mpl2 <- update(mpl1, . ~ . - and:nutrient)

# Avec AICc:
mpl3 <- update(mpl2, . ~ . - rack) # modèle sans rack ou l’interaction
mpl4 <- update(mpl2, . ~ . - status) # modèle sans status ou l’interaction
mpl5 <- update(mpl2, . ~ . - nutrient) # modèle sans nutrient ou l’interaction
mpl6 <- update(mpl2, . ~ . - amd) # modèle sans clipping ou l’interaction
ICtab(mpl2,mpl3,mpl4,mpl5,mpl6, type = c("AICc"))
#        dAICc  df
# mpl2   0.0    9 
# mpl4   1.2    7 
# mpl6   10.2   8 
# mpl3   54.2   8 
# mpl5   135.6  8 

# Ou, avec drop1:
(dd_LRT2 <- drop1(mpl2,test="Chisq"))
# Model:
#   total.fruits ~ nutrient + amd + rack + status + (1 | X) + (1 | popu) + (1 | gen)
#            Df    AIC     LRT   Pr(Chi)    
#   <none>      5016.8                      
#   nutrient  1 5152.5 137.688 < 2.2e-16 ***
#   amd       1 5027.0  12.218 0.0004734 ***
#   rack      1 5071.0  56.231 6.443e-14 ***
#   status    2 5018.1   5.286 0.0711639 .  
# ---
#   Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(dd_AIC2 <- dfun(drop1(mpl2)))
#           Df    dAIC
# <none>        0.000
# nutrient  1 135.688
# amd       1  10.218
# rack      1  54.231
# status    2   1.286

summary(mpl2)