Lors de l’exposé oral, hormis da
- Page 16 and 17: Les Women femmes dans in Sci les en
- Page 18 and 19: Objectifs Le présent article a pou
- Page 20 and 21: Systèmes durables d’approvisionn
- Page 22 and 23: En dépit de leur stigmatisation, l
- Page 24 and 25: FAO. 1999. ‘Agricultural biodiver
- Page 26 and 27: Le succès de tout programme de dé
- Page 28 and 29: Tableau 1. Facteurs socioéconomiqu
- Page 30 and 31: Tableau 3. Pourcentage de femmes qu
- Page 32 and 33: Van Mele, P. 2006. ‘Zooming-in, z
- Page 34 and 35: La jachère améliorée permet de r
- Page 36 and 37: Tableau 1. Principaux insectes capt
- Page 38 and 39: ICTVdB. 2006. ‘Passion fruit wood
- Page 40 and 41: Bien qu’elle soit utilisée depui
- Page 44 and 45: Discussion Sept populations d’Aca
- Page 46 and 47: Manioc : Ajout de valeur pour l’A
- Page 48 and 49: Tableau 1. Principales catégories
- Page 50 and 51: Les aspects de la vulnérabilité n
- Page 52 and 53: Vu que la production de manioc va d
- Page 54 and 55: Introduction La production laitièr
- Page 56 and 57: Outil d’aide à la décision (OAD
- Page 58 and 59: Références Mubiru, S.L., Wakholi,
- Page 60 and 61: Introduction Contexte et justificat
- Page 62 and 63: Rentabilité financière des systè
- Page 64 and 65: Références Adégbola, P. 1997.
- Page 66 and 67: Pour améliorer le rendement et ren
- Page 68 and 69: Un système de lignes et de colonne
- Page 70 and 71: Tableau 5. Valeurs quadratiques moy
- Page 72 and 73: Une approche durable pour la prise
- Page 74 and 75: Écologie du Maruca vitrata L’abo
- Page 76 and 77: Études sur la biologie du Trichogr
- Page 78 and 79: Discussion Cette étude est un trav
- Page 80 and 81: Évaluation économique des variét
- Page 82 and 83: Les rendements de la patate douce d
- Page 84 and 85: Tableau 4. Revenu, coût et RCA moy
- Page 86 and 87: Introduction Le changement climatiq
- Page 88 and 89: C’est dans ce contexte que nous
- Page 90 and 91: Figure 3. Configuration et corréla
- Page 92 and 93:
Un deuxième champ d’application
- Page 94 and 95:
Robertson, I., Switsur, V.R., Carte
- Page 96 and 97:
Jönsson et Vinneras (2004) ont est
- Page 98 and 99:
Mesure des paramètres et analyse d
- Page 100 and 101:
Évolution de l’urine humaine N d
- Page 102 and 103:
Conclusion En combinant les résult
- Page 104 and 105:
Territoires, troupeaux et biomasse
- Page 106 and 107:
Diagnostique agro-pastorale dans tr
- Page 108 and 109:
Production, gestion et distribution
- Page 110 and 111:
À la fin du délai convenu, une é
- Page 112 and 113:
Impact de la maladie de la mosaïqu
- Page 114 and 115:
Variétés Six variétés de patate
- Page 116 and 117:
Tableau 4. Poids (kg par tubercule)
- Page 118 and 119:
La mosaïque est une maladie destru
- Page 120 and 121:
Implication des agriculteurs dans l
- Page 122 and 123:
Pendant l’irrigation, des couvert
- Page 124 and 125:
10 Maïs Contrôle Pulvé. Mouche b
- Page 126 and 127:
Fishpool, L.D. et Burban, C. 1994.
- Page 128 and 129:
Le littoral du delta de Tana est le
- Page 130 and 131:
Situation actuelle du delta de Tana
- Page 132 and 133:
Conception, construction et essai d
- Page 134 and 135:
Selon Shigley (1986), la puissance
- Page 136 and 137:
La décortiqueuse a été testée a
- Page 138 and 139:
L’utilisation d’outils de commu
- Page 140 and 141:
Étant donné que ce dernier se lim
- Page 142 and 143:
Tableau 1. Source de revenu des mé
- Page 144 and 145:
• la production agricole dans l
- Page 146 and 147:
Élaboration de systèmes de survei
- Page 148 and 149:
Matériels et méthodes Site de l
- Page 150 and 151:
Tableau 2. Méthodes traditionnelle
- Page 152 and 153:
Les outils et stratégies suivants
- Page 154 and 155:
Variation de l’activité biologiq
- Page 156 and 157:
Figure 1. Site de l’étude (Kouri
- Page 158 and 159:
Tableau 1. Répartition des spécim
- Page 160 and 161:
Aussi, son efficacité est-elle ren
- Page 162 and 163:
Cours des matières premières, rec
- Page 164 and 165:
• L’analyse graphique et les st
- Page 166 and 167:
Analyse économétrique Définition
- Page 168 and 169:
150 Réponse de DLPIB au DLCAFÉ R
- Page 170 and 171:
Remerciements Nous adressons nos re
- Page 172 and 173:
Même si peu de sélections (formel
- Page 174 and 175:
Caractères pomologiques Les caract
- Page 176 and 177:
Groupe 1 Groupe 2 Groupe 3 0,60 0,8
- Page 178 and 179:
Technologie de réensemencement d
- Page 180 and 181:
Préparation de site et protocole e
- Page 182 and 183:
Enquête auprès des ménages Les r
- Page 184 and 185:
Mganga, K.Z. 2009. Impact of grass
- Page 186 and 187:
Les agriculteurs kényans des hauts
- Page 188 and 189:
En ce qui concerne les variétés c
- Page 190 and 191:
Tableau 2. Perte relative de rendem
- Page 192 and 193:
Considérer les déchets comme ress
- Page 194 and 195:
Qualité de l’eau Caractérisatio
- Page 196 and 197:
Innovations agricoles au service du
- Page 198 and 199:
Moyens de subsistance ruraux et cha
- Page 200 and 201:
Une évaluation de l’impact de l
- Page 202 and 203:
Discussion Les résultats ont montr
- Page 204 and 205:
Évaluation d’impact des déducti
- Page 206 and 207:
Méthodologie L’étude a été me
- Page 208 and 209:
Tableau 2. Prélèvements additionn
- Page 210 and 211:
Annexe 1 : Aperçu du programme Éd
- Page 212 and 213:
11h 40-12h 00 : Étude de la divers
- Page 214 and 215:
À propos de nos partenaires collab
- Page 216 and 217:
FARA GCA PIB GTZ HQCF ICCO ICO TIC
- Page 218:
Innovations 208