GIÁO TRÌNH DI TRUYÊN SÔ LƯỢNG part 3 pot

Matrix data lines Thành phần của ma trận sẽ được viết vào thành hàng tương ứng với một hoặc nhiều hàng của đầu số liệu vào, sao cho ma trận luôn luôn ở trạng thái “rowwise”. Ma trận vuông được nhập số liệu thành hàng, bắt đầu từ cột 1 Chạy chương trình NTSYS Đánh chữ ntsys, rồi ấn phím Enter ở DOS prompt. Màn hình NTSYS hiện ra. Ấn phím làm rõ màn hình và khởi động ở ô “main program” Ấn “Page Down” để ô cửa sổ biểu thị nhiều chương trình chọn lựa tiếp theo. Chúng ta có thể trở lại trang chủ bằng cách sử dụng lệnh “Page Up” Tính toán ma trận vuông, số liệu đối xứng bằng SIMQUAL SIMQUAL có thể được sử dụng để tính trong trường hợp ma trận dạng đối xứng, số liệu mang giá trị nhị phân (binary), trong đó 1 biểu thị có băng hiện diện, và 0 biểu thị không có băng 1. Chọn Qualitative từ danh mục của “main program”. Cổng SIMQUAL mở ra cho phép chúng ta thao tác 2. Chọn Name of input matrix, đánh vào “file name” của thư mục chứa số liệu nhị phân của chúng ta. “File” này sẽ xác định tính chất ma trận NTSYS đã được mô tả ở trên. 3. Khi chúng ta di chuyển đến Coefficient entry, một liệt kê kết qủa phân tích sẽ cho chúng ta các hệ số cần thiết. Trở lại DICE và chọn bằng cách dùng phím mũi tên di chuyển lên, xuống, phải, trái. Bấm Enter để chọn lệnh 4. Tại cửa sổ Name ở output matrix, chúng ta ấn lệnh enter vào “filename” cần thiết, để lưu giữ matrix 5. Câu lệnh hỏi chúng ta hiện trên màn hình: “By rows or cols?. Nhấn phím vào lệnh ROW. 6. Ấn F2 để chạy chương trình Xếp nhóm bằng phương pháp SAHN 1. Chọn SAHN Clustering từ danh mục trong “main program”. Ô SAHN mở ra. 2. Chọn Name of input matrix, ấn “filename” của ma trận khoảng cách 3. Chọn Name of output matrix, ấn file name nơi mà chúng ta muốn lưu giữ ở cây thư mục UPGMA. Chương trình hoạt động thông qua một “tree matrix” 4. Ấn F2 để chạy chương trình. Ấn ESC hai lần để trở lại “main program” In giản đồ 1. Đưa về Name of tree matrix. Lúc bấy giờ chúng ta có thể thay đổi tên file nếu cần 2. Ấn F2, chương trình sẽ vẽ giản đồ giống như cây gia hệ, biểu thị các cluster và khoảng cách di truyền. Ấn Alt-P để in cây gia hệ 3. Nếu chúng ta muốn điều chỉnh, nhấn ESC hai lần để trở về “Tree entry window”. Nhập thông tin mong muốn trong Minimum for scale. Lập lại bước 2. Muốn thoát ra chương trình, nhấn ESC trở về “main program” NTSYSpc trong WINDOW Hiện nay, người ta đã có thể sử dụng NTSYS trong Window. Chúng ta vào số liệu trong Excel theo như qui định chung. Sau khi nhập số liệu, ở hành đầu tiên chúng ta ký hiệu cột đầu tiên là 1 trong trường hợp ma trận hình chữ nhật, cột thứ hai ghi số hàng, cột thứ ba ghi số cột, và cột thứ tư ghi số 0 nếu không có số liệu thiếu (giống như nguyên tắc trong DOS). Kế tiếp, chúng ta lưu trữ file với tên file trong excel, rồi đóng lại Chúng ta mở chương trình NTSYS, nhấp chuột vào “similarity”, xong nhấp “interval data”. Khung chương trình sẽ hỏi tên file ở “Input”. Nhấp chuột hai lần (double click) và chọn tên file vừa nhập số liệu trong Excel. Thanh điều khiển “distance” được nhấp chuột để tìm phương án, thí dụ ta chọn “DIST” để tính khoảng cách giữa các nhóm, nhấn chuột. Khung chương trình sẽ hỏi tên “Output”. Nhấp chuột hai lần và đặt tên file mới của output. Kế đến chúng ta bấm chuột vào lệnh “compute”. Chúng ta có thể kiểm tra lại cách xếp đặt ma trận có chuẩn không trên màn hình. nếu có một sai sót nào đó, màn hình sẽ báo lỗi ngay lập tức. Nếu ma trận được lập đúng, chúng ta thực hiện tiếp chương trình phân nhóm. Chọn “clustering”, màn hình sẽ hiện giản đồ cácphương án khácnhau, chọn tiếp phương pháp SAHN trong các phương pháp trên màn hình, chương trình sẽ hỏi tên input file, chúng ta phải ghi vào bằng tên của matrix output, xong đặt tên output mới ở câu lệnh kế tiếp, rồi bấm chuột vào lệnh “compute”. Bấy giờ, ở cuối màn hình bên góc trái sẽ thể hiện tín hiệu của SAHN. Bấm chuột vào tín hiệu mới xuất hiện này, lập tức chúng ta sẽ có được giản đồ phân nhóm. Nên nhớ, giá trị được phân nhóm được xếp thành hàng, giá trị thuộc tính của nhóm được xếp theo cột của ma trận. Bài tập Xếp nhóm 40 giống lúa theo kết qủa điện di trên acrylamide gel với 17 loci (SSR marker) theo phương pháp SAHN, sử dụng NTSYSpc. 1 17 40 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 O.14 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 O.33-A 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 O.33-B 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 O.34 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 O.35 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 O.163 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 R.202-A 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 R.202-B 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 R.206-A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 R.206-B 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 R.215 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 R.220-A 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 R.220-B 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 R.220-C 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 R.231 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 R.235 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 R.281 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Kết qủa ghi nhận được trong NTSYSpc Coefficient 0.24 0.34 0.44 0.54 0.64 10 1 2 5 13 9 36 31 14 8 12 21 29 26 18 38 23 37 24 32 25 39 40 3 27 4 6 28 33 35 7 Chương 3 NGUỒN BIẾN DỊ 3-1. BIẾN DỊ GEN Sự biến dị liên tục có được là do những yếu tố có tính di truyền cũng như yếu tố có tính không di truyền. Sự biên dị có tính di truyền phần lớn do tính chất của gen ở trong nhân. Sự tương tác không alen trong biến di liên tục thường có quan hệ đến một nhóm, theo mô tả tổng quát đó là hiện tượng epistasis. Không nên nhằm lẫn thuật ngữ này trong di truyền Mendel trước đây nếu tính trạng ở F 2 được phân ly theo tỉ lệ 9 : 3 : 4 hoặc 12 : 3 :1. Loại hình cổ điển của epistasis theo tỉ lệ này được mô tả trong di truyền Mendel, và ý nghĩa của nó đã được phát triển thành khái niệm khác hẳn trong các chương trình di truyền số lượng sau nầy. 3-2. BIỀN DỊ BÀO CHẤT: Sự tham gia của bào chất đối với di truyền một tính trạng đã được ghi nhận. Áp dụng phương pháp lai đảo để phân tích ảnh hưởng của dòng mẹ hay nói đúng hơn là ảnh hưởng của tế bào chất - ảnh hưởng của môi trường đối với nhân. Có những biến dị bào chất có thể di truyền được có thể di truyền được như tính bất dục đực(cms). 3-3. TƯƠNG TÁC GIỮA KIỂU GEN VÀ MÔI TRƯỜNG: 3-3-1 Môi trường có thể ảnh hưởng đến nền tảng di truyền (genetic constitution) của một quần thể thông qua sức ép chọn lọc (selection pressure) trên quần thể ấy. Dĩ nhiên lâu dài nó sẽ tạo ra những thay đổi có tính chất tiến hóa, nhưng trước mắt, áp lực chọn lọc của môi trường có thể làm biến dạng, làm sai lệch sự phân ly và tái tổ hợp mà theo lý thuyết cho phép chúng ta ước đoán triển vọng của quần thể trong thí nghiệm hoặc trong quan sát. 3-3-2 Ảnh hưởng thứ hai của di truyền đối với các vật liệu di truyền là có sản sinh ra một loại quần thể khác hẳn so với tính chất ban đầu vốn có của nó. 3-3-3 Môi trường ở đây bao gồm hai phần: - Môi trường bên ngoài: nhiệt độ, ánh sáng, đất, nước - Môi trường bên trong: tế bào chất. Tương tác giữa kiểu gen và môi trường sẽ được trình bày chi tiết ở các chương sau 3-4. THÀNH PHẦN CỦA CÁC GIÁ TRỊ TRUNG BÌNH: TÍNH CỘNG VÀ TÍNH TRỘI [ADDITIVE & DOMINANCE] 3-4-1. Tính cộng và tính trội: Trong một quần thể sinh vật lưỡng bội, một cá thể sẽ rơi vào một trong ba nhóm di truyền sau: AA, Aa và aa Giả sử AA được biểu thị bằng giá trị + da aa - da Aa ha Aa aa b AA -da +da 0 Tương tự như vậy, gen Bb cũng có 3 giá trị là +db, -db và hb Ở đây h có thể theo hướng [+] hoặc [-] tùy thuộc vào tính chất trội của nó. Theo định nghĩa: h là tính trội [dominance] biểu hiện tính chất dị hợp tử d là tính cộng biểu hiện tính chất đồng hợp tử Nếu: h < d : trội từng phần [partial dominance] h = d : trội hoàn toàn [complete dominance] h > d : siêu trội [over dominance] h = 0 : không trội [no dominance] Mức độ của tính trội là tỉ số ha / da Tỉ số nầy được cụ thể hóa thông qua giá trị (H1 / D) 1/2 Môt dòng lai thật sự sẽ có: m + S(d+) - S(d-) Trong đó S(d+) chỉ giá trị tổng cộng của các gen [+ve] S(d-) [-ve] m là một hằng số tùy thuộc vào hoạt động của gen không có trong ảnh hưởng, và hoạt động của các nhân tố không có tính di truyền. 3-5. TRẮC NGHIỆM SCALING: Nghiệm thức gồm có: Bố mẹ: P1 và P2 Con lai B1 = F1 x P1 Con lai B2 = F2 x P2 Con lai F2 (phân ly từ F1) Công thức Mather trong phân tích: A = 2B1 - P1 - F1 ⇒ VA = 4 VB1 + VP1 + VF1 B = 2B2 - P2 - F1 ⇒ VB = 4 VB2 + VP2 + VF1 C = 4 F2 - 2 F1 - P1 - P2 ⇒ VC = 16 VF2 + 4 VF1 + VP1 + VP2 Trong đó VA, VB, VC là phương sai (variance) Trong thực tế, mối quan hệ giữa các giá trị trung bình của các thế hệ bố mẹ, con lai, có thể được xem xét với mức độ chính xác có hạn chế do sai sót khi lấy mẫu. A, B, và C cũng như các giá trị phương sai của chúng được tính toán để trắc nghiệm tính chất của tính trội, tính cộng trong mỗi trường hợp. Dùng phép thử Chi bình phương để kiểm định lại các giá trị [d] và [h] [d]: tính cộng [h]: tính trội Chúng ta sẽ trở lại nội dung chi tiết của biến dị này trong chương tương tác không alen, hoạt động gen có tính chất epistasis trong di truyền số lượng 3-6. HỢP PHẦN CỦA PHƯƠNG SAI Phương sai kiểu gen được phân tích thông qua kết qủa thu thập được trong bảng ANOVA. σ 2 g = (TrMS - EMS ) / r trong đó TrMS: trung bình bình phương của nghiệm thức EMS: trung bình bình phương của sai số r: số lần lập lại của thí nghiệm Phương sai của kiểu hình σ 2 p = σ 2 g + EMS Hệ số di truyền nghĩa rộng (broad sense, viết tắt là BS) h 2 BS = σ 2 g / σ 2 p Nếu h 2 BS lớn hơn 70%, tính trạng mục tiêu được kiểm soát chủ yếu bởi yếu tố di truyền bên trong. Nếu h 2 BS nhỏ, có nghĩa là ảnh hưởng môi trường bên ngoài chi phối khá lớn đến tính trạng này. Chúng ta còn có giá trị hệ số di truyền nghĩa hẹp (narrow sense) sẽ được phân tích ở chương “lai diallel”. Trong phân tích ANCOVA, chúng ta sẽ thu thập được giá trị hợp sai kiểu gen và hợp sai kiểu hình theo công thức như sau Hợp sai kiểu gen σ g1g2 = (TrMP - EMP) / r TrMP: Trung bình tổng cáctích của nghiệm thức trong ANCOVA EMP: Trung bình tổng các tích của sai số r: số lần lập lại trong thí nghiệm Hợp sai kiểu hình σ p1p2 = σ g1g2 + EMP Như vậy chúng ta sẽ có hệ số tương quan theo kiểu gen (rg), và hệ số tương quan theo kiểu hình (rp) được ghi nhận theo công thức sau Cov g1g2 rg = (Var g1 . Var g2 ) 1/2 Cov p1p2 rg = (Var p1 . Var p2 ) 1/2 Nếu hệ số tương quan của kiểu gen lớn hơn hệ số tương quan của kiểu hình, biến dị di truyền bên trong đóng góp quan trọng hơn ảnh hưởng của môi trường bên ngoài. Ngược lại, hệ số tương quan của kiểu gen nhỏ hơn hệ số tương quan của kiểu hình, chúng ta phải xem xét ảnh hưởng của môi trường bên ngoài 3-7. PHÂN TÍCH ĐƯỜNG DẪN (Path analysis) Mục tiêu: tìm hiểu mối quan hệ giữa nguyên nhân và kết qủa, xác định nguyên nhân chính đóng góp nhiều nhất đối với kết qủa Phương pháp: - Căn cứ vào hệ số tương quan của từng cặp yếu tố hoặc tính trạng, - Căn cứ vào hệ số tương quan của yếu tố (tính trạng) với kết qủa cuối cùng r 11 r 12 r 13 p 1y r 1y r 12 r 22 r 23 x p 2y = r 2y r 13 r 23 r 33 p 3y r 3y A.B = C B = C . A -1 [...]... function” trong Ex-cell 1 A B Ma tr n o 1.467741 935 -0.6129 032 26 -0.4 032 26 -0.6129 032 26 1 .35 4 838 71 -0.16129 -0.4 032 25806 -0.16129 032 3 1.209677 tính ma tr n o C 2 3 1 0.5 0.4 4 0.5 1 0 .3 5 0.4 0 .3 1 1 H I 2 3 4 5 J K 1 2 3 1 1.467742 -0.6129 -0.4 032 3 2 -0.6129 1 .35 4 839 -0.16129 3 -0.4 032 3 -0.16129 1.209677 Vi t câu l nh trong ô I3 =INDEX(MINVERSE($A $3: $C$5),$H3,I$2) Sau ó dùng l nh copy có k t q a các ô... 4.08 4.10 5.00 3. 97 4.20 4.12 4.97 4.56 R2 R3 4.10 3. 89 4. 63 3.99 4.15 4.11 4.88 4.10 R3 T ng c ng T1=(4.12+ +4.10) T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 Grand total Trung bình Grand mean Phân tích ANOVA T ng s bình phương: TSS = (4.12)2 + ((4.08)2 + (4.10)2 + + (4.10)2 – CF Trong ó CF (correction factor) = (Grand total)2 / (3x8) T ng s bình phương nghi m th c TrSS = (T12+T22+T32+T42+T52+T62+T72+T82) / 3 – CF T ng s... s 1, 2, 3 nh khu v c 2 Th c hành tính phương sai ANOVA (Analysis of variance) Thí d : So sánh năng su t 8 gi ng lúa, xác nh gi ng nào t t nh t, phương sai ki u gen, phương sai ki u hình Ki u thí nghi m: Kh i hoàn toàn ng u nhiên (RBD), 3 l n l p l i (r =3) , 8 nghi m th c (t=8) Nghi m th c: 8 gi ng lúa ký hi u G1 n G8 K tq a Nghi m th c G1 G2 G3 G4 G5 G6 G7 G8 T ng c ng R1 4.12 3. 25 5.10 4.51 3. 99 4.11... q a này 3 N u h s tương quan gi a nguyên nhân và k t q a âm, nhưng giá tr tr c ti p dương và r t l n, trong trư ng h p như v y, chúng ta ph i th c hi n phương pháp ch n l a có gi i h n, cùng m t lúc các y u t gián ti p b t l i (không mong mu n) làm nh hư ng n giá tr tr c ti p (Singh và Kakar 1977) Bài t p 1 Tính h s path trong trư ng h p sau ây 1 0.5 0.4 0.5 1 0 .3 0.4 0 .3 1 0.879 0.465 0.0 23 Áp d ng...Ma tr n o A-1 ư c gi i trong Ex-cell H s path p1y, p2y, và p3y ư c th hi n (th c hành trên Excel) H s c n (residue) R = (1 -r1y.p1y -r2y.p2y - r3y.p3y)1/2 R càng nh càng có l i cho vi c gi i thích nh ng nguyên nhân tham gia óng góp t o ra k t q a (thông thư ng 30 -40%) N u R quá l n (>60%), ch c ch n chúng ta chưa li t kê y các y u t (tính tr ng) tham gia vào... (T12+T22+T32+T42+T52+T62+T72+T82) / 3 – CF T ng s bình phương l n l p l i RSS = (R12+R22+R32) / 8 - CF T ng s bình phương sai s ESS = TSS – (TrSS + RSS) Trung bình bình phương = T ng s bình phương / t do ANOVA Ngu n t do T ng s bình phương Trung bình bình phương F T ng Nghi m th c 8-1=7 TrSS (TrSS/7)=TrMS L nl pl i 3- 1=2 RSS (RSS/2)=RMS Sai s (t-1)(r-1) ESS (ESS/14)=EMS Phép th F F = TrMS / EMS F có ý... 0.01 ** F không có ý nghĩa ư c ký hi u là ns Tra b ng t do theo hàng là t do c a nghi m th c (7), và theo c t là t do c a sai s (14) Tính phương sai theo ki u gen σ2g = (TrMS - EMS) / r ây r =3 Phương sai ki u hình σ2p = σ2g + EMS . Coefficient 0.24 0 .34 0.44 0.54 0.64 10 1 2 5 13 9 36 31 14 8 12 21 29 26 18 38 23 37 24 32 25 39 40 3 27 4 6 28 33 35 7 Chương 3 NGUỒN. 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 O.14 0 0 0 0 0 . 0.5 1 0 .3 0.465 0.4 0 .3 1 0.0 23 Ma trận đảo 1.467741 935 -0.6129 032 26 -0.4 032 26 -0.6129 032 26 1 .35 4 838 71 -0.16129 -0.4 032 25806 -0.16129 032 3 1.209677